评论:房贷压力测试需五项"修炼"

　　近期,银监会组织对国内7个城市的银行业金融机构开展房地产贷款压力测试,这是继2010年5月之后,银监会布置的第二轮房贷压力测试。

　　全球金融危机爆发之后,金融机构的压力测试开始变得“时髦”起来,先是2009年5月美国联邦储备银行对美国最大的19家金融机构进行压力测试;2010年7月,欧洲银行监管委员会也公布了欧洲银行业压力测试的结果。

　　这几次压力测试都引起了公众的广泛关注,然而,正如巴塞尔银行监管委员会在2009年发布的《正确压力测试实践和监管的原则》中提出的,总结金融危机的教训,可以发现现有的压力测试方法存在四个方面的不足:压力测试的使用和风险治理的整合;压力测试的方法;情景的选择;对于某些风险和产品的压力测试。

　　综合国际国内理论研究和实务经验来看,开展好房贷压力测试,必须加强五项“修炼”:

　　第一是合理设置情景。情景的设置是压力测试否成功的关键要素,如果设定值偏低,不能涵盖必要的风险程度,会低估可能出现的风险状况;如果设定值偏高,高估风险状况,则贷款损失准备陡然加大,不利于商业银行在安全性和盈利性之间取得平衡。情景设定可以有三种方法:历史法、假设法、蒙特卡洛模拟法。这其中要注意的一个问题是,单纯使用其中的一种方法,可能都并不全面。如果仅根据历史数据的变化,则对于以往未遇到的事件难以覆盖,比如这次全球金融危机;如果仅采用假设或者模拟方法,则会缺少坚实的历史数据基础。设定30%、60%的变化也好,重要的是背后有没有坚实的科学依据,重要的是有没有把握好压力测试的要素—意料之外、情理之中。比较好的方法是,根据对以往较长时期、覆盖完整经济周期的历史数据的分析,再辅助于一定的假设和模拟,综合使用以上三种方法。

　　第二是考虑各风险因子、各类风险的交互影响。房贷虽然是具体的贷款品种,但其相关的风险因子很多,房价的波动固然很重要,但贷款人的还款能力及意愿还要受到外部政策变化的冲击以及宏观经济环境、贷款人财务状况、商业银行经营条件等因子的影响。而且,这些因子之间的变化和房价的波动之间,又都存在交互影响;各种不同类型的风险之间,也存在交互影响。所以,必须采取相应的技术方法,将这种交互影响考虑进去。

　　第三是准确齐全的数据和科学的信用风险模型。国内商业银行在房地产贷款及贷款人相关数据的收集方面,其数据的齐全性和准确性都还不算高,而且数据时间序列短,未必能覆盖一个较长的完整经济周期。如果数据基础不扎实,就会造成“垃圾进、垃圾出”的状况,压力测试就没有可信度。而且,数据的质量和信用风险模型又是息息相关的,国内有些信用风险模型,其数据容量样本不够大,则据此研究出的模型质量也要受到影响。然而,数据的收集和模型的完善,绝非一朝一夕之功,需要长期的投入和建设。

　　第四是适度有效的透明度。美国和欧洲的压力测试受到诟病,其中一个因素是压力测试的技术要素信息不公开,所以遭受到了质疑。金融管理层各项政策的实施,需要保持适当的透明度,公布有关信息,这样才能加强与公众的沟通,合理引导公众预期,提高政策执行的效果。房贷压力测试也是如此,对于其基本程序、主要方法、风险因子、情景设置等方面,金融管理层应该适度公开。

　　第五是系统思维与方法。房贷压力测试应该嵌入银行的风险管理战略和管理框架体系,不应该仅仅作为风险管理的补充,而应该作为管理战略的一部分,结合在风险管理的各个层面之中。在风险管理的文化建设中应该体现压力测试的思维和方法,银行的各个管理和执行层面应该分层次负责压力测试,防止出现“两张皮”的现象。

　　(作者单位为中国人民银行南京分行研究处)