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绪论3

第1章 基于系统性风险防范的银行业监管制度改革的战略思考3

1.1 引论3

1.1.1 历史背景3

1.1.2 文献综述4

1.2 国际金融危机背景下对银行业监管制度的反思6

1.3 基于系统性风险防范的我国银行业监管制度的基本框架7

1.4 开展银行业宏观压力测试研究的必要性10

1.4.1 银行业宏观压力测试的基本内涵及本项目研究的目标10

1.4.2 国内外银行业宏观压力测试的发展动态12

第2章 宏观审慎管理框架下的压力测试新理念15

2.1 引言15

2.2 危机后金融风险管理的新趋势16

2.3 宏观审慎管理框架下金融压力测试内涵的深化17

2.4 宏观审慎管理框架下金融压力测试研究的新进展18

2.5 本章小结22

信用风险宏观压力测试方法篇27

第3章 基于经济资本原理的信用风险宏观压力测试27

3.1 引言27

3.2 相关文献综述28

3.3 银行业信用风险宏观压力测试的框架设计28

3.3.1 宏观压力测试对象的确定29

3.3.2 宏观冲击因子的构造及压力测试的情景设计29

3.3.3 银行业信用风险宏观压力测试的基本框架30

3.4 实证分析31

3.4.1 有序多分类Logistic方法测算原始违约概率31

3.4.2 各行业的原始违约概率结果32

3.4.3 压力测试情景分析与宏观冲击因子32

3.5 本章小结37

第4章 基于CPV模型改进的信用风险宏观压力测试39

4.1 引言39

4.2 改进的宏观压力测试模型的构建40

4.2.1 PLS的基本原理40

4.2.2 基于偏最小二乘法估计的信用风险传导模型46

4.2.3 压力情景模型47

4.3 我国股份制商业银行宏观压力测试实证研究49

4.3.1 数据选择及说明49

4.3.2 信用风险传导模型估计结果54

4.3.3 压力情景生成及宏观压力测试结果58

4.4 境内外资银行业宏观压力测试实证研究63

4.4.1 数据选择及说明63

4.4.2 风险传导模型参数估计结果64

4.4.3 压力情景生成与宏观压力测试结果66

4.4.4 银行业逆周期管理算例分析69

4.5 本章小结71

第5章 基于行业GVAR模型的银行业信用风险宏观压力测试72

5.1 引言72

5.2 研究文献综述73

5.2.1 相关宏观压力测试的实证研究73

5.2.2 行业关联性对宏观压力测试的影响研究74

5.2.3 GVAR模型在宏观压力测试中的应用研究75

5.2.4 评述75

5.3 信用风险宏观压力测试研究的基本框架75

5.4 基于IGVAR模型的宏观压力测试模型76

5.4.1 GVAR模型的提出76

5.4.2 IGVAR模型的提出77

5.5 数据基础79

5.5.1 行业违约概率79

5.5.2 宏观经济变量的自回归模型80

5.5.3 行业关联矩阵82

5.5.4 IGVAR模型的回归82

5.6 基于IGVAR模型的信用风险宏观压力测试实证研究85

5.6.1 国内生产总值增长率的冲击影响86

5.6.2 1年期贷款利率的冲击影响87

5.6.3 M2增长率的冲击影响87

5.6.4 股票价格指数的冲击影响88

5.6.5 宏观经济因子的综合冲击影响89

5.6.6 行业违约概率影响因子的贡献度分析91

5.7 宏观审慎监管框架下开展行业宏观压力测试的对策建议92

5.8 本章小结95

第6章 基于贷款结构差异的信用风险宏观压力测试96

6.1 商业银行信用风险宏观压力测试的总体框架96

6.2 宏观经济情景模型的构建及参数估计98

6.2.1 基于VAR的宏观经济情景模型的构建98

6.2.2 宏观经济变量的选取99

6.2.3 VAR模型的参数估计及检验101

6.3 商业银行信用风险宏观压力传导模型的构建及参数估计104

6.3.1 信用风险宏观压力传导模型的构建104

6.3.2 基于贷款结构差异的银行贷款违约率测算106

6.3.3 商业银行贷款违约率的测算111

6.3.4 商业银行宏观压力传导模型的参数估计及检验115

6.4 宏观经济冲击下银行信用风险压力测试分析118

6.4.1 宏观经济冲击情景的设置118

6.4.2 宏观经济冲击下商业银行的压力测试及其结果分析121

6.5 本章小结125

第7章 信用风险宏观压力测试的最差情景估计方法127

7.1 压力测试中的传统情景分析方法与最差情景估计方法127

7.1.1 传统压力测试情景分析方法及其缺陷127

7.1.2 引入最差情景估计方法的必要性128

7.2 最差情景估计方法129

7.2.1 马哈拉诺比斯距离与椭球等高分布129

7.2.2 最大损失函数与最差情景估计131

7.2.3 网格算法134

7.3 基于最差情景估计的我国信用风险压力测试实证分析135

7.3.1 最差情景估计模型的构建135

7.3.2 三种情景设置方法的信用风险压力测试实证比较分析140

7.4 本章小结151

流动性风险宏观压力测试方法篇155

第8章 国际银行业流动性风险监管新动向155

8.1 此次国际金融危机流动性风险的主要特征155

8.2 对流动性风险监管不足的反思156

8.3 危机后流动性风险监管的新动向157

8.3.1 流动性风险监管理念的新动向157

8.3.2 《巴塞尔协议Ⅲ》关于流动性风险监管的新标准158

8.3.3 国际银行业对巴塞尔委员会流动性风险监管新标准的反应159

8.4 对我国未来银行业监管的启示160

8.4.1 建立宏观审慎管理框架下的银行流动性风险监管体系160

8.4.2 实施宏观审慎与微观审慎相结合的流动性风险监管161

第9章 基于宏观经济因子冲击的商业银行流动性压力测试162

9.1 引言162

9.2 商业银行流动性风险的影响因素163

9.2.1 商业银行流动性的供给与需求163

9.2.2 流动性期限错配模型的约束条件164

9.3 商业银行流动性压力测试的相关模型165

9.3.1 银行流动性挤兑模型165

9.3.2 流动性压力测试的判别标准167

9.4 流动性压力测试的实证分析167

9.4.1 受测银行的数据来源167

9.4.2 压力情景下各行的流动性缺口情况167

9.4.3 流动性压力测试的结果分析170

9.5 本章小结172

第10章 商业银行流动性风险宏观压力测试模型173

10.1 商业银行流动性风险宏观压力测试模型构建173

10.1.1 宏观经济情景模型的构建173

10.1.2 商业银行流动性风险传导模型构建176

10.2 商业银行流动性风险压力测试模型参数估计184

10.2.1 我国宏观经济指标VAR模型参数估计及检验185

10.2.2 我国商业银行流动性风险传导模型估计189

10.3 商业银行流动性风险压力测试实证分析199

10.3.1 压力情景构建199

10.3.2 银行流动性风险宏观压力测试实证分析202

10.4 本章小结207

第11章 同业拆借视角下银行业流动性风险传染效应研究209

11.1 引言209

11.2 同业市场流动性风险传染的机理分析210

11.3 我国同业拆借市场现状及结构分析212

11.4 流动性风险传染的压力测试模型构建214

11.4.1 同业拆借市场分类交易商双边数据的估计214

11.4.2 同业拆借市场流动性冲击的设定215

11.4.3 冲击模型构建及传染路径的设计216

11.5 流动性风险传染的压力测试结果217

11.5.1 不同规模冲击下的市场交易量变化情况217

11.5.2 我国同业市场流动性风险的传染性分析218

11.6 本章小结219

系统重要性银行评估方法篇223

第12章 宏观审慎监管框架下银行业系统性风险传染的测度223

12.1 引言223

12.2 系统性风险传染测度模型的构建224

12.2.1 求解银行间风险暴露矩阵224

12.2.2 风险传染分析225

12.3 传染测度模型在我国的模拟应用228

12.3.1 样本选择及数据来源228

12.3.2 实证结果229

12.4 本章小结230

第13章 基于一致性原理的商业银行经济资本配置方法232

13.1 引言232

13.2 动态经济资本配置体系与一致性原理233

13.2.1 商业银行动态经济资本配置体系233

13.2.2 经济资本配置的一致性原理234

13.3 风险贡献的计算方法设计235

13.3.1 用夏普利值计算风险贡献235

13.3.2 夏普利值满足一致性的充要条件的提出236

13.4 经济资本优化配置模型构建237

13.5 算例分析238

13.5.1 样本数据的选取与说明239

13.5.2 经济资本与夏普利值的计算239

13.5.3 经济资本限额的测算241

13.6 本章小结242

第14章 基于系统整体性的商业银行系统重要性评估244

14.1 引言244

14.2 相关研究综述245

14.3 评估方法的设计246

14.3.1 理论基础及相关假设246

14.3.2 模型247

14.3.3 系统内部脆弱程度指数248

14.3.4 系统性风险的测算249

14.3.5 用夏普利值计算风险贡献250

14.4 实证研究及结果分析251

14.4.1 数据说明251

14.4.2 系统内脆弱程度指数估计251

14.4.3 系统性风险贡献占比及系统重要性排名252

14.5 本章小结253

宏观压力测试系统运行机理篇257

第15章 基于宏观压力测试的逆周期资本监管框架257

15.1 引言257

15.2 文献综述258

15.3 《巴塞尔协议Ⅱ》内部评级法顺周期性的理论分析259

15.4 基于宏观压力测试方法的逆周期资本监管框架构建260

15.5 逆周期资本监管框架的实证分析262

15.5.1 风险传导模型的选择262

15.5.2 违约概率均值的周期分布265

15.5.3 基准压力情景的设置及逆周期资本缓冲的计提267

15.6 本章小结269

第16章 我国房地产金融非均衡状况分析与政策建议271

16.1 引言271

16.2 商业性房地产金融非均衡状况分析272

16.2.1 房地产金融呈现出以商业银行贷款为主的发展模式272

16.2.2 房地产开发贷款的投向结构不均衡274

16.3 政策性房地产金融非均衡状况分析276

16.4 我国房地产金融出现非均衡状况的原因分析279

16.4.1 造成非均衡的主要因素279

16.4.2 国家金融监管机构与商业银行的博弈结果280

16.5 解决房地产金融非均衡问题的若干建议282

第17章 城市间房价相关性与系统性风险防范284

17.1 引言284

17.2 相关文献综述285

17.3 区域间房价相关性分析286

17.4 我国34个大城市房价非均衡性分析289

17.5 基于区域视角的房价影响因素分析291

17.5.1 模型的设定和变量选择292

17.5.2 回归估计292

17.6 本章小结293

第18章 基于房价波动的我国银行业系统性风险防范295

18.1 引言295

18.2 我国房地产市场运行态势及系统性风险分析296

18.2.1 房地产周期与房价波动296

18.2.2 房地产信贷的周期性与系统性风险296

18.3 我国房地产市场风险与银行系统性风险的关联性分析297

18.3.1 房地产价格波动与银行系统性风险关系的实证分析297

18.3.2 房地产价格波动导致银行业系统性风险的压力测试299

18.4 房地产金融监管对控制银行系统性风险的机理分析300

18.4.1 银行信贷与房价波动关系的定量分析300

18.4.2 实施房地产金融监管的预期结果分析301

18.5 本章小结302

参考文献304

附录 《基于宏观审慎监管的我国银行业压力测试研究》课题组发表的学术论文312

后记314