基于kmv模型的商业银行流动性压力测试研究

基于kmv模型的商业银行流动性压力测试研究

一流动性困境与银行面临的不信任感流动性压力测试是银行实施流动性管理的重要因素。它有助于评估银行在极端条件下的流动性供应，并及时实施紧急措施。Matz(2007)认为压力测试对于流动性风险管理的重要性要远大于其对信用风险、市场风险和操作风险的重要性,不同商业银行的流动性供给和需求大不相同,应考虑的压力情景也存在很大差异,故压力测试与流动性管理有着天然的契合性。危机后各国监管当局强调极端情形下的流动性风险监管,流动性压力测试方法逐渐受到关注。有学者针对此次危机中出现流动性问题的银行进行了系统研究,认为由单家银行日常经营活动产生的现金流错配导致流动性困境的可能性非常小,但当公众对银行偿付能力产生很强的不信任感,则有可能发生流动性挤兑。Aikmanetal(2009)认为银行出现流动性挤兑一般伴随三种情况:一是储户对银行的偿付能力产生担忧;二是银行自身的流动性资产储备过于缺乏;三是宏观经济恶化时储户对整个银行体系产生信任危机。Barnhill&Schumacher(2011)研究了危机后各国银行业的流动性管理进展状况,对英格兰银行、荷兰中央银行以及香港金融管理局所采用的流动性压力测试框架作了较为详细的分析和比较,发现不同机构的流动性压力测试在风险冲击因子、风险反馈机制以及承压指标等方面存在明显的差异。就目前我国的实施现状而言,商业银行流动性压力测试主要是通过资产负债表法、现金流量法和财务指标法来反映。例如,上海银行(2008)进行的流动性压力测试以法定存款准备金率的提高和公司IPO的发行引发的存款集中提取为压力情景,分析这些冲击对银行流动性缺口的影响。国内有学者认为,国内商业银行的流动性压力测试更近于敏感性分析而非情景测试,流动性压力测试的情景设计过于随意、缺乏科学性,没有与宏观经济和金融市场环境相挂钩,这使得流动性压力测试流于形式,结果与银行实际状况有较大偏差。中国银监会于2011年10月颁布了《商业银行流动性风险管理办法(试行)》的征求意见稿,引入了《巴塞尔协议Ⅲ》关于流动性风险监管的新标准,但存款流失率等参数未根据中国国情加以考虑。本文根据2008年美国金融危机爆发时我国的宏观经济状况设计流动性压力情景,通过KMV模型测算宏观经济因子冲击下商业银行的违约率,进而探讨违约率变化可能引发的流动性挤兑问题。二影响银行流动性风险的因素(一)流动性压力测试结果商业银行流动性管理需要关注两方面的问题:一是哪些经营活动会引发银行对流动性的需求;二是当银行对流动性产生需求时,可通过何种方法获得流动性供给。流动性供给与流动性需求(见表1)在结构、时点等方面的不匹配使得商业银行产生了流动性风险。流动性压力测试的目的在于分析在压力情景下商业银行的短期流动资金是否足以应付危急状况。本文采用现金流分析方法,考察现金流驱动因素带来的流动性需求与供给之间的缺口,并对机构的融资来源进行分析,从而测试压力情景下商业银行的流动性风险承受能力。商业银行流动性风险按影响因素不同可分为两类:一是由商业银行自身经营中固有的流动性风险;二是由外部市场变化引起的流动性风险。当银行所处的宏观经济环境恶化或金融市场出现剧烈变动,如市场流动性融资成本升高或出现流动性枯竭,这些外部因素可能迅速放大商业银行自身存在的流动性结构错配问题,甚至引发流动性挤兑。(二)流动性压力测试商业银行经营业务中产生的现金流可按期限结构分为确定期限现金流和未定期限现金流。其中,确定期限现金流是指所有来自外部负债和即将到期资产中有明确到期日的现金流;未定期限现金流指商业银行没有明确到期日的资产与负债形成的现金流。现金流期限错配净额是现金流量管理方法的核心概念,商业银行持有的流动性资产储备应该能够覆盖现金流期限错配净额。本文以现金流量管理方法确定流动性压力测试的判别条件,通过对压力情景下商业银行现金流期限错配净额的计量和监测,判断商业银行是否会遭遇流动性困境。现金流期限错配净额可以通过下式得出:其中:AQ是现金流期限错配净额;CIF是特定期间内商业银行合约产生的预期现金流入;COF是特定期间内商业银行合约产生的预期现金流出;ε(a,b,c...)是不同经济因子冲击下商业银行发生的现金流错配额与合约预期现金流的偏差。要保持商业银行经营的稳健性,银行必须将现金流期限错配净额控制在适当范围内,即保证现金净流出小于银行所能承受的警戒值,设警戒值为LQ,即令AQ≤LQ。LQ一般由商业银行的流动性资产储备和外部融资能力决定。由于商业银行合约确定的现金流相对固定,故本文的流动性压力测试重点关注宏观经济因子冲击下商业银行出现的异常的现金流变化ε(a,b,c...)。分析我国商业银行资产负债结构的特征,其异常现金流最有可能由活期存款的流失引发。三违约率上升风险此次国际金融危机表明,流动性挤兑是导致银行倒闭最直接最致命的因素。在宏观经济因子冲击下,银行可能因资产价值变化而出现违约率(PD)上升,导致储户对银行偿付能力产生信任危机,从而提取存款或存款不再延期,造成银行流动性挤兑。本文的流动性压力测试模型运用KMV模型测算宏观经济因子冲击下商业银行的PD变化,进而探讨银行PD变化可能引发的商业银行活期存款流失。(一)银行的流动性资本模型(1)资产价值及波动率本文采用基于Merton方法的KMV模型测算银行违约率。KMV模型假定,当银行的资产价值在波动过程中低于某一违约点时,则判定银行违约,该违约点一般与银行自身的资产负债结构有关。即:其中VA是银行的资产价值,CA是违约点,由银行的负债决定,通常采用商业银行1年以下的短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半,由此计算借款人的违约距离DD,从而计算银行的PD。上式中的资产价值VA和资产波动率σA可通过下面的关系得到。根据KMV模型,假设商业银行资产价值服从以下分布规律:其中,VA和dVA表示银行的资产市值和资产市值的变化;μ和σA分别表示银行资产市值的漂移率和波动率;dz是标准维纳过程。银行股票市值和资产市值存在以下关系:其中,VE是银行的股票市值,r是无风险利率。银行股票市值波动率与资产波动率有如下关系:σEVE=VAΔσA。由于商业银行的资产价格波动难以直接量化,故可根据银行的股市数据反映其资产价值及波动率。得到资产价值和波动率的数值后,则可测算银行的违约率。(2)tds模型的建立KMV模型可测算宏观经济因子冲击下银行自身违约率的变化,银行违约率的提高可能降低储户对该银行的信心,随着银行违约率逐渐提高,储户将提出存放在该行的存款,导致银行的存款流失率上升,加大银行的流动性压力。受测银行在测试期间的存款流失量可由下式表示:其中DO为压力情景下银行的活期存款流失量;SD为银行初始的活期存款余额;DOR为活期存款流失率。上式表示银行的活期存款流失量DO最多不能超过其活期存款余额SD。假设银行活期存款存款流失量与其违约率PD呈线性关系。由于我国商业银行发生流动性挤兑的情况非常罕见,故缺乏有效数据对挤兑时银行存款流失与银行违约率的关系进行数学建模,银行在实际进行流动性压力测试时可根据本行实际存款波动情况确定相应的DOR参数。借鉴Wong&Hui(2009)的做法,构建如下回归方程:其中,DGi,t是银行i在t时刻的活期存款增长率;DRi,t是银行i在t时刻的活期存款利率;PDi是银行i的违约率,由上文的KMV模型测算得到;Yt是实际年度GDP增长率。由于存款流失与存款增长呈反方向的变动,根据上式估计出的-β2即可作为银行活期存款流失率与其违约率PD之间的系数DOR。(二)固定期限资产负债的课上式分解本文采用现金流期限错配净额的概念,在测试期间内,若银行的净现金流出大于其流动性资产储备,则认为银行因流动性问题出现倒闭。即银行必须保证在测试时段内满足:AQ=CIF-COF+ε(a,b,c…)≤LQ分别从资产负债的对应项对上式进行分解,可以得到:Liability(Due)+DO≤Assets(Due)+cashinhand+AFS其中,Assets(Due)和Liability(Due)分别是银行固定期限资产负债在测试期内发生的正常现金流,cashinhand是银行的备付金,AFS是压力情景下银行的可变现资产,这些项目可以通过银行的资产负债表得到;DO是指银行在压力情景下可能出现的存款流失量,通过流动性挤兑模型得到。四流动性压力试验的实证分析(一)流动性压力测试本文的流动性压力测试模型需要通过银行的股价数据估算其违约率,故选择11家数据较充分的上市银行作为受测银行,这11家银行的存款以及资产市场份额占我国银行业整体的70%以上,具有较强的代表性。本文以2011年末作为流动性压力测试的起始点,分析未来3个月内各银行的现金流状况及其各家银行出现流动性困境的可能性。本文采用的数据由各银行年报、Bankscope数据库以及国泰安数据库整理得到。(二)流动性压力情景2008年国际金融危机中,欧美等国金融市场出现流动性枯竭,融资成本激增实际上切断了银行通过市场途径获取外部融资的可能;一些银行由于资产遭受严重损失,导致投资者对其信心下降并引发流动性挤兑,最终因流动性储备告罄而倒闭。本文根据危机中的经验教训,设计了以下流动性压力情景。(1)压力情景Ⅰ:假设在宏观经济冲击下,受测银行出现外部融资困境,即其无法通过吸收新的存款或发行债券获得现金流入。根据各行的资产负债期限错配情况,可以得到测试期内各受测银行的预期现金流如下表2:根据上表可以看出,在流动性压力情景Ⅰ下,除中国银行外,其余10家受测银行在测试期内均出现负的流动性缺口,即现金流入小于现金流出。其原因在于我国银行业存在较为明显的资产负债期限错配,近年来,我国商业银行资金来源呈现短期化趋势,而中长期贷款在整个贷款余额的比重在不断增大,短存长贷现象较为明显。上表显示,一些银行如工商银行和深发展银行(2012年7月改组为平安银行)的流动性压力比较明显。实际上,工商银行每年吸收的大量新增存款是其重要的流动性来源,如果出现外部融资困境,其流动性压力则会立刻暴露。尤为值得关注的是深发展银行,其所持有的备付金及可变现资产已不足以应付流动性缺口,一旦该行不能获得有效的外部融资,很可能陷入流动性困境。(2)流动性压力情景Ⅱ:在情景Ⅰ的基础上,假设受测银行由于宏观经济因子的恶化而发生资产损失,导致其自身违约率超过阈值,引发储户担忧进而出现活期存款流失。在宏观经济冲击因子的选取上,则根据美国金融危机爆发时期我国各行的股价和资产波动状况设计流动性压力情景。整理11家上市银行的年度股票数据发现,2008年各行的股价波动率远高于其他年份,故本文将此设置为重要的宏观经济冲击因子;另外,宏观经济因子的冲击可能导致银行资产的损失,本文设宏观冲击下各行的资产损失率为3%;无风险利率采用同期商业银行1年期定期存款基准利率3.25%。在此基础上,本文运用KMV模型计算流动性压力下各行的资产市值和波动率,通过matlab程序可计算出该流动性压力情景下银行的违约率PD如下表3。上文假设银行违约率PD与活期存款流失率之间存在线性关系。由于我国商业银行缺乏实际发生的存款流失数据,本文采用香港金融监管局Wong&Hui的估计值,其回归结果表明,在95%的置信度水平下银行活期存款的月度流失率系数值在0.42和0.01之间,为体现流动性压力测试的严重性,本文取上限0.42作为活期存款的月度流失率。由于本文的测试时段为3个月,故将该系数乘以3。根据2011年末各行的活期存款余额,可得到压力冲击下各行的活期存款流失量及流动性缺口如下表4。《巴塞尔协议Ⅲ》中计算流动性覆盖率规定:稳定的零售存款的流失率为7.5%或更高(稳定存款是由有效存款保险计划覆盖的存款),不稳定的零售存款的流失率为15%或更高。由于我国目前尚未实施存款保险制度,对存款分类的口径与《巴塞尔协议Ⅲ》的规定没有完全对接,按规定可自行确定附加比率值。根据上表,用本文模型测算出的活期存款流失率则在7%~30%之间,基本上与《巴塞尔协议Ⅲ》给定的流失率参数相吻合,这一结论对我国商业银行流动性压力测试确定存款流失系数具有参考意义。由上表可以看出,宏观经济因子冲击下大型国有商业银行的存款流失率较低,而股份制银行的存款流失率较高。流失率高的银行一般有两个特征:一是压力情景下的股价市值波动率较高,这也反映了危机时投资者对银行的信心程度;二是资本比率较低的银行违约率更高,更可能发生存款流失。这与我国的实际情况是相符的。由于国有商业银行的规模优势以及国家对其更为有力的隐形担保,导致储户对其信任感更高,实际发生流动性挤兑的可能性较低。而相对而言,股份制银行的受担保程度和社会认可度相对较弱,一旦其出现流动性问题,更有可能发生流动性挤兑,如1998年因流动性挤兑而倒闭的海南发展银行。(三)流动性风险抵御能力根据本文流动性压力测试的判别标准,若银行的净现金流出大于其流动性资产储备,则认为银行因流动性问题出现倒闭。在压力情景Ⅰ下,除工商银行和深发展银行外,其他各行持有的备付金及可变现资产足以应付流动性缺口,因此银行业整体的流动性安全。压力情景Ⅱ假设银行由于储户信任危机而出现大幅的活期存款流失,该情景可视为出现流动性挤兑。根据《巴塞尔协议Ⅲ》的规定,商业银行在压力情景下可提取的中央银行存款准备金可计入优质流动性资产储备(商业银行在压力条件下能够在何种程度上提取准备金,需银行监管当局与中央银行协商并达成共识)。由下表5可以发现,在备付金和可变现资产之外,若考虑我国商业银行实际存放央行的存款准备金,即使宏观经济冲击下出现较为严重的存款流失现象,各商业银行也能应付流动性危机。唯一例外的是深发展银行,在动用存款准备金时已不足以弥补压力情景Ⅱ下的流动性缺口,表明其流动性风险抵御能力较弱。20世纪90年代以来,一些国家大幅度降低法定存款准备金率,英国、加拿大、澳大利亚、瑞典等国家已经完全取消存款准备金要求。相比之下,我国银行体系的存款准备金率一直维持在很高的水平,各商业银行存放在央行的存款准备金相当充裕。虽然央行调控存款准备