1、基于外部信息的信托公司信用风险压力测试案例分析 张学陶 易义军 湖南大学金融与统计学院 摘 要： 鉴于目前信托公司在压力测试方法应用上的缺乏, 本文基于宏观经济变量与不良贷款率的相关性, 建立了宏观经济波动冲击对信托公司信用风险影响的压力测试方法, 并以某信托公司为例进行案例分析。该压力测试方法较为有效地测试出了某信托公司面临极端压力情景时的风险承受能力。为提高压力测试的精确度, 可结合业务的行业结构进行多个压力测试, 并按业务比例进行加权汇总。关键词： 信托公司; 信用风险; 压力测试; 计量模型; 作者简介：张学陶, 湖南大学金融与统计学院, 副教授, 研究方向:金融管理;作者简介：易义军
2、, 湖南大学金融与统计学院, 硕士研究生, 研究方向:金融管理。电子邮箱:。收稿日期：2017-06-24Case Study on Credit Risk Stress-testing of Trust Company Based on External InformationZhang Xuetao Yi Yijun School of Finance and Statistics, Hunan University; Abstract： In view of the trust company currently lacking in the application of stress-
3、testing method, a stresstesting method of the impact of macro-economic fluctuation shocks on the credit risk of trust company is established, based on the correlation between macroeconomic variables and non-performing loan rate, and a trust company is taken as an example to analyze in this paper. Th
4、e stress test method effectively tests the risk tolerance of a trust company when facing extreme pressure scenarios. In order to improve the accuracy of stress testing, multiple stress tests can be carried out in conjunction with the industry structure of the business and weighted by business propor
5、tion.Keyword： Trust Company; Credit Risk; Stress-testing; Econometric model; Received： 2017-06-24一、引言压力测试是一种银行风险管理和监管分析工具, 用于分析假定的、极端但可能发生的不利情景对银行整体或资产组合的冲击程度, 进而评估其对银行资产质量、盈利能力、资本水平和流动性的负面影响 (中国证监会, 2014) 。早在2011 年, 部分地方银监局即要求信托公司进行某类压力测试, 如上海银监局要求上海国信、中海信托等六家沪上信托公司进行风险压力测试。2014 年 12 月, 中国银监会印发的商业银
6、行压力测试指引 (银监发201449 号) 要求银监会直接监管的信托公司进行压力测试, 并参考商业银行的风险压力测试方法。2016 年, 北京市银监局办公室印发关于进一步加强信托公司风险管理有关事项的通知 (京银监办发201615 号) , 要求所辖信托公司开展压力测试工作, 进一步提升风险管理水平。然而, 信托公司与商业银行的业务存在很大的差别, 信托项目具有金额大、数量少的特点, 与一般的压力测试方法要求大量历史数据测算存在矛盾, 大部分信托公司难以满足预期损失模型和基于历史模拟法的 Va R 模型的压力测试所需要的数据条件。基于此, 本文提出了利用外部信息, 将信用风险映射至信托公司内部
7、, 进而对信托公司的信用风险进行压力测试。相比于预期损失模型和基于历史模拟法的 Va R 模型等需要大量历史数据进行测算的特点, 本文所使用的方法对数据的要求较低, 在信托公司初步开展信用风险压力测试的阶段, 对推广压力测试在信托公司管理实践中的应用有利。二、文献综述2008 年美国金融危机之后, 压力测试方法受到金融监管部门的重视, 巴塞尔委员会在 2009 年出台的稳健的压力测试实践和监管原则中对成员国提出了对金融业与金融机构进行压力测试的具体要求, 美国、英国等发达国家发布或者修订了一系列压力测试指引, 中国银监会针对商业银行压力测试的新要求, 也对 2007 年版的商业银行压力测试指引
8、进行了修订, 在 2014 年发布了 49 号文。压力测试方法主要分为两大类型:Merton (1974) 提出了 Merton 模型, 将资产价格变动整合进违约概率评估模型;Wilson (1997a, b) 则通过宏观经济冲击变量模拟得到违约率 P, 进一步对未来的 P 值进行模拟, 得到资产组合的预期损失。相比来看, Merton 模型对数据的质量要求更高。除此之外, 也有利用线性回归模型结合线性预测进行压力测试的方法。另外, 也可将压力测试分别情景压力测试与敏感性压力测试。其中, 敏感性压力测试相对较为简单, 不涉及复杂的模型运用。目前, 压力测试方法主要应用于商业银行, 相关的研究也
9、比较丰富与深入。关于信用风险压力测试的研究, 任宇航等 (2007) 提出了基于 Logit 回归的测试方法, 并通过收集我国宏观经济数据和金融机构的数据, 利用该方法进行了应用研究;李江等 (2008) 主要研究宏观压力测试在银行信用风险评估中的应用, 并在已有的模型成果的对比分析基础上, 建立适用于我国的宏观压力测试模型并以此进行实证分析。华晓龙 (2009) 通过假设情境法进行宏观压力测试, 定量分析宏观经济因素波动对中国银行体系贷款违约率的影响。不少学者对压力测试方法或者应用领域进行了拓展, 李关政 (2012) 把传统的 Logistic 模型扩展为包含宏观冲击因子的 MF-Logi
10、stic 模型, 将其用于信用风险压力测试;曹麟等 (2014) 依据发放相同数量贷款所需的监管资本不出现波动这一逆周期调整原则设置宏观压力情景, 监管资本等于 8%的最低监管资本要求加上根据宏观压力测试结果计提的逆周期超额资本;彭建刚等 (2015) 遵循宏观审慎管理的原则和理念, 提出了基于行业相关性的银行业信用风险宏观压力测试方法。主要发达国家金融业实行混业经营模式, 信托业务大多是银行或其它金融机构的子业务, 因此, 国外对信托业务的研究主要集中于公司治理、风险管理与信托产品创新等领域, 对信托业务的信用风险研究一般置于金融机构的整体研究之下。这也使得国内信托公司在信用风险管理方面难以
11、从国外获得直接的风险管理经验。国内对信托公司的信用风险研究多基于风险预警体系展开。徐小迅等 (2006) 较早地论述了信托公司治理结构和风险控制制度;顾海峰、游冬良 (2014) 运用支持向量机方法, 构建了信托公司的风险预警模型, 并给出了风险预警模型的分类预警输出结果;顾海峰、刘丹丹 (2016) 对中国信托业 68 家机构的风险运营效率进行了评价。综上文献所述, 关于信托公司压力测试的相关研究基本没有, 且以论述性为主。由于缺乏相应的参考, 给信托公司推进压力测试管理带来了很大的困扰。基于此, 结合信托公司的业务特点, 本文提出了针对信托公司信用风险压力测试的研究, 并以案例的形式, 说
12、明如何基于外部信息对信托公司进行信用风险的压力测试。三、压力测试分析下面以某信托公司为例, 基于压力测试方法的流程与步骤, 说明基于外部信息的信托公司信用风险压力测试方法。(一) 压力测试目的与主体结合信托行业特征, 某信托公司的信用风险主要来源于集合信托业务, 由于部分集合信托项目规模较大, 一旦集合信托项目到期, 融资方不能按期兑付或者违约产生损失, 很可能对某信托公司的可持续经营造成严重威胁。压力测试均有明确的目的。某信托公司的信用风险主要来源于集合信托业务, 在情景压力测试中, 主要考虑外部环境对某信托公司信用风险的影响。当前在宏观经济继续下行压力下, 某信托公司集合信托业务所涉及的主
13、要行业不景气, 导致该公司集合信托项目违约水平上升, 因而本文旨在测试经济下行情景中某信托公司对违约风险等信用风险的抵御能力。根据压力测试与日常风险管理需要, 以及某信托公司内部管理层对定期开展信用风险压力测试的要求, 某信托公司的信用风险压力测试主要由资产负债部门牵头完成。(二) 情景压力测试方法1. 测试方法与传导机制借鉴商业银行在实际管理中所使用的情景压力测试方法, 采取计量模型法对信托公司的信用风险进行压力测试。即在考察历史数据的基础上, 通过回归分析得出承压指标与压力指标之间的数量关系, 并建立回归模型。将给定的压力情景代入回归模型, 预测出相应情景下承压指标水平。压力指标包括 GD
14、P 增速、PPI (生产者物价指数) , 承压指标主要为不良贷款率, 邹克等 (2017) 认为不良贷款率变化趋势一定程度上反映系统性风险的积累。在此基础上, 将承压指标不良贷款率转化为集合信托业务 (或者集合信托与单一信托) 的损失, 然后根据损失值计算得到压力情景下的净资产、净资本以及流动资产等。2. 指标选择(1) 承压资产。包括两部分:一是某信托公司的集合信托资产, 是风险的主要来源;二是某信托公司的集合信托资产与单一信托资产共同承担风险。由于两者之间的风险不同, 将单一信托资产的风险折算为集合信托资产的 1/10 风险水平进行处理。(2) 承压指标。由于时间跨度较短, 某信托公司没有
15、出现集合信托项目违约的情况, 不能建立压力指标与项目违约之间的直接联系。因此, 本文压力测试采取的直接承压指标为银行业不良贷款率, 间接承压指标为净资产、净资本以及流动资产。(3) 压力指标。根据某信托公司的业务特征, 初步选取 GDP 增速、M2 增速、CPI、PPI、一年期贷款利率作为压力指标, 经过计量模型的反复试验, 最终选择 GDP 增速与 PPI 作为压力指标。3. 指标的数据来源在模型推导过程中采取的数据为季度数据, 数据起始期为 2013 年 2 季度, 截止期为 2016 年 1 季度。所涉及的指标与来源如下:(1) 内部指标包括某信托公司的净资产、净资本、风险资本、流动资产
16、;外部指标为 GDP 增速、PPI、CPI、M2 增速等指标。其中, 净资产、净资本、风险资本来源于 1104 报表中的 s3k00、s3m00 报表;流动资产来源于 G22 流动性比例监测表。(2) 外部数据 GDP 增速、PPI、CPI 来源于国家统计局, M2 增速、一年期贷款利率来源于中国人民银行网站, 本文对其进行了整理与计算。4. 压力情景设置压力测试的关键在于正确地设置压力情景。考虑到某信托公司的主要风险因素、不同业务条线情况以及业务结构、外部环境冲击的影响变化, 以及各风险因子在一系列宏观经济和金融冲击下的相互作用和反馈效应, 同时参考区域性、系统性金融危机等历史事件, 从前瞻
17、性视角出发, 分析潜在风险, 初步确定压力情景。咨询相关专家, 结合宏观经济趋势, 进一步修改完善承压对象的轻度、中度和重度冲击压力情景。相应的承压对象的压力情景设置详见表 1。表 1 压力情景表 下载原表 (三) 模型测算过程1. 模型选择根据压力测试的流程, 做出以下必要假设:2016 年第 2 季度的业务数据可根据AR (自回归) 模型进行推算;风险资本保持不变, 违约损失的变化等同于净资产与净资本的变化。利用基础数据进行多次尝试与比较后, 选择如下形式的压力传导计量模型:式 (1) 中, NPL t为银行业的五级不良贷款率, 为 GDP 同比增速, 为生产者物价指数。通过单位根检验,
18、在不同的形式下, NPL t、 、 均为一阶单整序列, 进一步检验表明, 上述变量之间存在协整关系, 可进一步建模。对于 2016 年 2 季度某信托公司的净资产、净资本、流动资产、风险资本等, 通过如下自回归模型进行测算。以净资产为例:公司 式 的 (净 2 资 ) 产 中, , 依 此类推 表。2. 模型结果与评价压力传导计量模型中所用到的原始数据如表 2 所示。可以看出, GDP 增速呈波动性的下降趋势, 2013 年 1 季度的 GDP 增速为 7.77%, 随后, 仅有 2013 年第 3季度高于该增速, 并一路下降至 2016 年 1 季度的 6.7%;工业产品出厂价格指数则一直低
19、于 100, 2015 年第 4 季度下降至 94.12, 生产部门库存高企, 企业面临较大的去库存压力。与此相对的是, 随着宏观经济的下行与工业行业的不景气, 银行业不良贷款率持续攀升, 由 2013 年 1 季度的 0.96%逐渐升高至 2016年 1 季度的 1.75%。与此同时, 银行业的拨备覆盖率也在下降, 不少商业银行已触及 150%的监管标准。实际的不良贷款率波动比数据反映的可能更大。表 2 压力传导模型的原始数据 下载原表 依据自回归模型 (ar (1) ) 测算的 2016 年 2 季度某信托公司的净资产、净资本、流动资产、风险资本见表 3。表 3 根据自回归模型的预测结果
20、下载原表 基于 EVIEWS8.0 软件, 运用最小二乘法 (OLS) 对原始数据进行回归, 压力传导计量模型的结果如下:;调整的 ;F=123.25;DW=2.18从统计检验看, 调整的拟合系数 R 表明, 模型对不良贷款率的拟合效果较好, 模型解释力度较强。DW 统计量显示残差序列不存在自相关。从 t 统计量与 P 值看, 变量均在 5%的显著性水平下显著。F 统计量也表明模型整体显著。从经济意义检验看, 、 的系数均为负, 表明 GDP 增速越低, 生产者物价指数越低, 银行业的不良贷款率越高, 与实际情况相符。因此, 模型通过检验, 可进一步利用模型计算压力测试结果。四、压力测试结果分
21、析1.压力情景与不良贷款率根据上述回归模型, 以及前述确定的压力情景, 可以得出在轻度、中度、重度压力情景下, 银行业的不良贷款水平。同时, 根据预测标准差, 计算出相应的置信区间, 如表 4 所示:表 4 不良贷款率的情景压力测试结果 下载原表 由以上结果可知, 在轻度冲击下, 银行业的不良贷款率将由 2016 年 1 季度的1.75%攀升至 2.009%, 在 1%的极端情况下将攀升至 3.505%;中度冲击下, 银行业的不良贷款率将由 2016 年 1 季度的 1.75%攀升至 2.596%, 在 1%的极端情况下将攀升至 4.092%。2.集合信托资产压力测试结果分析将集合信托项目看作
22、与商业银行贷款一致的项目, 即集合信托在不同的情景冲击下, 也会产生相应的不良贷款。根据集合信托规模与不良贷款率相乘, 得到某信托公司的损失, 将估计的 2016 年 2 季度净资产、净资本、流动资产减去损失, 即可得压力情景下的净资产、净资本、流动资产、监管指标、比例指标等, 相应的结果见表 5。表 5 集合信托资产宏观情景压力测试结果 下载原表 由以上结果可知, 在轻度冲击下, 集合信托将平均损失 4.49 亿元, 损失占净资产比为 8.5%, 损失占流动资产比为 20%;在 1%的极端情况下可能损失 7.84 亿元, 损失占净资产比为 14.8%, 损失占流动资产比为 34.9%。在重度
23、冲击下, 集合信托将平均损失 7.12 亿元, 损失占净资产比为 13.5%, 损失占流动资产比为 31.7%;在 1%的极端情况下可能损失 10.46 亿元, 损失占净资产比为 19.8%, 损失占流动资产比为 46.5%。但无论在哪种冲击下, 某信托公司均不会出现偿付困难。对某信托公司监管合规性的影响如下:在轻度冲击下, 净资本/风险资本为 205%, 在 1%的极端情况下可能下降至 189%;在重度冲击下, 净资本/风险资本为 192%, 在 1%的极端情况下可能下降至 176%。无论在哪种冲击下, 某信托公司的净资本/风险资本均高于 100%的监管标准, 不会产生监管合规性风险。上述情
24、景压力测试的基础数据是 2013 年以来的数据, 数据区间较短, 期间没有经历过较大的金融危机、流动性风险压力等情况。因此, 存在低估极端风险的情况;另外, 上述结果仅反映的是某信托公司的集合信托资产的压力测试结果, 并不包括单一信托资产的风险水平;上述压力测试结果隐含的假设是某信托公司的风险管理水平与银行风险管理水平基本相当, 但如果某信托公司的风险管理水平未达到银行的风险管理水平, 面临的损失可能更大。综上, 全面考虑各种因素后, 压力情景下某信托公司面临的风险可能较上述压力测试结果要大。3.集合信托与单一信托资产压力测试结果分析表 6 集合信托与单一信托资产的宏观情景压力测试结果 下载原
25、表 单一信托资产大部分实际上为商业银行借助某信托公司发行的理财产品 (即通道业务) , 商业银行实际上提供了刚性兑付的承诺, 但商业银行也存在经营风险, 特别是规模较小的商业银行抗风险能力相对不足, 随着经济下行期违约水平的上升, 以及监管风险的存在, 单一信托业务也存在一定风险。当然, 单一信托资产的风险明显低于集合信托资产。因此, 将单一信托资产的风险折算为集合信托资产风险的 1/10, 当然, 根据公司对风险管理要求不同, 可设置不同的折算因子进行分析。将集合信托项目、单一信托项目看作与商业银行贷款一致或者相近的项目, 即集合信托、单一信托项目在不同的情景冲击下, 产生相应的不良贷款,
26、并转化为某信托公司的损失。将估计的 2016 年 2 季度净资产、净资本、流动资产减去损失, 即可得压力情景下的净资产、净资本、流动资产、监管指标、比例指标等, 相应的结果见表 6。可知, 在轻度冲击下, 集合信托将平均损失 6.59 亿元, 在 1%的极端情况下可能损失 11.49 亿元。在重度冲击下, 集合信托将平均损失 10.44 亿元, 在 1%的极端情况下可能损失 15.34 亿元。但无论在哪种冲击下, 某信托公司均不会出现偿付困难。对某信托公司监管合规性的影响如下:在轻度冲击下, 净资本/风险资本为 195%, 在 1%的极端情况下可能下降至 170%;在重度冲击下, 净资本/风险
27、资本为 176%, 在 1%的极端情况下可能下降至 151%。无论在哪种冲击下, 某信托公司的净资本/风险资本均高于 100%的监管标准, 不会产生监管合规性风险。尽管在压力测试过程中, 某信托公司不存在偿付风险与监管合规性风险, 但有一个趋势需要引起某信托公司管理层的注意。2013 年以来, 某信托公司的净资产与全部融资类集合信托余额的比例 (净资产/集合信托资产规模) 呈快速下降趋势, 2013 年 1 季度净资产与全部融资类集合信托余额的比例为 56%, 2016 年一季度下降至 22.2%。虽然与某信托公司条例 (征求意见稿) (2015 年) 规定净资产与全部融资类集合信托余额的比例
28、不得低于 12.5%还存在一定的空间, 但从趋势看, 2016 年年底净资产与全部融资类集合信托余额的比例可能下降至 15%左右, 如图 1 所示。图 1 2013 年以来某信托公司净资产/集合信托资产规模趋势 下载原图净资产与全部融资类集合信托余额的比例越低, 意味着净资产对集合信托资产风险的偿付能力较弱, 尤其是在宏观经济等压力的冲击下。因此, 应加强对某信托公司业务与资产结构变化的分析, 对由此带来的风险进行充分的评估。五、风险管理措施根据情景压力测试结果, 目前某信托公司具备较强的抵御宏观情景压力冲击下相关风险的能力。但结合某信托公司的业务与资产结构之间的变化趋势, 未来一段时间某信托
29、公司净资产抵御风险的能力将下降, 较大的风险冲击有可能导致某信托公司出现流动性风险与偿付风险。根据情景压力测试结果, 结合敏感性压力测试结果, 对某信托公司提出的风险管理措施改进建议如下:1.加强宏观经济研究与行业研究宏观经济下行与微观企业的违约水平存在显著的关系。在我国经济进入结构调整转型的阵痛期, 意味着微观企业的经营状况将不会快速好转。以后一段时间内, 不良贷款率风险犹存, 一是由于非市场化因素仍在, 二是由于地产价格持续上涨掩盖真实贷款企业资质。随着市场化程度的进一步提高, 地产价格增速回落, 前期脱离实体经济的过度放贷问题逐渐暴露, 贷款坏账风险加大。同时, 不同行业对宏观经济下行的
30、承受能力存在差异。就四大国有商业银行而言, 2015 年批发与零售业的不良贷款率约达 7%, 建行和农行制造业不良贷款率超过 4%;而交通运输、仓储、邮政业、电力、热力等行业的不良贷款率偏低。因此, 也要加强行业研究, 分析宏观经济下行时不同行业的违约变化情况, 规避风险较大的行业, 积极调整信托发行策略, 优化产品结构。2.进一步提高某信托公司内部风险管理水平风险管理理念方面, 当下的融资市场已由以往的金融机构资金卖方市场转为优质企业资金买方市场。在此情况下, 信托谈判力变弱, 严格管控的模式在当下实际无法执行, 应转变风险管理理念, 从风险控制到风险管理, 从更全面的角度考量传统风控措施,
31、 秉承实质大于形式的原则, 落实核心关键措施;在经济下行期, 基于综合因素对风险进行分类判定, 并实施融资前、中、后的长期管理, 而非单笔风险管控。风险制度建设与改革方面, 完善风险管理体系, 积极向同业先进信托公司的风险管理水平看齐, 加快风险量化体系建设, 培养与形成全面风险管理的企业文化。可尝试风险管理与业务部门深度整合:一是风险定位支持, 将风险管理部门由审批权力部门变为方案支持部门, 即风险管理方案作为金融产品构成的一部分, 而非产品简单提交给风险管理部门由其评判是与否;二是风险管理前置, 将原有风险管理部门从后往前移, 让风险管理人员到一线去, 甚至直接下设到专业事业部或专业板块/条线中, 成为该业务板块的一个有效组成部分, 以更加有效接触市场, 高效对接业务团队, 及时发现并解决问题。加强对风险拨备的管理。借鉴行业领先企业与商业银行在资产损失与减值拨备中的成熟做法, 加大对正常类贷款、关注类贷款的减值拨备计提, 增强某信托公司对信用风险的抵御能力。3.加快补充资本应对上升的风险
