一種基于宏觀因子的壓力測試客戶端的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及應(yīng)用于金融領(lǐng)域的計算機數(shù)據(jù)處理技術(shù)，特別是涉及一種應(yīng)用于金融 領(lǐng)域的基于宏觀因子的壓力測試客戶端。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國商業(yè)銀行在壓力測試的運用方面仍處于起步階段。金融危機之后，我國銀行 業(yè)也逐步關(guān)注肥尾事件所隱含的潛在威脅。銀監(jiān)會于2007年7月下旬要求各國有商業(yè)銀 行、股份制商業(yè)銀行以及資產(chǎn)規(guī)模500億元以上的城市商業(yè)銀行展開"風(fēng)險自查"。2007年 12月25日，銀監(jiān)會再次制定下發(fā)了《商業(yè)銀行壓力測試指引》的通知，督促各銀行積極進行 風(fēng)險排查，完善自身的資本狀況。2009年6月份，銀監(jiān)會就要求各家商業(yè)銀行，根據(jù)GDP增 長率、固定資產(chǎn)投資增長率、社會消費品零售增長率、CPI增幅等多種宏觀經(jīng)濟情景，分別測 算本行在多種情景下的客戶違約率、預(yù)期損失以及不良貸款率的變化情況。
[0003] 根據(jù)國際貨幣基金組織的定義，壓力測試（stress testing)是指利用一系列方法 來評估金融體系承受罕見但是仍然可能（extreme but plausible)的宏觀經(jīng)濟沖擊或者重 大事件的過程。這一定義與國際清算銀行巴塞爾銀行監(jiān)管委員會（BCBS)、全球金融系統(tǒng)委 員會（BCGFS，2000)給出的定義也是一致的。中國銀監(jiān)會發(fā)布的《商業(yè)銀行壓力測試指引》 指出，壓力測試是一種以定量分析為主的風(fēng)險分析方法，通過測算銀行在遇到假定的小概 率事件等極端不利情況下可能發(fā)生的損失，分析這些損失對銀行盈利能力和資本金帶來的 負面影響，進而對單家銀行、銀行集團和銀行體系的脆弱性做出評估和判斷，并采取必要措 施。近年來，不論是金融機構(gòu)還是金融監(jiān)理組織都十分重視在風(fēng)險管理過程中實施壓力測 試。
[0004] 在現(xiàn)有技術(shù)中，壓力測試的方法有情景分析法和系統(tǒng)化壓力測試兩種主要方法。 其中，情景分析法是最常用的壓力測試方法，主要用于評估一個或幾個風(fēng)險因子從當(dāng)前市 場情景突然變化到某些極端情景的過程中對資產(chǎn)組合價值變化的影響程度。情景分析法主 要包括典型情景構(gòu)造法、歷史情景模擬法、VaR情景構(gòu)造法、Monte Carlo情景模擬法和特 殊事件假定法等。一般來說，情景分析法包括確定測試對象、識別影響該組合的主要風(fēng)險因 子、壓力情景構(gòu)造、計算并評估壓力情景下相關(guān)指標的可能變動、根據(jù)測試結(jié)果制定相應(yīng)政 策等幾個步驟。其中風(fēng)險因子識別、情景構(gòu)造和情景評估是情景分析法實施中的三個關(guān)鍵 步驟。作為度量極端變動對資產(chǎn)組合價值影響的度量方法，情景分析法是對正常波動范圍 的金融風(fēng)險度量方法的有益補充。此法可以使金融機構(gòu)的高層管理部門以及風(fēng)險管理部門 能較為準確地評估和把握極端事件的影響，從而將大大提高風(fēng)險管理策略的有效性和可 靠性。此外，VaR情景構(gòu)造法能夠用來評估風(fēng)險因子波動率和相關(guān)系數(shù)發(fā)生極端變化時對 資產(chǎn)組合價值的可能影響，這也是經(jīng)典模型所難以做到的。
[0005] 系統(tǒng)化壓力測試的基本原理是在一定條件下對影響資產(chǎn)組合價值的風(fēng)險因子采 用數(shù)學(xué)或者統(tǒng)計的方法生成大量的市場情景，然后評估這些情景對資產(chǎn)組合價值變化的影 響，從中搜尋資產(chǎn)組合的最壞情景，即導(dǎo)致資產(chǎn)組合價值損失最大的壓力情景。此方法針對 一系列不同的壓力情景，在考慮到資產(chǎn)組合內(nèi)部的風(fēng)險特征、風(fēng)險因子在歷史上的極端變 動的同時，又考慮到未來潛在的所有可能的壓力情景，因此，系統(tǒng)化壓力測試與情景分析法 相比更徹底和更系統(tǒng)化。
[0006] 但是，上述的兩種壓力測試方法，對歷史數(shù)據(jù)要求很高，尚不能間接完成對實際風(fēng) 險因子的壓力測試，而且需要高度依賴于具體的影響組合價值的風(fēng)險因子的歷史數(shù)據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種基于宏觀因子的壓力 測試客戶端，用以通過建立宏觀因子與主要指標因子之間的關(guān)系映射，從而得到直接影響 資產(chǎn)組合價值的風(fēng)險因子的壓力情景。
[0008] 為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于宏觀因子的壓力測試客戶 端，應(yīng)用于移動通信網(wǎng)絡(luò)中并與一云端系統(tǒng)通信鏈接，所述云端系統(tǒng)配置有資料庫，存儲有 宏觀因子的歷史數(shù)據(jù)，多個金融市場的指數(shù)及其歷史數(shù)據(jù)，多種金融產(chǎn)品對應(yīng)的風(fēng)險因子， 以及對應(yīng)各該風(fēng)險因子的歷史數(shù)據(jù)；所述壓力測試客戶端包括：接口模塊，用于通過移動 通信網(wǎng)絡(luò)與云端系統(tǒng)通信鏈接，并可從所述資料庫提取各金融產(chǎn)品對應(yīng)的所有的風(fēng)險因子 及其歷史數(shù)據(jù)；偵測模塊，將偵測到輸入的至少兩種金融產(chǎn)品確定為目標組合，依據(jù)所述目 標組合通過所述接口模塊從所述資料庫提取出該目標組合中各金融產(chǎn)品對應(yīng)的所有的風(fēng) 險因子及其歷史數(shù)據(jù)；選取模塊，與所述偵測模塊連接，根據(jù)所述目標組合選定與該組合相 關(guān)的壓力測試所需要的宏觀因子以及至少一金融市場指數(shù)，取得所述宏觀因子和所述至少 一金融市場指數(shù)及其歷史數(shù)據(jù)；處理模塊，所述選取模塊連接，依據(jù)所述選取模塊取得的歷 史數(shù)據(jù)計算所述宏觀因子與所述至少一金融市場指數(shù)之間的相關(guān)性矩陣，并設(shè)置宏觀因子 的壓力值，并通過所述相關(guān)性矩陣計算出所述至少一金融市場指數(shù)的壓力值；并計算所述 至少一金融市場指數(shù)與影響該目標組合的風(fēng)險因子之間的相關(guān)矩陣，得出影響該目標組合 的風(fēng)險因子壓力值，將所述風(fēng)險因子壓力值代入所述目標組合中計算出壓力情景下該目標 組合的價值；圖表顯示模塊，用圖表的方式顯示計算出的壓力情景下該目標組合的價值； 所述圖表顯示模塊顯示的圖表包括柱狀圖、餅狀圖、走勢圖、折線圖、條形圖、曲面圖、環(huán)圓 圖、雷達圖、散點圖、面積圖、股價圖、氣泡圖、及矩陣圖中的一種或多種的組合。
[0009] 本發(fā)明的壓力測試客戶端還包括一預(yù)警模塊，與所述處理模塊連接，用于判斷出 所述壓力情景下該目標組合的價值超過預(yù)設(shè)閾值時輸出預(yù)警信息并在所述圖表顯示模塊 中予以顯示。
[0010] 于本發(fā)明的壓力測試客戶端中，所述處理模塊依據(jù)所述選取模塊取得的歷史數(shù)據(jù) 計算所述宏觀因子與所述至少一金融市場指數(shù)之間的相關(guān)性矩陣具體為：
[0012] 其中，Σηι1為宏觀因子與金融市場指數(shù)因子協(xié)方差矩陣，Slil為宏觀因子自協(xié)方 差矩陣，
的逆；1為宏觀模擬情景設(shè)置下宏觀因子的個數(shù)；Sk為宏觀因子變化 率，其中，k = 1，…I ;n為金融市場指數(shù)因子的個數(shù)；S'，為金融市場指數(shù)因子的變化率， 其中，j = 1，…]!。
[0013] 于本發(fā)明的壓力測試客戶端中，所述處理模塊計算所述至少一金融市場指數(shù)與影 響該目標組合的風(fēng)險因子之間的相關(guān)矩陣具體為：
[0015] 其中，為目標組合的風(fēng)險因子與金融市場指數(shù)因子協(xié)方差矩陣，Ση，η為金融 市場指數(shù)因子自協(xié)方差矩陣，
的逆;m為目標組合的風(fēng)險因子的個數(shù)；< 為目 標組合的風(fēng)險因子的變化率，其中，i = 1，一Hi5S^為金融市場指數(shù)因子的變化率，其中，j =1, ".η。
[0016] 所述云端系統(tǒng)配置的資料庫中預(yù)存的宏觀因子包括國家GDP增長率、固定資產(chǎn)投 資增長率、社會消費品零售增長