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情景分析和压力测试
第 19 章
1
压力测试
关键问题
我们怎样生成情景？
我们怎样评估情景？
对于结果我们做些什么？
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2
产生分析情景
对单一变量进行压力测试
选择那些市场有巨大波动的日期，进而进行，然后对所有的变量应用所变化的幅度
成立一种产生压力测试情景管理委员会，由他生成场景
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3
核心变量和周边变量
如果产生的受压情景只涉及到几个核心变量，那么建立周边变量对核心变量的回归，这种回归可以预测周边变量的变化程度与核心变量变化程度的关系 (Kupiec, 1999)
假设关键变量与周边变量之间的相关性是以受压市场为基准的 (Kim and Finger, 2000)
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4
完善压力测试情景
管理人员应该仔细检测压力测试情景，并要确认是否所有的不利情景均已被考虑，这些情景不但要包括市场变量对金融机构自身产品组合的即时效应（ immediate effect ),同时还要考虑市场变量对其他众多金融机构的冲击效应（a “knock on” effect）
例如
2007信用危机
LTCM
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5
逆向压力测试
反向压力测试（reverse stress testing）是指寻求导致重大损失的压力测试情景
反向压力测试可以被压力测试委员会用来引发更多的讨论.
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6
一个金融机构的动机是什么？
银行监管人员要求银行要考虑极端情景，并且确保在不同情景下仍有足够多的资本金。
一种克服这一弊端的方法是由银行监管人员对压力情景提出建议
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7
监管当局选择场景？
银行监管机构亲自提供压力情景？
如果压力情景完全由监管部门来产生，那么监管部门的目的就可能不能完全达到，一种折中的做法是对银行管理部门及监管部门所生成的情景都进行检测分析
监管人员所建立的压力测试检测系统并不一定总是能够达到其目的。有些公司选择了对这些情景进行对冲，并且只对这些情景进行对冲。
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8
如何应用结果?
高管及风险管理人员所面临的难题是，他们要面对两种反应不同情景的风险报告，一个报告是通过VaR模型来生成的，另一种报告是通过压力测试生成的，管理人员的决策应基于哪一个报告呢？
为了完成压力测试委员会的任务，一种合理的做法是对每个情景以概率进行分类(如 % ， % ， %)
再把压力情景和历史数据综合考虑，来生成一个 VaR
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9
14章的例子
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10
Scenario
Loss ($000s)
Probability
Cumul. Probability
s5

s4

v494

s3

v339

s2

v349
282,204

v329

v487

s1

v227

v131

v238

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