前言：中文期刊网精心挑选了压力测试范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
压力测试范文1
1.假如你因为粗心而弄砸了一项重要的生意，在遭到上司暴风雨般的斥责后，你希望手边有一样什么东西呢？
A.小皮球B.钢锉C.一块甜美的巧克力D.一盆清水
2.假如您刚刚结束了一个重要的项目，而上司对此项目的业绩还比较满意，甚至有那么一点赞赏时，您希望饮用什么呢？
A.冰咖啡B.苦咖啡C.烈性酒D.矿泉水
3.假如你有写日记或周记的习惯，你能想象一下，在所有经历的生活中，你最多的会表达些什么呢？
A.压力与烦恼B.自己虚构的梦幻世界C.生活中的浅显话题D.自己需要的忏悔
4.假如您手头同时有两个非常重要的项目，上司等待着你的工作团队在短时间内很好地完成它们，这时您会如何选择？
A.信任下属，分割项目任务B.事必躬亲，同时操作两个项目C.带领下属，先后完成两个项目D.向上司请求减少一个项目
5.假如你已经面临着强大的职场压力，个人时间变得非常有限，那么你对睡眠的态度会更接近什么？
A.保证睡眠时间，找机会小憩B.为了争取工作时间，大量熬夜C.以睡觉为优先，先睡饱再说D.精神紧张而无法入睡，索性减少睡眠
评分：
A:0分B:1分C:2分D:3分
解读：
如果您的分数为0~2分：可以断定您非常懂得自我解压之道，甚至可以讲您是一位天生的职场女性。您在众多的强压力环境中能够以不同的方式来缓解紧张的心态，从而获得高质量的职场生活，这甚至令绝大多数男性羡慕。您要保持现有的良好心态和习惯，这是您的巨大财富。
如果您的分数为3~7分：说明您现在正经受着职场压力的严峻考验，面对种种困难您选择的是坚持与拼搏，您的敬业精神令人敬佩，但这可能并不是保持职场战斗力的最好方式。您应该尝试放松，舒缓心情，倾诉与信任将是为您开出的最好药方。
压力测试范文2
1服装压力的产生原理
服装压力分为 2 种类型：静态服装压和动态服装压。静态服装压，指由于服装自身的重量、面料的弹性、围度放松量过小等因素造成对人体的压迫感；动态服装压，指人体在运动时与服装之间形成动态接触，服装以相对滑移量和衣料变形来适应人体变化，由于衣料变形而产生的内应力（包括拉伸、压缩、剪切和弯曲应力）对人体接触部位产生的束缚。
人体感觉不舒服的服装压介于5.88 ～ 9.8 kPa，这与皮肤表面的毛细血管的血压相近；而舒适服装压范围为 1.96 ～ 3.92 kPa。客观评价服装压的方法是获知服装是否舒适的有效途径。
2服装压力测试装置
目前在服装行业应用最广泛的是压力传感器，可用于测量紧身贴体类服装、内衣、运动类服装、弹力袜、医用绷带和各种塑性衣等。
在服装压力测试中，复杂的人体曲面及人体生理、物理变化，增加了服装压力测量困难，给测试传感器提出了更高的要求，目前国内还未展开对服装压力传感器的研究，而日本和美国已有相关设备投入使用。
2.1气压式压力测试装置
主要原理是通过测试部分的橡胶小球受到不同的压力，从而使管内空气压强与大气产生差值，压强差的读数通过水银柱或压力计读出。
气压式压力测试仪是一种直接测量方法，操作简单，但准确度受到操作人员和人体曲面程度的影响。一是，由于橡胶球的放入，使实际人体和弹性织物之间的接触发生了变化，导致测量结果与实际有所偏差；二是，无法实现连续动态的测量；三是，对于人体曲率半径小的部位（膝盖、弯曲的肘、胸部、臀等部位）测量比较困难。
2.2气囊式压力测试计
基于气压式压力计的工作原理，日本AMITECHNO公司对简易的气压式压力测试装置进行改进，开发出新型的压力测试系统。它可以一次计测 10 个测量点。当产生压力时，气囊内的气体发生变化，转化为电信号，利用放大器将信号在数显表中显示，测出压力。
2.3弹性光纤测量装置
弹性光纤服装压力测试装置适于袜口、弹性绷带等带状织物接触压力的测量。弹性光纤由核心层、中间层和鞘层组成，核心层被中间层覆盖，最外层的黑色鞘层挡住外部光线。进入核心层的自然光通过全反射从一端传递至另一端。当弹性光纤受外力变形时，在核心层内传递的光线数量会发生变化，逸出的光线数量会减少，通过此原理，作用于弹性光纤的外力大小可通过测量逸出的光线数量来获得。
2.4电阻式压力测量装置
电阻法压力传感器有电阻应变片型压力传感器和半导体压力传感器。
电阻应变片压力传感器由变形而发生电阻变化。将带有电阻应变片的传感器插入衣服内，由于服装压力而使应变片产生变形，能够把压力的变化作为电阻的变化检测出来。该装置体积小，重量轻，测试精度高，测试结果稳定。由于人体表面的压缩硬度和曲率的不同、服装材料压缩刚性和伸长特性的不同，电阻型压力传感器在反映压力时往往有异常现象，所以测定时须注意。
半导体压力传感器比电阻应变片压力传感器更具高精度，其仪器也非常小，能够实现低压力下的高精度测量。
Flexiforce压力传感器是由美国Tekscan公司研制的电阻式压力传感器，在没有负荷的情况下，电阻值非常大，随着负荷增加，电阻值开始下降，不同负荷产生电阻变化，通过电路将电阻的变化转换成电压变化，电压变化与负荷形成线性对应关系。
常用的是Flexiforce A201型传感器，压力范围为 0 ～ 1 lb（414 N）。Flexiforce A201型传感器由两层很薄的聚酯薄膜组成，每层薄膜上铺设银质导体并涂上一层特殊的压敏半导体材料，两片薄膜压合在一起形成了传感器。银质导体从传感器点处伸至传感器的连接端。传感点在电路中起电阻作用。力越大，电阻越小；受力为零时，电阻最大。当外力作用到传感点上时，传感点的阻值的倒数与外力成正比变化。
Tekscan的压力分布测量系统由硬件和软件组成。硬件包括基于PC机的A/D转换电路和可重复使用的传感器；软件为基于MS Windows的压力显示和分析软件。大多数传感器与Tekscan的AC CURATE型传感器扫描柄（连接器）以及专用的PC接口卡匹配。
这种系统具有多形式探头，可进行动态服装压力测量以及多参数测量，测出的数据具有可比性，并通过计算机实现实时数据记录。其无线ELF系统将带有USB接口的Flexiforce传感器、无线传输器和兼容Windows的软件结合起来，可以迅速获得 60 m以外的压力数据，有助于开展运动服动态压力研究。
但实际使用中发现曲面半径小于32 mm时，仪器灵敏度降低。因此认为Flexiforce传感器更适宜静态测量，但如果要求的测量精度不高，也可以进行动态测试。
2.5基于软体假人的压力测试系统
近期香港理工大学研发了用于胸衣和内裤贴身舒适性评价的软体假人，其外形经真人扫描数位化制成，并由特制的骨架、仿软体组织、光滑的肌肤和一对容易变化的人造组成。假人的弹性模量跟真人相似，它可以用于任何环境和条件下的服装压力测试，能给出客观和可靠的资料，并且节省时间和费用，主要用于准确测试女性内衣舒适度、医学用的压力织物的压力以及教学等，是目前为止最成熟的人体压力测试模型。但是软体假人没有真实的人体的生理和心理反应，这两方面的变化同样对压力会有所影响。
2.6基于虚拟仪器的压力测试系统
现代研究中有将虚拟仪器与压力传感器相结合，目的是与计算机的强大功能相结合，提高测量的效率、实现多点同时测量、实时观测压力的变化。虚拟仪器是美国National Instrument（NI）公司开发的Labview软件平台，将测试界面用计算机图形化，可以对测试的按钮、开关等进行仿真设计。数据在录入计算机前，需要通过数据采集卡采集数据，将数据转换为数字信号。传感器可利用市场现有的仪器。
2.7基于石膏法的压力测量装置
该测量方法是，用石膏或合成树脂做成模拟肘、膝部等部位的凸起模型，在起拱处打孔，贴置压力传感器，测定衣服对凸起部位的压力。这种方法可以测出接近穿衣时的自然服装压力值，但是不能进行连续动作时的服装测试，不能根据测定目的或条件直接使用，并且石膏模型制作比较麻烦。
3服装压力测试装置改进方向
大部分服装压力测量装置的测试精度上存在缺陷，这是由于在测试时受到面料弹性、人体表面皮肤变形及测试仪器体积的影响；在动态测试上存在不足，这是由于在进行动态测试时无法达到很好的跟踪性；无法对压力的分布进行测量。
所以，服装压力测试装置可以从以下几个方面进行改进：
（1）人体着装时的服装压力一般在 1 960 Pa以下，通常不会超过 1 万Pa，因此压力传感器的测试量程至少为 0 ～ 1 万Pa；
（2）传感器的精度至少应该能够检测出小于 90 Pa的压力变化；
（3）传感器应该是比较薄并具有柔韧性，在测试时，能够紧密贴合人体的曲率变化，不引起服装的额外变形；
（4）传感器的感应面积应该是可调的，并且对于不同的测试区域有最优的感应面积；
（5）在测试期间，传感器应该保持与身体部位接触，不引起人体炎症，并且保证具有一定的精确度；
（6）动态测试中应该保证连续测试，良好的跟踪性和测量精度；
（7）可以实现多点同时测量和数据记录而不影响精度。
压力测试范文3
关键词：气塞检测；橡胶；工艺方法
0 引言
锌银蓄电池是用于运载火箭的主要电源，28V电池组由20个单体串联组成，每个单体电池上安装有气塞，气塞的气压阀是由橡胶圈弹性伸缩控制，气塞压力要求控制在40Kpa至80Kpa之间，以保证单体电池内部电解液在正常情况下不泄露，同时在放电过程中气压过高时能及时向外排出气体。长期以来，该气塞的检测依靠人工判读的检测方式，即将气塞接入U型管通路中，通过空压机提供气源，人工手工控制气阀，逐渐调大进气量，直至气塞打开。上述检测方式存在两个方面的问题，一是人工判读误差较大，检测精度不够，难以准确把握气塞实际打开压力；二是检测结果因人而异性大，导致测量结果偏差大；因此，需开发一套能自动检测的气塞压力测试系统。
1 气塞压力测试系统设计
根据气塞检测的压力范围及要求，不能简单复制原有的人工压力检测方式，原有方式人为控制气阀，以进气量控制气塞打开压力，存在相当的随意性，因此在系统方案设计时考虑采用如下方式来完成气塞压力测试：
在气塞回路中通过减压阀给定40Kpa的低压检测压力值，气路压力平衡后关闭进气通道，测试回路中的气压的下降曲线，以一定时间后的气压下降值作为气塞是否在40Kpa下打开的判定。如果气塞在该状态下通过检测，即认为压力高于40Kpa满足使用要求，随即打开进气阀，通过减压阀控制气路压力80Kpa，同样以关闭进气阀后的压力下降曲线判定气塞是否在该压力下打开，最终给定气塞压力范围是否在40Kpa至80Kpa之间。压力测试的时间和压力参数需要通过新老方法的对比试验来最终确定。
系统采用PLC控制气阀，工控机程序控制测试过程和数据记录。气塞压力测试系统的外形图见图1。
系统具备八个通道同时检测的能力，自动加压完成低压检测和高压检测，动态监控压力变化曲线，具备测试数据自动记录和保存功能。
2 气塞压力测试系统的应用
整个压力测试系统的应用关键是确定新系统的各项检测参数，而参数的确定必须依托新老测试方法的数据对比分析。由于航天产品的质量可靠性及技术状态控制的严格性，试验必须充分，数据必须可靠才能正式应用。
2.1 试验对象
试验对象为橡胶圈式气塞，气塞螺纹外径分别为M4，气塞要求满足打开压力在40Kpa～80Kpa范围内。
2.2 试验步骤
试验具体步骤如下：
（1）设定气塞压力测试系统初始参数，该参数确保合格与不合格气塞样品均能通过检测，方便读取系统测试压力曲线。
（2）先通过老工艺方法进行测试，记录老方法的气塞打开压力。
（3）采用测试系统对同一气塞进行压力测试，分别记录低压和高压数值。
（4）重复进行测试10～20次，对比新老工艺方法的测试结果，确定新系统的工艺参数。
（5）进行验证试验，确定是否需要修正工艺参数。
2.3 测试结果
对M4 气塞先进行参数确定试验，设定检测压力低压10kpa，高压80kpa，检测时间低压10s，高压10s，试验见表1。
（下转第140页）
（上接第138页）
根据试验数据，低压合格与不合格的临界测试压力的最低值在28kpa，高压合格与不合格的临界测试压力在67kpa左右，因此确定M4检测压力参数为低压28kpa、高压67kpa。虽有临界合格气塞压力高压最低检测达到73.7kpa，但由于老设备的检测精度不高，且气塞为橡胶制品，存在不稳定性，检测参数宜紧不宜松。
随后对上述参数设定合理性进行了验证性试验，即将参数设定为低压30kpa、高压67kpa，压力保持时间均为10s。先进行系统自动检测，随后进行老工艺方法对检测结果的验证，验证试验数据见表2。
通过表2数据表明，工艺参数确定合理，不需要再进行调整参数进行试验。
3 试验结果讨论
电池气塞压力测试系统的设计尽管改变了原有的测试方式和流程，但通过新老工艺试验方法试验数据表明，测试系统设计合理，在测试实现自动化的同时，相比原有方式具有以下优点：
（1）8通道同时检测将大幅提升检测效率，适应批产检测；
（2）测试精度得到提升，避免了原有工艺人工判读数据带来的测试误差；
（3）检测数据记录可查，增加了产品过程质量控制，适应航天产品过程数据包络分析；
（4）降低了人员工作强度。
压力测试范文4
关键词：后金融危机 宏观压力测试 向量误差修正模型
中图分类号：F830.2文献标识码：A 文章编号：1006-1770(2010)011-022-05
引言
根据国际货币基金组织(2004)的定义，压力测试是指评估金融体系承受“罕见但是仍然可能”的宏观经济或金融市场波动冲击能力的一系列方法与过程。根据关注范围的不同，压力测试可以划分为宏观和微观两类。宏观压力测试由于能模拟潜在金融危机等极端事件对银行系统稳定性的影响，在实践中得到迅速推广。国际货币基金组织和世界银行(2006)于亚洲金融危机后联合推出银行部门评估规划（FSAP），首次将宏观压力测试方法作为衡量银行系统稳定性分析工具的重要组成部分。
Erlenmaier(2004)和Gersbach(2005)利用宏观经济模型RIMINI对总体审慎指标的趋势与发展进行预测，并且建立了评估贷款违约率的宏观信贷方程。Froyland和Larsen(2002)利用宏观经济模型RIMINI对银行不良贷款在宏观经济波动情境下进行了压力测试。
虽然国际上宏观压力测试已成为政策当局分析银行稳定性而广泛使用的工具，但国内宏观压力测试尚处在推广初期。陈华、伍志文(2004)运用1978年-2000年间的数据对中国银行体系脆弱性状况进行了量化分析，结果发现宏观经济变量是宏观经济政策影响银行稳定的传导路径。徐光林（2008）利用线性压力测试模型，分析GDP增长速度和CPI同时发生不同程度恶化对我国银行业资产规模增长速度的影响。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不良贷款率的影响。
目前，全球由美国次贷危机引发的金融危机进入到实体经济受到巨大冲击的后金融危机时代，世界经济存在着很多的不确定性和不稳定性，全球经济下我国宏观经济亦不可避免的受到多方面的冲击。因此，如何识别潜在的宏观系统性风险对银行系统稳定性的影响受到越来越多的重视。我国宏观经济运行有许多不同于发达市场经济的特点，能否寻求一种不严格依赖经济理论、从数据变化中寻找规律、把握动向的宏观压力测试方法，是具有现实紧迫性的课题。本文在借鉴国际经验的基础上，结合中国国情，提出基于向量误差修正模型（VECM）的宏观压力测试模型，定量评估分析宏观经济因素波动对我国银行系统稳定性的影响，对防范和化解银行体系系统性风险具有重要的现实意义。
一、 宏观压力测试原理
宏观压力测试通过宏观压力情境的构建，预测极端但可能发生的宏观经济变动对银行系统稳定性的影响。如图1所示，宏观压力测试过程主要包括三个步骤：首先，定义压力情景及强度，选择能够体现宏观经济风险的主要因子；其次，构建宏观经济因素的关联关系，确定压力情景下各宏观经济变量取值；最后，建立风险因子与内部因素的冲击路径。
（一）定义压力情景
压力情景的定义方法有历史情景法和假设情景法两种。近二十年来中国的经济环境主体上还是呈良好的上升趋势，缺乏较严重的经济衰退或压力事件。因此，本文采用基于假设情景法进行情景设定。
1.定义压力情景因素
基于国内外实证研究及数据可得性，本文选取中国国内生产总值（GDP）增长率、消费者价格指数(CPI)、1年期银行机构人民币贷款基准利率（IR）等三个宏观经济变量作为外部宏观经济因素，选取商业银行贷款不良率作为内部因素，即衡量银行系统稳定性的指标。本文选取上述四个指标1996年-2009年季度历史数据进行分析，并采用PBC版X-12-ARIMA1年季节调整软件剔除时间序列数据的季节因素影响。
2.设置压力测试强度
选择实际GDP增长率作为主因素，根据实际GDP增长率历史数据拟合Beta分布，确定它在三种不同宏观经济衰退情景的取值，代入压力测试情景设置模型，确定其他宏观经济因素取值。
参照FSA压力情景设置标准，以所拟合的Beta分布上1/10分位数数值（6.69%）、1/25分位数数值（5.87%）、1/100分位数数值（4.89%）表示实际GDP增长率在温和、严重、极端宏观经济衰退情景下的取值，其发生概率分别是10年一遇、25年一遇、100年一遇。沈利生（2000）认为现阶段我国 GDP 潜在增长率为 8.6%，2009年四季度我国 GDP 增长率为10.7%。因此，设定GDP在温和、严重和极端压力情景下取值为7%、6%和5%。
（二）宏观压力测试情景设置模型
Sims(1980) 提出了使用模型中的所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，用于相关时间序列系统的预测和分析随机扰动对变量系统的动态影响，构建非结构化的多方程模型（VAR）。它不带有任何事先约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题，它突出的一个核心问题是“让数据自己说话”。
大多数情况下，经济变量各自均为随机游走时间序列。而长期来看，两个或两个以上经济变量之间的线性组合可能是平稳的，即它们之间存在某种确定的变化比例关系，这时称两个或两个以上经济变量之间存在长期均衡关系。经济变量之间的长期均衡关系由于其他因素的影响在短期内可能出现失衡状态，如果能从动态角度将它们之间的短期变动行为和它们之间的长期关系联系起来考虑，分析结论会更具针对性。Johannes(1991)提出向量误差修正模型（VECM）引入了协整关系方程的误差项反映这种短期波动向长期均衡稳定关系修正的机制。因此，本文在向量自回归模型（VAR）的基础上，构建宏观经济变量VECM模型（1）确定各变量之间的联动关系。
计算自回归模型残差协方差矩阵S，对协方差矩阵进行柴可夫斯基分解。选择主因素y1,t，如，实际情况下选择GDP作为主因素，给定某宏观风险因素的压力值，代人基于向量自回归模型第一个方程反解出残差项m*1t，产生由伪随机残差m*1t以及蒙特卡洛模拟产生的其他两个标准正态分布随机数m*2t,m*3t组成的向量r=(m*1t，m*2t，m*3t),将m=r*A代入向量自回归模型，计算出压力情景下其他变量值。重复此过程，计算足够次（大于100万次）蒙特卡洛模拟下的变量值，然后求平均值作为压力情景下宏观因素取值。
（三）压力测试传导机制
本文借鉴Wilson(1997)研究框架中关于宏观经济因素和贷款违约率之间的非线性关系设定，使用Logit模型将贷款违约率转化为宏观综合指标Y，以指标Y作为因变量与宏观经济因素进行多元线性回归分析，以更好地利用各宏观经济指标所提供的信息。
t= 1， 2 ……N (2)
NPL代表主要商业银行贷款不良率，Y为反映银行体系违约概率和各宏观经济变量关系的“中介指标”，利用历史数据进行模型估计，通过处理的贷款不良率值代人式(2)就可以得到估计的综合指标Y的估计值。
1， 2 ……N(3)
式（3）反映了Y与宏观经济因素之间的传导关系。考虑经济变量之间与商业银行不良率之间可能存在协整关系，若对非平稳序列进行差分，用差分后的序列建模，但差分往往使数据中包含的长期调整信息丢失，忽略了变量水平之中包含的信息。本文对具有协整关系的序列算出误差修正项，并将误差修正项的滞后一期看作一个解释变量，连同其他反映短期波动关系的变量一起，从而能够反映这种短期波动向长期均衡稳定关系修正的机制，构建宏观经济因素X1、X2……Xm与银行贷款不良率Y的传导关系(3)，在执行压力测试的时候，将压力情景下宏观经济变量值代入估计出的式(3)就可以得到压力情境下的Y，代入式(2)就估计出了压力情境下银行系统不良率。
二、 构建宏观压力测试情景设置模型
（一）变量平稳性检验
由于虚假回归问题的存在，所以在进行动态回归模型拟合时，必须先检验各序列的平稳性。本文用扩展的单位根检验法(ADF)对数据进行平稳性检验，检验结果如表1所示，GDP、CPI、IR的ADF序列在95%的置信水平下都是非平稳的。进一步检验显示，上述三个序列的一阶差分序列，即DGDP、DCPI、DIR至少在95%的置信水平下都是平稳
的。
（二）建立VAR模型
由于三个变量都是一阶单整序列，可以建立VAR模型。首先，需要确定VAR模型的滞后阶数。参考赤池信息准则AIC、施瓦茨准则SC，以及极大似然估计量，可以从统计意义上，确定模型的最优滞后阶数，结果如表2所示，从统计意义上，最优的滞后阶数为1阶。从经济意义上考虑，压力测试需要考虑银行在经济衰退情景下一年内每个季度的表现，因此将VAR模型的滞后阶数设置为4阶。
滞后期数为4阶的VAR模型估计结果如下：
（三）建立VECM模型
在VAR模型的基础上进行Johansen的多元协整检验，判断多元变量间是否存在协整关系。表3列出Johansen多元协整检验的临界值和似然比率。
由表3可知，在5%的显著水平下存在一个协整方程。协整方程为：
令误差修正项为：
VECM模型估计结果为：
（四）Grange因果关系检验
为了确定变量之间的相互关系，对变量进行Granger因果检验。如表4所示，在5%的显著水平下，滞后阶数为1和2时，GDP是CPI、IR的Granger成因，CPI是IR的Granger成因；滞后阶数为3时，GDP是IR的Granger成因。
（五）压力情景设置
将GDP在三种不同程度（温和、严重，以及极端）的宏观经济衰退情景的取值，代入VEMC压力情景设置模型，即可确定CPI和利率在相应宏观经济衰退情景下的取值。由于模型所基于的宏观因素数据为季度数据，因此，需要确定实际GDP增长率在每个季度的施压路径。徐光林（2008）假设宏观因素指标呈指数增长或下降，具体形式如下：
其中，K表示施压路径的总季度数，i 的取值从1到K，b为总冲击量。a 为待定参数，其计算公式为：。计算出压力情景下各季度GDP取值，代入VECM模型，获得压力情景下各季度其他宏观经济变量取值。
三、 构建宏观压力情景与银行不良率的传导机制
（一）模型变量的单位根检验
在建立长期均衡模型之前，必须对各序列进行单位根检验，以判断各序列的平稳性，ADF检验结果如下表所示，模型相关变量都是I(1)过程，即一阶单整的。
* 对于Y而言，其0.01和0.05相应的临界值分别为-3.83和-3.03。
（二）协整检验
金融危机发生后，国家出台对应政策促进经济增长，减少
金融危机对我国实体经济的影响，2008年第4季度我国商业银行不良率相比于2008年第3季度有较为大幅度的下降。这段时
期不良率与宏观因素之间的关系不反映它们长期均衡关系，另外我国利率还没有完全市场化。因此，选取2005年第1季度和2008年第3季度数据构建商业银行贷款不良率与GDP，CPI之间的协整关系：
对残差项进行单位根检验，T统计量p值为0.02说明残差项在95%置信度是平稳的，说明上述协整关系成立。
（三） ECM误差修正模型
上述分析已证明，不良率与GDP和CPI之间存在(1,1)阶协整关系，将回归方程的残差作为误差修正项，可建立的误差修正模型。在建立误差修正模型之前，加入了哑变量，以反映金融危机期间外部政策的作用，误差修正模型形式如下：
四、 结论与建议
理论上，在经济衰退时期，银行不良率会升高。但是，在经济衰退时期，也可能出现其他因素，缓和银行不良率的上升。缓和不良率上升的因素包括以下货币政策和财政政策两方面。货币政策方面表现为在经济衰退期，国家往往会调低贷款利率，加大货币供给量，这些政策使得银行不良率倾向于下降。如2008年金融危机的影响显现后，央行自2008年9月以来9次调整利率水平；财政政策方面表现为经济衰退期，国家加大财政支出来促进经济增长，减少金融危机对我国实体经济的影响。如这次金融危机背景下我国政府出台4万亿投资拉动内需、十大产业调整振兴规划等政策。
因此，本文不仅分析理论压力情景下商业银行不良贷款率的变化，也分析实际上国家采取应对政策进行调控下商业银行不良率的变化，我们设计了三个压力情景：压力情景下国家保持货币政策和财政政策不变；压力情景下国家保持货币政策不变，但不采取应对的财政政策进行调控；压力情景下，政府应对的采取货币政策和财政政策进行调控。
情景一：假定在经济衰退期，利率水平保持不变，政府不采取类似于次债危机期间的管控手段（即将哑变量设置为0），结果显示随着经济衰退程度的加强，银行不良贷款率升高的幅度增大。
情形二：假定在经济衰退期，利率水平保持不变，政府采取2008年－2009年金融危机时期的管控措施（即将哑变量设置为1），结果显示随着经济衰退程度的加强，银行不良贷款率的水平值不断上升。由于政府的管控措施，在经济衰退情景下，不良率水平相比当前时点，出现下降。
压力测试范文5
从调查情况看，县域法人金融机构主要采取两种方法来衡量流动性风险状况，一是通过对上述指标的分类并分别计入流动性资产和流动性负债，计算出流动性比例，据此来衡量其流动性状况。二是通过存贷比、备付金比例来评价流动性状况。从实际操作层面看，除部分可以从资产负债表取数的指标外，对诸如短期内到期的应收利息、应收款及一个月内到期的向中央银行借款均没有据实填列，因此流动性监测流于形式。从技术层面看，此类监测方法由于未对客户存款等重要指标做详细分类，无法识别稳定的资金来源。从理论层面看，随着金融市场格局的变化，多元化的融资渠道导致金融机构之间的债权债务关系逐渐复杂，不同市场的相关度不断提升，依赖单个指标的良好表现已不能全面反映其面临的流动性风险状况。
二、流动性压力测试的推出及对风险的度量
流动性压力测试是一种以定量分析为主的风险分析方法，通过测算商业银行在遇到假定的小概率事件等极端不利情况下可能发生的损失，从而对商业银行流动性管理指标的脆弱性做出评估和判断，进而采取必要措施。分析方法主要是结合资产负债表逐笔分析，并按照流动性对资产和负债重要项目排序，抽取风险因子，分析资金流入流出情况。现结合海东市县域法人金融机构近两年的业务经营数据，抽取相关指标进行分析。
（一）风险因子的选择通过调阅有关资产负债表分析其有关业务，目前地方法人金融机构的业务仍以传统的银行业务为主，因此可以从资产负债表负债方抽取存款的相关情况，从资产方结合监管报表抽取贷款环比、贷款集中度、行业分布和正常贷款到期违约。并考虑中央银行存款准备金率调整政策因素。
（二）情景假设及风险因子权重设计为方便统计，本文将风险因子的施压权重分为轻度、中度和重度。情景一：法定存款准备金率上调对流动性的影响。2013年以来，由于宏观层面资金供应量适度，中央银行大幅度、大范围调整存款准备金率的现象减少，定向调准的趋势明显。目前，全市地方法人金融机构经人民银行考核统一执行13%的存款准备金率。考虑1984-2012年存款准备金率的变动幅度为0.5%-2%，因此，认为法定存款准备金率的施压权重为轻度0.5、中度1、重度2。目前，可以暂定所有地方法人金融机构权重为0.5。如果因经营情况变化导致政策调整，将赋予不同施压权重。情景二：存款对流动性的影响。受政策、行业景气度等宏观因素影响和地方经济产业布局及经济环境影响，金融机构存款会出现波动，本文对6家法人金融机构2013年1月—2014年9月的存款月环比、最大十户存款客户占比数据分析其存款的稳定性（见表1、表2）。综合上表分析，B机构由于存款稳定性较好且存款结构多样化，获得施压权重0.5，A、C、D机构由于存款平均减幅等因素影响，获得施压权重1，E和F机构由于存款负增长次数占抽样月份的比例较高（47.8%和47%）、幅度出现大幅度波动（最高达24.67%），获得施压权重1.5。情景三：贷款对流动性的影响。为支持地方经济发展，地方法人金融机构存款用于当地贷款比例较高，但也存在因有效信贷需求少等因素导致贷大贷集中和区外放贷的现象，导致资金流动性降低。为此，选取2013年1月至2014年9月贷款月环比增速和2014年9月末最大十家客户贷款比例及所在行业进行分析（见表3）。综合上表分析，B机构由于贷款增速、最大十家客户贷款占比较低和投向行业分散且行业景气度较高，获得施压权重0.5，A、C、D机构由于最大十家客户占比高获得施压权重1，E、F机构由于贷款集中度高、最大贷款增速大获得施压权重1.5。情景四：正常贷款到期因违约直接影响流动性状况。因此对此情景进行施压。选取2013年1月至2014年9月贷款质量报表，重点分析由于资产质量变化导致贷款到期不能正常偿还导致的流动性问题。上表分析，A机构由于正常贷款到期占比低（1.87%）和月均占比低，获得施压权重0.5，B、C、D机构由于正常贷款到期违约在10%左后，月均存款低于5.07%，获得施压权重1，其余机构获得1.5的施压权重。
三、测试结果及结论
B机构在各施压因素共同作用情况下，获得3个施压权重0.5，显示出流动性压力较小，A、C、D机构由于获得2-3个为1的施压权重，流动性压力适中，E、F机构由于获得3个为1.5的施压权重，其流动性压力较大，应引起经营管理者的高度重视。从单因素来看，法定存款准备金率的上调由于区域政策因素对地方法人金融机构的影响十分有限；存款流失及波动过频对流动性影响较大，同时存款结构是否优化也直接影响流动性；贷款增速过快将对流动性产生直接影响，贷款投放行业的景气度直接影响信贷资金的周转速度，对流动性产生间接影响；正常贷款到期违约将对流动性产生不利影响。对流动性压力较大的地方法人金融机构应考虑多因素的叠加效应可能给流动性带来的破坏性影响，提前制定预警方案，如向中央银行借款或与交易对手提前约定借款协议以应对流动性危机。
四、对策建议
（一）加强对存款稳定性的认识一是逐月分析存款月环比下降的原因，对可能预见的存款流失采取事前手段予以干预。二是进一步优化存款结构，在保证储蓄存款稳定增长的前提下，应进一步优化公司存款和财政存款的结构，防止因行业、政策等因素导致存款大起大落。
（二）合理调整贷款投放进度和结构一是合理匹配存款增速投放贷款，防止因贷款投放进度加快而存款大幅度下降导致流动性问题。二是进一步改善贷款投放结构，对大额贷款投放应合理设置上限比例。三是密切关注宏观和微观经济形势，分析贷款特别是最大十家贷款客户的经营情况及前景，预见性地采取措施优化贷款结构，从而缓解流动性压力。
压力测试范文6
关键词:信用风险;压力测试;风险管理
中图分类号:F83
文献标识码:A
文章编号:1672-3198(2010)15-0033-02
1 引言
2007年美国次贷危机爆发以来,全球范围内金融机构的巨额损失不断涌现,次贷危机波及之广,影响之深为人们所始料未及。次贷危机之后,美国银行业倒闭危机频现,次贷危机引致的金融风暴正在整个银行体系内扩散。
新巴塞尔资本协议将银行的风险分为信用风险、市场风险和操作风险等主要类型,目前来看,在全球范围内信用风险仍然是银行业的主要风险。《世界银行》对全球银行业危机的研究指出,信用风险管理不善是导致商业银行破产的主要原因。由于银行的信用风险不仅在计量、管理上比操作风险、市场风险更复杂,通常还是银行经营风险组合的最主要方面,因此,加强信用风险管理,无论是现在还是将来都是影响银行长期健康发展的关键。
本文在这样的背景下,从信用风险的角度研究我国商业银行的风险控制问题,运用压力测试作为主要方法考察突发事件或极端情景下对商业银行的冲击,期望对我国商业银行的风险管理有一定的启示作用。
2 压力测试与信用风险管理
近年来,越来越多的商业银行开始重视运用风险计量技术进行风险管理,从而引发了大量的内部评级体系的开发和应用。借助于这些评级体系,可以将借款人根据风险大小进行分类,从而决定贷款定价、损失准备计提和资本金配置等。但由于内部评级体系仅仅着眼于评价单个借款人的信用风险,而不能用来计量不同借款人评级相关性以及这种相关性随时间的变化,所以,这些评级体系不能直接用来评价复杂的信用资产组合的风险。因而,目前一些金融机构开始自行开发或将VaR(Value-at-Risk)(在险价值)模型运用到信用资产组合风险计量领域中,这些模型包括穆迪公司的KMV、JP摩根的CreditMetrics、瑞士信贷第一波士顿的CreditRisk+和麦肯锡的Credit-PortfolioView等。
通常,大多数银行信用风险计量是在两个层次上进行的,即针对单个借款人的内部信用评级和针对信用资产组合的VaR计算。具体来说,商业银行可以根据内部评级体系,采用定性分析与定量分析相结合的方法,得到借款人的信用评级等级,然后将信用评级结果映射到对应的违约概率(PD),这样就使得银行对借款人违约可能性的大小估计精确化;除此之外,还需要结合违约损失(LGD)、违约风险暴露(EAD)和期限(M)等风险因子,以及各风险因子之间的相关系数,来计算信用风险价值,从而得到对整个信用资产组合风险或者对商业银行信用风险轮廓的估计。
大多数信用风险计量体系,无论是定性还是定量,都仅仅适用于正常经济状态,这是因为这些风险计量体系通常依赖于风险因子过去的表现来预测其未来的变化。事实上,大量的实证研究表明,大多数金融工具都具有“厚尾(Fat Tails)”的特征,也就是说这些金融工具的收益是非对称的,产生较小的正的收益事件的概率较大,而产生大的负的收益的事件的概率较小,尤其对于信用工具而言,由于数据的缺乏,利用正常经济状态下的风险计量模型来计量“厚尾”区域内的风险也就变得极为困难。这就是为什么银行需要采用两种相互补充的信用风险管理方法。正常经济状态下,对于单个借款人和资产组合的信用风险计量采用内部信用评级体系和信用风险计量模型;而在异常经济状态下,也就是压力情景下,则须通过压力测试来识别风险大小。
3 压力测试的主要步骤
(1)确保数据的可靠性。可靠的数据是确保信用风险压力测试结果的关键,涉及的数据分为两个层次:内部数据和外部数据。内部数据包括商业银行的交易账户和信贷账户中面临信用风险暴露的资产数据;外部数据包括各种风险因子如利率、汇率、股价指数等。商业银行应当确保能及时地获得准确的内外部数据以进行压力测试。这要求商业银行有一个高效的账户信息系统,并且和风险管理信息系统良好对接,国际先进银行可以做到将交易账户和信贷账户变动的信息实时传递到风险管理系统。
(2)资产组合与环境分析。银行资产组合的结构和具体特征是确定压力测试的风险因子的基础依据,此外还需要对社会环境、政治环境、经济环境、行业环境等做出研究,以找出潜在的压力事件,这往往需要银行外部专家的协助。
(3)确定银行面临的风险暴露,找到风险因子。通过对资产组合的分析可以找到风险因子,要把它们与由环境分析得到的风险因子结合起来,并按重要的程度进行排序,以确保重要的风险都得到测试,并且可以使得测试不至于太宽泛而失去针对性。
(4)以可能发生的不利冲击为基础,构造相应的测试情景。
(5)设定冲击发生时风险因子变化的大小。
(6)运行压力测试模型。
(7)报告结果并进行分析。
4 商业银行信用风险压力测试主要方法
4.1 基于敏感分析的信用风险压力测试
敏感分析法考察在其他风险因子不变条件下,某个风险因子变动给金融机构带来的影响。其优点是易于操作,有利于考察金融机构对某个特定因子的敏感性;缺点是可能不符合现实,因为当极端事件发生时,通常多个风险因子都会同时发生变动。据新加坡货币监管局(MAS)2003年的研究报告,实践中常用的交易账户标准冲击有:
(1)利率期限结构曲线上下平移100个基点。
(2)利率期限结构曲线的斜率变化(增加或减少)25个基点。
(3)上述二种变化同时发生(4种情形)。
(4)股价指数水平变化20%。
(5)股指的波动率变化20%。
(6)对美元的汇率水平变动6%。
(7)互换的利差变动20个基点。
4.2 基于情景分析的信用风险压力测试
与敏感分析相比,情景分析的一大优点就是考虑了多因素的影响,但只有借助良好的宏观经济计量模型的支持才能很好的考察多因素的影响。情景又划分为历史情景和假定情景两种。历史情景依赖于过去经历过的重大市场事件,而假定情景是假设的还没有发生的重大市场事件。
4.2.1 基于历史情景分析的信用风险压力测试
历史情景运用在特定历史事件中所发生的冲击结构。进行历史情景压力测试的通常方法就是观察在特定历史事件发生时期,市场风险因素在某一天或者某一阶段的历史变化将导致机构目前拥有的投资组合市场价值的变化。这项技术的一个优点是测试结果的可信度高,因为市场风险因素结构的改变是历史事实而不是武断的假定。另一个优点是测试结果易于沟通和理解。像这样的描述―――“如果‘$&&’年亚洲金融危机重演,我们机构会损失美元”,让人很容易理解。运用历史情景的缺点之一是机构可能(有意识或无意识的)在构建其风险头寸时尽力避免历史事件重演时遭受损失,而不是避免预期的未来风险(并非历史的精确复制)可能带来的损失。历史情景的第二个缺点是难以将测试运用于该历史事件发生时还不存在的创新风险资产,或者将测试应用于自从该事件发生后其行为特性已经发生改变的风险因素。
4.2.2 基于历史情景分析的信用风险压力测试
假定情景使用某种可预知的发生概率极小的压力事件所引发的冲击结构。由于这样的压力事件在最近没有发生过,因此必须运用历史经验来创造这些假定的情景。在假定情景创造中,机构需要考虑“传染效应”,即假定的压力事件对相关市场冲击的规模和结构效应。“传染效应”的估计一般建立在判断和历史经验上,而不是市场行为的正式模型。
两种测试情景的选择取决于一系列因素,如历史事件对于当前投资组合的适用性、机构所拥有的资源,特别是时间和人力。历史情景比较容易公式化表达和让人理解,且较少涉及人为判断,但是它可能不能反映出当前的政治经济背景和新开发的金融工具中所隐藏的金融风险。而假定情景更加与机构独特的风险特性相匹配,并能够让风险管理者避免给予历史事件比未来风险更多关注的误区,但是它需要大量资源投入并涉及相当多的人为判断。基于以上考虑,一些机构邀请资深经理、营销人员和经济学家等来共同讨论假定情景设置以确保其客观有效性。
实践中,大多数金融机构都同时使用历史情景和假定情景,如用过去的市场波动数据作为参考但是又不必然与某一特定历史危机事件相联系的假定情景。因为对历史情节的使用能够帮助我们校准价格变化的幅度和其它难以设定的参数,例如对市场流动性可能的影响。而且,风险管理者需要在客观性和可操作性之间寻求平衡,因为情景表达得越清楚客观,内容可能会越复杂和难于理解。无论如何,压力测试的使用方法并不是一成不变的,其所使用的情景也在周期性的压力测试实践中不断得到修改和完善,结果,机构的风险暴露就不断地被跟踪记录。
5 结语
在次贷危机危机等一系列极端事件发生后,许多大型国际金融机构都加强了实施整个机构范围压力测试的能力。这些异常事件的发生也强化了机构管理层在风险管理和决策中对压力测试方法的依赖。在一些发达国家的金融机构压力测试结果也已成为年度财务报告中不可或缺的内容之一。世界发达国家的监管当局均要求或鼓励所属银行遵循巴塞尔银行监管委员会的建议规范进行压力测试的工作。
