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在本次会议上，罗伯特•希勒教授指出，中国需要一些金融和财政工具管理长期的风险。例如建立一种有效的累进税制并对工资进行补贴来减少收入的不平等，它可以根据基尼系数的变动自动加以调整。同时对低收入的家庭进行补贴，这实际上是一种负得税。中国应建立一个全面的社会保障体系，核心在于代际的风险分担。
吴敬琏教授指出，1993年确立的社会保障制度原则大致上就是世界银行所建议的三支柱体系，即强制性公共支柱、强制性私营支柱、自愿投保支柱。但是10年过去了，这个新的社会保障体系并没有能够建立起来：农民的社会保障体系只是开始试点；对于城市的国有企业的老职工补偿数额约2万亿元，仍未解决；在世纪之交的股市危机后，我们怀疑“私营支柱”能否分担风险。这些必须抓紧解决，否则在转轨之际风险非常大。
他还特别指出，我们可以用金融创新来管理金融风险，但是也会有人利用新的金融手段来制造风险。目前金融体系创造了巨大的风险：从广信破产一直到南方证券的救援都是以亿美元计的。无论是中央银行兜底，还是财政部兜底，最后都落到了纳税人身上，解决了一部分人的风险，制造了另一部分人的风险，甚至是国家的风险。
林毅夫教授认为，不同的发展阶段面临着不同的风险，需要不同的制度安排来解决，目前的当务之急是六大金融制度改革：社会保障的基金要赶快充实；必须彻底进行银行体系的改革，否则可能酿成金融财政危机；资本市场应当提高上市公司的质量和投资价值，减少投机；建立社会诚信；建立金融信用体系，避免银行成为有抵押才贷款的当铺；发展地区性的中小银行，给中小企业提供必要的金融服务，促进就业增长。上述六项改革都是非常传统的，但是在目前来说都是急迫需要建立的。在此基础上，才能通过金融创新管理长期基本面风险。
任何保险都蕴含着道德风险，对宏观风险的对冲和保险也不例外。张维迎教授指出，金融秩序中应当有激励相容、加强诚信的法律和商业规范，以解决道德风险问题。计划经济原来就是一个保险公司，城市人口所有的保险都是国家负责的，但这一体系失败了。有必要反思目前政府主导的、充满政府短期行为的社会保险体系。相当长的时间里，家庭保险仍然是我们主要的保险形式。
降低金融风险有两个途径：预先防止和事后管理。许小年教授指出，中国过去几年对金融风险的处理基本属于一种事后管理的办法，而没有考虑怎么样来防止系统风险。最早的2700亿注资将风险从国有银行转移到财政，后来一万四千亿元坏账的剥离又把风险从银行转移到四大国有资产公司，实际上还是转到了财政。最近用了450亿美元充实两家国有银行资本金，又将风险转移到了央行。这些都只是转移风险，不能消除产生风险的根源。
中国金融风险在微观层面上的最大来源就是市场行为不端。目前很多的市场参与者投机和冒险倾向明显，这样就增加了我们宏观层面上的系统风险。冒险和投机是因为相关的收益高而成本低：高收益主要来源于转移经济中的寻租行为，同时市场不发达、竞争不充分，使高收益有可能存在；而成本低的原因是金融体系里面普遍存在的预算软约束，不但银行、券商、国有企业是预算软约束，投资者也是预算软约束。成本最终可以由政府最终使全体纳税人买单。中国经济改革至今仍未解决预算软约束问题，一个原因就是金融市场功能定位不准，监管当局调控市场指数，调控发行额度，调控发行价格。第二是政府经常把社会稳定和监管目标混在一起，使人们长期以来形成的对国家的一种精神上的和财务上的依赖越来越强。
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[关键词] 宏观经济纺织业风险
一、宏观经济变动与纺织业发展的相关性分析
宏观经济的变动导致纺织业产值的变化，可用纺织业增长弹性来表示。增长弹性表明宏观经济变动对纺织业产值变化的影响程度或纺织业对宏观经济的敏感性，其计算公式为纺织业增长弹性系数＝纺织业产值增长率／GDP的增长率（我们用GDP的增长率表示宏观经济的变动）。如果该弹性系数较大，说明纺织业发展与宏观经济增长密切相关，反之相关度低或不相关。以下我们从定性和定量的角度分析两者的相关性。
1.定性分析。西方经济理论研究表明，社会（消费者）对不同行业的弹性不一样。对生产“奢侈品”的行业来说，随着经济增长加快、居民收入增加，人们的对该行业的产品需求就会加速增长，从而该行业得到快速发展，比如近年来我国海外旅游业的快速发展；而对生产“必需品”的行业来说，虽然经济增长带来人们收入增加，但并不能促进该行业更快发展，比如食品行业，因为收入增加一般不会导致人们吃更多的食物。一些行业对宏观经济变动的反应程度见表1。
从表中可以看出，宏观经济变动对纺织业的影响居于中等水平。因为纺织业与人们的日常生活密切相关，虽然社会对纺织产品消费的收入弹性没有像其他奢侈品那么大，但是相对于农业、食品、零售等行业的弹性系数应该是较大的。由于我国纺织业有近三分之一的产量都是出口的，世界市场是我国纺织业产品的重要销售市场，因此，我国纺织业的发展和波动也较大程度地取决于世界经济与市场的波动和变化。综合考虑各种因素，可以将纺织业对宏观经济的增长弹性定位为中等。
2．定量分析。纺织业的运行状况与宏观经济变动的相关程度可以通过比较纺织业产值与相应年份的GDP的波动状况做大致的判断。我国近年GDP和纺织业产值的数据见图1。
由图1可知，纺织业的运行趋势基本与GDP的趋势保持一致，1980年～1997年是经济增长的一个阶段，同时也是纺织业产值保持较高速度增长的一个阶段；由于1997年亚洲金融危机，使得整个宏观经济发展受到了一定影响，同时，我国纺织业由于对外部市场较为依赖，使得我国1997年以后的两三年里纺织业产值增长乏力，甚至出现了负增长;而从2001年起，随着中国加入世界贸易组织而带来的外部市场的进入机会，使得我国纺织业重新回到了加快增长的阶段，2005年～2006年继续保持这一增长的趋势。
以下是把1980年～2006年GDP与纺织业产值用SPSS软件进行简单相关分析（Pearson），结果说明见图2:两者的相关系数高达0.976;在0.01的显著性水平上，GDP与纺织业产值有显著的相关关系。
二、宏观经济变动状况
GDP是衡量宏观经济总量变化的一个好指标。我们可以通过二十几年GDP增长的数据来分析我们的宏观经济变动。
由图3、图4可知，我国宏观经济的增长大致可以划分为以下三个阶段，见表2。
按宏观经济变动分析，上一轮经济周期在2000年达到谷底，之后经济增长向上回升，最近两年增长速度放慢，但仍处在高速度增长状态。
三、纺织业受宏观经济变动影响的风险判断
从纺织业对宏观经济变动的反应程度，以及宏观经济趋势两方面综合判断，未来纺织业的发展将保持较快的速度增长。但是最近几年我国纺织业又处于国际纺织品贸易环境急剧变化的时期，例如纺织品配额取消后世界纺织品贸易市场的重新分配；美国、欧盟等国家和地区对我国纺织品反倾销事件增多；当前人民币对美元不断升值，纺织业的发展面临一些不利因素和不确定性等，因此我国纺织业发展是机遇与挑战并存。综合上述分析，就宏观经济变动对纺织业发展的影响来看，我们认为纺织业受到宏观经济变动影响的风险定位，可以定为中等，见表3。
参考文献:
[1]科罗赫等著曾刚等译:风险管理[M].中国财政经济出版社，2005年版
[2]窦祥胜:宏观经济风险探析[J].经济学家，2002年第4期
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关键词：国际金融 焦点回顾 风险提示
一、引言
2012年国际金融市场，实际上延续了金融危机爆发以来的几个焦点问题。而经历了宏观经济起伏、金融市场稳定与动荡交织的趋向，整个国际金融的复杂性持续扩大、矛盾面也急剧扩张。未来几年，全球金融危机预警形势更加严峻。对于这些国际金融领域的核心问题，我国需要更务实与真实的判断。进入2013年上半年，全球金融风险的后续影响仍在持续，金融危机或继续恶化。本文将基于对2013年上半年国际金融市场的预测分析，分析当前的宏观经济形势，尤其对国际金融风险进行透视。
二、2012年国际金融市场回顾与反思
2012年，国际金融市场焦点话题不断出现，题材炒作十分明显，一些机构对于经济形势判断的失误也十分严重，金融市场预期的混乱日益突出。
一是欧债危机引发的欧元前途的复杂性及欧元救助方案的错位。目前学界对于欧债危机的定义过于简单化和短期化，没有反应危机的历史过程。2011年以来的欧债危机进入2012年在处理中反反复复，没有从根本上解除障碍。一些关键问题上并未有新的突破，欧洲经济再度陷入二次衰退的危险仍然普遍存在。欧洲债务问题处理在财政盈余不具备甚至财政超标的前提下，财政救助无法解决问题。欧洲债务问题的处理关键仍在于经济发展以获得财政来源。当前欧洲债务利用的方式是反循环，容易激化和恶化问题。同时，进一步连接欧元以价值挑战美元，欧元又将面临空心化问题。当前，欧洲的问题越来越严重，但欧元汇率难现贬值、扩大升值。
二是美联储货币政策的判断误区带来预期判断的错觉。2012年，美联储的货币政策是国际金融市场的聚焦点。不过，美联储货币政策分析与论证出现偏差导致了全球经济从乐观转向悲观，全球经济悲观氛围加重，失业率担忧扩大，欧洲经济衰退加重，日本经济反复性扩大，发展中国家参差不齐，整体水平减慢。2012年国际金融市场围绕美联储货币政策的关注，世界经济上半年较乐观，下半年较悲观。在我国，当前宏观经济不稳定，货币政策方向难以定夺，未来应全面、深入评价这种对策特殊性和远见性。
三是流动性需求的进一步膨胀。当前，全球目前流动性过剩的根源是美联储货币政策的结果和对全球的示范，资金周转过度存在。对我国而言，流动性过剩也已经成为我国经济乃至全球经济的重要特征。实际上，流动性是交易的难易程度，在一般的宏观经济分析中，流动性过剩是一种货币现象，当代市场在流动性过剩形势下，投资者对货币的需求直接拉动价格高涨引发通胀。因此，增加货币供应量不再能影响利率或收入，货币政策无法实现对经济的作用。同时，2012年全年，国际黄金价格受制美联储政策收缩凸起。美联储结构的调整和资产储备的变化抑制黄金价格上涨。全球股市方面，股价高涨与下跌两极分化，企业竞争力的增强凸显全球化的竞争力。美股年内的涨势十分突出，进一步推高纳指上涨和带动标普信息技术类股指数上扬。
三、上年度国际金融的分析角度与导向错行
首先，2012年最值得发丝的市场预期是强势美元反弹预期的简单化，而实际的结果与预期差异巨大，美元升值有限、贬值突出，并未真实反映和理解美元货币的诉求和汇率。全年美元贬值特色十分明显，并未达到市场多数预期的结果。因此，改变汇率观察的理论十分重要。对美元判断和理解的误区使得传统理论的经济基础决定汇率在现代经济中存在较大的不适用性，尤其在金融危机时期，市场需要观察和总结新的思路。
其次，危机定论的短期化。2012年最值得关注的就是雷曼兄弟的申请破产告知结
束，开始偿还债务。美国跨国公司的特殊性超越世界，新型跨国公司的模式在美国本土只是架构，主板在海外。金融危机的变异值得思考。同时，近年伴随国际金融危机全球跨国公司呈现萎缩，美国跨国公司在强大。
四、对2013上半年国际金融市场前景的预期
第一，国际金融市场上的货币危机可能持续。2013年，美元贬值可能进一步扩大，亚洲乃至新兴市场货币的风险会加大。在产业准备不足的前提下，新兴市场国家的基础经济缺少竞争优势，而伴随货币升值的挑战与压力，经济问题泡沫及出口行业的风险可能导致货币市场失控和结构低效危机，对经济的良性增长和不利。实际上，新兴市场国家市场不足、效率不足都可能引起危机因素的形成，不利于自身经济发展。欧元上升将是未来半年的主要焦点。我国人民币风险加大，贬值的防范十分重要，但全球股市将会与汇率反向运行，进一步高涨将是必然。新兴市场国家股市将面临挑战，价格分化凸起。
第二，欧元风险问题。2013年是欧元的关键年。一方面，欧元核心成员国的分歧与分化凸显，直接打击欧元区的合作。希腊问题的恶化将继续，欧元被规划和分化将会值得关注。另一方面，欧元区经济不支持性不利于政策协调，但目前看来，欧元危机可能不会发生，但风险将不可避免。
第三，流动性问题。2013年全球流动性问题将面临新的挑战，技术囤积和策略累积将会加剧价格上涨的动力，加大通胀压力。政策失控动荡和危机可能显现。
总体来看，2013年国际金融市场面临诸多风险，需要审慎和深入观察，金融危机将难以避免，控制力的挑战将凸显市场本质与品质、主导与被动的差异性。2013年的国际金融不轻松，难以轻松。
参考文献：
[1]夏斌，陈道富.中国金融战略2020[M].人民出版社2011年
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关键词：宏观经济因素 信贷风险 商业银行
一、引言
信贷业务是中国商业银行的主要业务，同时信贷风险也是我国商业银行的主要风险。信贷风险的管理是银行风险管理的核心内容，它直接关系到银行不良贷款的形成和资金的安全。要做好银行的信贷风险管理就必须探求出影响信贷风险的因素，从而从根本上对信贷风险加以控制。
一国的宏观经济状况、宏观经济政策和金融监管在很大程度上影响并决定该国商业银行风险的大小。因此，进行商业银行信贷风险和宏观经济因素的研究有助于商业银行建立科学有效的风险控制体系，提高商业银行的风险管理水平，防范信贷风险，增强自身的核心竞争力。
二、宏观经济因素对商业银行信贷风险的作用机理
越来越多的研究表明，商业银行的信贷风险具有显著地亲周期性。所谓亲周期性，就是商业银行会通过信贷活动推动经济周期的形成和加剧经济的周期性波动。在经济处于繁荣时期时，由于对未来经济形势有较好的预期，商业银行往往对偿债能力的预期过于乐观，降低信贷标准、扩大信贷规模。银行信用的不断扩张，信贷规模的扩大，使得产品市场上投资和消费不断增长，导致社会总需求过旺，产品价格上涨，引发通货膨胀。政府为了抑制通货膨胀会采取提高利率、存款准备金率等货币政策进行宏观调控。利率的上升会增加企业的经营成本，违约率上升，信贷风险加大。相反，在宏观经济处于萧条时期时，由于担心贷款质量的下降和还款违约的增加，商业银行倾向于减少信贷供给。信贷供给的减少会抑制实体经济中投资和消费，从而进一步加剧经济的衰退。此时，政府为了刺激经济的稳定增长会实行扩张性货币政策，增加消费和投资。由于企业经营成本降低、经营利润增加，投资需求增加，商业银行不良贷款减少，信贷风险减少。
三、宏观经济因素对信贷风险影响的实证分析
（一）变量的选择及样本模型的设定
本文选取信贷风险为被解释变量，以不良贷款率（Non-performing Loans Ratio,NPLR）为衡量指标。不良贷款率越高，说明银行的信用风险越大。用Y1表示股份制商业银行的不良贷款率（由于近年来四大国有商业银行多次对不良贷款进行政策性剥离，国有商业银行的不良贷款率受到非市场因素的影响，所以本文选取股份制商业银行作为我国商业银行的样本进行分析）。解释变量分别选取国内生产总值增长率（用GDP表示），居民消费价格指数（用CPI表示）、货币供应量增长率（用M2表示）和社会消费品零售总额增长率（用SR表示）。其中GDP增长率是衡量整个经济状况的指标，CPI反映了宏观经济运行的稳定性，M2反映了货币当局所采取的货币政策情况，SR则反映了社会商品购买力的实现程度。
本文收集的商业银行不良贷款率数据来自中国银监会官方网站。宏观经济指标数据来自于2004年——2010年中国统计年鉴和国家统计局官方网站，金融季度数据来自于中国人民银行官方网站。
已有的研究表明，线性模型对于商业银行信贷风险的评估能取得较好的效果，因此，本文对各宏观经济变量与商业银行信贷风险之间建立多元线性模型。
（二）实证研究过程
1.平稳性分析
为防止出现伪回归，需要对时间序列变量进行平稳性检验。分别对以上变量做ADF检验，检验结果见表1。
由上表可知，在5%的显著性水平下，GDP和SR时间序列数据为非平稳序列，因此对这两个变量的一阶差分进行检验，结果如表2。由表2可知，经过一阶差分后GDP、SR也是平稳序列。
2.格兰杰检验
为确定变量间是否存在因果关系，分别对选取的被解释变量和解释变量进行格兰杰因果检验，检验结果见表3
3.协整检验
判断所研究变量间是否存在长期稳定关系，分别对各解释变量与被解释变量进行Johansen协整检验的结果见表4
注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。
从上表中可以看到，国内生产总值增长率、居民消费价格指数增长率、货币供应量增长率和社会消费品零售总额增长率这四个变量与股份制商业银行的不良贷款率之间都存在协整关系。
4.回归分析
对变量进行逐步回归，得到模型的估计结果如表5：
可以看到，该模型拟合效果较好，变量的显著性、方程的主要几项检验值也比较理想。
四、结论及建议
（一）实证检验的结论
2004-2011年二季度的宏观经济数据与我国商业银行不良贷款率的分析结果表明：
1.股份制商业银行不良贷款率与国内生产总值增长率、居民消费价格指数、货币供应量增长率和社会消费品零售总额增长率之间均存在长期稳定的相关关系。
2.国内生产总值增长率、居民消费价格指数和货币供应量增长率这三个宏观经济因素与股份制商业银行的不良贷款率之间是负相关关系；社会消费品零售总额增长率与股份制商业银行的不良贷款率之间是正相关关系。
3.股份制商业银行的不良贷款率与居民消费价格指数和社会消费品零售总额增长率之间具有较强的相关关系，而与国内生产总值增长率和货币供应量增长率之间的相关关系则相对较弱。
（二）相关建议
实证分析表明，宏观经济因素的变化对我国商业银行信贷风险的变化有较大影响，信贷风险与经济波动和货币政策密切相关。因此，要降低股份制商业银行的信贷风险，减少股份制商业银行的不良贷款，应加强和完善宏观调控并根据经济的运行状况及时调整货币政策，加强相关金融监管部门和中央银行的信息交流和政策协调。
1.股份制商业银行一方面要加强对国内外宏观经济运行状况的研究和监测，密切跟踪国内外经济形势，对经济走势做出正确判断，采取有针对性的风险管理措施。另一方面，要处理好执行宏观调控政策与合理信贷投放之间的关系，完善商业银行的信贷信息管理系统。比如可以根据各商业银行内部建立的储户个人信息资料数据库，在各商业银行间实现客户信息共享，建立一个所有商业银行可以共同使用查询的大型数据库系统，从而高效合理的处理信贷业务。
2.健全和完善信贷风险预警机制。商业银行风险预警系统是商业银行预防风险，矫正不良发展趋势的重要手段。因此，应进一步优化商业银行的风险预测模型，将宏观经济因素纳入到风险预测模型中，建立一套能及时、灵敏反映客户还款能力以及宏观经济因素的变化对客户还款能力影响程度的监测预警系统。
3.充分发挥中央银行的职能，加强中央银行和金融监管部门的宏观协调。在经济过热时，中央银行应及时采取加息、提高存款准备金等措施抑制流动性，引导商业银行审慎放贷；在经济衰退时，应采取适当宽松的货币政策，提高信贷规模，刺激经济复苏。在金融监管方面，要建立“一行三会”的金融监管协调机制，并尽快使其制度化、法律化，改善由于监管分离、协调不到位造成的宏观调控高成本、低效率的格局。
参考文献：
[1] 谭燕芝，张运东.信用风险水平与宏观经济变量的实证研究——基于中国、日本、美国的部分银行的分析[J].国际金融研究，2009（4）
[2] 刘平、梁瑜.宏观经济因素对商业银行信贷风险的影响分析[J].区域金融研究，2011（2）
[3] 周源.宏观经济数据影响下的信用风险压力测试研究[J].金融纵横，2010（6）
[4] 方洪全、曾勇.银行信用风险评估方法实证研究及比较分析[J].金融研究，2004（7）
[5] 孙连友.商业银行亲周期性与信用风险计量[J].上海金融，2005（3）
[6] 王天凌.银行信贷风险成因分析与防范措施[J].企业文化，2010（6）
[7] 付发理.宽松货币政策形势下银行信贷风险的识别与防范[J].南方金融，2009（10）
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一、影响审计风险的宏观环境因素
（一）政治环境。政治环境是指在一定时期的社会政治制度下，国家的权力机关对于这种独立的经济监督活动的法律地位的确认程度。近年来，审计在反腐败和查处重大案件工作中成效显著，得到政府的肯定和社会的好评。但是，目前我国审计机关隶属于行政，各级审计机关同时接受地方政府和上一级审计机关的双重领导的政治体系体制实行双重领导，使得审计监督的独立性和权威性削弱，在行使各项审计任务时，不仅要服从上一级审计机关指导，还要受本级主管部门的领导和行政干预，审计从维护自身利益出发，也必然要服从本级领导，容易造成审计人员在实施审计过程中，对发现的问题难以做出客观合理的审计结论，也在客观上影响了审计职能和权威的发挥，容易形成保护主义，影响审计结论的客观公正，增加了审计的风险。
（二）经济环境。经济环境是指在一定时期的社会经济发展水平及其运作机制对于审计工作绩效的客观要求。目前我国市场经济体制尚在完善过程之中，由计划经济向市场经济转轨中出现的许多问题仍待解决的这种现状，无形中给审计工作增加了难度，导致审计结果失真，加大审计风险。
当前我国正处于由计划经济体制向市场体制的转轨过程中，经济领域中的许多重大的举措，所有权和经营权的分离，扩大企业自等，都是为了增强市场主体的自由空间。这样对企业家个体行为的硬性约束减轻，企业经营活动的灵活程度加大，自主性增强，从而提高了审计的执业难度，给审计工作带来一定的风险。随着我国的加入世贸组织，也加快了我国经济全球化的步伐，我国审计市场日益融合于各国审计市场，审计人员不仅可以在本国范围内从事审计工作，也可以到国外处理审计工作，同时国外的一些审计人员也会来我国进行相关的工作。但是由于各国经济发展水平的不同，我国与发达国家和其他发展中国家的审计环境存在巨大的差异，审计工作一旦走向国际，往往因为环境造成审计具体标准不统一，使得审计人员在判断和执行国际审计具体业务时缺乏审计依据，加大了审计风险。
（三）法律环境。法律环境是指一定时期国家法律对于审计工作的干预指导和对依法审计人员自身权益的保障程度，审计监督的权限与范围由法律界定。随着社会上的一些新情况新问题的出现使得一些问题很难加以限定。
法制不健全，相关制度有矛盾，加大了审计风险。依法审计是社会审计执业的基本原则。虽然目前我国已经制定了《注册会计师法》、《会计法》、《企业法》和各种相关的法律，以及《审计准则》、《会计准则》等的法律法规，但严格来说，法制建设却是滞后的，法律体系很有完善的必要。首先，相关配套的法律法规不及时不完善，如在《注册会计师法》颁布实施后，相关配套的关于审计人员在执业过程中的一些具体的标准和有关的具体程序和制度等没有及时跟上，这样就会出现法律上的“真空区”，给不法分子以可乘之机，不利于社会经济实体树立审计观念，自觉委托与接受审计。其次，法规、制度相互矛盾、相互排斥，如现行的注册会计师执法审计的法规制度由财政和审计两个部门，无疑会出现一些矛盾，增加审计人员在执业中的操作困难。最后，对于有关“准则”的遵守与解释也需要进一步规范，企业在执行《会计法》和财务制度等履行会计责任方面固然存在不少问题，但有关机关对自己制定的法规在执行和解释过程中往往带有较大的随意性，这无疑会减轻注册会计师依法审计的分量。以上的这些原因都会给审计人员的执业带来相应的审计风险。
（四）社会环境。社会环境是指人们对审计职业的认识以及对审计结果公允性、可靠性的看法。随着社会的发展对人们思想观念的影响，人们对审计也存在着各种不同的看法，使得社会这个大环境对审计的影响相对的加大。社会公众总是期望审计人员能够在技术上具有充分胜任工作的能力，并具备正直、独立和客观的态度，来执行审计工作；查找并发现所有无意和故意的重要错误，来防止公布容易产生误导的财务报表；向公众及时通知企业可能难以持续经营的有关情况；对被审计单位的盈利预测进行确认。但是由于审计固有的局限，审计人员不可能发现财务报表中包含的所有的错误，也不能对财务报表真实性作出绝对的完全的保证。面对社会公众与注册会计师双方在审计目标上存在的差距，一旦审计人员达不到公众期望的经济上的利益，社会上的一些报表使用人就会将审计人员推向法庭被告席，要求赔偿他们因使用不实的已审计财务报表作出决策而导致的损失。
二、审计风险的控制与防范
优化审计环境和条件，以减少审计被误导的可能，控制和防范审计风险，应当从以下的几个方面考虑：
1、保持审计的独立性。独立性是审计监督与其他监督的本质区别，独立性是赋予审计的特殊监督权，把握好审计三方面关系人的职责界限，独立审计操作，在工作中要保持组织、工作和经济上的独立，力争做到工作中不受被审计单位的牵制。具体环节要按现行的审计法规和准则办事，明确各自的职责，处理好相关事务。现行的审计机关的行政审计模式及双重领导体制有很多的弊端，应当建立隶属于国务院的，垂直管理的审计体制已是形式所需，这将更有利于审计独立性和权威性的发挥。
2、建立健全审计准则和法规。随着政治经济政策的不断变化和科学技术的进一步发展，尤其是计算机在会计领域的广泛运用，各种信息的电算化和网络化，随之一些新情况和新问题也就不断的涌现出来。现有的法律、法规、制度相对的滞后，再加之一些专业审计条件也不健全，给审计工作的处理带来极大的不便。只有建立健全审计准则和法规才能使审计人员在工作时做到有法可依，在分析判断时有明确的衡量尺度减少评判失误。在法制建设上赋予审计机关更多的审计处理权，明确审计执法力度和执法水平，强化审计法制宣传，适当披露审计查处的典型案件，增强行政执法效果。
宏观经济风险范文6
关键词：压力测试 商业银行 Logit模型
?一、引言
从我国国情来看，商业银行是我国国民经济的重要组成部分，但是从我国经济的宏观发展情况来看，持续攀升的房价，以及起伏不定的物价指数都不利于我国整体经济的长远发展，而这对整个金融行业的影响尤为明显，通过对商业银行的各项风险指标的监控分析，尤其是对于商业银行的信用风险的分析，将会提高银行业信用风险管理水平，加强应对未知风险的免疫力，减少风险成本，降低风险发生时的财务成本，从而有利于我国银行业的健康发展。
二、压力测试的方法
（一）选择风险因素
在选择风险因素的时候我们需要先确定承压对象，所谓的承压对象一般指的是模拟进行压力测试的对象，如业务/资产组合的风险属性。通过承压对象的选择，进一步将其具体化就是承压指标，承压指标是一种可量化可计算的承压对象，通过对承压指标的量化分析能使得压力测试结果更加具有可预测性。
风险因素也是压力因素，一般指引发承压对象极端波动的原因。例如对于商业银行信用风险压力测试，不良贷款率就是一个压力因素，不良贷款率的上升可能会给银行的信用风险带来巨大影响。压力指标是压力因素的具体化表现形式，是可计算可量化的具体指标，一般在选择压力因素的时候，通常是选择在常态情景下也具有现实意义的变量。
在选择承压对象和风险因素时一般需要同时满足这两个条件：一是能够很好的解释测试者所关心的问题，并且具有现实意义；二是承压对象应该与压力因素有可信的关联关系，也就是说，选择的压力测试应该是有效的，在压力情景测试时确实会有极端情景出现。
（二）建立压力测试模型
根据国家统计局的分类将商业银行分为国有商业银行，股份制商业银行，城市商业银行、农村商业银行和外资银行，本文主要是对前四类商业银行的信用风险进行压力测试。在选定压力测试对象、方法和风险因素以后，根据风险因素之间的相关性以及数据的可得性，选择适当的压力测试方法和模型，将反映商业银行信用的稳健与可靠的承压指标与所选择的风险因素结合起来，建立Y=αx1+βx2+γx3 +…+ε代表宏观经济指标（风险因子）对于承压指标的影响。
三、压力测试的过程
（一）建立模型
衡量商业银行的信用稳定性的宏观经济因素有很多，而对商业银行的信用风险测试的模型也有很多，本文以商业银行的不良贷款率作为考察商业银行信用风险的承压指标，用Logit模型将不良贷款利率通过离散模型转换为代表宏观经济的综合指标Y，然后将得到的各类商业银行的综合指标作为因变量与宏观经济变量建立自回归模型。
本文所采用的数据是2006-2012年我国四类商业银行以及宏观经济指标的季度数据，由于Logit模型是离散模型，其因变量的取值只能是0或者1，因此本文通过建立模型公式Y=ln（（1-NPLR）/NPLR）将不良贷款率转换为0或者1，通过在excel中操作，得到新的Y值，将Y3.5赋值为1，Y=1表示发生不良贷款，Y=0表示未发生不良贷款，从而将不良贷款率转换为宏观经济综合指标。在Logit模型中解释变量为消费价格指数CPI、国房景气指数RECI以及固定支出投资价格指数PII，而四类商业银行分别以其中文字母，guoyou，gufen，chengshi，nongcun 表示。
Yj，t=ln（1-BLj，t）/ BLj，t t=1、2、3……， j=1， 2，3 （1）
Yguoyou =C+α1*X1+α2*X2+α3*X3+..+ε1，t （2-1）
Ygufen=C+β1*X1+β2*X2β3*X3+..+ε2，t （2-2）
Ychengshi =C+γ1*X1+γ2*X2+γ3γ*X3+…+ε3，t （2-3）
Ynongcun=C+δ1*X1+δ2*X2+δ3*X3+…+ε4，t （2-4）
（1）式中BL为银行t期的不良贷款率，通过Y将不良贷款率转换为宏观综合指标，其中j=1、2、3分别代表了国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行以及农村商业银行四类商业银行。由于四类商业银行的经营规模、经营效率、经营模式、以及盈利能力的不同，这也使其在面对信用风险是其的表现有所不同，因此通过分别建立压力测试方程。然后对宏观经济变量的自回归形态变化进行模型分析。
表1 转换后的不良贷款率
四类银行通过logit模型转换结果
国有商业银行 股份制商业银行 城市商业银行 农村商业银行
C 22.99774 -2.38651 7.03962 -15.703962
RECI -0.14371 -0.14371 -0.238247 -0.07322
CPI 0.250633 -0.011639 0.148606 0.485255
PII -0.234922 0.192213 -0.024524 -0.261547
R2（Mcfadden） 0.286187 0.165859 0.26185 0.14418
LR statistic 10.73786 2.390007 8.772796 5.575916
prob（LR） 0.013231 0.495497 0.032469 0.134168
四类银行通过logit模型转换后得到新的宏观经济指标Y分别用等式表示为：
Yguoyou=22.99774-0.14371RECI+0.250633CPI-0.234922PII
Ygufen=-2.38651-0.14371RECI-0.011639CPI+0.192213PII
Ychengshi=7.03962-0.238247RECI+0.148606CPI-0.024524PII
Ynongcun=-15.703962-0.07322RECI+0.485255CPI-0.261547PII
a）指标的选择
在参考众多实证研究文献的指标选取以及对指标有效性的分析之后，本文以不良贷款率作为测试商业银行信用风险的承压指标，主要指的是贷款五级分类中的次级、可疑、损失类所占贷款总额的比例。不良贷款率是银行各种风险的综合体现，是评估商业银行风险管理水平以及风险管理能力的最直接有效的指标。而对于宏观经济指标的选取主要选择了与银行信用关系密切，并且对银行影响较大的几项指标：消费者价格指数（CPI）、固定资产投资价格指数（PII）以及国房景气指数（RECI）。固定资产投资价格指数反映了固定资产投资中的各类商品和取费项目价格变动趋势和变动幅度。因此，随着我国近年来房地产行业的欣欣向荣，以及居高不下的房价，考虑到繁荣背后的危机，防范于未然对于整个银行体系是很有必要的。
综合考虑了指标选取的可靠性与易取性以及统一性，本文统一选取了季度数据作为样本数据，并对月度消费者价格指数进行了季度调整。本文将样本的数据区间定为2006-2012年的季度数据，数据主要来源与中国人民银行网、国家统计局网站以及和讯网。
四类银行与宏观经济指标相关性分析
CHENGSHI GUOYOU NONGCUN GUFEN CPI PII RECI
CHENGSHI 1.000000 0.786245 0.588784 0.438529 0.317221 0.070428 -0.403245
DASHANG 0.786245 1.000000 0.748855 0.344791 0.206894 -0.344332 -0.490452
NONGCUN 0.588784 0.748855 1.000000 0.258199 0.198220 -0.001169 -0.169312
GUFEN 0.438529 0.344791 0.258199 1.000000 -0.026035 0.189303 -0.087125
CPI 0.317221 0.206894 0.198220 -0.026035 1.000000 -0.010510 -0.245442
PII 0.070428 -0.344332 -0.001169 0.189303 -0.010510 1.000000 0.375994
RECI -0.403245 -0.490452 -0.169312 -0.087125 -0.245442 0.375994 1.000000
表2 变量之间相关系数矩阵图
从图中看出，四类银行之间都呈现正相关，各类银行与CPI、PII指数的正相关性也较强，同时各宏观经济指标之间也存在着相关性，而从图中可以看出RECI指数与各类指标之间都呈现出负相关性。这表明四类银行与宏观经济指标之间存在线性相关性，可以通过回归模型来估计四类银行与宏观经济指标的相关性。
宏观经济变量自回归结果
解释变量 CPI RECI PII
constant -655.8552 -5.17E-11 -6.977242
CPI（-1） -0.19629 -4.99E-15 -0.018103
CPI（-2） -0.101446 1.20E-14 -0.026147
RECI（-1） -4.82837 1 0.259409
RECI（-2） 1.955765 -4.76E-13 -0.00499
PII（-1） 2.340554 1.28E-12 1.111714
PII（-2） -4.636237 -1.08E-12 -0.384949
R2 0.231812 1 0.90345
DW 2.08646 1.546426 2.094915
表3 宏观经济变量分布滞后模型估计与检验结果
由于R2的取值在0-1之间，由宏观经济变量的自回归结果可以看出，回归拟合效果不是很好，而从DW检验中也可以看出，在K=3，N=28时，DL=1.18，DU=1.65，由于DU
四类银行与宏观经济变量回归模型估计结果
国有控股银行 股份制商业银行 城市商业银行 农村商业银行
constant 8.39755 0.62426 2.874097 1.387797
CPI 0.002793 -0.000992 0.005004 0.004224
RECI -0.053417 -0.014821 -0.055913 -0.021163
PII -0.025816 0.018388 0.028956 0.007692
R 0.281438 0.070066 0.261713 0.057587
DW 0.208419 0.590254 0.149773 0.237366
F 3.133354 0.602757 2.835892 0.488846
prob（F） 0.044188 0.619543 0.059452 0.69328
由表中R2可以看出，四类商业银行与宏观经济指标的回归拟合优度效果不是很好，但从DW检验可以看出，在K=3，N=28时，DL=1.18，DU=1.65，由于DU
为了进一步分析各个宏观经济指标的变动对于四类商业银行Y值的影响是否存在差异，本文就四类商业银行与宏观经济的回归模型进行Wald检验，以便进一步说明，具体原假设如下：
（1）消费者价格指数CPI：α1=β1=γ1=δ1
（2）国房景气指数RECI：α2=β2=γ2=δ2
（3）固定资产投资价格指数PII：α3=β3=γ3=δ3
模型解释变量的Wald检验结果
F值 概率
CPI：α1=β1=γ1=δ1 10.73062 0.0001
RECI：α2=β2=γ2=δ2 515.2517 0.0000
PII：α3=β3=γ3=δ3 698.4055 0.0000
从表中wald检验系数可以看出，宏观经济变量对四类银行的影响都具有显著性，但其表现却不尽一样，显然RECI和PII相对于CPI对于商业银行的影响更大一些。由于不同的银行对于房地产市场的进入程度不同以及房贷的风险管理控制水平的不同，因而房价变动对于各类银行的影响程度也不尽相同，但这也从侧面反映房价的变动是可以调控的，信用风险也是可以降低的。根据所选择的宏观经济指标对于商业银行的影响程度不同，本文的压力测试时采用RECI以及PII这两个宏观经济因素，来构成压力测试的情景因素。
（二）设定压力情景
本文采用了情景分析方法对商业银行信用风险进行压力测试，本文预测的重点在于，通过在预测的时间段内设定压力测试源，然后对宏观经济指标进行估值以及这些指标在压力情景下Y和违约率的估值。在压力测试来源确定以后，通过运用蒙特卡罗模拟其他宏观经济指标相应的估值，模拟出商业银行的不良贷款分布率，再与基准情景进行对比，从而分析出宏观经济对于商业银行稳健性的影响。
1、情景设置
纵观我国目前的经济形势与国家宏观政策调控方向，以及宏观经济对于商业银行的影响显著性的不同，本文选取了国房景气指数RECI以及固定资产投资价格指数PII作为情景指数，2013年-2014年两年共八个季度的指标来设置较坏情景和严重情景。以下两幅图表示的是在基准情景下，各宏观经济变量的走势。
2006-2014RECI、PII季度预测结果
2006-2012年我国PII、RECI走势图
（1）较坏情景：以2006-2012年的数据为基准预测，得出到2014年第四季RECI指数下跌了2%，固定资产价格指数下降了5%。
（2）危机情景：以2006-2012年的数据为基准预测，得出到2014年第四季RECI指数下跌了5%，固定资产价格指数下降了11%。
2、执行压力测试
通过前文运用区间预测得到了RECI以及PII的值，再以2012年第四季度的各指标值为基准情况，与危机情景，以及严重情景进行对比，得出结果如下表：
宏观压力测试结果
危机情景 严重情景 基准情景
RECI 132.283 135.802 95.59
RECI 139.403 142.34 100.3
从上表中可以看出，与基准情况相比较，在严重情景和危机情景下，各宏观经济指标都有大幅度的上升，说明宏观经济对我国商业银行信用风险有很大的影响。
四、小结
从我国四类商业银行与宏观经济指标的压力测试中可以看出，宏观经济指标的变化对于我国商业银行的信用风险有很大的影响，随着宏观经济指标的不断上升，商业银行的信用风险也就增大，因此，对于商业银行来说，应该在宏观经济指标不断变化的同时降低银行的不良贷款率，这样就能够减少商业银行的信用风险。通过实证研究可以发现，商业银行的信用稳定性有待加强，面对宏观经济变化的复杂性与多样性，商业银行抗风险冲击与抵御风险的能力有待加强。
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