壓力測試 須與銀行風險連結
盧文聰 資誠企管顧問公司執行董事
美國聯準會去年要求19家金控進行壓力測試，頓時讓壓力測試變成熱門話題，但由於壓力測試對大眾而言仍是個陌生議題，因此筆者在此以簡單文字介紹。國內主管機關在「本國銀行遵循資本適足性監理審查原則應申報資料」中詳細規定銀行應如何執行壓力測試，以信用風險而言，須以集中度情境（最大集團授信戶違約情境與全體利害關係人授信違約兩種情境）與風險成分情境設定（歷史情境、模擬情境、九二一地震等三種情境，由聯合徵信中心提供各情境下PD/LGD之估計值）分別搭配，也就是一共會有六種情境之壓力測試。據悉僅有兩家銀行未通過壓力測試（損失大於資本及準備）。
市場風險與銀行簿利率風險及流動性風險亦由主管機關規定壓力測試之情境，然而比較可惜的是，各類風險壓力情境均不同，難以執行一整體性之壓力測試（holistic approach），亦即某壓力情境對不同風險影響。由於市場風險、銀行簿利率風險及流動性風險的壓力情境設定均與總體經濟因子有關，這也是何以信用風險的壓力測試需朝向與總體經濟因子鏈接。
其實執行壓力測試是為彌補現行各類風險工具／模型之不足，並不一定需要繁複的統計模型或財務工程才能執行。例如印度央行（Reserve Bank of India），在其發佈的壓力測試相關文件中說明信用風險壓力測試主要是評估經濟衰退對於銀行資本適足性影響，而經濟衰退通常導致銀行交易對手（含借款人）信用評等惡化，該信用評等可以是外部信評或內部評等，因此印度央行所舉壓力測試範例為固定或非固定比率調降銀行資產之各信用評等（如圖表），藉以改變風險加權性資產；或者亦可改變備抵呆帳提列之比率，進而影響自有資本與風險性資產。
然而此種方式缺乏與總體經濟因子鏈接，對於評等調降的比率僅僅是一種主觀判斷，較無說服力。或許信評機構可藉由其內部長期評等變動（rating migration）資料，建立信用評等變動與總體經濟因子實證關係，將此模型公式公開，銀行便可藉由該公式，選擇或設定總體經濟因子之變化後，得出銀行授信資產信用評等變化結果，再據以在該壓力情境下資本適足性變化。否則以國內多數標準法銀行而言，沒有PD或LGD模型，損失資料（例如：NPL）亦缺乏完整與細緻度（例如：不同曝險或產品類別之NPL），主管機關若是像美國聯準會僅訂出不同經濟情境設定值（例如：實質GDP、失業率與房價），銀行也難以準確評估損失。
另一種方式則是比照現行壓力測試做法，由擁有眾多銀行資料的聯徵中心，針對不同歷史事件估出當時各產業PD與LGD，提供銀行據以執行壓力測試。然而這就好比Free-size的T-shirt，穿在部份銀行身上可能太緊，穿在另一些銀行身上又可能太鬆，壓力測試的結果對銀行失去意義，僅得作為主管機關在齊頭式平等的基礎下檢視金融穩定度參考。主管機關制定壓力情境只是一個引導的開始，銀行仍應該朝向自訂情境之目標而努力。畢竟每家銀行業務屬性不同。由於「黑天鵝效應」，更加深我們對於厚尾事件（即發生率很低，一旦發生卻造成巨大影響）預測難度。過去一年金融海嘯打破許多「不可能」的迷思，如果銀行能整合各單位專家，合力設定出整體性、適合銀行的情境，將壓力測試與銀行的風險胃納連結，如此才能做出正確的因應，銀行才能據以改善風險管理，這才是壓力測試真正的目的。
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