招商銀行住房按揭貸款信用風險壓力測試(存儲版)
【正文】 期滯后 13 單變量模型建模 ? 房價指數增長率模型 ttttt aB*.)XX(*B*)YY( 7601111101 ??????? ??)XX(*YY tttt 2101 11 ??? ????一期滯后 自回歸殘差 平穩(wěn)化差分 14 模型校正 ? 方法 – 利用國內有限的數據調整模型參數以提高擬合優(yōu)度，由此得到適用于招行的預測模型 ? 校正數據 – 全國 GDP增長率 (0708季度數據） – 深圳地區(qū)房價指數 (0708季度數據 ) – 貸款利率 – 全國進出口增長率 (0608月度數據 ) 15 壓力參數設計 ? 定義輕度、中度和重度 – GDP增長率從 9%下降至 5%, 3%, 2% – 房價指數增長率從 %下降至 10%,20%,30% – 進出口總值增長率從 %下降至 30%,40%,50% – 房貸利率從 %上升 54,108,162個基點 16 敏感性分析 初始情景 壓力情景 測試結果 季度 G DP 增長率 P D(% ) P D_ G ROW T H(% )Q2 9Q1 9 yQ 8 **Q + 1 7 **Q + 2 6 **Q + 3 5 ** 逐期預測結果 17 敏感性分析 18 相關性分析 ? 動態(tài)模型 – Y~X1+X2+X3+X4 ? 自回歸殘差模型 – Y~X1+X2+X3+X4+err(t1) ? 主成分分析 – 將多個宏觀指標綜合成一兩個最具代表性的指標 19 情景分析 壓力等級 壓力情景輕度GD P 增長率從 9% 跌至 5%房價增長率從 0. 9% 跌至 10%進出口增長率從 17. 85% 跌至 30%中度GD P 增長率從 9% 跌至 3%房價增長率從 0. 9% 跌至 20%進出口增長率從 17. 85% 跌至
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