雙卡放款增長率 c3 67 −0.119 3.448 −9.491 17.401
股價報酬率(日) s1 172 0.570 7.995 −19.348 25.26
‧
利率 x2 0.164 0.623 1.431 1.431
CPI 變動率 x3 1.34 3.062 2.390 2.391
房租 CPI 變動率 x4 −0.04 −0.342 .087 0.087
M1B 變動率 x5 17.92 18.454 5.118 5.119
消貸增長率 c1 3.5 15 13.738 15
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圖7: 流動性壓測模型一次模擬結果
月的總體因子預測值, 而在消金因子方面, 則以2005年12月的歷史資料代 入, 探討當消費性放款與雙卡放款增加時, 對於銀行流動性的影響。
情境四則更為加重消金因子的變化, 以其平均數加上一個標準差, 其他 總體因子則維持不變, 以便與情境三做比較, 更能看出銀行浮濫放款的影 響。
壓力測試結果
情境二以情境一為基礎,進一步加劇風險因子的負向變化,由壓測得出的四 個流動性風險指標可知, 總體環境的負向變動會造成銀行的流動性風險大 幅上升,縮短各銀行應付流動性需求的天數,但即使面臨惡劣的金融環境與 大幅提升的流動性危機,大部分銀行依然可以維持超過三個月。
比較情境三與情境四的結果可知, 銀行過度刺激消費者貸款需求, 造成 浮濫放款的情形,會提高消金放款的違約率,進而降低銀行所持有的消金放
‧
銀行名稱 Probability of Expected Probability of Expected cash shortage FCST(days) Default DT(days)
台中銀 0 - 0
‧
銀行名稱 Probability of Expected Probability of Expected cash shortage FCST(days) Default DT(days)
台中銀 0.9994 60 0.9994 64
聯邦銀 0.9990 83 0.9984 96
遠東銀 .0248 111 0.0144 140
大眾銀 0.6976 189 0.6394 197
安泰銀 1 60 1 67
合庫 0.6176 181 0.6024 183
彰銀 0.9258 158 0.8996 165
高雄 0.9581 145 0.9412 154
台企 0.9962 108 0.9946 115
表 9: 壓力測試結果-情境三
銀行名稱 銀行代碼 Probability of Expected Probability of Expected cash shortage FCST(days) Default DT(days)
台中銀 CB7 0.5914 136 0.5724 140
聯邦銀 CB22 0.8632 130 0.8138 144
遠東銀 CB24 0.0198 65 0.0022 146
大眾銀 CB32 0.0428 201 0.0302 209
安泰銀 CB34 0.9998 53 0.9992 60
合庫 SB6 0.0154 200 0.0138 203
彰銀 SB9 0.2314 193 0.1894 197
高雄 SB11 0.3600 189 0.3036 195
台企 SB14 0.6090 166 0.5562 171
‧
銀行名稱 銀行代碼 Probability of Expected Probability of Expected cash shortage FCST(days) Default DT(days)
台中銀 CB7 0.7928 120 0.7776 124
聯邦銀 CB22 0.866 130 0.8162 144
遠東銀 CB24 0.021 84 0.0044 47
大眾銀 CB32 0.0474 194 0.0348 204
安泰銀 CB34 0.9998 50 0.9994 58
合庫 SB6 0.0352 196 0.0316 198
彰銀 SB9 0.2322 191 0.19 196
高雄 SB11 0.3600 189 0.3038 195
台企 SB14 0.6412 166 0.5872 171
此也無法建立一個較為多元完整的壓力情境, 將違約迴歸模型加入此壓力
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加劇時,就會削弱金融資產的緩衝功能。
Wong所建立的壓力測試模型中,利用Hui, Lo,and Tsang(2003)的P D期 間結構模型串起銀行負債比率與銀行本身的違約機率, 由於此P D期間結 構模型將銀行所面臨到的市場風險與信用風險透過銀行的負債比率連結至 銀行本身的違約率, 銀行本身的違約率又進一步影響銀行的存款流出, 因 而此P D期間結構模型堪稱是本壓力測試模型的核心, 使用此P D期間結構 模型需要估計該銀行的負債比率波動度, 由於負債比率並無每日的資料讓 我們估計其日波動度, 因此我們改以觀察銀行每日的股價變異, 再經 Ito’s
lemma 將其轉為負債比率波動度, 受限於此, 使本壓力測試模型只能應用
於上市銀行。 因此,若能以其他方法而非以股價來估算銀行的負債比率波動 度, 則此流動性風險壓力測試模型就可應用至所有銀行。
‧
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附錄
表11: 總體因子VAR 估計結果之一 Equation 參數數目 R-sq P > chi2
x1 6 0.9840 0.0000
x2 6 0.9875 0.0000
x3 6 0.6086 0.0000
x4 6 0.9895 0.0000
x5 6 0.9487 0.0000
‧
x1 x1.L1 1.011 .0217 0.000 x2.L1 .0001 .0098 0.999 x3.L1 .0059 .0078 0.455 x4.L1 .0151 .0194 0.440 x5.L1 .0061 .0014 0.000 cons .0367 .1151 0.749 x2 x1.L1 .1374 .0401 0.001 x2.L1 .941 .01 0.000 x3.L1 .001 .014 0.948 x4.L1 .016 .035 0.641 x5.L1 .008 .002 0.001 cons .609 .213 0.004
x3 x1.L1 .376 .167 0.025
x2.L1 .194 .075 0.010 x3.L1 .645 .061 0.000 x4.L1 .241 .149 0.108 x5.L1 .001 .0113 0.959 cons 2.401 .889 0.007 x4 x1.L1 .0435 .0155 0.005 x2.L1 .0051 .0071 0.473 x3.L1 .0133 .0056 0.018 x4.L1 .9312 .0139 0.000 x5.L1 .0020 .0011 0.045 cons .1522 .0824 0.065 x5 x1.L1 .6491 .301 0.031 x2.L1 .1485 .135 0.274 x3.L1 .5551 .109 0.000 x4.L1 1.094 .269 0.000 x5.L1 .9483 .020 0.000 cons 1.192 1.59 0.455
‧
q1 x1 −.638 .1613 0.000
x2 −.551 .0890 0.000 x3 −.106 .053 0.057 x4 1.47 .1658 0.000 cons 8.43 .758 0.000
q2 x3 .17 .0796 0.037
c1 .047 .0181 0.014 cons 3.23 .1762 0.000
q3 x1 −1.146 .2158 0.000
x2 −.6839 .205 0.003 x3 .1978 .063 0.005 cons 11.59 1.162 0.000
表14: 違約迴歸模型係數-CB22
違約率 風險因子 係數 標準誤 P 值
logit轉換值
q1 x1 −0.7432 0.1236 0.000
x2 −0.7445 0.0698 0.000 x4 0.5889 0.1226 0.000 cons 12.169 0.5508 0.000
q2 c1 −.0805 .0207 0.001
cons 4.377 .1877 0.000
q3 x1 −.6373 .3011 0.045
x4 1.236 .2765 0.000 cons 8.910 1.290 0.000
‧
q1 x1 −.6496 .1093 0.000
x2 −.7751 .0845 0.000 cons 11.4 .5328 0.000
q2 x4 .987 .3593 0.010
x5 .0676 .0272 0.019 c1 −.0762 .0201 0.001 cons 3.927 .1998 0.000
q3 x1 −1.069 .1650 0.000
x2 −1.1459 .1276 0.003 cons 11.944 .804 0.000
表16: 違約迴歸模型係數-CB28
違約率 風險因子 係數 標準誤 P值
logit轉換值
q1 x1 −1.538 .1339 0.000
x2 −1.447 .1059 0.000 x5 −.0193 .0103 0.071 cons 16.325 .622 0.000
q2 x1 −.542 .1806 0.009
x2 −.4545 .1606 0.013 x3 −.0638 .0335 0.078 c3 −.0647 .026 0.026 cons 7.678 .946 0.000
q3 x1 −.869 .264 0.003
cons 9.865 1.167 0.000
‧
q1 x1 .424 .1506 0.009
x2 −.4011 .0831 0.000 x3 .1769 .0501 0.002 x4 .9958 .1547 0.000 cons 3.928 .7076 0.000
q2 x2 −.7329 .1097 0.000
x3 .3147 .0608 0.000 x5 −.0440 .0137 0.003 c1 −.0695 .0141 0.000 cons 5.602 .2947 0.000
q3 x4 2.047 .2072 0.000
cons 5.584 .1246 0.000
表18: 違約迴歸模型係數-CB34
違約率 風險因子 係數 標準誤 P值
logit轉換值
q1 x1 −.8471 .115 0.000
x2 −.6129 .065 0.000 x4 .4922 .114 0.000 cons 11.04 .515 0.000
q2 x3 .2006 .0548 0.003
x4 −2.999 .6510 0.000 x5 −.1700 .0397 0.001 c3 −.0798 .0413 0.074 cons 4.766 .341 0.000
q3 x1 −1.332 .3313 0.001
x2 −1.292 .246 0.000 x4 1.986 .4438 0.000 x5 .1053 .0277 0.001 cons 13.24 1.72 0.000
‧
x2 −.525 .074 0.000
x4 .733 .129 0.000
cons 8.38 .583 0.000
q2 x1 −.828 .168 0.000
c1 −.021 .014 0.149 cons 7.662 .7775 0.000
q3 x1 −.3871 .1515 0.017
x2 −.4798 .114 0.000 x3 .2488 .0528 0.000 cons 8.716 .7680 0.000
表20: 違約迴歸模型係數-SB9
違約率 風險因子 係數 標準誤 P值
logit轉換值
q1 x4 −1.221 .189 0.000
cons 5.028 .114 0.000
q2 x2 −.2813 .3067 0.366
c1 −.1030 .0387 0.012 cons 4.870 .6971 0.000
q3 x4 1.755 .1917 0.000
cons 6.155 .115 0.000
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表 21: 違約迴歸模型係數-SB11
違約率 風險因子 係數 標準誤 P 值
logit轉換值
q1 x1 −0.66 0.079 0.000
x2 −0.38 0.061 0.000 cons 7.33 0.386 0.000
q2 c1 −0.0418 0.016 0.019
cons 3.726 0.161 0.000
q3 x1 0.1634 0.0241 0.000
x4 0.4011 0.0221 0.000 cons 6.0386 0.1034 0.000
表 22: 違約迴歸模型係數-SB14
違約率 風險因子 係數 標準誤 P值
logit轉換值
q1 x1 −.6844 .0857 0.000
x2 −.5566 .048 0.000 x4 .5439 .0850 0.000 cons 8.765 .3819 0.000
q2 c1 −.0337 .0147 0.029
cons 3.459 .1335 0.000
q3 x1 −.7862 .137 0.000
cons 9.644 .6208 0.000