1990年的经济衰退被认为在规模上与1974年和1961年的经济衰退相似，但没有1982年的经济衰退那么严重，当时经济萎缩3.7%，失业率上升到10.5%（麦克法兰，2006年）。根据澳大利亚银行业部门的ASRF模型进行的测量根据Bas e l II IRB方法预先确定的ASRF模型是一种资产价值因素模型。如第2节所述，其他设定值模型包括穆迪KMV、RiskMetrics和大多数内部银行模型。它们通常也是因子模型。我们相信，我们对ASRF模型的经验发现适用于更广泛的信贷风险资产价值因素模型。对澳大利亚审慎监管局收集的内部银行数据应用ASRF模型，并进行适当替换，我们的实证分析产生了以下时间序列：（i）描述澳大利亚经济普遍状况的单一系统风险因素；以及（ii）违约距离，衡量银行业吸收信贷损失的能力。然后，将这些时间序列与宏观经济指标、金融统计数据和外部信用评级进行比较，我们对IRB方法的模型规格进行了基本评估。此外，由于2007-09年金融危机的深度是在新巴塞尔协议实施后出现的，因此本次系列分析衡量了危机对澳大利亚银行业的影响。最后，在评估违约距离的变量中，反向压力测试探索了可能触发重大支持性干预的压力事件。同样，根据审慎监管机构收集的内部银行数据，我们的研究与其他关于IRB方法和近期危机的实证研究不同。根据澳大利亚银行业的ASRF模型进行测量，需要澳大利亚审慎监管局根据新巴塞尔协议收集内部银行数据。

主要银行在IRB信用风险表上报告的数据自2008年第一季度起按季度提供。把这篇文章记录下来 Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据15信用风险表将信用风险分配给债务人，并在anIRB资产类别中确定PD波段。在给定季度末报告的各IRBasset类别的集合债务人等级构成了一个混合信贷组合，其中各债务人等级代表一个单一信贷。2008年3月31日至2013年6月30日的季度观察建立了混合信贷组合的时间序列。回想一下，δi（t）、ηi（t）、νi（t）、pi（t）和ρi（t）表示截至季度末分配给信贷i的EAD、LGD、到期调整、无条件PD和资产相关性。它们是ASRF模型的输入，该模型预测了随后四个季度间隔[t+1，t+4]内的IRB信贷风险损失。如第3节所述，这些参数和变量在各大银行提交给澳大利亚审慎监管局的IRB信用风险表中以aquarterly为基础进行报告。5.1. 澳大利亚经济的普遍状况。IRBAP方法的模型规范通过计算单一系统风险因素实现条件下的信贷损失扩展来评估监管资本费用。

将IRBcredit风险敞口产生的损失替换为ASRF模型，我们恢复了单一系统性风险因素的实现情况，描述了自巴塞尔协议II实施以来澳大利亚经济所经历的状态。然后，应用标准高斯分布函数得出经济情景分布的分位数。对于ASRF模型预测信用损失的任何一年期限，我们选择将模型输入与相应风险测量期限中点处单个系统风险因素的实现相关联。因此，以季度增量衡量时间，描述季度末经济状况的系统风险因子y的实现y（t）与预测的时间间隔内的信贷损失相关[t-1，t+2]使用季度末报告的信用风险参数和变量-2.假设时间序列中的每个季度，总共有r个银行账簿风险敞口与信用风险有关，其中n个IRB信用风险敞口存在于上述混合组合中，其中n≤ r、 用Rn（t）、Rr（t）和r（t）分别表示截至季度末IRB信用风险敞口、信用风险RWA和总RWA的RWA。让Lr（s）为s季度发生的总信用损失，该损失在财务业绩报表中报告。我们不观察第四季度因IRB信用风险而产生的Ln（s）损失。因此，我们选择分配第四季度期间产生的总信用损失-1，s+2]截至t季度末，NIRB信用风险敞口和其他银行账簿担保之间的风险敞口与RWA的比例-2.因此，在第四季度发生的IRB信用风险s的服务水平ses-1，s，s+1和+2由byRn（t）给出-2） Rr（t-2)Lr（s）-1） +Lr（s）+Lr（s+1）+Lr（s+2）.

（5.1）在根据澳大利亚银行业部门的ASRF模型进行测量时，我们假设坏账确认没有延迟。（之后，我们考虑了坏账确认的延迟。）设定s=t，将任何一年期内的预计信用损失与同一年期内发生的信用损失进行比较。然后，应用订单信用损失的条件预期公式Rn（t-2） Rr（t-2)Lr（t）-1） +Lr（t）+Lr（t+1）+Lr（t+2）=nXi=1δi（t-2） ηi（t）-2） νi（t）-2)ΦΦ-1.π（t）-2)-pρi（t）-2） y（t）p1- ρi（t）-2)!, （5.2）本条isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。16评估新巴塞尔协议IRB方法：澳大利亚solve的经验证据，用于实现系统风险目标。从2008年9月30日到2012年12月31日，对每个季度重复这一静态分析，会产生系统风险因素Y的时间序列。ASRF模型假设，随着经济恶化，对portfoliocredit损失的条件预期会上升——这是单一系统风险因素的严格递减函数。按照惯例，E[Ln | Y]分布的α质量与1有关-Y分布的α分位数。因此，与系统风险因素y的校正y（t）对应的置信水平α（t）由α（t）=1给出- Φy（t）. （5.3）如第3节所述，澳大利亚审慎监管局发布的审慎标准指示ADIs将经济衰退（压力）LGD利率分配给IRB信贷市场。用ηi（t）表示截至第三季度末记入贷方i的下行率。设置ηi（t）=ηi（t）表示i=1。

（5.2）中的n，并通过求解系统风险因子y的实现y（t）得出经济的普遍状态，假设经济没有经历（严重）衰退，则经济的扩张性比使用时间点LGD率恢复的扩张性更大。在解决描述当前经济状况的单一系统风险因素的实现时，我们还研究了调整对下行LGD率的影响。认识到银行可能无法产生衰退LGD的内部估计值，Currency等审计长办公室（2007年）提出了一个“线性监督映射函数”，用于将整个周期LGD率转换为衰退LGD率：ηi（t）=0.08+0.92ηi（t），式中，ηi（t）是在季度末分配给信贷i的整个周期LGD。调整在0%到8%之间变化，在整个周期LGD利率从低到高呈线性下降。穆迪利用其数据库中的历史GD利率，得出了一种调整方法，以满足IRB方法下施加的下行LGD要求。他们对整个周期LGDrates的调整取决于债务的资历，其幅度也从0%到8%不等（Emery，2007）。我们通过使用LGD的四个定义（ηi（t）=ηi（t），ηi（t）=ηi（t），ηi（t）=ηi（t），ηi（t）=ηi（t），ηi（t）=ηi（t），以及ηi（t）=ηi（t）表示i=1，…，通过求解（5.2）来证明调整对低迷LGD率的影响，n、 图5描绘了描述当前经济状况的单一系统风险因素的说明。根据各大银行报告的LGD下降率，2007-09年金融危机带来的经济冲击通过澳大利亚银行系统传播，反映了平均每五年发生一次的信贷损失。

也就是说，在危机最严重的时候，澳大利亚经济的普遍状态从（5.2）个问题中恢复过来，通过实现y=-2008年12月31日的0.81。根据戈迪的主张，y=-0.81转化为79.1%的投资组合损失分布——在79.1%的经济情景中，发生的信用损失不超过预期，我们将其描述为（大约）五年一次的事件。我们认为，单一的系统风险因素是衡量金融危机影响的一个密切相关的指标，因为IRB方法选择了实现y=-3.090的系统风险系数Y来评估监管资本l费用，这些费用预计将在99.9%的经济情景中吸收信贷损失。不过，请记住，描述澳大利亚经济普遍状况的ASRF模型中的测量结果反映了ZF部门和机构（即财政部、澳大利亚储备银行和澳大利亚审慎监管局）旨在缓解最近危机的政策响应。自然，不可能孤立这些政策响应，以便将其缓解效果赋予价值。我们使用GNU科学库例程gsl_root_fsolver_falsepos来求解y（t），该例程实现了错误定位算法。基于线性插值的根括号算法，其收敛是线性的，但通常比对分法更快。本文是isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据17图5。

了解描述澳大利亚经济普遍状况的单一系统风险因素，以及调整对LGD下滑的影响。信心水平α是指经济状况优于实现y所描述的经济状况的概率。对于信贷si=1，n构成第t季度末的混合投资组合：（a）ηi（t）=ηi（t），其中ηi（t）为LGD。（b） ηi（t）=ηi（t），其中ηi（t）通过循环LGD，ηi（t）=0.08+0.92ηi（t）。（c） ηi（t）=ηi（t）。（d） ηi（t）=ηi（t）-2.00-1.75-1.50-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.000.250.500.751.00（a）（b）（c）（d）使用货币监理专员等（2007）提出的线性监督映射函数，将低迷时期的GDP率转换为整个周期的LGD率，从（5.2）中恢复的单一系统风险因素的实现表明，最近的危机对澳大利亚银行体系造成的信贷损失平均每七年发生一次。鉴于澳大利亚经济在金融危机期间收缩，并且假设通过线性监督映射函数从低迷LGD率中获得的周期LGD率是很好的估计值，我们认为澳大利亚经济在危机最严重时经历的冲击介于五年一遇和七年一遇之间。

这似乎与人们的看法一致，即澳大利亚银行很好地抵御了最近的危机，表现出良好的稳定性和高资本比率，并保持了强劲的信用评级。为供参考，图5还绘制了使用LGD估计值从（5.2）中恢复的单一系统风险因素的重新组合，LGD估计值比下降LGD率低三分之一，为下降LGD率的一半。在这些对危机最严重时的LGD时间点的假设下，澳大利亚经济的冲击体验分别是十年一遇和二十年一遇。在接下来的分析中，我们使用从本文isc中恢复的单个系统风险因素的时间序列 Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。18评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据图6。描述澳大利亚经济普遍状况和实际GDP增长的系统风险因子y的实现率y（t），y-o-y。时间序列显示出中等强度的相关性（+0.60）。资料来源：澳大利亚统计局-1.0-0.8-0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.81.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.05.5（5.2），使用澳大利亚主要银行报告的低迷LGD利率。我们可以使用时间点LGD率得出相同的结论。图4所示为澳大利亚经济的实际GDP增长，通常按季度逐季进行季度调整。通过将一年期内预计的信贷损失与同一年期内发生的信贷损失相等，可以恢复单个系统风险因素的季度现实。

因此，我们重申了澳大利亚经济年度实际GDP增长的季度观察结果。图6绘制了描述澳大利亚经济和实际GDP增长的单系统风险因素的时间序列。时间序列具有很强的相关性（+0.60），这表明单一系统风险因素是经济相对状态的合理代表。事实上，当单个系统风险因素的实现滞后一个或两个季度时，时间序列之间的相关性为+0.72。可以说，系统性风险因素y的实现y（t）引领了GDP的实际增长，但在t+2季度的利润和损失中重新认识信用损失Lr（t+2）之前，无法计算实现y（t）。总体而言，对澳大利亚经济普遍状况的观察从（5.2）中恢复，并绘制在图5和图6中，与图4中绘制的宏观经济指标和金融统计数据相当吻合。如上所述，我们没有观察到IRB信用风险的损失。因此，我们选择将IRB信用风险敞口和其他银行账面风险敞口之间产生的总信用损失按比例分配给RWA。图7显示，即使我们将信贷损失完全归因于RB信贷风险敞口，并使用（5.2）中的低迷LGD率，2007-09年的金融危机仍将是本文的重点 Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据19图7。2007-09年金融危机对澳大利亚主要银行信贷组合的影响。

系统风险因素y的实现描述了经济的普遍状态。信心水平α是指经济状况好于现实所描述的经济能力的概率。（a）信用损失按照RWA的比例在IRB信用风险敞口和其他银行账簿风险敞口之间分配。（b） 信用损失完全分配给IRB信用风险敞口，提供较低的投资回报率-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.000.250.500.751.001.25（a）（b）澳大利亚银行系统的限制性信用损失不超过平均每八年发生的信用损失，这是澳大利亚危机严重程度的下限。IRB法的模型设定是为了偿付能力评估或资本充足率而开发的。资本充足率的信用风险模型要求在与投资组合损失分布相关的压力经济条件下精确测量绝对风险水平（BCB S等人，20-10）。认识到描述自巴塞尔协议II实施以来澳大利亚经济所经历状态的单一系统风险因素的实现与远离其分布尾部的观察相对应，我们无法验证监管资本建模的ASRF模型的有效性。然而，我们认为，我们的发现支持对ASRF模型和一般信贷风险的资产价值因素模型进行有利的评估，以实现资本配置、绩效归因和风险监控的目的。这些管理职能通常由经济资本模型服务，只需要在“正常”经济条件下准确地衡量相对风险。可以说，坏账确认的延迟导致预期信用损失与已发生信用损失之间的关联出现滞后。

图8绘制了当前经济状态的时间序列（即单一系统风险因素的影响），假设坏账确认没有延迟（s=t），以及假设延迟的时间序列。本文isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。20评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据图8。2007-09年金融危机对澳大利亚主要银行信贷组合的影响。描述当前经济状况的单一系统风险因素对坏账确认延迟的敏感性。信心水平α是指经济状况优于系统风险因素y的实现所描述的经济情景的可能性-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.000.250.500.751.001.25坏账确认无延迟一个季度延迟两个季度延迟一个季度（s=t+1）和两个季度（s=t+2）。引入滞后来解释坏账确认中的可能损失，并不会实质性地改变我们对金融危机对危机最严重的澳大利亚主要银行的信贷组合的影响的衡量——非正式地说，这仍然是一个五年一遇的事件（使用下降LGD率）。该实证分析始于2008年3月31日首次提交的资本充足率和IRB信用风险表，以及2008年4月1日至2009年3月31日期间在利润和损失中确认的信用损失，并解决了描述2008年9月30日经济状况的单一系统风险因素。

我们对金融危机对澳大利亚银行业影响的衡量必然基于这样一种假设，即2008年3月31日之后危机的影响最为强烈。图9显示，澳大利亚主要银行的信贷损失在2008年第四季度达到峰值，并在2009年全年保持不变，全球股票指数在2009年第一季度触底——2007年11月至2009年3月，标准普尔ASX200指数下跌54%。2012年澳大利亚审慎监管局对澳大利亚主要银行进行的宏观经济压力测试支持了我们对金融危机对澳大利亚银行业影响的衡量。澳大利亚审慎监管局（APRA）与新西兰央行（RBA）和储备银行（Reserve B Bank of New Zealand）合作，为压力测试开发了为期三年的ec经济sc enario，旨在与美国和英国在最近的危机中的实际经验相比较。特别是宏观经济压力测试的设想：实际GDP收缩5%；失业率上升至12%；房价下跌35%；商业地产价格下跌40%。这篇文章没有一篇是正确的 Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据21图9。可以追溯到2007-09年金融危机的开始。

在B asel II实施后，澳大利亚银行的信贷损失达到峰值，全球股票指数下降。资料来源：澳大利亚审慎监管局；彭博社。0.00.20.40.60.81.01.21.41.6%坏账和呆账费用与贷款和垫款总额的比率所有澳大利亚银行主要澳大利亚银行智商指数S&P ASX 200S&P 500FTSE 100在这种严峻但合理的经济形势下，澳大利亚的主要银行都会倒闭，任何一家大银行都不会违反《巴塞尔协议II》（Laker，2012）中4%的最低一级资本要求。5.2。澳大利亚银行吸收信贷损失的能力。衡量资本化水平的违约距离反映了吸收信贷损失的能力。我们衡量了自巴塞尔协议II实施以来，澳大利亚主要银行的资本化总体水平，以替代为吸收预期损失和针对RB信贷风险的意外损失而预留的准备金，并将单一风险因素的实现转化为违约距离。假设银行留出准备金并持有资本，这些资本足以在α信心水平上免除rb信贷损失。用Qr（t）表示截至t季度末为abs预留的准备金或预期信用损失，以及K（t）表示截至t季度末的资本基础，这两项都报告了m的资本充足率。回想一下，澳大利亚审慎监管局为每个ADI设定了一个审慎资本比率，该比率至少为RWA的8%，ADI通常持有高于其审慎资本要求的资本。由于我们既不遵守为吸收预期损失而预留的准备金，也不遵守为应对IRB信贷风险的意外损失而持有的资本，因此我们选择了一种新的定位程序。

在IRB信用风险敞口和其他银行账簿风险敞口之间按比例分配的准备金，与t季度末预计的未来四个季度的预期损失成比例：Qn（t）=eLn（t+1）+Ln（t+2）+Ln（t+3）+Ln（t+4）ELr（t+1）+Lr（t+2）+Lr（t+3）+Lr（t+4）Qr（t）。（5.4）资本在IRB信贷风险和其他风险风险（即非IRB信贷风险，以及运营、市场和证券化风险）之间按照截至季度末的RWA比例分配：Kn（t）=Rn（t）R（t）K（t）。（5.5）因此，截至第t季度末，针对IRB信用风险敞口的未预期损失，为abs吸收预期损失和资本而设定的准备金等于Qn（t）+Kn（t）。报告了澳大利亚主要银行的总体结果，以避免违反保密协议。本文是isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。22评估新巴塞尔协议IRB方法：澳大利亚的经验证据通过求解系统风险因素y的实现y（t）来估计违约距离，该系统风险因素y等于（5.4）和（5.5）之和对组合信用损失的条件预期：Qn（t）+Kn（t）=nXi=1δi（t）ηi（t）νi（t）Φ-1.π（t）-pρi（t）~y（t）p1- ρi（t）！。（5.6）回顾澳大利亚审慎监管局的审慎标准，该标准指示ADIs将无条件PDs和下行LGD利率分配给IRB信用风险。由于违约距离反映了吸收信用损失的能力，通常是在经济形势紧张的情况下，因此，我们应该估算违约距离。因此，ηi（t）=ηi（t）对于i=1。

，n和（5.6）中的所有t。请注意，（5.6）中为吸收预期信用损失和资本帮助防止意外信用损失而预留的准备金总额，将取代第2节所述ASRF模型中的预期损失和监管资本总额。用d（t）表示到第四季度末的违约距离。然后，~d（t）=-~y（t），（5.7），转化为置信水平~α（t）=1- Φ-~d（t）= Φ~d（t）. （5.8）从（5.5）可以看出，图3中绘制的截至t季度末的基于风险的资本比率由κ（t）=K（t）R（t）=Kn（t）Rn（t）给出。（5.9）表1报告了主要银行的季度风险基础资本比率，以及隐含的违约距离。自2008年以来，他们一直保持着一个资本基础，其目标是信用评级在a和AA之间（即，目标信心水平在99.96%和99.99%之间）。请注意，根据澳大利亚审慎监管局的审慎标准（2008年），如果规定的准备金不足以吸收预期的信用损失，那么差额将从资本中扣除。我们对违约距离的估计与外部评级机构发布的信用评级s的总体一致性似乎进一步支持了对IRB方法模型规范的有利评估。然而，违约距离是资本充足率的衡量标准，第5.1节认为，我们无法证明ASRF模型适用于偿付能力评估，因为自巴塞尔协议I实施以来，在斯特拉利亚经历的单一系统性风险因素的实现与远离其分布尾部的观察相对应。因此，我们报告了违约距离的估计值，并警告（5.6）将投资组合损失分布尾部的违约相关性建模为一个多元高斯过程。

人们普遍认为，假设金融数据遵循阿加西分布的模型往往会低估尾部风险。如果我们用厚尾分布对违约依赖性建模，我们将恢复对违约距离的更窄估计。此外，金融危机最严重时产生的信贷损失将对应于远离尾部的投资组合损失分布的一个分位数，因此与收缩性较小或扩张性较大的经济状态相关。与我们对主要银行在金融危机期间吸收信贷损失的能力的评估不同，艾伦和鲍威尔（2012）认为，澳大利亚银行的表现并没有比全球同行好多少。他们比较了澳大利亚银行业与美国、欧洲和加拿大银行业的违约距离。在KMV/Merton结构方法的初步实施中，违约距离是隐含市场价值和资产波动率的函数，资产波动率由股票价格估算。Allen和Powell我们使用GNU科学库例程gsl_root_fsolver_falsepos来求解y（t），该例程实现了错误定位算法。本文是isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。24评估新巴塞尔协议内部评级法：澳大利亚的经验证据表明，澳大利亚银行的违约距离从2005年的峰值11.31大幅缩小至2008年的0.60。请注意，违约距离为0.60，意味着银行倒闭的几率约为四分之一，但实际上并没有。

他们分析的一个隐含假设是，证券市场始终会对风险进行定价。但市场上出现一系列躁狂抑郁行为并不罕见。在市场参与者被恐惧（分别由贪婪驱动）所困扰的时期，他们对风险的感知会增强（降低），市场会被低估（定价过高）。我们认为，他们的结果是有偏差的，因为股价暴跌，波动性加剧，反映了市场参与者在危机最严重时的过度反应——标准普尔ASX 200银行S指数在2007年11月至2009年1月期间下跌了58%。通过访问澳大利亚审慎监管局收集的内部银行数据，我们对近期危机的影响和澳大利亚银行的偿付能力进行了基本评估，这与股市的评估有显著差异。5.3. 反向压力测试。压力测试是监管机构通过新巴塞尔协议框架推广的一种重要风险管理工具。在《合理压力测试原则》中，BCBS（2009）建议监管机构定期全面评估银行的压力测试计划，并鼓励监管机构根据其管辖范围内银行的常见情况进行压力测试。APRICAP的内部资本充足率评估和维持监管机构的规模是一项关键的职责。ICAAP是风险和资本管理的一种集成和记录的方法，用于评估机构的风险偏好，并建立相应的资本水平和质量。作为ICAAP的一部分，各机构应进行自己的、由监管机构主导的压力测试。

澳大利亚审慎监管局认为，压力测试不仅仅是评估资本充足率，还包括告知风险偏好、设定风险限额、识别漏洞和制定缓解措施。压力测试的结果被监管者用来“锚定对一家机构在正常情况下应该持有的资本水平的预期，以提供足够的能力来抵御挑战性环境。”这些结果也有助于“作为监管行动计划制定的一部分，为我们的机构[监管人员]风险评估提供信息”（Laker，2012）。通常，压力测试伴随着经济情景的发展而进行，经济情景是一些压力事件或经济冲击的表现。然后将其转换为分配给构成银行信贷组合的债务人的有条件（时间点）PD。最后，一个分析或模拟模型估计了受压力事件影响的投资组合信用损失，这是对银行偿付能力进行评估所需的费用准备金和资本。这种方法的一种变体是反向压力测试——一种技术，在这种技术中，“识别可能导致机构无法运行或受到重大监管干预的损失，然后关注可能产生这些损失的情景类型”（Laker，2010）。很明显，r e alizationy（t）=-从（5.6）中恢复的d（t）描述了一种经济状况，如果相关的信贷损失立即发生并得到确认，将使主要银行在第t季度末总体上资不抵债。

我们扩展了这一基本形式的反向压力测试，以揭示可能导致主要银行违反某些指定资本比率fl-oorκ，从而触发重大监管干预的经济情景。假设以压力事件^y（t）为条件的投资组合信用损失预期在t季度末即时发生并在利润和损失中确认。那么，如果信用损失超过Qn（t）+Kn（t），则在t季度末将违反资本充足率- κRn（t）。（5.10）本条isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚25个经济情景的经验证据，比系统性风险因素的实现所描述的情况更糟，如果满足（5.11），将导致在季度末违反资本比率要求：Qn（t）+Kn（t）- κRn（t）=nXi=1δi（t）ηi（t）νi（t）Φ-1.π（t）-pρi（t）^y（t）p1- ρi（t）！。（5.11）那么，经济状况好于现实^y（t）所描述的经济情景的概率是最大的^α（t）=1- Φ^y（t）. （5.12）最后，基于宏观经济的模型将单个系统风险因素的评估转化为宏观经济指标的观察（例如，实际GDP增长、失业率、房价等）。

这一最终翻译超出了本文的范围。我们基本的压力测试方法有其局限性：它是静态的；专注于信用风险，承担市场、流动性和运营风险；未能考虑风险类别之间相互作用产生的多元化效益或复合效应；不包括发生信贷损失期间赚取的净利息收入；并没有考虑到修建壁画的可能性。然而，通过将金融危机与可能引发重大监管干预的压力事件进行比较，澳大利亚银行业经历的金融危机的严重性得到了正确的判断。表1列出了t季度末造成的最弱经济冲击^y（t），如果信贷损失是即时发生的，并在利润和损失中确认，将导致违反设定为4.0%和8.0%的资本比率。第5.1节提到了澳大利亚审慎监管局在2012年对主要银行进行的宏观经济压力测试，描述了严重且合理的经济情况，在这种情况下，所有主要银行都不会违反4%的最低一级资本要求。表1表明，在κ=4.0%的情况下，大约99.9%的经济情景，可能包括澳大利亚审慎监管局为宏观经济压力测试制定的严峻但合理的情景，不会导致主要银行在2012年突破资本充足率。即使κ=8.0%，也只有不到1.5%的经济情景会导致2012年的资本充足率下降。

在最近的危机期间，各大银行吸收信贷损失的能力总体上似乎已经“拉长”，以至于在截至2008年6月30日的季度内，0.22%（分别为3.06%）的经济情景将导致4.0%（8.0%）的资本充足率被打破。为了进行比较，表1还报告了使用低迷LGD率从（5.2）中恢复的季度变现y（t）所描述的当前经济状态，并绘制在图5和图6.6中。结论本文检验了B asel II IRB方法的模型规格。我们的实证分析采用澳大利亚银行业的ASRF模型进行测量，并将其与mac roe经济指标、国家统计数据和外部信用评级的信号进行比较，以进行基本评估。我们相信，我们的发现适用于信用风险的资产价值因素模型的更广泛类别。虽然我们的基本评估对澳大利亚当前的经济状况及其银行业的现状进行了观察，但我们没有提出模型改进，也没有得出政策影响。尽管如此，我们的观察结果可能会引发对IRB方法或相关监管政策的模型规范的争论。ASRF模型根据单个系统风险因素的实现来计算信贷损失的预期，该系统风险因素被解释为描述经济状况，以便我们使用GNU科学图书馆例行程序gsl_root_fsolver_falsepos来求解^y（t）。本文是isc Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。

未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。26评估新巴塞尔协议IRB方法：来自澳大利亚的经验证据评估监管资本费用。用ASRF模型代替信用损失，我们解决了单一系统性风险因素的实现问题，该风险因素产生了自新巴塞尔协议实施以来澳大利亚经济普遍状况的时间序列。它与实际GDP增长的时间序列具有中等强度的相关性，支持对ASRF模型进行有利的评估，以便进行资本配置、绩效归因和风险监控。由于2007-09年金融危机的深度是在巴塞尔协议II实施后达到的，我们的实证分析表明，危机引发的经济冲击给澳大利亚银行业带来了轻微的压力。然后，将用于吸收预期信用损失和针对意外信用损失持有的资本的准备金替换为ASRFM模型，并将单一系统风险因素的实现转化为违约距离，我们衡量了澳大利亚主要银行的资本化水平。总体而言，它们保持了反映外部评级机构发布的强劲信用评级的资本基础。反向压力测试也表明，各大银行有足够的能力承受比最近危机所带来的冲击严重得多的冲击。

我们对金融危机对主要银行信贷组合影响的基本评估与股票市场的评估明显不同，我们认为，由于市场参与者在危机最严重时的过度反应而产生了偏见。我们重申，自新巴塞尔协议实施以来，我们对主要银行的前一阶段经济状况和资本化水平的估计是从IRB方法规定的ASRF模型中恢复的，该方法将违约依赖性建模为一个多元高斯过程。然而，人们普遍承认，假设金融数据服从高斯分布的模型往往会低估尾部风险。如果我们用厚尾分布对违约依赖性进行建模，我们会发现，在金融危机深度发生的信贷损失对应于远离尾部的投资组合损失分布的一个分位数，因此与经济收缩性较小或扩张性较小的状态相关联。此外，更厚的尾部分布意味着违约距离更窄。我们认识到，自巴塞尔协议I实施以来，描述澳大利亚经济状况的单一系统性风险因素的实现与远离其分布尾部的观察相对应，我们无法证明ASRF模型在损益分布尾部的准确性，也无法证明其对监管资本建模的有效性。为了进行偿付能力评估，对ASRF模型的评估将涉及对经历了2007-09年金融危机全面影响的北大西洋银行管辖区进行解读。它不太可能像这里介绍的质量评估那样有利。

自2008年以来，英国银行业一直在新巴塞尔协议框架下运营。危机期间，英国银行业经历了大规模亏损，导致布拉德福德&宾利、HBOS、劳埃德银行集团、北岩银行和苏格兰皇家银行等大型银行倒闭或国有化。此外，巴塞尔银行还制定了新巴塞尔协议2.5和新巴塞尔协议I改革方案，以解决最近危机所暴露的新巴塞尔协议体系的不足。根据我们对IRB方法模型规范的评估，监管机构可以使用一种方法来监控单一系统性风险因素所描述的当前经济状态，以及监管银行吸收信用损失的能力（通过违约距离衡量）。虽然保密协议禁止我们公布个别银行的调查结果，但监管机构有权对个别银行进行分析。ASRF模型的衡量指标表明经济过热，资本基础顺周期变动，并与宏观经济表现指标相协调，这将促进监管干预。例如，可以指示银行增加巴塞尔协议III下引入的逆周期资本，以控制快速加速的信贷增长。此外，本文中流行状态的时间序列的较长历史是 Emerald Group Publishing（翡翠集团出版）已授予此版本在www上出现的权限。arxiv。组织。未经Emerald GroupPublishing Limited明确许可，Emerald不允许在其他地方进一步复制/分发或托管本文。评估新巴塞尔协议IRB方法：澳大利亚27个经济体从ASRF模型中恢复的经验证据可用于验证和校准基于宏观经济的模型，以估算条件（及时）PDs。

基于宏观经济的预测时间点PDs的模型通常将单个系统风险因素r表示为宏观经济变量和随机经济冲击的函数（Chan Lau，2006）。这一时间序列还可以为压力测试的经济情景开发提供信息，压力测试是审慎监管的标准工具。确认本研究是在澳大利亚审慎监管局（APRA）的支持下进行的。它提供了对金融监管、风险建模和数据管理方面具有专业知识的专业人士的访问，以及对澳大利亚审慎监管局从其监管机构收集的内部银行数据的访问。我们高兴地感谢澳大利亚审慎监管局执行总经理查尔斯·利特雷尔的支持和鼓励，以及他对本文初稿的建设性意见。信贷风险分析团队的安东尼·科尔曼（Anthony Coleman）和盖伊·伊斯特伍德（Guy Eastwood）在实证分析设计和结果审查方面提供了宝贵的意见。由Steve Davies领导的统计团队为实证分析提供了数据支持，并审查了pap r是否符合保密协议。最后，我们感谢由Bruce Arnold领导的研究团队，感谢他们在研究与审慎监管机构相关的课题方面做出的贡献。这项研究获得了澳大利亚研究生奖和由资本市场合作研究中心和澳大利亚审慎监管局赞助的奖学金形式的财政支持。参考Allen，D.E.和R.Powell（2012）。澳大利亚银行不断变化的违约风险。澳大利亚管理杂志37（2），297-325。Artzner，P.，F.Delbaen，J.-M.Eber和D.Heath（1999年）。一致的风险度量。数学金融9（3），203–228。澳大利亚审慎监管局（2007年12月）。

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