2022年12月 墨西哥 金融部门评估规划 关于系统性风险分析和压力测试的技术说明 国际货币基金组织的报告没有。22/359 本关于墨西哥FSAP系统性风险分析和压力测试的技术说明由国际货币基金组织的一个工作人员团队编写 ,作为与成员国定期磋商的背景文件。它基于2022年7月完成时的可用信息。 本报告的副本可从以下网址向公众提供 国际货币基金组织(imf)92780年出版服务的邮政信箱华盛顿特区20090电话:(202)623-7430传真:(202)623-7201 电子邮件:publications@imf.org网站:http://www.imf.org价格:每份印刷本18.00美元 国际货币基金组织(imf)华盛顿特区 ©2022国际货币基金组织(imf) 墨西哥 2022年11月9日 金融部门评估规划 技术报告 系统性风险分析和压力测试 本技术说明由基金组织工作人员在2022年6月国际货币基金组织-世界银行金融部门评估计划(FSAP)联合访问墨西哥的背景下编写,该任务由国际货币基金组织维克拉姆·哈克萨尔(国际货币基金组织)和世界银行伊利亚斯·斯卡姆内洛斯(世行)率领,并由国际货币基金组织货币和资本市场部以及金融和市场全球实践局监督。世界银行。它包含支持FSAP调查结果和建议的技术分析和详细信息。有关FSAP的更多信息,请访问http://www.imf.org/external/np/fsap/fssa.aspx 准备的 货币和资本市场部门 内容 术语表5 执行概要7 介绍10 A.Macrofinancial上下文10 B.金融部门结构11 C.银行业最近的表现14 MACROFINANCIAL风险:范围和场景22 A.该国分析的范围22 B.Macrofinancial场景24 偿付能力压力测试26 A.概述26 B.国际货币基金组织(IMF)自上而下的压力测试:方法27 C.国际货币基金组织(IMF)自上而下的压力测试:结果33 D.政策建议41 流动性压力测试42 A.概述42 B.电感电容电阻测量和NSFR43 C.现金流分析49 D.政策建议52 关联度分析53 A.网络分析跨境银行联系53 B.国内金融系统互联性54 企业风险分析56 A.概述56 B.方法58 C.结果60 整个系统的流动性分析65 A.概述65 B.促进全系统流动性的代理人概述68 C.方法70 D.结果77 E.敏感性分析和政策实验 80 年引用 111 数据 1.金融和银行业的资产 12 2.金融市场规模 12 3.财务稳健性指标 15 4.银行业系统的性能 16 5.金融市场的发展 18 6.私人部门债务杠杆和服务 19 7.系统性风险分析的组件 22 8.该国压力测试场景 25 9.银行偿付能力压力测试结果 35 10.偿付能力压力Test-NII影响的贡献36 11.偿付能力压力测试—先生影响风险类37 12.偿付能力压力测试——非利息收入预测37 13.商业模式的风险38 14.银行偿付能力压力测试—敏感性分析结果39 15.从Fintech-related风险分析结果41 16.拉开信贷额度44 17.电感电容电阻测量试验结果所有货币46 18.电感电容电阻测量测试Results-FX/美元48 19.银行现金流分析结果50 20.反向现金流分析—流动性压力距离指标51 21.外国的墨西哥银行和墨西哥53 22.跨境银行危机54 23.金融系统互联性55 24.各实体之间的传染和脆弱性指数分布57 25.非金融企业的利息覆盖率和杠杆率57 26.R2交叉验证组61 27.基于企业EDF的随机森林估计的Shapley值62 28.沙普利值相关的公司规模和杠杆63 29.交叉验证组的信息64 30.贸易和金融开放65 31.跨部门互连66 32.存款、债券和股票67 33.系统范围的Liquidity-A的比较方法68 34.部门资产负债表69 35.持续的债务证券70 36.债务证券及孖展仓位的数据输入71 37.工作流系统流动性分析72 38.全系统流动性分析的叙事设计74 39.全系统流动性分析的冲击校准75 40.市场估值冲击债券76 41.市场出清的等级76 42.整个系统的流动性分析的结果78 43.比较的相关因素79 44.对整个系统的流动性压力80 45.全系统流动性分析的政策实验81 表 1.关于系统性风险分析和压力测试的建议9 2.金融体系结构13 3.COVID-19危机期间的货币和金融部门应对措施17 4.财务稳健性指标20 5.商业银行贷款和递延贷款类别贷款21 6.该国压力测试场景26 7.信用风险敞口分割29 8.在大流行期间信贷额度的进化44 9.银行流动性压力测试结果46 10.企业资产负债表数据的总结58 11.企业部门分析中的解释变量列表59 附录 I.该国的风险评估矩阵82 II.压力测试矩阵83 III.开发银行和非银行金融机构的信贷和市场风险91 IV.卫星模型的估计92 V.LCR-Based压力场景参数99 VI.现金流分析场景参数107 术语表 反弹道导弹墨西哥银行协会AT1附加一级Banxico墨西哥银行(中央银行)CAR资本充足率 cb中央银行 cbdc央行数字货币 CEB银行业稳定委员会CET1核心股票一级 CNBV国家银行和证券委员会 covid冠状病毒病cvar条件风险价值星展银行发展银行 D-SIBs国内系统重要性银行ELA紧急流动性援助新兴市场的新兴市场 fmi金融市场基础设施 FSAP金融部门评估计划FSB金融稳定委员会投资策略基金会财务稳健性指标 外汇汇率 雀鳝growth-at-risk 国内生产总值占国内生产总值(gdp)评估全球金融稳定报告》 G-SIB全球系统重要性银行HQLA优质流动资产 国际财务报告准则国际货币基金组织国际货币基金组织计划中银行存款保险和解决机构 IRB基于内部评级的监管方法LCR流动性覆盖率ltv贷款价值 MCM货币和资本市场部,国际货币基金组织MXP墨西哥比索nbfi非银行金融机构 nfc非金融企业 NGFS绿色金融体系不良贷款网络nsfr巢稳定资金比率 pd违约概率坑时间点 ram风险评估矩阵roa资产回报率罗伊股本回报率 风险权重风险加权资产 SHCP财政和公共信贷部SIB系统重要性银行 中小企业中小企业圣压力测试 sta标准化管理方法阀杆压力测试矩阵td自上而下的 钱总吸收损失的能力 ttc贯穿整个周期世界银行世界银行 报告《世界经济展望》 执行概要1 墨西哥拥有有弹性的金融体系,但金融包容性水平较低。金融体系规模小于同行国家,由多年来拥有大量资本和流动性缓冲的商业银行主导。尽管有这些缓冲和银行业的高盈利能力,但由于供求因素,信贷增长一直很低,银行主要针对经济的主要部门。COVID-19大流行对金融体系的影响有限,反映了流动性的恢复以及全球和国内政策的支持。 墨西哥面临的主要风险是全球金融危机以来全球流动性状况首次持续收紧,加上增长放缓和通胀上升的风险。.经济复苏缓慢,通货膨胀率创历史新高。在这种情况下,全球和国内金融状况无序收紧的可能性可能会进一步削弱经济活 动,通过增加企业违约侵蚀银行的净息差,引发汇率波动,并推动墨西哥全系统的流动性压力。这些风险,加上可能再次出现的大流行浪潮,可能会通过供应链渠道恶化通胀前景,支撑了压力测试不利情景的说法。 银行能够抵御严重的宏观金融冲击。在不利的情况下,样本中大多数银行的资本和流动性比率仍将高于最低要求,一些银行的缺口有限。强劲的息差和充足的资本缓冲,稳固的内部资本生成能力确保该系统能够承受严重冲击。银行系统的流动性由高起始流动性比率保证,特别是对系统性银行而言。 但偿付能力和流动性压力测试确定了需要密切监控的一些领域。银行向企业提供的大量应急信贷额度被确定为偿付能力和流动性压力测试中的一个关键弱点,尽管其中大多数是可撤销的信贷额度,这减轻了风险。这些或有信贷额度的风险敞口在银行之间分布不均,在某些情况下,在危机期间可以迅速和同时触发,从而减少系统的缓冲。重要的是要 确保在资本和流动性要求方面捕获相关风险。大额敞口和其他集中风险以及银行特定业务模式相关风险也值得密切监测和监管关注。最后,当局应该监控高净值个人的零售存款部分,以寻求更高的收益率,这些收益可能表现得像批发存款,容易流出。 1本技术说明由DimitriosLaliotis(牵头)、PriscillaToffano(流动性和全系统流动性)和XiaodanDing(偿付能力和全系统流动性)、KevinWiseman(企业风险分析)、PadamjaKhandelwal和LuZhang(互联性分析)以及SujanLamichhane(偿付能力)在VikramHaksar和HeedonKang(均为IMF)的指导下编写。该团队感谢Banxico和CNBV在这次演习中的出色合作,特别是在由于COVID大流行而任务在早期阶段进行的挑战性偏远环境中。 一个新的全系统流动性框架被用来识别商业银行以外的系统中潜在的流动性压力。这一框架是对标准流动性和相互关联性分析的补充,其发展源于这样一种理解,即仅仅确保单个部门或机构的复原力来保护整个系统的稳定性是不够 的。全系统的流动性分析能够追踪经济中各主体之间的流动性联系,并了解流动性冲击的传导渠道和放大机制。它还允许评估系统的流动性能力并进行一些政策反事实实验。 结果表明,商业银行通过支持所有其他主体的流动性需求来确保金融体系的流动性.商业银行通过回购交易向其他代理提供流动性,从而起到减震器的作用。即使在最严重的叙述下,它们也只显示出边际流动性短缺。 另一方面,开发银行在压力时期似乎更容易受到约束性流动性限制(例如,商业银行的强制性LCR或投资基金的最低流动性缓冲)的考虑。.在约束性约束下,一些代理人的流动性缺口可能更大,因为流动性过剩的代理人可能不太愿意 展期现有的融资交易,因此,扩大了开发银行负债方面的压力条件。同样,政策分析还表明,促进投资基金参与回购市场可以增强全系统的弹性和流动性条件。 在不利的情况下,企业违约率将上升,这与银行偿付能力压力测试一致。机器学习工具用于对企业违约风险进行建模,因为它们在捕获非线性以及与企业风险相关的变量之间的相互作用效应的能力方面优于线性回归。这些模型的 结果指出,在不利压力情景中,企业违约路径将更强劲,并要求对压力情景的潜在影响更加谨慎,因为金融收紧力度更大。 表1.墨西哥:关于系统性风险分析和压力测试的建议 建议和负责任的政府 时机* 优先级** 1.通过第二支柱要求应用适当校准的资本附加,解决银行特有的风险状况;加强对集中风险和商业模式的审慎监管;(中新社)。 NT H 2.密切监测或有信贷额度的动态并评估相关风险(Banxico,CNBV)。 NT H 3.将流动性分析纳入监管审查流程(SRP),以告知银行的支柱2资本要求(Banxico、CNBV )。 太 米 4.继续弥合数据差距的工作(重点是IFRS9和完整的IRB模型应用),并进一步加强数据报告和建模能力(CNBV,Banxico)。 太 米 5.改进流动性压力测试框架中的稳健性检查,以解决可能表现为批发存款的那部分零售存款(高净值个人)(Banxico)。 NT 米 6.利用精细收集的数据建立定期到期阶梯模板,并利用现金流进一步补充当前的压力测试框架(Banxico)。 NT 米 7.考虑纳入和调整全系统的流动性分析,最好是在实体层面,以监测不同主体对流动性压力的相对贡献,并确定和评估可以加强系统对流动性冲击的弹性的政策(Banxico)。 太 米 *C:连续;I:立即(<1年);新界:短期(1-2年);MT:中期(3-5年)。**H:高;M:中等;李:低。 介绍 A.Macrofinancial上下文 1.墨西哥经济正在从几十年来最严重的衰退中逐渐复苏 。2020年经济增长萎缩8.1%,是G20中最低的。