本文编译自GARP风险智库 Risk Weighted主题博客“The Rise of Conjectural Risk Management”一文。作者 Tony Hughes是一位专业的风险建模专家。他在北美、欧洲和澳大利亚拥有超过20年的高级风险管理专业人士的实务经验，专注于模型风险管理、模型构建/验证和量化气候风险解决方案。他经常在UnpackingClimateRisk.com上撰写有关气候相关风险管理问题的文章。
如今，压力测试的预测和预期信贷损失的计算大多仍然依赖于推测性情景，而忽视了经验数据。本世纪以来，情景分析发生了哪些变化？当下应用的情景分析对风险管理到底产生了积极还是消极的整体影响？
自全球金融危机（GFC）以来的15年里，情景分析已经成为关注焦点。它不仅是预期信贷损失预测的核心组成部分，而且也是全球各地监管机构和银行内部压力测试的核心。
事实上，我认为过去十五年中风险管理实践中最重要的变化是基于情景的压力测试的兴起。但是，假设性的情景分析作为一种风险管理工具到底是多有效呢？
毕竟，银行倒闭仍然是一个反复出现的问题。那么，风险经理现在是否真正能更好地预测金融灾难 —— 特别是针对极为罕见和前所未有的事件？
我们稍后将尝试回答这些重要问题，首先让我们考虑一下是如何走到这一步的。
全球金融危机及其后果
最近，我对全球金融危机进行了反思，试图找出银行风险管理在随后几年发生的变化。当时处于事件中心的那批人，如今正逐渐迈向退休，他们经常收到——也经常拒绝——关于房地产市场问题的定期警告。
"房价下跌总是局限于当地市场，"这是人们对这些警告的普遍反应。一些银行家还提到其投资组合的地域多样性，同时强调 "抵押贷款危机从未引发全国或全球经济衰退"。
我们知道结果如何。
实际上，在全球金融危机仍在肆虐的时候，就已经开始努力加强人们对银行系统的信心，随后演变成现在全球监管机构普遍采用的定期资本充足率测试。
这种方法被认为非常有效，以至于国际会计机构采用了它来计算《国际财务报告准则》第 9 号和CECL中 的预期损失。监管机构还使用这种方法来评估气候风险，2023 年，在硅谷银行及其几家同行倒闭后，监管机构提出了新的情景来评估流动性。
在全球金融危机之前，面对传闻和恐慌情绪，典型的银行家会拒绝风险经理的顾虑，除非有历史先例为证。现在，通过情景分析，他们有了一条可以被视为采取行动的途径。
然而，这样的操作是否会对金融危机前负责次级抵押贷款的高管们产生影响，这是一个难以回答的问题。
当时，监管机构很难为了限制行业行为而采取任何行动，特别是因为布什政府正试图增加住房所有权的比率。此外，银行自己也不会根据这样的压力测试结果采取行动，因为他们将失去市场份额，错失当时似乎很可能获得的大笔收益。
如果这些恐慌原因是确凿存在的，情况可能会有所不同。如果政治家、监管机构和银行家能够获取明确的历史案例，从而利用可靠的经验数据构建压力情景，那么采取行动的正当理由将会更加充分，也有可能避免危机发生。
当然，历史上也不乏决策者不吸取前人教训的例子。
“前瞻性” 情景分析的无效性
现在，我们鼓励银行应用假设情景进行个体化压力测试。毫无疑问，未来将会出现新的头条新闻或事态发展，可以合理地被视为对银行业务构成威胁——而情景分析将被用来探索其影响。
普遍的假设是，前瞻性的情景分析即使不依赖于经验数据，也能引发董事会的讨论。简而言之，人们相信，让风险经理量化威胁的影响——无论其可靠性如何——会使机构更具弹性。但是，如果压力测试对银行的战略或管理方式没有任何影响，情况真的如此吗？
显然，如果压力测试促使银行增加其资本持有量，将增强其弹性。同样，分析过去应激事件的数据将使相关风险得以更好地管理。例如，一个假设性的银行在2024年涉足次级抵押贷款，理论上将比首次经历时做出更好的决策。
但这些并不是假设性风险管理的例子，也就是当今非常流行的情景分析。
为了想象这种情景分析在实践中的应用，假设一位风险经理发现了银行投资组合中一个曾经盈利的部分面临着新的威胁。高层管理人员还不知道，但这个威胁虽然看似遥远，但有朝一日可能会导致整个业务陷入困境。
在这种情况下，风险经理能说或做些什么来说服老板们投资组合是危险的，他们应该改变方向？情景分析会有帮助吗？需要注意的是，假设分析不能基于经验模型，而必须是推测性或理论性的。
在这个简单的例子中，老板们了解面临的威胁，并进行了讨论，还获得了准确的压力情景分析。根据推测性风险管理的原则，我们还假设银行的程序迄今为止是无可挑剔的 ——也就是说，他们已经采取了所有适当的措施来加强业务抵御威胁。
因此，若要实时解决这一问题，就必须关闭或调整盈利业务，而这仅仅是基于一种直觉。即使威胁有可能带来灾难，预感也不足以说服业务主管对银行的盈利战略进行有意义的调整。
当然，在某些情况下，包括银行在内的机构也会对推测性威胁做出回应，并成功地使其业务更加稳健。但这些情况通常与可以在不干扰机构核心任务的情况下进行改变的重要功能相关。比如，强化信息技术系统以应对网络威胁，培训员工以应对业务中断（如大流行），这些都是常见的例子。
进一步的想法
在全球金融危机之后的前几年，情景分析的发展尚未进入推测性阶段。行业的重点是改进数据收集过程，并建立建模能力，以满足监管机构的新期望。情景建模的实践主要集中在复制全球金融危机的轮廓上，明显是建立在可观察的历史基础上。
然而，随着时间的推移，情景分析被要求承担越来越多的责任。人们不再关心如何管理上一次的经济衰退，而是想要集中精力于下一次危机的潜在原因。尽管情景分析已经被广泛使用，但监管机构和风险经理仍然依赖它，即使它们离任何可靠的实证基础越来越远。
到了 2024 年，金融服务业的许多部门对情景分析抱有相当大的信心。问及原因，他们会告诉你，情景模拟有助于激发董事会的讨论，让经理们思考那些原本可能未能意识到的威胁。
然而，很难想象这些被感知的“好处”能以任何实质性的方式增强金融机构的应变能力。想想过去15 年里我们所见到的银行倒闭案例，这一点就很清楚了。
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