IMF-金融行業(yè)評(píng)估計(jì)劃：關(guān)于銀行壓力測(cè)試和氣候風(fēng)險(xiǎn)分析的技術(shù)說(shuō)明（英譯中）

關(guān)于銀行壓力測(cè)試和氣候風(fēng)險(xiǎn)分析的技術(shù)說(shuō)明國(guó)際貨幣基金組織.出版服務(wù)郵政信箱92780.華盛頓特區(qū)20090電話202）623-743銀行壓力測(cè)試與氣候風(fēng)險(xiǎn)分析www.imf.org/externalA.宏觀金融發(fā)展9C.沉積物濃度敏感性分析20.沿海洪水估算23.氣候風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果VIII.蒙特卡羅模擬過(guò)程33AML/CFT反洗錢(qián)/打擊資助恐怖主義AR6第六次評(píng)估局4455執(zhí)行摘要1馬爾代夫8家銀行的季度資產(chǎn)負(fù)債表監(jiān)管數(shù)據(jù)。已識(shí)別的漏洞受到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣。分析的風(fēng)險(xiǎn)有信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)為不良貸款盡管馬爾代夫的經(jīng)濟(jì)從大流行引起的收縮中強(qiáng)勁反彈，但宏觀和金融脆弱性仍然存在。由價(jià)格補(bǔ)貼的財(cái)政支出增加以及經(jīng)常賬戶赤字?jǐn)U大，財(cái)政和外部脆弱性上升。此外，對(duì)國(guó)有企業(yè)（SO支持和官方市場(chǎng)持續(xù)的外匯短缺導(dǎo)致國(guó)內(nèi)財(cái)政融資需求增加，并進(jìn)發(fā)展相關(guān)，系統(tǒng)性金融脆弱性變得更加突出，其中包括主權(quán)銀行關(guān)在這些宏觀金融發(fā)展的背景下，F(xiàn)SAP發(fā)現(xiàn)了一些額債務(wù)，這些債務(wù)越來(lái)越多地由銀行通過(guò)增加主權(quán)證券的持有和對(duì)國(guó)策進(jìn)一步激勵(lì)了主權(quán)債務(wù)在銀行資產(chǎn)負(fù)債表上的積累，特別是通過(guò)對(duì)重（RW）。此外，當(dāng)前包括外幣在內(nèi)的公共債務(wù)償還軌跡，加上外匯流入可能下降，對(duì)管理官方儲(chǔ)備構(gòu)成了率范圍調(diào)整，影響國(guó)有企業(yè)和貨幣錯(cuò)配的企業(yè)。租賃公司使用廣泛的租賃和租購(gòu)計(jì)劃對(duì)耐用消些不受監(jiān)管，從而使經(jīng)常性的家庭付款義務(wù)被低估。銀行也暴露于大型企業(yè)客戶，個(gè)別銀行接壓力測(cè)試適用于非復(fù)雜銀行部門(mén)的通常FSAP范圍。Thequalityofsmacrofinancialscenares,inc.對(duì)于自上而下的償付能力壓力測(cè)試，使用2010-2022年期間的季度銀行面板數(shù)據(jù)估計(jì)了不良貸款與宏觀經(jīng)濟(jì)變foreachstresssceario,adadditioalprovisioige息也將達(dá)到稅后收入，因此銀行資本也將發(fā)生變化。然后應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)（RWA）的預(yù)測(cè)獲得了.通過(guò)納入主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析，增強(qiáng)了償付能力壓力測(cè)試的嚴(yán)重情景。此外，還進(jìn)行了信貸集以考慮對(duì)大型公司客戶的敞口。此外，在資本充足率的替代,從而大大提高了RWA并降低了資本充足率。壓力測(cè)試結(jié)果廣泛證實(shí)了已識(shí)別的漏洞并對(duì)其進(jìn)行了量化。雖然銀行體系似乎對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊具有彈性，但對(duì)主權(quán)沖擊和/或集中風(fēng)險(xiǎn)的彈性較小。銀行的償付能力主要受到嚴(yán)重情景的影響，其中還包括主權(quán)國(guó)內(nèi)債務(wù)交氣候風(fēng)險(xiǎn)分析考慮了在三種氣候情景下沖擊銀行不動(dòng)產(chǎn)相關(guān)貸款的微觀方法。Coastalfloodshazardswasconsidered77雖然世紀(jì)中葉氣候?qū)︺y行系統(tǒng)的影響被認(rèn)為是溫和的，但對(duì)世紀(jì)末影響和可保性問(wèn)題的考慮到本世紀(jì)中葉國(guó)家損失分布的第99百分位世紀(jì)末，主要由于海平面上升，它們可能會(huì)大大加劇。隨著再保險(xiǎn)保費(fèi)的上漲，該國(guó)將來(lái)可能會(huì)件的有限或無(wú)再保險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。改善數(shù)據(jù)的粒度和覆蓋范圍，以及啟動(dòng)氣候風(fēng)險(xiǎn)分析，將有助于更融部門(mén)對(duì)氣候的影響。雖然分析利用了全球和地方數(shù)據(jù)來(lái)源，但國(guó)家和金融系統(tǒng)需要更好的數(shù)據(jù)改善氣候數(shù)據(jù)的粒度和覆蓋范圍、國(guó)家和金融系統(tǒng)的地理風(fēng)險(xiǎn)以及與氣候。A.宏觀金融發(fā)展,財(cái)政和外部脆弱性仍然很高。對(duì)國(guó)有企業(yè)（SOE）的持續(xù)財(cái)政支持，特別是對(duì)住房開(kāi)發(fā)公司（HDC）的投資項(xiàng)目的支持，增加了財(cái)政脆弱性。因此，不斷上升的財(cái)政融資需求正在通過(guò)國(guó)內(nèi)債務(wù)發(fā)行和貨幣融馬爾代夫金融管理局（MMA）和國(guó)內(nèi)銀行系統(tǒng)的主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)敞口。官方外匯（FX）市場(chǎng)短缺的惡化反映了進(jìn)口密集型投資，與大流行相關(guān)的公共支出增加以及MMA和國(guó)內(nèi)薄弱的流動(dòng)性管理主要的宏觀金融脆弱性源于中央政府和國(guó)有企業(yè)的高額債務(wù)，這些債務(wù)越來(lái)越多地由的主權(quán)證券和急劇增加的國(guó)有企業(yè)貸款來(lái)融資。同時(shí)，銀行對(duì)主權(quán)債務(wù)的需求有所增加，受到當(dāng)前激勵(lì)，特別是通過(guò)對(duì)包括外匯計(jì)價(jià)在內(nèi)的國(guó)內(nèi)主權(quán)票據(jù)的零風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重（務(wù)償還軌跡，加上進(jìn)口成本可能增加和外匯流入下降，可能會(huì)耗響國(guó)有企業(yè)和貨幣錯(cuò)配的企業(yè)。租賃公司對(duì)耐用消費(fèi)品的融資，其中一些是不受監(jiān)管的，使用廣泛,以及政府的租金自付計(jì)劃，使經(jīng)常性的家庭支付義務(wù)被低估-一個(gè)數(shù)據(jù)缺口應(yīng)該迅速縮小。最后，系統(tǒng)性流動(dòng)性管3.馬爾代夫的金融體系相對(duì)于經(jīng)濟(jì)來(lái)說(shuō)是龐大的，而且相當(dāng)集中。銀行占據(jù)主導(dǎo)地位，占系統(tǒng)資產(chǎn)的。7%BML50%MCB匯豐6%4%7%BML50%MCB匯豐6%4%建立地方國(guó)有銀行占銀行系統(tǒng)資產(chǎn)的一半銀行系統(tǒng)結(jié)構(gòu)2022年銀行系統(tǒng)資產(chǎn)百分比SBI7%7%另外兩家國(guó)有銀行是外資銀行，兩家是民營(yíng)國(guó)內(nèi)銀行，三家是分行/子公司。私人國(guó)內(nèi)11%分支子公司分支5%9%9%國(guó)有75%4.銀行的資產(chǎn)配置反映了主權(quán)銀行之間日益增長(zhǎng)的聯(lián)系。到2022年，貸款投放已減少到系統(tǒng)總資產(chǎn)的37%（低于2010年的60.5而投資（主要是政府證券）已增長(zhǎng)到總資產(chǎn)的近30高于2010年的16.1%)款。銀行越來(lái)越有可能通過(guò)大型基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目達(dá)到高敞口限額，這些項(xiàng)目通常需要外幣，這是公司貸款在一些銀行，投資是主要業(yè)務(wù)貸款占37%，投資占總資產(chǎn)的30%0 月月這給主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)了巨大的敞口但可以解釋系統(tǒng)的盈利能力2021年平均資產(chǎn)回報(bào)率百分比0占Reg.Capital的百分比，截至2022年12月馬爾代夫塞舌爾斯里蘭卡尼泊爾巴基斯坦毛里求斯印度孟加拉國(guó) 業(yè)（34和建筑業(yè)（18.5而個(gè)人貸款（13.7但不良貸款主要用于旅游業(yè)（60和商業(yè)（17.3不良貸款率分別為10.6和不良貸款率低、下降和過(guò)度配置FC中有大量不良貸款非Perf.貸款和貸款損失準(zhǔn)備金占貸款總額的百分比20按逾期天數(shù)劃分的貸款總額十億MVR5-不良貸款占總貸款不良貸款占總貸款LLR占總貸款 外幣0-59天u180-359天60-89天360+天當(dāng)?shù)刎泿?0-179天720+天 86420大多數(shù)貸款在旅游和建筑業(yè)按部門(mén)和貨幣分類的貸款總額百萬(wàn)MVR外幣當(dāng)?shù)刎泿?大多數(shù)不良貸款都在旅游和商業(yè)部門(mén)。按部門(mén)和貨幣劃分的不良貸款百萬(wàn)MVR10.60.40.20外幣當(dāng)?shù)刎泿?.8 匯是稀缺的，因?yàn)榭捎眯匀Q于中央銀行的分配或平行市場(chǎng)的溢價(jià)?？紤]到期限短且缺乏政府證 86 864208040貸款對(duì)存款(LTD)貸款對(duì)存款(LC)貸款對(duì)存款（外匯） 流動(dòng)性過(guò)剩放在短期證券上 流動(dòng)性過(guò)剩放在短期證券上占總資產(chǎn)的百分比，截至2022年12月外匯供應(yīng)稀缺，取決于央行的分配Totalreserves在幾個(gè)月的進(jìn)口中，截至2021年12月1/塞舌爾巴基斯坦斯里蘭卡馬爾代夫 這主要與短期資金相匹配68400 按貨幣分列的資金來(lái)源 億當(dāng)?shù)刎泿牛刂?022年12月u當(dāng)?shù)刎泿磐鈳?.該系統(tǒng)看起來(lái)資本充足，盡管資本比率因持有零風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的大量政府票據(jù)而偏向上升。全系統(tǒng)資本充足率轄區(qū)一樣，對(duì)政府證券的投資是零風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)的。鑒于銀行與主權(quán)之間的關(guān)系已經(jīng)加劇，如果出現(xiàn)嚴(yán)主權(quán)壓力，銀行資本將偏向向上，并可能迅速侵蝕。根據(jù)FSAP對(duì) 該系統(tǒng)似乎大寫(xiě)。.監(jiān)管資本與RWA保持同步。監(jiān)管資本十億MVR和RWA的百分比馬爾代夫塞舌爾毛里求斯巴基斯坦斯里蘭卡尼泊爾孟加拉國(guó)010203 40-Jun-SJ3DJun60%Jun-SJ3DJun20%0%RWA監(jiān)管資本RWA資本充足率(rhs)資本充足率(rhs)較長(zhǎng)期限、收益率較低的債券（表2iii）現(xiàn)金流錯(cuò)配流動(dòng)性壓力測(cè)試和巴塞爾協(xié)議III流動(dòng)性覆蓋率的計(jì)算以及存款集中風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)試iv）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析，特別是利率風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試，評(píng)估在貸款和融資利率對(duì)稱上升的情況下，期限錯(cuò)配對(duì)凈利息收入的影響，以及外幣風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試，評(píng)估假定貶值對(duì)銀行外匯凈敞口頭寸（。FSAP沒(méi)有進(jìn)行互聯(lián)性壓力測(cè)試，因?yàn)闆](méi)有正常運(yùn)行的銀行間市場(chǎng)，也沒(méi)有對(duì)證券組合中的按9.壓力測(cè)試的監(jiān)督數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞參半。按主要經(jīng)濟(jì)部門(mén)細(xì)分的貸款數(shù)據(jù)僅從210.償付能力壓力測(cè)試基于三種情景(圖新預(yù)測(cè)。嚴(yán)重壓力情景是一種定制的危機(jī)情景，假設(shè)重大的外部壓力會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的短期衰退，再致貶值（20和國(guó)庫(kù)券與債券的國(guó)內(nèi)債務(wù)交換（意味著面值減少25。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型（見(jiàn)附錄）只發(fā)三種（嚴(yán)重壓力）情景（圖6）。.關(guān)鍵宏觀經(jīng)濟(jì)和金融變量的基線情景，該情景基于國(guó)際貨幣基金組織截至2.建立在適度情景基礎(chǔ)上的嚴(yán)重壓力情景，并考慮到更嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)下滑，與RAM一致的全球和國(guó)內(nèi)金融狀況的額外收緊，以及銀行持有的國(guó)內(nèi)債務(wù)（國(guó)庫(kù)券）6.為個(gè)別亞洲和太平洋經(jīng)濟(jì)體，包括太平洋島國(guó)和小國(guó)量身定制。這兩次沖擊分別是全球金融沖擊，導(dǎo)致全球金融狀況進(jìn)一步收緊（美國(guó)國(guó)債13.使用2010-2022年期間的逐行季度面板數(shù)據(jù)估計(jì)了不良貸款與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系。最初，濟(jì)部門(mén)劃分的不良貸款比率是根據(jù)相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行回歸的。由于部門(mén)回歸沒(méi)有產(chǎn)生重大游業(yè)，美元化和外匯對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性的重要性，估計(jì)重新集中在按貨。14.不良貸款模型發(fā)現(xiàn)，只有通貨膨脹和進(jìn)NPLFct=β0+β1NPLFcii,t?1+β2InIIlatIIonii,t?1+β3GIm模型結(jié)果證明是非常重要的（表2并且使用面板數(shù)據(jù)估計(jì)對(duì)不良貸款率進(jìn)行了逐(0.039)’’’(0.540)’’’(0.054)’’(0.042)’’’(0.556)’’(0.028)’’’16.在估計(jì)樣本外期間的不良貸款金額后，計(jì)算17.除撥備外，預(yù)計(jì)銀行的撥備前收入、稅收和股息也將達(dá)到銀對(duì)資本充足率影響的計(jì)算18.Theprojectedcapitaladeq率的變化是由于分子的預(yù)測(cè)變化——銀行從稅后利潤(rùn)減去股息（如上所述，在壓力測(cè)試中,并且由于信貸增長(zhǎng)較低，壓力情景的RWA路徑略低（表3）。11可19.還對(duì)信貸集中帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)試。該測(cè)試假設(shè)每家銀行的通過(guò)類別中五個(gè)最大的貸款敞口遷移主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)在償付能力壓力測(cè)試中的整合20.主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)也被納入償付能力壓力測(cè)試。主權(quán)敏感性分析考慮將國(guó)庫(kù)券交換為期限更長(zhǎng)的國(guó)庫(kù)券，這些國(guó)庫(kù)券的票息也低于現(xiàn)有證券。具體來(lái)說(shuō)，該測(cè)試假設(shè)將剩余期限中位數(shù)約為值，并確認(rèn)為損失，在嚴(yán)重情況下，這些損失被添加到額外的準(zhǔn)備金中。主權(quán)敏感性分析描述了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的潛在調(diào)整僅大量投資于馬爾代夫的一般政府證券，而且還持有大量以外幣計(jì)價(jià)的國(guó)庫(kù)券和債券，其風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資22.銀行的不良貸款率預(yù)計(jì)在基線壓力場(chǎng)景中的NPLLC比率路徑RWA的百分比壓力情景下的不良貸款率路徑RWA的百分比ModerateModerateModerate16%14%12%10%4%8%3%2%2%0%0%7%6%6%4%基線嚴(yán)重嚴(yán)重基線23.由此產(chǎn)生的額外貸款損失準(zhǔn)備金很容易被充足的撥備前收入所抵消。額外不良貸款的貸款損失準(zhǔn)備金（在24.償付能力壓力測(cè)試的結(jié)果證實(shí)，銀行較不容易受到信用風(fēng)險(xiǎn)的影響比它們對(duì)主權(quán)銀行關(guān)系可能瓦解的影持不變，因?yàn)榧词乖趬毫ο?，較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)備金也很容易被非常高的撥備前收入吸收，并且還被假 50%60%50%40%30%20%0%總資本充足率（CAR） 一級(jí)資本比率（T1R）40%30%20%0% 50%60%50%40%30%20%0%總資本充足率（CAR） 一級(jí)資本比率（T1R）40%30%20%0% 543210 Taxes Dec-22Dec-23 50%40%30%20%0%總資本充足率（CAR） 一級(jí)資本比率（T1R）50%40%30%20%0% 一級(jí)資本/生息資產(chǎn)一級(jí)/總資產(chǎn) 5 43210 TaxesTaxes嚴(yán)重情景50%40%30%20%0%總資本充足率（CAR） 0.070 0.0600.0500.0400.0300.0200.0100.000 40%30%20%0% 一級(jí)資本/生息資產(chǎn)一級(jí)/總資產(chǎn)日日日日日日1`525.由于在嚴(yán)峻的情況下資本頭寸急劇下降，幾家銀行將違反適用的監(jiān)管單一敞口限額評(píng)估團(tuán)評(píng)估了每家27.獨(dú)立的主權(quán)敏感性分析模擬了強(qiáng)大級(jí)市場(chǎng)或信用違約掉期（CDS），使用貼現(xiàn)現(xiàn)金流分析對(duì)國(guó)庫(kù)券的面值進(jìn)行統(tǒng)一削減，并在嚴(yán)重情況下將其添加到28.發(fā)現(xiàn)信貸集中風(fēng)險(xiǎn)很高。假設(shè)將通行證類別中的五個(gè)最大債務(wù)人遷移到不合格類別并沒(méi)有使任何銀行違反29.外匯貸款的間接信用風(fēng)險(xiǎn)似乎相當(dāng)大，但無(wú)法量化。大多數(shù)銀行不會(huì)向沒(méi)有相應(yīng)外匯收益00 30.自下而上的壓力測(cè)試結(jié)果表明，銀行通常不會(huì)期望假設(shè)的沖擊會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。從八家銀行中的七了完整的結(jié)果。這些表明，盡管幾家銀行預(yù)計(jì)自上而下的壓力測(cè)試相似的嚴(yán)重情況下，盡管兩家銀行預(yù)計(jì)其利率將增加一倍以上。同樣，高的盈利能力和壓力下不斷惡化的底線，大多數(shù)銀行的資產(chǎn)回報(bào)率被削減約一半，兩家銀行甚至預(yù)期利潤(rùn)為負(fù)（見(jiàn)圖a)Presentation:Differentbankspresentsdifferentmetricsandindifferentformat.Somebankspresentallmtimeseriesperscenario,whileothers,allscenariometricspersyd)初始水平：2022年銀行的初始水平始終與MMA為FSAP提5.0%-5.0%5.0%-5.0%壓力情景下的資產(chǎn)增長(zhǎng)路徑年百分比 10.0% 0.0%-10.0%12月2212月2312月2412月25自上而下的基線自下而上的基線20.0%10.0%00% .00% 自上而下的基線12月24日12月25日自下而上的基線應(yīng)力場(chǎng)景中的CAR路徑RWA的百分比60.0%55.0%50.0%45.0%40.0%35.0%30.0%12月22日12月12月22日12月23日12月24日4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0% 自上而下的基線自上而下的基線自下而上的基線自上而下的基線壓力情景下的資產(chǎn)增長(zhǎng)路徑年百分比15.0% 20.0% 10.0%5.0%0.0%10.0%-5.0%12月2212月2312月2412月25-10.0%0.0%12月24日12月25日自上而下適中自下而上適度自上而下適中自下而上適度應(yīng)力場(chǎng)景中的CAR路徑應(yīng)力場(chǎng)景中的CAR路徑RWA的百分比3.5%4.0%3.5%3.0%50.0%2.0%40.0%2.5%2.0%40.0%35.0%0.5%30.0%0.0%日12月22日12月23日12月24日12月25日自上而下適中自下而上適度自上而下適中自下而上適度-5.0%12月22-5.0%12月2212月2312月2412月25壓力情景下的資產(chǎn)增長(zhǎng)路徑壓力情景下的資產(chǎn)增長(zhǎng)路徑年百分比20.0%15.0%20.0%10.0%5.0%0.0%10.0%12月22日12月23日12月2412月25 自上而下嚴(yán)重自下而上嚴(yán)重自上而下嚴(yán)重自下而上嚴(yán)重應(yīng)力場(chǎng)景中的CAR路徑應(yīng)力場(chǎng)景中的CAR路徑百分比RWA的百分比3.0%50.0%2.5%45.0%2.0%2.5%45.0%2.0%40.0%1.5%0.5%30.0%0.0%0.5%30.0%0.0%自下而上嚴(yán)重 自上而下嚴(yán)重自下而上嚴(yán)重A.基于現(xiàn)金流的流動(dòng)性壓力測(cè)試32.進(jìn)行了基于現(xiàn)金流的流動(dòng)性壓力測(cè)基金組織基于現(xiàn)金流的流動(dòng)性壓力測(cè)試的方法，在不同的資金來(lái)源和到期桶中應(yīng)用了表明到期負(fù)比例的徑流率，也按貨幣進(jìn)行了細(xì)分，這導(dǎo)致了兩組結(jié)果?？钐峥顬槟Ｐ偷?。根據(jù)流動(dòng)性壓力測(cè)試中使用的標(biāo)準(zhǔn)利率，將顯示轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金流入且未由銀行展33.銀行還處置了在流動(dòng)資產(chǎn)不足以34.基于現(xiàn)金流的流動(dòng)性壓力測(cè)試結(jié)果表明，盡管緩沖被發(fā)現(xiàn)不足以滿足長(zhǎng)期（超過(guò)5年）潛在的外匯相關(guān)流動(dòng)性壓力，資金缺口達(dá)6.05億MVR（或總資產(chǎn)的4.2%)源于長(zhǎng)期借款壓力。外幣（FC）流動(dòng)性壓力下的流出主要由現(xiàn)金，儲(chǔ)備和證券抵消。該方法中的假設(shè)對(duì)長(zhǎng)期,以便更精確地識(shí)別差距不匹配。類似的警告也適用于資產(chǎn)方面。匯率，本幣匯率，外幣年年 滾裝率，當(dāng)?shù)刎泿?滾裝率，外國(guó)貨幣年年年 年年資料來(lái)源：貨幣基金組織工作只有一家銀行可能在7內(nèi)面臨不足的LC緩沖。另一家銀行的母公司借款似乎是長(zhǎng)期期限錯(cuò)配。天天PPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPLC壓力主要由現(xiàn)金和儲(chǔ)備抵消FCLC壓力主要由現(xiàn)金和儲(chǔ)備抵消現(xiàn)金流入和流出，以及平衡能力的使用，F(xiàn)C壓力情景現(xiàn)金流入和流出現(xiàn)金流入和流出，以及平衡能力的使用，F(xiàn)C壓力情景景00），息不足以計(jì)算穩(wěn)定資金，因此無(wú)法計(jì)算巴塞爾III凈穩(wěn)定資金比率（NSFR）。27C.沉積物濃度敏感性分析34.存款集中風(fēng)險(xiǎn)分析顯示了銀行體系對(duì)每家銀行五大儲(chǔ)戶全額提取存款的脆弱性。在這項(xiàng)測(cè)試中，允許銀行在7天內(nèi)使用其現(xiàn)金流入來(lái)支付大額儲(chǔ)戶的存款提取。由于在這種規(guī)模下，外匯的49.9無(wú)法承受五個(gè)最大儲(chǔ)戶對(duì)當(dāng)?shù)刎泿呕蛲鈪R存款的擠兌，這表明該系統(tǒng)的存款集中度過(guò)高（表8和圖15400任一試試35.通過(guò)假設(shè)資產(chǎn)和資金利率對(duì)稱增加來(lái)評(píng)估利率風(fēng)險(xiǎn)，表明這種風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于銀行系統(tǒng)是可控的。利率致資本適度下降1.2個(gè)百分點(diǎn)（與2023年底的基準(zhǔn)情.36.大多數(shù)銀行都包含資產(chǎn)負(fù)債表中的外幣風(fēng)險(xiǎn)。在嚴(yán)重的情況下，假217根據(jù)MMA關(guān)于外幣敞口限額的審慎監(jiān)管，所有貨幣的外幣60%50%40%30%20%10% 震前震后A.馬爾代夫的自然氣候風(fēng)險(xiǎn)背景37.馬爾代夫特別容易受到氣候變 38.適應(yīng)措施必須跟上未來(lái)的氣候條件，以防止沿海洪Year。39.氣候風(fēng)險(xiǎn)分析使用政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)（IPCC）的信息。IPCC是評(píng)估與氣候變化有關(guān)的科學(xué)的聯(lián)合國(guó)機(jī)構(gòu)，定期評(píng)估氣候變化的科學(xué)依據(jù)，其影響，未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)以及適應(yīng)和緩解方案。其第六次評(píng)是指假定的共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)途徑（SSP），第二個(gè)是代表集中途徑（RCP）。SSP說(shuō)明了社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素（例如人口,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城市化和技術(shù)）的發(fā)展，而RCP則描述了未來(lái)不同水平的溫室氣體景對(duì)應(yīng)于（SSP2）道路中間SSP3）區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)和），40.到本世紀(jì)末，海平面上升可能會(huì)之間沒(méi)有顯著差異，但是世紀(jì)末的水平可以達(dá)到1.對(duì)于本世紀(jì)中葉，海平面高度沒(méi)有差異……即使在極端情況下，情景之間的差異……情景僅在世紀(jì)末才明顯全球數(shù)據(jù)。該分析考慮了評(píng)估的三個(gè)組成部分，即危害預(yù)測(cè)，暴露和脆弱性，匯總到行政環(huán)礁，升來(lái)模擬沿海洪水。風(fēng)險(xiǎn)敞口來(lái)自按行業(yè)分類的國(guó)家一級(jí)GDP，以及馬爾代夫統(tǒng)計(jì)局（MBS）和旅游部（MoT42.該分析考慮了一種微觀方法，該方法可以捕獲銀行投資組合對(duì)沿海洪水尾部事件的敏感性。該方法只考部門(mén)的標(biāo)準(zhǔn)化地理敞口數(shù)據(jù)，因此該分析考慮了按部門(mén)損害率對(duì)銀行實(shí)物不動(dòng)產(chǎn)敞口的影響，別。除了分析中分析的直接影響外，銀行還可以通過(guò)對(duì)家庭和企業(yè)收入的影響來(lái)看到間接影響爾代夫土地和測(cè)量局（MLSA）提供的所有島嶼開(kāi)始44.沿海洪水將風(fēng)暴潮的尾部分布加上海平面上升作為危險(xiǎn)預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)。這些估計(jì)包括5個(gè)以上的風(fēng)暴潮參數(shù)th和95th海平面上升的百分位數(shù)（圖20后者僅影響未來(lái)的氣候情景，并設(shè)定為本世紀(jì)中葉（2050分析，并設(shè)定為世紀(jì)末（2100年但不考慮對(duì)銀極值分布（GEV附錄7）。三種氣候情景中的主要風(fēng)險(xiǎn)因素是海平面上升。估計(jì)對(duì)應(yīng)于年度最大值序列，因我們首先考慮這個(gè)國(guó)家的所有島嶼......被過(guò)濾到有人居住和度假的島嶼這些島嶼與風(fēng)暴潮網(wǎng)格（~10x10km，0.1度）相匹配。...和海平面上升網(wǎng)格（~100x100公里，1度）所有環(huán)礁的平均風(fēng)暴潮和海平面上升中位數(shù)平均風(fēng)暴潮和95th所有環(huán)礁的海平面上升百分45.在氣候風(fēng)險(xiǎn)分析中預(yù)見(jiàn)了三種不同的氣候情景，并將其用于探索實(shí)際經(jīng)濟(jì)和地理足跡的實(shí)際和未來(lái)氣候條件的假設(shè)情景。此假設(shè)避免了嘗試結(jié)合預(yù)測(cè)地理上明確氣候模型的不確定性之上引入大量模型不確定性。雖然銀行可以迅速修改其短期貸款敞口的地理建筑等長(zhǎng)期貸款將隨著貸款到期而緩慢過(guò)渡，它們將氣候觀測(cè)和新的氣候預(yù)測(cè)納入其商業(yè)模式，46.曝光是通過(guò)按行業(yè)使用空間代理對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行分類來(lái)建立的。該分析按MBS提供的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)/行業(yè)分解變量考慮了環(huán)礁和賓館的度假村和酒店床位數(shù)的總和，后者僅被視為該模式中得出的不同旅游支按環(huán)礁和行業(yè)劃分的風(fēng)險(xiǎn)敞口分布47.按部門(mén)損害函數(shù)區(qū)分損害率是造成行業(yè)差異的原因。分析使用了Hiziga等人的損傷函數(shù)。（2017年亞洲在考慮每個(gè)環(huán)礁的沿海洪水高度的情況下估算將行業(yè)映射到損害功能48.通過(guò)考慮環(huán)礁與工業(yè)之間的地理相互simulation,theanalysiscomputsthejointdistributionforthecountryfr涉及從每個(gè)環(huán)礁的損毀率分布中進(jìn)行采樣，并乘以物資產(chǎn)不僅支持貸款，而且構(gòu)成還款來(lái)源，例如在旅游部門(mén)，度假村支持貸款。對(duì)于特定于建筑租的還款來(lái)源。在任何一種情況下，對(duì)不動(dòng)產(chǎn)實(shí)物資產(chǎn)的損害都將直接減少支持貸款的資產(chǎn)的價(jià)），50.與銀行系統(tǒng)的聯(lián)系是通過(guò)將受影響行業(yè)的資本存量損失率應(yīng)用于與實(shí)物資產(chǎn)相關(guān)的投資組合并計(jì)算附加準(zhǔn)備金而得出的。行業(yè)損害率按與不動(dòng)產(chǎn)相關(guān)的貸款和不良貸款。該方法假設(shè)回收率僅為5并且沒(méi)有保險(xiǎn)范圍（鑒于在不利的發(fā)展下，外國(guó)機(jī)51.實(shí)物風(fēng)險(xiǎn)分析表明，本世紀(jì)中葉對(duì)銀52.損失可能高達(dá)資本存量的3.37在本世紀(jì)中葉的沿海洪水中能會(huì)產(chǎn)生其他風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)世紀(jì)中葉條件下對(duì)資本存量的直接損害來(lái)估計(jì)影），理風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)有限，以及馬爾代夫依賴旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)可能產(chǎn)生的間接損害和溢出效應(yīng)?？紤]到直在暴露地區(qū)、城市化和人口增長(zhǎng)的保險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)值積累。最重要的是，高通脹和資金成本將進(jìn)一步提因氣候相關(guān)事件退出該國(guó)。由于國(guó)家保險(xiǎn)公司依靠再保險(xiǎn)來(lái)覆蓋自然災(zāi)害和較小的多樣化可能性，限制或不提供保險(xiǎn)。在缺乏再保險(xiǎn)的情況下，銀行需要直接應(yīng)對(duì)與氣候相關(guān)的損失，而不是轉(zhuǎn)移風(fēng)雖然在世紀(jì)末，損害可能會(huì)達(dá)到……對(duì)本世紀(jì)中葉銀行體系的影響將是相當(dāng)溫和的……當(dāng)局收集更多數(shù)據(jù)，以更好地了解與氣候有關(guān)的事件對(duì)經(jīng)濟(jì)和金融體系于危害，教育部應(yīng)成為將危害范圍擴(kuò)大到沿海洪水以外的主要機(jī)構(gòu)，并促進(jìn)獲取使用區(qū)域或國(guó)家數(shù)據(jù)和針對(duì)特定國(guó)家的研究。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)敞口，有必要為國(guó)家和金融55.當(dāng)局還應(yīng)與其他機(jī)構(gòu)合作啟動(dòng)氣候風(fēng)馬爾代夫：財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)，2020Q2-2022Q4（除非另有說(shuō)明，否則以百分比為單位）2020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q4核心FSI監(jiān)管資本與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)之比47.9348.1946.2745.7647.1748.7546.8448.1648.2852.4150.88一級(jí)資本與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)之比44.0742.9440.9742.0541.4739.8636.4244.0542.2243.8740.84不良貸款扣除資本準(zhǔn)備金后的凈額2.220.08-0.320.13-0.030.46-0.71-0.71-0.570.23普通股一級(jí)資本與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)之比0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00資本與資產(chǎn)之比(杠桿比率)22.6621.4619.0319.0718.5117.7315.7818.5817.8819.1817.80不良貸款占貸款總額9.638.928.167.847.857.466.736.386.056.155.94按經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分列的貸款集中度86.8486.7987.7988.6089.2389.5288.7888.0787.7186.8486.52不良貸款準(zhǔn)備金88.3192.2599.51101.9799.16100.2196.45106.02106.46105.2297.74資產(chǎn)回報(bào)率3.093.442.504.724.936.125.685.925.395.305.02股本回報(bào)率8.869.757.5015.8616.3320.1819.7120.6018.7518.2717.19與總收入的息差71.1572.5771.6562.1461.2255.6958.0557.3859.3061.1862.14非利息支出占總收入29.5628.7031.7628.5527.9224.9128.8631.4329.2428.7031.64流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比44.5939.0742.5643.4342.5442.3546.4448.2648.8845.1645.20流動(dòng)資產(chǎn)與短期負(fù)債之比69.9467.0269.7369.4068.6667.3772.0273.8574.6072.2571.76外匯對(duì)資本的凈敞口頭寸1/9.135.21-9.25-8.65-10.085.586.07-5.25-5.69-5.665.95其他FSI對(duì)資本的巨大敞口53.9458.4570.1760.5970.6872.6768.2044.8147.1846.7549.52金融衍生品的總資產(chǎn)頭寸與資本0.000.002.352.100.980.930.90金融衍生品的總負(fù)債頭寸與資本0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00交易收入與總收入之比3.673.763.593.553.202.923.063.893.743.753.66人事支出與非利息支出39.1940.0337.2232.5534.7134.4834.4130.6931.2931.3831.13客戶存款與總(非銀行間)貸款之比134.21124.62137.24145.37145.88143.72165.04177.89180.92158.93166.76外匯貸款占貸款總額48.4548.2847.6147.6347.5647.9147.0545.4644.6045.5544.96外匯負(fù)債與總負(fù)債之比50.5952.4554.9855.1852.6351.9654.3755.2555.0352.7754.59私營(yíng)部門(mén)的信貸增長(zhǎng)6.467.468.868.629.53-0.534.52住宅房地產(chǎn)貸款占總貸款5.315.305.375.435.36商業(yè)房地產(chǎn)貸款占貸款總額0.30.4資料來(lái)源：國(guó)際貨幣基金組織金融穩(wěn)健性指標(biāo)。1/外幣凈敞口頭寸衡量吸收存款機(jī)構(gòu)識(shí)別匯率風(fēng)險(xiǎn)敞口的外幣錯(cuò)配，同時(shí)考慮表內(nèi)和表外頭寸。（高、中、低）（高、中、低）。擴(kuò)展支持措施i）資價(jià)ii）為銀行提供流A來(lái)（高、中、低）（高、中、低）件對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（尤其是在。.所有8家國(guó)內(nèi)銀行.IMF壓力測(cè)試框架.銀行級(jí)不良貸款率的衛(wèi)星面板數(shù)據(jù)模型.3年（2022年底至2025年底）。.中等場(chǎng)景：APD國(guó)家小組的最新不利情景是建立在對(duì).信用風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)?shù)刎泿刨J款組合（主要是家庭和中小企業(yè)貸款）外幣貸款組合（主要是公司貸款）最大5名借款人的違約.外匯引起的信用風(fēng)險(xiǎn).主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)）：4.風(fēng)險(xiǎn)和緩沖.總信用損失、撥備前利潤(rùn)、重定價(jià)缺口、對(duì)部門(mén)和.基于衛(wèi)星面板數(shù)據(jù)回歸的銀行不良貸款率預(yù)測(cè)與信貸增.最低汽車(chē)門(mén)檻率：12%.所有8家國(guó)內(nèi)銀行.銀行業(yè)總資產(chǎn)和負(fù)債的100%.基于現(xiàn)金流使用到期桶.提取每家銀行的五大存款.融資流動(dòng)性沖擊.平衡能力4.尾部沖擊.對(duì)資金來(lái)源的徑流率和資產(chǎn)的滾存率的假設(shè)，根據(jù)歷.被發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性不足的銀行數(shù)量及其在系統(tǒng)資產(chǎn)中的總.利率風(fēng)險(xiǎn)收入效應(yīng).貨幣風(fēng)險(xiǎn).所有8家國(guó)內(nèi)銀行.從MBS按島嶼劃分的人口和按島嶼劃分的工業(yè)人口量.銀行投資組合對(duì)沿海洪水尾部事件敏感性的微觀方法。.考慮到行政環(huán)礁之間的地理相互作用以及蒙特卡洛模擬假.銀行的影響是通過(guò)將受影響行業(yè)的損害適用于與不動(dòng)產(chǎn)相關(guān)（百分比）匯率（每美元MVR）到達(dá)總數(shù)（千）出口增長(zhǎng)（百分比）