CCAR 프레임워크는 은행이 스트레스 테스트를 수행하는 데 필요한 시나리오의 특정 요소를 고려하고 매년 스트레스 테스트를 수행하기 위한 세 가지 특정 시나리오 세트를 제공합니다. 스트레스 시나리오는 특정 시나리오에 따른 미국 및 기타 4개 주요 국제 경제의 경제적 행동, 자산 가격, 환율 및 금리 수준을 설명하기 위해 다양한 수준의 28개 거시경제 변수를 예측합니다. 시나리오의 심각도는 GDP에 따라 결정됩니다. , 실업률, 이자율, 주가 지수 및 기타 지표(Board of Governors and the Federal Reserve System, 2016). 연준은 또한 은행들이 회사의 자본 적정성 및 재무 상태를 포함하여 특정 위기 윤곽과 운영 조건을 반영하여 자체 조건을 기반으로 최소한 두 가지 유사한 시나리오를 설계하도록 요구합니다. 은행 자체의 스트레스 시나리오 설계에는 순수 전문가 판단 모델과 순수 통계 모델이 있지만, 대부분의 글로벌 은행은 거시경제 변수를 예측할 때 두 가지 접근 방식, 즉 하이브리드 접근 방식을 모두 고려하게 됩니다. 전문가 판단 방법
전문가 판단 방법은 일반적으로 경제학자, 사업계 대표, 재무, 위기, 신용 부서의 고위 운영 관리자로 구성된 위원회를 구성하는 것부터 시작됩니다. 이 실무위원회의 유일한 목적은 거시경제 변수에 대한 합리적인 예측을 생성하는 것입니다. 거시경제 변수를 선택할 때 위원회의 일반적인 접근 방식은 위기 식별 과정과 운영 관리 결정에 의존하는 것입니다. 위원회는 역사적 동향과 미래예측을 먼저 고려하고, 은행이 직면한 주요 위기에 대해 논의한 뒤, 최종적으로 지역 및 글로벌 대표 거시경제 변수와 변수 예측 수준을 결정할 예정이다. 순수통계모형 개발방법
순수통계모형 개발방법은 일반적으로 지역간 상관관계, 변수 성별 상관관계 계산 등 거시경제 변수를 예측하기 위해 지역 모델과 글로벌 모델을 결합한 매우 복잡한 모델 데이터를 사용한다. 일반적으로 사용되는 통계 모델에는 벡터 자기회귀 모델(VAR) 또는 벡터 자기회귀 오류 수정 모델(VECM)이 있습니다.
VAR 모델은 변수 시스템에서 변수 간의 상호 작용을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 조건에서 VAR 모델은 기본 경제 충격이 다른 경제 변수에 미치는 영향을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. VAR 모델은 변수 간의 동적 관계를 설명하는 효과적이고 실용적인 방법으로 인식됩니다.
VECM 모델은 VAR 모델의 확장입니다. VECM 모델은 통계적으로 더 엄격한 VAR 모델을 기반으로 장기 공적분 메커니즘의 제약 조건을 도입합니다. VECM 모델의 스트레스 시나리오 설계는 이를 통해 구축된 여러 위기 유발 요인 간의 연계 관계를 기반으로 하며, 다양한 위기 유발 요인이나 영향 요인을 기반으로 해당 충격에 따른 전체 스트레스 시나리오를 추론할 수 있습니다. 하이브리드 방법
하이브리드 방법은 일반적으로 거시경제 변수를 예측하기 위해 통계 모델과 전문가 판단을 사용하는 것을 말합니다. 이 방법은 먼저 통계모델을 통해 계산 결과를 얻은 후 전문가들이 거시경제 모델의 예측 결과와 잠재적인 추가 요인을 종합적으로 고려하는 방식이다. 예를 들어, 지역 간 상관관계를 토대로 기존 모델 예측값에 대해 운영 경영진의 수동 조정이 필요한지 여부를 결정하고 은행의 최종 거시경제 변수 예측 수준을 공개합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 개발 비용이 어느 정도 효율적이고 순수한 전문가 판단보다 우수하기 때문에 은행에서 가장 널리 사용되는 접근 방식이 되었습니다.