评估投资组合在极端市场条件下的韧性，识别潜在脆弱性，
满足全球监管要求的机构级风险管理解决方案
2008 年金融危机暴露了传统风险模型的局限性。压力测试通过模拟极端但可能发生的市场情景， 帮助机构提前识别风险暴露，制定应对预案，满足监管合规要求
传统 VaR 模型基于正态分布假设，无法捕捉尾部极端事件。 压力测试通过情景分析，量化"黑天鹅"事件对组合的冲击
全球金融监管机构（Fed、ECB、PBoC 等）要求系统重要性金融机构 定期进行压力测试，并提交详细报告
通过压力测试结果，识别资本消耗最大的业务线和资产类别， 优化风险调整后收益（RAROC），提升资本使用效率
公开披露压力测试结果，展示机构在极端情景下的抗风险能力， 提升投资者、评级机构和监管机构的信心
我们采用多维度、多情景的压力测试框架，结合历史情景回溯、假设情景设计和反向压力测试， 全面评估投资组合的风险韧性
基于历史重大风险事件（如 2008 金融危机、2020 疫情暴跌）， 重现当时的市场条件，评估组合在类似情景下的表现
设计尚未发生但理论上可能的极端情景（如利率急升、地缘冲突升级）， 基于专家判断和经济模型构建情景参数
从"失败状态"（如资本充足率跌破监管线）反推， 识别导致该结果的市场条件组合，发现隐藏脆弱性
基于蒙特卡洛模拟、历史模拟和参数化方法的混合模型， 结合大规模并行计算，实现快速、精准的压力测试
在给定置信水平下，组合在特定持有期内可能遭受的最大损失。 我们采用历史模拟、蒙特卡洛模拟和参数化方法三种算法交叉验证
也称 Expected Shortfall，计算损失超过 VaR 阈值时的平均损失， 更好地捕捉尾部风险，符合巴塞尔 III 监管要求
基于资产收益的联合分布，生成数万次随机情景路径， 计算每条路径下的组合损益，构建完整的损失分布
计算组合价值对关键风险因子（利率、汇率、波动率等）的敏感度， 识别最大风险驱动因素，支持对冲策略设计
涵盖市场风险、信用风险、流动性风险等多维度极端情景， 评估组合在不同危机模式下的表现
2008年雷曼破产情景重现
股债相关性崩溃，信用市场冻结，流动性枯竭导致被迫平仓。 该情景测试组合在系统性风险中的韧性
2020年3月市场暴跌
恐慌性抛售导致流动性溢价飙升，跨资产相关性趋向 1。 测试极端波动下的组合保护机制
利率急速上升情景
利率上升导致债券价格下跌，高估值成长股承压。 测试组合对货币政策转向的敏感度
重大地缘政治冲突
避险资产大涨，风险资产抛售，汇率剧烈波动。 测试组合的区域暴露和避险资产配置
从数据准备到报告生成的完整压力测试流程， 支持定期自动化运行和临时专项测试
整合组合持仓数据、市场行情数据、宏观经济数据。 数据质量检查、缺失值处理、异常值识别
选择历史情景或设计假设情景，校准关键风险因子变化幅度， 确保情景的极端性和可信性
将组合中每个资产映射到对应的风险因子（股票指数、利率曲线、信用利差等）， 构建风险因子暴露矩阵
将情景中的风险因子变化传导到每个资产，重新估值。 考虑非线性效应、相关性变化、流动性冲击
计算压力情景下的组合总损益，按资产类别、地区、策略进行归因分析， 识别主要损失来源
生成可视化压力测试报告，提交管理层和监管机构。 根据结果调整风险限额、优化对冲策略、制定应急预案
我们的压力测试框架全面满足全球主要金融监管机构的要求， 支持自动生成符合监管格式的报告
全面资本分析与审查（Comprehensive Capital Analysis and Review）， 美国大型银行必须通过的年度压力测试
欧洲银行管理局（European Banking Authority）压力测试， 评估欧洲银行系统韧性
国际清算银行制定的全球银行资本和流动性监管标准， 要求银行进行内部压力测试
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