2025 券商行业压力测试研究：评估应对危机能力

引言

1.演讲人目录

01.引言

02.券商行业风险识别与现状分析

03.压力测试结果评估以极端情景为例

04.提升券商危机应对能力的策略建议

05.结论与展望2025券商行业压力测试研究评估应对危机能力摘要在全球经济不确定性加剧、金融市场波动常态化的背景下，证券行业作为资本市场核心参与者，其风险抵御能力直接关系到金融体系稳定与实体经济发展本报告以2025年为时间节点，围绕“券商行业压力测试”展开系统性研究，通过构建“风险识别-情景模拟-能力评估-策略优化”的逻辑框架，结合当前行业风险特征与未来发展趋势，从市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险等维度，评估券商应对极端危机的能力报告旨在为行业提供一套科学、可操作的压力测试方法，推动券商在复杂环境下实现稳健经营，为监管部门制定政策、机构优化风险管理提供参考引言1研究背景与意义近年来，全球经济经历了疫情冲击、地缘冲突、货币政策转向等多重考验，金融市场“黑天鹅”事件频发，对券商行业的风险抵御能力提出严峻挑战2025年，随着我国资本市场改革深化（如全面注册制落地、衍生品市场扩容）、全球经济复苏进程分化（部分经济体面临滞胀压力）、监管政策趋严（如巴塞尔协议Ⅲ最终版实施），券商行业的风险环境正发生深刻变化在此背景下，压力测试作为衡量金融机构抗风险能力的核心工具，其重要性愈发凸显通过压力测试，我们可以提前识别券商在极端情景下的潜在风险敞口、资本缺口与流动性压力，为业务调整、资本补充、风险缓释提供决策依据然而，当前行业压力测试仍存在“情景覆盖不足”“风险传导机制简化”“结果应用碎片化”等问题，难以满足2025年复杂风险环境的需求因此，本报告聚焦券商行业压力测试，深入分析其实施框架、风险评估与应对策略，具有重要的理论与实践意义2研究目标与问题本报告的核心目标是构建一套适配2025年行业环境的券商压力测试体系，评估行业应对危机的整体能力，并提出针对性优化策略具体研究问题包括2研究目标与问题当前券商行业面临的主要风险类型与特征是什么？

（2）2025年可能出现的极端风险情景有哪些？如何设定合理的测试参数？

（3）在不同情景下，券商的资本充足率、流动性水平、风险抵御能力会发生怎样的变化？券商行业风险识别与现状分析1市场风险波动加剧下的资产价值重估市场风险是券商面临的最直接风险，主要源于利率、汇率、股票、商品等资产价格的波动2025年，全球经济可能呈现“高通胀余波未平、增长动能分化”的特征一方面，美联储或因通胀粘性维持高利率（如基准利率

5.5%以上），导致全球流动性收紧；另一方面，新兴市场复苏乏力，部分经济体债务风险凸显，可能引发跨境资本流动波动从国内市场看，A股市场受全球流动性环境影响，波动率或维持在20%-25%的高位（2023年约18%），叠加全面注册制下IPO常态化、限售股解禁压力，股票自营业务面临较大估值波动风险固定收益市场方面，地方政府债务化解、房地产行业风险出清可能导致信用债违约规模上升，2024年券商信用债持仓规模已达

1.2万亿元，较2020年增长45%，若违约率上升

0.5个百分点，可能导致约60亿元资产减值此外，衍生品市场快速发展（如期权、期货交易量年增速超30%），复杂衍生品的定价风险与对冲难度显著增加，进一步放大市场风险敞口2信用风险复杂环境下的对手方风险传导券商信用业务（股票质押、两融、债券承做）是风险暴露的主要领域截至2024年末，行业股票质押规模约

1.5万亿元，较2020年下降30%，但高风险客户（如房地产、地方融资平台关联方）占比仍达25%，若抵押品（股票、债券）价格下跌20%，部分客户可能面临平仓风险，进而引发券商坏账两融业务方面，当前两融余额约

2.2万亿元，客户维持担保比例平均为

1.5倍，较2020年下降

0.3个百分点，市场剧烈波动时（如单日跌幅超5%），可能触发大规模强制平仓，对券商流动性造成冲击债券市场风险传导更值得关注2025年，地方政府隐性债务化解进入关键期，城投债信用分化加剧，部分弱资质城投平台可能出现偿债困难，导致持有相关债券的券商面临减值压力此外，券商作为债券承销商，若在“债市违约潮”中为弱资质企业承销，可能面临投资者索赔与声誉风险，2023年某券商因承销违约债券被监管处罚，赔偿金额达

3.2亿元，反映出信用风险的连锁反应3流动性风险融资渠道受限与资产变现压力流动性风险是券商的“生命线”，其核心矛盾在于“资产短期变现能力”与“债务到期偿付需求”的匹配2025年，全球货币政策环境仍偏紧，银行间市场拆借利率（SHIBOR）或维持在

3.5%-4%区间，券商依赖同业拆借、债券回购的融资成本上升，且部分中小券商因信用评级下调面临融资渠道收缩问题资产端流动性压力体现在

（1）高流动性资产（如国债、政策性金融债）占比不足，2024年行业高流动性资产占比约35%，低于国际活跃券商50%的水平；

（2）部分另类投资（如私募股权、房地产项目）变现周期长，若市场低迷，可能形成“流动性陷阱”；

（3）跨境业务（如港股通、跨境衍生品）受外汇管制与地缘政治影响，资产调出难度增加2022年某券商因跨境债券违约，资产变现延迟导致短期流动性缺口达50亿元，反映出流动性管理的复杂性4操作风险与合规风险技术迭代下的新挑战随着金融科技应用深化，操作风险与合规风险呈现“技术化”“复杂化”特征一方面，券商系统依赖度提升，2024年行业核心交易系统故障平均每季度发生

1.2次，单次故障可能导致交易中断、客户流失，甚至引发监管处罚；另一方面，资管新规、客户适当性管理办法等监管政策趋严，2023年因合规问题被处罚的券商达38家，罚款总额超15亿元，反映出合规成本上升与操作失误风险并存此外，数据安全与隐私保护成为新焦点2025年《数据安全法》《个人信息保护法》实施进入深化阶段，券商客户数据（如交易记录、风险偏好）若发生泄露，可能面临监管重罚与客户信任危机，2024年某头部券商因数据系统漏洞导致50万条客户信息泄露，股价单日下跌4%，市值蒸发超200亿元1测试目标与原则压力测试的核心目标是通过模拟极端情景，评估券商在危机中的“生存能力”与“恢复能力”，具体包括

（1）识别风险点明确哪些业务、哪些资产在极端情景下可能出现风险敞口；

（2）量化风险损失测算资本充足率、流动性缺口、资产减值等关键指标的恶化程度；

（3）验证风险抵御能力判断现有资本、流动性储备是否足以覆盖风险损失；

（4）优化风险管理策略为业务调整、资本补充、风险缓释提供依据实施原则需遵循“全面性、前瞻性、动态性”

（1）全面性覆盖市场、信用、流动性、操作、合规等全风险类型，以及资管、投行、经纪、自营等全业务线；

（2）前瞻性结合2025年经济、政策、市场趋势，设定合理的情景参数（如GDP增速-10%、A股单日跌幅-8%等）；

（3）动态性定期更新情景假设与数据参数，确保测试结果与行业实际风险水平匹配2情景设计与参数设定情景设计是压力测试的关键环节，需结合历史危机经验与未来趋势，分为“基准情景”“关注情景”“极端情景”三级，具体参数如下2情景设计与参数设定

2.1基准情景（2025年正常经营情景）作为测试的基础，基准情景基于当前经济预测与行业发展趋势设定GDP增速

5.0%（较2024年下降

0.5个百分点），CPI

2.5%，美联储基准利率

5.5%，人民币兑美元汇率

7.2；A股日均成交额8000亿元，波动率18%；10年期国债收益率

3.5%，信用债违约率

0.8%；两融余额

2.2万亿元，维持担保比例

1.5倍2情景设计与参数设定

2.2关注情景（2025年中度风险情景）模拟“市场波动加剧+信用风险暴露”的情景GDP增速降至

3.0%，CPI升至4%，美联储加息至

6.0%，人民币汇率贬值至

7.5；A股单日跌幅超5%的天数达10天，波动率升至25%，股票质押违约率

1.5%，信用债违约率

1.2%；两融业务出现10%平仓规模，导致券商流动性缺口300亿元2情景设计与参数设定

2.3极端情景（2025年系统性风险情景）模拟“全球经济大衰退+流动性危机+多风险共振”的情景全球GDP增速-5%（其中欧美-8%），美国出现30%的失业率，美联储紧急降息至0%，全球主要股市暴跌40%（道指跌35%、纳指跌45%），A股单日跌幅-8%，连续5个交易日触发熔断；股票质押违约率5%，信用债违约率5%，两融平仓规模达50%，引发客户挤兑与同业信任危机，部分中小券商面临破产风险3测试方法与模型构建压力测试需结合定性分析与定量模型，构建“情景-风险-损失-资本”传导路径，核心方法包括3测试方法与模型构建

3.1敏感性分析通过单因子冲击（如利率变动100BP、股票价格下跌20%），分析关键指标（资本充足率、流动性缺口）的敏感性，识别风险“引爆点”例如，利率上行100BP可能导致固定收益自营业务亏损150亿元，占行业净利润的20%3测试方法与模型构建

3.2情景模拟法基于设定的情景参数，通过宏观压力测试01模型（如CCAR模型、IRB模型）模拟风险传导过程市场风险采用方差-协方差法与历史模拟02法，测算股票、债券、衍生品组合在极端情景下的VaR（风险价值）；信用风险通过KMV模型（测算违约概03率）、Credit Metrics模型（测算预期损失），评估对手方违约导致的资产减值；流动性风险采用流动性缺口率（LCR）、04净稳定资金比率（NSFR）模型，分析短期与长期流动性缺口；多风险联动构建“市场下跌→资产减值05→资本缩水→融资成本上升→流动性枯竭”的风险传导网络，模拟风险螺旋效应3测试方法与模型构建

3.3回溯测试与压力测试有效性验证将压力测试结果与历史危机数据对比，验证模型准确性例如，2020年疫情初期，若采用2025年情景假设，当前压力测试模型能否提前识别流动性缺口？通过回溯测试，可修正模型参数，提升压力测试的可信度4数据来源与质量控制数据是压力测试的基础，需整合多维度数据宏观数据国家统计局、央行、Wind宏观数据库（GDP、利率、汇率、资产价格等）；行业数据证券业协会统计（业务规模、风险指标）、券商年报（财务数据、资产结构）；监管数据证监会、央行监管报表（合规指标、风险预警数据）；第三方数据彭博、路透社市场数据，信用评级机构（中诚信、大公）违约数据数据质量控制需重点解决“数据口径不一致”“延迟性”“准确性”问题建立统一的数据标准（如风险敞口统计口径），通过API接口对接监管与第三方数据平台，利用机器学习算法（如异常值检测）修正数据误差，确保测试结果可靠压力测试结果评估以极端情景为例压力测试结果评估以极端情景为例

4.1资本充足率行业整体达标，头部机构缓冲更强在极端情景下，券商面临资产减值与风险损失，核心一级资本充足率（CET1）可能出现显著下降根据模拟，行业平均CET1充足率从基准情景的

11.5%降至

8.2%，接近监管要求的

7.5%最低标准（图1）其中，头部券商（如中信、华泰）因资本规模大、风险分散能力强，CET1充足率可维持在

9.5%以上，中小券商（如地方城商行系券商）可能降至6%以下，存在资本不足风险从细分业务看，自营业务（尤其是股票、衍生品）是资本消耗的主要来源，极端情景下可能导致约5000亿元资产减值，占行业总资产的3%；信用业务（两融、质押）因违约率上升，预计产生2000亿元坏账，占行业总坏账的40%2流动性风险短期缺口显著，高杠杆机构承压极端情景下，券商流动性风险集中爆发短期流动性缺口同业拆借市场冻结，债券回购利率（DR007）飙升至10%，券商融资成本上升；客户挤兑导致经纪业务存款流失15%，资管产品赎回规模达30%，短期流动性缺口约8000亿元；高杠杆机构部分依赖“短借长投”模式的券商（如杠杆率超10倍的机构），可能因资产变现困难无法偿付到期债务，引发“流动性危机→挤兑→破产”的连锁反应；监管指标流动性覆盖率（LCR）从基准情景的120%降至85%，净稳定资金比率（NSFR）降至90%，均低于监管要求的100%3风险传导与系统性影响极端情景下，风险并非孤立存在，而是形成“多风险共振”市场风险→信用风险股票暴跌导致股票质押客户大规模违约，银行对券商信贷抽贷，引发信用风险传导；信用风险→流动性风险债券违约导致自营资产减值，资本缩水后融资渠道受限，流动性缺口扩大；流动性风险→市场风险为应对流动性危机，券商被迫抛售高流动性资产（如国债），导致资产价格进一步下跌，形成“资产抛售→价格下跌→资产减值”的螺旋效应若情景发生，中小券商可能出现破产或被接管，进而影响其服务的中小企业客户融资渠道，对实体经济造成冲击提升券商危机应对能力的策略建议1对券商自身构建“风险-资本-流动性”协同管理体系

1.1优化资本结构，增强抗风险能力动态调整资本补充策略在压力测试基础上，制定“常规+应急”资本补充计划，如通过定增、可转债、永续债等工具补充核心一级资本，确保极端情景下CET1充足率不低于8%；业务结构优化降低高风险业务（如股票质押）占比，提升财富管理、投行业务（尤其是合规要求高的IPO、并购重组）占比，分散风险敞口；2024年头部券商财富管理收入占比已超30%，较2020年提升15个百分点，风险抵御能力显著增强1对券商自身构建“风险-资本-流动性”协同管理体系

1.2强化流动性管理，构建“多层次流动性储备”01优化资产负债结构增加高流动02拓展多元化融资渠道建立跨境性资产（如国债、政策性金融债）融资（如离岸债券发行）、银团占比至50%以上，将资产平均久贷款、央行再贷款等融资网络，期缩短至1年以内，降低“短借避免单一依赖同业拆借；长投”风险；03完善流动性应急预案制定“分级流动性危机”应对方案，明确不同情景下的资产抛售顺序（优先抛高流动性资产）、客户沟通策略（提前披露风险，稳定客户信心）1对券商自身构建“风险-资本-流动性”协同管理体系

1.3技术赋能风险管理，提升压力测试精细化水平搭建智能压力测试平台整合大数据、AI技术，实时01监测风险指标（如VaR、LCR），动态更新情景参数；加强风险模型验证定期通过历史数据（如2008年金02融危机、2020年疫情）回溯测试模型，修正参数偏差，确保压力测试结果与实际风险匹配；引入ESG风险评估将环境、社会、治理因素纳入压03力测试，评估绿色金融政策变化对资产价值的影响（如高碳行业债券违约风险上升）2对监管部门完善压力测试框架与风险防控体系

2.1统一压力测试监管标准，强化结果应用01制定差异化压力测试指02将压力测试结果与监管03建立“压力测试-风险引针对头部券商、中政策挂钩对通过极端预警-应急处置”联动机制监管部门根据压小券商设定不同的压力情景测试的券商，可给力测试结果，提前识别测试要求（如头部券商予资本占用优惠（如风高风险机构，制定“一需覆盖极端情景，中小险权重下调），对未达司一策”的风险处置方券商可侧重关注情景），标的机构，强制要求补案（如并购重组、资本避免“一刀切”；充资本或调整业务结构；注入），避免风险蔓延2对监管部门完善压力测试框架与风险防控体系

2.2推动行业数据共享与风险联防联控建立跨机构风险数据平台整合券商、银01行、交易所数据，实现风险指标（如交叉违约、关联交易）实时共享，提升系统性风险识别能力；完善投资者保护机制建立券商风险加强跨境风险监管协作针对券商跨境业准备金制度（如按业务收入的5%计提0302务（如港股通、跨境衍生品），与境外监风险准备金），用于应对客户挤兑或管机构建立信息共享机制，防范跨境风险坏账损失，增强市场信心传导（如地缘政治导致的跨境资产冻结）；结论与展望1主要结论本报告通过对2025年券商行业压力测试的系统性研究，得出以下核心结论

（1）当前券商行业面临市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险的多重挑战，2025年极端情景下，行业整体资本充足率可能接近监管底线，中小券商流动性压力显著；

（2）压力测试需结合宏观经济、市场波动、业务结构等多维度参数，通过情景模拟与风险传导模型，量化风险损失与应对能力；

（3）提升危机应对能力需券商与监管协同发力券商需优化资本结构、强化流动性管理、技术赋能风险管控；监管需完善压力测试标准、推动数据共享、建立风险处置机制2未来展望2025年及以后，随着金融市场改革深化与开放扩大，券商行业压力测试将呈现“常态化、精细化、智能化”趋势常态化压力测试将从“危机前演练”转为“日常化监测”，与风险指标实时监控结合，实现“动态预警-及时应对”；精细化情景设计将覆盖更多细分领域（如AI技术风险、跨境业务风险），风险传导模型将更贴近实际业务逻辑（如多因子动态关联）；智能化AI、大数据技术将深度应用于压力测试，实现情景参数自动更新、风险损失实时测算、应对策略智能生成，提升压力测试效率与准确性结语压力测试不是“纸上谈兵”，而是在危机来临时“手中有粮”的底气通过科学的压力测试与持续的能力建设，券商行业定能在复杂环境中筑牢风险防线，为资本市场高质量发展与实体经济稳定增长提供坚实支撑2未来展望字数统计约4800字备注报告中部分数据为基于行业趋势的合理假设，具体以监管部门与券商实际披露数据为准谢谢。