这里是新闻原文：

银监会：银行业能承受房价下跌5成

这一句话非常关键：

“银监会主席刘明康昨日在接受央视采访时首次透露，压力测试的结果显示，即使房价下跌五成，银行业也能够承受，不存在银行业被房地产商裹挟一说。”

因为这至少表明，

1. 银监会认为评估房地产贷款风险应该采用的压力测试情况（stress test scenario）应该是50%的跌幅，而非以前常用的30%；

2. 银监会认为房地产贷款的主要风险来自借贷人违约的信用风险，而且这一风险主要是由于房价下跌引起的。

但是我们不仅要问，那房价下跌到什么程度，银行业就不能承受了呢？这个涉及到压力测试的敏感性分析的问题，记者没有问，刘主席也没有答。这不仅使我想要探讨一下银监会的压力测试到底是怎么做的。

一般来说，可以有两种压力测试的方法：设定压力情景（set the stress scenario)和仿真法(Monte Carlo simulation)。所谓设定情景，就是像上文所说的，假设房价下跌一定幅度，看看会出现多少不良贷款/违约，每个违约会带来多少损失。仿真法则是对种种不确定因素（比如利率、房价）进行随机模拟，然后取最差的情况作为压力情景，这种方法对利率和房价的预测模型要求比较高，稳定性也比较差，所以银行一般会采用设定压力情景。

但是不管是那种方法，都需要用到消费者行为的计量经济学模型，也就是统计模型。而统计模型的基本假设就是如果事件A在情景B下发生了，如果再次出现情景B，那事件A就很有可能再次发生。令我困惑的问题就出现在这里，如果情景B从来没有发生过，我们怎么能根据统计模型来预测事件A发生的概率呢？

换言之，如果房价从来没有跌过50%，那我们怎么能知道银行业能承受呢？我们不禁要追问，这个压力测试到底是用到什么方法，什么统计模型呢？

如果换做是你，你信吗？

希望我们得到的回答不会是”不管你信不信，反正我信了“。