数据真实性与可靠性
在压力测试框架的设计中，首要原则是确保数据的真实性和可靠性。任何压力测试的基础都是高质量的数据和合理的假设。必须对历史数据和未来预期数据进行准确分析和筛选，避免因数据错误导致的测试结果偏差。
考虑全面性和综合性
在设计框架时，需充分考虑机构的各项业务、不同类型资产以及各种可能面临的风险情况。全面考虑宏观经济因素、市场变化和业务结构对资本充足率的影响，同时确保对各业务的复杂性和交叉风险进行评估。
设定合理且切合实际的压力情境
合理设定压力情境是测试成功的关键。这些情境需要反映市场可能的极端变化，如利率波动、资产价格暴跌等。也要确保这些情境在现实中具有发生的可能性，并符合历史经验或行业共识。
关注流动性风险与资本需求
在测试过程中，应特别关注流动性风险和资本需求的关系。不仅要评估机构在面临压力时的资本充足情况，还要考虑机构在短期内可能面临的流动性需求和挑战。这有助于机构更好地平衡流动性管理和资本补充计划。
定性与定量分析的适当平衡
尽管文章标题强调了定量与定性相结合的原则并不包含在需注意的问题中，但在实际的设计过程中，定量分析与定性评估应相辅相成。定量分析提供了客观的数据支持，而定性分析则能补充对特定情境下业务行为和风险感知的深入理解。适当平衡两者，可以更全面地反映机构的风险状况和应对策略。
反馈与持续改进机制
压力测试并非一次性的活动，而应成为机构风险管理的常规流程之一。建立反馈与持续改进机制至关重要。通过不断对测试结果进行总结和分析，找出问题和不足，及时调整策略和计划，确保机构的稳健运营和风险控制能力持续提升。