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在90%的置信水平的情况下，可以看出3%以下还是过得去的。在99%的情况下，数值已经比较高了，这是在3.22，这是最低的值，最高的到了5.56，应该是比较高了。这跟金融危机发生1年以后的情况是比较吻合的，所以做压力测试要考虑一下当期和影响的延长期还是比较符合实际的。这里面的测算是在亚洲金融危机以前，银行用这个测算可以算出银行贷款损失率为1.4%，贷款损失率上升到6.0%，但是这个估计是基于估计LGD为70%。那么，这就给提出一个问题，这是不是合理，这可能是在测试的时候需要考虑的。
最后一步是测算冲击对银行盈利能力的影响。也许银行管理层觉得，这个VaR值或者是概率是多少，可能在90%的置信期间里面有多大的，在99%到底有多大，这对于盈利能力有多少?盈利下降了多少?是不是可以给这么一个数据，那么也可以通过一个测算算得出来。如果认可前面的测算，就是贷款损失百分比，通过这个可以算出来，损失肯定是等于贷款损失百分比乘贷款余额。就是 [[ 冲击 ]] 发生以后，银行的盈利能力发生的变化。首先，没有发生违约的情况下，那么它未来冲击发生以后它的盈利应该比当前或者是基期是一样的。如果我盈利是30亿，那么冲击以后属于没有发生违约，那么这个盈利是一样的。如果发生了冲击以后，如果我下降了，下降了多少就是损失。
假设有一家银行，这家银行拨备前利润是30亿，贷款余额是1300亿港币。假设有一家银行规模是这么大，可以用上面的贷款损失百分比来测算，这家银行在发生了冲击以后，在不同的置信区间里面它的盈利能力会受到多大的影响，这是得出的结果。
单位用百万来表示，正的数据是表示盈利，负的就表示已经损失了， [[ 管理 ]] 层看到这张表可能就比较清楚了银行可能发生多大的损失。
比如说在90%的区间里面，香港的GDP冲击情况下这家银行要亏损8.82万亿港币。那么，这个是99.99%，就是这个事情发生的概率非常强了，因为置信区间在99.99%，是0.001%的可能性，这个损失已经是到了133亿了。在不同的置信区间里面，它的损失是不一样的。回想一下，如果没有模拟，就是一个假设，假设GDP是多少，刚才已经提出来了，从前面可以看到，GDP的数据是多少，在每一个季度是多少，如果没有模拟，直接把这个数据带回到模型里面，只算出一个贷款百分比的数据。有了模拟以后，就知道它的均值是多少，在不同的置信区间里面是多少。这样，管理层可能会感觉清醒一点。比如说基期在没有违约的情况下，是2554百万，还是挺好的。如果做压力测试把这张表给管理层，就很清晰地知道损失有多大了。
最后有一个表述，在90%的置信水平下，VaR值是882万，如果在99%的水平下，VaR值是比较大的，导致这样的VaR的极端场景发生的概率是1%。<ref>[ http://test.39.net/test/1563.html 心理压力自测], 360国学 39自测频道 ,</ref>
=='''参考文献'''==