The supervising institutions do not give to commercial banks indications what models have to be used for stress testing. This research was done in order to find out which mathematical/statistical models are and can be used in credit risk stress testing. Credit risk is one of the biggest financial risks that every bank faces. Stress testing is a tool of credit risk assessment that helps to estimate the consequences of the events that have really small probability to happen but if they occur, banks can have significant losses. This study determined that the most plausible event is adverse macroeconomic conditions. For this reason, models that include macroeconomic impact were presented. Vector autoregression and vector error correction model were tested using the empirical data received from Swedish central bank, Swedish statistics and Eurostat. For financial stability it is worth using vector autoregression or vector error correction model as they describe the macroeconomic environment in the most suitable way and they are appropriate for shock analysis by showing how the impact of any factor can change the whole system. Structure: introduction, main part (credit risk, methods and empirical analysis), publication, conclusions, references. Thesis consists of: 50 p. text without appendices, 13 pictures, 11 tables, 26 bibliographical entries. Appendices included. / Kredito įstaigų priežiūros institucijos nepateikia komerciniams bankams kokius metodus jie turėtų naudoti testavime nepalankiomis sąlygomis. Tiriamasis darbas buvo atliktas tuo tikslu, kad būtų išsiaiškinta kokie matematiniai ir statistiniai metodai yra ir gali būti naudojami kredito rizikos vertinime testuojant nepalankiomis sąlygomis. Kredito rizika yra viena iš didžiausių finansinių rizikų su kuria bankai susiduria. Testavimas nepalankiomis sąlygomis yra kredito rizikos vertinimo įrankis, padedantis nustatyti įvykių, kurių realizavimosi tikimybės yra mažos, tačiau jiems įvykus, bankai patirtų reikšmingus nuostolius, pasekmes. Šis tyrimas nustatė, jog labiausiai tikėtinas įvykis gali būti ypatingai nepalankios ekonominės sąlygos. Dėl šios priežasties darbe yra pristatyti metodai, kurie įvertina makroekonominių veiksnių įtaką. Vektorinė autoregresija ir vektorinis paklaidų korekcijos modelis buvo patikrinti naudojant Švedijos centrinio banko, Švedijos statistikos departamento ir Eurostat empirinius duomenis. Finansinio stabilumo įvertinimui vertėtų naudoti vektorinį autoregresijos ar vektorinį paklaidų korekcijos modelius, nes šie modeliai geriausiai aprašo ekonominę aplinką bei yra labai tinkami šokų analizei, kadangi įvertina bet kurio veiksnio įtaką visai sistemai. Struktūra: įvadas, pagrindinė dalis (kredito rizika, metodai ir empirinė analizė), publikacija, išvados, literatūros sąrašas. Tiriamasis darbas sudarytas iš: 50 psl. teksto be priedų, 13 paveikslų, 11... [toliau žr. visą tekstą]