商业银行操作风险的实证分析与风险资本计量.docx

商业银行操作风险的实证分析与风险资本计量一、引言随着金融全球化的推进，金融管制的放松以及竞争的日趋激烈，银行业无论是经营的业务范围还是提供的金融产品的种类都更具多元化，加之日益先进的信息技术和金融技术在银行业越来越广泛的应用，商业银行面临着一个更加复杂多变的经营环境，使得商业银行面临的风险也更为复杂。其中，操作风险暗流涌动，成为导致金融机构及整个金融体系恐慌的潜在威胁。中国社科院金融所所长李扬更是将操作风险称之为“细节中的魔鬼”。我国由于体制、管理水平、人员素质等方面的原因以及银行内部治理结构存在的严重缺陷，操作风险在我国银行系统也是广泛存在，并且给银行带来了巨大的损失，其在商业银行风险中的比重远大于国际同行的水平。因此，操作风险的度量和控制的研究在我国有着重要的现实意义。目前对操作风险的定义存在着不同的看法，概括起来可以分为狭义和广义两种。前者认为操作风险是由于控制系统及运营过程的错误或疏忽而可能引起潜在损失的风险。该定义排除了名誉、法律、人员等方面的操作风险，因而涵盖的范围较窄。而后者则被定义为除了市场风险和信用风险以外的所有风险。1本文采用后面一种定义。二、变量与模型的选择随着监管机构对操作风险的重视、越来越多成熟的统计方法和模拟计算技术的介入，以及损失事件历史数据积累的日益丰富，最近几年出现了一些用来度量操作风险的数量模型。但是这些模型真正的度量效果还没有定论还有待检验。按照操作风险度量的出发角度不同，可以将这些数量模型分成两个大类：自上而下模型和自下而上模型。自上而下模型是主要使用财务指标和收益波动性等作为衡量风险的变量，比较容易收集所需要的数据且计算难度较小，无需根据金融企业内部经营状况搜集内部损失数据。由该法得到的是所有风险的资本计算数据，然后通过将机构中已经得到量化的市场和信用风险资本金进行剔除，得到操作风险资本金。使用这种思路建立的模型包括：收入模型、财务指标法、波动率模型。但是，由于不能确切分辨出哪种风险比较容易潜藏在哪类业务中，因此对各类业务的业绩评价、收益管理和风险管理的激励效果不易达到。自下而上模型则是在对金融企业各个业务部门的经营状况及各种操作风险的损失事件进行深入研究的基础上，根据各个损失的事件类型或者业务类型来区别风险，并逐步进行统计的计量方法。主要包括统计度量模型、案例分析、因素分析模型、因果关系网络模型等。由于所针对的事件是明确的，因此可以直接对风险管理发挥作用。但这类方法在收集事件事故的数据方面有很大的困难。由于现阶段国内金融机构普遍面临着数据缺乏在考察期经济增长的基础上，gc每增加一个百分点，浦发银行的净利润就可以增长20173亿元；就Profit2模型而言，gc每增加一个百分点，中行的净利润就可以增长300866亿元。说明经济增长对银行的净利润有很大的正效应，并且宏观经济的变动对国有商业银行的影响要大于股份制商业银行。因为现阶段国有商业银行的资产规模明显比股份制商业银行大，且经济政策性的因素对国有商业银行的影响较大。因此，要加快国有商业银行股份制改革的步伐，使之成为自负盈亏、以市场为导向的真正意义上的商业银行。620，也符合经济含义，即不良贷款率与银行的净利润成反比。也就是说随着不良贷款率的下降，银行净利润有很明显的上升趋势。就Profitl模型而言，bl1每下降一个百分点，浦发银行的净利润就可以增长05910亿元；就Profit2模型而言，bl2每下降一个百分点，中行的净利润就可以增长51443亿元。从以上的统计结果还可以看出，不良贷款率对国有商业银行的杠杆作用明显要强于股份制商业银行。所以，更要加强对国有商业银行不良资产的监督和管理，加强贷款过程的内部控制，做到“审贷分离”，完善银行内部贷款管理制度。从统计检验来看，方程一和方程二的总体显着性很好。方程二较之方程一拟合优度更高。至于变量的显着性，当取显着性水平=005时，t分布临界值为(3)=3182，可见方程一中，变量gc、bl1，均显着；方程二中，变量Zc显着，而b12不显着。此外通过DW检验值，也可看出修正后的模型不存在序列相关性。且从上面的检验结果还可以看出gc、bl1与银行的净利润有很强烈的因果关系，而bl2与银行净利润的因果关系不明显。表中的RSquare值反映了因变量的方差在多大程度上可以被模型所解释，它的值越接近于1，说明模型的解释能力越强。在上述的模型中，那部分不能被模型解释的方差被认为是由操作风险引起的。在profitl模型即浦东发展银行的结果中，RSquare值为08818，说明88，18的方差可以由模型解释，即操作风险占到总方差的1182。在profit2模型即中国银行的结果中，回归模型的RSquare值为0，6830，即模型可以解释方差中的6830，同时也说明操作风险在总的方差中占到3170。由此可以看出，浦东发展银行的操作风险明显低于中国银行。在国际上，业界一般认为操作风险在总风险中所占比例应在20以内。剔除模型本身的精确度以外，我们也能意识到我国国有商业银行面临着很严重的操作风险。四、操作风险资本的计量根据上文所构造的模型，如果把方差总剩余部分解释为是由于操作风险引起的，便可以得到浦东发展银行和中国银行的操作风险在银行所面临的总风险中的比重。即浦东发展银行操作风险占到总风险的1182，中国银行操作风险在总的风险中占到3170。为了满足新巴塞尔资本协议的要求，根据浦东发展银行和中国银行可获得的最新公开资料，可以从理论上得到两家银行需要额外拨备的操作风险资本。具体见下表：很明显，要满足新巴塞尔资本协议对资本充足率的要求，就操作风险而言，中国银行对操作风险资本的拨备要远远高于浦东发展银行。根据文章得出的理论研究结论，在现实的商业银行风险管理中，我们要充分重视商业银行面临的操作风险，提高中国商业银行操作风险管理水平。五、结论通过以上的分析，可以得到以下几点结论：1收入模型可以在某种程度上反映操作风险的大小。本文利用OLS方法对模型进行选择和实证分析，最终得到对操作风险的非精确度量。发现中国银行面临的操作风险明显高于浦东发展银行。其中的主要原因之一是我国的涉外金融活动主要集中在中国银行，而携款外逃是到目前为止我们能收集到的操作风险中严重程度最大的操作风险类型，多集中发生在中国银行。另一方面也说明股份制商业银行对操作风险的控制方面明显优于国有商业银行。因此，要积极进行国有商业银行的股份制改造，强化内部控制机制。2通过收入模型的构建可以看出市场因素对收人的影响要大于信用因素。而目前阶段我国商业银行对信用风险的关注明显多于对市场风险的关注。因此，商业银行在进行风险管理时，要注重关注三大风险因素的齐头并进，特别是对我国宏观经济动态和国家宏观经济政策的把握，减少不必要的损失。3使用收入模型得到的结果仍然不是很准确。解释变量的选择对于模型的有效性有重大影响。经过三次单因素回归方程的建立，最终将真实GDP增长率、不良贷款率作为模型的解释变量，但是这两个变量无法做为市场风险和信用风险的所有度量因素，而仅仅具有一定的可说明性。并且在建立模型时并没有考虑时间因素，一定程度上影响了模型的准确性。4在研究过程中，由于受到数据等客观因素的限制，还有很多问题值得进一步的探讨。数据的多寡是影响模型结果可靠性的一个重要因素。我们的模型由于可获得数据历史太短，样本空间太小，影响对结果可靠性的判断。因此，为有效测定操作风险，金融机构应收集和积累一定量的数据，为建立实用的操作风险度量模型奠定基础。5操作风险是我国商业银行风险防范的一个重点和弱点。而新巴塞尔资本协议对资本充足率提出了更高的要求，因此，必须对操作风险给予必要的重视，加强对操作风险损失数据的收集整理，加强对操作风险的管理，突出对操作风险的量化研究。注释：真实GDP为GDP除以消费物价指数。参考文献：1王旭东新巴塞尔资本协议与商业银行操作风险量化管理J，金融论坛,2004，(2)Marshall CLMeasuring and managing operational risks in finan-cial institution;tools,techniques，and other resortces M，Singa-pore：John Wiley & Sons，2001樊欣，杨晓光提作风险度量：国内两家股份制商业银行的实证分析J系统工程,2004，(5)Working papeer on the International Convergence of Capital Mea-surement and Capital StandardsRBasel，Switzerland：BaselCommittee on Banking Supervision，2004王方宏商业银行操作风险管理初探J金融与保险，2004，(8)