李麗娜張海龍

(1.吉林省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計研究院,吉林長春130061;2.長春工業(yè)大學教務(wù)處,吉林長春130012)

金融風險防范過程的風險研究與對策

李麗娜1張海龍2

(1.吉林省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計研究院,吉林長春130061;2.長春工業(yè)大學教務(wù)處,吉林長春130012)

當前金融在國民經(jīng)濟運行的“神經(jīng)中樞”的核心地位,這使得在金融全球化的今天,防范金融風險、確保金融安全成為了世界各國金融工作的一項必需要做并且要做好的工作,然而大多數(shù)的管理者及研究人員在防范與化解金融風險的過程中往往忽略在金融風險防范過程中產(chǎn)生的新的風險,筆者據(jù)此提出了注意避免在防范過程中新的風險——決策風險和模型風險。

金融風險;防范;對策

金融已經(jīng)成為國民經(jīng)濟、對外國際關(guān)系的核心內(nèi)容,也是自上個世紀以來繼原材料、產(chǎn)品市場競爭之后的第三個競爭焦點,因而,金融體系健全性及金融運行的有效性就顯得至關(guān)重要。實際上,由于金融幾乎是貫穿于整個社會經(jīng)濟生活的所有方面,所以,以風險控制為基調(diào)的金融安全,已成為當今一國經(jīng)濟安全與國家安全的重要標志。

避免、管理、控制和防范金融風險是一項非常艱巨的任務(wù)。由于涉及到管理者和決策者的知識背景、主觀偏好、個人的判斷、看待問題的角度與側(cè)面的不盡相同,還有建立模型人的經(jīng)驗、專業(yè)知識等很多因素的影響,所以在金融風險防范過程中應(yīng)該采取具體情況具體分析的個案處理方式。但是大多數(shù)人都會忽略在金融風險防范過程中產(chǎn)生的新風險,筆者認為防范與化解金融風險過程中,更要注意避免在防范過程中產(chǎn)生的新風險,即要避免決策風險與避免模型風險。

一、避免決策風險

(一)管理者或決策者在決策應(yīng)做到“先民主后集中”

因為上面說過了每個人的知識背景、主觀偏好、個人的判斷、看待問題的角度與側(cè)面都會不盡相同的,這樣形成的民主意見或決策會從各個不同的角度和側(cè)面來考慮,同時這個意見或決策是一個系統(tǒng)知識的產(chǎn)物,這樣再經(jīng)過管理者或決策者整理、篩選,決策會更客觀,產(chǎn)生風險的可能性或減少。

(二)管理者或決策者在決策時,定量分析與定性分析相結(jié)合的同時應(yīng)更多進行定性分析

首先,當今的社會是一個信息呈現(xiàn)幾何級數(shù)增長的時代,有些信息和數(shù)據(jù)的來源、渠道都無從考證,尤其是有些數(shù)據(jù)你還沒來得及進行處理時就已經(jīng)被新的信息與數(shù)據(jù)所取代,這樣的時代如果管理者或決策者更多的依賴于數(shù)據(jù)的“事實說話”,不僅會少一些與日俱進的東西,更可能造成決策的全盤失誤。根據(jù)虛假信息得出的結(jié)論做出的決策一定是錯誤的,后果也是不堪想象的。如股市中的暗箱操作,莊家介入都有會使呈現(xiàn)給管理者或決策者的數(shù)據(jù)是不可以做為決策依據(jù)的數(shù)據(jù),依據(jù)這樣數(shù)據(jù)做出的決策是使你或公司頃刻間一無所有。

其次,“信息的不對稱”這一原則,使我們?nèi)粘５墓芾怼⒔灰椎雀黜検挛锏靡赃M行,也使得經(jīng)濟迅速的增長、社會的不斷進步,也使人與人之間的交往更和諧,然而這樣一個原則同時也決定你在選擇和使用信息時“不對稱”、“不全面”,同時還產(chǎn)生“機會損失”。

基于以上兩點管理者或決策者在決策時對于數(shù)據(jù)或模型的使用應(yīng)更多的做為決策的依據(jù),而不是依據(jù)的全部。

二、避免模型風險

(一)盡可能的選擇簡單模型

“至少在金融領(lǐng)域,模型的力量是與其簡單性成正比的。”這樣不是說我們贊同含糊不清,含糊不清往往是造成錯誤的首要原因。簡單的模型也有可能出色地完成對現(xiàn)實的描述與預測。打個比方,你需要從長春到上海,如果驅(qū)車前往,你不會因為地表凹凸不平,不能走直線距離而產(chǎn)生旅途補延長的感覺。但如果你乘的是飛機,這就另當別論了。在風險管理中,道理也是如此,近似的正確和精確的錯誤有著本質(zhì)的不同。

(二)了解你的模型

管理者或決策者應(yīng)該了解模型背后的意義。把模型認為是一個黑箱子明顯是一個錯誤的方法。能神奇的得出解決方案的模型本身就是模型風險的源泉。通常建立這個黑箱子的人后來都沒有調(diào)整過它,這樣事情就更加麻煩了。

當然,許多高層管理者并不理解專業(yè)的數(shù)學模型。但是主要問題不在這,主要的是應(yīng)該明白和模型及其局限性相關(guān)的風險。重要的問題是“你對模型的結(jié)果感覺如何?哪些變量是高頻變化的?哪些變量小幅變化會引起結(jié)果大的波動?模型在哪些市場環(huán)境下比較合適?”

(三)用合適的模型

大部分模型都有自己特定的目的。當模型用在其他方面時一般都會很糟。把現(xiàn)有模型應(yīng)用在新的領(lǐng)域、新的產(chǎn)品或者新的市場不應(yīng)該原封不動,而應(yīng)該像建立新模型那樣,小心謹慎的檢驗和調(diào)整。

操作者把模型延伸運用于擴展了的業(yè)務(wù)或者一個新的情況模型,風險就產(chǎn)生了。他們同樣也試圖在新情況下使用他們所熟悉的模型和工具。不幸的是模型可能在一個領(lǐng)域適合,但是在其他領(lǐng)域比較不適合。例如,比較定價模型和VaR評估模型。定價誤差并不能影響風險價值評估,因為風險值受價格波動的影響,卻不受價格水平的影響。因此好的VaR模型并不意味著它是好的定價模型。

(四)不斷修正和升級模型

過時的模型也會產(chǎn)生模型風險。接受和采用一個模型并不等于要終身使用它,而是需要在原有的基礎(chǔ)上對它進行修訂和升級。假如銷售商沒有經(jīng)常的升級軟件你會在買它的風險軟件嗎?相關(guān)的問題就是升級輸入?yún)?shù):因為環(huán)境總是在變。因此輸入?yún)?shù)應(yīng)該經(jīng)常修訂和升級。

市場對模型的接受程度是你是否需要修訂或升級模型的一個好的信號,如果市場上大多數(shù)人采用類似的輸入數(shù)據(jù),而且對于具有可比性的業(yè)務(wù),模型假設(shè)相似,這表明你的模型沒有過時。

(五)檢驗模型惡劣環(huán)境下的適用性

在應(yīng)用模型之前,應(yīng)該做一系列的情景分析去研究惡劣環(huán)境對模型的影響。檢驗的目的是度量各種異常市場環(huán)境的影響,即便有些異常情況發(fā)生的概率很少。這些異常情況可能會造成市場偏差、波動率變動或者主要關(guān)系的破裂。

情景分析方法的優(yōu)勢主要是在于它的簡單性和廣泛的適用性。它主要的缺陷就是過度依賴選擇恰當?shù)膼毫迎h(huán)境的能力。在一個特定的歷史時期內(nèi)他們也常常依賴歷史事件(海灣戰(zhàn)爭、1987年經(jīng)濟崩潰、歐洲經(jīng)濟危機、墨西哥的比索貶值、蘇聯(lián)解體等等)。不幸的是:一方面歷史事件本身將來可能不再發(fā)生;另一方面對于復雜的衍生物,極端情景是很難確定的。當然增加可能的環(huán)境數(shù)目可以解決更多的市場條件,但是需要計算時間。

另外嚴格檢驗不應(yīng)該僅僅局限在異常市場事件,同樣也是檢驗這些事件對模型假設(shè)破壞的影響,以及模型對假設(shè)變動的敏感性。假如價格上揚,相關(guān)行為不同或者流動性喪失時會對模型造成什么影響?模型適用性檢驗同市場適用性檢驗一樣重要。如果結(jié)果是不可接受的,則模型需要重新修改。

遺憾的是,模型中隱含的危險常常直到表現(xiàn)出來才發(fā)現(xiàn)。進一步說,也沒有標準的方法去進行模型檢驗,也沒有一系列標準的環(huán)境去考慮。因此這個過程在很大程度上依賴建模者的判斷水平和經(jīng)驗。

(六)檢查數(shù)據(jù)的正確性和完整性

模型結(jié)果的質(zhì)量在很大程度上依賴數(shù)據(jù)的質(zhì)量,輸入進去的是垃圾,輸出的還是垃圾。所以輸入模型數(shù)據(jù)時應(yīng)該仔細檢查和確定數(shù)據(jù)是有效的,同時數(shù)據(jù)源要減少到最少。

(七)用非參數(shù)技術(shù)驗證模型

一個統(tǒng)計學家曾經(jīng)說參數(shù)統(tǒng)計可以找到近似問題的精確答案,非參數(shù)統(tǒng)計可以找到精確問題的近似答案。非參數(shù)檢驗很少有假設(shè),非常容易理解。而且非參數(shù)統(tǒng)計通常包含很少的計算工作,很容易應(yīng)用。因此要經(jīng)常應(yīng)用這種方法檢驗模型或者檢驗參數(shù)假設(shè)。例如,Ait-Sahalia(1996a,b)評估美元短期利率的擴散系數(shù),假設(shè)漂移是線性的,他比較模型暗含的邊際密度和一組數(shù)據(jù)暗含的邊際密度。他的結(jié)論是模型的適用性水平極低,而且非參數(shù)檢驗拋棄了任何點利率的參數(shù)模型,也就是所有的線性移動短期利率模型。

(八)警惕模型運行風險

在模型風險中應(yīng)該認識到運行風險的結(jié)果,一些銀行用非常專業(yè)的市場或資金模型,但是他們不保護系統(tǒng)防止錯誤的資料輸入,特別是沒有觀察過參數(shù),比如波動率或相關(guān)性。

很多模型風險問題出現(xiàn)在模型應(yīng)用過程的尺度上,為了減少運行的模型運行風險,特別是數(shù)據(jù)不正確性問題,要有自動處理數(shù)據(jù)的功能,包括正常的數(shù)據(jù)確認等。

(九)確定職責和建立主要的模型風險控制

強大而且獨立的風險管理團隊是對付模型風險的第一步,這人團隊要利用給定的模型范圍、假設(shè)和數(shù)據(jù),進行風險管理工作。但是風險管理者常常缺少時間和資料去熟悉、檢查和檢驗模型。因此要確定相關(guān)的任務(wù)和職責,同時對模型的采納和使用建立書面的規(guī)章制度是非常重要的。這項規(guī)章制度需要明確說明誰能夠去執(zhí)行、檢驗和確認模型,誰負責管理認真跟蹤模型,了解誰在用模型,什么目的,誰寫的編碼,允許誰修改。應(yīng)該在機構(gòu)內(nèi)建立規(guī)章制度確保任何的改動都可以查證,在協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)上順利運行。

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[3]周立.金融工程與風險管理[M].北京:中國金融出版社,2001.

[4]郭曉立,王忠吉,潘福林.關(guān)于我國金融風險的思考[J].技術(shù)經(jīng)濟,1999,(3).

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[6]李麗娜,張海龍.加強財務(wù)監(jiān)控 防范與化解金融風險[J].長春工業(yè)大學學報(社會科學版),2003,(4).

李麗娜(1974-),女,吉林省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計研究院高級會計師;張海龍(1971-),男,長春工業(yè)大學教務(wù)處副研究員,碩士生導師,主要從事高等教育管理與經(jīng)濟管理研究。