楊泓諭
ふ要:本文從商業(yè)銀行的定義出發(fā),通過ORX的數(shù)據(jù)介紹了當(dāng)今全球操作風(fēng)險面臨的現(xiàn)狀;隨后介紹了本文著重要闡述的收入模型法;第三部分收入模型法對深發(fā)展和浦發(fā)銀行做了實證分析;最后本文對實證分析結(jié)果做了一些總結(jié)。
ス丶詞:操作風(fēng)險、基本指標(biāo)法、收入模型法
一、商業(yè)銀行操作風(fēng)險定義及現(xiàn)狀分析
ニ孀漚鶉諶球化的持續(xù)推進(jìn)、金融創(chuàng)新的不斷加速,金融行業(yè)面臨的操作風(fēng)險越來越復(fù)雜和嚴(yán)峻。在此背景下,作為全面風(fēng)險管理的重要內(nèi)容,操作風(fēng)險管理越來越受到監(jiān)管部門以及金融機(jī)構(gòu)的高度重視。
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ド桃狄行操作風(fēng)險是個古老的話題,自從商業(yè)銀行的誕生,操作風(fēng)險也就隨之誕生了。巴塞爾新資本協(xié)議將操作風(fēng)險定義為:“操作風(fēng)險就是指由于內(nèi)部程序、人員、系統(tǒng)設(shè)計不完善或者運行失當(dāng)以及因為外部事件的沖擊等導(dǎo)致直接或間接損失的可能性的風(fēng)險”。 巴塞爾委員會同時指出,這一界定包含了法律風(fēng)險,但是并不包括策略性風(fēng)險和聲譽風(fēng)險。
ィǘ)現(xiàn)狀
ソ年來商業(yè)銀行操作風(fēng)險事件頻頻發(fā)生,國內(nèi)的例如中行廣東開平支行三任行長盜取5億美元案件、哈爾濱中行高山盜取10億資金案件以及齊魯銀行案件;國外的例如“無賴交易員”英格蘭人尼克?利森導(dǎo)致巴林銀行倒閉、法國興業(yè)銀行交易員柯維爾違規(guī)操作導(dǎo)致銀行67億美元損失和前不久的瑞銀事件都給人們敲響了警鐘,商業(yè)銀行操作風(fēng)險的管理任重道遠(yuǎn)。
ザ、商業(yè)銀行操作風(fēng)險的度量——收入模型法
ナ杖肽P偷幕本思想是:將企業(yè)的凈利潤作為被解釋變量,那么企業(yè)的總風(fēng)險即解釋變量的方差應(yīng)該由信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險三方面因素決定。通過計算解釋變量的方差,然后將信用風(fēng)險、市場風(fēng)險因素所造成的方差從中剔除,我們就可以近似的將剩余的方差作為操作風(fēng)險的風(fēng)險值。
ヒ虼??梢詷?gòu)建收入模型,其中決定被解釋變量銀行收入(Income)波動的因素在于銀行自身的盈利能力和所承擔(dān)的風(fēng)險大小。銀行的盈利能力方面,商業(yè)銀行以借貸為主營業(yè)務(wù)。因此利率的波動對銀行收入有很大的影響。本文將一年期存貸利差(Loan-Deposit)作為銀行盈利能力的主要解釋變量,即一年期的定期貸款利率與存款利率之差。同時,由于商業(yè)銀行的總體發(fā)展與真實GDP(GDP/CPI)成正相關(guān),所以GDP也被納入解釋變量。最后由于我們考察的對象是上市銀行, 其收入受證券市場的總體表現(xiàn)的影響, 我們選用證券市場指數(shù)(Index)作為這方面的解釋變量,這里選取上證指數(shù)。
ネü以上分析,我們構(gòu)建模型如下:
Income=α+β1*(GDP/CPI)+β2*(Loan-Deposit)+β3*Index+ε (1)
ピ謖飧瞿P橢??梢哉J(rèn)為這些解釋變量給被解釋變量也就是銀行的收入(用凈利潤表示)帶來的波動是有市場風(fēng)險和信用風(fēng)險引起的,所以可以將收入的方差中無法被模型解釋的部分認(rèn)為是操作風(fēng)險引起的。因此有如下等式:
ウ莫2=σ2*(1-R2)(2)
テ渲校σ2表示凈利潤的總方差也就是總風(fēng)險,δ2表示操作風(fēng)險對應(yīng)的方差也就是操作風(fēng)險。R2是模型(2)回歸得到的擬合優(yōu)度即回歸模型誤差占總誤差的百分比,也就是市場風(fēng)險和信用風(fēng)險總和占總風(fēng)險的百分比。
ビ捎諞話鬮頤羌偕枰行操作風(fēng)險損失數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,因此如果在99.9%的置信水平下,操作風(fēng)險應(yīng)該為3.1倍的標(biāo)準(zhǔn)差:
OpRisk=3.1δ(3)
ト、實證分析——以深發(fā)展和浦發(fā)銀行為例
グ湊漲拔乃述,這里本文選取了1996年-2010年的兩個銀行的凈利潤、GDP、CPI、一年期存款和貸款利率以及上證指數(shù)數(shù)據(jù)。其中由于有的年份存貸款利率變化多次,這里取平均值,選取上證指數(shù)年末收盤值為本文所用數(shù)據(jù)。
ビ墑?wù)入模型?/p>
Income=α+β1*(GDP/CPI)+β2*(Loan-Deposit)+β3*Index+ε
ゲ⒗用所收集的資料,使用統(tǒng)計軟件 Eviews 5.0 對兩家商業(yè)銀行的資料進(jìn)行回歸計算,然后根據(jù)回歸結(jié)果,由上文所述(2)和(3)公式分別計算凈收入總方差、R-Square、操作風(fēng)險對應(yīng)的方差、操作風(fēng)險對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差,以及 99.9%置信水平下操作風(fēng)險的估計值,得到兩家銀行的相應(yīng)數(shù)值如表5 所示。
ナ杖肽P退得相應(yīng)數(shù)據(jù)(單位:億元)
浦東發(fā)展銀行深圳發(fā)展銀行
凈收入總方差3341.37339.04
R-Square0.88140.7180
操作風(fēng)險對應(yīng)的方差396.2298.32
操作風(fēng)險對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差19.919.92
99.9%置信水平下操作風(fēng)險的估計值61.72130.752
四、結(jié)論
ナ杖肽P妥蠲饗緣娜鋇憔褪撬使用的數(shù)據(jù)沒有進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,可能存在偽回歸等問題。其次,解釋變量的選擇對于模型的有效性有重大影響。而且,如何選擇恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險因素也是操作風(fēng)險度量模型實證研究的一個重要的方向。但總的來說使用收入模型有一定意義:第一,使用收入模型得到的結(jié)果是我們利用很少的、從銀行外部就可以獲得數(shù)據(jù)計算得出的;第二,其得到的操作風(fēng)險監(jiān)管資本可以作為我們的一個參考,使得銀行對自己的操作風(fēng)險有一個大致的了解;第三,通過收入模型的應(yīng)用可以提升銀行本身的風(fēng)險管理意識和方法。(作者單位:西南財經(jīng)大學(xué))
げ慰嘉南祝
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