李谷一，韓潤春

(河北聯(lián)合大學(xué)管理學(xué)院，河北唐山063009)

一、國外銀行風(fēng)險預(yù)警模型的研究現(xiàn)狀

國外最初關(guān)于銀行風(fēng)險預(yù)警模型的研究，使用的是單變量統(tǒng)計方法。這類研究可以追溯到20世紀(jì)30年代，當(dāng)時一些學(xué)者開始利用財務(wù)比率對企業(yè)的經(jīng)營成敗進(jìn)行單變量實(shí)證分析。其中1938年，Secrist對美國在20世紀(jì)20年代末至30年代初這段時間內(nèi)倒閉的741家銀行和在1933年之前未倒閉的111家銀行的上百個財務(wù)比率逐一進(jìn)行單變量的統(tǒng)計分析，試圖找出倒閉銀行和未倒閉銀行不同的財務(wù)狀況特征。其研究結(jié)果表明:倒閉銀行和未倒閉銀行的各項(xiàng)財務(wù)比率的確存在顯著的差異，運(yùn)用單變量分析可以進(jìn)行風(fēng)險的預(yù)測。但它的缺陷是:(1)僅僅以一個財務(wù)比率就對銀行風(fēng)險狀況進(jìn)行評判難以令人信服。(2)對不同財務(wù)比率逐一進(jìn)行單變量分析得出的預(yù)測結(jié)果可能是相互矛盾的。(3)財務(wù)比率之間存在一定的相關(guān)性，單變量統(tǒng)計分析方法沒有利用這種信息。

1970年，Meyer和Pifer最早使用線性概率模型來預(yù)測銀行破產(chǎn)。這種方法用prob(y=1)=α+β’X表示銀行破產(chǎn)的概率，用prob(y=0)=1·(α+β＇X)表示銀行正常經(jīng)營的概率。其中:向量X是表示銀行財務(wù)特征的變量，β是反映X的變化對概率的影響的參數(shù)，α是常數(shù)項(xiàng)。并且α和β是模型y=α+ β＇X+ ε(y的值為0或1，0表示正常經(jīng)營銀行，1表示破產(chǎn)銀行)的最小二乘估計。Meyer和Pifer以39家破產(chǎn)銀行以及與之相配對的同時間、同地區(qū)、開業(yè)時間相似的正常經(jīng)營銀行為研究樣本。研究結(jié)果顯示，在銀行破產(chǎn)前一至兩年，約有80%的破產(chǎn)銀行可以被成功地預(yù)測出來，但是三年以上的預(yù)測能力就不太理想了。而且由于線性概率模型存在一些比較嚴(yán)重的缺點(diǎn)，一是誤差項(xiàng)異方差，二是概率的預(yù)測值可能在區(qū)間(0，1)之外，因此這種方法較少被采用。

1975年，Sinkey使用多重判別方法研究銀行風(fēng)險的早期預(yù)警模型。該研究將1972和1973年初被美國監(jiān)管部門斷定為有問題的110家銀行作為分析對象，所使用的數(shù)據(jù)是根據(jù)這些銀行1969—1972年的資產(chǎn)負(fù)債表和損益表計算出來的，10個反映銀行的流動性、貸款、資產(chǎn)和存款構(gòu)成、盈利性等方面狀況的財務(wù)比率。采用二次式判別分析的結(jié)果是，貸款收入/總收入、其它費(fèi)用/總收入以及營業(yè)支出/營業(yè)收入這三個財務(wù)比率的判別能力最強(qiáng)，在1969年的判別函數(shù)中的系數(shù)分別是 1．00、0．65、0．53。Sinkey采用兩種方法驗(yàn)證所得到判別函數(shù)的性能。一種將原始觀測樣本的變量值回代到判別函數(shù)中，一種是采用Lachenbruch驗(yàn)證，即在建立判別函數(shù)時依次去掉一例，然后用建立起來的判別函數(shù)對該例進(jìn)行判別。驗(yàn)證結(jié)果是，對原始樣本重新分類的準(zhǔn)確率在72．27%至 82．04%之間，Lachenbruch分類的準(zhǔn)確率為64．09%至75．24%，兩種分類的準(zhǔn)確率都是從1969年到1972年逐步提高。盡管從理論上看通過判別分析模型進(jìn)行早期預(yù)警也取得一定的成果，但是這種方法對數(shù)據(jù)的要求較高，要求反映銀行財務(wù)特征的變量在各個組內(nèi)遵循多元正態(tài)分布，而實(shí)際采集到的數(shù)據(jù)往往難以滿足這種條件，從而削弱了判別函數(shù)的功能。

1977年，Martin最早采用了Logit分析對健全銀行和破產(chǎn)銀行進(jìn)行區(qū)分研究。雖然與判別分析和線性概率模型相比，Logit分析被用于銀行風(fēng)險早期預(yù)警研究的時間較晚，但卻是較常被采用的一種方法。這種方法假定銀行發(fā)生破產(chǎn)的概率服從Logistic分布。Logit模型對數(shù)據(jù)的要求不象判別分析那么高，判別的準(zhǔn)確率比較高，因此20世紀(jì)80年代以后的研究較多使用這種方法，

1992年，Hooks開始研究不同的風(fēng)險預(yù)警模型指標(biāo)對預(yù)警模型預(yù)測能力的影響。他構(gòu)建了四個不同的銀行風(fēng)險早期預(yù)警模型，一個是不包含反映資產(chǎn)風(fēng)險的財務(wù)比率的模型，另兩個模型分別以赫芬德爾指數(shù)(Herfindhal Index)和貸款/資產(chǎn)代表資產(chǎn)風(fēng)險，第四個模型以“加權(quán)風(fēng)險指標(biāo)”代表資產(chǎn)風(fēng)險。實(shí)證結(jié)果表明，含“加權(quán)風(fēng)險指標(biāo)”的早期預(yù)警模型比含赫芬德爾指數(shù)或貸款/資產(chǎn)比率的模型的預(yù)測能力強(qiáng)，而包含資產(chǎn)風(fēng)險指標(biāo)的早期預(yù)警模型比不含這類指標(biāo)的早期預(yù)警模型預(yù)測準(zhǔn)確率高。說明銀行的資產(chǎn)風(fēng)險狀況對銀行風(fēng)險的預(yù)測有重要影響。

2000年，Arturo等人研究三種資本充足率指標(biāo):杠桿率、資本/總收入和加權(quán)資本充足率，對銀行破產(chǎn)的預(yù)測能力。從預(yù)測的準(zhǔn)確性看，簡單資本充足率(杠杜率、資本/總收入)的短期(兩年內(nèi))預(yù)測能力和加權(quán)資本充足率基本相同，因此Auturo等人建議用簡單資本充足率代替計算繁瑣的加權(quán)資本充足率。

一些發(fā)達(dá)國家的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，以美國、英國、日本為例。

(一)美國

美國是目前世界上擁有最完善、最復(fù)雜的商業(yè)銀行預(yù)警系統(tǒng)的國家，主要由五個自成體系又相互關(guān)聯(lián)的預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)成美國商業(yè)銀行的預(yù)警系統(tǒng)，它們都是以獲取金融機(jī)構(gòu)的各種財務(wù)報表和其它資料為基礎(chǔ)，借助于各種財務(wù)比率指標(biāo)對金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險進(jìn)行測定和預(yù)警。當(dāng)然，這五個預(yù)警系統(tǒng)并不是完美無缺的，每一個都有它的缺陷所在。只是美國在銀行預(yù)警系統(tǒng)這方面的研究相對成熟。

(二)英國

英國商業(yè)銀行預(yù)警系統(tǒng)的主體是英格蘭銀行，它以資本充足性、外匯持有風(fēng)險和資產(chǎn)流動能力作為其預(yù)警指標(biāo)。具體來說，測定商業(yè)銀行資本充足主要借助于資本比率，資本比率分為兩個:一是杠桿比率;二是風(fēng)險資產(chǎn)比率。對于外匯持有風(fēng)險，英格蘭銀行規(guī)定承擔(dān)各種類別外匯風(fēng)險的總的外匯負(fù)債凈額(即期與遠(yuǎn)期合在一起)，不得超過資本的15%;對于流動資產(chǎn)能力，英格蘭銀行以到期日階梯來測定，測定期為12個月。與別的國家相比，英格蘭商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)側(cè)重于資本充足性，主要監(jiān)視杠桿比率和風(fēng)險資產(chǎn)比率，同時就其業(yè)績表現(xiàn)與資本規(guī)模相近的機(jī)構(gòu)相比較。

(三)日本

日本對商業(yè)銀行的監(jiān)管，由大藏省及日本銀行負(fù)責(zé)，其預(yù)警系統(tǒng)主要通過規(guī)定商業(yè)銀行財務(wù)比率與業(yè)務(wù)比率作為規(guī)范指標(biāo)，這些指標(biāo)比率包括七項(xiàng):第一，流動比率(不低于30%);第二，存放比率(不得超過80%);第三，營業(yè)費(fèi)用與營業(yè)收入比率(應(yīng)逐年遞減);第四，固定資產(chǎn)比率，具體包括標(biāo)準(zhǔn)比率(不得超過50%)、目標(biāo)比率(不得超過40%)和邊際比率(不得超過50%)三個比率;第五，發(fā)放股息比率(不得超過40%);第六凈值比率(不得低于10%);第七，法定準(zhǔn)備金。凡不符合上述財務(wù)與業(yè)務(wù)比率的商業(yè)銀行，即為問題商業(yè)銀行。對于問題商業(yè)銀行，大藏大臣即采取必要的措施，以避免其進(jìn)一步惡化。

二、國內(nèi)銀行風(fēng)險預(yù)警模型的研究現(xiàn)狀

(一)銀監(jiān)會方面

中國人民銀行頒布的于2001年廣泛推行的“關(guān)于全面推行貸款五級分類工作的通知”，將貸款分為正常類、關(guān)注類、次級類、可疑類和損失類五類。該方法屬于商業(yè)銀行內(nèi)部評級制度，對于商業(yè)銀行本身風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)置，屬于外部評級，大多數(shù)銀行沒有。2003之前，只有交通銀行推行了”交通銀行資產(chǎn)負(fù)債預(yù)警管理辦法”，方法大致如下:主要通過定性和定量相結(jié)合的方法，對各分(支)行在經(jīng)營管理過程中潛在的問題和造成風(fēng)險的可能性進(jìn)行分析、預(yù)報。該預(yù)警系統(tǒng)在指標(biāo)的選擇、指標(biāo)臨界值的確定和綜合評價方面都有明確的定義。

繼商業(yè)銀行風(fēng)險評價體系初步建立之后，中國銀監(jiān)會研究建立的商業(yè)銀行動態(tài)風(fēng)險預(yù)警模型將開始試運(yùn)行。在綜合判斷商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警等級基礎(chǔ)上，銀監(jiān)會將分別給出正常、藍(lán)色預(yù)警、橙色預(yù)警和紅色預(yù)警信號。

2005年4月21日，根據(jù)我國商業(yè)銀行的實(shí)際情況，并參照國際同業(yè)的先進(jìn)做法，銀監(jiān)會制定了《商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警操作指引(試行)》(以下簡稱《指引》)，將在銀行監(jiān)管部門內(nèi)部開展商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警工作。

我國商業(yè)銀行監(jiān)管評級既要借鑒國際通用評價銀行的良好做法，又要結(jié)合國內(nèi)銀行業(yè)監(jiān)管實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，建立“CAMELS+”的評級體系，對綜合評級結(jié)果做出精細(xì)調(diào)整，使評級結(jié)果能準(zhǔn)確反映各個機(jī)構(gòu)風(fēng)險狀況及其管理水平，更好地引導(dǎo)商業(yè)銀行加強(qiáng)和改進(jìn)識別、度量、定價和轉(zhuǎn)移風(fēng)險工作，提高銀行業(yè)風(fēng)險管理與監(jiān)管水平。

銀監(jiān)會成立以來，積極探索并不斷改進(jìn)和完善評級辦法，2004年先后出臺了《股份制商業(yè)銀行風(fēng)險評價體系(暫行)》、《外資銀行風(fēng)險評價手冊》和《農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價和預(yù)警指標(biāo)體系(試行)》等若干個風(fēng)險評價體系，對于促進(jìn)各類銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)風(fēng)險管理發(fā)揮了重要作用。

(二)國內(nèi)學(xué)者的研究(僅舉兩個例子)

張美戀、王秀珍(2005)探討了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)在商業(yè)銀行安全評價系統(tǒng)中的應(yīng)用。他們根據(jù)商業(yè)銀行安全評價系統(tǒng)的特點(diǎn)選擇12個指標(biāo)，并對各個指標(biāo)風(fēng)險程度進(jìn)行判斷，確定相應(yīng)的風(fēng)險等級及得分。由此構(gòu)建了安全評價系統(tǒng)的RBF模型，并基于該模型進(jìn)行了示范性仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

2007年，牛源采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)與專家系統(tǒng)(Es)的組合方法，對我國商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警進(jìn)行了嘗試。他選取中國某商業(yè)銀行作為研究對象，對其連續(xù)10年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。整理后的前8組數(shù)據(jù)作學(xué)習(xí)樣本分別構(gòu)成輸入向量組P，另外2組用于預(yù)測。這種方法實(shí)現(xiàn)對銀行風(fēng)險狀態(tài)的判定，不需要主觀定性地判斷銀行風(fēng)險狀態(tài)，因而能夠更加合理地確定銀行的風(fēng)險狀態(tài)。

三、對我國商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警的啟示

通過研究分析知道，我國商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警仍然存在問題。

我國在風(fēng)險預(yù)警體系建設(shè)方面起步較晚，銀行業(yè)對風(fēng)險預(yù)警體系的實(shí)踐仍然處于摸索階段，還需要進(jìn)一步予以完善。目前的風(fēng)險預(yù)警模型過度倚重定量指標(biāo)，在定性指標(biāo)方面，并沒有清晰的界定，因而預(yù)警信息的范疇和內(nèi)容過于籠統(tǒng);在建立預(yù)警模型方面，大多數(shù)是直接照搬國外的復(fù)雜建模方式，超越了國內(nèi)銀行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀和既定階段;在相關(guān)預(yù)警指標(biāo)的設(shè)立方面，缺乏動態(tài)調(diào)整功能，不能做到與時俱進(jìn)。

另外，我國商業(yè)銀行的風(fēng)險管理側(cè)重于風(fēng)險的事中控制和事后補(bǔ)救，往往忽視了風(fēng)險的事先管理，而且不同商業(yè)銀行之間的風(fēng)險管理體系發(fā)展很不均衡。

具體來講，商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警存在以下問題:

1．過分追求業(yè)務(wù)指標(biāo)，忽視風(fēng)險預(yù)警;2．尚未建立科學(xué)的風(fēng)險預(yù)警體系;3．風(fēng)險識別和管理手段落后，缺乏事前風(fēng)險防范預(yù)警機(jī)制;4．內(nèi)控管理機(jī)制不完善，風(fēng)險責(zé)任不明晰，風(fēng)險預(yù)警執(zhí)行力度較弱;5．獎罰激勵機(jī)制不完善，忽視風(fēng)險預(yù)警要求;6．風(fēng)險管理人才基礎(chǔ)比較薄弱。

鑒于存在的問題，從以下三個角度提出建議:

從國家角度:1．與時俱進(jìn)，靈活調(diào)整和優(yōu)化相應(yīng)指標(biāo)體系;2．加強(qiáng)與國際金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作;3．努力提高社會金融風(fēng)險防范意識;4．健全相關(guān)政策與法律法規(guī)。

從企業(yè)角度:1．提高社會責(zé)任感;2．加強(qiáng)學(xué)習(xí)相關(guān)法律法規(guī)，做到及時還清貸款;3．提高還款意識，優(yōu)化與銀行的合作關(guān)系。

從銀行角度:1．強(qiáng)化事前風(fēng)險防范預(yù)警意識與機(jī)制;2．追求業(yè)務(wù)指標(biāo)的同時，提高業(yè)務(wù)質(zhì)量;3．加強(qiáng)內(nèi)控體制;4．加強(qiáng)對相關(guān)專業(yè)人才的培訓(xùn)工作;5．適度增加預(yù)警系統(tǒng)的透明度;6．不斷對風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

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