商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量

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(xiǎn)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(shí)證分析；最后本文對實(shí)證分析結(jié)果做了一些總結(jié)。

ス丶詞：操作風(fēng)險(xiǎn)、基本指標(biāo)法、收入模型法

一、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)越來越復(fù)雜和嚴(yán)峻。在此背景下，作為全面風(fēng)險(xiǎn)管理的重要內(nèi)容，操作風(fēng)險(xiǎn)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。

ィㄒ唬┒ㄒ

ド桃狄行操作風(fēng)險(xiǎn)是個(gè)古老的話題，自從商業(yè)銀行的誕生，操作風(fēng)險(xiǎn)也就隨之誕生了。巴塞爾新資本協(xié)議將操作風(fēng)險(xiǎn)定義為：“操作風(fēng)險(xiǎn)就是指由于內(nèi)部程序、人員、系統(tǒng)設(shè)計(jì)不完善或者運(yùn)行失當(dāng)以及因?yàn)橥獠渴录臎_擊等導(dǎo)致直接或間接損失的可能性的風(fēng)險(xiǎn)”。 巴塞爾委員會(huì)同時(shí)指出，這一界定包含了法律風(fēng)險(xiǎn)，但是并不包括策略性風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

ィǘ）現(xiàn)狀

ソ年來商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)的管理任重道遠(yuǎn)。

ザ、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)即解釋變量的方差應(yīng)該由信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)三方面因素決定。通過計(jì)算解釋變量的方差，然后將信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)的因素在于銀行自身的盈利能力和所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)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(shí)，由于商業(yè)銀行的總體發(fā)展與真實(shí)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(dòng)是有市場風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(xiǎn)，δ2表示操作風(fēng)險(xiǎn)對應(yīng)的方差也就是操作風(fēng)險(xiǎn)。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(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)總和占總風(fēng)險(xiǎn)的百分比。

ビ捎諞話鬮頤羌偕枰行操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)應(yīng)該為3.1倍的標(biāo)準(zhǔn)差：

OpRisk=3.1δ（3）

ト、實(shí)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(gè)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(jì)軟件 Eviews 5.0 對兩家商業(yè)銀行的資料進(jìn)行回歸計(jì)算，然后根據(jù)回歸結(jié)果，由上文所述（2）和（3）公式分別計(jì)算凈收入總方差、R-Square、操作風(fēng)險(xiǎn)對應(yīng)的方差、操作風(fēng)險(xiǎn)對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，以及 99.9%置信水平下操作風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)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(xiǎn)對應(yīng)的方差396.2298.32

操作風(fēng)險(xiǎn)對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差19.919.92

99.9%置信水平下操作風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)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(yàn)，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(xiǎn)因素也是操作風(fēng)險(xiǎn)度量模型實(shí)證研究的一個(gè)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(jì)算得出的；第二，其得到的操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管資本可以作為我們的一個(gè)參考，使得銀行對自己的操作風(fēng)險(xiǎn)有一個(gè)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(xiǎn)管理意識和方法。（作者單位：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)）

げ慰嘉南祝

ぃ1］ 樊欣, 楊曉光.操作風(fēng)險(xiǎn)度量：國內(nèi)兩家股份制商業(yè)銀行的實(shí)證分析［J］ .系統(tǒng)工程, 2004, (22)：44- 48.

ぃ2］ 王旭東.巴塞爾新資本協(xié)議與商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理［J］.金融論壇.2004第2期

ぃ3］ 黃立.商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證分析——基于收入模型［J］.消費(fèi)導(dǎo)刊.2009第8期

ぃ4］ 巴曙松.巴塞爾新資本協(xié)議系列研究報(bào)告之四巴塞爾協(xié)議框架下的操作風(fēng)險(xiǎn)衡量與資本金約束［J］.經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理.2003，（2）