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    基于POT模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)研究

    2018-02-26 13:38:24沈克慧沈世超
    老區(qū)建設(shè) 2018年14期
    關(guān)鍵詞:操作風(fēng)險(xiǎn)商業(yè)銀行

    沈克慧 沈世超

    [提 要]商業(yè)銀行業(yè)沒(méi)有形成一套基于整個(gè)銀行層面完整的操作風(fēng)險(xiǎn)管理方案,嚴(yán)重制約了中國(guó)銀行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平的進(jìn)一步提高。通過(guò)采用POT模型對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,證明國(guó)內(nèi)銀行操作損失存在嚴(yán)重的厚尾現(xiàn)象,從計(jì)量角度為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防范提出有效的防范措施。

    [關(guān)鍵詞]POT模型;商業(yè)銀行;操作風(fēng)險(xiǎn)

    隨著電子商務(wù)和技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新的迅猛發(fā)展,金融產(chǎn)品和服務(wù)越來(lái)越復(fù)雜多樣化。銀行業(yè)在獲得更大利潤(rùn)空間的同時(shí),操作風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致商業(yè)銀行產(chǎn)生重大風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)日益顯著,特別是近10年來(lái)國(guó)內(nèi)外發(fā)生的有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)的慘痛教訓(xùn),引發(fā)越來(lái)越多學(xué)者對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注。銀行業(yè)業(yè)內(nèi)人士已經(jīng)深刻意識(shí)到了管理操作風(fēng)險(xiǎn)的重要性,并正在加以糾正和改進(jìn)。但就我國(guó)而言,目前商業(yè)銀行業(yè)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的管理和計(jì)量體系的發(fā)展距離成熟狀態(tài)還有很長(zhǎng)一段路要走,仍然沒(méi)有一套適合于我國(guó)銀行業(yè)的操作風(fēng)險(xiǎn)度量方法,沒(méi)有形成一套基于整個(gè)銀行層面完整的操作風(fēng)險(xiǎn)管理方案,這些都嚴(yán)重制約了我國(guó)銀行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平的進(jìn)一步提高?;诖?,本研究在理論研究和實(shí)證分析的基礎(chǔ)上,吸取西方先進(jìn)銀行的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),借鑒巴塞爾委員會(huì)關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)管理的原則,結(jié)合銀監(jiān)會(huì)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)控制的要求,運(yùn)用極值理論P(yáng)OT模型,按照識(shí)別、評(píng)估、計(jì)量、控制四個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理存在的問(wèn)題進(jìn)行了研究。以期對(duì)銀行業(yè)現(xiàn)實(shí)的操作風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管具有借鑒意義。

    一、我國(guó)商業(yè)銀行損失事件數(shù)據(jù)分析

    從總體上看,商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的單筆損失額呈逐漸上升趨勢(shì)。如二十世紀(jì)九十年代,很少有超過(guò)億元的操作損失,但最近幾年,超過(guò)億元的損失事件頻發(fā),操作風(fēng)險(xiǎn)給銀行帶來(lái)的損失日益嚴(yán)重。如2005年,媒體公開報(bào)道的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)案例損失金額大多在億元以上。表1為操作損失金額區(qū)間數(shù)目圖,可以看出,我國(guó)商業(yè)銀行操作損失存在明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。

    1.我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)事件廣泛存在,并且給銀行帶來(lái)了巨大的實(shí)際損失和潛在損失,間接的影響也很大,而不僅僅表現(xiàn)為事件的直接損失。

    2.操作風(fēng)險(xiǎn)的暴露程度與商業(yè)銀行所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活躍程度有相關(guān)性。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)暴露頻率比較高,雖然我們無(wú)法量化監(jiān)管因素,但可以推測(cè)發(fā)達(dá)地區(qū)操作風(fēng)險(xiǎn)事件暴露較多和政府監(jiān)管以及社會(huì)監(jiān)督力度較大有一定關(guān)系。因此決不能因?yàn)槠渌恍┑貐^(qū)暴露出來(lái)的問(wèn)題比較少就忽視對(duì)這些地區(qū)的操作風(fēng)險(xiǎn)。

    3.經(jīng)濟(jì)活躍期操作風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)案率較高。一般而言,在經(jīng)濟(jì)活躍期投資機(jī)會(huì)較多,對(duì)資金的需求也比較集中,如何在較短時(shí)間內(nèi)取得需要的資金和獲取更多的個(gè)人利益(此時(shí)市場(chǎng)機(jī)會(huì)可能是有的,有些人為了利益可能會(huì)鋌而走險(xiǎn),也包括一些商業(yè)銀行的高層管理者的金融腐?。┦菍?dǎo)致商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)事件高發(fā)的重要原因之一。

    4.從銀行級(jí)別來(lái)看,操作風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生頻率最高的是支行。特別是我國(guó)的國(guó)有商業(yè)銀行,長(zhǎng)期以來(lái)實(shí)行的是一種“三級(jí)管理,一級(jí)經(jīng)營(yíng)”的組織格局,總行、一級(jí)分行、二級(jí)分行雖然后來(lái)陸續(xù)設(shè)立了營(yíng)業(yè)部,但還是以管理職能為主,管理層次過(guò)多導(dǎo)致低效下降。雖然三級(jí)管理行擁有不同層次的審批權(quán),但支行作為一級(jí)最重要的經(jīng)營(yíng)組織,事實(shí)上還是擁有過(guò)度的權(quán)力,在存在制度缺陷的環(huán)境下成為各類“誘致型操作風(fēng)險(xiǎn)”的高發(fā)區(qū),也是各類“外部沖擊型操作風(fēng)險(xiǎn)”的目標(biāo)所在。

    5.從事件類型來(lái)分析,內(nèi)部欺詐損失事件居高。這正說(shuō)明了目前我國(guó)商業(yè)銀行的內(nèi)部控制機(jī)制不健全,特別是缺少分工與制約,使得“道德型操作風(fēng)險(xiǎn)”高發(fā)。由于內(nèi)部控制制度不嚴(yán),為各種各樣的來(lái)自銀行內(nèi)部的違規(guī)操作提供了可能。一旦有了銀行內(nèi)部職員的參與,帶來(lái)的損失將是非常大的。

    6.我國(guó)商業(yè)銀行操作損失事件存在明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行面臨的操作風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)日益嚴(yán)峻,隨著銀行規(guī)模的擴(kuò)大、業(yè)務(wù)品種的增加以及操作技術(shù)的日益復(fù)雜,操作風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率呈上升趨勢(shì)。但由于巨額的操作損失事件的存在,使得操作損失的均值明顯偏大,呈現(xiàn)明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。

    二、實(shí)證分析

    本文采用POT模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。

    (一)閾值的確定

    首先將原始數(shù)據(jù)排序,使其為次序統(tǒng)計(jì)量。本文采用樣本均值余額函數(shù)圖的方法確定閾值,在前人提出的觀測(cè)圖形的基礎(chǔ)上,擬合直線并將其與樣本均值余額函數(shù)曲線進(jìn)行比較,以確定閾值。這樣估計(jì)出來(lái)的閾值較直接觀察樣本均值余額曲線得出的閾值要準(zhǔn)確。

    根據(jù)原始數(shù)據(jù)做出樣本均值余額函數(shù)圖,如圖1所示,其表現(xiàn)為一系列觀測(cè)點(diǎn)。然后看其圖形是否近似滿足正斜率的線性關(guān)系,如果滿足,再擬合線性關(guān)系圖形,取其首個(gè)相交點(diǎn)為閾值。根據(jù)我們做出的樣本均值余額函數(shù)圖1,可以看出,這一系列觀測(cè)點(diǎn)近似為正斜率的線性函數(shù),根據(jù)擬合線性關(guān)系圖形2,當(dāng)閾值大于10000萬(wàn)元左右時(shí)(也近似是與直線的首個(gè)交點(diǎn))擬合情況較好。因此,我們選取閾值=10000。

    (二)尺度參數(shù)、形態(tài)參數(shù)的確定

    當(dāng)確定閾值后,我們可以通過(guò)極大似然估計(jì)法估計(jì)模型的尺度參數(shù)?滓和形狀參數(shù)?孜。步驟如下:

    從表1可以知道,采用超閾值方法度量操作風(fēng)險(xiǎn)極端值確定的閾值為1億元,超過(guò)閾值的原始操作損失值有32個(gè),在95%的置信水平下,銀行可能遭受的操作風(fēng)險(xiǎn)最大值為19億元,在99%的置信水平下,銀行可能遭受的操作風(fēng)險(xiǎn)最大值為106億元,在99.9%的置信水平下,銀行可能遭受的操作風(fēng)險(xiǎn)最大值為1422億元。

    因?yàn)殚撝档倪x取對(duì)極值法模型參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要,有必要對(duì)閾值的選取作進(jìn)一步討論。

    1.閾值的選取不宜過(guò)大

    我們可以對(duì)閾值μ的取值做改變,本文令閾值分別為5000,15000,20000,25000,50000,分別計(jì)算操作風(fēng)險(xiǎn)廣義極值分布的參數(shù)和對(duì)應(yīng)參數(shù)的操作風(fēng)險(xiǎn)VaR99.9值,如表2。從6次模擬的情況來(lái)看,閾值越大,計(jì)算出來(lái)的數(shù)值越不穩(wěn)定。因此,閾值選為相對(duì)較小的值時(shí)是比較合理的。從閾值的選取來(lái)看,當(dāng)閾值大于一定值后,值反而出現(xiàn)變小的情況,而且波動(dòng)性較大,數(shù)值不穩(wěn)定,因此閾值的選取不宜過(guò)大。

    2.閾值的選取和形狀參數(shù)估計(jì)比較合理

    閾值μ的確定非常重要,是正確估計(jì)參數(shù)?滓,?孜的前提。閾值μ選取的過(guò)高則估計(jì)出來(lái)的參數(shù)方差很大;閾值μ選取的過(guò)低則不能保證超量分布的收斂性,使得估計(jì)產(chǎn)生大的偏差。本節(jié)利用均值超額函數(shù)圖與直線擬合的交點(diǎn)確定閾值,從模擬情況來(lái)看,閾值的選取在10000萬(wàn)元,將近70%的損失都小于該值,計(jì)算也包含了大部分極大值,因此,閾值選為10000萬(wàn)元是比較合理的。?孜的不同取值確定了尾部的厚度,?孜越大則尾部越厚,?孜越小尾部越薄,本節(jié)采用超閾值算法度量極值理論的參數(shù)估計(jì),計(jì)算出的?孜值較大,也證明了我國(guó)銀行操作損失存在嚴(yán)重的厚尾現(xiàn)象。

    三、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管資本的配置

    Bekiros等(Bekiros等,2005),Longin(Longin,2004),Brooks等(Brooks等,2005),Bystrǒm(By strǒm,2004),Gencay等(Gencay等,2003,2004)針對(duì)股票市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)等都證明了基于廣義極值理論的方法比其他方法更準(zhǔn)確地描述函數(shù)的分布特征,具有極強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,是一種穩(wěn)健的分位數(shù)預(yù)測(cè)工具,尤其可以得出更準(zhǔn)確的VaR值測(cè)量,即使采用小樣本計(jì)算出的仍然是正確的。

    我們可以計(jì)算出一年內(nèi)我國(guó)整個(gè)商業(yè)銀行需要撥備的監(jiān)管資本。根據(jù)巴塞爾協(xié)議的建議,我們選取99.9%的置信水平來(lái)計(jì)算監(jiān)管資本。取閾值μ=10000萬(wàn)元,我們計(jì)算出我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失的99.9%分位數(shù)為:VaR99.9=1.42165×107萬(wàn)元。如果我國(guó)商業(yè)銀行已經(jīng)對(duì)預(yù)期損失(損失分布的均值,按案例計(jì)算為Mean=14810.4074萬(wàn)元)進(jìn)行了防范,那么需要撥備的資本就是VaR99.9減去預(yù)期損失,即:VaR99.9-Mean=14216500-14810.4074=14201689.5926萬(wàn)元,取近似值為1420.17億元。因此,如果我國(guó)為商業(yè)銀行準(zhǔn)備了1420.17億元監(jiān)管資本,那么便可以抵御千年一遇的巨額操作風(fēng)險(xiǎn)損失。

    四、小結(jié)

    本文采用基本指標(biāo)法對(duì)我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)資本要求進(jìn)行計(jì)量,計(jì)算結(jié)果表明,操作風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的重要組成部分,對(duì)資本的需求極高。通過(guò)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)事件的統(tǒng)計(jì)分析,證實(shí)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)事件廣泛存在,并且給銀行帶來(lái)了巨大的實(shí)際損失和潛在損失,內(nèi)部欺詐損失事件居高,損失事件存在明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。通過(guò)采用POT模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,發(fā)現(xiàn)對(duì)閾值的選取十分重要,證明了我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失存在嚴(yán)重的厚尾現(xiàn)象,結(jié)合VaR的極值理論度量操作風(fēng)險(xiǎn)極端值具有比較穩(wěn)定的結(jié)果。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]李娟.我國(guó)商業(yè)銀行內(nèi)部控制與操作風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系研究[J].金融縱橫,2014,(4).

    [2]劉雅齋,王爽.基于銀行統(tǒng)計(jì)的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)防范措施研究[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2016,(3).

    [責(zé)任編輯:黃貝如]

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