对完善我国商业银行风险管理的思考

来源:用户上传      作者: 李少华

　　摘要：商业银行风险种类繁多，且各种风险相互联系，传统的风险管理模式在解决此类问题时常常出现捉襟见肘的现象。“多维度”风险管理在全面考虑商业银行所面临的各种风险的基础上对其进行了综合评价。本文借用“多维度”风险度量模型对国内某商业银行近些年的风险状况进行了分析，并认为“多维度”风险度量模型有利于完善我国商业银行风险管理。
　　关键词：商业银行；风险管理；“多维度”风险度量
　　中图分类号：F830.2 文献标识码：B文章编号：1674-2265（2008）11-0052-03
　　
　　一、引言
　　
　　风险管理包括风险分类、风险识别、风险度量、风险管理政策和措施等，它的主要目的是准确地度量风险并有效地控制风险。商业银行在300多年的历史发展过程中，其主要业务由传统的“存、放、汇”正逐渐转变为表外业务和中间业务，其功能也由“资产的蓄水池”向金融服务尤其是向风险管理功能转变。
　　在我国，真正意义上的商业银行风险管理伴随着商业银行的诞生而出现并逐渐发展。1988年底，已经实行商业化经营的深圳农业银行率先推出资产风险管理业务，揭开了我国商业银行风险管理的序幕。
　　
　　二、文献综述
　　
　　关于银行风险的理论研究，大多学者通常把某种单个的风险作为研究对象，比如信用风险、利率风险等。阎庆民（2004）将JP Morgan信用风险计量法引入我国商业银行信用风险的研究，通过样本分析对商业银行信用风险的VaR进行测算，进而对银行的信用风险状况和资本要求进行评估；邓黎阳等（2005）总结分析了久期（duration）模型及其相关方法的理论沿革，着重指出了Fisher―Weil久期模型在我国商业银行利率风险管理的适用性、应用角度、难点和相应管理理念的实现途径；新巴塞尔协议（2003）提出了三种由简到繁的测量操作风险的方法：基本指标法、标准法以及高级计量法，其中高级计量法包括内部计量法和损失分布法。
　　然而商业银行风险种类繁多，在管理过程中常常面临着多种风险类型同时出现的情形，这些风险不是相互独立，毫无关联的，而是彼此影响、紧密联系在一起的。这样商业银行在处理风险问题时总是出现“捉襟见肘，投鼠忌器”的现象。一种全面考虑多种风险的风险管理模式将会完善商业银行的风险管理，提高其竞争力。王占峰（2007）针对我国商业银行实际情况，提出了符合我国国情的“多纬度”风险管理的概念。本文借用“多维度”风险度量模型，对国内某商业银行（以下简称A银行）近年来的风险状况进行了实证分析和评价，并针对我国商业银行目前面临的风险提出相关的建议。
　　三 “多维度”风险度量模型
　　在商业银行种类繁多的风险中，风险与风险之间存在着一定的相关性，这就是“风险关联度”，而这种相关性在很多情况下并不是呈正相关关系。从数学上定义，它就是风险向量之间的协方差矩阵：设 是商业银行的n种类型风险的风险向量，
　　，其中i=1，2，……，n，则
　　 ，“风险关联度”就可以表示为
　　 。通过“风险关联度”我们可以检测出各种风险之间的相关性，在众多风险变量中，任何两个风险变量的相关系数为负的话，就说明单独对任何一种风险的度量来评价银行风险状况是不合理的。
　　“多维度”风险度量其实质是在分别测定各种风险类型的基础上，根据银行需要对整体的风险状况进行评价。对于商业银行而言，实质上需要对它相对于各种风险的效用函数进行测定。由于具体的函数形式是无法进行测量的，为此我们通常将复杂的非线性的函数形式进行二阶泰勒展开：
　　其中H为效用函数U（Y）的Hessian矩阵，
　　为银行在时刻t所面临的各种风险，为时刻（基点）银行面临的各种风险。将上式进行变形，可以写成下列形式：
　　其中m=1，2，……1/2n（n+1）
　　这样，我们只需要设定1/2 n（n+1）个参数就可以确定商业银行的效用函数形式，对整体的风险状况进行评价。根据效用函数形式单调变换的不变性，可以将排除在效用函数形式之外，这样系数进一步减少为1/2 n（n+1）- 1个，这就是“多维度”风险度量模型。
　　实际操作中，商业银行可以根据自身风险的实际情况，为各种风险变量设定特定的系数，以准确反映商业银行的风险特征对其绩效的影响。在对风险管理措施进行评价时，可以根据历史数据，通过调整参数，让历史上成功的风险管理措施在该“多维度”风险度量模型评价指标中得到较高的数值，相反，那些失败的措施得到较低值。此时，可以将这些调整后的参数值作为开始实行的参数标准。
　　
　　四、实证分析
　　
　　本文选取了A银行1998―2006年的财务数据，采用“多维度”风险度量模型对其近9年的风险状况进行了分析。用于分析的财务指标包括：（1）不良贷款比率，用于衡量其信用风险。一般而言，银行的信用风险越小，其不良贷款比率越低，因此较高的不良贷款比率是商业银行存在严重信用风险的一个警示器；（2）中长期贷款比，用于衡量利率风险。中长期贷款比越低，在出现利率变动的时候，银行越容易进行调整，规避利率风险，而中长期贷款比率越高，银行面临的利率风险也就越大；（3）资本充足率，用于衡量其操作风险。对于操作风险的衡量，财务指标很难达到要求，一般而言，银行的操作风险越大，资本充足率越低，因此，可以用资本充足率来衡量一个银行的操作风险的大小；（4）资产流动性比例，用于衡量其流动性风险。资产流动性比例越高，银行所面临的流动性风险也越低。数据来源为A银行各年年报，相关财务数据如表1。
　　（一）采用“多维度”风险度量模型的必要性
　　根据表1的数据，我们可以计算出各种风险之间的“风险关联度”。
　　我们运用SPSS软件计算出各种类型风险的相关性，各种类型风险之间的“风险关联度”如表2。
　　从上面可以看出，A银行的信用风险和利率风险之间存在反向相关关系，而信用风险与操作风险和流动性风险之间存在同向相关关系；利率风险与操作风险之间存在反向相关关系，与流动性风险之间存在同向相关关系；操作风险与流动性风险之间存在同向相关关系。传统的风险管理评价体系中，往往只对某一种风险状况做出了度量，提出了相应的措施，然而，在措施实施过程中很可能对其他类型风险产生影响。这就产生了 “多维度” 风险度量模型的必要性。
　　与“风险关联度”相关的另一个更适用的概念是“风险变动关联度”，它是与一定时期的风险管理措施联系在一起的，它可以用来对某一特定时期的风险管理措施或政策的效果进行评价，并更深入地研究不同类型的风险变动的相关程度。
　　设 为某特定时期内，各种类型风险的变化程度，则“风险变动关联度”可以定义为 。
　　在本例中，我们以1998年为基础，算出各个年份相对于1998年的指标变动程度，如表3。

　　根据表3数据，我们可以计算出1999―2006年之间，各种类型风险的“风险变动关联度”如表4。
　　从上面可以看出，在1999―2006年之间，A银行采取的风险防范措施和风险管理政策较好解决了信用风险和操作风险问题，但同时也使得利率风险和流动性风险恶化。
　　（二）以1998年为基础计算以后各年份“多维度”风险度量值
　　我们以1998年的风险程度为基础，来设定“多维度”风险度量体系。假设效用函数展开式中的 均为-1，均为0.1，则很容易算出1999―2006年之间A银行的“多维度”风险度量值，如表5。
　　从表5数据我们可以看出，效用函数值变化幅度比较大，并且整体趋势是上升的；即：1999―2006年间，A银行的综合风险呈下降趋势。如果在此期间，A银行有相关的风险管理措施或政策，我们也能对其效果进行评价。
　　（三）调整风险权重后的“多维度”风险度量值
　　在实际操作中，商业银行可以根据自身情况，对各种风险加以权重系数。在确定系数的过程中我们应该注意风险指标与风险的变动关系：如果风险指标与风险同向变动，那么这个风险的权重系数应该为负；如果风险指标与风险变动反向变动，则该风险的权重系数应该为正。在本例中，我们对各种风险的权重系数设定是：信用风险为-0.7（鉴于信用风险为商业银行现阶段面临的主要风险）、利率风险为-0.1、操作风险为0.1、流动性风险为0.1。
　　调整后的指标变动程度如表6。
　　调整风险权重后的“多维度”风险度量值如表7。
　　调整后的“多维度”风险度量值与调整前相比要变化要平稳一些，也更能准确反映A银行近10年来的风险变化状况，有利于管理层对其风险管理措施或政策进行调整和改进。
　　
　　五、简要结论
　　
　　“多维度”风险度量模型是一个成长中的模型，本文对其进行了扩展和改善，为各种类型风险设置相应的权重，从而更加准确反应商业银行风险变化情况。然而，“多维度”风险度量模型仍然有不完美之处：例如，在模型中的参数设定将直接影响模型的效果，而这些参数的设定有很强的主观性，没有一个统一明确的标准；风险权重的比例也是根据各个商业银行自身的发展情况而定，很难达到统一的标准，在纵向比较时容易失真。
　　
　　参考文献：
　　[1]阎庆民：《我国商业银行信用风险VaR的实证分析》，《金融研究》2004年第10期。
　　[2]邓黎阳、孙刚：《商业银行利率风险测度方法的现实选择：Fisher-Weil久期模型的应用》，《国际金融研究》2005年第10期。
　　[3]杜歧昭：《商业银行风险管理研究》，《湖南大学硕士学位论文》，2000年。
　　[4]郭敏：《商业银行信用风险度量模型简介及思考》，《上海金融》2007年第2期。
　　[5]王占峰、刘丹、何一峰：《商业银行“多维度风险管理”》，《金融研究》2007年第6期。
　　（编辑 王 馨）
　　注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。

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