基于收入模型的商业银行操作风险实证研究

来源:用户上传      作者: 汪俊鹏

　　【摘要】操作风险是金融机构需要面对的主要风险之一。操作风险的度量是对操作风险进行有效管理的前提之一。本文利用收入模型对国内两家股份制商业银行的操作风险状况进行了实证分析。
　　【关键词】操作风险 商业银行 收入模型
　　
　　2003年的巴塞尔新资本协议界定操作风险是由不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险。操作风险度量技术对于操作风险管理有着重要的作用，它可以将抽象、复杂的操作风险转变为直观、简单的数字，可以准确度量银行面临的操作风险，从而对其进行防范和化解。学术界和业界提出了一些操作风险度量模型，但这些模型的有效性和可靠性有待实际检验。
　　
　　一、操作风险度量模型的比较
　　
　　进入21世纪后，操作风险的衡量呈现出模型化发展的趋势，所有量化方法大致可以归为“自下而上”法(bottom-up)和“自上而下”法(top-down)两类。
　　“自上而下”法着眼于总体目标(例如净收入、净资产)，然后考虑风险因素和损失事件对其造成的影响。在实际操作中将总体目标分解成若干子目标，然后分别考虑风险因素和损失事件对它们的影响。这一类的模型包括：CAPM模型（收入模型、证券因素模型）、基本指标法、标准法。
　　“自上而下”法则是在对企业各个业务部门的经营状况及各种操作风险的损失事件有了深入的研究之后，然后分别考虑各个部门的操作风险，最终将其加总作为整个企业的操作风险。这一类的模型包括：计分卡法、内部衡量法、损失分布法、极值法。
　　对于我国商业银行操作风险的度量，由下至上法对内部损失数据的要求过高，而且有严格的条件限制，必须满足一系列的定性标准和定量标准，这些标准中有许多我国商业银行目前还无法达到。比如巴赛尔委员会规定运用由下至上法必须基于观察内部损失数据五年以上，目前我国各商业银行内部损失数据缺失，尤其是低频率高影响的内部数据不完全，因此，我国商业银行应将运用由下至上法作为一个远期目标。“自上而下”法中，基本指标法过于简单，容易高估监管资本。标准法虽然风险敏感度较高，并且目前已经被国际一些活跃银行所运用，但是由于巴塞尔委员会规定采用标准法的银行必须达到一定的标准，因此我国的商业银行必须经过一段时间的努力才能够运用标准法来度量操作风险。由于我国证券市场发育不成熟，因此证券因素模型实用性较差。相比之下，收入模型对数据要求较低，而且能在一定程度上反映商业银行的操作风险，因此，本文将采用收入模型来度量我国商业银行操作风险。
　　
　　二、收入模型的基本假设和基本原理
　　
　　收入模型法的基本思想是，各种风险因素是在企业的收入中表现出来的，将企业收入的波动性中不能被其它风险因素所解释的部分看作是由操作风险所导致的。将企业的净收入作为目标变量，将企业外部的一些风险因素作为解释变量，这些外部的因素可以是市场因素、行业因素以及信用因素等。具体模型如下：
　　
　　从以上的分析可以看出，收入模型暗含的一个假定是：银行只在总体上存在一个损失分布函数，或者说无论是信用风险、市场风险还是操作风险，都有相同的概率密度函数。
　　
　　三、变量及样本的选取
　　
　　在收入模型里，将净利润作为目标变量，将市场风险因素、信用风险因素等作为自变量。对净利润（Income）产生影响的市场风险因素主要如下。
　　1、国内生产总值（GDP）
　　一般情况下，国内生产总值增长，银行的业务量应该增多，从而带动银行的净利润增长，他们之间应该具有正的相关关系。
　　2、存贷款利率
　　银行是经营借贷资本的企业，利率作为借贷资本的利润对商业银行的净利润有很大的影响，借贷利差与商业银行的净利润呈正相关。
　　3、物价指数（CPI）
　　物价指数代表了经济环境中的通货膨胀情况，通货膨胀的大小会影响到银行的存贷情况，从而间接影响银行利润。具体的银行业务中，信用风险主要是指呆账坏账的发生。银行主要的贷款是面向企业的，企业的经营状况直接影响到企业的还贷能力，从而影响到银行的净利润，因此选用企业景气指数（Index）作为反映信用风险的指标。
　　综上所述，本文选取的风险因素包括真实国内生产总值增长率(GDP/CPI)、五年期存贷款利差(Loan-Deposit)、企业景气指数（Index）三项。因此，收入模型可表示如下：
　　
　　四、实证分析
　　
　　1、回归分析结果
　　根据以上数据，本文利用统计软件Eviews对两家银行的数据进行OLS线性回归，回归结果为：上海浦东发展银行可决系数R为0.909，R-Square值为0.827，F值为4.766；中国民生银行可决系数R为0.931，R-Square值为0.866，F值为6.435。可见OLS线性回归结果比较理想，整个方程的拟合程度很好。可决系数都达到0.9以上，说明利润方差的90%以上都可以由模型解释，即操作风险在总方差中占到10%以内。
　　2、操作风险度量
　　（1）绝对操作风险的度量。根据收入模型的公式OpRisk=3.1 ，将各银行的标准差代入，可以求得绝对操作风险值，见表2。
　　表2绝对操作风险值
　　由表2可知，中国民生银行操作风险总值为14.032亿元，高于浦东发展银行的11.133亿元。
　　（2）相对操作风险的度量。根据统计分析知识，如果两组数据的计量单位相同且均值一样，可以利用标准差来比较两组数据的离散程度。但当两组数据的计量单位不同或均值不同时，就不能直接比较两组数据的标准差来分析两组数据的离散程度。文中两家银行的平均利润并不相同，因此绝对操作风险并不能衡量出每家银行操作风险的相对大小。为了更准确的对各银行的相对操作风险大小进行比较，本文引入了比较系数ν，即相对操作风险值：ν=σ/X
　　其中，σ为操作风险引起的标准差，X为净利润的平均值，ν值越大，表明由操作风险引起的净利润的波动越大，即相对操作风险值越大。由表2中的数据计算得：中国民生银行的操作风险比较系数为0.267，浦东发展银行的操作风险比较系数为0.199，中国民生银行操作风险仍然高于浦东发展银行。
　　3、模型有效性验证
　　实证结果表明：无论绝对还是相对操作风险值，中国民生银行操作风险高于浦东发展银行，这与实际相符合。民生银行主要存在的问题在于总资产增长过快且一直面临资本金不足的巨大压力。民生银行1996注册资本金为13.8亿元，至2006年第四季度，其总资产达到7004.5亿元，增长了506倍。但是随着民生银行总资产的快速增长，其资本充足率却呈现下降趋势。2003年6月，民生银行的资本充足率下降到7.11％，2005年上半年资本充足率仅为8.05%，逼近8％的监管底线。民生银行只能借助国内资本市场的力量，一次次暂时摆脱资本充足率的困扰。2005年中诚信国际信用评级有限公司对国内18家银行进行了综合和个体财务实力评级，其中只有深圳发展银行和民生银行被调低信用等级。民生银行被调低信用等级的主要原因是其增长速度过快，导致不良贷款比率上升和不良贷款余额大幅增长；资本充足率下降速度较快，对贷款规模的扩展和利润的增长产生较大限制；贷款结构不合理，业务地区和客户相对集中，中长期贷款和房地产贷款的过快增长，使得宏观调控对该行的影响较大。高收益意味着高风险，在民生银行飞快发展、资本充足率呈现下降趋势的情况下，其面临的操作风险是不言自喻的。
　　上海浦东发展银行历年主要指标不断高升，其业务规模和经营业绩保持稳步增长。在业绩稳定增长的同时，上海浦东发展银行的资产质量和资产负债结构保持良好。不良资产的绝对额和不良资产率出现了双降。主要是由于浦东发展银行长期致力于建立、健全内部控制和风险管理体制。经过多年的发展，浦东发展银行在内部控制和风险管理方面初步建立起符合国际银行监管要求的框架体系。由于浦东发展银行高度重视风险控制，不断强化风险控制，提高风险管理水平，因此浦东发展银行能够及时、有效地对风险尤其是具有内生性的操作风险进行管理，从而使自身面临的操作风险较小。
　　
　　五、结论
　　
　　目前国内的银行很少能够有自己的操作风险损失数据记录，而使用收入模型利用很少的、从银行外部就可以获得数据便可计算出操作风险，并能在某种程度上反映出操作风险的大小。从上面的分析可以看出，模型的结果与两家银行实际操作风险的状况相符合。所以收入模型给了操作风险一个可以衡量的标准，可以使用它来帮助监管机构或者投资者评估金融机构的操作风险管理水平；而银行自身也可以使用它来评价内部控制机制的改善，管理水平的提高，操作风险的控制。
　　
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