時(shí)間：2023-07-04 16:27:05
導(dǎo)語(yǔ)：在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)模型 商業(yè)銀行管理 應(yīng)用范圍
我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，不僅僅帶動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的迅速崛起，也使得我國(guó)的金融行業(yè)得到了一個(gè)質(zhì)的飛躍，無(wú)論是商業(yè)銀行還是上市公司，我國(guó)的金融行業(yè)和金融衍生行業(yè)在過(guò)去的近十年之中從規(guī)模、種類(lèi)以及涉及經(jīng)濟(jì)生活的范圍都得到了極大的提高。商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)是對(duì)內(nèi)對(duì)外的金融業(yè)務(wù)，而在現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)中，粗放型的經(jīng)驗(yàn)管理模式早已經(jīng)不能適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展的需求，通過(guò)數(shù)學(xué)模型對(duì)于不同類(lèi)型的金融活動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)建模，對(duì)金融活動(dòng)中的資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)投資以及資金重組等等復(fù)雜的金融業(yè)務(wù)，通過(guò)數(shù)學(xué)分析手段，發(fā)現(xiàn)金融活動(dòng)中潛在的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，對(duì)金融操作予以指導(dǎo)，不僅能夠較好的規(guī)避金融操作中的風(fēng)險(xiǎn)，更加能夠大幅度的優(yōu)化商業(yè)銀行的投資活動(dòng)。在商業(yè)銀行中，數(shù)學(xué)模型主要的應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)樯虡I(yè)銀行金融管理決策以及商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，其主要作用在于為商業(yè)銀行的精細(xì)化管理提供專(zhuān)業(yè)有效的數(shù)據(jù)參考資料。
商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理是商業(yè)銀行的主要管理業(yè)務(wù)之一，通常是由多種分析工具和分析模型組成，以便于真實(shí)的反應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)模型的原貌。在商業(yè)銀行的運(yùn)行機(jī)制中，全方位的數(shù)據(jù)庫(kù)資料詳盡的記錄了商業(yè)銀行的交易記錄，為商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)決策提供了珍貴的數(shù)據(jù)支撐，在實(shí)際決策中，可以依托于這些現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資料，通過(guò)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)模型和大規(guī)模的數(shù)據(jù)計(jì)算處理，可以在數(shù)據(jù)索引中找出目標(biāo)信息和信息規(guī)律，決策者可以參考這些資料，為商業(yè)銀行的管理者和客戶提供績(jī)效評(píng)估、信號(hào)識(shí)別、客戶營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與投放、資金運(yùn)用等等決策信息，同樣基于成熟的數(shù)學(xué)模型，可以快速有效的建立產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過(guò)定義不同的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估級(jí)別，計(jì)算出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)收益，為實(shí)際的投資活動(dòng)進(jìn)行定量分析，商業(yè)銀行能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)，使得運(yùn)營(yíng)效益最大化。
在實(shí)際的商業(yè)銀行的金融業(yè)務(wù)中，數(shù)學(xué)模型主要是應(yīng)用于兩個(gè)管理領(lǐng)域，即：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
一、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
商業(yè)銀行要對(duì)自身的運(yùn)營(yíng)情況以及其他業(yè)務(wù)對(duì)象的金融運(yùn)營(yíng)情況做出評(píng)估，以便于對(duì)于評(píng)估對(duì)象的信用等級(jí)進(jìn)行詳細(xì)的劃分，國(guó)際上先進(jìn)的商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中一般采用的雙重內(nèi)部評(píng)級(jí)體系來(lái)量化信用風(fēng)險(xiǎn)，具體表現(xiàn)為通過(guò)客戶信用評(píng)級(jí)體系計(jì)算違約概率，通過(guò)債項(xiàng)評(píng)級(jí)體系計(jì)算估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)敞口和違約損失率。數(shù)學(xué)模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的主要作用是對(duì)信息的時(shí)間序列進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析，因此，他獲得的是一個(gè)大致的評(píng)估結(jié)果，并不能直接活動(dòng)精確的數(shù)學(xué)模型，還需要參照大量的實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)已經(jīng)得到的模型進(jìn)行不斷的回歸測(cè)試和完善。
數(shù)學(xué)模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中主要有以下幾個(gè)作用：為銀行的信用政策提供參考，通過(guò)數(shù)學(xué)模型獲得的一致性評(píng)價(jià)結(jié)果，可以驗(yàn)證銀行在既定業(yè)務(wù)中的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度，判斷信用評(píng)價(jià)是否有效合理；劃分信用評(píng)級(jí)，信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的主要規(guī)避手段，利用數(shù)學(xué)模型可以對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)下的評(píng)級(jí)模型進(jìn)行準(zhǔn)確的還原，為商業(yè)銀行的信用授級(jí)提供依據(jù)；提供貸款業(yè)務(wù)，通過(guò)數(shù)學(xué)模型建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，可以快速的獲得貸款目標(biāo)的信用差額和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，決策是否貸款；風(fēng)險(xiǎn)量化，通過(guò)數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)資本充足率、預(yù)期以及非預(yù)期損失、資本占用等指標(biāo)的計(jì)算，為滿足外部監(jiān)管部門(mén)要求以及實(shí)現(xiàn)內(nèi)部決策管理提供科學(xué)依據(jù)。
二、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要是在交易清算期間進(jìn)行，由于市場(chǎng)的波動(dòng)所帶來(lái)的投資市場(chǎng)的價(jià)值波動(dòng)有可能使得商業(yè)銀行遭受意外損失，這種市場(chǎng)價(jià)值的波動(dòng)就是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，可以看到，市場(chǎng)中的不定因素是構(gòu)成市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要原因，因此，商業(yè)銀行將通過(guò)合適的數(shù)學(xué)模型，去構(gòu)造以這些不確定市場(chǎng)影響因素為變量的模型，分析市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的可靠性以及波動(dòng)和失效的表現(xiàn)形式，分析和總結(jié)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的誘發(fā)規(guī)律，最大限度的使得商業(yè)銀行規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，保障所得利益。
市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要是緣于資產(chǎn)的當(dāng)前以及未來(lái)的價(jià)值走向偏差范圍，運(yùn)用概率理論，可以清晰的看到這些偏差就是隨機(jī)資產(chǎn)的實(shí)際收益，風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際影響因素可能包括貨幣匯率的波動(dòng)范圍、股票市場(chǎng)的指數(shù)變化以及貨幣利率的變化，由于這些參數(shù)具有極大的不確定性，因此，極易造成風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)，有些市場(chǎng)參數(shù)具有一定的歷史規(guī)律，這是在長(zhǎng)期的市場(chǎng)觀察中得出的規(guī)律，建立這樣的分析模型，有利于對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行一定的預(yù)判，在商業(yè)銀行管理規(guī)范中要求商業(yè)銀行必須定期進(jìn)行內(nèi)部計(jì)量模型的回歸測(cè)試，將內(nèi)部模型計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量值與每天實(shí)際發(fā)生的利潤(rùn)或損失進(jìn)行比較，并記錄比較結(jié)果。在測(cè)試結(jié)果出來(lái)以后，依照自身的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，擴(kuò)大市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的覆蓋面和包含性。
三、結(jié)束語(yǔ)
本文通過(guò)分析數(shù)學(xué)模型在金融市場(chǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，詳細(xì)說(shuō)明了數(shù)學(xué)模型在金融領(lǐng)域的使用方法和使用流程，針對(duì)與商業(yè)銀行這一實(shí)際的金融行業(yè)，著重分析了數(shù)學(xué)模型在商業(yè)銀行管理領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用現(xiàn)狀，總結(jié)了幾點(diǎn)實(shí)際情況，為數(shù)學(xué)模型在金融領(lǐng)域的進(jìn)一步拓展提供了幾點(diǎn)意見(jiàn)和建議。
參考文獻(xiàn)：
隨著經(jīng)濟(jì)全球化以及改革自由化的不斷加深，我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程逐步加快，人民幣升值的壓力也不斷增大，匯率機(jī)制改革逐步推進(jìn)，商業(yè)銀行在發(fā)展過(guò)程中顯現(xiàn)出混業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)勢(shì)，但是我國(guó)商業(yè)銀行在創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中必然面臨新的挑戰(zhàn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也呈現(xiàn)出逐漸加大的趨勢(shì)，就目前而言，我國(guó)商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
（一）利率風(fēng)險(xiǎn)
利率風(fēng)險(xiǎn)是指原本投資于固定利率的金融工具，當(dāng)市場(chǎng)利率變化時(shí)，可能導(dǎo)致其價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。各大商業(yè)銀行資產(chǎn)與負(fù)債的差額不同，此外，不同發(fā)展程度的商業(yè)銀行，因?yàn)槭袌?chǎng)利率變化的影響而差別也有所不同。對(duì)于商業(yè)銀行的資產(chǎn)而言，金融資產(chǎn)占很大一部分，市場(chǎng)利率的很小波動(dòng)都會(huì)對(duì)資產(chǎn)的價(jià)值產(chǎn)生巨大影響，更為嚴(yán)重的可能會(huì)造成商業(yè)銀行財(cái)務(wù)危機(jī)或者導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。因此，從商業(yè)銀行的運(yùn)行穩(wěn)健以及安全經(jīng)營(yíng)的角度來(lái)看，利率風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控對(duì)于銀行資產(chǎn)的安全有著舉足輕重的作用。
（二）匯率風(fēng)險(xiǎn)
匯率風(fēng)險(xiǎn)是指一定時(shí)期的國(guó)際經(jīng)濟(jì)交易當(dāng)中，以外幣計(jì)價(jià)的資產(chǎn)（或債權(quán)）與負(fù)債（或債務(wù)），由于匯率的波動(dòng)而引起其價(jià)值漲跌的可能性。在當(dāng)前我國(guó)實(shí)行的浮動(dòng)匯率制度下，人民幣可保持相對(duì)穩(wěn)定。對(duì)于我國(guó)目前的金融市場(chǎng)而言，人民幣相對(duì)于美元的匯率面臨著巨大的升值壓力，根本原因在于以下兩方面：首先，從市場(chǎng)上看，主要是外匯的供給大于需求；其次，是因?yàn)橘Q(mào)易逆差、以套利為目的的資金流入以及外商的直接投資也使得人民幣面臨著前所未有的巨大升值壓力。因此，為了提升我國(guó)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，必須時(shí)刻關(guān)注人民幣匯率的走勢(shì)，盡量規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，防范匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于其他風(fēng)險(xiǎn)的連鎖反應(yīng)，切實(shí)促進(jìn)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。
二、VaR方法原理
在正常的市場(chǎng)波動(dòng)面前，機(jī)構(gòu)損失的概率是明確的比VaR大的值。VaR模型被廣泛地運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中，在《巴塞爾新資本協(xié)議》中曾標(biāo)注銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以利用VaR模型來(lái)進(jìn)行測(cè)度。VaR模型的基本原理是，受到市場(chǎng)價(jià)格不確定性的影響，資產(chǎn)組合會(huì)有一定的損失，通過(guò)VaR模型，可以估計(jì)出損失的價(jià)值，具體計(jì)算公式為：P（W>Var）=1-α。
上式中各字母代表的含義為：
W為資產(chǎn)組合損失（持有期內(nèi)）；α為置信水平；VaR為損失小于顯著性水平的概率，取值區(qū)間為（0.01―0.05）。
對(duì)于金融市場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通常表現(xiàn)為不穩(wěn)定并且波動(dòng)集中的特點(diǎn)。即在某一特定時(shí)間段內(nèi)，波動(dòng)幅度比較大，另一段時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)幅度相對(duì)較小，也就是 通常所說(shuō)的波動(dòng)集群現(xiàn)象。這種現(xiàn)象出現(xiàn)是由于外部沖擊對(duì)于金融資產(chǎn)波動(dòng)的持續(xù)性影響，而在金融資產(chǎn)的收益上則 表現(xiàn)為尖峰厚尾的特點(diǎn)。因?yàn)榻鹑谫Y產(chǎn)收益分布的特殊性，和正態(tài)分布形態(tài) 有所不同，所以過(guò)于簡(jiǎn)單的應(yīng)用正態(tài)分布的參數(shù)分析方法計(jì)算VaR時(shí)在某種程度上具有一定的局限性。
通過(guò)實(shí)證分析顯示，所有用來(lái)描述金融時(shí)間序列的工具中最有效的就是GARCH（1，1）模型。
在本文中對(duì)于匯率收益率的分析中選取的是匯率的對(duì)數(shù)收益率，其數(shù)學(xué)公式為：LnRt=LnPt-LnPt-1。
資產(chǎn)的對(duì)數(shù)收益率在普通的金融資產(chǎn)收益率分析中常常被用到。
三、實(shí)證模型分析
（一）正態(tài)性檢驗(yàn)
第一步通過(guò)分析匯率的收益率分布情況，緊接著對(duì)VaR進(jìn)行計(jì)算。若收益率的分布滿足正態(tài)分布的條件，則可以將計(jì)算簡(jiǎn)化，這將大大簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，對(duì)于VaR的分析過(guò)程也會(huì)大幅減少。如若不是，則需利用ARCH/GARCH模型進(jìn)行研究。
利用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件繪制匯率收益率柱狀分布圖，圖中顯示Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)值為12.24589，而伴隨概率值為0.001244，比0.05小，故零假設(shè)不成立，收益率的分布與正態(tài)分布差距較大，也就是說(shuō)，匯率的對(duì)數(shù)收益率不是正態(tài)分布。此外，Skewness值為0.00025，Kurtosis值??3.17421，因此，人民幣兌換美元的收益率和尖峰、厚尾有相同的分布特征。
（二）收益率序列的相關(guān)系分析
通過(guò)Eviews8.0數(shù)據(jù)軟件的分析，可以看出偏自在相關(guān)系數(shù)和收益率序列的自相關(guān)系數(shù)均在隨機(jī)區(qū)域，這就表明收益率序列為平穩(wěn)序列，則能夠運(yùn)用。我們可以發(fā)現(xiàn)收益率序列的自相關(guān)系數(shù)以及偏自相關(guān)系數(shù)都在隨機(jī)區(qū)域，這說(shuō)明收益率序列是一個(gè)平穩(wěn)序列，因此能夠通過(guò)ARMA分析該收益率序列。
（三）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)與模擬
第一步進(jìn)行擬合收益率序列方程，之后才可以開(kāi)始ARCH模型檢驗(yàn)，通過(guò)研究對(duì)比顯示，收益率序列滿足ARMA（3，3）。
通過(guò)ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果能夠得出，塔方統(tǒng)計(jì)量的值為7.432134，伴隨概率為0.0043，比0.05小，與原假設(shè)條件有較大出入，所以舍棄原假設(shè)條件，也就是說(shuō)收益率的殘差序列包含ARCH（1）效應(yīng)。將此殘差序列運(yùn)用更高階的ARCH檢驗(yàn)，結(jié)果顯示殘差序列的ARCH效應(yīng)依然顯著。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，ARCH（7）的伴隨概率低于0.05，所以舍棄原假設(shè)。
盡量降低ARCH的階數(shù)，本文選用GARCH（1，1）模型研究該殘差序列。運(yùn)用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件，收益率的GARCH（1，1）擬合結(jié)果如下：
LnR=0.561AR（1）+0.73AR（2）-0.597AR（3）-0.496MA（1）-082MA（2）-0.60MA（3）GARCH=0.059RESID（-1）2+0960GARCH（-1）
在低于0.05的顯著性水平下，各個(gè)參數(shù)的顯著性水平均不為零。
四、模型檢驗(yàn)
本文運(yùn)用Kupiec統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量方法驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的最終效果。令N表示回歸測(cè)試中T個(gè)樣本觀測(cè)值的VaR例外數(shù)量。假設(shè)模型正確，則例外數(shù)量N服從于二項(xiàng)式分布。
Kupiec在所建立的VaR模型正確的條件下，建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)量LR，如下：
如果初始假設(shè)條件成立，即在p是真實(shí)概率水平條件下，LR近似服從自由度為1的塔方分布。選擇置信水平為95%，則概率p=0.05。塔方分布的分位數(shù)為4.628。所以，當(dāng)?shù)贸龅慕y(tǒng)計(jì)量LR值大于4.628時(shí)，零假設(shè)舍棄。
本文通過(guò)選取八十天進(jìn)行回測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)不合格的有三天，即N=3。在95%的置信水平下，LR的臨界值為3.841，進(jìn)而通過(guò)具體公式可以計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)量LR=-15.3854，小于置信水平下的臨界值，本文所建立的模型對(duì)人民幣兌美元匯率收益的波動(dòng)解釋有很強(qiáng)的說(shuō)服力。
五、結(jié)論以及建議
通過(guò)本文的分析可以看出，盡管實(shí)際操作中存在著一定的限制性條件，但是VaR模型能夠很好地衡量我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。因此，本文認(rèn)為商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建立應(yīng)該以VaR模型為基礎(chǔ)，這具有很重大的現(xiàn)實(shí)意義，具體而言，本文結(jié)論如下所示。
首先，鑒于VaR模型的建立需要大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的來(lái)源要具有可靠性，本文選取了2014年―2016年6月期間的590個(gè)歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)分析得到了具有時(shí)效性和可參考性的結(jié)論。
其次，置信度和持有期應(yīng)根據(jù)我國(guó)商業(yè)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際情況確定。考慮到現(xiàn)階段數(shù)據(jù)缺失，再結(jié)合管理現(xiàn)狀和VaR模型適用的實(shí)際情況，本文進(jìn)行利率風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)是95%的置信水平和十個(gè)交易日的持有期。
伴隨金融風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜程度的上升, 銀行業(yè)正在不斷地改進(jìn)和完善其風(fēng)險(xiǎn)管理理念、手段和技術(shù), 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理已經(jīng)逐步由傳統(tǒng)的資產(chǎn)負(fù)債管理模式向以風(fēng)險(xiǎn)資本約束為核心的全面風(fēng)險(xiǎn)管理模式邁進(jìn)。提升國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行的全面風(fēng)險(xiǎn)管理能力業(yè)是貫徹落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀的具體體現(xiàn), 事關(guān)國(guó)家金融安全穩(wěn)定的大局, 其意義十分重大。
二、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別
商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的主要類(lèi)型有信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)。故商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別相應(yīng)的為: 客戶信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別; 商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別; 商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。
1、客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別。是指對(duì)客戶各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素的捕捉和分別進(jìn)行判斷的過(guò)程. 實(shí)際上就是對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的盡職調(diào)查過(guò)程?？蛻粜庞蔑L(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)指標(biāo)主要包括基本面指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類(lèi)內(nèi)容。( 1) 基本面指標(biāo)。又稱(chēng)為定性指標(biāo)或非財(cái)務(wù)指標(biāo), 包括品質(zhì)、實(shí)力、環(huán)境三個(gè)主要方面。品質(zhì)類(lèi)指標(biāo)包括管理層素質(zhì)、股東治理結(jié)構(gòu)、還貸誠(chéng)意、信用記錄等多個(gè)方面。實(shí)力類(lèi)指標(biāo)從客戶的資金、技術(shù)及設(shè)備、管理、人員等各方面考量企業(yè)實(shí)力高低。環(huán)境類(lèi)指標(biāo)包括市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、信用環(huán)境、政策法規(guī)環(huán)境;( 2) 財(cái)務(wù)指標(biāo)。對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析主要包括償債能力指標(biāo)營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、成長(zhǎng)性指標(biāo)和其他指標(biāo)等幾個(gè)方面。①償債能力指標(biāo)主要考量客戶的資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、平衡的流動(dòng)比率或速動(dòng)比率等; ②營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)主要考量客戶的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率以及流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等等。③盈利能力指標(biāo)主要考量客戶總資產(chǎn)收益率、銷(xiāo)售利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率。④成長(zhǎng)性指標(biāo)主要計(jì)算和分析銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、權(quán)益增長(zhǎng)率等。
2、商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別。銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)可以分為重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)、收益率曲線風(fēng)險(xiǎn)、基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)和期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)。重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)也稱(chēng)為期限錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn), 來(lái)源于銀行資產(chǎn)、負(fù)債和表外業(yè)務(wù)到期期限或重新定價(jià)期限所存在的差異; 重新定價(jià)的不對(duì)稱(chēng)性也會(huì)使收益率曲線斜率、形態(tài)發(fā)生變化, 從而形成收益率曲線風(fēng)險(xiǎn), 也稱(chēng)為利率期限結(jié)構(gòu)變化風(fēng)險(xiǎn); 基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)也稱(chēng)為利率定價(jià)基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn), 是另一種重要的利率風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源; 期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)是一種越來(lái)越重要的利率風(fēng)險(xiǎn), 來(lái)源于銀行資產(chǎn)、負(fù)債和表外業(yè)務(wù)中所隱含的期權(quán)。商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)對(duì)每項(xiàng)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分解和分析, 及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別所有交易和非交易業(yè)務(wù)中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)別和性質(zhì)。
3、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別。操作風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過(guò)程應(yīng)該以當(dāng)前和未來(lái)潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)兩方面為重點(diǎn)。這個(gè)過(guò)程應(yīng)該考慮: 潛在操作風(fēng)險(xiǎn)的整體情況; 銀行運(yùn)行所處的內(nèi)外部環(huán)境; 銀行的戰(zhàn)略目標(biāo); 銀行提供的產(chǎn)品和服務(wù); 銀行的獨(dú)特環(huán)境因素; 內(nèi)外部的變化以及變化的速度。操作風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的主要手段有以下幾種:( 1) 操作風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部分析。其作為日常業(yè)務(wù)計(jì)劃循環(huán)流程的一部分而完成, 典型的是通過(guò)一個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)員工會(huì)議來(lái)完成;( 2) 操作風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析。銀行可選擇一些和風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生有關(guān)的" 關(guān)鍵指標(biāo)", 通過(guò)監(jiān)控這些指標(biāo), 發(fā)現(xiàn)存在一些能夠引起風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的條件;( 3) 升級(jí)觸發(fā)指標(biāo)分析或臨界觸發(fā)指標(biāo)分析。通過(guò)將當(dāng)前交易或事件與預(yù)先定義的標(biāo)準(zhǔn)相比較, 引起銀行管理層對(duì)潛在領(lǐng)域進(jìn)行關(guān)注;( 4) 損失事件數(shù)據(jù)分析。用以往單個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的數(shù)據(jù)記錄等信息, 來(lái)識(shí)別操作風(fēng)險(xiǎn)及其誘因;( 5) 流程圖分析。通過(guò)繪制業(yè)務(wù)和管理活動(dòng)流程圖, 排查和識(shí)別業(yè)務(wù)流程中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。
三、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估
風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的第二步。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別, 商業(yè)銀行在準(zhǔn)確判明自己所承受的風(fēng)險(xiǎn)在性質(zhì)上是何種具體形態(tài)之后, 隨之需要進(jìn)一步把握這些風(fēng)險(xiǎn)在量上可能達(dá)到何種程度, 以便決定是否加以控制, 如何加以控制。
商業(yè)銀行客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估
客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估, 是指根據(jù)客戶經(jīng)理對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別判斷的結(jié)果, 對(duì)客戶整體的信用風(fēng)險(xiǎn)高低給予評(píng)估, 得到客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果。其評(píng)估方法主要有:( 1) 專(zhuān)家判斷法。專(zhuān)家判斷法主要采取"5c’’ 分析框架: 借款人的品質(zhì)(character)、還款能力(capacity)、資本金大小(capital)、抵押品情況(collateral)、所處環(huán)境情況(condition)。( 2) 信用評(píng)分法, 即結(jié)合信貸專(zhuān)家的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)先設(shè)定的一系列主觀和客觀的風(fēng)險(xiǎn)因素, 將這些因素設(shè)計(jì)為相對(duì)固定的打分表, 由評(píng)級(jí)人按照打分表確定客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果。( 3) 模型法。其可分兩類(lèi): 一類(lèi)是建立對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的多變量判別模型, 包括線性概率模型、logit 模型、probit 模型和多元判別分析模型; 另一類(lèi)為市場(chǎng)模型或套利模型, 如期權(quán)定價(jià)型的破產(chǎn)模型、債券違約率模型和期限方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)等。
2、商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與計(jì)量
在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別后, 應(yīng)根據(jù)本行的業(yè)務(wù)性質(zhì)、規(guī)模和復(fù)雜程度, 對(duì)銀行賬戶和交易賬戶中不同類(lèi)別的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)選擇適當(dāng)?shù)摹⑵毡榻邮艿挠?jì)量方法, 將所計(jì)量的銀行賬戶和交易賬戶中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)在全行范圍內(nèi)進(jìn)行加總, 以便董事會(huì)和高級(jí)管理層了解本行的總體市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平。可采取不同的方法或模型計(jì)量銀行賬戶和交易帳戶中不同類(lèi)別的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn), 計(jì)量方式包括缺口分析、久期分析、外匯敞口分析、敏感性分析和運(yùn)用內(nèi)部模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等, 此外, 還可采用壓力測(cè)試等手段進(jìn)行補(bǔ)充。商業(yè)銀行應(yīng)采取措施確保假設(shè)前提、參數(shù)、數(shù)據(jù)來(lái)源和計(jì)量程序的合理性和準(zhǔn)確性, 并當(dāng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量系統(tǒng)的假設(shè)前提和參數(shù)定期進(jìn)行評(píng)估, 制定修改假設(shè)前提和參數(shù)的內(nèi)部程序。
3、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。
操作風(fēng)險(xiǎn)被識(shí)別出來(lái)后, 對(duì)其進(jìn)行評(píng)估, 以決定哪些風(fēng)險(xiǎn)具有不可接受的性質(zhì), 應(yīng)該作為風(fēng)險(xiǎn)緩解的目標(biāo)。進(jìn)行這- 步驟時(shí), 通常需要通過(guò)考察一項(xiàng)操作風(fēng)險(xiǎn)的驅(qū)動(dòng)者和原因, 估計(jì)該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)可能發(fā)生的概率; 此外, 還應(yīng)在不考慮控制戰(zhàn)略影響的情況下, 評(píng)估一項(xiàng)操作風(fēng)險(xiǎn)可能的影響。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)可能影響的評(píng)估, 不僅要考慮經(jīng)濟(jì)上的直接影響, 還應(yīng)該更廣泛地考慮風(fēng)險(xiǎn)對(duì)公司
目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響。四、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)。
做出適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后, 需要決定如何應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和影響程度的高低, 銀行所有人員需選擇合理的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)對(duì)策, 包括規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、接受風(fēng)險(xiǎn)、降低風(fēng)險(xiǎn)和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。
1、商業(yè)銀行客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)。客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì), 是指基于對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估結(jié)果, 銀行應(yīng)采取相應(yīng)措施來(lái)防范、化解或控制其信用風(fēng)險(xiǎn)。表現(xiàn)為: ①根據(jù)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果確定客戶準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn), 把好商業(yè)銀行授信業(yè)務(wù)的第一道關(guān)口; ②根據(jù)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果對(duì)存量客戶進(jìn)行分類(lèi)管理。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)高低不同的客戶,銀行應(yīng)采取不同的管理政策和管理措施; ③根據(jù)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析和評(píng)估提供的關(guān)鍵信息, 提高對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控工作的針對(duì)性和效率; ④參考客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果, 確定貸款定價(jià), 彌補(bǔ)信用風(fēng)險(xiǎn)可能產(chǎn)生的預(yù)期損失。
2、商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的控制與監(jiān)測(cè)。
( 1) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的控制與管理。包括: ①限額管理。對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施限額管理, 制定對(duì)各類(lèi)和各級(jí)限額的內(nèi)部審批程序和操作規(guī)程, 根據(jù)業(yè)務(wù)性質(zhì)、規(guī)模、復(fù)雜程度和風(fēng)險(xiǎn)承受能力設(shè)定、定期審查和更新限額; ②完善的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng);③對(duì)重大市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況的應(yīng)急處理方案;( 2) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)與報(bào)告。商業(yè)銀行定期、及時(shí)向董事會(huì)、高級(jí)管理層和其他管理人員提供有關(guān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況的報(bào)告。向董事會(huì)提交銀行的總體市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)頭寸、風(fēng)險(xiǎn)水平、盈虧狀況和對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)限額及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的其他政策和程序的遵守情況等內(nèi)容; 向高級(jí)管理層和其他管理人員提交按地區(qū)、業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)部門(mén)、資產(chǎn)組合、金融工具和風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別分解后的詳細(xì)信息等。
3、商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移。目前, 商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移技術(shù)主要有:( 1) 購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)產(chǎn)品。主要有: 銀行一攬子保險(xiǎn); 董事及高級(jí)職員責(zé)任保險(xiǎn); 未授權(quán)交易保險(xiǎn); 財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和其他險(xiǎn)種等;( 2) 利用金融衍生工具。商業(yè)銀行在對(duì)其操作風(fēng)險(xiǎn)予以量化的基礎(chǔ)上, 在資本市場(chǎng)上向投資者出售金融衍生工具, 以將操作風(fēng)險(xiǎn)有效并分散地轉(zhuǎn)移到交易對(duì)手那里, 到期時(shí)按照約定向投資者支付本息;( 3) 其他風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移方法。在某些情形下, 銀行部門(mén)可以通過(guò)一些特殊的形式將其操作風(fēng)險(xiǎn)向其他非金融部門(mén)、非商業(yè)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)移。
【關(guān)鍵詞】系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，測(cè)量方法，相關(guān)建議
一、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)介
系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指宏觀層面，由單個(gè)事件通過(guò)一個(gè)機(jī)構(gòu)傳到多個(gè)機(jī)構(gòu)，由一個(gè)市場(chǎng)傳到多個(gè)市場(chǎng)并最終引起金融體系的信息混亂，導(dǎo)致金融功能中斷的可能性。不同文獻(xiàn)對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的解釋通常不同，但主要集中與兩個(gè)方面。一是系統(tǒng)性事件對(duì)金融體系中的某個(gè)部門(mén)的沖擊，二是金融體系壓力在系統(tǒng)中的傳染機(jī)制。
二、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量
系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量即指基于相關(guān)數(shù)據(jù)和信息對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和造成的損失進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。目前為止，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的研究大致分為三類(lèi)：第一類(lèi)主要包括綜合指標(biāo)法和早期預(yù)警技術(shù)，對(duì)金融體系整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)警；第二類(lèi)是對(duì)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度進(jìn)行測(cè)量，尤其是系統(tǒng)重要機(jī)構(gòu)的識(shí)別。第三類(lèi)是基于風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量。
（一）基于綜合指標(biāo)和預(yù)警的度量方法
1、綜合指標(biāo)法。指標(biāo)法主要是采用財(cái)務(wù)方面的歷史數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前后各經(jīng)濟(jì)變量波動(dòng)的特征及其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響程度，選擇顯著影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，并利用統(tǒng)計(jì)的方法家族這些指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)金融體系總體的風(fēng)險(xiǎn)狀況。指標(biāo)法雖然一般都基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)可得性較強(qiáng)，但在指標(biāo)的選擇上存在一定的片面性和主觀性，這使得單獨(dú)采用指標(biāo)法來(lái)測(cè)量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變得不可靠。
2、早期預(yù)警法。具有代表性的指標(biāo)預(yù)警方法主要包括KLR模型、FR模型、STV模型和DCSD模型，其中以KLR方法的影響最大。這些方法并沒(méi)有區(qū)分宏觀沖擊導(dǎo)致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和傳染產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。除此以外人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及時(shí)變概率轉(zhuǎn)移的馬兒科夫轉(zhuǎn)換模型基于基本的指標(biāo)數(shù)據(jù)利用時(shí)間序列的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)擬合特征指標(biāo)與危機(jī)發(fā)生的關(guān)系。這些方法并未考慮系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)系和外部性。
（二）基于單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的測(cè)量
1、條件VAR方法。Adrian和 Brunnermeier（2010）在VaR模型基礎(chǔ)上，建立了考慮金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系的條件在險(xiǎn)價(jià)值模型，即CoVaR模型。這個(gè)模型主要用于測(cè)度一家銀行的倒閉給其他銀行或銀行體系帶來(lái)的溢出效應(yīng)，捕捉一個(gè)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)，從而識(shí)別出系統(tǒng)重要性的金融機(jī)構(gòu)。以CoVaR測(cè)度一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)，實(shí)際上就是通過(guò)自下而上的方式來(lái)估計(jì)系統(tǒng)重要性，但CoVaR不具有次可加性，不能加總單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)來(lái)求得總體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)它基于市場(chǎng)有效這個(gè)前提，因此在運(yùn)用方面具有一定的局限性 。
2、邊際期望損失法。邊際期望損失法主要是由Acharya等（2010）在期望損失（ES）的基礎(chǔ)上提出的。這種方法可以直接測(cè)度一家金融機(jī)構(gòu)對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度，考慮了超過(guò)最大損失的尾部風(fēng)險(xiǎn)狀況以及金融機(jī)構(gòu)杠桿率對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和金融機(jī)構(gòu)邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的影響 ，并基于微觀經(jīng)濟(jì)理論模型和極值理論證明了可以通過(guò)未發(fā)生金融機(jī)構(gòu)時(shí)各金融機(jī)構(gòu)的邊際期望損失和杠桿率，預(yù)測(cè)發(fā)生系統(tǒng)性金融危機(jī)時(shí)金融機(jī)構(gòu)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的邊際貢獻(xiàn)。
3、災(zāi)難保險(xiǎn)費(fèi)法。該方法主要利用金融機(jī)構(gòu)受財(cái)務(wù)困境損失影響的保險(xiǎn)費(fèi)用理論來(lái)衡量銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。利用CDS價(jià)差和股票價(jià)格的數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)并以此估計(jì)金融機(jī)構(gòu)的違約概率和機(jī)構(gòu)的相關(guān)性。這種方法選用市場(chǎng)的高頻數(shù)據(jù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以根據(jù)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度直接分配系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而維護(hù)金融穩(wěn)定。但這個(gè)模型基于市場(chǎng)有效這個(gè)前提且要求違約概率是風(fēng)險(xiǎn)中性的，運(yùn)用具有一定的局限。
4、夏普利價(jià)值法。該方法假設(shè)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)子組合的邊際貢獻(xiàn)可測(cè)，所有子組合風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)的平均數(shù)即為金融機(jī)構(gòu)在該系統(tǒng)的夏普利值。夏普利價(jià)值法的研究重點(diǎn)在于如何將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在在各個(gè)金融機(jī)構(gòu)之間分配和合理定義，不需要以危機(jī)事件的發(fā)生為前提，也不需要基于單個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)之和等于整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的假設(shè)。但它只適用于非常少的組合或包含少量同質(zhì)子組合的組合，因?yàn)閷?duì)于一個(gè)具有N個(gè)銀行的系統(tǒng)，需要計(jì)算2N 個(gè)子系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。
（三）基于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制的測(cè)量
1、網(wǎng)絡(luò)分析法。網(wǎng)絡(luò)分析法主要是利用銀行間的資產(chǎn)負(fù)債敞口，通過(guò)模擬銀行網(wǎng)絡(luò)體系中單個(gè)或多個(gè)銀行作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)誘發(fā)因素導(dǎo)致的銀行破產(chǎn)數(shù)量、破產(chǎn)損失及引發(fā)系統(tǒng)性危機(jī)的難易程度，來(lái)衡量金融機(jī)構(gòu)對(duì)其它金融機(jī)構(gòu)陷入困境時(shí)引發(fā)的多米諾骨牌效應(yīng)的程度。網(wǎng)絡(luò)模型有助于監(jiān)管者跟蹤網(wǎng)絡(luò)中首個(gè)發(fā)生違約的銀行并對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管，從而防范風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步傳播。但在實(shí)踐中由于銀行之間的實(shí)際雙邊敞口數(shù)據(jù)一般難以獲得，導(dǎo)致傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)用性大大降低。
2、矩陣法。矩陣法是根據(jù)一家銀行倒閉帶來(lái)其它金融機(jī)構(gòu)倒閉的數(shù)量，來(lái)估計(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的程度。 它首先根據(jù)銀行間的資產(chǎn)負(fù)債表構(gòu)造原始矩陣，并進(jìn)一步求解銀行間的風(fēng)險(xiǎn)敞口矩陣，最后由銀行的資產(chǎn)損失率來(lái)確定倒閉銀行的數(shù)目。這種方法操作簡(jiǎn)單，但缺點(diǎn)在于假設(shè)銀行間的風(fēng)險(xiǎn)是通過(guò)信貸渠道傳染，具有一定的局限性。
三、總結(jié)和建議
盡管金融危機(jī)后，學(xué)術(shù)界和監(jiān)管當(dāng)局加強(qiáng)了對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，尤其是整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注，但從整體上看，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究尚未形成一個(gè)獨(dú)立完整的理論體系和分析框架。本文認(rèn)為，為了更好地維護(hù)金融穩(wěn)定，未來(lái)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究應(yīng)該從以下幾方面入手：（1）優(yōu)化系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，使其在度量、分配及識(shí)別系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)方面能達(dá)成一致，從而形成一個(gè)完整的分析框架；（2）完善系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估體系，綜合考慮各種指標(biāo)；（3）完善宏觀經(jīng)濟(jì)信息和相關(guān)金融市場(chǎng)信息，并綜合采用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的有效性和結(jié)果的相對(duì)準(zhǔn)確性。
參考文獻(xiàn)：
毋庸置疑的是，現(xiàn)代信息技術(shù)的高速發(fā)展催生了互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)的云量積累和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的不斷提升加速了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展步伐。時(shí)至今日，互聯(lián)網(wǎng)金融正在從單純的支付業(yè)務(wù)向轉(zhuǎn)賬匯款、跨境結(jié)算、小額信貸、現(xiàn)金及資產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈金融、基金和保險(xiǎn)代銷(xiāo)、信用卡還款等銀行核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域滲透。
然而，導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)金融強(qiáng)勁生長(zhǎng)的更深層次原因在于，它為適應(yīng)和滿足人們的互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)，提供了有別于傳統(tǒng)金融的一種全新的金融消費(fèi)模式，填補(bǔ)了金融服務(wù)空白區(qū)，贏得了互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)者的踴躍參與和認(rèn)可；同時(shí)，關(guān)于金融業(yè)“壟斷利潤(rùn)”的猜想鼓舞了投資者的熱情和野心。特別是“數(shù)據(jù)+平臺(tái)+小貸”的阿里金融概念，給人們帶來(lái)了關(guān)于普惠金融的無(wú)限想象空間。
借助大數(shù)據(jù)分析以解決信息不對(duì)稱(chēng)和交易信用問(wèn)題、針對(duì)邊緣化的小微企業(yè)提供便捷融資和多樣化產(chǎn)品服務(wù)、為小額資金提供理財(cái)?shù)仍鲋捣?wù)等，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)在以強(qiáng)大的產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新能力彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融業(yè)不足的同時(shí)，還以大幅降低交易成本、分散交易風(fēng)險(xiǎn)和提高金融服務(wù)覆蓋面等優(yōu)勢(shì)，使諸如小微企業(yè)、個(gè)體創(chuàng)業(yè)者和普通居民等草根金融消費(fèi)群體享受到無(wú)與倫比的便捷金融服務(wù)。
作為一種全新的金融模式，互聯(lián)網(wǎng)金融正在悄然改變舊有的金融格局，其“鯰魚(yú)效應(yīng)”正在不斷發(fā)酵。傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融之間互相博弈、互相促進(jìn)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)業(yè)已形成。
在充分感受互聯(lián)網(wǎng)金融撲面而來(lái)的壓力之時(shí)，商業(yè)銀行或許尤應(yīng)秉持互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代平等、開(kāi)放、分享的理念，以開(kāi)放的心態(tài)把握機(jī)遇、迎接挑戰(zhàn)，從改善客戶體驗(yàn)、滿足客戶需求的視角，努力加快金融互聯(lián)網(wǎng)化和金融創(chuàng)新進(jìn)程，在經(jīng)營(yíng)理念、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、營(yíng)銷(xiāo)渠道等方面做出主動(dòng)改變。同時(shí)，采取開(kāi)放的態(tài)度與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)跨界合作，挖掘雙方在風(fēng)險(xiǎn)偏好和數(shù)據(jù)維度上的互補(bǔ)空間，爭(zhēng)取在互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新和發(fā)展中互補(bǔ)共贏。
文章編號(hào)：1005-913X（2015）08-0217-02
20世紀(jì)90年代以來(lái)，由兩次金融危機(jī)引起的全球性經(jīng)濟(jì)衰退，致使企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和破壞力大大增加。在這樣的歷史背景下，后金融危機(jī)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)管理研究也隨之呈現(xiàn)出新的發(fā)展態(tài)勢(shì)，在閱讀和研究相關(guān)文獻(xiàn)時(shí)，有必要對(duì)近20年來(lái)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)進(jìn)行重新認(rèn)識(shí)?；诖耍疚膶?duì)近年來(lái)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究進(jìn)行了梳理，以期推動(dòng)國(guó)內(nèi)相關(guān)研究的發(fā)展。
一、研究框架的提出
現(xiàn)實(shí)需要的是管理學(xué)研究的源動(dòng)力，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究也是如此。在后金融危機(jī)時(shí)代，如何更全面、更及時(shí)、更有效的預(yù)測(cè)和控制那些復(fù)雜性和破壞力大大增強(qiáng)的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)，是企業(yè)亟待解決的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本文此為視角，對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行分析梳理后認(rèn)為，后金融危機(jī)時(shí)代的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究主要集中以下三個(gè)領(lǐng)域：其一，整合風(fēng)險(xiǎn)管理研究。該領(lǐng)域的研究注重從更加綜合、全面的視角對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行剖析，強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)管理不應(yīng)只是被動(dòng)地降低風(fēng)險(xiǎn)和減少損失，而是要在風(fēng)險(xiǎn)中尋找機(jī)會(huì)和利益；[1]其二，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究。此類(lèi)研究強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)是可以觀察與測(cè)量的客觀個(gè)體，在研究方法上重歸納、分析、證明與量化，體現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的進(jìn)步；其三，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究。此領(lǐng)域的研究則關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)因素在形成風(fēng)險(xiǎn)事件之前會(huì)以某種形式表現(xiàn)出來(lái)，并且能夠通過(guò)科學(xué)分析進(jìn)行預(yù)測(cè)，體現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)管理觀點(diǎn)的革新。
二、整合風(fēng)險(xiǎn)管理研究進(jìn)展
（一）整合風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)涵和目標(biāo)
美國(guó)學(xué)者James Lam（2003）則詳細(xì)說(shuō)明了企業(yè)整合風(fēng)險(xiǎn)管理的目的，包括降低公司收益的波動(dòng)性、最大化公司股東的價(jià)值以及促進(jìn)職業(yè)和財(cái)務(wù)安全等。Brian（2006）認(rèn)為整合管理風(fēng)險(xiǎn)代表著新的管理思想，意味著對(duì)原有的諸多風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)、方法進(jìn)行整合創(chuàng)新，與只強(qiáng)調(diào)被動(dòng)的防范或轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理相比，整合管理風(fēng)險(xiǎn)更重視通過(guò)開(kāi)發(fā)、利用和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)以促進(jìn)管理者實(shí)現(xiàn)公司價(jià)值最大化。我國(guó)學(xué)者張維功等（2008）指出整合風(fēng)險(xiǎn)管理的理念、方法和工具已經(jīng)廣泛應(yīng)用于企業(yè)戰(zhàn)略選擇、投融資決策、財(cái)務(wù)管理、內(nèi)部控制等方面，涵蓋了企業(yè)運(yùn)作的各個(gè)層面。
（二）風(fēng)險(xiǎn)管理內(nèi)部要素研究
近年來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理內(nèi)部要素的研究主要包括實(shí)施動(dòng)因和構(gòu)成要素兩個(gè)方面：Liebenberg（2010）等人認(rèn)為企業(yè)是否實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)管理除了提升企業(yè)價(jià)值的原因外，還取決經(jīng)營(yíng)狀況和前景、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)偏好等因素，而公司組織結(jié)構(gòu)不適應(yīng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的要求以及公司不愿變革的惰性，則是阻礙企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的主要因素（Kleffner，2011）；關(guān)于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的構(gòu)成要素，以COSO提出的內(nèi)部環(huán)境、目標(biāo)制定、事項(xiàng)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)、控制活動(dòng)、信息和溝通、監(jiān)控等八要素最為經(jīng)典。此外，也有學(xué)者通過(guò)實(shí)證分析論證了公司治理和組織文化在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中也同樣發(fā)揮了積極的作用（John，2010）。
（三）整合風(fēng)險(xiǎn)管理的價(jià)值性研究
學(xué)者們通過(guò)實(shí)證研究，論證了采取整合風(fēng)險(xiǎn)管理（Kimberly，2004）、運(yùn)用衍生品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖（Kim，2004）以及風(fēng)險(xiǎn)溝通（Lawrence，2009）等管理措施的企業(yè)，其公司價(jià)值具有普遍性的增加。而風(fēng)險(xiǎn)管理提升企業(yè)價(jià)值主要是通過(guò)以下三個(gè)途徑實(shí)現(xiàn)的：[2]一是風(fēng)險(xiǎn)管理能夠優(yōu)化資本配置，提高權(quán)益回報(bào)率和改進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu)（Lucia，2007）；二是將風(fēng)險(xiǎn)管理融入到企業(yè)整體戰(zhàn)略中，從而提升了企業(yè)戰(zhàn)略抗擊風(fēng)險(xiǎn)的能力和水平，增強(qiáng)了公司核心競(jìng)爭(zhēng)力（Neil，2005）；三是通過(guò)有效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施來(lái)控制股票價(jià)格波動(dòng)，使得管理層報(bào)酬與公司業(yè)績(jī)的相關(guān)性為正，從而使得管理效率提高進(jìn)而提升公司價(jià)值（James，2007）。
整合風(fēng)險(xiǎn)管理在創(chuàng)新的同時(shí)，還應(yīng)有效整合現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)和方法，但就目前來(lái)看，整合的思想和方法還尚未成熟，有待進(jìn)一步深入研究。
三、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究進(jìn)展
（一）企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中不可避免的，學(xué)者們分別從管理決策（Simons，1999）、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)排名與公司業(yè)績(jī)（Slywoztky，2004）以及戰(zhàn)略實(shí)施能力的不確定性（楊華江，2005）等角度對(duì)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)型和成因進(jìn)行了界定。盧一萍（2011）采用案例分析法，提出了構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系、建立分析處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)機(jī)制、細(xì)化預(yù)警指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、出具風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告這四個(gè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警步驟。龔小鳳（2013）從戰(zhàn)略整合風(fēng)險(xiǎn)、文化整合風(fēng)險(xiǎn)、組織整合風(fēng)險(xiǎn)、人力資源整合風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)整合風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)流程整合風(fēng)險(xiǎn)等六個(gè)方面，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)層次分析法（ANP）構(gòu)建了企業(yè)跨國(guó)并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
（二）企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
近年來(lái)，學(xué)者們通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)，在財(cái)務(wù)預(yù)警模型和方法的研究方面取得了一定的突破。較有代表性的有：Edward Altman（2001）等國(guó)外學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法引入到財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究中，提出的Z模型以及“配套”的五個(gè)預(yù)警指標(biāo)被廣泛采用。我國(guó)學(xué)者孔玉生等（2010）利用風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型分析了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因后，提出了信息透明度、法人治理結(jié)構(gòu)、管理層監(jiān)控力度、財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)等四個(gè)方面是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防范的要點(diǎn)。趙春（2012）采用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的方法，提出了基于時(shí)間序列動(dòng)態(tài)維護(hù)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，克服了統(tǒng)計(jì)分析模型不能適應(yīng)海量數(shù)據(jù)分析和人工智能模型無(wú)法考慮財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)間延續(xù)性的問(wèn)題。
（三）企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
美國(guó)學(xué)者James（1998）按風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，提出了營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)可分為戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)、策略風(fēng)險(xiǎn)、組織風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)五大部分。高鳳彥等（1999）則從組織管理的角度把營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)歸納為營(yíng)銷(xiāo)逆境、營(yíng)銷(xiāo)波動(dòng)和營(yíng)銷(xiāo)失誤三大類(lèi)，并利用離差傳遞的方法確定了各指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的預(yù)警系數(shù)。張?jiān)破穑?001）運(yùn)用層次分析、模糊評(píng)判、精確值測(cè)量三種方法，針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)綜合風(fēng)險(xiǎn)和客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，提出了A-FA綜合評(píng)價(jià)模型。Emiliano（2009）從市場(chǎng)定位安全、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)安全、市場(chǎng)需求安全、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)安全、市場(chǎng)擴(kuò)張安全、市場(chǎng)策略安全和市場(chǎng)環(huán)境安全六方面建立了營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，林紅菱等人（2012）采用模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建了我國(guó)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
總的來(lái)說(shuō)，近年來(lái)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究取得了較為豐富的成果，已形成了較為完整的理論框架。尤其是在預(yù)警方法和預(yù)警模型的研究上取得了較大突破，但關(guān)于預(yù)警原理、警度劃分以及預(yù)警模型和系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等方面的文獻(xiàn)不多，需進(jìn)一步深入研究。
四、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究進(jìn)展
（一）行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究
學(xué)術(shù)界對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的研究主要是將傳統(tǒng)的指數(shù)理論與實(shí)踐應(yīng)用緊密結(jié)合，對(duì)不同經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中價(jià)格、安全、市場(chǎng)行情等風(fēng)險(xiǎn)因素的變化程度和趨勢(shì)進(jìn)行研究。當(dāng)前的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究可分為兩類(lèi) ：一類(lèi)是通過(guò)股票指數(shù)收益進(jìn)行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，如Sung & Gregory（1999）研究了美國(guó)航空業(yè)股票收益與市場(chǎng)變量、行業(yè)變量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)它們之間存在相關(guān)關(guān)系。段瑞君（2012）采用OLS模型，通過(guò)對(duì)股票市場(chǎng)行業(yè)指數(shù)收益的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析，論證了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與股票市場(chǎng)的整體波動(dòng)相一致；另一類(lèi)是通過(guò)構(gòu)建相關(guān)模型對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)警，較有代表性的有：Bollen （2007）等學(xué)者提出了采用潛變量結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)顧客滿意度指數(shù)進(jìn)行多指標(biāo)評(píng)價(jià)的方法，但也發(fā)現(xiàn)模型的特征會(huì)影響指數(shù)的特性。劉曉娥（2007）采用結(jié)構(gòu)方程模型研究了港口建設(shè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指數(shù)；孫春偉（2014）采用危害分析與構(gòu)建控制點(diǎn)的方法，構(gòu)建了食品安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系等。
（二）金融企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究
Illing & Liu（2003）首先運(yùn)用因子分析法、信用權(quán)重法等四種加權(quán)方法構(gòu)建了金融壓力指數(shù)，通過(guò)與指標(biāo)現(xiàn)狀的比較，表明當(dāng)指數(shù)值高于一定的臨界值時(shí)，表示該時(shí)期處于值得關(guān)注的高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)期或金融危機(jī)時(shí)期。在此基礎(chǔ)之上，Balakrishnan（2009）構(gòu)建了新興國(guó)家的金融壓力指數(shù)，并研究了金融壓力在發(fā)達(dá)與新興國(guó)家間的傳播機(jī)制。張瑾（2012）綜合考慮了包含宏觀經(jīng)濟(jì)、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)、資本市場(chǎng)和政策環(huán)境等在內(nèi)的主要因素，并指出在時(shí)間序列較為平穩(wěn)的前提下，可對(duì)壓力指數(shù)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)或開(kāi)展壓力測(cè)試，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警功能。成祺炯（2014）等人則應(yīng)用Shapley非對(duì)稱(chēng)權(quán)力指數(shù)模型，從資產(chǎn)組合、杠桿率、閾值三個(gè)維度，測(cè)算出了我國(guó)上市銀行對(duì)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度排名。
（三）企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究
相比財(cái)務(wù)目標(biāo)，大多數(shù)企業(yè)參與風(fēng)險(xiǎn)投資的戰(zhàn)略意圖更偏重于競(jìng)爭(zhēng)力的提升和戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此，評(píng)價(jià)企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)一方面要關(guān)注獲利性，但更要關(guān)注對(duì)提升投資企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的貢獻(xiàn)程度。對(duì)此，Gompers（2001）就指出風(fēng)險(xiǎn)投資使企業(yè)能夠快速獲取新資源和發(fā)掘新能力，獲得一些突破性的技術(shù)創(chuàng)新成果，從而塑造新的核心競(jìng)爭(zhēng)力。張識(shí)宇等人（2011）針對(duì)企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力與獲得財(cái)務(wù)回報(bào)的投資目標(biāo)，從技術(shù)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、團(tuán)隊(duì)素質(zhì)、市場(chǎng)吸引力、資源利用程度、環(huán)境支持性等五個(gè)方面構(gòu)建了公司風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出了基于Theil指數(shù)的灰色評(píng)價(jià)方法。
從以上的分析可以看出，近年來(lái)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的研究范圍逐漸擴(kuò)大，特別是在風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型和測(cè)算方法上具有較大的創(chuàng)新并且日漸成熟，使得風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)科學(xué)性和實(shí)用性更強(qiáng)。但在研究?jī)?nèi)容上偏重企業(yè)外部因素，對(duì)于企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)因素考慮較少，而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)原理以及合理性等本質(zhì)問(wèn)題的探討，也一直未在學(xué)術(shù)界達(dá)成共識(shí)。
關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；風(fēng)險(xiǎn)管理；現(xiàn)狀；對(duì)策
一、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)涵、特點(diǎn)與分類(lèi)
（一）定義
商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)被廣泛認(rèn)為是在商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，由于某些無(wú)法預(yù)期因素的存在，導(dǎo)致銀行經(jīng)營(yíng)發(fā)生了與預(yù)期愿望相背離的結(jié)果，使得收益的預(yù)期與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)生偏離度，銀行具有獲得額外收益或蒙受意外損失的可能性。具體來(lái)說(shuō)，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)是指由于不確定性因素的影響，商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程中實(shí)際收益偏離預(yù)期收益，從而導(dǎo)致遭受損失或獲取額外收益的可能性。從商業(yè)活動(dòng)層面上，風(fēng)險(xiǎn)可以分為經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。由于商業(yè)銀行其經(jīng)營(yíng)的特殊性，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其來(lái)說(shuō)似乎是與生俱來(lái)的，這些風(fēng)險(xiǎn)主要包括操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)和國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)等。
風(fēng)險(xiǎn)管理又名危機(jī)管理，是指如何在一個(gè)肯定有風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境里把風(fēng)險(xiǎn)減至最低的管理過(guò)程。當(dāng)中包括了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的量度、評(píng)估和應(yīng)變策略。理想的風(fēng)險(xiǎn)管理，是一連串排好優(yōu)先次序的過(guò)程，使當(dāng)中的可以引致最大損失及最可能發(fā)生的事情優(yōu)先處理、而相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較低的事情則押后處理?？缮虡I(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，由于自身與客戶各種不確定性因素的影響，使其實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況與預(yù)期經(jīng)營(yíng)狀況產(chǎn)生一定的偏差，從而該商業(yè)銀行資金的效益性或者安全性或者流動(dòng)性蒙受損失的能性。良好的風(fēng)險(xiǎn)管理有助于降低決策錯(cuò)誤之幾率、避免損失之可能、相對(duì)提高企業(yè)本身之附加價(jià)值。
（二）特點(diǎn)
一般來(lái)說(shuō)，銀行風(fēng)險(xiǎn)有以下幾個(gè)特點(diǎn)：首先體現(xiàn)在各項(xiàng)業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)，而不只是停留于某個(gè)層面。同時(shí)，銀行從業(yè)人員及客戶都可能把風(fēng)險(xiǎn)變現(xiàn)為損失，因此說(shuō)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有全面性。其次銀行風(fēng)險(xiǎn)傳播性強(qiáng)。當(dāng)一家銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失時(shí)，人們往往會(huì)預(yù)期其他銀行也會(huì)產(chǎn)生危險(xiǎn)，從而產(chǎn)生一系列連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)良好的銀行被擠兌，產(chǎn)生流動(dòng)性危機(jī)，整個(gè)銀行業(yè)會(huì)在短時(shí)間內(nèi)陷入恐慌之中。負(fù)外部效應(yīng)的存在使得危機(jī)很容易通過(guò)其他途徑在銀行系統(tǒng)內(nèi)蔓延，使整個(gè)經(jīng)濟(jì)陷入危機(jī)。最后銀行風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)同在。沒(méi)有一家銀行可以把風(fēng)險(xiǎn)完全消除，任何業(yè)務(wù)都有發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的可能，只要商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)就要承受風(fēng)險(xiǎn)?；乇茱L(fēng)險(xiǎn)的最好辦法就是停止所有業(yè)務(wù)，但這與銀行盈利性的經(jīng)營(yíng)目的又是完全矛盾的，所以說(shuō)銀行風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)如影相隨。
（三）分類(lèi)
2004年公布的《新巴塞爾協(xié)議》將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，即人們?nèi)缃癯Ｕf(shuō)的商業(yè)銀行三大風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)是指銀行交易對(duì)手未能履行合約義務(wù)，從而導(dǎo)致銀行蒙受損失的風(fēng)險(xiǎn)，它受內(nèi)部因素和外部因素共同影響；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指為了獲利而在市場(chǎng)中持續(xù)買(mǎi)賣(mài)金融工具所帶來(lái)投資價(jià)值損失的風(fēng)險(xiǎn)；操作風(fēng)險(xiǎn)廣義上是指除信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外的一切風(fēng)險(xiǎn)，狹義是指銀行在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中由于系統(tǒng)、人員、內(nèi)部程序等外部條件的不完善而導(dǎo)致?lián)p失的可能。操作風(fēng)險(xiǎn)相比于信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，意味著純粹的損失，而后兩者是一中性概念，損失機(jī)會(huì)和盈利可能并存。操作風(fēng)險(xiǎn)具有人為因素強(qiáng)的特點(diǎn)，操作風(fēng)險(xiǎn)具有難控制、危害大的特點(diǎn)，操作風(fēng)險(xiǎn)事件具有發(fā)生頻率很低、一旦發(fā)生就會(huì)造成極大損失，甚至危及到銀行存亡的特點(diǎn)。我國(guó)商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)也主要是這三種，這三種風(fēng)險(xiǎn)往往不是單獨(dú)出現(xiàn)的，而是相伴而生的。
二、我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀
我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀不容樂(lè)觀，因?yàn)槲覈?guó)目前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和金融體系的發(fā)展還處于初級(jí)階段，發(fā)展不成熟且不完善。同時(shí)，就目前來(lái)看，與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，現(xiàn)在我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理存在許多待解決的問(wèn)題。
第一，中國(guó)商業(yè)銀行處理風(fēng)險(xiǎn)管理和創(chuàng)造利潤(rùn)不當(dāng)。許多商業(yè)銀行把風(fēng)險(xiǎn)和利潤(rùn)對(duì)立起來(lái)，純粹把風(fēng)險(xiǎn)作為損失來(lái)對(duì)待，而不是把主動(dòng)管理風(fēng)險(xiǎn)作為創(chuàng)造利潤(rùn)的主要手段。當(dāng)前的激烈的金融競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)，商業(yè)銀行要想在競(jìng)爭(zhēng)中取勝，必須提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平，管理好其他銀行所不敢承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，而不是把風(fēng)險(xiǎn)作為損失直接將其拒之門(mén)外。技術(shù)上缺乏先進(jìn)的模型和計(jì)量工具為特點(diǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和計(jì)量的定量分析，數(shù)據(jù)采集上我國(guó)商業(yè)銀行存在數(shù)據(jù)重復(fù)、過(guò)時(shí)和統(tǒng)計(jì)口徑不一致、缺乏必要的IT構(gòu)架和技術(shù)支持等現(xiàn)象，數(shù)據(jù)儲(chǔ)備嚴(yán)重不足，且數(shù)據(jù)缺乏規(guī)范性，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，內(nèi)部控制上也存在著監(jiān)督部門(mén)不獨(dú)立，職責(zé)劃分不清楚，缺乏全面性，上下級(jí)之間信息溝通不通暢等問(wèn)題。
第二，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)案例中，操作風(fēng)險(xiǎn)占了很大比重?，F(xiàn)階段國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理中存在許多問(wèn)題。操作失誤和欺詐是目前中國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的主要表現(xiàn)；國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行一些管理者缺乏科學(xué)的發(fā)展觀，重業(yè)務(wù)發(fā)展、輕風(fēng)險(xiǎn)防范。
第三，風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善。目前，我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理缺乏組織制度的保障和有效的運(yùn)作機(jī)制。就目前而言，我國(guó)大部分的商業(yè)銀行還沒(méi)有沒(méi)有設(shè)置獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)，那么也就沒(méi)有專(zhuān)職的從事風(fēng)險(xiǎn)管理的經(jīng)理，自然這些商業(yè)銀行也沒(méi)有能力獨(dú)立承擔(dān)起具有權(quán)威性的風(fēng)險(xiǎn)管理職責(zé)。在中國(guó)，大部分的銀行風(fēng)險(xiǎn)管理體系都不健全，獨(dú)立性原則體現(xiàn)不夠，風(fēng)險(xiǎn)管理受外界因素干擾較多，不少制度規(guī)定有粗略化、模糊化和大致化等現(xiàn)象。因此，健全有效的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)運(yùn)作的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，我們必須健全我國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。
第四，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體不明確。我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行還沒(méi)有有效地實(shí)行經(jīng)營(yíng)權(quán)和所有權(quán)的分離，政策性業(yè)務(wù)和行政干預(yù)仍很多，商業(yè)化程序不高，導(dǎo)致全部商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任不能由商業(yè)銀行最終承擔(dān)，因此，國(guó)有商業(yè)銀行中的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體和邊界都不明確。但是，有效的風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)該是以風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)為主體明確、權(quán)力和責(zé)任分布妥當(dāng)。
三、我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的對(duì)策和建議——以新巴塞爾協(xié)議為重點(diǎn)
作為全球商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的一個(gè)基本準(zhǔn)則，巴塞爾新資本協(xié)議作用不容置疑。巴塞爾委員會(huì)出臺(tái)了五個(gè)文件對(duì)銀行的的風(fēng)險(xiǎn)管理職責(zé)進(jìn)行了相關(guān)規(guī)定。這五個(gè)文件分別是：《信用風(fēng)險(xiǎn)管理原則》、《利率風(fēng)險(xiǎn)管理原則》、《銀行機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制制度框架》、《健全銀行的公司治理》、《有效銀行監(jiān)管核心原則》。理解這個(gè)規(guī)定，對(duì)我們?nèi)绾芜M(jìn)行商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理十分重要。
（一）完善風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)境
巴塞爾委員會(huì)出臺(tái)的《信用風(fēng)險(xiǎn)管理原則》中提出建立適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)境，即董事會(huì)與高級(jí)管理層之間權(quán)責(zé)明確的分權(quán)與制衡體系。建立獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)估體系，直接向董事會(huì)和高級(jí)管理層負(fù)責(zé)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)應(yīng)由一個(gè)獨(dú)立的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)確定，或者經(jīng)過(guò)其評(píng)審或批準(zhǔn)。建立商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)處理體系。在商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)中，有些風(fēng)險(xiǎn)損失的發(fā)生是防范機(jī)制無(wú)法阻止的，如系統(tǒng)性國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)。因此即使有嚴(yán)密的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制的保護(hù)，商業(yè)銀行業(yè)必須有充分的準(zhǔn)備面向風(fēng)險(xiǎn)處置問(wèn)題。
（二）加大技術(shù)方面的支撐力度
加快基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立完善的信息分析系統(tǒng)，負(fù)責(zé)內(nèi)部信息和外部信息的搜集與分析。這個(gè)系統(tǒng)必須能準(zhǔn)確地搜集市場(chǎng)信息，并進(jìn)行科學(xué)地?cái)?shù)據(jù)分析，將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估定量分析與定性分析結(jié)合。保證信息來(lái)源真實(shí)可靠，調(diào)查證據(jù)充分；要盡快建立以電子計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的專(zhuān)業(yè)化操作平臺(tái)，把風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型和計(jì)量工具數(shù)字化，以數(shù)字模塊的形式鑲嵌到業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中，及時(shí)對(duì)全行數(shù)據(jù)進(jìn)行留存，并對(duì)經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行計(jì)量和分析；同業(yè)間必須盡快建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和管理信息系統(tǒng)，從而保證包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)在內(nèi)的所有管理工具的數(shù)據(jù)需要。
（三）增強(qiáng)法律上的保障
巴塞爾委員會(huì)出臺(tái)的文件《有效銀行監(jiān)管核心原則》，認(rèn)為適當(dāng)?shù)你y行監(jiān)管法律框架也十分必要，其內(nèi)容包括對(duì)設(shè)立銀行的審批、要求銀行遵守法律、安全和穩(wěn)健合規(guī)經(jīng)營(yíng)的權(quán)力和監(jiān)管人員的法律保護(hù)。另外，還要建立監(jiān)管當(dāng)局之間信息交換和保密的機(jī)制等。對(duì)監(jiān)管人員的法律保護(hù)十分重要，這樣才能保證監(jiān)管人可以獨(dú)立準(zhǔn)確地做出決策，對(duì)銀行進(jìn)行有效地監(jiān)管。
（四）強(qiáng)化內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制
內(nèi)部控制是商業(yè)銀行的一種自律行為，是實(shí)現(xiàn)銀行經(jīng)營(yíng)既定目標(biāo)的自發(fā)需要，也是必要的。巴塞爾委員會(huì)出臺(tái)的《銀行機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制制度框架》對(duì)如何加強(qiáng)內(nèi)部控制給了明確的建議。首先銀行應(yīng)建立獨(dú)立的審計(jì)委員會(huì)來(lái)幫助董事會(huì)履行職責(zé)，還應(yīng)該建立一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的第三方來(lái)審慎監(jiān)督可能出現(xiàn)利益沖突的領(lǐng)域，從而減少某些操作風(fēng)險(xiǎn)。要不斷加強(qiáng)銀行內(nèi)部稽核監(jiān)管，稽核部門(mén)作為第三道防線，主要履行稽核確認(rèn)、反舞弊欺詐、咨詢(xún)和內(nèi)控評(píng)價(jià)等職能。內(nèi)控評(píng)價(jià)是按照一定的框架和方法，根據(jù)銀行內(nèi)部控制檢查監(jiān)督信息及其他外審檢查與相關(guān)監(jiān)管信息，對(duì)銀行內(nèi)部控制體系的建立和實(shí)施情況進(jìn)行調(diào)查、測(cè)試、分析和評(píng)價(jià)工作。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞：社會(huì)征信；風(fēng)險(xiǎn)及防范
社會(huì)征信是金融系統(tǒng)中常見(jiàn)的概念，但是社會(huì)征信系統(tǒng)正真被人們熟知是隨著今年來(lái)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，金融系統(tǒng)中信息不對(duì)稱(chēng)性逐漸減弱而實(shí)現(xiàn)的。我國(guó)公共征信系統(tǒng)目前尚不發(fā)達(dá)，迫于金融系統(tǒng)的發(fā)展和壯大的實(shí)際需要，也使得我國(guó)征信機(jī)構(gòu)也出現(xiàn)了不斷完善的現(xiàn)狀。目前我國(guó)金融系統(tǒng)的發(fā)展是跨越式的，在金融服務(wù)形式上和金融產(chǎn)品的種類(lèi)上都出現(xiàn)了井噴式的發(fā)展，要滿足這種需求，我國(guó)目前的征信體系還需要不斷的完善和發(fā)展。
一、社會(huì)征信概念
隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，個(gè)人和機(jī)構(gòu)的信用逐漸成為影響經(jīng)濟(jì)和社會(huì)關(guān)系的一項(xiàng)重要因素。征信在商業(yè)層面的需求被不斷的強(qiáng)化，但是由于征信系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致很難有國(guó)家和機(jī)構(gòu)能夠完全的實(shí)現(xiàn)社會(huì)征信的全覆蓋，因此在我國(guó)征信業(yè)務(wù)放開(kāi)后，涌現(xiàn)出了一大批的社會(huì)征信機(jī)構(gòu)，在國(guó)內(nèi)實(shí)現(xiàn)了公共征信系統(tǒng)和社會(huì)征信系統(tǒng)的兩大體系。
出現(xiàn)社會(huì)征信和公共征信的原因在于，構(gòu)成二者的要素之間存在著差異：首先是主體不同。公共征信體系的建立主體是中國(guó)人民銀行，也部分的存在著地方銀行征信的情況；社會(huì)征信系統(tǒng)體系是由經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的有征信牌照的民間機(jī)構(gòu)自行建立的。其次是數(shù)據(jù)來(lái)源方面。公共征信體系的數(shù)據(jù)來(lái)源主要是個(gè)人在金融機(jī)構(gòu)的借貸記錄中提取的，而社會(huì)征信系統(tǒng)除了有個(gè)人金融借貸產(chǎn)生的數(shù)據(jù)之外，還涵蓋了個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下產(chǎn)生的各種個(gè)人信用數(shù)據(jù)，社會(huì)征信系統(tǒng)會(huì)在收集個(gè)人征信數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。
二、我國(guó)社會(huì)征信發(fā)展現(xiàn)狀
我國(guó)征信系統(tǒng)放開(kāi)是在2013年《征信業(yè)管理?xiàng)l例》以及《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》頒布之后，在相關(guān)的規(guī)章頒布之后，企業(yè)征信系統(tǒng)開(kāi)始逐漸的建立起來(lái)，尤其是在2014年，央行首次對(duì)26家征信機(jī)構(gòu)頒布執(zhí)照，這些執(zhí)照的頒布標(biāo)志著我國(guó)社會(huì)征信邁出了一大步。而在個(gè)人征信方面，2015年，央行又出臺(tái)了《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，一大批個(gè)人征信機(jī)構(gòu)獲得了批準(zhǔn)成為試點(diǎn)。隨著這批企業(yè)和個(gè)人征信機(jī)構(gòu)的獲牌，我國(guó)征信開(kāi)始了商業(yè)化發(fā)展的腳步。
三、社會(huì)征信風(fēng)險(xiǎn)
社會(huì)征信系統(tǒng)的建立對(duì)于我國(guó)金融行業(yè)的規(guī)范和發(fā)展具有著非常重要的意義，能夠有效的彌補(bǔ)我國(guó)金融行業(yè)失信風(fēng)險(xiǎn)大的問(wèn)題。但是社會(huì)征信系統(tǒng)本身也存在著很大的風(fēng)險(xiǎn)。
（一）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
當(dāng)前環(huán)境下，社會(huì)征信系統(tǒng)的建立毫無(wú)疑問(wèn)將圍繞互聯(lián)網(wǎng)建立并實(shí)現(xiàn)征信信息的共享。而互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題毫無(wú)疑問(wèn)將同樣影響到征信體系的安全，尤其是在征信系統(tǒng)建立的初期，黑客入侵導(dǎo)致的數(shù)據(jù)失真和信息泄露將直接影響體系的建立。另外，目前我國(guó)同時(shí)運(yùn)行的兩套征信體系由于數(shù)據(jù)收集的口徑和要求不一致直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，失去了征信信息的實(shí)用價(jià)值，直接影響到數(shù)據(jù)信息的使用。
（二）標(biāo)準(zhǔn)制度風(fēng)險(xiǎn)
近年來(lái)我國(guó)先后出臺(tái)了多個(gè)征信相關(guān)的規(guī)章制度，為我國(guó)社會(huì)征信系統(tǒng)的建立提供了制度依據(jù)，但是這些規(guī)定目前還只是在非常有限的范圍內(nèi)對(duì)社會(huì)征信進(jìn)行了規(guī)定，尚未對(duì)具體的征信業(yè)務(wù)進(jìn)行明確的詳細(xì)的規(guī)定。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展，相關(guān)的法律漏洞和法律空白將不斷的出現(xiàn)，給社會(huì)征信體系帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。目前在我國(guó)社會(huì)征信系統(tǒng)的建立過(guò)程中，已經(jīng)顯現(xiàn)的對(duì)實(shí)際操作產(chǎn)生明顯影響的就是征信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)不一致，嚴(yán)重的影響兩套數(shù)據(jù)的對(duì)接問(wèn)題。
（三）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
征信體系的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是受市場(chǎng)環(huán)境影響所產(chǎn)生的，市場(chǎng)是不斷變化的，因此市場(chǎng)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)也是不可預(yù)見(jiàn)的。當(dāng)前我國(guó)社會(huì)征信系統(tǒng)放開(kāi)，國(guó)內(nèi)的征信系統(tǒng)逐漸由過(guò)去的國(guó)家壟斷走向了市場(chǎng)化。由此給更多的民間征信機(jī)構(gòu)很大的發(fā)展空間，同時(shí)也加劇了征信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇，市場(chǎng)利益驅(qū)使的非理也會(huì)逐漸的增多，給與之緊密相連的金融市場(chǎng)帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)。如果我國(guó)征信政策發(fā)生改變，則市場(chǎng)機(jī)制風(fēng)險(xiǎn)則將加大，受到互聯(lián)網(wǎng)的影響，這種風(fēng)險(xiǎn)將呈現(xiàn)出成倍增加的態(tài)勢(shì)。
四、社會(huì)征信風(fēng)險(xiǎn)的防范
（一）提升網(wǎng)絡(luò)技術(shù)水平
當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是征信數(shù)據(jù)存在的大背景，而社會(huì)征信系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)也很大程度上來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)。所以要在信息技術(shù)市場(chǎng)建立起充足的監(jiān)督機(jī)制和技術(shù)支持，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的同時(shí)，不斷的對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行更新升級(jí)，較少系統(tǒng)崩潰和黑客攻擊的概率，從源頭上保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性。在監(jiān)督方面，央行應(yīng)該不斷的對(duì)技術(shù)進(jìn)行革新，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)的監(jiān)控和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)維護(hù)。
（二）完善相關(guān)規(guī)章制度
風(fēng)險(xiǎn)的防范需要制度來(lái)保障，制度是最穩(wěn)定的保障方式。在社會(huì)征信風(fēng)險(xiǎn)防范過(guò)程中，央行是主要的政策來(lái)源。因此央行就必須在借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的先進(jìn)制度的基礎(chǔ)上結(jié)合我國(guó)的公眾需求和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，在制定統(tǒng)一的公共和社會(huì)征信體系標(biāo)準(zhǔn)下實(shí)現(xiàn)各種征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)共享，并細(xì)化相關(guān)的管理規(guī)范和細(xì)則，未監(jiān)管提供依據(jù)。
（三）強(qiáng)化監(jiān)管
征信系統(tǒng)的信息是金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)發(fā)生的重要依據(jù)和來(lái)源，同時(shí)征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)會(huì)隨著市場(chǎng)的發(fā)展不斷的改變，因此需要加強(qiáng)對(duì)于征信系統(tǒng)的監(jiān)管，保障數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性。央行需要在監(jiān)管機(jī)制上開(kāi)拓創(chuàng)新，建立起嚴(yán)格的動(dòng)態(tài)的監(jiān)管方式，特別是要做好征信信息數(shù)據(jù)安全的監(jiān)督工作。具體來(lái)說(shuō)央行可以在保持其政策統(tǒng)一性和權(quán)威性的前提下，通過(guò)與市場(chǎng)相關(guān)機(jī)構(gòu)合作，制定真正的可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)管的制度和方式。
（四）提高人員素質(zhì)
社會(huì)征信系統(tǒng)記錄的是數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的背后是人的行為。所有的數(shù)據(jù)都是由相關(guān)機(jī)構(gòu)的工作人員來(lái)進(jìn)行管理和運(yùn)用，因此必須在工作人員的道德素質(zhì)方面進(jìn)行強(qiáng)化，提升工作人員的基本素質(zhì)，強(qiáng)度其對(duì)處理對(duì)象的謹(jǐn)慎程度；要加強(qiáng)相關(guān)人員的培訓(xùn)，提升相關(guān)的事業(yè)素質(zhì)和執(zhí)業(yè)水平；要嚴(yán)格相關(guān)的管理制度，對(duì)于出現(xiàn)問(wèn)題的人員要進(jìn)行相應(yīng)的處罰，并限制其從事相關(guān)行業(yè)。（作者單位：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)證券與期貨學(xué)院）
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞 電力市場(chǎng)；金融風(fēng)險(xiǎn)；VaR；歷史模擬方法
中圖分類(lèi)號(hào) F123.9； 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
一、引入
電價(jià)的異常波動(dòng)帶來(lái)了巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)，近年由于用電高峰的出現(xiàn)，拉閘限電情況日益加劇，對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文擬采用VaR分析中的歷史模擬法方法，對(duì)電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，以更好的規(guī)避和防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)電力市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展。
VaR的含義為(市場(chǎng)正常波動(dòng)條件下)，在一定的概率水平(置信度)下，某一金融資產(chǎn)或證券組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失?？杀硎緸椋篜rob(P>PVaR)=1-c。公式中，P為金融資產(chǎn)或證券組合在持有期t內(nèi)的損失；PVaR為置信水平c下處于風(fēng)險(xiǎn)中的價(jià)值。
VaR計(jì)算主要涉及兩個(gè)因素：目標(biāo)時(shí)段和置信水平。目標(biāo)時(shí)段是指我們計(jì)算的是未來(lái)多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)組合的VaR，它的確定主要依賴(lài)于投資組合中資產(chǎn)的流動(dòng)性而定，一般取為1天，1周，10天或1月；置信水平的確定主要取決于風(fēng)險(xiǎn)管理者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，一般取90％一99.9％。
二、VaR方法下研究電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)
1．歷史模擬法的含義
歷史模擬法是假定采樣周期中收益率的分布不變, 借助于計(jì)算過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)收益的頻率分布, 通過(guò)找到歷史上一段時(shí)間內(nèi)的平均收益, 以及既定置信水平下的最低收益水平, 推算VaR的值, 其隱含的假定是歷史變化在未來(lái)可以重現(xiàn)。
考慮一個(gè)證券組合VP，其市場(chǎng)因子為F(i)(i=1,2,…,n),計(jì)算95％置信度下的日VaR值。首先預(yù)測(cè)市場(chǎng)因子的日波動(dòng)性，選取市場(chǎng)因子過(guò)去101個(gè)交易日的歷史價(jià)格序列，得到市場(chǎng)因子的100個(gè)日變化：
F(i)的歷史價(jià)格水平向量 觀測(cè)到的變化向量
假定這100個(gè)變化在未來(lái)的一天都可能出現(xiàn)。對(duì)于每一個(gè)市場(chǎng)因子，將其當(dāng)前值F(i)和觀測(cè)的變化向量相加。得到市場(chǎng)因子的未來(lái)可能價(jià)格水平，以向量AF(i)n表示：（見(jiàn)圖2）根據(jù)相關(guān)定價(jià)公式，可以計(jì)算出市場(chǎng)因子當(dāng)前價(jià)值和未來(lái)的可能價(jià)值。于是，可求出組合的未來(lái)?yè)p益：
將損益從大到小排列，得到組合的未來(lái)收益分布，根據(jù)95％的置信度下的分為數(shù)，可以求出PVaR的值。
歷史模擬法直觀、計(jì)算簡(jiǎn)單、容易接受。他是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場(chǎng)因子變化的統(tǒng)計(jì)分布，無(wú)須估計(jì)波動(dòng)性、相關(guān)性等各種參數(shù)，避免了模型風(fēng)險(xiǎn)?？梢赃x取101個(gè)交易日的日平均清算電價(jià)，由此求得100個(gè)波動(dòng)值，那么下一日產(chǎn)生的波動(dòng)值也應(yīng)該處于這100個(gè)價(jià)格波動(dòng)值的范圍內(nèi)，且該波動(dòng)值服從一定的概率分布。分別選取電價(jià)向上、向下波動(dòng)率不超過(guò)5％的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)的上、下極值。從而算出次日的日平均清算電價(jià)的上、下極值。結(jié)合電力公司的毛利潤(rùn)，算出電力公司的電費(fèi)支出上、下限。在將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。達(dá)到電力風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避作用。
2．?dāng)?shù)據(jù)分析與實(shí)證過(guò)程
歷史模擬方法在電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中首先假定考察日期為2006年9月20日，當(dāng)日某省整個(gè)電力市場(chǎng)平均清算電價(jià)（按電量加權(quán)平均計(jì)算得到）為275.23元/（MW.h），希望分析得到次日（即2006年9月21日）電價(jià)在某一置信度（95%）下可能出現(xiàn)的上限 和下限值，并估算相應(yīng)的電費(fèi)支出和毛利潤(rùn)的上限和下限值。其中電價(jià)上限是指次日電價(jià)超過(guò)該上限的概率為5%的電價(jià)值，電價(jià)下限是指次日電價(jià)超過(guò)該下限的概率為95%的電價(jià)值。
確定電價(jià)的樣本區(qū)間為2006年6月12日-2006年9月20日的101個(gè)交易日，得到這101個(gè)交易日的日平均清算電價(jià)。計(jì)算可能產(chǎn)生的電價(jià)波動(dòng)值:利用所選取得101個(gè)交易日的日平均電價(jià)序列，可得2006年月12日-2006年9月20日的平均清算電價(jià)的100個(gè)波動(dòng)值。那么，在通長(zhǎng)情況下可以認(rèn)為，2006年月20日-2006年月21日電力市場(chǎng)的日平均清算電價(jià)所產(chǎn)生的波動(dòng)值應(yīng)該處于這100個(gè)價(jià)格波動(dòng)值的范圍內(nèi)，該價(jià)格波動(dòng)值服從一定的概率分布。將市場(chǎng)日平均清算電價(jià)波動(dòng)值按大小排序。得到從日下跌289.67元/（MW.h）的電價(jià)負(fù)波動(dòng)到日上升249.72元/（MW.h）的電價(jià)正波動(dòng)的排序。
3．用歷史模擬方法計(jì)算VaR值
A.波動(dòng)上極限Pup：
選取電價(jià)向上波動(dòng)概率不超過(guò)5%（95%置信度下），的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)上限值，即認(rèn)為次日日平均清算電價(jià)波動(dòng)一般不會(huì)超過(guò)該值?？芍?，電價(jià)波動(dòng)上限值為自小到大第95個(gè)波動(dòng)值，即157.93元/（MW.h）。
B.波動(dòng)下極限Pdown：:
選取電價(jià)向下波動(dòng)概率不超過(guò)5%（95%置信度下），的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)下限值，即認(rèn)為次日日平均清算電價(jià)波動(dòng)一般不會(huì)低于該值。從表可知，電價(jià)波動(dòng)下限值為自大到小第95個(gè)波動(dòng)值，即-162.46元/（MW.h）。
C.次日的日平均清算電價(jià)上限值
PU=P07.9.20+Pup
=275.23元/（MW.h）+159.93元/（MW.h）
=435.16元/（MW.h）
D.次日的日平均清算電價(jià)下限值
PL=P07.9.20+ Pdown
=275.23元/（MW.h）+[-162.46元/（MW.h）]
=112.77元/（MW.h）
可知，2007年9月21日的電價(jià)處于上、下限[435.16元/（MW.h），112.77元/（MW.h）]
之間的概率為90%
4．利潤(rùn)模型
某市電力市場(chǎng)中，市電力公司起到了單一購(gòu)買(mǎi)者的作用，假設(shè)它的購(gòu)電來(lái)源主要包括三部分:電力市場(chǎng)內(nèi)的競(jìng)價(jià)機(jī)組，某地區(qū)(這里假定為華中地區(qū))售電，市場(chǎng)外的非競(jìng)價(jià)機(jī)組[36,37]。競(jìng)價(jià)機(jī)組的購(gòu)電電價(jià)P1由市場(chǎng)清除電價(jià)決定。華中售電和非競(jìng)價(jià)機(jī)組的購(gòu)電價(jià)格則是由市電力公司與對(duì)方商定后，以合同形式按某一確定的價(jià)格P2 購(gòu)買(mǎi)，電力公司從電力市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)電能，然后把所有電量以國(guó)家規(guī)定的價(jià)格約595元/（MW.h）統(tǒng)一向所有用戶售電。在忽略網(wǎng)絡(luò)損耗的情況下，由此，電力公司的毛利潤(rùn)為: M = P0?Q - [(1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 +P2?Q2]（1）其中: P0為電力公司的售電價(jià)格，目前，該市對(duì)工業(yè)、商業(yè)和居民用戶采用不同的電價(jià)，將各種電價(jià)平均后得到的總體平均電價(jià)，本文計(jì)算中統(tǒng)一取售電價(jià)格P0為595元/（MW.h）；Q為電力公司通過(guò)電力市場(chǎng)購(gòu)入的總電量，也等于售電量；P1為競(jìng)價(jià)機(jī)組部分電量的市場(chǎng)清除電價(jià)(按電量加權(quán)平均計(jì)算得到)；Q1為電力公司通過(guò)電力市場(chǎng)購(gòu)入的競(jìng)價(jià)部分的電量;P2為非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電部分電量的平均電價(jià)，一般是每年商定一次，因此可以認(rèn)為是固定值，這里統(tǒng)一近似取平均電價(jià)400元/（MW.h）；Pc為競(jìng)價(jià)機(jī)組平均合約電價(jià)（近似取350元/（MW.h））；Q2為通過(guò)非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電部分購(gòu)入的總電量。上式（1）中的項(xiàng)目有關(guān)系: Q = Q1 +Q2 （2）
考慮到目前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度較高，式（1）中的總用電量Q可以通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)得到。由于該預(yù)測(cè)值與次日的實(shí)際用電量不會(huì)相差太大(一般不大于5%，通常在1%～3%)，故公式中的總用電量可以用預(yù)測(cè)值Q0來(lái)表示，設(shè)為一固定值。故式（2）表達(dá)為: M = P0?Q - [(1-0.8) P1?Q1+0.8?350Q1 +400?Q2]（3）式中，Q2是由省電力調(diào)度中心統(tǒng)一安排，為某一固定值，于是購(gòu)入的競(jìng)價(jià)機(jī)組部分電量Q1也是一固定值。通過(guò)華中售電和非競(jìng)價(jià)機(jī)組購(gòu)入的兩部分電量，其價(jià)格和電量都是固定的，所以它們對(duì)于毛利潤(rùn)的影響是相同的。在這里可以將它們合并，均看成通過(guò)市場(chǎng)外部購(gòu)入的電量，其購(gòu)電總量為Q2，購(gòu)電平均價(jià)格取400元/(MW?h)。 故式（1）又可競(jìng)價(jià)機(jī)組電費(fèi)支出描述為: M1 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1（4）競(jìng)價(jià)機(jī)組、非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電總電量的電費(fèi)支出為: M2 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 + P2?Q2（5）上式（4）可以計(jì)算電力公司的毛利潤(rùn)，將上式中的P1替換為Pup， Pdown 可以計(jì)算出相應(yīng)的毛利潤(rùn)的上、下限預(yù)測(cè)值（在95%置信度下）。同理，由（4），（5）計(jì)算出電力公司的電費(fèi)支出及其上、下限。表1給出2006年9月21日相應(yīng)的計(jì)算結(jié)果。
表1預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)
5．返回檢驗(yàn)
為了驗(yàn)證歷史模擬方法模型的有效性，需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行返回檢驗(yàn)。以2006年1月1日的數(shù)據(jù)為例，當(dāng)日毛利潤(rùn)的上限、下限分別為4381.07萬(wàn)元和3788.11萬(wàn)元，由當(dāng)日的電價(jià)實(shí)際值算得的毛利潤(rùn)的實(shí)際值為4047.41萬(wàn)元，這個(gè)值落在預(yù)測(cè)值的上、下限之間。上述預(yù)測(cè)是在95%的置信度下，所以理想的情況應(yīng)該是，實(shí)際值超過(guò)預(yù)測(cè)值上限和低于預(yù)測(cè)值下限的比例各為5%（即為風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率）。只要風(fēng)險(xiǎn)分析的方法正確，且數(shù)據(jù)樣本足夠多，最后的計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果應(yīng)該與理想情況比較接近。我們?nèi)?006年的市場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為初始?xì)v史樣本數(shù)據(jù)，對(duì)2006年1月1日-2006年9月20日（共262天）的市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)校驗(yàn)。由于歷史數(shù)據(jù)還不夠多，為了充分利用已有的歷史數(shù)據(jù)資源，在校驗(yàn)完一組數(shù)據(jù)后，就把它也納入歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算得到2006年1月1日至2006年9月20日共262天的VaR預(yù)測(cè)值，它們和實(shí)際值的校驗(yàn)結(jié)果如表2所示。
表2的結(jié)果顯示，采用上述計(jì)算方法得到的2002年1月1日2002年9月21日的預(yù)測(cè)值，與該電力市場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)比較一致。在262天中，實(shí)際值大于預(yù)測(cè)值上限的天數(shù)為11天，實(shí)際值小于預(yù)測(cè)值下限的天數(shù)為13天，所以最后得到的實(shí)際值大于上限的天數(shù)所占比例為4.20%，實(shí)際值小于下限的天數(shù)所占比例均為4.96%，很接近理想值5%。由此可見(jiàn)，VaR歷史模擬法預(yù)測(cè)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)是可行的。由此可見(jiàn)，VaR歷史模擬法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的定量分析，且具有較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
表2結(jié)果校驗(yàn)
三、總結(jié)
金融市場(chǎng)中的VaR方法可以很好地分析股票市場(chǎng)中的股票價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，由于電力市場(chǎng)中的金融風(fēng)險(xiǎn)主要源于電價(jià)的波動(dòng)，因此也可以將VaR方法引入電力市場(chǎng)的電價(jià)波動(dòng)分析中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的分析計(jì)算。
歷史模擬法概念直觀、計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)施方便，容易被風(fēng)險(xiǎn)管理者和監(jiān)管當(dāng)局接受。另外，它是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場(chǎng)因子變化的統(tǒng)計(jì)分布，無(wú)須估計(jì)波動(dòng)性、相關(guān)性等各種參數(shù)。因此，它沒(méi)有參數(shù)估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)，從而避免了模型風(fēng)險(xiǎn)。
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