論商業(yè)銀行風(fēng)險管理1

論商業(yè)銀行風(fēng)險管理論商業(yè)銀行風(fēng)險管理 石俊志石俊志 商業(yè)銀行風(fēng)險是指商業(yè)銀行在經(jīng)營中由于各種不確定因 素的存在而招致經(jīng)濟(jì)損失的可能性 商業(yè)銀行風(fēng)險管理是商 業(yè)銀行通過風(fēng)險識別 風(fēng)險估計 風(fēng)險處理等方法 預(yù)防 回避 分散或轉(zhuǎn)移經(jīng)營中的風(fēng)險 從而減少或避免經(jīng)濟(jì)損失 保證經(jīng)營資金安全的行為 一 商業(yè)銀行風(fēng)險識別方法一 商業(yè)銀行風(fēng)險識別方法 風(fēng)險識別所要解決的核心問題 是商業(yè)銀行要判明自己 所承受的風(fēng)險在性質(zhì)上歸屬于何種具體形態(tài)商業(yè)銀行面臨的 風(fēng)險往往是多種多樣的 相互交織的 需要認(rèn)真地加以識別 方能對其進(jìn)行有的放矢的估計和處理 風(fēng)險識別是風(fēng)險管理 的第一步 它為以后的風(fēng)險估計和風(fēng)險處理確定了方向和范 圍 商業(yè)銀行風(fēng)險識別有以下幾種主要方法 1 財務(wù)報表分析法 財務(wù)報表分析法 目前 西方商業(yè)銀行的財務(wù)報表主要有資產(chǎn)負(fù)債表 損 益表 留存收益表和財務(wù)情況變動表等 通過財務(wù)報表 可 以獲得各種風(fēng)險指標(biāo) 例如 流動性風(fēng)險比率 利率風(fēng)險比 率 信用風(fēng)險比率 資本風(fēng)險比率等 進(jìn)行財務(wù)報表分析 不僅要分析風(fēng)險指標(biāo)的狀況及變化 而且要對銀行整個財務(wù) 狀況進(jìn)行綜分析 除了進(jìn)行靜態(tài)分析 如比率分析 比例分 析還要進(jìn)行動態(tài)分析 如時期比較分析 趨勢分析等 就具 體的業(yè)務(wù) 還要對與之往來的銀行或客戶的財務(wù)報表進(jìn)行風(fēng) 險分析 采用綜合 系統(tǒng)的財務(wù)報表分析方法 才能準(zhǔn)確地 確定銀行目前及未來經(jīng)營的風(fēng)險因素 2 風(fēng)險樹搜尋法風(fēng)險樹搜尋法 這種識別方法是以圖解的形式 將商業(yè)銀行風(fēng)險逐層予 以分解 使之可以順藤摸瓜 最終找到自己所承受的風(fēng)險的 具體形態(tài) 鑒于風(fēng)險分散后的圖形呈樹枝狀 故稱風(fēng)險樹 采用這種建立風(fēng)險樹的識別方法 商業(yè)銀行可以清晰 準(zhǔn)確 地判明自己所承受風(fēng)險的具體形態(tài)及其性質(zhì) 從而簡單 迅 速地認(rèn)清自己所面臨的局面 為以后的相關(guān)決策提供科學(xué)的 依據(jù) 3 專家意見法專家意見法 由商業(yè)銀行風(fēng)險管理人員制定出一種調(diào)查方案 確定調(diào) 查內(nèi)容 以發(fā)放調(diào)查表的方式連同銀行經(jīng)營狀況的有關(guān)資料 一起發(fā)給若干名專家 專家們根據(jù)調(diào)查表所列問題并參考有 關(guān)資料各自獨立地提出自己的意見 風(fēng)險管理人員匯集整理 專家們的意見 并把這些不同意見及其理由反饋給每位專家 然后 經(jīng)過多次反復(fù)使意見逐步收斂 由風(fēng)險管理人員決定 在何時停止 將意見匯總成基本趨于一致的結(jié)果 這種識別 方法的特點是 專家各自提出意見 互不干擾 使各種意見 能夠充分地表達(dá)出來 通過反饋各種意見 使每個專家從各 種意見中得到啟發(fā) 從而達(dá)到集思廣益的效果 逐步地得出 對經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的比較正確的看法 4 篩選篩選 監(jiān)測監(jiān)測 診斷法診斷法 篩選是指將各種風(fēng)險因素進(jìn)行分類 確定哪些風(fēng)險因素 會明顯地引起損失 哪些因素需要進(jìn)一步地研究 哪些因素 由于不重要應(yīng)該排除出去 監(jiān)測是指對篩選出來的結(jié)果進(jìn)行 觀測 記錄和分析 掌握這些結(jié)果的活動范圍和變動趨勢 診斷是指根據(jù)檢測的結(jié)果進(jìn)行分析 評價和判斷 對風(fēng)險進(jìn) 行識別 二 商業(yè)銀行風(fēng)險估計方法二 商業(yè)銀行風(fēng)險估計方法 風(fēng)險估計是商業(yè)銀行風(fēng)險管理的第二步 通過風(fēng)險識別 商業(yè)銀行在準(zhǔn)確判明自己所承受的風(fēng)險在性質(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 風(fēng)險估計有以下幾種主要方法 1 客觀概率法客觀概率法 在大量的試驗和統(tǒng)計觀察中 一定條件下某一隨機(jī)事件 相對出現(xiàn)的頻率是一種客觀存在 這個頻率就稱為客觀概率 人們對某一隨機(jī)事件可能出現(xiàn)的頻率所做的主觀估計 就稱 為主觀概率 商業(yè)銀行在估計某種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率時 如果能夠 獲得足夠的歷史資料 用以反映當(dāng)時的經(jīng)濟(jì)條件和經(jīng)濟(jì)損失 發(fā)生的情況 則可以利用統(tǒng)計的方法計算出該種經(jīng)濟(jì)損失發(fā) 生的客觀概率 這種方法叫做客觀概率法 設(shè) A 代表商業(yè)銀行一種業(yè)務(wù)發(fā)生某種經(jīng)濟(jì)損失的隨機(jī)事 件 N 代表統(tǒng)計觀測次數(shù) M 代表 A 發(fā)生的次數(shù) P A 代表 A 的概率 則 P A M N 1 設(shè) Bi i 1 2 n 代表 A 賴以發(fā)生的各種經(jīng)濟(jì)條件 這些條 件之間相互獨立 且僅當(dāng) A 與某個 B1 同時發(fā)生時 有全概 公式 P A P Bi P A Bi 2 假定根據(jù)商業(yè)銀行掌握的歷史資料 隨機(jī)事件 A 僅在 B1 B2兩種相互獨立的經(jīng)濟(jì)條件下出現(xiàn) 根據(jù)公式 2 進(jìn)行計 算的結(jié)果 隨機(jī)事件 A 在兩種經(jīng)濟(jì)條件下 各自發(fā)生的概率 為 P A B1 0 2 P A B2 0 3 兩種經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生的概率為 P B1 0 1 P B2 0 4 根據(jù)公式 2 進(jìn)行計算 隨機(jī)事件 A 在歷史上發(fā)生的概率 為 P A P A B1 P B1 P A B2 P B2 0 14 客觀概率法在實際運用中有時會遇到一些困難 一是歷 史資料收集較為困難 其準(zhǔn)確性和全面性亦難確定 二是經(jīng) 濟(jì)環(huán)境不斷變化 客觀概率法的假定前提往往不能成立 2 主觀概率法主觀概率法 主觀概率法是商業(yè)銀行選定一些專家 并擬出幾種未來 可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)條件提交給各位專家 由各位專家利用有限 的歷史資料 根據(jù)個人經(jīng)驗對每種經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生的概率和每 種經(jīng)濟(jì)條件下商業(yè)銀行某種業(yè)務(wù)發(fā)生經(jīng)濟(jì)損失的概率作出主 觀估計 再由商業(yè)銀行匯總各位專家的估計值進(jìn)行加權(quán)平均 根據(jù)平均值計算出該種經(jīng)濟(jì)損失的概率 假定某商業(yè)銀行選定 5 名專家 擬出 B1 B2 兩種本來 可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)條件 由各位專家對未來每種經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生 的概率和在每種經(jīng)濟(jì)條件下該商業(yè)銀行某種業(yè)務(wù)發(fā)生損失的 概率作出主觀估計 并據(jù)以制表 表 1 表表 1 每位專家的主觀概率估計值 n 5 隨機(jī)事件 12345 主觀 概率 估計 值的 平均 值 Bi B1 B2 0 09 0 38 0 11 0 40 0 11 0 41 0 10 0 40 0 09 0 41 0 1 0 4 A A B1 A B2 0 20 0 29 0 19 0 30 0 21 0 31 0 20 0 31 0 20 0 29 0 2 0 3 根據(jù)公式 2 利用表 1 主觀概率估計值的平均值 可以 求出該商業(yè)銀行某種業(yè)務(wù)在未來風(fēng)險中經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率 為 P A 0 14 3 統(tǒng)計估值法統(tǒng)計估值法 利用統(tǒng)計得來的歷史資料 可以確定在不同經(jīng)濟(jì)條件下 某種風(fēng)險發(fā)生的概率 或是在不同風(fēng)險損失程度下 某種風(fēng)險 發(fā)生的概率 利用統(tǒng)計方法和樣本資料 可以估計風(fēng)險平均程度 樣本 期望值 和風(fēng)險分散程度 樣本方差 估計方法可以采用點估 計或區(qū)間估計 點估計是利用樣本來構(gòu)造統(tǒng)計量 再以樣本 值代入估計量求出估計值 但是由于樣本的隨機(jī)性 這樣的 估計值不一定就是待估參數(shù)的真值 那么 它的近似程度如 何 誤差范圍有多大 可信程度如何 這些問題就要采用區(qū)間估 計來解決 區(qū)間估計用來表達(dá)在某種可信程度上某種風(fēng)險發(fā) 生的條件區(qū)間 有關(guān)內(nèi)容可參閱概率統(tǒng)計方面的書籍 4 假設(shè)檢驗法假設(shè)檢驗法 對未知參數(shù)的數(shù)值提出假設(shè) 然后利用樣本提供的信息 來檢驗所提出的假設(shè)是否合理 這種方法稱為假設(shè)檢驗法 像統(tǒng)計估計法一樣 假設(shè)檢驗法通用于統(tǒng)計規(guī)律穩(wěn)定 歷史 資料齊全的風(fēng)險概率估計 假設(shè)檢驗法是概率性質(zhì)的反證法 對風(fēng)險參數(shù)的假設(shè)檢驗的基本思路是 首先提出假設(shè) H0 然 后構(gòu)造一個事件 A 使它在假設(shè)成立的條件下概率很小 再 做一次試驗 如果 A 在一次試驗中居然發(fā)生了 則拒絕接受 H0 這是因為 小概率原理 認(rèn)為 概率很小的事件在一次 試驗中是幾乎不可能發(fā)生的 因此 如果 A 發(fā)生了 說明假 設(shè) H0不合理的 因此應(yīng)該拒絕接受假設(shè) H0 否則 接受假設(shè) H0 5 回歸分析法回歸分析法 回歸分析法是通過建立間接風(fēng)險與直接風(fēng)險因素之間的 函數(shù)關(guān)系 來估計直接風(fēng)險因素的方法 例如 利率風(fēng)險的 直接風(fēng)險因素是利率水平的變動 而影響利率水平的有貨幣 市場供求狀況 中央銀行政策等多種間接風(fēng)險因素 如果設(shè) 直接風(fēng)險因素為 Y 間接風(fēng)險因素為 X1 X2 Xn 則回歸模型 為 Y b0 b1xl b2x2 bnxn u 3 其中 b0 bl b2 bn 為回歸系數(shù) u 為隨機(jī)擾動項 回歸系數(shù)可以根據(jù)歷史資料用最小二乘原理求出 從而得出 回歸方程 Y b0 b1xl b2x2 bnxn 4 利用回歸方程即可進(jìn)行點估計和區(qū)間估計并進(jìn)行風(fēng)險估 計 回歸分析可以是一元的 也可以是多元的 3 可以是線性 的 也可以是非線性的 在間接風(fēng)險因素與直接風(fēng)險因素之 間存在非線性相關(guān)關(guān)系的情況下 若關(guān)于未知參數(shù)是內(nèi)在線 性的 則可以用變量替換的方法轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性模型進(jìn)行回歸 3 若關(guān)于未知參數(shù)是內(nèi)在非線性的 則可以直接進(jìn)行非線性回 歸 6 在險價值法在險價值法 在險價值 Value at Risk 筒稱 VAR 指在正常的市場條件和 給定的置信水平下 金融參與者在給定的時間區(qū)間內(nèi)的最大 期望損失 在險價值法是一種