風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖與熵值法結(jié)合的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

金曉燕

（浙江金融職業(yè)學(xué)院，杭州310018）

風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖與熵值法結(jié)合的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

金曉燕

（浙江金融職業(yè)學(xué)院，杭州310018）

一種簡(jiǎn)單實(shí)用的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法已越來(lái)越被實(shí)務(wù)界和理論界所需要，文章在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，借助于雷達(dá)圖和信息熵方法較為簡(jiǎn)潔的描述了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，并選取4家商業(yè)銀行2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，得到相關(guān)結(jié)果，以期這種方法得以推廣。

雷達(dá)圖；信息熵；商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)

目前商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)方法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從單指標(biāo)分析到多指標(biāo)體系的綜合評(píng)價(jià)，這些方法可以說(shuō)在提高預(yù)測(cè)精確度、增強(qiáng)指導(dǎo)性上有很大突破，但金融業(yè)日新月異，數(shù)理性強(qiáng)的方法需要高度準(zhǔn)確和連續(xù)強(qiáng)的數(shù)據(jù)，這就必然要求一種簡(jiǎn)單實(shí)用、操作性強(qiáng)的測(cè)評(píng)方法出現(xiàn)，以縮短測(cè)評(píng)時(shí)間。本文借助于雷達(dá)圖和信息熵方法較為簡(jiǎn)潔的描述了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，并選取4家商業(yè)銀行2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，得到相關(guān)結(jié)果，以期這種方法得以推廣。

1 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖

類似于常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法—方差一樣，波動(dòng)度越大、觀測(cè)值距離均值越遠(yuǎn)，是風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)法的核心，描述時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)時(shí)，如果觀測(cè)值連線與均值線之間的面積越大，風(fēng)險(xiǎn)越大，雷達(dá)圖同樣也是以這種面積表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)大小。具體如圖1，用10個(gè)指標(biāo)來(lái)表示某商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，可分別表示為θ1，θ2，…，θ10，具體指標(biāo)則為x1，x2，…，x10。由這些指標(biāo)所確定的多邊形（9邊形）的面積占大圓面積的比例則能很好的體現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)程度，這意味著這些指標(biāo)為反向指標(biāo)。在作圖值線時(shí)，應(yīng)該注意風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖有一些特點(diǎn)和相關(guān)步驟：

（1）指標(biāo)的選取：為了使評(píng)價(jià)具有參考性，應(yīng)選取“巴塞爾協(xié)議”和我國(guó)人行規(guī)定的指標(biāo)，不僅使指標(biāo)具有權(quán)威性，也使研究范圍具有統(tǒng)一性。一般來(lái)說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)包括以下5個(gè)方面的指標(biāo)：①安全性指標(biāo)，商業(yè)銀行要時(shí)刻保持著客戶提現(xiàn)和對(duì)外放貸的能力，避免不良貸款，即不良貸款率x1，核心資本充足率x2表示。②流動(dòng)性指標(biāo)，即利用資金創(chuàng)造價(jià)值的能力和速度，指標(biāo)有資產(chǎn)流動(dòng)性比率x3和存貸比例x4。③盈利指標(biāo)，即收回投入的能力，指標(biāo)包括凈資產(chǎn)利潤(rùn)率x5、每股收益率x6。④成長(zhǎng)能力指標(biāo)，即存貸擴(kuò)展能力，指標(biāo)有存款增長(zhǎng)率x7、貸款增長(zhǎng)率x8。⑤穩(wěn)定性指標(biāo)，即股東的離散情況，采取第一大股東和前十大股東的占股比率x9和x10。

（2）指標(biāo)方向歸一化。如核心資本充足率x2和存款增長(zhǎng)率x7等指標(biāo)，越大越好。而其他指標(biāo)則相反，故采取方向歸一法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行同向化。如核心資本充足率x2=1-核心資本充足率x2，實(shí)現(xiàn)所有指標(biāo)均對(duì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生正向作用。另外應(yīng)值得注意的是由于這些均為比值數(shù)據(jù)，需原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換得到，實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)均為百分比數(shù)據(jù)。

（3）確定行業(yè)參考值。比如某指標(biāo)xi的行業(yè)規(guī)定的最大值為maxx1，則圖中對(duì)應(yīng)的線段長(zhǎng)度為L(zhǎng)i=xi/maxxi*100。那么自然而然圖1中的外圓的半徑R外等于100。R內(nèi)一般為業(yè)內(nèi)的平均值或最大值的1/2。

（4）確定夾角αii+1。這個(gè)夾角度數(shù)表示指標(biāo)所占權(quán)重，一旦確定指標(biāo)權(quán)重Ki后，則aii+1=Ki*360°，即指標(biāo)i與下一個(gè)指標(biāo)i+1指標(biāo)的夾角。根據(jù)三角函數(shù)面積計(jì)算：

表4 風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖面積

通過(guò)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖的分析可知其有以下優(yōu)勢(shì)：一是較其他評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)單實(shí)用，不需要繁雜、深?yuàn)W的數(shù)學(xué)計(jì)算和軟件處理；二是可以從橫截面和時(shí)間序列角度對(duì)同一時(shí)段的多家銀行或同一銀行的不同年份的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度并進(jìn)行比較，克服了其他方法只能側(cè)重于一個(gè)方面比較的缺陷；三是限定了參照標(biāo)準(zhǔn)（如外圓所刻度的最大風(fēng)險(xiǎn)），可以根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確的測(cè)評(píng)風(fēng)險(xiǎn)。劣勢(shì)在于：仍然無(wú)法逃脫“權(quán)重選擇”路徑，在選取的指標(biāo)權(quán)重上還是需要采取行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)法、AHP專家打分的方式予以確認(rèn)，這必然會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確，故應(yīng)采取較為準(zhǔn)確的熵值法，根據(jù)原始數(shù)據(jù)確定權(quán)重。下文選取我國(guó)國(guó)有四大商業(yè)銀行的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，用風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖和熵值法結(jié)合對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)評(píng)。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)人大經(jīng)濟(jì)論壇http://www.pinggu.org/公布的《2008年我國(guó)城市商業(yè)銀行年報(bào)》，我國(guó)目前比較正規(guī)的城市商業(yè)銀行總共有37家，本著不失一般性的原則（各項(xiàng)指標(biāo)在樣本銀行之間存在一定差異），本文選取廣東發(fā)展銀行、光大銀行、濰坊商行和桂林商行4家銀行作為研究對(duì)象，具體數(shù)據(jù)如表1。

單從10項(xiàng)指標(biāo)來(lái)看，各大城市商業(yè)銀行之間各有優(yōu)勢(shì)，但從整體來(lái)看，無(wú)任何一家有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。如桂林商行在安全性指標(biāo)上居4行之首，但在第一大股東比例上卻較高。故需采用風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)。按照1節(jié)提出的相關(guān)步驟，進(jìn)行運(yùn)算。

表2 4家銀行調(diào)整后數(shù)據(jù)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

3.2 運(yùn)算過(guò)程

（1）原始數(shù)據(jù)調(diào)整及指標(biāo)線的確定：10項(xiàng)指標(biāo)及數(shù)據(jù)已確定，對(duì)核心資本充足率、資產(chǎn)流動(dòng)性比例、凈資產(chǎn)收凈資產(chǎn)收率、每股收益、存款增長(zhǎng)率和貸款增長(zhǎng)率6項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行反向界定；同時(shí)確定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（外圓）。可以表2表示。用每項(xiàng)指標(biāo)除以行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或最理想狀態(tài)maxxi，得到線段長(zhǎng)度。以光大銀行的不良貸款率為例，計(jì)算得到長(zhǎng)度為66.7。同理得到4家銀行各項(xiàng)指標(biāo)的線段長(zhǎng)度，表2括弧中所示，對(duì)應(yīng)圖1中Li的長(zhǎng)度，這里可假設(shè)大圓半徑為100，那么所有線段均是以圓心為端點(diǎn)、向四周發(fā)射、但不超出外圓。

（2）基于熵值法的權(quán)重設(shè)計(jì)和三角函數(shù)運(yùn)算。一般來(lái)說(shuō)，給予指標(biāo)賦權(quán)的方法主要有德?tīng)柗品ǎ▽＜掖蚍郑HP層次分析法、綜合評(píng)價(jià)法等，這些方法都具有一定的主觀性。信息熵方法具有很好的數(shù)據(jù)根源性，不借助于外界打分，只基于數(shù)據(jù)本身，具有高精確性。其基本思想為：在選取的若干指標(biāo)中，如果某指標(biāo)在分析樣本間的差異較大，則表明越有必要去解釋這個(gè)指標(biāo)，即此指標(biāo)權(quán)重較大。具體步驟：

對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)有m個(gè)指標(biāo)，研究的銀行樣本數(shù)為n,那么銀行i的j指標(biāo)xij（i=1，2，…，n，j=1，2，…，m）。首先計(jì)算j指標(biāo)在單樣本中的比重其次計(jì)算j指標(biāo)的信息熵，刻度的是損失水平。最后計(jì)算信息熵值。根據(jù)上述公式，得到所選取10個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,并按照這種比率，確定風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖中的角度αii+1和sinaii+1。具體結(jié)果如表3。

表3 權(quán)重計(jì)算結(jié)果

3.3 分析結(jié)果

根據(jù)式（1）計(jì)算圖1各三角形面積。以光大銀行的不良貸款率x1，核心資本充足率x2為例，兩線段長(zhǎng)度分別為66.67和98.87，角度如表3為35.1917°,則面積3278.811。以此類推可得到所有三角形的面積。結(jié)果如表4。將光大銀行所得到的10邊形的面積總和為29052，圓的面積為31415，得到σ= 29052/31415=0.9428。同理也得到其他3家銀行的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分別為17767.6/31415=0.5656、14692.91/31415=0.4677、14880.94 /31415=0.4737。自此風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖分析結(jié)果全部得出，風(fēng)險(xiǎn)從大到小4家銀行的排名為σ光大>σ廣發(fā)>σ桂商>σ濰商，即光大銀行商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最大，濰坊商行風(fēng)險(xiǎn)最小，可以看出在一些關(guān)鍵性指標(biāo)上光大銀行指數(shù)都比較大，核心資本充足率、第一大股東占比都處于4行中最差。

表1 4家商業(yè)銀行原始數(shù)據(jù)

4 結(jié)論

隨著市場(chǎng)化改革的不斷深化，商業(yè)銀行面臨市場(chǎng)波動(dòng)、法規(guī)變遷、金融衍生品創(chuàng)新及功能擴(kuò)張，都使的商業(yè)銀行作為一個(gè)金融系統(tǒng)不斷收到?jīng)_擊，連帶增加經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)性。從橫向上來(lái)說(shuō)，同期可以參照業(yè)內(nèi)情況，適時(shí)適當(dāng)調(diào)整內(nèi)部指標(biāo)結(jié)構(gòu)，從時(shí)間序列上可以以一種風(fēng)險(xiǎn)遷徙的方式，考察歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。通過(guò)橫向和縱向的分析，采取相應(yīng)的補(bǔ)救措施則可避免危機(jī)。2008年從美國(guó)開(kāi)始的次貸危機(jī)一個(gè)重要源頭就是金融衍生品的濫用，價(jià)值的鏈的拉長(zhǎng)，金融價(jià)值缺少實(shí)物價(jià)值支撐，商業(yè)銀行的本質(zhì)就是配合國(guó)家的財(cái)政政策和貨幣政策利用貨幣對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行統(tǒng)籌和投資，不可避免的在延長(zhǎng)社會(huì)價(jià)值鏈條，故也站在風(fēng)險(xiǎn)的最前沿。自王強(qiáng)（2000）年首次將風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖思想帶入我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究后，眾多學(xué)者就開(kāi)始應(yīng)用此法。他們都關(guān)注過(guò)2個(gè)問(wèn)題：一是“銀行風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖”所計(jì)算出的σ值的意義如何，到底是不是存在一個(gè)是破產(chǎn)、關(guān)閉的臨界值，但是經(jīng)過(guò)這么多年的實(shí)踐，假想的并不是一個(gè)定值，受到政府規(guī)制、市場(chǎng)平均水平等眾多因素的影響。二是所測(cè)量的風(fēng)險(xiǎn)可信度有多高，它同其他數(shù)理評(píng)價(jià)方法一樣，也是建立在已確定的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，僅僅是存在方法的問(wèn)題，到目前為止，還沒(méi)有學(xué)者專門(mén)采用常見(jiàn)的AHP法、模糊數(shù)學(xué)法和灰色關(guān)聯(lián)法以及風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖法對(duì)同一樣本銀行進(jìn)行實(shí)證分析，更談不上大樣本分析，所以從精確度上來(lái)說(shuō)還不能說(shuō)較好。但有一點(diǎn)值得肯定，“銀行風(fēng)險(xiǎn)雷達(dá)圖”還是為我們綜合分析評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況提供了一種全新的思路和較為便捷和有用的工具，簡(jiǎn)單明了，可以高頻率的使用，符合金融市場(chǎng)千變?nèi)f化的規(guī)律。

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（責(zé)任編輯/易永生）

F832

A

1002-6487（2010）22-0069-03

金曉燕（1972-），女，浙江杭州人，碩士，副教授，研究方向：金融教育。