基于收入模型的我國兩家商業銀行操作風險度量實證分析

摘要：操作風險是商業銀行面臨的主要風險之一，操作風險的量化是對操作風險進行有效管理的前提。本文主要比較分析了巴塞爾新資本協議里有關操作風險的主要度量方法，并結合我國商業銀行操作風險的現狀，采用自上而下的收入模型，運用上海浦東發展銀行、深圳發展銀行2001至2009年的財務指標數據，對這兩家上市銀行的操作風險進行度量分析。經過實證研究發現，收入模型在某種程度上能夠反映我國操作風險的大小，與我國銀行操作風險的實際情況基本相符，具有一定的實用性。并在此基礎上建議我國商業銀行加快建立操作風險損失數據庫，充分披露損失數據。

關鍵詞：商業銀行，操作風險，收入模型

一、商業銀行操作風險度量方法比較與分析

目前，國際銀行界對操作風險的研究日益深入，對于操作風險的管理，逐步向計量方向發展，力求更為準確地計算出銀行面臨的操作風險，對操作風險度量的方法也很多。根據出發角度不同，操作風險度量方法分為兩種：一種是自上而下的計量方法，另一種是自下而上的計量方法。自上而下法著眼于銀行總體的目標，如銀行凈收入、凈資產等，適合于從宏觀和銀行監管機構的角度去考察銀行業操作風險的度量與管理；自下而上法立足于微觀，從企業角度，即從單個銀行的角度出發，通過考察銀行運行中一系列的基本要素，考慮這些要素的潛在變化可能會對目標變量帶來的影響。國際上，最通用的商業銀行操作風險度量方法以巴塞爾新協議為標準，主要計量方法有: 基本指標法、標準法、高級計量法（其中高級計量法又包括了幾種方法）。這三種方法在復雜性和風險敏感度方面是逐漸增強的，操作風險管理水平較低的商業銀行可以選擇基本指標法和標準法進行計量，而高級計量法更能反映商業銀行操作風險的真實狀況。

基本指標法是將目標變量設為一個固定的系數，作為操作風險值，這個系數由監管當局確定，由巴塞爾委員會設定的調整系數，將行業范圍的監管資本要求與行業范圍的指標聯系起來的一種測量方法。基本指標法在估計過程中對不同的業務領域不加以區分，比較適合業務較少的小型商業銀行，針對我國商業銀行來說，運用基本指標法度量操作風險不能真實反映銀行自身操作風險損失特征，容易高估風險。標準法與基本指標法相似，但對銀行的業務進行了細分，具體分為公司金融、交易和銷售、零售銀行業務、商業銀行業務、支付和清算、代理服務、資產管理以及零售經紀業務等八個業務部門，每個部門確定了不同的指標，而針對每個部門的系數也是由監管部門制定的。標準化方法模型主要有收入模型、證券因數模型。高級計量法是商業銀行用定量和定性標準，通過內部操作風險計量系統計算監管資本的一種方法。高級計量法主要是考慮商業銀行運轉的一些基本要素，例如資產、負債、重要的經營過程、重要的資源，然后考慮這些因素的潛在的變化可能會對目標變量帶來怎樣的影響。操作性較強的高級計量法有：內部衡量法、損失分布法、極值法、記分卡法。三種操作風險度量的具體比較如表1所示。

二、我國上市商業銀行操作風險的計量與測度

（一）模型選擇

現階段由于我國商業銀行內部數據不足，采用高級計量法度量操作風險相對困難，我國商業銀行普遍可以采用對風險敏感程度較高的收入模型來度量操作風險。該法下的操作風險度量與銀行的運營情況相聯系，在一定程度上可以反映不同銀行的風險特征?？紤]到數據收集的難度，本文采取自上而下的收入模型來進行分析，度量我國商業銀行的操作風險。

收入模型中的操作風險是指廣義的操作風險，即信用風險和市場風險之外的所有風險都視為操作風險。一般選取銀行凈利潤為目標變量，然后考慮各個風險因素對目標變量的影響。凈利潤的波動在很大程度上可以被市場風險和信用風險因素解釋，剩下那些不能被解釋的部分就可視為銀行的操作風險引起的凈利潤波動。在多元線性回歸中可決系數定義為回歸平方和與離差平方和之比，主要反映目標變量的波動在多大程度上能夠被解釋變量解釋。在收入模型中，目標變量是凈利潤，解釋變量是市場風險和信用風險，不能被解釋變量所解釋的部分可以視為由操作風險引起的商業銀行凈利潤的波動。具體模型為:

income=a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bk*xk+ε

式中a為常數，b1、b2……bk為k個參數，表示對這些因素的敏感程度，x1、x2……xk為k個影響凈利潤的因素，ε為隨機誤差。

影響我國商業銀行收益的主要因素有:一是經濟增長，使用實際GDP的增長率（剔除價格因素）作為代表變量。整個經濟的增長一定程度上會影響銀行經營的凈利潤。二是一年期存貸款利差，銀行主要經營集中于商業貸款，利息收入是我國商業銀行主要收入來源。因此，使用一年期金融機構存貸款基準利率差作為體現銀行盈利能力的指標。三是證券市場，本文考察的對象是上市銀行，其收入受證券市場總體表現的影響，所以選用上證日平均指數作為這方面的變量。由此，我們建立由實際國內生產總值增長率，金融機構存貸款基準利率差和上證日平均指數構成的多元線性回歸模型:

income=a+b1*GDP+b2*（Loan-Deposit）+b3*index+ε

（二）數據來源

由于中國商業銀行主要集中在2006年以后上市，多數銀行的上市時間較短，收集到的數據不夠充分，所以本文采用上市時間相對較長的深圳發展銀行和浦東發展銀行，這兩家商業銀行在規模和主要業務方向上具有一定的可比性。另外深發展和浦發銀行的財務數據披露得較完善，數據收集更加方便準確。主要收集原始數據如表2所示。

數據來源：中國金融統計年鑒、國家統計局、中國人民銀行、深圳發展銀行、浦東發展銀行網站

（三）風險測度

1. 回歸結果分析

采用SPSS軟件對2001-2009年收入模型涉及的數據進行線性回歸分析，回歸結果如表3所示。

調整可決系數反映了因變量的方差在多大程度上可以被模型解釋，它的值越接近1說明模型的解釋能力越強。在模型中，那部分不能被模型解釋的方差被認為是由于操作風險引起的。從表1中看出，深發展的可決系數為0.527，說明模型可以解釋方差中的52.7%，同時也說明操作風險在總方差中占到了47.3%。浦發銀行的調整可決系數為0.572，說明模型可以解釋方差中的57.2%，操作風險在總方差中占到了42.8%。深發展、浦發銀行都超過了40%，而國際上普遍認同的標準為10%-20%，說明兩家銀行的操作風險較大，應加強對操作風險的管理。

2. 操作風險的度量

假設凈利潤的波動服從正態分布，根據正態分布的特點，按照新協議99.9%的置信水平，可以將3.1倍標準差作為操作風險。這基本就包括了操作風險引起的預期和非預期損失。操作風險對應的方差=凈利潤總方差*(1-R2)，操作風險對應的標準差為操作風險對應的方差的平方根值。通過回歸數據計算得出深發展、浦發銀行操作風險估計值分別為136.16，274.38。另外，由于兩家銀行的資產規模不同，銀行的經營規模越大，就存在越多的不確定性，而我們分析的數據均值相差比較大的時候，不能簡單的根據方差來直接判斷，本文引入變異系數來度量，變異系數=操作風險對應的標準差/平均凈利潤，變異系數越大，所表示的含義是指銀行所承受的操作風險越大。根據原始數據計算得出深發展、浦發銀行的平均利潤分別為18.8億元、47.8億元，計算得出變異系數分別為2.34、1.85。可見，深發展的操作風險要大于浦發銀行。部分回歸數據及計算結果如表4所示。

三、結論與政策建議

（一）結論

1. 收入模型利用較少的、從銀行外部就可以獲得的數據不僅可以得出較準確的絕對操作風險資本量，還可以通過相對操作風險值來對不同銀行的操作風險進行比較。收入模型在某種程度上反映操作風險的大小，具有一定的實用性。通過上面的實證分析結果可知，深發展的操作風險相對高于浦發銀行。從實際情況看，深發展的不良貸款率高于浦發銀行，資本金相對不足，操作風險發生的可能性較大。分析結果在某種程度上與各銀行實際狀況基本相符合。

2．本文采用的模型是屬于“由上至下”的收入模型法，采用的都是公開的信息數據，指標個數和樣本容量有限，計算得出的操作風險估計值在一定程度上不夠精確可靠，會跟銀行的實際情況有出入。理想的情形是，“由上至下”和“由下至上”相結合的方式進行研究，因此，我國商業銀行應在現有條件下不斷熟悉、完善該操作方法的具體過程，不斷積累操作風險度量的經驗，以便將來采用精度更強、靈敏度更高的度量模型。

（二）政策建議

1．巴塞爾新資本協議中明確提出了操作風險資本金的計提方法，并希望各商業銀行在條件允許的情況下積極開發適合自身操作風險度量的高級計量法，以提高度量精度。目前國內的學者對于操作風險的研究，大部分還停留在“由上至下”方法階段，商業銀行對于操作風險的管理和防范也遠遠落后于國外的大型銀行，要充分借鑒國外先進的操作風險分析模型和方法，在強調定性分析的基礎上，突出定量分析的重要性，加強電子信息技術的應用，盡快開發和使用高級計量法。

2．高級計量法對數據有很強的依賴性，我國商業銀行應該在實施巴塞爾新資本協議之前，加強對操作風險損失數據的搜集，建立長跨度、強時效、高質量的操作風險損失數據庫。監管部門應制定披露標準，鼓勵和提倡商業銀行披露損失數據，不僅可以加強外界監督，還有利于學術界對操作風險管理的研究，促進我國商業銀行操作風險管理體系的建設和發展。

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（作者單位：北京信息科技大學）