商業銀行風險預警系統的構建及實證分析

范家俊

（上海對外經貿大學商務信息學院 上海 201620）

一、引言

商業銀行在經營過程中面臨眾多風險，如市場風險、財務風險、信用風險、流動性風險等。而目前我國商業銀行面臨的重大風險：一是不良資產規模較大；二是資產充足率不高；三是貸款損失準備金抵補率較低。所以，構建有效的風險預警系統對于我國商業銀行有特別重要的意義。

二、建立商業銀行風險預警系統的指標體系

商業銀行風險預警系統的指標體系由衡量銀行風險水平、抵償風險能力、補償能力增長方面的9個指標組成，具體如下。

1、資本充足率

該指標是資本充足程度指標，反映消化貸款損失的能力和償付能力，是銀行抵御風險的重要指標。計算公式：資本充足率=（核心資本+附屬資本-扣減項）/（風險加權資產+12.5倍的市場風險資本）×100%。

2、核心資本充足率

該指標和資本充足率一樣反映銀行抵御風險的能力，是銀行實力的象征，只是資本的質量更高，屬于資本充足度指標。計算公式：核心資本充足率=（核心資本核心-資本扣除項）/（風險加權資產+12.5倍的市場風險資本）×100%。

3、不良貸款率

該指標反映銀行貸款質量，屬于信用風險指標。計算公式：不良貸款率=（可疑貸款+次級貸款+損失貸款）/貸款總額×100%。

4、資產利潤率

該指標反映銀行資產的使用效率，是盈利能力指標。計算公式：資產利潤率=凈利潤/平均資產總額×100%。

5、不良貸款撥備覆蓋率

該指標反映銀行提取的貸款損失準備金彌補不良貸款損失的程度，是準備金充足度指標。計算公式：不良貸款撥備覆蓋率=貸款損失準備金余額/（可疑貸款+次級貸款+損失貸款）×100%。

6、最大十家客戶貸款比例

該指標反映銀行貸款風險的集中度，屬于信用風險指標。計算公式：最大十家客戶貸款比例=最大十家客戶貸款總額/資本凈額×100%。

7、存款增長率

該指標反映銀行規模擴張的速度，是市場增長能力指標。計算公式：存款增長率=（本期存款余額-上期存款余額）/上期存款余額×100%。

8、凈利潤增長率

該指標反映銀行未來自有資本增長能力及彌補不良貸款損失的能力，是盈利能力增長指標。凈利潤增長率=（本期利潤凈額-上期利潤凈額）/上期利潤凈額×100%。

9、杠桿系數

該指標是反映銀行彌補不良貸款能力的指標。計算公式：杠桿系數=（資本凈額+貸款損失準備-不良貸款）/期末總資產。

三、商業銀行風險預警系統評價模型的構建

1、建立模糊關系評價矩陣

設有n個待評價銀行，確定m個評價指標，每個銀行的所有評價指標值可用向量表示，記為 xi=（xi1，xi2，…，xim），i=1，2，…，n，從而得到原始評價矩陣X=（xij）nm。

根據L.A.Zadeh提出的目標優屬度公式有：

在評價矩陣X=（xij）n×m中，對于效益型指標，取xj*=maxxij，xj0=minxij，則yij=（xij-xj0）/（xj*-xj0），（1≤i≤m，1≤j≤n）（1）

對于成本型指標，取xj*=maxxij，xj0=minxij，則yij=（xj*-xij）/（xj*-xj0），（1≤i≤m，1≤j≤n） （2）

據公式（1）、（2）可得模糊關系評判矩陣Y=（yij）n×m。

2、利用主成分分析構建商業銀行風險預警系統

本文利用主成分分析建立商業銀行風險預警系統評價模型。從數學角度來看，主成分分析是一種化繁為簡的降維處理技術。它使用坐標變換的方法，通過線性變化將原有的多個相關變量轉換為另外一組不相關的變量。選取方差最大的幾個主成分，使因子分析的變量個數減少，同時將原有變量的絕大部分信息以較少的變量來代替，從而避開了變量間的共線性問題，又能不丟掉重要信息，便于進一步分析。利用各個類別的主成分，得到綜合得分，利用綜合得分再來對個體進行排序。根據上文的分析結合我國商業銀行的經營管理現狀，選取資本充足率（X1）、核心資本充足率（X2）、不良貸款率（X3）、資產利潤率（X4）、不良貸款撥備覆蓋率（X5）、最大十家客戶貸款比例（X6）、存款增長率（X7）、凈利潤增長率（X8）、杠桿系數（X9）作為預警系統指標來衡量我國商業銀行風險管理的水平和效果。本文選取了交通銀行、招商銀行、浦發銀行、中信銀行、華夏銀行、民生銀行、光大銀行等12家主要商業銀行作為評價的對象，具體的各項指標數據見表1。

表1 12家商業銀行指標數據統計表

表2 12家商業銀行風險預警模型綜合得分排序表

本文利用SPSS軟件對數據進行主成分分析，得到相關系數矩陣的特征根及方差貢獻率，提取和列出滿足要求的主成分。再將每個變量的系數除以其相應的特征根的值后得到單位特征向量，得到主成分函數表達式。為了進行綜合比較，再將各個主成分的方差貢獻率作為系數相乘，得出最后一個綜合值F，F=αF1+βF2+…+γFn（α、β、…、γ為方差貢獻率），即能得出各個商業銀行風險管理水平的得分情況。

四、商業銀行風險預警系統的實證分析

先對表1的數據通過公式（1）、（2）得到模糊關系評價矩陣，然后用SPSS軟件進行主成分分析，得到相關系數矩陣的特征根及方差貢獻率，提取和列出滿足要求的5個主成分：

F1=-0.007X1+0.004X2-0.427X3+0.155X4+0.426X5+0.104X6-0.15X7+0.045X8-0.195X9（3）

F2=0.494X1+0.515X2-0.005X3-0.101X4+0.04X5+0.026X6+0.021X7+0.081X8+0.212X9（4）

F3=0.026X1-0.041X2-0.138X3+0.637X4+0.001X5-0.229X6+0.256X7-0.051X8+0.374X9（5）

F4=-0.067X1+0.109X2+0.103X3+0.104X4+0.006X5+0.543X6+0.63X7+0.081X8+0.013X9（6）

F5=0.045X1+0.169X2+0.066X3-0.095X4+0.145X5+0.347X6-0.163X7+0.907X8+0.298X9（7）

從5個主成分公式中可以明顯的看出：第一主成分F1反映的是商業銀行的抵御不良貸款能力的信息，第二主成分F2反映的是商業銀行的資本充足的信息，第三主成分F3反映的是商業銀行的盈利能力的信息，第四主成分F4反映的是商業銀行的擴張能力的信息，第五主成分F5反映的是商業銀行的經營成果的信息，也即是盈利能力的信息。各個商業銀行的綜合主成分值由下式給出：

F=0.25F1+0.22F2+0.17F3+0.16F4+0.12F5（8）

最終由式（8）得出各家商業銀行的綜合得分。表2為各家銀行綜合得分排序表。

從表2可以看出，中信銀行得分最高，但與排名其次的浦發銀行分數差別不大，另外交通銀行和招商銀行得分也很靠前，說明這幾家商業銀行在國內的商業銀行中風險管理水平較高，抵御風險的能力較強。而得分相對較低的光大銀行、興業銀行在風險控制的某些方面存在缺陷，抵御風險的能力比較弱。

五、研究結論

本文以《商業銀行風險監管核心指標（試行）》為基礎，確立了評價商業銀行風險管理水平的9個核心指標，并利用主成分分析法對我國商業銀行的風險管理做了定量分析。通過對核心指標的主成分分析得到的綜合主成分分值，可以在很大程度上反映各大商業銀行風險管理整體經營水平，得分越高說明銀行在這方面做得越完善。從表2可以看出，中信銀行之所以分數最高，是因為其5個主成分的水平比較平均，其中資本充足水平比較高，擴張能力和盈利能力也比較強。光大銀行得分比較低的原因就是其資本充足水平比較低，盈利能力不強。但是從中可以發現我國商業銀行總體資本充足水平都不是很高，說明我國商業銀行抵御風險的能力都還比較弱，這應該也是各家商業銀行亟待解決的問題。

本文主要從定量分析的角度建立了一套商業銀行風險預警系統，并對12家商業銀行進行了實證研究。當然，除了上述定量指標，還應該考慮到一些定性指標，比如管理層評價、公司治理、風險管理與內控、信息披露等指標。并且我們還要根據時代的發展和我國國情的變化，隨時注意新的風險因素，不斷優化改進預警指標體，所以今后的研究重點是使銀行風險和危機的預警更加準確有效。

[1]高峰：商業銀行風險預警系統的建立及實證分析[J].西安金融，2007（4）.

[2]陳四清：商業銀行風險管理通論[M].北京：中國金融出版社，2006.

[3]牛源：中國商業銀行風險預警系統的構建及其實證研究[J].北方經濟，2007（10）.

[4]孫志娟：我國商業銀行風險預警機制的構建[J].經濟問題，2012（6）.

[5]沈悅：中國商業銀行系統性風險預警指標體系設計及檢測分析[J].西南大學學報，2008（4）.

[6]袁梁：我國商業銀行系統性風險預警指標體系的構建[J].理論界，2007（1）.

[7]遲國泰：商業銀行經營風險預警模型及其實證研究[J].系統工程學報，2009（4）.