基于貝葉斯網絡的我國商業銀行聲譽風險度量研究

張強++胡敏

摘 要：根據我國商業銀行聲譽風險分布情況，構建商業銀行聲譽風險評價體系。運用貝葉斯網絡模型，考量國有商業銀行2007～2012年間的485組聲譽損失數據，得出聲譽風險的超極限矩陣。實證表明，企業感召力缺乏、產品和服務缺陷、銀行風險控制不足等成為中國商業銀行聲譽風險的主要因素，銀行應有針對性地對其進行有效規避和分散。

關鍵詞： 貝葉斯網絡；商業銀行；聲譽風險

中圖分類號：F83 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2014）02-0002-07

一、引 言

商業銀行風險問題歷來為學術界及實務界關注。在以往的研究當中，對商業銀行信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險等研究已經較為完善和深入，而對商業銀行聲譽風險問題特別是聲譽風險的度量問題的研究相對較少。國外學者關于聲譽理論的研究經歷了產品質量、政府政策、企業、投資銀行等幾個階段。2009年1月，巴塞爾委員會新資本協議征求意見稿中明確將聲譽風險列入市場約束中，商業銀行聲譽風險正式被納入商業銀行風險管理的范疇。其中，企業聲譽理論方面，Jan Bebbington， et al.（2008）討論了企業社會責任報告在企業聲譽風險管理方面的作用，指出企業社會責任報告不僅僅是企業聲譽風險管理的結果也是管理的重要過程[1]。Pekka Aula（2010）探討了行業環境、大眾媒體對企業聲譽風險管理的影響，研究發現大眾媒體的普及會影響企業聲譽風險的波動性，提出了企業管理層在制定聲譽風險管理策略時的九條準則[2]。Janine Hogan， Sumit Lodhia（2011）運用事件研究法，研究一家澳大利亞上市公司在處理聲譽事件時通過可持續的聲譽報告化解聲譽風險的過程，明確可持續聲譽報告的發布動機、發布頻率和報告質量之間的問題[3]。商業銀行、金融機構的聲譽理論方面，Lily Hua Fang（2005）探討了投資銀行聲譽和債券價格與質量之間的關系，研究顯示聲譽水平較高的投資銀行可以獲得較小的息差和較高的傭金，同時較好的信譽還會獲得較高的經濟租金，從而讓投資銀行有動力繼續維持較好的聲譽[4]。Joseph McCahery， Armin Schwienbacher（2010）研究了銀行聲譽管理在制定貸款協議上的影響，指出銀行聲譽對貸款協議在公開市場和私募市場上的影響差異[5]。Philipp Sturm（2013）研究了歐洲銀行業的組織和聲譽風險問題，研究了股票市場價格和商業銀行聲譽損失之間的關系，確定了聲譽損失對股票價格的影響方向和影響程度[6]。

國內學者關于聲譽問題的研究起步較晚，主要集中在聲譽風險的管理方法、聲譽風險影響因素方面。在聲譽風險管理能力指標體系方面，胡穎、陳成斌（2010）綜合了財務表現、服務水平、員工待遇、社會表現等方面的因素，將商業銀行的聲譽管理能力指標分為8個方面、20個細分指標。在聲譽風險后評價指標體系方面[7]，陸岷峰、葛虎（2010）對后評價機制做了深入研究，提出了后評價指標體系的設置建議[8]。在聲譽風險管理方面，張瑞德（2012）研究了韓國銀行擠兌停業風波的概況，分析了商業銀行內部控制與聲譽風險管理的問題[9]。張艷敏（2013）關注到自媒體對輿論格局產生的重要影響，研究商業銀行聲譽風險管理在自媒體時代的新形勢和新挑戰[10]。魯志軍、姚德權（2012）討論了金融資產組合風險測度問題[11]。

綜上所述，對于聲譽風險問題，目前的研究主要集中在企業聲譽風險、投資銀行聲譽風險方面，對商業銀行聲譽風險的研究重點主要集中在聲譽風險的防范和管理上，而對于聲譽風險的度量和評價研究較少。因此，本文將研究重點放在我國商業銀行的聲譽風險度量上，以期能得到度量商業銀行聲譽風險的科學方法，為商業銀行聲譽風險的有效管理和防范提供一定的借鑒。

二、我國商業銀行聲譽風險的分布特征

目前我國關于商業銀行聲譽風險的研究較少，商業銀行聲譽風險管理也處于初級階段，還沒有形成關于聲譽風險損失數據的完整數據庫。因此，本文選擇從商業銀行年報、公開媒體等渠道收集商業銀行聲譽損失數據。經過搜集，共獲取聲譽事件507起，按照數據篩選規則，共得到有效數據485條。聲譽風險損失數據主要包含的內容如下：事件發生時間、發生銀行分支機構、損失金額、損失涉及風險類型和數據來源等，時間跨度為2007～2012年；聲譽事件涉及的銀行類型包括：國有商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行等。總結聲譽損失事件在風險類型上的分布情況，如表1所示。

表1 2007～2012年聲譽風險類別損失分布表（單位：件 ）

表7中，各元素權重系根據不同類型聲譽風險的損失概率和各節點間的相互關系計算得出，根據權重的大小可以得出我國商業銀行聲譽風險影響因素的排序。由于各子節點元素數量較多，這里總結父節點的元素排序，依次為：企業感召力缺乏、產品和服務缺陷、財務業績下滑、領導層目標和戰略失誤、銀行創新或風險控制不足、企業社會責任缺乏、工作環境惡化。依據不同類別聲譽風險發生的概率，我國商業銀行在以后的經營管理中，應集中精力于發生概率較大的一些風險類型，采取相應的措施，規避風險。

圖5 聲譽風險網絡分析結構圖

通過比較四家銀行的權重情況，可以得出結論：Bank4發生聲譽風險的可能性最大，其次為Bank3，Bank2發生聲譽風險的可能性最小。即建設銀行和工商銀行發生聲譽風險的可能性較大，農業銀行和中國銀行發生聲譽風險的可能性較小。根據所搜集數據可以看出，銀行聲譽風險的大小與銀行業務量、業務范圍、銀行經營規模等方面都有著密切的聯系。不難理解的是，銀行的業務量較大、銀行業務面覆蓋越廣，與客戶或媒體發生聯系的領域就越多，導致發生聲譽風險的幾率就越高。因此，這里工商銀行和建設銀行發生聲譽風險的可能性較大的原因可以總結為其業務量較大、業務范圍覆蓋較廣。但是銀行不能為了降低聲譽風險而縮小業務量或壓縮業務范圍，要從更加有效的方面入手，有效控制商業銀行聲譽風險的發生。五、結 論

本文在已有商業銀行聲譽風險研究基礎上，通過梳理我國商業銀行聲譽事件的發生和分布情況，總結我國商業銀行聲譽風險分布特征如下：聲譽風險損失事件數額呈逐年遞增的趨勢，聲譽風險損失主要由產品和服務缺陷、企業感召力缺乏和銀行創新或風險控制不足等因素引起，由社會責任缺失和財務業績不好造成的聲譽風險事件數量較小。

在明確我國商業銀行聲譽風險分布特征和風險損失情況的基礎上，本文構建我國商業銀行聲譽風險評價指標體系。指標體系由兩級指標構成，其中包括企業感召力、產品與服務、目標與領導層、工作環境、財務業績、社會責任、銀行創新與風險控制等7個一級指標和22個二級指標構成。

根據我國商業銀行聲譽風險評價指標體系和我國商業銀行聲譽風險分布情況，本文構建貝葉斯網絡模型分析我國商業銀行聲譽風險。利用natica軟件包和super decisions軟件包構建網絡，得出我國四大國有商業銀行的聲譽風險權重情況分別為0.0266、0.0122、0.0513和0.0785。

根據實證分析，按照引發聲譽風險概率的大小，對我國商業銀行聲譽風險影響因素依次排序為：企業感召力缺乏、產品和服務缺陷、財務業績下滑、領導層目標和戰略失誤、銀行創新或風險控制不足、企業社會責任缺乏、工作環境惡化。就四家銀行的情況而言，建設銀行和中國工商銀行發生聲譽風險的可能性較大，農業銀行和中國銀行發生聲譽風險的可能性較小。工商銀行和建設銀行發生聲譽風險的可能性較大是因其業務量較大、業務范圍覆蓋較廣，當然銀行不能為了降低聲譽風險而縮小業務量或壓縮業務范圍，而應從更加有效的方面入手，有效控制商業銀行聲譽風險的發生。

本文的研究旨在討論商業銀行聲譽風險的大小并對不同銀行間聲譽風險的情況進行排序，但本文的研究無法解決與商業銀行聲譽風險相聯系的商業銀行資本金和商業銀行在考慮聲譽風險前提下的資本金監管情況，這是本文研究的一個不足，也是以后研究的重要方向之一。

參考文獻：

[1]Jan Bebbington， Carlos Larrinaga， Jose M Moneva.Corporate social reporting and reputation risk management[J].Accounting， Auditing & Accountability Journal，2008，（21）：337-361.

[2]Pekka Aula.Social media， reputation risk and ambient publicity management[J].Strategy & Leadership，2010，（38）：11-16.

[3]Janine Hogan， Sumit Lodhia.Sustainability reporting and reputation risk management： an australian case study[J].International Journal of Accounting and Information Management，2011，（19）：267-287.

[4]Lily Hua Fang.Investment bank reputation and the price and quality of underwriting services[J].The Journal of Finance，2005，（12）：2729-2761，

[5]Joseph McCahery， Armin Schwienbacher.Bank reputation in the private debt market[J].Journal of Corporate Finance，2010，（9）：495-515.

[6]Philipp Sturm.Operational and reputational risk in the european banking industry：the market reaction to operational risk events[J].Journal of Economic Behavior & Organization，2013，（2）：191-206.

[7]胡穎，陳成斌.中國股份制商業銀行聲譽管理能力以5家上市銀行為例[J].金融論壇，2010，（7）：39-43.

[8]陸岷峰，葛虎.關于構建商業銀行聲譽風險管理后評價機制的探討[J].華北金融，2010，（4）：39-43.

[9]張瑞德.商業銀行內部控制、聲譽風險與銀行擠兌韓國銀行擠兌停業風波的深層反思[J].浙江金融，2012，（8）：34-35.

[10]張艷敏.自媒體時代的商業銀行聲譽風險管理[J].中國金融，2013，（9）：56-57.

[11]魯志軍，姚德權.基于CopulaVaR的金融資產組合風險測度研究[J].財經理論與實踐，2012，（6）：48-52.

（責任編輯：鐘 瑤）

Measurement Research of Domestic Commercial Banks' Reputational Risk Based on Bayesian Network

ZHANG Qiang， HU Min

（College of Finance&Statistics， Hunan University，Changsha 410079，China）

Abstract：According to the actual situation of China's commercial banks reputational risk distribution，We developed a commercial bank reputational risk evaluation system in this paper. A Bayesian network model was built to analyze the loss data of 485 stateowned commercial bank group 's reputation between 2007～2012， and then the over limit matrix of Chinese commercial banks reputational risk was derived. The empirical evidence showed that lack of charisma， and product and service defects， inadequate bank risk control are the main factors causing reputational risks of commercial banks， so the banks should take specific measures to effectively avoid and diversify risks.

Key words：Bayesian Network； Comenercial Bank； Reputational Risk

本文在已有商業銀行聲譽風險研究基礎上，通過梳理我國商業銀行聲譽事件的發生和分布情況，總結我國商業銀行聲譽風險分布特征如下：聲譽風險損失事件數額呈逐年遞增的趨勢，聲譽風險損失主要由產品和服務缺陷、企業感召力缺乏和銀行創新或風險控制不足等因素引起，由社會責任缺失和財務業績不好造成的聲譽風險事件數量較小。

在明確我國商業銀行聲譽風險分布特征和風險損失情況的基礎上，本文構建我國商業銀行聲譽風險評價指標體系。指標體系由兩級指標構成，其中包括企業感召力、產品與服務、目標與領導層、工作環境、財務業績、社會責任、銀行創新與風險控制等7個一級指標和22個二級指標構成。

根據我國商業銀行聲譽風險評價指標體系和我國商業銀行聲譽風險分布情況，本文構建貝葉斯網絡模型分析我國商業銀行聲譽風險。利用natica軟件包和super decisions軟件包構建網絡，得出我國四大國有商業銀行的聲譽風險權重情況分別為0.0266、0.0122、0.0513和0.0785。

根據實證分析，按照引發聲譽風險概率的大小，對我國商業銀行聲譽風險影響因素依次排序為：企業感召力缺乏、產品和服務缺陷、財務業績下滑、領導層目標和戰略失誤、銀行創新或風險控制不足、企業社會責任缺乏、工作環境惡化。就四家銀行的情況而言，建設銀行和中國工商銀行發生聲譽風險的可能性較大，農業銀行和中國銀行發生聲譽風險的可能性較小。工商銀行和建設銀行發生聲譽風險的可能性較大是因其業務量較大、業務范圍覆蓋較廣，當然銀行不能為了降低聲譽風險而縮小業務量或壓縮業務范圍，而應從更加有效的方面入手，有效控制商業銀行聲譽風險的發生。

本文的研究旨在討論商業銀行聲譽風險的大小并對不同銀行間聲譽風險的情況進行排序，但本文的研究無法解決與商業銀行聲譽風險相聯系的商業銀行資本金和商業銀行在考慮聲譽風險前提下的資本金監管情況，這是本文研究的一個不足，也是以后研究的重要方向之一。

參考文獻：

[1]Jan Bebbington， Carlos Larrinaga， Jose M Moneva.Corporate social reporting and reputation risk management[J].Accounting， Auditing & Accountability Journal，2008，（21）：337-361.

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[3]Janine Hogan， Sumit Lodhia.Sustainability reporting and reputation risk management： an australian case study[J].International Journal of Accounting and Information Management，2011，（19）：267-287.

[4]Lily Hua Fang.Investment bank reputation and the price and quality of underwriting services[J].The Journal of Finance，2005，（12）：2729-2761，

[5]Joseph McCahery， Armin Schwienbacher.Bank reputation in the private debt market[J].Journal of Corporate Finance，2010，（9）：495-515.

[6]Philipp Sturm.Operational and reputational risk in the european banking industry：the market reaction to operational risk events[J].Journal of Economic Behavior & Organization，2013，（2）：191-206.

[7]胡穎，陳成斌.中國股份制商業銀行聲譽管理能力以5家上市銀行為例[J].金融論壇，2010，（7）：39-43.

[8]陸岷峰，葛虎.關于構建商業銀行聲譽風險管理后評價機制的探討[J].華北金融，2010，（4）：39-43.

[9]張瑞德.商業銀行內部控制、聲譽風險與銀行擠兌韓國銀行擠兌停業風波的深層反思[J].浙江金融，2012，（8）：34-35.

[10]張艷敏.自媒體時代的商業銀行聲譽風險管理[J].中國金融，2013，（9）：56-57.

[11]魯志軍，姚德權.基于CopulaVaR的金融資產組合風險測度研究[J].財經理論與實踐，2012，（6）：48-52.

（責任編輯：鐘 瑤）

Measurement Research of Domestic Commercial Banks' Reputational Risk Based on Bayesian Network

ZHANG Qiang， HU Min

（College of Finance&Statistics， Hunan University，Changsha 410079，China）

Abstract：According to the actual situation of China's commercial banks reputational risk distribution，We developed a commercial bank reputational risk evaluation system in this paper. A Bayesian network model was built to analyze the loss data of 485 stateowned commercial bank group 's reputation between 2007～2012， and then the over limit matrix of Chinese commercial banks reputational risk was derived. The empirical evidence showed that lack of charisma， and product and service defects， inadequate bank risk control are the main factors causing reputational risks of commercial banks， so the banks should take specific measures to effectively avoid and diversify risks.

Key words：Bayesian Network； Comenercial Bank； Reputational Risk

本文在已有商業銀行聲譽風險研究基礎上，通過梳理我國商業銀行聲譽事件的發生和分布情況，總結我國商業銀行聲譽風險分布特征如下：聲譽風險損失事件數額呈逐年遞增的趨勢，聲譽風險損失主要由產品和服務缺陷、企業感召力缺乏和銀行創新或風險控制不足等因素引起，由社會責任缺失和財務業績不好造成的聲譽風險事件數量較小。

在明確我國商業銀行聲譽風險分布特征和風險損失情況的基礎上，本文構建我國商業銀行聲譽風險評價指標體系。指標體系由兩級指標構成，其中包括企業感召力、產品與服務、目標與領導層、工作環境、財務業績、社會責任、銀行創新與風險控制等7個一級指標和22個二級指標構成。

根據我國商業銀行聲譽風險評價指標體系和我國商業銀行聲譽風險分布情況，本文構建貝葉斯網絡模型分析我國商業銀行聲譽風險。利用natica軟件包和super decisions軟件包構建網絡，得出我國四大國有商業銀行的聲譽風險權重情況分別為0.0266、0.0122、0.0513和0.0785。

根據實證分析，按照引發聲譽風險概率的大小，對我國商業銀行聲譽風險影響因素依次排序為：企業感召力缺乏、產品和服務缺陷、財務業績下滑、領導層目標和戰略失誤、銀行創新或風險控制不足、企業社會責任缺乏、工作環境惡化。就四家銀行的情況而言，建設銀行和中國工商銀行發生聲譽風險的可能性較大，農業銀行和中國銀行發生聲譽風險的可能性較小。工商銀行和建設銀行發生聲譽風險的可能性較大是因其業務量較大、業務范圍覆蓋較廣，當然銀行不能為了降低聲譽風險而縮小業務量或壓縮業務范圍，而應從更加有效的方面入手，有效控制商業銀行聲譽風險的發生。

本文的研究旨在討論商業銀行聲譽風險的大小并對不同銀行間聲譽風險的情況進行排序，但本文的研究無法解決與商業銀行聲譽風險相聯系的商業銀行資本金和商業銀行在考慮聲譽風險前提下的資本金監管情況，這是本文研究的一個不足，也是以后研究的重要方向之一。

參考文獻：

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[5]Joseph McCahery， Armin Schwienbacher.Bank reputation in the private debt market[J].Journal of Corporate Finance，2010，（9）：495-515.

[6]Philipp Sturm.Operational and reputational risk in the european banking industry：the market reaction to operational risk events[J].Journal of Economic Behavior & Organization，2013，（2）：191-206.

[7]胡穎，陳成斌.中國股份制商業銀行聲譽管理能力以5家上市銀行為例[J].金融論壇，2010，（7）：39-43.

[8]陸岷峰，葛虎.關于構建商業銀行聲譽風險管理后評價機制的探討[J].華北金融，2010，（4）：39-43.

[9]張瑞德.商業銀行內部控制、聲譽風險與銀行擠兌韓國銀行擠兌停業風波的深層反思[J].浙江金融，2012，（8）：34-35.

[10]張艷敏.自媒體時代的商業銀行聲譽風險管理[J].中國金融，2013，（9）：56-57.

[11]魯志軍，姚德權.基于CopulaVaR的金融資產組合風險測度研究[J].財經理論與實踐，2012，（6）：48-52.

（責任編輯：鐘 瑤）

Measurement Research of Domestic Commercial Banks' Reputational Risk Based on Bayesian Network

ZHANG Qiang， HU Min

（College of Finance&Statistics， Hunan University，Changsha 410079，China）

Abstract：According to the actual situation of China's commercial banks reputational risk distribution，We developed a commercial bank reputational risk evaluation system in this paper. A Bayesian network model was built to analyze the loss data of 485 stateowned commercial bank group 's reputation between 2007～2012， and then the over limit matrix of Chinese commercial banks reputational risk was derived. The empirical evidence showed that lack of charisma， and product and service defects， inadequate bank risk control are the main factors causing reputational risks of commercial banks， so the banks should take specific measures to effectively avoid and diversify risks.

Key words：Bayesian Network； Comenercial Bank； Reputational Risk