時(shí)間：2023-06-08 10:58:08
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇金融情景分析，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);壓力測(cè)試;風(fēng)險(xiǎn)管理
中圖分類號(hào):F83
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1672-3198(2010)15-0033-02
1 引言
2007年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)以來,全球范圍內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的巨額損失不斷涌現(xiàn),次貸危機(jī)波及之廣,影響之深為人們所始料未及。次貸危機(jī)之后,美國(guó)銀行業(yè)倒閉危機(jī)頻現(xiàn),次貸危機(jī)引致的金融風(fēng)暴正在整個(gè)銀行體系內(nèi)擴(kuò)散。
新巴塞爾資本協(xié)議將銀行的風(fēng)險(xiǎn)分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等主要類型,目前來看,在全球范圍內(nèi)信用風(fēng)險(xiǎn)仍然是銀行業(yè)的主要風(fēng)險(xiǎn)。《世界銀行》對(duì)全球銀行業(yè)危機(jī)的研究指出,信用風(fēng)險(xiǎn)管理不善是導(dǎo)致商業(yè)銀行破產(chǎn)的主要原因。由于銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)不僅在計(jì)量、管理上比操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更復(fù)雜,通常還是銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)組合的最主要方面,因此,加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理,無論是現(xiàn)在還是將來都是影響銀行長(zhǎng)期健康發(fā)展的關(guān)鍵。
本文在這樣的背景下,從信用風(fēng)險(xiǎn)的角度研究我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制問題,運(yùn)用壓力測(cè)試作為主要方法考察突發(fā)事件或極端情景下對(duì)商業(yè)銀行的沖擊,期望對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理有一定的啟示作用。
2 壓力測(cè)試與信用風(fēng)險(xiǎn)管理
近年來,越來越多的商業(yè)銀行開始重視運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,從而引發(fā)了大量的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的開發(fā)和應(yīng)用。借助于這些評(píng)級(jí)體系,可以將借款人根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行分類,從而決定貸款定價(jià)、損失準(zhǔn)備計(jì)提和資本金配置等。但由于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系僅僅著眼于評(píng)價(jià)單個(gè)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn),而不能用來計(jì)量不同借款人評(píng)級(jí)相關(guān)性以及這種相關(guān)性隨時(shí)間的變化,所以,這些評(píng)級(jí)體系不能直接用來評(píng)價(jià)復(fù)雜的信用資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)。因而,目前一些金融機(jī)構(gòu)開始自行開發(fā)或?qū)aR(Value-at-Risk)(在險(xiǎn)價(jià)值)模型運(yùn)用到信用資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量領(lǐng)域中,這些模型包括穆迪公司的KMV、JP摩根的CreditMetrics、瑞士信貸第一波士頓的CreditRisk+和麥肯錫的Credit-PortfolioView等。
通常,大多數(shù)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是在兩個(gè)層次上進(jìn)行的,即針對(duì)單個(gè)借款人的內(nèi)部信用評(píng)級(jí)和針對(duì)信用資產(chǎn)組合的VaR計(jì)算。具體來說,商業(yè)銀行可以根據(jù)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系,采用定性分析與定量分析相結(jié)合的方法,得到借款人的信用評(píng)級(jí)等級(jí),然后將信用評(píng)級(jí)結(jié)果映射到對(duì)應(yīng)的違約概率(PD),這樣就使得銀行對(duì)借款人違約可能性的大小估計(jì)精確化;除此之外,還需要結(jié)合違約損失(LGD)、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)和期限(M)等風(fēng)險(xiǎn)因子,以及各風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)系數(shù),來計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,從而得到對(duì)整個(gè)信用資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)或者對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)輪廓的估計(jì)。
大多數(shù)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系,無論是定性還是定量,都僅僅適用于正常經(jīng)濟(jì)狀態(tài),這是因?yàn)檫@些風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系通常依賴于風(fēng)險(xiǎn)因子過去的表現(xiàn)來預(yù)測(cè)其未來的變化。事實(shí)上,大量的實(shí)證研究表明,大多數(shù)金融工具都具有“厚尾(Fat Tails)”的特征,也就是說這些金融工具的收益是非對(duì)稱的,產(chǎn)生較小的正的收益事件的概率較大,而產(chǎn)生大的負(fù)的收益的事件的概率較小,尤其對(duì)于信用工具而言,由于數(shù)據(jù)的缺乏,利用正常經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型來計(jì)量“厚尾”區(qū)域內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)也就變得極為困難。這就是為什么銀行需要采用兩種相互補(bǔ)充的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法。正常經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下,對(duì)于單個(gè)借款人和資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量采用內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系和信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型;而在異常經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下,也就是壓力情景下,則須通過壓力測(cè)試來識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)大小。
3 壓力測(cè)試的主要步驟
(1)確保數(shù)據(jù)的可靠性。可靠的數(shù)據(jù)是確保信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試結(jié)果的關(guān)鍵,涉及的數(shù)據(jù)分為兩個(gè)層次:內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)包括商業(yè)銀行的交易賬戶和信貸賬戶中面臨信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的資產(chǎn)數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)包括各種風(fēng)險(xiǎn)因子如利率、匯率、股價(jià)指數(shù)等。商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)確保能及時(shí)地獲得準(zhǔn)確的內(nèi)外部數(shù)據(jù)以進(jìn)行壓力測(cè)試。這要求商業(yè)銀行有一個(gè)高效的賬戶信息系統(tǒng),并且和風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)良好對(duì)接,國(guó)際先進(jìn)銀行可以做到將交易賬戶和信貸賬戶變動(dòng)的信息實(shí)時(shí)傳遞到風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。
(2)資產(chǎn)組合與環(huán)境分析。銀行資產(chǎn)組合的結(jié)構(gòu)和具體特征是確定壓力測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)因子的基礎(chǔ)依據(jù),此外還需要對(duì)社會(huì)環(huán)境、政治環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)環(huán)境等做出研究,以找出潛在的壓力事件,這往往需要銀行外部專家的協(xié)助。
(3)確定銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)暴露,找到風(fēng)險(xiǎn)因子。通過對(duì)資產(chǎn)組合的分析可以找到風(fēng)險(xiǎn)因子,要把它們與由環(huán)境分析得到的風(fēng)險(xiǎn)因子結(jié)合起來,并按重要的程度進(jìn)行排序,以確保重要的風(fēng)險(xiǎn)都得到測(cè)試,并且可以使得測(cè)試不至于太寬泛而失去針對(duì)性。
(4)以可能發(fā)生的不利沖擊為基礎(chǔ),構(gòu)造相應(yīng)的測(cè)試情景。
(5)設(shè)定沖擊發(fā)生時(shí)風(fēng)險(xiǎn)因子變化的大小。
(6)運(yùn)行壓力測(cè)試模型。
(7)報(bào)告結(jié)果并進(jìn)行分析。
4 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試主要方法
4.1 基于敏感分析的信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試
敏感分析法考察在其他風(fēng)險(xiǎn)因子不變條件下,某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)給金融機(jī)構(gòu)帶來的影響。其優(yōu)點(diǎn)是易于操作,有利于考察金融機(jī)構(gòu)對(duì)某個(gè)特定因子的敏感性;缺點(diǎn)是可能不符合現(xiàn)實(shí),因?yàn)楫?dāng)極端事件發(fā)生時(shí),通常多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子都會(huì)同時(shí)發(fā)生變動(dòng)。據(jù)新加坡貨幣監(jiān)管局(MAS)2003年的研究報(bào)告,實(shí)踐中常用的交易賬戶標(biāo)準(zhǔn)沖擊有:
(1)利率期限結(jié)構(gòu)曲線上下平移100個(gè)基點(diǎn)。
(2)利率期限結(jié)構(gòu)曲線的斜率變化(增加或減少)25個(gè)基點(diǎn)。
(3)上述二種變化同時(shí)發(fā)生(4種情形)。
(4)股價(jià)指數(shù)水平變化20%。
(5)股指的波動(dòng)率變化20%。
(6)對(duì)美元的匯率水平變動(dòng)6%。
(7)互換的利差變動(dòng)20個(gè)基點(diǎn)。
4.2 基于情景分析的信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試
與敏感分析相比,情景分析的一大優(yōu)點(diǎn)就是考慮了多因素的影響,但只有借助良好的宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的支持才能很好的考察多因素的影響。情景又劃分為歷史情景和假定情景兩種。歷史情景依賴于過去經(jīng)歷過的重大市場(chǎng)事件,而假定情景是假設(shè)的還沒有發(fā)生的重大市場(chǎng)事件。
4.2.1 基于歷史情景分析的信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試
歷史情景運(yùn)用在特定歷史事件中所發(fā)生的沖擊結(jié)構(gòu)。進(jìn)行歷史情景壓力測(cè)試的通常方法就是觀察在特定歷史事件發(fā)生時(shí)期,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素在某一天或者某一階段的歷史變化將導(dǎo)致機(jī)構(gòu)目前擁有的投資組合市場(chǎng)價(jià)值的變化。這項(xiàng)技術(shù)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是測(cè)試結(jié)果的可信度高,因?yàn)槭袌?chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)構(gòu)的改變是歷史事實(shí)而不是武斷的假定。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是測(cè)試結(jié)果易于溝通和理解。像這樣的描述―――“如果‘$&&’年亞洲金融危機(jī)重演,我們機(jī)構(gòu)會(huì)損失美元”,讓人很容易理解。運(yùn)用歷史情景的缺點(diǎn)之一是機(jī)構(gòu)可能(有意識(shí)或無意識(shí)的)在構(gòu)建其風(fēng)險(xiǎn)頭寸時(shí)盡力避免歷史事件重演時(shí)遭受損失,而不是避免預(yù)期的未來風(fēng)險(xiǎn)(并非歷史的精確復(fù)制)可能帶來的損失。歷史情景的第二個(gè)缺點(diǎn)是難以將測(cè)試運(yùn)用于該歷史事件發(fā)生時(shí)還不存在的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),或者將測(cè)試應(yīng)用于自從該事件發(fā)生后其行為特性已經(jīng)發(fā)生改變的風(fēng)險(xiǎn)因素。
4.2.2 基于歷史情景分析的信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試
假定情景使用某種可預(yù)知的發(fā)生概率極小的壓力事件所引發(fā)的沖擊結(jié)構(gòu)。由于這樣的壓力事件在最近沒有發(fā)生過,因此必須運(yùn)用歷史經(jīng)驗(yàn)來創(chuàng)造這些假定的情景。在假定情景創(chuàng)造中,機(jī)構(gòu)需要考慮“傳染效應(yīng)”,即假定的壓力事件對(duì)相關(guān)市場(chǎng)沖擊的規(guī)模和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。“傳染效應(yīng)”的估計(jì)一般建立在判斷和歷史經(jīng)驗(yàn)上,而不是市場(chǎng)行為的正式模型。
兩種測(cè)試情景的選擇取決于一系列因素,如歷史事件對(duì)于當(dāng)前投資組合的適用性、機(jī)構(gòu)所擁有的資源,特別是時(shí)間和人力。歷史情景比較容易公式化表達(dá)和讓人理解,且較少涉及人為判斷,但是它可能不能反映出當(dāng)前的政治經(jīng)濟(jì)背景和新開發(fā)的金融工具中所隱藏的金融風(fēng)險(xiǎn)。而假定情景更加與機(jī)構(gòu)獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)特性相匹配,并能夠讓風(fēng)險(xiǎn)管理者避免給予歷史事件比未來風(fēng)險(xiǎn)更多關(guān)注的誤區(qū),但是它需要大量資源投入并涉及相當(dāng)多的人為判斷。基于以上考慮,一些機(jī)構(gòu)邀請(qǐng)資深經(jīng)理、營(yíng)銷人員和經(jīng)濟(jì)學(xué)家等來共同討論假定情景設(shè)置以確保其客觀有效性。
實(shí)踐中,大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)都同時(shí)使用歷史情景和假定情景,如用過去的市場(chǎng)波動(dòng)數(shù)據(jù)作為參考但是又不必然與某一特定歷史危機(jī)事件相聯(lián)系的假定情景。因?yàn)閷?duì)歷史情節(jié)的使用能夠幫助我們校準(zhǔn)價(jià)格變化的幅度和其它難以設(shè)定的參數(shù),例如對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性可能的影響。而且,風(fēng)險(xiǎn)管理者需要在客觀性和可操作性之間尋求平衡,因?yàn)榍榫氨磉_(dá)得越清楚客觀,內(nèi)容可能會(huì)越復(fù)雜和難于理解。無論如何,壓力測(cè)試的使用方法并不是一成不變的,其所使用的情景也在周期性的壓力測(cè)試實(shí)踐中不斷得到修改和完善,結(jié)果,機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)暴露就不斷地被跟蹤記錄。
5 結(jié)語
在次貸危機(jī)危機(jī)等一系列極端事件發(fā)生后,許多大型國(guó)際金融機(jī)構(gòu)都加強(qiáng)了實(shí)施整個(gè)機(jī)構(gòu)范圍壓力測(cè)試的能力。這些異常事件的發(fā)生也強(qiáng)化了機(jī)構(gòu)管理層在風(fēng)險(xiǎn)管理和決策中對(duì)壓力測(cè)試方法的依賴。在一些發(fā)達(dá)國(guó)家的金融機(jī)構(gòu)壓力測(cè)試結(jié)果也已成為年度財(cái)務(wù)報(bào)告中不可或缺的內(nèi)容之一。世界發(fā)達(dá)國(guó)家的監(jiān)管當(dāng)局均要求或鼓勵(lì)所屬銀行遵循巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)的建議規(guī)范進(jìn)行壓力測(cè)試的工作。
巴塞爾委員會(huì)在2000年將“壓力測(cè)試”定義為金融機(jī)構(gòu)度量其金融體系潛在脆弱性的模型，主要用于衡量金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)可能（plausible）但異常（exceptional）損失的能力。我國(guó)銀監(jiān)會(huì)將壓力測(cè)試定義為：壓力測(cè)試是一種以定量分析為主的風(fēng)險(xiǎn)分析方法，通過測(cè)算銀行在遇到假定的小概率事件等極端不利情況下可能發(fā)生的損失，分析這些損失對(duì)銀行盈利能力和資本金帶來的負(fù)面影響，進(jìn)而對(duì)單家銀行、銀行集團(tuán)和銀行體系的脆弱性做出評(píng)估和判斷，并采取必要措施。國(guó)際知名銀行從上個(gè)世紀(jì)90年代開始廣泛進(jìn)行壓力測(cè)試，在、在壓力測(cè)試范圍、情景設(shè)置、壓力測(cè)試實(shí)施等方面積累了許多經(jīng)驗(yàn)。
關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；風(fēng)險(xiǎn)管理；壓力測(cè)試
中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1673-8500（2012）10-0020-02
一、壓力測(cè)試的必要性
（一）內(nèi)在動(dòng)因
從銀行內(nèi)部來講，進(jìn)行壓力測(cè)試一般出于以下目的：評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)模型在假設(shè)前提和環(huán)境因素不同于開發(fā)設(shè)計(jì)時(shí)的可靠性；評(píng)估信貸組合在一般發(fā)生的可能性非常低，但一旦發(fā)生將對(duì)銀行造成重大損失的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)類別的彈性和敏感度；通過壓力測(cè)試將能夠讓銀行知道宏觀經(jīng)濟(jì)等因素是如何影響其業(yè)務(wù)的；評(píng)估經(jīng)濟(jì)資本需求受到的影響（壓力測(cè)試的結(jié)果為銀行管理層提供了一個(gè)有關(guān)銀行持有的經(jīng)濟(jì)資本充足度的指示信息）；通過壓力測(cè)試，銀行還可以識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)集中在哪些地方、了解大客戶違約對(duì)銀行的影響、了解歷史最壞情景再次發(fā)生對(duì)銀行的影響等，從而確保將銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍之內(nèi)，幫助銀行估計(jì)其金融系統(tǒng)是否能承受住重大的經(jīng)濟(jì)打擊。
（二）外在監(jiān)管要求
1.新巴塞爾協(xié)議對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理提出的要求
巴塞爾新資本協(xié)議要求銀行定期實(shí)行壓力測(cè)試。其中包括能識(shí)別各種經(jīng)濟(jì)環(huán)境改變的情景對(duì)銀行的信貸資產(chǎn)組合的不利影響，以及評(píng)估面對(duì)這些情景的應(yīng)變能力。為了促進(jìn)靈活性和提高競(jìng)爭(zhēng)力，銀行應(yīng)根據(jù)壓力測(cè)試的結(jié)果繼續(xù)持有一定的超額資本，即超過最低監(jiān)管要求的那部分資本。根據(jù)新協(xié)議，監(jiān)管當(dāng)局也應(yīng)該把壓力測(cè)試當(dāng)作評(píng)估銀行應(yīng)該持有多少超額資本的一項(xiàng)因素。作為巴塞爾新資本協(xié)議第二大支柱的一部分，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該與銀行管理層討論壓力測(cè)試的結(jié)果，以確保銀行認(rèn)真考慮經(jīng)濟(jì)周期內(nèi)動(dòng)態(tài)資本管理的需要。
2.中國(guó)銀監(jiān)會(huì)壓力測(cè)試的監(jiān)管要求
《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》對(duì)銀行壓力測(cè)試的內(nèi)容和情景設(shè)定做了如下要求。壓力測(cè)試通常包括銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等方面內(nèi)容，在壓力測(cè)試中，商業(yè)銀行應(yīng)考慮不同風(fēng)險(xiǎn)之間的相互作用和共同影響。
針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)可以采取的壓力情景包括但不局限于以下內(nèi)容：國(guó)內(nèi)及國(guó)際主要經(jīng)濟(jì)體宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退；房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)較大幅度向下波動(dòng)；貸款質(zhì)量惡化；授信較為集中的企業(yè)和同業(yè)交易對(duì)手出現(xiàn)支付困難；其他對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)帶來重大影響的情況。針對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的壓力測(cè)試情景包括但不局限于以下內(nèi)容：市場(chǎng)上資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)不利變動(dòng)；主要貨幣匯率出現(xiàn)大的變化；利率重新定價(jià)缺口突然加大；基準(zhǔn)利率出現(xiàn)不利于銀行的情況；收益率曲線出現(xiàn)不利于銀行的移動(dòng)以及附帶期權(quán)工具的資產(chǎn)負(fù)債其期權(quán)集中行使可能為銀行帶來損失等。
二、壓力測(cè)試的實(shí)施步驟
（一）確認(rèn)資料的完整性、正確性及實(shí)時(shí)性
國(guó)內(nèi)許多銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較為薄弱，大量歷史數(shù)據(jù)缺失，在實(shí)施壓力測(cè)試前，銀行必須確定其相關(guān)資料的正確性，以保證壓力測(cè)試建立在正確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上；此外衡量各風(fēng)險(xiǎn)因子的市場(chǎng)資料（如利率、匯率）及其它風(fēng)險(xiǎn)性資料（如轉(zhuǎn)換矩陣）的驗(yàn)證工作亦十分重要。
（二）組合分析和環(huán)境分析，建立情景事件
壓力測(cè)試是屬于風(fēng)險(xiǎn)管理的一種方法，壓力測(cè)試必須與銀行信用資產(chǎn)組合的具體特征相結(jié)合，因此首先應(yīng)確認(rèn)將要進(jìn)行壓力測(cè)試的資產(chǎn)組合。在資產(chǎn)組合確定后，可觀察市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等變化，以確定潛在的壓力事件，金融機(jī)構(gòu)可借助內(nèi)部或外部專家顧問咨詢，建立合適的壓力情景，由于真實(shí)的壓力情景是未知的，因此盡可能地多建立幾個(gè)壓力情景進(jìn)行分析。
（三）定義風(fēng)險(xiǎn)因子
壓力情境確定以后，需要將其轉(zhuǎn)化為債務(wù)人或組合模型計(jì)算PD或信用VaR所使用的風(fēng)險(xiǎn)因子的變化。金融機(jī)構(gòu)常見的信用風(fēng)險(xiǎn)因子包括：（1）交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)：包含違約機(jī)率（PD）、違約損失率（LGD）及違約暴露金額（EAD）三個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)因子；（2）總體經(jīng)濟(jì)因素：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、失業(yè)率或物價(jià)指數(shù)等會(huì)對(duì)資產(chǎn)組合有影響的總體經(jīng)濟(jì)變量皆可視為風(fēng)險(xiǎn)因子，其它與行業(yè)、地區(qū)有關(guān)的各項(xiàng)政治或經(jīng)濟(jì)因素亦可視為風(fēng)險(xiǎn)因子；（3）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子：金融機(jī)構(gòu)持有債券或證券等金融商品同時(shí)面臨了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及信用風(fēng)險(xiǎn)，需同時(shí)將此兩類風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行衡量；（4）其它類型風(fēng)險(xiǎn)因子：在風(fēng)險(xiǎn)模型中經(jīng)常會(huì)使用到與資產(chǎn)組合相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)作為基礎(chǔ)，如轉(zhuǎn)換矩陣，在進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，亦可將此視為風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行試算。
（四）執(zhí)行壓力測(cè)試
在銀行管理實(shí)踐中，確定使用哪一種壓力測(cè)試必須根據(jù)所測(cè)試的銀行資產(chǎn)組合的特點(diǎn)以鑒別組合面臨的不同類型的風(fēng)險(xiǎn)，來確定壓力測(cè)試的種類。風(fēng)險(xiǎn)管理者需要在客觀性和可操作性之間尋求平衡。并不是測(cè)試技術(shù)越復(fù)雜越好，也不能僅僅根據(jù)測(cè)試技術(shù)的可操作性來選擇壓力測(cè)試方法。進(jìn)行壓力測(cè)試大致可選擇以下方式進(jìn)行：
1.敏感度分析
此方法是利用某一特定風(fēng)險(xiǎn)因子或一組風(fēng)險(xiǎn)因子，將風(fēng)險(xiǎn)因子依風(fēng)險(xiǎn)管理人員所認(rèn)定的極端變動(dòng)的范圍中逐漸變動(dòng)，以分析其對(duì)于資產(chǎn)組合的影響效果。這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)在于易于了解風(fēng)險(xiǎn)因子在可能的極端變動(dòng)中，每一變動(dòng)對(duì)于資產(chǎn)組合之總影響效果及邊際效果，缺點(diǎn)則是風(fēng)險(xiǎn)管理人員對(duì)于每一逐漸變動(dòng)所取的幅度及范圍必須十分恰當(dāng)，否則將會(huì)影響分析的結(jié)果與判斷。
2.情境分析
此方法利用一組風(fēng)險(xiǎn)因子定義為某種情境，分析在個(gè)別情境下的壓力損失，因此此類方法稱為情境分析。情景分析中按照情景構(gòu)造的方法來細(xì)分：歷史情境分析、假設(shè)性情境分析和最糟情景分析。
歷史情境分析：利用某一種過去市場(chǎng)曾經(jīng)發(fā)生的劇烈變動(dòng)，評(píng)估其對(duì)現(xiàn)在的資產(chǎn)組合會(huì)產(chǎn)生什么影響效果。此方法的優(yōu)點(diǎn)是具有客觀性，利用歷史事件及其實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)因子波動(dòng)情形，在建立結(jié)構(gòu)化的風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算上較有說服力；此外，管理者在設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額時(shí)，可依歷史事件的意義來進(jìn)行評(píng)估，使決策更具說服力。但此方法的缺點(diǎn)在于現(xiàn)今金融市場(chǎng)變動(dòng)非常快速，許多金融商品不斷的創(chuàng)新，因此歷史事件便無法涵蓋此類商品。
假設(shè)性情境分析：以歷史情境分析進(jìn)行壓力測(cè)試有其限制，參考?xì)v史事件并另建立對(duì)于每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子可能產(chǎn)生的極端事件，將使得壓力測(cè)試更具完整性，這就是假設(shè)性的情境分析。此類分析方法銀行可自行設(shè)計(jì)可能之各種價(jià)格、波動(dòng)及相關(guān)系數(shù)等的情境，但也因此有許多假設(shè)性或主觀模型的設(shè)定，這些計(jì)算的設(shè)定主要來自經(jīng)驗(yàn)及主觀。
最糟情境分析：此方法依資產(chǎn)組合特性，估計(jì)可能最糟情境下的最大損失估計(jì)。最糟情境分析依據(jù)“資產(chǎn)組合在特定的持續(xù)期間下，有可能出現(xiàn)最壞的情況是什么？”，組合在一定時(shí)間內(nèi)，各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子最不利情形，構(gòu)造壓力情景，計(jì)算該情景下的資產(chǎn)組合價(jià)值，評(píng)估某一特定時(shí)間內(nèi)，最糟情景發(fā)生時(shí)，資產(chǎn)組合的價(jià)值變動(dòng)。這種情景的設(shè)定忽略各風(fēng)險(xiǎn)因子間的相關(guān)性，有可能得到的壓力情景不具有具體的經(jīng)濟(jì)含義，發(fā)生的可能性極低甚至不可能。
（五）依壓力情境評(píng)估資產(chǎn)組合
在決定壓力情境及風(fēng)險(xiǎn)因子后，接著需要確定各風(fēng)險(xiǎn)因子的變動(dòng)大小，以便進(jìn)行壓力測(cè)試。這部分可直接利用歷史資料來進(jìn)行估算；若使用假設(shè)性情境分析，則須特別注意到各風(fēng)險(xiǎn)因子間的相關(guān)性，Kupiec（1998）利用條件概率的方法來處理此類問題。
有了影響資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)因子及其變動(dòng)大小后，便可依此資料重新對(duì)資產(chǎn)組合進(jìn)行價(jià)值計(jì)算，計(jì)算出各種不同情境下資產(chǎn)的價(jià)值，再與資產(chǎn)組合原先價(jià)值比較，便可得出當(dāng)目前資產(chǎn)組合面臨此類壓力情境下，無法立刻調(diào)整資產(chǎn)組合所會(huì)發(fā)生的最大損失。
（六）結(jié)果報(bào)告與措施
當(dāng)壓力情景構(gòu)建好，并對(duì)資產(chǎn)組合進(jìn)行重新評(píng)估后，風(fēng)險(xiǎn)管理人員應(yīng)該向風(fēng)險(xiǎn)管理層提交一個(gè)報(bào)告，報(bào)告的內(nèi)容包括每個(gè)壓力情景的細(xì)節(jié)和對(duì)應(yīng)的可能損失，以方便管理層的理解，采取相應(yīng)的對(duì)策。
另外，壓力測(cè)試的結(jié)果應(yīng)該定期更新，一方面，銀行的資產(chǎn)組合會(huì)隨時(shí)間變化；另一方面，宏觀調(diào)控政策和環(huán)境的變化也會(huì)使已有的壓力測(cè)試結(jié)果的假設(shè)失效。因此，需要根據(jù)新的情況，重新進(jìn)行新的壓力測(cè)試。
三、簡(jiǎn)短的結(jié)論
發(fā)達(dá)國(guó)家商業(yè)銀行大多擁有一個(gè)良好的壓力測(cè)試程序，定期實(shí)行壓力測(cè)試，以識(shí)別各種經(jīng)濟(jì)環(huán)境改變的情景對(duì)銀行信貸資產(chǎn)組合的不利影響。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也要求銀行進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的壓力測(cè)試，作為評(píng)估整個(gè)金融機(jī)構(gòu)脆弱性的工具。我國(guó)商業(yè)銀行在壓力測(cè)試的運(yùn)用方面還處于起步階段，應(yīng)積極學(xué)習(xí)國(guó)外同業(yè)的成熟經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合自身的特點(diǎn)，借助壓力測(cè)試技術(shù)構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，盡快實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)代商業(yè)銀行接軌。重點(diǎn)開發(fā)不同的壓力測(cè)試方法和模型，構(gòu)建良好的壓力測(cè)試程序，設(shè)計(jì)出合理的、滿足銀行需求和監(jiān)管要求的壓力情景，與同業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享與合作開發(fā)，以達(dá)到少走彎路、發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)的目的。
參考文獻(xiàn)：
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近日,美國(guó)財(cái)政部推出的新一輪救市計(jì)劃中,將壓力測(cè)試提升到了一個(gè)全新的高度。該計(jì)劃的主要內(nèi)容是根據(jù)壓力測(cè)試結(jié)果,決定對(duì)各大型銀行的注資方案。美國(guó)此次救市之舉,給中國(guó)銀行業(yè)從本次金融危機(jī)中帶來一份值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn):搭建全面壓力測(cè)試體系,或成為國(guó)內(nèi)銀行業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。
第二輪救市的創(chuàng)新
為拯救本次金融危機(jī)中風(fēng)雨飄搖的美國(guó)金融體系,兩屆美國(guó)政府均堅(jiān)定地出臺(tái)了救市計(jì)劃。然而,首輪救市計(jì)劃的效果并不理想,未能充分考慮金融危機(jī)進(jìn)一步惡化,以及宏觀經(jīng)濟(jì)下行對(duì)銀行資產(chǎn)質(zhì)量持續(xù)惡化的影響,以致注入金融體系的資本迅速損耗,進(jìn)一步打擊了投資者的信心。
有鑒于此,2009年2月,奧巴馬政府提出了以資本援助方案(The Capital Assistance Program, CAP)為核心內(nèi)容的第二次金融救援計(jì)劃。按照該計(jì)劃,美國(guó)風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)在1000億美元以上的19家主要銀行均將接受壓力測(cè)試,美國(guó)政府將依據(jù)測(cè)試結(jié)果決定其援助方案。
本輪資本援助計(jì)劃中的壓力測(cè)試方案,由美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)、聯(lián)邦儲(chǔ)蓄保險(xiǎn)公司、美國(guó)貨幣監(jiān)理署和儲(chǔ)蓄機(jī)構(gòu)監(jiān)管局統(tǒng)一制定,并由上述監(jiān)管當(dāng)局與19家銀行聯(lián)合開展測(cè)試。該方案設(shè)計(jì)了兩套假設(shè)情景:一是按照對(duì)經(jīng)濟(jì)普遍預(yù)期的基準(zhǔn)線(baseline)假設(shè)情景――美國(guó)經(jīng)濟(jì)今年萎縮2%,失業(yè)率為8.4%,Case-Shiller住房?jī)r(jià)格指數(shù)下跌14%,明年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)2.1%,失業(yè)率為8.8%;二是按照經(jīng)濟(jì)較嚴(yán)重衰退的逆境(more adverse)假設(shè)情景――美國(guó)經(jīng)濟(jì)今年萎縮3.3%,失業(yè)率為8.9%,Case-Shiller住房?jī)r(jià)格指數(shù)下跌22%,明年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.5%,失業(yè)率為10.3%。
通過該方案的壓力測(cè)試,美國(guó)財(cái)政部可對(duì)各大銀行在上述兩種不同程度經(jīng)濟(jì)衰退情景下的資本需求作出評(píng)估,并借以判斷哪些銀行適于首先求助于私人資本,哪些銀行因無法從私人渠道籌措到資金,而需要政府提供“暫時(shí)性資金緩沖”。
在救援計(jì)劃中引入壓力測(cè)試,是本輪計(jì)劃的一大創(chuàng)新。本輪資本援助計(jì)劃中,以基于宏觀經(jīng)濟(jì)繼續(xù)下滑為假設(shè)情景,對(duì)銀行資本的未來需求進(jìn)行壓力測(cè)試,采用了壓力測(cè)試的前瞻性理念,是通過壓力測(cè)試加強(qiáng)金融體系極值風(fēng)險(xiǎn)管理能力的有益探索和重大推進(jìn)。通過在這次金融危機(jī)中的應(yīng)用,壓力測(cè)試工具被提升到了一個(gè)全新的高度。
何為壓力測(cè)試
對(duì)于國(guó)內(nèi)不少銀行業(yè)人士來說,壓力測(cè)試還是一個(gè)新名詞。通過考察工程領(lǐng)域的例子,有助于理解壓力測(cè)試的概念。橋梁設(shè)計(jì)領(lǐng)域中,經(jīng)常使用壓力測(cè)試來判定,超過荷載多大程度以后,橋梁會(huì)倒塌,進(jìn)而分析橋梁結(jié)構(gòu)中導(dǎo)致倒塌的薄弱環(huán)節(jié)在哪里。
在金融領(lǐng)域,壓力測(cè)試指的是分析、評(píng)估金融體系或者金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)組合在比較極端的宏觀經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)波動(dòng)等情況下所受的影響,并根據(jù)測(cè)試結(jié)果采取應(yīng)對(duì)措施的過程。
一般來說,金融領(lǐng)域的壓力測(cè)試包含以下幾大步驟:(1)確定測(cè)試對(duì)象,即進(jìn)行壓力測(cè)試的機(jī)構(gòu)和資產(chǎn)/負(fù)債組合,比如某銀行的房地產(chǎn)開發(fā)貸款;(2)識(shí)別影響該組合的主要風(fēng)險(xiǎn)因子,比如房?jī)r(jià);(3)設(shè)計(jì)壓力情景,比如房?jī)r(jià)下跌的幅度;(4)通過定量分析和定性判斷,計(jì)算壓力情景下測(cè)試對(duì)象相關(guān)指標(biāo)的變動(dòng)結(jié)果;(5)根據(jù)上述結(jié)果,判定組合/體系中的弱點(diǎn)環(huán)節(jié),并有針對(duì)性地制定相應(yīng)政策響應(yīng)和反饋,如可針對(duì)某類可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),制定應(yīng)急預(yù)案。
首先,壓力測(cè)試是金融穩(wěn)定性評(píng)估的重要工具。在總結(jié)1998年亞洲金融危機(jī)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的基礎(chǔ)上,國(guó)際貨幣基金組織(IMF)和世界銀行于1999年5月聯(lián)合推出了“金融部門評(píng)估計(jì)劃”(Financial Sector Assessment Program,簡(jiǎn)稱FSAP),通過壓力測(cè)試、金融穩(wěn)健指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則評(píng)估三個(gè)分析工具,對(duì)成員國(guó)和其他經(jīng)濟(jì)體的金融體系進(jìn)行全面評(píng)估和監(jiān)測(cè),其中最為核心的工具即為壓力測(cè)試。目前,FSAP已成為被廣泛接受的金融穩(wěn)定評(píng)估框架,它也成為國(guó)際貨幣基金組織加強(qiáng)對(duì)成員國(guó)監(jiān)督的重要手段。中國(guó)也在積極推進(jìn)相關(guān)工作。2008年初,總理接見IMF總裁卡恩時(shí),表達(dá)了中國(guó)加入FSAP的意愿。
其次,壓力測(cè)試在監(jiān)管機(jī)構(gòu)評(píng)估監(jiān)管資本中有著重要的應(yīng)用。在2004年的《巴塞爾新資本協(xié)議》中,巴塞爾委員會(huì)對(duì)商業(yè)銀行開展壓力測(cè)試作出了相關(guān)規(guī)定。新資本協(xié)議的第一支柱要求商業(yè)銀行必須對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)進(jìn)行壓力測(cè)試,第二支柱要求商業(yè)銀行進(jìn)行內(nèi)部資本充足評(píng)估程序(ICAAP)時(shí),要進(jìn)行前瞻性的壓力測(cè)試,以識(shí)別可能對(duì)銀行產(chǎn)生不利影響的事件或變化出現(xiàn)時(shí)需銀行進(jìn)一步增加的資本,銀行和監(jiān)管當(dāng)局利用壓力測(cè)試結(jié)果,分析、確保銀行持有一定量超額資本。《巴塞爾新資本協(xié)議》中對(duì)壓力測(cè)試的規(guī)定,代表了監(jiān)管機(jī)構(gòu)使用壓力測(cè)試工具評(píng)估監(jiān)管資本要求,來促進(jìn)銀行審慎經(jīng)營(yíng)的觀點(diǎn)和態(tài)度。
再次,壓力測(cè)試已成為銀行評(píng)估業(yè)務(wù)、資產(chǎn)組合在極值風(fēng)險(xiǎn)下表現(xiàn)的重要工具。銀行業(yè)最早將壓力測(cè)試用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域,用于分析投資組合在極端市場(chǎng)情況(如市場(chǎng)出現(xiàn)巨幅下跌)下可能面臨的損失。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)是在一定置信度(如99%)下管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有效工具,但在識(shí)別和計(jì)量置信度之外的分布于“尾部”的風(fēng)險(xiǎn)時(shí),就需要使用壓力測(cè)試工具。壓力測(cè)試和日常風(fēng)險(xiǎn)管理工具之間具有互補(bǔ)性。近年來,銀行業(yè)逐步將壓力測(cè)試應(yīng)用到分析極端條件下的信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)以及操作風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域。
金融危機(jī)的教訓(xùn)
近日,高盛公司首席執(zhí)行官勞爾德?貝蘭克梵專門在英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》上撰文,在總結(jié)本次金融危機(jī)的七大教訓(xùn)時(shí)提出,針對(duì)當(dāng)前金融危機(jī)中各金融機(jī)構(gòu)的糟糕表現(xiàn),金融行業(yè)應(yīng)當(dāng)開展更多的情景模擬分析和壓力測(cè)試。
按照我們的理解,壓力測(cè)試的應(yīng)用分成三個(gè)層次。首先,壓力測(cè)試是管理工具。與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值、評(píng)級(jí)模型等日常風(fēng)險(xiǎn)管理工具不同,壓力測(cè)試是分析、管理極值風(fēng)險(xiǎn)的一種工具。進(jìn)一步,壓力測(cè)試是一種管理理念,一種思維方式。任何金融機(jī)構(gòu)都是在一定社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中運(yùn)作的,當(dāng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境出現(xiàn)極端情況時(shí),金融機(jī)構(gòu)會(huì)如何表現(xiàn)?壓力測(cè)試給銀行家們提供了一種條件假設(shè)的思維模式。
更深一層,金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建全面壓力測(cè)試體系,以積極管理極值風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)全面的壓力測(cè)試體系,不僅包含壓力測(cè)試的各類計(jì)量工具,同時(shí)也應(yīng)包含一整套應(yīng)對(duì)極值風(fēng)險(xiǎn)的政策、制度、流程和預(yù)案,并須將壓力測(cè)試的理念深植于每位組織成員以及日常經(jīng)營(yíng)管理流程中。該體系與常態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理體系相輔相成,共同搭建全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系。
回顧本輪金融危機(jī),盡管很多機(jī)構(gòu)在部分領(lǐng)域采用了壓力測(cè)試工具,來評(píng)估部分業(yè)務(wù)的極值風(fēng)險(xiǎn),但并未將壓力測(cè)試所代表的極值風(fēng)險(xiǎn)管理理念納入整個(gè)組織中,也未將極端情況可能造成的危害的評(píng)估、決策、反饋機(jī)制納入業(yè)務(wù)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)中。國(guó)際金融組織、監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及銀行業(yè)均開始對(duì)現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理、壓力測(cè)試和監(jiān)管體系進(jìn)行重新審視。
2009年1月,巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)公布了《穩(wěn)健的壓力測(cè)試實(shí)踐和監(jiān)管原則》征求意見稿。該文件是巴塞爾委員會(huì)首次的專門的壓力測(cè)試監(jiān)管文件,系統(tǒng)、全面地闡述了對(duì)銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的壓力測(cè)試要求。文件要求銀行開展覆蓋全行范圍內(nèi)各類風(fēng)險(xiǎn)和各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的壓力測(cè)試,提供一個(gè)全行全面風(fēng)險(xiǎn)的整體法人的情況,以便促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制,彌補(bǔ)其他風(fēng)險(xiǎn)管理工具的不足。文件認(rèn)為,壓力測(cè)試應(yīng)成為銀行治理結(jié)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)文化的有機(jī)組成部分,壓力測(cè)試相關(guān)分析結(jié)果需要應(yīng)用于管理層決策,包括董事會(huì)和高管層作出的戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)決策,文件特別強(qiáng)調(diào)董事會(huì)和高管層參與對(duì)壓力測(cè)試的有效實(shí)施至關(guān)重要。
如果新資本協(xié)議的壓力測(cè)試監(jiān)管文件在2004年就開始實(shí)施,如果銀行家們通過壓力測(cè)試,提前看到了房?jī)r(jià)大跌的壓力情景下的可怕景象,也許此次金融危機(jī)不會(huì)來得那么快、那么深,甚至可能在一定程度上得以避免。
他山之石
在本輪危機(jī)中,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)損失較少。但幸運(yùn)不等于高明,與國(guó)外“落水”的同業(yè)相比,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)管理和壓力測(cè)試水平依然是落后的。從把壓力測(cè)試作為風(fēng)險(xiǎn)管理工具、壓力測(cè)試?yán)砟畹臐B透、構(gòu)建全面壓力測(cè)試體系三個(gè)層次看,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)大部分還開始于第一層次,還處在將壓力測(cè)試作為風(fēng)險(xiǎn)管理工具進(jìn)行研究探索的階段,僅有建行、工行等少數(shù)大型商業(yè)銀行較為全面地開展了各種資產(chǎn)組合的壓力測(cè)試,并開始著手構(gòu)建全面壓力測(cè)試體系。例如,建設(shè)銀行從2005年開始,開展涵蓋全行信貸資產(chǎn)的宏觀壓力測(cè)試,2007年-2008年又專門開展了房地產(chǎn)市場(chǎng)下滑、國(guó)際金融危機(jī)以及宏觀經(jīng)濟(jì)下滑等極端情景的壓力測(cè)試,制定了壓力測(cè)試管理辦法,搭建了全面壓力測(cè)試體系的初步的制度框架。
與此同時(shí),中國(guó)銀監(jiān)會(huì)也在大力推動(dòng)壓力測(cè)試在銀行業(yè)的應(yīng)用。2007年12月,銀監(jiān)會(huì)正式了《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》,要求商業(yè)銀行根據(jù)各行業(yè)務(wù)發(fā)展情況和風(fēng)險(xiǎn)管理水平,制定各行的壓力測(cè)試方案,從而在監(jiān)管層面,首次對(duì)商業(yè)銀行全面、系統(tǒng)地提出了壓力測(cè)試的要求,在制度上保障、規(guī)范了商業(yè)銀行壓力測(cè)試體系的開展與運(yùn)作。此后,銀監(jiān)會(huì)通過組織商業(yè)銀行開展有針對(duì)性的壓力測(cè)試項(xiàng)目、國(guó)際金融組織專家技術(shù)援助項(xiàng)目等多方面工作,將中國(guó)銀行業(yè)對(duì)壓力測(cè)試的研究和應(yīng)用整體往前推進(jìn)了一大步,對(duì)完善商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理體系起到了積極的作用。
此次金融危機(jī)給國(guó)內(nèi)銀行業(yè)提供了難得的極值風(fēng)險(xiǎn)案例,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)應(yīng)當(dāng)以此為契機(jī),及時(shí)研究總結(jié)國(guó)內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)管理體系的不足,及時(shí)制定相應(yīng)的壓力測(cè)試管理政策和制度,組建壓力測(cè)試人才團(tuán)隊(duì),搭建與之配套的基礎(chǔ)設(shè)施(包括數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、系統(tǒng)基礎(chǔ)、計(jì)量工具基礎(chǔ)),構(gòu)建全面壓力測(cè)試體系,從而為積極管理極值風(fēng)險(xiǎn)、打造中國(guó)銀行業(yè)百年老店奠定基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞： 外幣貸款； 風(fēng)險(xiǎn)管理； 情景分析； 壓力測(cè)試； 敏感性分析； 在險(xiǎn)價(jià)值
在今后較長(zhǎng)一段時(shí)期，我國(guó)企業(yè)將面臨外幣貸款中的匯率風(fēng)險(xiǎn)。通過借鑒國(guó)外企業(yè)外債風(fēng)險(xiǎn)管理中科學(xué)而完整的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，結(jié)合我國(guó)外匯管理體制以及企業(yè)的實(shí)際狀況，建立健全外幣貸款風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要的應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
一、研究背景
改革開放有三十年，根據(jù)積極、合理、有效的利用外資的方針政策，截至2006年底，我國(guó)累計(jì)實(shí)際使用外資金額6854億美元。
我國(guó)外債主要是外國(guó)政府和國(guó)際金融組織提供的貸款。這部分資金具有貸款期限長(zhǎng)、貸款利率低等優(yōu)點(diǎn)，深受企業(yè)的歡迎。在實(shí)際運(yùn)作中，該部分外債真正承貸及還貸的主體是國(guó)內(nèi)企業(yè)。一旦企業(yè)出現(xiàn)償債能力的問題，將不可避免地將其轉(zhuǎn)嫁給國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)和國(guó)家財(cái)政，從而影響國(guó)家總體外債安全。
如北京奧林匹克飯店、中德合資武漢長(zhǎng)江啤酒有限公司等均是因本幣大幅貶值造成企業(yè)無力償還債務(wù)而倒閉的。總體而言，目前我國(guó)大多數(shù)企業(yè)對(duì)外幣貸款的風(fēng)險(xiǎn)管理認(rèn)識(shí)程度不夠，對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避意識(shí)淡薄，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理體系極不成熟，急切需要外債風(fēng)險(xiǎn)管理方面的理論指導(dǎo)與實(shí)務(wù)方面的經(jīng)驗(yàn)。
二、現(xiàn)狀考察
外債風(fēng)險(xiǎn)不僅從宏觀上影響一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和信用，而且從微觀上影響一個(gè)企業(yè)的生存與發(fā)展。
目前，我國(guó)外幣貸款使用企業(yè)已經(jīng)開始關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)管理問題，并著手使用一些基本的衍生工具來管理外匯貸款風(fēng)險(xiǎn)。然而在實(shí)際中還存在各種各樣的問題。
例如，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)淡薄，“重籌資，輕還貸”和“圈錢”思想盛行；國(guó)有企業(yè)體制性缺陷造成管理者缺少長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃或者具體操作的隨意性；缺乏風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，不能準(zhǔn)確把握匯率和利率市場(chǎng)變動(dòng)情況、熟知各種金融工具應(yīng)用的專業(yè)人才；缺乏合理的外債風(fēng)險(xiǎn)管理激勵(lì)約束機(jī)制和相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具等等。
自2005年7月21日起，我國(guó)金融系統(tǒng)開始實(shí)行以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)、有管理的浮動(dòng)匯率制度。人民幣匯率不再盯住單一美元，形成更富彈性的人民幣匯率機(jī)制。人民幣匯率改革一年后，人民幣兌換美元的匯率從8.27元人民幣/美元上漲至接近8元人民幣/美元，年變動(dòng)幅度達(dá)到3.3%。
由于人民幣兌換美元、歐元及日元等主要貨幣每年都發(fā)生較大幅度的變化，匯率風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為我國(guó)企業(yè)外幣貸款過程中值得高度重視的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)來源。
三、匯率風(fēng)險(xiǎn)
匯率風(fēng)險(xiǎn)主要是指由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)收入貨幣與外債債務(wù)償還支出貨幣的幣種不匹配，在外債債務(wù)未清償前，因匯率變動(dòng)而產(chǎn)生償債成本增加的風(fēng)險(xiǎn)。主要表現(xiàn)為收入貨幣貶值或支出貨幣升值導(dǎo)致借用外債單位的償債成本上升。
目前我國(guó)企業(yè)外債匯率風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在兩方面：
其一，匯率制度改革后人民幣匯率市場(chǎng)化使得人民幣匯率的波幅趨大趨頻，整體匯率風(fēng)險(xiǎn)增加。人民幣匯率制度改革直接后果就是較大幅度的升值。至2008年1月3日，人民幣匯率已經(jīng)達(dá)到7.27元人民幣兌1美元，升值幅度達(dá)到12%。
同時(shí)，市場(chǎng)化后的人民幣匯率更容易受到國(guó)際、國(guó)內(nèi)多方面因素的影響，波動(dòng)的頻率、幅度將進(jìn)一步擴(kuò)大，不確定性進(jìn)一步增加，從而使外債債務(wù)的整體匯率風(fēng)險(xiǎn)有所加大。
其二，日元和歐元債務(wù)潛在風(fēng)險(xiǎn)大。日元和歐元一直是匯率波動(dòng)較頻，波幅較大的幣種，歐元從2002年至2006年7月，兌換美元波幅達(dá)到60%以上。如果持有這兩種貨幣債務(wù)的單位而不對(duì)其日元和歐元債務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，未來發(fā)生損失的可能性很大，并有可能超出債務(wù)單位所能承受范圍，導(dǎo)致償債危機(jī)，嚴(yán)重的將可能影響到企業(yè)的生存。
相對(duì)于固定匯率制度而言，浮動(dòng)匯率制度下匯率的波動(dòng)幅度要大得多，因此對(duì)外幣貸款企業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)也增加了許多。而目前外匯市場(chǎng)匯率波動(dòng)的特點(diǎn)是匯率走向更加無序化，影響匯率變動(dòng)的短期因素更加令人難以捉摸，凸顯匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的日益重要。
匯率風(fēng)險(xiǎn)一般包括本幣、外幣和時(shí)間三個(gè)因素。在企業(yè)償還外幣貸款過程中，均需要以本幣兌換成所需償還的外幣，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行本息的償還。在這個(gè)確定的時(shí)間范圍內(nèi)，本幣與外幣的兌換比例可能發(fā)生變化，從而發(fā)生匯率風(fēng)險(xiǎn)。
外幣貸款的時(shí)間結(jié)構(gòu)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的大小具有直接影響。時(shí)間越長(zhǎng)，則在此期間匯率波動(dòng)的可能性就越大，匯率風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)就越小；時(shí)間越短，在此期間內(nèi)匯率波動(dòng)的可能性就越小，匯率風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)就越小。我國(guó)企業(yè)在外幣貸款償還過程中，由于產(chǎn)生收益的是人民幣，而需要償還的貸款都為日元、美元、歐元等外幣，因此，這是一種典型的“貨幣錯(cuò)配現(xiàn)象”，收益與債務(wù)的不匹配給外匯貸款債務(wù)人平添了一層匯率風(fēng)險(xiǎn)。
根據(jù)外匯風(fēng)險(xiǎn)的作用對(duì)象及表現(xiàn)形式，通常將匯率風(fēng)險(xiǎn)分為交易風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、折算風(fēng)險(xiǎn)及國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)。
將匯率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，有利于確定風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)采用的最有效的方法。
對(duì)使用外幣貸款的企業(yè)而言，其還債過程中所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)是具有雙面性的。由于匯率未來變動(dòng)的方向、時(shí)間以及規(guī)模的不確定性，匯率的波動(dòng)既可能減小企業(yè)的償債成本，也可能增加企業(yè)的償債成本，使企業(yè)遭受損失。如果匯率的波動(dòng)方向是不利的，企業(yè)的收入貨幣本幣相對(duì)于所借外幣貶值，則企業(yè)的外幣借款成本上升，企業(yè)遭遇損失。反之，如果匯率的波動(dòng)方向是有利的，企業(yè)的收入貨幣本幣相對(duì)于所借外幣升值，則企業(yè)的外幣借款成本下降，企業(yè)獲利。
四、風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
準(zhǔn)確度量外債項(xiàng)目所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)管理層進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策的必要前提。企業(yè)在進(jìn)行外匯債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量時(shí)可采用情景分析、壓力測(cè)試、敏感性分析和在險(xiǎn)價(jià)值四種常用的方法。通過該四種計(jì)量方式計(jì)算，一般可以滿足企業(yè)財(cái)務(wù)從不同角度和側(cè)重對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)和分析。
（一）情景分析
情景分析是當(dāng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控人員預(yù)測(cè)會(huì)發(fā)生影響市場(chǎng)的重大事件時(shí)，就多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素建立較為全面的模擬環(huán)境，應(yīng)用于當(dāng)前的頭寸，以測(cè)算可能發(fā)生的盈虧的一種風(fēng)險(xiǎn)管理手段。在外債風(fēng)險(xiǎn)管理中，企業(yè)根據(jù)專業(yè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)匯率和利率走勢(shì)的分析判斷，分析企業(yè)外債風(fēng)險(xiǎn)。
情景分析為管理層更好地應(yīng)付市場(chǎng)變化提供了有利的信息，是一種策略分析技術(shù)，可用來評(píng)估在發(fā)生各種不同事件的情形下，對(duì)企業(yè)外債的影響。
進(jìn)行情景分析的關(guān)鍵首先在于對(duì)情景的合理設(shè)定；其次是對(duì)設(shè)定情景進(jìn)行深入細(xì)致的分析以及由此對(duì)事態(tài)在給定時(shí)間內(nèi)可能發(fā)展的嚴(yán)重程度和投資組合因此而可能遭受的損失進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)；最后得出情景分析報(bào)告。
情景分析方法簡(jiǎn)單、直觀，但存在對(duì)匯率和利率走勢(shì)分析主觀判斷的成分較大的問題。
【關(guān)鍵詞】壓力測(cè)試;風(fēng)險(xiǎn)管理;銀行業(yè)監(jiān)管
全球金融危機(jī)以來,壓力測(cè)試得到各國(guó)監(jiān)管部門和銀行業(yè)的高度重視,并得到廣泛的應(yīng)用。2009年美國(guó)金融監(jiān)管部門對(duì)資產(chǎn)超過1000億美元的19家銀行進(jìn)行了壓力測(cè)試,2010年歐盟銀行監(jiān)管部門對(duì)歐洲22家銀行進(jìn)行了壓力測(cè)試。中國(guó)銀監(jiān)會(huì)近年來也組織各商業(yè)銀行開展了多次壓力測(cè)試。尤其是近期針對(duì)房地產(chǎn)的壓力測(cè)試,受到業(yè)界乃至媒體、社會(huì)公眾的廣泛關(guān)注。
1.壓力測(cè)試概述
20世紀(jì)90年代以來,由于壓力測(cè)試以其估計(jì)非正常市場(chǎng)條件下經(jīng)濟(jì)損失的優(yōu)勢(shì)被國(guó)際銀行及金融機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用,成為風(fēng)險(xiǎn)管理的重要方法之一。1995年國(guó)際證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)組織(IOSCO)對(duì)“壓力測(cè)試”做出了明確定義,即壓力測(cè)試是“假設(shè)市場(chǎng)在最不利的情形時(shí),分析其對(duì)資產(chǎn)組合的影響效果”。按照銀監(jiān)會(huì)《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》,壓力測(cè)試作為一種以定量分析為主的風(fēng)險(xiǎn)分析方法,通過測(cè)算銀行在遇到假定的小概率事件等極端不利情況下可能發(fā)生的損失,分析這些損失對(duì)銀行盈利能力和資本金帶來的負(fù)面影響,進(jìn)而對(duì)單家銀行、銀行集團(tuán)和銀行體系的脆弱性做出評(píng)估和判斷,并采取必要措施。從巴塞爾協(xié)議角度看,壓力測(cè)試是巴塞爾協(xié)議II中與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型VAR(99%,X)對(duì)應(yīng)的概念,即對(duì)于置信度99%以外突發(fā)事件的測(cè)試。
從具體操作過程上看,壓力測(cè)試通過選擇風(fēng)險(xiǎn)因子,設(shè)計(jì)壓力情景,構(gòu)建一些數(shù)量分析模型確定假設(shè)條件和測(cè)試程序,測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合價(jià)值在最壞情境下可能遭受的最大損失及對(duì)金融機(jī)構(gòu)盈虧及資本狀況的影響,為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理部門或監(jiān)管當(dāng)局的決策提供參考。壓力測(cè)試包括敏感性測(cè)試和情景測(cè)試等具體方法。敏感性測(cè)試旨在測(cè)量單個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)因素或少數(shù)幾項(xiàng)關(guān)系密切的因素由于假設(shè)變動(dòng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力的影響。情景測(cè)試是假設(shè)分析多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)發(fā)生變化以及某些極端不利事件發(fā)生對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力的影響。
壓力測(cè)試最初是為了響應(yīng)1996年巴塞爾協(xié)議的修正而被正式提出并開始應(yīng)用,長(zhǎng)期一直被視作風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)的輔助風(fēng)險(xiǎn)管理工具,因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)價(jià)值僅反映在正常市場(chǎng)環(huán)境下金融機(jī)構(gòu)可能遭受的損失,并不包括極端不利的小概率事件發(fā)生時(shí)金融機(jī)構(gòu)可能遭受的潛在損失。Berkowit和O’Brien(2002)對(duì)商業(yè)銀行使用的VaR模型所做的實(shí)證檢驗(yàn)就表明,VaR模型低估收益率的波動(dòng)性。壓力測(cè)試部分地彌補(bǔ)了VaR的缺陷,它提供了一種方法來測(cè)量和監(jiān)控可能的異常事件引發(fā)的極端價(jià)格變化給投資組合帶來的潛在不利后果。
2.歐美銀行業(yè)進(jìn)行壓力測(cè)試的實(shí)踐比較
2.1 2009年美國(guó)銀行業(yè)壓力測(cè)試
美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)以來,美國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管當(dāng)局認(rèn)識(shí)到壓力測(cè)試的積極作用,并以資本為導(dǎo)向,啟動(dòng)了新一輪的銀行業(yè)壓力測(cè)試實(shí)踐,加強(qiáng)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理,維護(hù)了整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。2009年2月25日,美國(guó)財(cái)政部公布了奧巴馬政府穩(wěn)定金融計(jì)劃的核心內(nèi)容――資本援助方案,并宣布美國(guó)19家主要銀行開始接受政府組織的壓力測(cè)試。
此次美國(guó)銀行業(yè)壓力測(cè)試具體情景的風(fēng)險(xiǎn)因子包括,全面反映經(jīng)濟(jì)狀況并考慮物價(jià)影響的真實(shí)GDP下降、與投資消費(fèi)密切相關(guān)的勞動(dòng)失業(yè)率上升以及金融危機(jī)的直接誘因――美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。其假設(shè)了兩種情景,一是基準(zhǔn)情景:2009年GDP增長(zhǎng)率-2%,失業(yè)率8.4%,房?jī)r(jià)下降14%;2010年GDP增長(zhǎng)率正2.1%,失業(yè)率8.8%,房?jī)r(jià)下降4%。二是更壞情景:2009年GDP增長(zhǎng)率-3.3%,失業(yè)率8.9%,房?jī)r(jià)下降22%;2010年GDP增長(zhǎng)率0.5%,失業(yè)率10.3%,房?jī)r(jià)下降7%。
壓力測(cè)試主要針對(duì)交易資產(chǎn)超過1000億美元的19家銀行控股公司,監(jiān)管當(dāng)局要求他們?cè)诨鶞?zhǔn)情景和更壞情景下,對(duì)其所持有的貸款、證券、和交易相關(guān)頭寸在2009年和2010年可能遭受的損失進(jìn)行評(píng)估,包括表外資產(chǎn)的潛在損失。參加壓力測(cè)試的金融機(jī)構(gòu)根據(jù)其年2008底余額對(duì)以下各項(xiàng)在2009年和2010年可能遭受的損失進(jìn)行評(píng)估,主要包括優(yōu)先留置權(quán)抵押貸款、次級(jí)留置權(quán)抵押貸款、工商企業(yè)貸款、商業(yè)地產(chǎn)貸款、信用卡貸款、證券、交易頭寸和交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)。然后對(duì)以下各項(xiàng)的收益進(jìn)行估計(jì),包括撥備前凈收益、貸款和租賃損失準(zhǔn)備。
2010年5月8日,美國(guó)政府宣布?jí)毫y(cè)試結(jié)果,其中9家通過,但包括美國(guó)銀行業(yè)“領(lǐng)頭羊”――美國(guó)銀行和花旗集團(tuán)在內(nèi)的10家銀行都需要籌集更多資本,籌資總額約為746億美元。
2.2 2010年歐洲銀行業(yè)壓力測(cè)試
2010年7月23日,歐洲銀行監(jiān)管委員會(huì)(CEBS)公布了歐洲銀行壓力測(cè)試的結(jié)果。這些測(cè)試涉及歐洲91家銀行,其目的是確定銀行體系的穩(wěn)健性,以恢復(fù)市場(chǎng)信心,并促使采取行動(dòng)來完善銀行業(yè)的不足。
此次歐洲銀行壓力測(cè)試的主要內(nèi)容是:當(dāng)歐洲銀行業(yè)再次遇到金融與經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí),能否抵御風(fēng)險(xiǎn)渡過難關(guān)?是否需要國(guó)家施以援手注入資金?負(fù)責(zé)測(cè)試的歐洲銀行業(yè)監(jiān)管委員會(huì)假設(shè)歐洲遭遇經(jīng)濟(jì)二次探底和債務(wù)危機(jī)的雙重打擊,股市萎縮20%,銀行利率急劇攀升,希臘國(guó)債在2011年底時(shí)貶值23.1%,葡萄牙國(guó)債貶值14%,西班牙國(guó)債貶值12.3%,德國(guó)國(guó)債貶值4.7%。
在此情形下,具體測(cè)試結(jié)果如下:總體而言,若歐洲經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)該測(cè)試的最糟糕情景,則這91家歐洲銀行可能面臨5660億歐元的潛在虧損,其中670億歐元與債務(wù)沖擊有關(guān)。到2011年底,總體的一級(jí)資本充足率將從2009年的10.3%下降至只有9.2%。但這也大大高于“安全線”,目前歐盟法定的銀行核心資本充足率最低線為4%。按銀行個(gè)體分開來看,被測(cè)試的91家歐洲銀行中的84家仍能把核心資本充足率維持在“安全線”6%以上。未能過關(guān)的7家銀行分別是總部設(shè)在慕尼黑的德國(guó)房地產(chǎn)抵押銀行、希臘農(nóng)業(yè)銀行以及5家西班牙銀行。根據(jù)歐洲銀行監(jiān)管委員會(huì)的觀點(diǎn),7家測(cè)試不成功的銀行將不得不籌集總共35億歐元的資金。而由于此次歐洲債務(wù)危機(jī)帶來的困境,這個(gè)數(shù)字都低于大部分人認(rèn)為需要籌集的資金水平。這也遠(yuǎn)低于2009年美國(guó)壓力測(cè)試之后美國(guó)銀行必須籌集750億美元資金的要求。有關(guān)國(guó)家政府將會(huì)就此展開評(píng)估,以決定是否實(shí)施援助。
2.3 歐洲和美國(guó)銀行業(yè)進(jìn)行壓力測(cè)試的比較
比較美國(guó)和歐洲所進(jìn)行的銀行業(yè)壓力測(cè)試,可以發(fā)現(xiàn)這兩次壓力測(cè)試的一些區(qū)別:
(1)目的不同。美國(guó)銀行業(yè)壓力測(cè)試主要是評(píng)估銀行在未來2年內(nèi)由于貸款、自營(yíng)投資及表外業(yè)務(wù)的損失可能對(duì)其資本金的影響,并從中發(fā)現(xiàn)單個(gè)銀行所需補(bǔ)充資本金的數(shù)量。而歐洲銀行業(yè)壓力測(cè)試并不要求盤清各個(gè)銀行的資金需求,而是檢驗(yàn)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力,即顯示整個(gè)歐盟銀行部門的彈性高低。
(2)使用工具不同。美國(guó)銀行業(yè)壓力測(cè)試完全將壓力測(cè)試作為唯一的工具以評(píng)價(jià)銀行的資本金狀況,最終相關(guān)修補(bǔ)政策的依據(jù)也完全以壓力測(cè)試的結(jié)果為準(zhǔn)。而歐洲銀行業(yè)進(jìn)行的壓力測(cè)試只是將其看作評(píng)價(jià)銀行風(fēng)險(xiǎn)承受力的工具之一,在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中還將使用其它各種工具,因此,最終所采取的相關(guān)政策可能以多種評(píng)估工具的加權(quán)結(jié)論為依據(jù)。
(3)結(jié)果透明度不同。美國(guó)版“壓力測(cè)試”具有很高的透明性,最終公布了19家大型銀行中有10家共需750億美元額外資金的事實(shí);但歐洲版“壓力測(cè)試”不會(huì)公布任何一家銀行的測(cè)試結(jié)果,而只是要求歐盟27國(guó)的銀行監(jiān)管者把本國(guó)銀行系統(tǒng)數(shù)據(jù)向各成員國(guó)財(cái)長(zhǎng)和歐盟執(zhí)行機(jī)構(gòu)報(bào)告。
(4)美國(guó)和歐洲壓力測(cè)試的另外一個(gè)主要差異與政府對(duì)銀行業(yè)的救助有關(guān)。美國(guó)的壓力測(cè)試是在采取救助措施之前,而歐洲是在救助措施之后。
除此之外,歐洲的壓力測(cè)試范圍更全面,風(fēng)險(xiǎn)因素的數(shù)量更多,其考慮了證券化頭寸的影響以及風(fēng)險(xiǎn)顯著上升的情況。
3.壓力測(cè)試在我國(guó)商業(yè)銀行中的實(shí)踐
3.1 我國(guó)銀監(jiān)會(huì)的相關(guān)監(jiān)管要求
2007年12月25日,銀監(jiān)會(huì)下發(fā)了《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》,要求國(guó)有商業(yè)銀行和股份制銀行最遲應(yīng)于2008年底前按照本指引要求開展壓力測(cè)試工作。我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出的壓力測(cè)試范圍包括信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容。該指引對(duì)壓力測(cè)試提出了原則要求,并沒有對(duì)銀行開展壓力測(cè)試的情景設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)因素、壓力測(cè)試程序和頻率等做硬性規(guī)定,賦予了我國(guó)商業(yè)銀行初期實(shí)施壓力測(cè)試工作的相對(duì)靈活性,以利于商業(yè)銀行不斷探索深化壓力測(cè)試工作。另外,為了防范房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)的影響,2008年6月,銀監(jiān)會(huì)組織部分商業(yè)銀行開展了房地產(chǎn)信貸專項(xiàng)壓力測(cè)試,一是對(duì)房地產(chǎn)貸款(含土地儲(chǔ)備貸款、房地產(chǎn)開發(fā)貸款、個(gè)人住房貸款、商業(yè)住房貸款以及其他使用房地產(chǎn)作為抵押品的貸款等)進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試,二是對(duì)個(gè)人住房信貸專項(xiàng)壓力測(cè)試。測(cè)試所用基數(shù)以2007年6月底的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),檢測(cè)時(shí)間間隔頻率為6個(gè)月。
3.2 我國(guó)商業(yè)銀行開展壓力測(cè)試存在的一些問題
與監(jiān)管要求以及國(guó)際同業(yè)相比,我國(guó)商業(yè)銀行的壓力測(cè)試工作主要體現(xiàn)了如下不足:
(1)缺乏統(tǒng)一的部門或機(jī)構(gòu)管理和協(xié)調(diào)全行壓力測(cè)試。目前,我國(guó)商業(yè)銀行對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)類型,多采取了分部門分散管理的組織架構(gòu),壓力測(cè)試僅限于單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域及部門層面進(jìn)行,尚未形成整個(gè)機(jī)構(gòu)或集團(tuán)層面的壓力測(cè)試體系。除市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外,其他風(fēng)險(xiǎn)類型的壓力測(cè)試缺乏統(tǒng)一約束與規(guī)范,壓力測(cè)試的對(duì)象、情景設(shè)置、頻率存在隨意性。從全面風(fēng)險(xiǎn)管理角度,需要建立全行的壓力測(cè)試政策,并由統(tǒng)一部門或機(jī)構(gòu)對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域與業(yè)務(wù)層面的壓力測(cè)試統(tǒng)一協(xié)調(diào),并考慮風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性。
(2)壓力測(cè)試覆蓋風(fēng)險(xiǎn)及業(yè)務(wù)領(lǐng)域不全面,無法反映全行風(fēng)險(xiǎn)集中性情況。除市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外,其他風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域壓力測(cè)試尚未作為風(fēng)險(xiǎn)管理重要工具被廣泛使用,信用風(fēng)險(xiǎn)、資本充足率壓力測(cè)試不定期進(jìn)行。信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試也僅限于局部業(yè)務(wù),缺乏對(duì)全行整體授信資產(chǎn)組合的壓力測(cè)試。另外,壓力測(cè)試多限于國(guó)內(nèi)分支機(jī)構(gòu),未包括海外機(jī)構(gòu)或整個(gè)集團(tuán)層面。
(3)壓力測(cè)試方法單一,缺乏模型支持。目前,受制于現(xiàn)有IT系統(tǒng)、全面業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)支持以及風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型限制,各風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域壓力測(cè)試采用方法多為敏感性分析,情景分析方法尚需不斷完善。
4.對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行開展壓力測(cè)試的啟示
4.1 構(gòu)建合理的壓力測(cè)試模型,選擇合適的壓力測(cè)試情景
我們應(yīng)該在學(xué)習(xí)歐美經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建適合我國(guó)自身情況的壓力測(cè)試模型。構(gòu)建合理的壓力測(cè)試的關(guān)鍵還是在于,風(fēng)險(xiǎn)管理部門對(duì)本行的各種風(fēng)險(xiǎn)情況有清楚的了解。模型要適合本行的業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)律、特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)狀況。對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)要構(gòu)造不同的壓力測(cè)試模型、此外,要定期對(duì)壓力測(cè)試模型進(jìn)行回測(cè)并調(diào)整,找到最合適當(dāng)期的壓力測(cè)試模型。壓力測(cè)試的情景要符合本行的風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)狀況,壓力程度的大小要依據(jù)本行的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)決定。壓力太小,就不符合壓力測(cè)試的初衷,起不到準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警作用,壓力太大,又錯(cuò)誤的預(yù)報(bào)了銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況,使銀行持有不必要的頭寸,嚴(yán)重影響了銀行資金的使用效率。只有恰到好處的壓力,才能真正發(fā)揮到壓力測(cè)試在風(fēng)險(xiǎn)管理中的預(yù)警作用。
4.2 擴(kuò)展壓力測(cè)試的范圍,優(yōu)化測(cè)試結(jié)果的應(yīng)用
啟動(dòng)我國(guó)銀行業(yè)新資本協(xié)議第二支柱――內(nèi)部資本充足評(píng)估程序,實(shí)施覆蓋資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)表外、所有實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)的整合性壓力測(cè)試。內(nèi)部資本充足評(píng)估程序?qū)⑻嵘龎毫y(cè)試的管理層次,使董事會(huì)和高管層全面、充分的了解銀行所面臨的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)輪廓,整合測(cè)試信用、市場(chǎng)、流動(dòng)性等各實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)相互聯(lián)系對(duì)資產(chǎn)組合的影響,并制定前瞻的應(yīng)急預(yù)案,以保證壓力測(cè)試的有效性。
應(yīng)用壓力測(cè)試結(jié)果于風(fēng)險(xiǎn)管理全流程及財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、資本規(guī)劃等相關(guān)領(lǐng)域,確保銀行科學(xué)、可持續(xù)發(fā)展。壓力測(cè)試后,銀行應(yīng)密切監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)因子的變化,及時(shí)改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理政策和程序,提早采取資本約束、限額管理、資產(chǎn)調(diào)整、反向?qū)_、風(fēng)險(xiǎn)緩釋、流動(dòng)性儲(chǔ)備等措施降低風(fēng)險(xiǎn)水平,減少財(cái)務(wù)損失和聲譽(yù)損害,為中長(zhǎng)期財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、資本規(guī)劃提供科學(xué)的決策依據(jù)。
4.3 完善基礎(chǔ)建設(shè)和資源保障
首先是完善壓力測(cè)試所需的宏觀與行業(yè)數(shù)據(jù)采集,為壓力測(cè)試的細(xì)分組合的傳導(dǎo)機(jī)制分析奠定良好的基礎(chǔ);其次是推進(jìn)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系建設(shè),為壓力測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)量化提供先進(jìn)的計(jì)量手段和科學(xué)的傳導(dǎo)載體;最后要加快國(guó)內(nèi)壓力測(cè)試的人力資源配置與組織保障建設(shè),為我國(guó)壓力測(cè)試工作培養(yǎng)、儲(chǔ)備人才。
參考文獻(xiàn)
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收稿日期：2014-09-21
基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于時(shí)變參數(shù)的學(xué)習(xí)機(jī)制、利率行為與政策效果研究”（71173030）。
作者簡(jiǎn)介：王志強(qiáng)，男，遼寧大連人，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：金融工程；趙慶，男，滿族，遼寧大連人，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士研究生，研究方向：金融工程。
一、引言
投資組合通常是指?jìng)€(gè)人或機(jī)構(gòu)所擁有的由股票、債券及衍生金融工具等多種有價(jià)證券構(gòu)成的一個(gè)投資集合，投資組合的優(yōu)化和多元化發(fā)展不僅豐富了金融投資決策的方法而且加深了對(duì)金融市場(chǎng)的認(rèn)識(shí)。Roll[1]在Markowitz[2]均值-方差模型框架下提出跟蹤誤差投資組合模型，即投資組合管理者預(yù)期給定一個(gè)基準(zhǔn)投資組合，通過跟蹤誤差來對(duì)投資組合管理者的投資業(yè)績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)，基于跟蹤誤差的投資組合方法在金融界得到廣泛運(yùn)用。Rudolf等[3]給出了最小風(fēng)險(xiǎn)跟蹤誤差模型的線性模型，方便了跟蹤誤差模型的實(shí)踐應(yīng)用。王秀國(guó)和邱菀華[4]基于跟蹤誤差模型提出了跟蹤誤差多因素投資組合決策模型，并給出了數(shù)值分析。羅金川和房勇[5]提出了分層主成分分析方法，采用完全復(fù)制標(biāo)的指數(shù)的投資策略來構(gòu)建因素投資組合選擇模型最小化跟蹤誤差，在此基礎(chǔ)上通過改變分層的數(shù)量控制投資組合的跟蹤誤差。
但是由于金融市場(chǎng)波動(dòng)和金融風(fēng)險(xiǎn)加劇，Black和Litterman[6]指出均值-方差模型框架下關(guān)于要求隨機(jī)變量均勻分布和對(duì)期望收益和協(xié)方差的敏感性的缺陷。基于此，眾多學(xué)者進(jìn)行了魯棒優(yōu)化算法的研究。Costa和Paiva[7]提出了基于線性矩陣不等式的跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化算法。高瑩和黃小原[8]同樣基于線性矩陣不等式方法研究了將跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化在中國(guó)基金市場(chǎng)的運(yùn)用。
本文基于跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型利用MATLAB提出新的求解算法，同時(shí)提出其衍生模型：?jiǎn)我荒繕?biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型、多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型和基于成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型，并將其在中國(guó)資本市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析。
二、模型描述
（一）跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化基本模型
本文基于Costa和Paiva[7]跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型結(jié)合中國(guó)資本市場(chǎng)實(shí)際情況，提出投資組合收益滿足預(yù)期收益要求，使得投資組合風(fēng)險(xiǎn)最小化的跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型：
投資組合中，下標(biāo)i表示投資組合中資產(chǎn)i；下標(biāo)k表示第k種情景得到的期望收益和協(xié)方差矩陣。外生變量ωB為模型中根據(jù)預(yù)先設(shè)定目標(biāo)確定的基準(zhǔn)投資組合；γk是第k種情景下投資組合預(yù)先設(shè)定目標(biāo)收益；rf是投資組合中無風(fēng)險(xiǎn)收益率。隨機(jī)參數(shù)μk是由不同情景得到的期望收益；Ωk則是由相應(yīng)情景預(yù)期收益的協(xié)方差矩陣。跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型中需要確定兩個(gè)決策變量即內(nèi)生變量ωi和α。其中ωi是投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)權(quán)重，α為引入的偏差波動(dòng)的上界變量，α=max1ωiσ2P（ωi）=（ω-ωB）TΩk（ω-ωB），其中σ2P（ωi）為跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型的方差。投資組合的目標(biāo)函數(shù)是求α最小的投資組合權(quán)重ωi，數(shù)理金融含義是：在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最大的情景下α=max1ωiσ2（ωi），選擇投資組合權(quán)重ωi使得投資組合收益波動(dòng)最小，即min1ωiα。式（3）是投資組合關(guān)于期望收益約束，I為單位列向量；式（4）是關(guān)于投資組合權(quán)重約束；式（5）表示根據(jù)資本市場(chǎng)實(shí)際情景不允許賣空。
（二）跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化衍生模型
根據(jù)Costa和Paiva[7]，高瑩等[8]學(xué)者的研究，跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型在資本市場(chǎng)具有適用性，然而面對(duì)資本市場(chǎng)的復(fù)雜性，本文在其基礎(chǔ)上提出衍生模型。
1.單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型
假定投資組合是根據(jù)基本分析方法構(gòu)建股票集，面對(duì)不同的情景集，在既定的單一收益目標(biāo)約束下γ1=γ2=…=γk=γ選擇投資組合具體的投資權(quán)重，即單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型，這與Costa和Paiva[7]、高瑩等[8]假設(shè)相同。
2.多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型
許多投資組合優(yōu)化模型在假設(shè)時(shí)都按照單一收益目標(biāo)約束γ1=γ2=…=γk=γ下選擇組合資產(chǎn)權(quán)重。然而在實(shí)際中，投資組合管理者針對(duì)不同市場(chǎng)預(yù)期采用相同的目標(biāo)收益是不科學(xué)的，投資組合管理者的目標(biāo)收益與市場(chǎng)預(yù)期是相關(guān)的，當(dāng)投資組合管理者面對(duì)較樂觀市場(chǎng)預(yù)期時(shí)會(huì)提高目標(biāo)收益，面對(duì)悲觀市場(chǎng)預(yù)期時(shí)會(huì)降低目標(biāo)收益。特別是跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型在不同情景集下即在不同股票預(yù)期收益下，假定單一目標(biāo)收益顯然與實(shí)際情景不相符。多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型則是在單一目標(biāo)收益的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同市場(chǎng)預(yù)期制定不同的目標(biāo)收益，即γk， k=1，2，…，m不全部相等提出的優(yōu)化模型。
3.基于交易成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型
組合優(yōu)化的目標(biāo)是在風(fēng)險(xiǎn)與收益之間權(quán)衡從而選擇投資組合最優(yōu)權(quán)重的過程，傳統(tǒng)上這個(gè)過程與交易成本是分開考慮的，然而這樣得到次優(yōu)權(quán)重經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致巨大的交易成本，并且在一些情況下會(huì)嚴(yán)重影響經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的組合收益。
基于交易成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型是在單一目標(biāo)收益模型基礎(chǔ)上引入交易成本函數(shù)：TC（ω）=（TC1（ω1），TC2（ω2），…，TCn（ωn））， i=1，…，n，其中TCi（ωi）代表第i種資產(chǎn)交易成本，ωi代表第i種資產(chǎn)權(quán)重。則投資組合凈權(quán)重為：=ω-TC（ω）=（1，2，…，n）T，i=ωi-TC（ωi）；投資組合基準(zhǔn)權(quán)重為：B=ωB-TC（ω），Bi=ωBi-TC（ωBi）；投資組合收益為：μp=ωμ=∑n1i=1[μiωi]，其中μ=（μ1，μ2，…，μn）為n種資產(chǎn)預(yù)期收益；投資組合凈收益為：μPN=∑n1i=1[μ1i]=∑n1i=1[μi（ωi-TC（ωi））]；投資組合風(fēng)險(xiǎn)為：σ2p（）=TΩ，其中Ω為投資組合中資產(chǎn)協(xié)方差。則基于交易成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型為：
三、跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化衍生模型在基金中的應(yīng)用
（一）單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形方法及在基金中的應(yīng)用以光大保德信均衡競(jìng)選股票基金（基金代碼360010）的交易數(shù)據(jù)為實(shí)證數(shù)據(jù)，根據(jù)MATLAB Fmincon函數(shù)提出一種新的求解方法，并將單一目標(biāo)跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型的最優(yōu)解與基準(zhǔn)組合、基金實(shí)際組合的結(jié)果進(jìn)行比較。
1.實(shí)證假設(shè)
假設(shè)（1）：基金360010在2013年第4季度投資組合構(gòu)建是根據(jù)投資組合中各股票前6個(gè)月度收益率進(jìn)行判斷。
假設(shè)（2）：根據(jù)我國(guó)基金管理辦法每季度公布股票重倉(cāng)股組成，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，假定基金360010每季度調(diào)整一次投資比例，即在持有期內(nèi)2013年第4季度投資組合中各股票權(quán)重比例不變。
2.數(shù)據(jù)選取
選取光大保德信均衡競(jìng)選股票基金（360010）在2013年第4季度投資組合10支重倉(cāng)股。樣本數(shù)據(jù)為2013年3月至2013年9月的月度收盤價(jià)，并且將收盤價(jià)依據(jù)（Pt-Pt-1）/Pt-1轉(zhuǎn)化為2013年4月至2013年9月月度收益率，數(shù)據(jù)來源于大智慧軟件。
3.計(jì)算方法及計(jì)算結(jié)果
（1）基準(zhǔn)組合權(quán)重及收益。取基準(zhǔn)投資組合權(quán)重ωB為10×1矩陣ωB=（1/10，1/10，…，1/10）T，則基準(zhǔn)投資組合收益率為10只股票月度收益率均值。
（2）構(gòu)造情景集及組合收益和協(xié)方差。本文考慮2種計(jì)算情景集方法，即k=1，2。
情景1，期望收益μ1為10×1矩陣是依據(jù)歷史數(shù)據(jù)按算術(shù)平均值計(jì)算，相應(yīng)協(xié)方差矩陣Ω1為10×10矩陣。
情景2，期望收益率μ2是按由近及遠(yuǎn)0.3、0.2、0.2、0.1、0.1和0.1權(quán)重計(jì)算得到，即最近期收益的權(quán)重是0.3，以后依次類推，最遠(yuǎn)期收益率的權(quán)重是0.1，原因是距離當(dāng)前較近時(shí)期的收益率對(duì)基金經(jīng)理預(yù)期判斷影響較大。情景2下期望收益的協(xié)方差矩陣Ω2為10×10矩陣。
（3）單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化過程。
情景1下，單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化過程。為使得跟蹤誤差模型轉(zhuǎn)化為fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形式，設(shè)x=（α，ω2，ω2，…，ωn）。
綜上所述，情景1下，單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型（1）―（5）轉(zhuǎn)化為Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化形式式（11）―（16）：式（1）轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式（11）為式（17）；式（2）轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式（12）為式（18）；式（3）轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式（14）為式（19）和式（20）；式（4）轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式（15）為式（21）和式（22）；式（5）轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)形式（16）為式（23）和式（24），其中Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形式中初始迭代點(diǎn)矩陣為式（25）。
單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型情景2轉(zhuǎn)化為Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形式計(jì)算方法與情景1計(jì)算方法相同。由于篇幅所限情景1與情景2具體函數(shù)值未給，備索。
利用MATLAB Fmincon函數(shù)求解單一目標(biāo)跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型情景1和情景2下各資產(chǎn)權(quán)重，其中，γ1=γ2=0.05，無風(fēng)險(xiǎn)收益率取工商銀行2013年整存整取一年期存款利率，即γf=0.0325，同時(shí)為比較投資績(jī)效也給出了基金實(shí)際各資產(chǎn)權(quán)重，如表1所示。
由表2可見，從收益角度而言，單一目標(biāo)收益跟蹤1表2各模型下投資績(jī)效模型1情景11情景21基金實(shí)際1基準(zhǔn)組合收益10.0999 10.0946 10.0536 10.0499 風(fēng)險(xiǎn)10.0006 10.0002 10.0031 10.0037 收益/風(fēng)險(xiǎn)1171.9770 1480.6111 117.4492 113.6394 誤差投資組合優(yōu)化模型情景1和情景2收益率均顯著高于基金實(shí)際情景與基準(zhǔn)模型，并且顯著高于投資組合目標(biāo)收益γ=0.05，表明該模型對(duì)于提高基金收益是有效的；從風(fēng)險(xiǎn)角度而言，情景1和情景2風(fēng)險(xiǎn)均顯著低于基金實(shí)際情景與基準(zhǔn)模型，表明該模型對(duì)于分散風(fēng)險(xiǎn)同樣是有效的；故此，單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型情景1和情景2投資績(jī)效顯著優(yōu)于基金實(shí)際情景和基準(zhǔn)模型，表明單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型可以顯著提升基金表現(xiàn)。雖然單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型情景1模型收益率高于情景2模型，但是風(fēng)險(xiǎn)更高，并且投資績(jī)效顯著低于情景2模型，從另一個(gè)角度而言，也印證了跟單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型最終選擇較大情景下各資產(chǎn)的權(quán)重的結(jié)論。綜上所述，單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型對(duì)于提高組合收益、分散組合風(fēng)險(xiǎn)是有效的，對(duì)于中國(guó)資本市場(chǎng)資產(chǎn)配置具有指導(dǎo)意義。
（二）多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型在基金中應(yīng)用
多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型式轉(zhuǎn)化為MATLAB Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形式中處理式（3）轉(zhuǎn)化為式（14）時(shí)，2種情景下取不同目標(biāo)收益，即γ1≠γ2，則：
如表3所示，在不同目標(biāo)收益下，各資產(chǎn)權(quán)重發(fā)生變化，即進(jìn)一步驗(yàn)證了多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型相比單一目標(biāo)收益模型更具有合理性；投資組合實(shí)際收益率高于目標(biāo)收益，表明多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化情景1時(shí)對(duì)于提高組合收益表現(xiàn)具有較好的表現(xiàn)；在目標(biāo)收益遞增的過程中，投資組合實(shí)際收益也伴隨著目標(biāo)收益逐步增加，投資組合風(fēng)險(xiǎn)先下降、后上升，在目標(biāo)收益為0.065時(shí)組合風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小-0.00003，投資組合風(fēng)險(xiǎn)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化情景1時(shí)不僅在提高收益方面表現(xiàn)優(yōu)異，在分散風(fēng)險(xiǎn)方面同樣有效；多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化情景1時(shí)在目標(biāo)收益γ1=0.065時(shí)、偏差波動(dòng)的上界變量為α1=0.0031投資組合績(jī)效最高，與表3均高于基金實(shí)際和基準(zhǔn)模型投資績(jī)效。
表3與表4具有組合收益顯著高于目標(biāo)收益的情況。但是多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒情景2下組合風(fēng)險(xiǎn)與情景1不同，組合風(fēng)險(xiǎn)在隨著目標(biāo)收益的增加而增加，沒有出現(xiàn)反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。情景2多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型在目標(biāo)收益γ1=0.05時(shí)、偏差波動(dòng)的上界變量為α1=0.0016投資組合績(jī)效最高，與表2相比投資績(jī)效同樣均高于基金實(shí)際權(quán)重投資績(jī)效和基準(zhǔn)模型投資績(jī)效。
結(jié)合表3和表4，根據(jù)投資組合績(jī)效分析，多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型在情景1時(shí)和情景2時(shí)，最終會(huì)選擇在情景1時(shí)，目標(biāo)收益為γ1=0.065、偏差波動(dòng)的上界變量為投資組合權(quán)重，與表2相比，多目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型相比單一目標(biāo)收益模型在提高收益、降低風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)更為有效。
綜上所述，在相同情景下不同目標(biāo)收益γk會(huì)改變投資組合權(quán)重，影響投資組合收益與風(fēng)險(xiǎn)走勢(shì)，從而影響投資組合投資績(jī)效，因此，需要根據(jù)不同的市場(chǎng)預(yù)期下確定不同投資目標(biāo)收益，再根據(jù)投資績(jī)效分析，從而確定更優(yōu)的投資組合權(quán)重。
（三）基于交易成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型實(shí)證分析
采用與Zheng和Liang[10]、王春峰等[11]相同的交易成本函數(shù)：TCi（ωi）=aiωi+bi，i=1，2，...，n，同樣忽略固定交易成本對(duì)資產(chǎn)權(quán)重的影響，則變?yōu)椋篢Ci（ωi）=aiωi，0
基于交易成本單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為MATLAB Fmincon函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)形式方法與上述相同。
利用MATLAB Fmincon函數(shù)求解得情景1與情景2資產(chǎn)權(quán)重及投資績(jī)效如表5所示：
由表5可見，基于交易成本單一目標(biāo)跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型情景1和情景2的收益率均低于與未引入交易成本的單一目標(biāo)模型的收益率（見表2），再次印證引入交易成本會(huì)降低投資組合收益率；根據(jù)投資績(jī)效分析，基于交易成本單一目標(biāo)模型情景1投資效率高于情景2投資效率，這與單一目標(biāo)模型結(jié)果相反，表明引入交易成本后會(huì)影響投資決策，也許會(huì)產(chǎn)生截然不同的結(jié)果。
四、結(jié)論
本文研究了跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型及其衍生模型在中國(guó)資本市場(chǎng)的應(yīng)用：
1.給出了跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型即單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型以及利用MATLAB Fmincon函數(shù)求解的具體算法，并采用光大保德信均衡競(jìng)選股票基金數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，將跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型與基金實(shí)際投資績(jī)效和基準(zhǔn)組合投資績(jī)效進(jìn)行比較，表明單一目標(biāo)收益跟蹤誤差投資組合魯棒優(yōu)化模型在提高投資組合收益、降低風(fēng)險(xiǎn)方面的適用性。
金融投資風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)評(píng)估技術(shù)
1金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的常用技術(shù)
1.1均值―方差評(píng)估技術(shù)
均值―方差評(píng)估技術(shù)是一種用平均值來評(píng)估產(chǎn)品的預(yù)期收益，用方差來評(píng)估投資過程中風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的理論。每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的概率所形成的數(shù)學(xué)期望如下：E（r）=。
此公式表示第i種證券投資的預(yù)期效益可能發(fā)生的概率值，E（r）則表示為預(yù)期收益。
金融投資風(fēng)險(xiǎn)的大小與也與很多不確定的因素有關(guān)，這些無法確定的因素產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的可能性大小可以用發(fā)生的損失距離期望的偏差來確定，這個(gè)偏差就叫做風(fēng)險(xiǎn)度。風(fēng)險(xiǎn)度的測(cè)量可以運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差和方差以及變異系數(shù)等與之相關(guān)的數(shù)學(xué)指標(biāo)來進(jìn)行。方差公式如下：。
標(biāo)準(zhǔn)差公式如下：。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。即標(biāo)準(zhǔn)差越大風(fēng)險(xiǎn)度也就越大。但是方差、平均值等作為絕對(duì)數(shù)來說，其數(shù)值的大小與各個(gè)單位的標(biāo)志值差異值也有關(guān)系，不一樣的樣本數(shù)據(jù)之間可比性程度一般較低。為了解決這一問題，需要運(yùn)用變異系數(shù)來衡量離散程度。變異系數(shù)等于標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值，換算成公式就是V=σ/E（X）。變異系數(shù)的大小與資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)之間成正比。對(duì)于n個(gè)資產(chǎn)之間的組合形式，其方差的計(jì)算公式如下：
在此公式中x1+x2+...+xn=1，xi則代表第i中資產(chǎn)組合的投資比例數(shù)。整個(gè)公式所要表達(dá)的意思是，資產(chǎn)組合的方差是各個(gè)資產(chǎn)的獨(dú)立方差與它們彼此協(xié)方差的加權(quán)平均值。若組合投資足夠分散，那么投資的風(fēng)險(xiǎn)則主要由資產(chǎn)之間的協(xié)方差決定。
1.2β系數(shù)評(píng)估法
β值也是評(píng)估系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要指標(biāo)。它表示的是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益值和其所需要承擔(dān)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間的線性關(guān)系。公式如下：。在這個(gè)公式里，E（ri）代表了金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期收益值，rf則代表了金融機(jī)構(gòu)無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益值。
為了能夠方便計(jì)算，常用的評(píng)估法是經(jīng)過調(diào)整的β系數(shù)和收益率計(jì)算方式。即，收益率=（股票利潤(rùn)收入+股票買賣價(jià)差）/股票買進(jìn)的價(jià)格=[±（最高價(jià)格-最低價(jià)格）]/[（最高價(jià)格+最低價(jià)格）/2]+1/市場(chǎng)利率。
1.3風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度評(píng)估方法
風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度英文縮寫為VaR，它嘗試為資產(chǎn)組合形式研究出一個(gè)單一的風(fēng)險(xiǎn)度量值，并且這一度量值還要能完全體現(xiàn)出金融機(jī)構(gòu)的整體風(fēng)險(xiǎn)。VaR的操作模式是：確定有x%的勝算在T時(shí)間段內(nèi)讓損失小于V0。此處的變量V即為資產(chǎn)組合的VaR，它是兩個(gè)變量T時(shí)間段和x%（置信區(qū)間）的函數(shù)。它對(duì)應(yīng)的是在N天時(shí)間內(nèi)x%的勝算下最大的交易損失值。
2金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在應(yīng)用中的問題及注意事項(xiàng)
2.1存在的問題
2.1.1評(píng)估滯后。上文中提到的β系數(shù)評(píng)估方法、VaR評(píng)估方法以及均值―方差評(píng)估方法，其基礎(chǔ)均為已經(jīng)存在的歷史數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)去對(duì)金融機(jī)構(gòu)未來的投資風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估。雖然歷史和未來有著某種必然的關(guān)聯(lián)性，但是光靠歷史數(shù)據(jù)來評(píng)估未來風(fēng)險(xiǎn)顯然是不夠準(zhǔn)確的，也必然會(huì)存在很大的偏差。這種評(píng)估的滯后性最有可能導(dǎo)致最后評(píng)估結(jié)果的失真。
2.1.2風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度不全面。所有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法都需要先選擇樣本數(shù)據(jù)，那些被選的樣本數(shù)據(jù)代表了整個(gè)的樣本總體，因此樣本的數(shù)量多少與樣本的選擇方法直接影響了最終的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。若選擇的樣本無法代表樣本總體的特征則會(huì)導(dǎo)致對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度不夠全面的問題。在眾多的評(píng)估方法中，β系數(shù)評(píng)估法只測(cè)度了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并沒有進(jìn)行評(píng)估。因此算是風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度不全面的典型之一。
2.1.3不同的方法間數(shù)據(jù)結(jié)論存在沖突。在金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的過程中，不同的評(píng)估方法評(píng)測(cè)出的數(shù)據(jù)，由于理論基礎(chǔ)和樣本數(shù)據(jù)之間存在的差別，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的各數(shù)據(jù)之間存在著一定的矛盾和沖突。
2.2金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在應(yīng)用過程中應(yīng)該注意的事項(xiàng)
2.2.1定性與量性分析相結(jié)合。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，定性與量性分析相結(jié)合能夠有效提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。因?yàn)榱啃苑治鲞壿嬓浴?yán)密性較強(qiáng)，其特有的逼真模型能夠持續(xù)反映出各種風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)，但也有其局限性所在，比如忽略了一些無法量化的重要因素對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的影響。而此時(shí)定性分析則能夠迅速?gòu)浹a(bǔ)定量分析的這個(gè)不足之處。
2.2.2綜合運(yùn)用多種評(píng)估方法，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確度。在對(duì)金融投資進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，所采用的每一種方法都有其優(yōu)勢(shì)與不足。僅用其中一種方法做出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，顯然沒有多種方法相結(jié)合做出的評(píng)估準(zhǔn)確率高。因此應(yīng)該多提倡多種方法相結(jié)合的金融資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)。
2.2.3對(duì)VaR評(píng)估方法進(jìn)行壓力測(cè)試。它一共有兩個(gè)步驟，一是產(chǎn)生極端市場(chǎng)變化的合理情景；二是在產(chǎn)生的不同情景之下對(duì)產(chǎn)品組合進(jìn)行定價(jià)。風(fēng)險(xiǎn)管理過程中的重要組成部分之一即壓力測(cè)試，它能夠促使金融機(jī)構(gòu)開始考慮那些在VaR評(píng)估方法中被忽視的卻又經(jīng)常出現(xiàn)的極端情景。一旦這些情景被審定，金融機(jī)構(gòu)就能立刻采取行動(dòng)來降低這些不利因素對(duì)自身所產(chǎn)生的影響。
3結(jié)束語
金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)的準(zhǔn)確性高低直接關(guān)系到金融機(jī)構(gòu)最后的投資結(jié)果，關(guān)系到國(guó)家和人民的財(cái)產(chǎn)安全及保障。只有充分運(yùn)用現(xiàn)有的金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)，充分發(fā)輝它們的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)它們的不足，避開其中的劣勢(shì)，注意每個(gè)評(píng)估方法之間的相互結(jié)合運(yùn)用。才能做出相對(duì)準(zhǔn)備的投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和判斷。
參考文獻(xiàn)：
[1]鄭浩.金融投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的技術(shù)與應(yīng)用研究[J].金融視線，2013.
摘要：結(jié)合《金融學(xué)》教學(xué)實(shí)踐，本文從案例教學(xué)、互動(dòng)式教學(xué)、課堂討論加撰寫學(xué)術(shù)論文、社會(huì)調(diào)查加專家講座、金融學(xué)實(shí)驗(yàn)以及建立科學(xué)的學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量考核監(jiān)控體系與創(chuàng)新考試方式結(jié)合等方面，對(duì)《金融學(xué)》實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)進(jìn)行探討，以期提高《金融學(xué)》教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞：《金融學(xué)》；實(shí)踐性教學(xué)；環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)
中圖分類號(hào)：G642.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2012）07-0234-02
《金融學(xué)》課程在經(jīng)濟(jì)學(xué)科整體課程規(guī)劃中占據(jù)重要地位，不僅是教育部確定的21世紀(jì)高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)各專業(yè)的核心課程，也是二級(jí)學(xué)科金融學(xué)專業(yè)最重要的基礎(chǔ)理論課。通過學(xué)習(xí)本課程能夠使學(xué)生掌握關(guān)于貨幣及貨幣制度、信用、金融、利息及利率、外匯及匯率等這些最基本的金融理論范疇；了解金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的基本架構(gòu)，把握金融市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的基本規(guī)律和各類金融機(jī)構(gòu)運(yùn)作的基本特點(diǎn)；正確理解現(xiàn)代貨幣的創(chuàng)造機(jī)制；全面掌握宏觀金融，即貨幣對(duì)內(nèi)、對(duì)外均衡和環(huán)繞貨幣政策的基本知識(shí)、基本理論及相關(guān)政策觀點(diǎn)，把獨(dú)立發(fā)展的宏觀調(diào)控與國(guó)際協(xié)調(diào)的理論思路納入學(xué)生視野。從《金融學(xué)》教學(xué)的受眾來看，當(dāng)下的高等院校大學(xué)生普遍出生在1990年左右，興趣廣博，接觸社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息的途徑廣泛，為提高《金融學(xué)》授課效果，應(yīng)該合理設(shè)計(jì)《金融學(xué)》實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，探索“導(dǎo)學(xué)—自學(xué)—助學(xué)”的“三維互動(dòng)”教學(xué)模式，吸引學(xué)生積極參與《金融學(xué)》教學(xué)活動(dòng)。
一、金融學(xué)課程中的案例教學(xué)
美國(guó)哈佛商學(xué)院是世界范圍內(nèi)運(yùn)用案例教學(xué)法最為成功的教學(xué)單位。哈佛式案例教學(xué)突出強(qiáng)調(diào)解決問題過程的重要性，重在提高學(xué)生解決問題能力，鍛煉其決策力和判斷力。通常而言，哈佛案例教學(xué)大體可被分成三類：其一，拋出問題以及解決問題的方案，引導(dǎo)學(xué)生評(píng)價(jià)，此之謂問題評(píng)審型；其二，給出問題卻不給出方案，要求學(xué)生通過討論分析提出決策方案，即分析決策型；其三，發(fā)展理論型，注重通過案例挖掘新的理論生長(zhǎng)點(diǎn)，完善并不斷發(fā)展理論體系。其中，前兩種方法可以方便地使用在金融學(xué)教學(xué)中。案例教學(xué)是基本教學(xué)的輔助形式，通過多樣化的案例教學(xué)進(jìn)一步說明金融學(xué)的基本理論和觀點(diǎn)，以加深學(xué)生對(duì)貨幣理論的理解；介紹具體國(guó)家的貨幣政策、法規(guī)以及貨幣運(yùn)行情況，以擴(kuò)大學(xué)生視野，增加學(xué)生對(duì)貨幣實(shí)際工作的感性認(rèn)識(shí)；分析貨幣理論在實(shí)際運(yùn)用中的效果或效應(yīng)，以增強(qiáng)學(xué)生分析和解決問題的能力。可以在金融學(xué)教學(xué)中嘗試使用的案例教學(xué)包括如下三種類型的案例：第一，介紹性案例，主要是對(duì)中外貨幣制度和政策的介紹；第二，說明性案例，主要是對(duì)一些理論和觀點(diǎn)的補(bǔ)充和說明；第三，分析性案例，主要是對(duì)一些理論和實(shí)踐問題的分析。
二、互動(dòng)式教學(xué)
1.互動(dòng)式教學(xué)的特點(diǎn)。互動(dòng)式教學(xué)具有民主、自由、平等、開放等特點(diǎn)，基于傾聽、交流、溝通、協(xié)商、探討和接納，通過理性說服、辯論甚至爭(zhēng)論，教與學(xué)雙方可以實(shí)現(xiàn)不同甚至巨大差異的觀點(diǎn)進(jìn)行碰撞交融，由此，可以激發(fā)教和學(xué)雙方的主動(dòng)性，拓展創(chuàng)造性思維，提高教學(xué)效果。依據(jù)耗散結(jié)構(gòu)理論，唯有基于不斷從外界獲得能量，事物方能獲得機(jī)體激活的動(dòng)力和能力。首先，發(fā)揮教師和學(xué)生兩個(gè)方面的主觀能動(dòng)作用。教師和學(xué)生都是教學(xué)活動(dòng)的組成部分，互動(dòng)式教學(xué)注重學(xué)生的主體地位，讓學(xué)生參與到教學(xué)中，教師以自身教學(xué)方式影響學(xué)生，激起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。其次，提高教、學(xué)雙方的創(chuàng)新能力。1990年左右出生的學(xué)生具有較強(qiáng)的獨(dú)立思考能力，在知識(shí)和信息掌握的某些方面，能夠達(dá)到與教師同步甚至超越的情況，教師在對(duì)書本上的理論知識(shí)進(jìn)行“分組編碼”讓學(xué)生認(rèn)知的基礎(chǔ)上，應(yīng)注重提升所教內(nèi)容的深度、廣度及解決問題的能力，發(fā)揮學(xué)生高于教師的創(chuàng)新水平、彌補(bǔ)書本知識(shí)不足；注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神，啟發(fā)、鼓勵(lì)學(xué)生獨(dú)立思考，大膽質(zhì)疑、提問和發(fā)言，對(duì)學(xué)生提出的正確觀點(diǎn)給予分析、引導(dǎo)，增強(qiáng)學(xué)生在討論中的自信心。最后，促進(jìn)教師和學(xué)生雙方的相互有利影響。互動(dòng)式教學(xué)突出教師和學(xué)生雙方之間的民主、平等協(xié)調(diào)探討，通過尊重學(xué)生心理需要，傾聽學(xué)生對(duì)問題的想法，發(fā)現(xiàn)其閃光點(diǎn)，形成教師與學(xué)生的心靈撞擊與融合，最終實(shí)現(xiàn)觀念趨同，觀點(diǎn)共振，思維共享，影響共有。
2.互動(dòng)式教學(xué)法類型及機(jī)制。在實(shí)踐中不斷發(fā)展的可廣泛采用的金融學(xué)互動(dòng)式教學(xué)包括如下基本類型。①主題探討法，主題探討法策略一般為：拋出主題—提出主題中的問題—思考討論問題—尋找答案—?dú)w納總結(jié)。教師在前兩個(gè)環(huán)節(jié)是主導(dǎo)，學(xué)生在中間兩個(gè)環(huán)節(jié)為主導(dǎo)，最后教師作主題發(fā)言，也可請(qǐng)學(xué)生代表做主題發(fā)言。比如正對(duì)我國(guó)2008年以來通貨膨脹趨勢(shì)下零售商品價(jià)格不斷上漲的現(xiàn)實(shí)背景，在講解“通貨膨脹及其效應(yīng)”一節(jié)時(shí)，可以引導(dǎo)學(xué)生通過身邊的實(shí)例列舉通貨膨脹的諸種表現(xiàn)，結(jié)合自身體會(huì)嘗試著分析通貨膨脹的影響，并就治理通貨膨脹的政策措施展開討論，甚至爭(zhēng)論，并形成結(jié)論性的總結(jié)和概括。②問題歸納法，問題歸納法將教學(xué)內(nèi)容在實(shí)際生活的表現(xiàn)以及存在問題先請(qǐng)學(xué)生提出，然后教師運(yùn)用書本知識(shí)來解決上述問題，最后歸納總結(jié)所學(xué)基本原理及知識(shí)。其策略一般程序?yàn)樘岢鰡栴}—掌握知識(shí)—解決問題，在解決問題中學(xué)習(xí)新知識(shí)，在學(xué)習(xí)新知識(shí)中解決問題。在上述關(guān)于通貨膨脹的實(shí)例中，若由學(xué)生概括完通貨膨脹的基本表現(xiàn)并嘗試著分析通貨膨脹影響后，由任課教師帶著這些問題講解“通貨膨脹及其效應(yīng)”一節(jié)，將理論和實(shí)踐相結(jié)合，提出處理我國(guó)目前通貨膨脹問題的政策選擇，并就我國(guó)當(dāng)前所采取的緊縮性貨幣和財(cái)政政策進(jìn)行評(píng)價(jià)，就是問題歸納法的成功應(yīng)用。③情景創(chuàng)設(shè)法，情景創(chuàng)設(shè)法依靠教師在課堂教學(xué)中設(shè)置啟發(fā)性問題，采取有效措施提高學(xué)生思維活躍度，設(shè)置學(xué)生創(chuàng)造性地解決問題的場(chǎng)景。情景創(chuàng)設(shè)法的策略程序分為：設(shè)置問題—?jiǎng)?chuàng)設(shè)愿景—搭建平臺(tái)—激活學(xué)生。比如20世紀(jì)以來，經(jīng)濟(jì)周期和通貨膨脹問題交替出現(xiàn)或共同存在是推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和貨幣經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的兩大主題，并成為貨幣金融當(dāng)局著力解決的重大問題。在金融學(xué)教學(xué)中，可以結(jié)合教學(xué)時(shí)所面臨的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)實(shí)貨幣金融背景，將學(xué)生設(shè)定為中央銀行行長(zhǎng)或貨幣政策委員會(huì)成員的角色，要求其從自主選擇的角度，就解決當(dāng)前貨幣金融問題提出相應(yīng)的政策主張，并就其所給出的政策主張進(jìn)行辯論。
關(guān)鍵詞:市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) VaR模型 壓力測(cè)試
商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性
現(xiàn)代商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理中心已向市場(chǎng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況將發(fā)生根本性變化，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)已成為現(xiàn)代商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一，在新巴塞爾協(xié)議別增加了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的說明，并需求量化和管理商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法。
目前較多使用VaR(Value at Risk)技術(shù)，通過分別計(jì)算利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)和商品風(fēng)險(xiǎn)等不同類型的組合風(fēng)險(xiǎn)，來衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。在1995年后，巴塞爾委員會(huì)允許銀行運(yùn)用自己的風(fēng)險(xiǎn)度量模型確定風(fēng)險(xiǎn)資本的費(fèi)用，激勵(lì)更多商業(yè)銀行開發(fā)自己的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。VaR是一個(gè)統(tǒng)計(jì)估計(jì)值，但它用以簡(jiǎn)單的數(shù)字直觀地反應(yīng)當(dāng)前所面臨的一般風(fēng)險(xiǎn)(市場(chǎng)處于常態(tài)時(shí))，當(dāng)然，這個(gè)數(shù)字很可能不是最后的損失額，甚至相差很遠(yuǎn)，但它能給出風(fēng)險(xiǎn)水平的一個(gè)有效說明。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)得到許多國(guó)際金融組織和各國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，許多大型金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)采用這一方法作為風(fēng)險(xiǎn)管理的一種手段。
VaR方法及其拓展
發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體將VaR和事后檢驗(yàn)方法相結(jié)合，評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的準(zhǔn)確性，并加以改進(jìn)，作為商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具。Leibowitz和Kogelman(1991)，Lexander和 Baptista(2000)研究了如何用均值—VaR偏好有效地替代均值—方差偏好的投資組合。Jackson、Maude和Perraudin(1998)利用一家大型銀行所持有的固定收入證券、外匯和股票對(duì)兩種不同的VaR模型(參數(shù)VaR模型和模擬VaR模型)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)由于金融產(chǎn)品收益存在明顯的非正態(tài)分布，不依賴于資產(chǎn)收益正態(tài)分布的假設(shè)的模擬VaR模型能夠比較精確反映收益分布的長(zhǎng)尾概率。Gourieroux 和Monfort(2001)利用參數(shù)預(yù)期效用函數(shù)研究了VaR約束下的有效投資組合問題。Frey、McNeil(2002)對(duì)內(nèi)部評(píng)級(jí)法中VaR方法提出了質(zhì)疑，他們提出VaR方法在衡量資產(chǎn)組合層面的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不具備次級(jí)加總性，即單個(gè)資產(chǎn)的VaR加總很可能超過資產(chǎn)組合的VaR，在由此來確定銀行監(jiān)管資本時(shí)，并不能反映銀行面臨的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。Giot和Laurent(2004)將真實(shí)波動(dòng)和ARCH模型相結(jié)合，構(gòu)建VaR每日風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督模型。Ben-Haim(2005)在不確定性信息缺口條件下研究VaR模型，Janabi(2008)將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)加入到VaR中。
早期我國(guó)學(xué)者主要從制度規(guī)范的角度研究商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，較為宏觀，對(duì)商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)用性不強(qiáng)。隨著我國(guó)商業(yè)銀行體系股份化改革基本完成，學(xué)者們對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的研究也更加深入，引進(jìn)、消化和吸收國(guó)外先進(jìn)的理論體系，沿著已有的理論發(fā)展方向進(jìn)行比較性研究。韓其恒等(2002)對(duì)均值—方差模型和均值—VaR進(jìn)行了系統(tǒng)地比較分析，闡述了兩者在投資組合分析中的聯(lián)系和區(qū)別。姚京等(2004)仿照Pyle和Turnovsky的研究框架，對(duì)均值—方差模型和均值—VaR模型進(jìn)行了較為詳細(xì)的比較。劉曉星(2008)比較分析了VaR模型的系列改進(jìn)，CvaR(Conditional VaR)、ES(Expected Shortfall)和Esn，并分析了加入流動(dòng)性調(diào)整后的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測(cè)度模型La-VaR、La-ES的現(xiàn)狀和局限性。
VaR運(yùn)用于我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的可行性分析
VaR是當(dāng)前國(guó)際主流的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量工具，但由于我國(guó)金融市場(chǎng)與西方成熟金融市場(chǎng)存在著很多差異，我國(guó)商業(yè)銀行運(yùn)用VaR計(jì)量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)面臨許多約束條件，例如在已有的關(guān)于商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的模型中，沒有考慮我國(guó)特殊經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的模型，而我國(guó)二元市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征對(duì)金融業(yè)特別是銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著影響，因此，筆者認(rèn)為:
首先，應(yīng)該擴(kuò)展CVaR模型，加入表現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征的參數(shù)，引入交易成本、信息的不完全性和預(yù)期因素，構(gòu)建我國(guó)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型。
其次，考察投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)以及不同市場(chǎng)金融產(chǎn)品間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，構(gòu)建流動(dòng)性調(diào)整的VaR計(jì)量模型，運(yùn)用幾何布朗運(yùn)動(dòng)的跳躍擴(kuò)展模擬風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格的運(yùn)動(dòng)，建立反映風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格運(yùn)動(dòng)一般狀態(tài)的最優(yōu)變動(dòng)策略模型。
再次，研究如何利用市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理工具對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)暴露，提升商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)水平，設(shè)計(jì)滿足商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)的新型金融產(chǎn)品。對(duì)單一風(fēng)險(xiǎn)來源的金融產(chǎn)品開展風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量工作的基礎(chǔ)上，對(duì)同時(shí)受多種風(fēng)險(xiǎn)因素影響的金融產(chǎn)品和多種資產(chǎn)構(gòu)成的組合及二級(jí)金融衍生產(chǎn)品開展風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量工作。
最后，筆者認(rèn)為應(yīng)該承認(rèn)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理不是獨(dú)立性的，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等具有一定的相關(guān)性，因此，必須系統(tǒng)性測(cè)量和考察商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)間的相互影響，構(gòu)建商業(yè)銀行統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)價(jià)體系。
VaR與壓力測(cè)試的協(xié)調(diào)運(yùn)行
VaR方法在實(shí)際應(yīng)用中有其局限性，衡量風(fēng)險(xiǎn)值的模式有可能有相當(dāng)程度的差異，如果這模式本身產(chǎn)生一些重大結(jié)構(gòu)的變化，完全依賴風(fēng)險(xiǎn)值的估算就會(huì)有問題。另外，風(fēng)險(xiǎn)值模型為了計(jì)算方便，通常假設(shè)市場(chǎng)上各風(fēng)險(xiǎn)因子的變化呈現(xiàn)常態(tài)分配，在正常情況下，該假設(shè)是成立的，此時(shí)利用VaR模型是可以度量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)值的。但當(dāng)市場(chǎng)上出現(xiàn)危機(jī)事件時(shí)，例如:市場(chǎng)價(jià)格大幅下降，利率迅速上升，風(fēng)險(xiǎn)因子間的相關(guān)性也會(huì)因此變得難以預(yù)測(cè)。如1997年東南亞金融風(fēng)暴、1998年俄羅斯政府違約事件、美國(guó)911事件、2007年的美國(guó)次貸危機(jī)等對(duì)金融市場(chǎng)都造成了很大影響，在這些情況下VaR模型就不會(huì)起作用了。
VaR的這些缺陷需要壓力測(cè)試來彌補(bǔ)。2008年初，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)下發(fā)了《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》，對(duì)商業(yè)銀行如何開展壓力測(cè)試制定了指導(dǎo)性意見。通過定義要進(jìn)行分析的機(jī)構(gòu)和資產(chǎn)組合;識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因子;設(shè)計(jì)壓力測(cè)試情景;通過敏感性分析、情景分析，建立壓力測(cè)試模型，計(jì)算壓力情景下承壓要素的定量化結(jié)果。以上述模型的定量結(jié)果和定性分析為基礎(chǔ)，判定承壓體系中的弱點(diǎn)環(huán)節(jié)，并有針對(duì)性地制定相應(yīng)政策響應(yīng)和反饋。通過正式報(bào)告路線上報(bào)給金融機(jī)構(gòu)的高層呈閱后，最終成為在整個(gè)金融機(jī)構(gòu)或在部分分支機(jī)構(gòu)執(zhí)行的應(yīng)對(duì)政策。因此，通過VaR與壓力測(cè)試的協(xié)調(diào)運(yùn)行，能較為充分地確定商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)合理監(jiān)控和管理。
參考文獻(xiàn):
1.沈沛龍，任若恩.新的資本充足率框架與我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理[J].金融研究，2001(2)
一 、前言
從發(fā)展過程看，金融風(fēng)險(xiǎn)度量的主流方法和工具主要包括，偏差率、價(jià)差率等簡(jiǎn)單計(jì)算方法；以均值--方差為主的波動(dòng)性分析方法；度量市場(chǎng)溢價(jià)敏感性的基于CAPM模型的貝塔系數(shù)方法；度量下方風(fēng)險(xiǎn)（downside risk）的VAR(Value at Risk)方法。相關(guān)方法還包括，壓力測(cè)試和情景分析等等。20世紀(jì)90年代以來，VAR已經(jīng)成為主流的風(fēng)險(xiǎn)度量方法和工具。由美國(guó)次級(jí)貸款引發(fā)的全球金融危機(jī)不僅給全球經(jīng)濟(jì)造成了巨大損失，更是激起全球范圍內(nèi)對(duì)本次金融危機(jī)深層動(dòng)因的反思。在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，20世紀(jì)90年代以來被廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)度量方法―VAR，受到了大家質(zhì)疑。本文結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，通過對(duì)VAR的優(yōu)劣分析，指出VAR作為一種風(fēng)險(xiǎn)度量方法仍然有效。
二、VAR度量方法優(yōu)劣
VAR(Value at Risk)，即“在險(xiǎn)價(jià)值”，表示處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值，用于度量金融資產(chǎn)或組合在未來資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)下可能的損失。Jorion(1996)認(rèn)為，VAR是在正常的市場(chǎng)波動(dòng)條件下和給定的置信水平內(nèi)，某種金融資產(chǎn)或資產(chǎn)組合在未來一段持有期內(nèi)的最壞預(yù)期損失值。 用公式表示為：P(ΔP>VAR)=1-α或：P(ΔP
實(shí)踐中，VAR的常用度量方法主要包括：歷史模擬（Historical Simulation）、蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)、ARCH、RiskMetrics等等。其中，歷史模擬和蒙特卡羅模擬屬于非參數(shù)方法；RiskMetrics 和ARCH屬于參數(shù)方法。
RiskMetrics 和ARCH方法的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在可以完整刻畫資產(chǎn)組合收益率的方差波動(dòng)特征，但這兩大模型假設(shè)收益率基于正態(tài)分布假定，波動(dòng)性和相關(guān)性不變，而實(shí)證顯示金融資產(chǎn)收益具有厚尾、非對(duì)稱的特征。因此，使用這兩種方法度量出的VAR有低估傾向，此外，當(dāng)資產(chǎn)組合過于龐大，模型中的方差、協(xié)方差難以保持正定矩陣。
歷史模擬方法是利用歷史數(shù)據(jù)去模擬資產(chǎn)組合的未來收益分布，給出一定置信度下的VAR 估計(jì)。其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)便易行，不需要對(duì)資產(chǎn)組合價(jià)值變化的分布作特定假設(shè)，無需進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，避免了模型風(fēng)險(xiǎn)。但其假設(shè)資產(chǎn)組合收益率在特定窗口期間具有相同分布，這與現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中收益率的聚集性和持續(xù)性特征相悖，對(duì)超出歷史數(shù)據(jù)樣本外的極端情景難以度量，而且本方法需要長(zhǎng)期大量的歷史數(shù)據(jù)支持，這難以完全滿足，因而，歷史模擬方法度量VAR的準(zhǔn)確性難以保證。
Monte Carlo 模擬與歷史模擬方法類似， 區(qū)別在于Monte Carlo 模擬是利用歷史數(shù)據(jù)，基于隨機(jī)方法模擬出大量的不同情景下的資產(chǎn)組合收益數(shù)值，進(jìn)而度量VAR。Monte Carlo 模擬是全值估計(jì)，相對(duì)于歷史模擬方法，其估算精度較高。不過Monte Carlo模擬計(jì)算量大，隨機(jī)數(shù)中的群聚效應(yīng)浪費(fèi)了大量觀測(cè)值，降低了模擬效率。
三、對(duì)VAR 的質(zhì)疑
對(duì)VAR的質(zhì)疑從未間斷，主要集中在以上優(yōu)劣分析中的模型假設(shè)前提和運(yùn)用過程的數(shù)據(jù)要求方面，如：假設(shè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布、各個(gè)時(shí)間間隔的組合收益獨(dú)立同分布、模型依靠歷史數(shù)據(jù)或是在此基礎(chǔ)上模擬等等。其中，Artzner等學(xué)者從經(jīng)濟(jì)邏輯上對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量方法一致性公理的論述，是對(duì)VAR模型提出質(zhì)疑的典型代表。
Artzner等人（1997，1999）認(rèn)為，設(shè)定一個(gè)實(shí)值隨機(jī)變量集合V，風(fēng)險(xiǎn)度量是一個(gè)函數(shù)ρ:VR，應(yīng)滿足以下幾條公理：1）單調(diào)性(monotonous)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隨機(jī)變量X，Y∈V，Y≥X⇒風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果ρ(Y)≤ρ(X)，其風(fēng)險(xiǎn)度量含義是如果一個(gè)資產(chǎn)組合優(yōu)于另一個(gè)資產(chǎn)組合，則其投資風(fēng)險(xiǎn)也應(yīng)相對(duì)較小；2）次可加性（sub-additive），對(duì)X，Y，X+Y∈V⇒ρ(X+Y)≤ρ(X) +ρ(Y )，其風(fēng)險(xiǎn)度量含義是投資組合可以分散投資風(fēng)險(xiǎn)，這是資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)管理中最重要的公理；3）正齊次性（positive homogeneity），X∈V，h>0，hX∈V⇒ρ(hX)=hρ(X)，其風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)度量含義是如果資產(chǎn)頭寸規(guī)模太大，導(dǎo)致流動(dòng)性缺乏，則風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度也將受到影響，應(yīng)該避免頭寸規(guī)模導(dǎo)致的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；4）轉(zhuǎn)移不變性（translation inVARiance），X∈V，a∈R⇒ρ(X+a)=ρ(X)a，其風(fēng)險(xiǎn)度量含義是在資產(chǎn)組合中增加常量資產(chǎn)a，則組合風(fēng)險(xiǎn)在原來基礎(chǔ)上相應(yīng)減少了a。
Pflug等學(xué)者（2001）提出，VAR 并不滿足次可加性，這與Markowitz的投資組合可以降低投資風(fēng)險(xiǎn)的理論相悖。其它理論上的質(zhì)疑包括，VAR 沒有提供資產(chǎn)組合收益尾部信息，小概率大損失事件難以度量；Andersson（2001）指出，VAR是組合收益的非光滑非凸函數(shù)，存在多個(gè)局部極值，投資優(yōu)化難度較大。
雖然理論上對(duì)VAR缺陷的質(zhì)疑一直不斷，但VAR概念簡(jiǎn)單，容易理解，能事前計(jì)算投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，并能涵蓋影響金融資產(chǎn)的各種不同市場(chǎng)因素，還可以計(jì)算由多個(gè)金融工具組成的投資組合風(fēng)險(xiǎn)，這些特點(diǎn)使得VAR在實(shí)踐中成為主流風(fēng)險(xiǎn)度量方法。在此次金融危機(jī)，VAR受到了廣泛指責(zé)，主要體現(xiàn)在極端事件數(shù)據(jù)的缺乏使得人們難以通過VAR預(yù)測(cè)近年來的市場(chǎng)突變。Nassim Nicholas Tableb（2008） 在其《黑天鵝》中更是猛烈抨擊VAR，認(rèn)為VAR無法度量實(shí)際中的“厚尾”事件。
四、對(duì)其它風(fēng)險(xiǎn)度量方法的簡(jiǎn)評(píng)
這次金融危機(jī)使我們對(duì)VAR有了更深的認(rèn)識(shí)，首先，VAR更加適用于度量正常市場(chǎng)波動(dòng)而不是極端市場(chǎng)波動(dòng)下的風(fēng)險(xiǎn)；其次，VAR對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量不足。學(xué)者已經(jīng)提出很多建議對(duì)VAR模型加以補(bǔ)充，包括 CVAR和ES（Expected Shortfall）、極值理論（EVT，Extreme Value Theory）、利得損失差（GLS）等等, 其中ES, CVAR均滿足風(fēng)險(xiǎn)度量的一致性要求；而利得損失差（GLS ，Gain-Loss Spread）方法（Javier Extrada，2008），被認(rèn)為是一種直觀的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，比VAR能更好地將偏度和低端情況概率結(jié)合起來。實(shí)際上，由于樣本數(shù)據(jù)區(qū)間、顯著性水平等因素隨著具體研究有所不同，各種風(fēng)險(xiǎn)度量模型都有優(yōu)缺點(diǎn)，并無絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，更多的是相互借鑒相互補(bǔ)充。
（一）條件在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期損失模型（CVAR and ES）
Acerbi 和Tashe（2002）、Frey和Mcneil（2002）認(rèn)為，CVAR(conditional VAR)是一致性風(fēng)險(xiǎn)度量方法，表示基于正常市場(chǎng)波動(dòng)和一定顯著性水平，投資損失超過VAR的條件期望值。與VAR相比，CVAR提供了更多的關(guān)于資產(chǎn)收益的尾部信息，適合于對(duì)極端事件的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。基于CVAR的預(yù)期損失模型(ES，Expected Shortfall)是對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)最直接的度量方法。Lisa GoldBerg、Michael Hayes、Jose Menchero 和Indrajit Mitra（2009）重新檢驗(yàn)并且拓展了平均損失方法（average shortfall measure），認(rèn)為“預(yù)期損失是有啟發(fā)性的最直接的極端風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法”，作為對(duì)于以波動(dòng)率為基礎(chǔ)的測(cè)量方法，預(yù)計(jì)損失對(duì)于尾部風(fēng)險(xiǎn)的形狀非常敏感，并且能以較為直觀的方式描述極端價(jià)格波動(dòng)的特征。他們還拓展了基于單一組合平均損失的概念，來定義當(dāng)極端市場(chǎng)變化出現(xiàn)時(shí)關(guān)聯(lián)組合風(fēng)險(xiǎn)損失的增加量。這一新的指標(biāo)被稱為“Shortfall-Implied correlation”（潛在損失相關(guān)系數(shù)），它克服了對(duì)關(guān)聯(lián)尾部波動(dòng)存在高斯線性分布而難以預(yù)測(cè)其損失的難題。此類模型需要大量的樣本數(shù)據(jù)支持，操作上有一定的難度。
（二） 極值模型（EVT）
EVT是研究具有小概率大沖擊性質(zhì)的隨機(jī)變量極端數(shù)據(jù)的建模及統(tǒng)計(jì)分析方法。極值理論的核心問題是通過對(duì)極值事件的統(tǒng)計(jì)分析，評(píng)估極值事件的風(fēng)險(xiǎn)。極值分布建模方法主要有組類最大值法（BMM）和超閾值法（POT），其中，區(qū)組最大值法，是對(duì)于連續(xù)劃分的足夠大區(qū)組長(zhǎng)度中最大觀測(cè)值構(gòu)成的樣本進(jìn)行建模；超閾值法，是對(duì)組類最大值法的改進(jìn)，主要通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)中超過經(jīng)驗(yàn)判斷的閾值之上的所有觀測(cè)值樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，只擬合分布的尾部特征，而不需要對(duì)整個(gè)分布進(jìn)行建模 。
Diebold，Schuermann and Stroughair(1998)；Embrechts(1999，2000a) 和FrancosM.Longin（2000）利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的極值理論（EVT，Extreme Value Thory）來計(jì)算金融市場(chǎng)極端情景下VAR。相關(guān)文獻(xiàn)還包括，De Haan Jansen，Koedijk and de Vries(1994)用極值理論研究分位數(shù)估計(jì)。McNeil（1997，1999）用極值理論研究了金融時(shí)間序列劇烈損失分布的尾數(shù)估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的分位數(shù)估計(jì)。L-C.Ho，P.Burridge，J.Caddle和M.Theobald(2000)應(yīng)用極值理論研究亞洲金融危機(jī)，結(jié)論顯示極值方法下的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更貼近市場(chǎng)實(shí)際，優(yōu)于傳統(tǒng)的VAR度量方法。不過，T-Hlee，B.Saltogln（2002）通過對(duì)日本股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量，認(rèn)為EVT與VAR在預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)方面的結(jié)果沒有大的差別。運(yùn)用EVT模型來度量，通常不僅需要大量的樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)，還需要相當(dāng)準(zhǔn)確的經(jīng)驗(yàn)判斷來確定閾值，實(shí)際操作難度較大 。
（三） 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型（liquidity risk models）
Ernst等人（2009）經(jīng)過實(shí)證，研究了七類流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立度量模型，這些模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)包括，買賣差數(shù)據(jù)、成交量數(shù)據(jù)和限價(jià)委托交易數(shù)據(jù)等。他們認(rèn)為，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是衡量各模型對(duì)日間風(fēng)險(xiǎn)度量精確度的主要因素。總體上，相對(duì)于建立在買賣差數(shù)據(jù)或成交量數(shù)據(jù)之上的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，基于限價(jià)委托交易數(shù)據(jù)的模型更具精確度。
雖然，流動(dòng)性模型是VAR 模型的重要補(bǔ)充，但目前的模型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)側(cè)重資本市場(chǎng)，對(duì)具有弱流動(dòng)性的資產(chǎn)針對(duì)性不強(qiáng)。
五、審視與反思
（一）美國(guó)房地產(chǎn)泡沫：次貸危機(jī)導(dǎo)火索
“9?11”突發(fā)事件后，美國(guó)政府為了刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷降低利率，美國(guó)政府希望房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎之一，暗示信貸機(jī)構(gòu)放寬貸款條件，向不具備償還能力或資信能力差的家庭大量發(fā)放住房按揭貸款。這極大刺激了次級(jí)貸款（subprime mortgage loan）以及相關(guān)衍生產(chǎn)品業(yè)務(wù)的發(fā)展。同時(shí)，在美聯(lián)儲(chǔ)為振興經(jīng)濟(jì)而維持低利率的環(huán)境下，金融機(jī)構(gòu)大幅提高杠桿水平，選擇高風(fēng)險(xiǎn)的投資策略。這些導(dǎo)致美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)常年保持景氣狀態(tài)，隨著全球資金也被吸引進(jìn)入相關(guān)領(lǐng)域，資產(chǎn)泡沫更加迅速膨脹，危機(jī)導(dǎo)火索從此埋下。
Demyanyk & otto van Hemert (2008)研究認(rèn)為，美國(guó)房地產(chǎn)貸款質(zhì)量早在2007年之前已經(jīng)出現(xiàn)惡化跡象，只不過價(jià)格泡沫導(dǎo)致的低拖欠率掩蓋了問題。Gorton(2008) 指出，當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格沒有隨預(yù)期上升時(shí)，與之相關(guān)聯(lián)的由房地產(chǎn)證券、金融衍生產(chǎn)品和表外工具形成的復(fù)雜鏈條無法透視風(fēng)險(xiǎn)所在及其規(guī)模，金融機(jī)構(gòu)拒絕交易導(dǎo)致恐慌蔓延，次貸危機(jī)就此點(diǎn)燃。Brunnermeier(2009)總結(jié)認(rèn)為，美國(guó)房地產(chǎn)泡沫膨脹的幾個(gè)關(guān)鍵因素包括，低利率環(huán)境、美聯(lián)儲(chǔ)對(duì)房地產(chǎn)泡沫的寬容、美國(guó)銀行資產(chǎn)證券化發(fā)展模式等等。
（二）VAR：仍具有效性
雖然危機(jī)不能歸咎于VAR，但人們?nèi)哉J(rèn)為基于VAR的風(fēng)險(xiǎn)度量模型并沒有提前給出警示，而是給出了過于樂觀的預(yù)測(cè)。事實(shí)并非如此簡(jiǎn)單。Gunter Loffler（2009）利用常見的時(shí)間序列方法（ARCH），依照之前學(xué)者們對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)測(cè)路徑進(jìn)行了重新檢驗(yàn)。
Gunter Loffler（2009）研究認(rèn)為，如果采用Case/Shiller全國(guó)住宅價(jià)格指數(shù)1987年到2005年數(shù)據(jù)，運(yùn)用Monte Carlo方法模擬Q3 2005-Q3 2008年的季度價(jià)格變動(dòng)，并以此構(gòu)建相應(yīng)期間的Case/Shiller全國(guó)住宅價(jià)格指數(shù)，通過極端情景分析，即使在0.1%的顯著性水平上，也可以得出房地產(chǎn)價(jià)格相對(duì)平穩(wěn)的結(jié)論，風(fēng)險(xiǎn)較小。這個(gè)結(jié)果與之前學(xué)者研究結(jié)果類似。實(shí)際上，1987-2005年間，美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格主要呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，其間數(shù)據(jù)并不能完全反映價(jià)格動(dòng)態(tài)變化，標(biāo)準(zhǔn)的DF 檢驗(yàn)也難以拒絕價(jià)格非穩(wěn)態(tài)的零假設(shè)，即這期間的房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)本身無法排除是處于不斷上升的變動(dòng)狀態(tài)。
但是，如果考慮另外一個(gè)通用的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)HPI，采用其1975年至2005年數(shù)據(jù)，使用差分自回歸移動(dòng)平均模型ARIMA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整后，同樣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的DF檢驗(yàn)，可以拒絕價(jià)格非穩(wěn)態(tài)的零假設(shè)。然后通過同樣的極端情景分析，結(jié)果表明，在1%和0.1%的顯著性水平上，價(jià)格指數(shù)都低于實(shí)際狀況。如果進(jìn)一步引入GARCH方法，極端情景分析結(jié)果顯示，模擬價(jià)格指數(shù)更低。
實(shí)踐顯示，銀行業(yè)危機(jī)與房地產(chǎn)價(jià)格下墜關(guān)聯(lián)較大。Reinhart and Rogoff(2008)指出，相比較1970-1990年間全球五大銀行業(yè)危機(jī)(西班牙、挪威、芬蘭、瑞典和日本)，在次貸危機(jī)前美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格升幅更加明顯。潛在的危機(jī)應(yīng)該足以引起銀行業(yè)重視，但是由于市場(chǎng)的主流觀點(diǎn)認(rèn)為災(zāi)難性的極端損失是極小概率，F(xiàn)annie Mae等公司在危機(jī)前也樂觀預(yù)期，因而銀行業(yè)并沒有充分進(jìn)行相應(yīng)研究和采取相應(yīng)的預(yù)防措施。
實(shí)際上，其研究正是建立在大家廣為詰責(zé)的VAR假設(shè)前提之上，包括：分布形態(tài)并沒有考慮厚尾，歷史數(shù)據(jù)缺乏極端事件等等。金融危機(jī)的發(fā)生是由多種因素導(dǎo)致的，不能簡(jiǎn)單認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)度量模型無效。即使是在危機(jī)重要根源的房地產(chǎn)泡沫方面，目前VAR風(fēng)險(xiǎn)度量方法也能夠有效預(yù)測(cè)價(jià)格的劇烈波動(dòng)，只不過大家沒有真正意識(shí)到這種警示。
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關(guān)鍵詞:壓力測(cè)試;金融穩(wěn)定性;模型和系統(tǒng)
中圖分類號(hào):F830.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1000-176X(2009)09-0057-09
一、引 言
風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Value at Risk,簡(jiǎn)稱VaR)是指在正常的市場(chǎng)環(huán)境下,在一定的置信水平和持有期內(nèi),衡量某個(gè)特定的頭寸或組合所面臨的最大可能損失[1]。與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)衡量方法相比,VaR提供了一種考慮杠桿、相關(guān)性和當(dāng)前頭寸的組合風(fēng)險(xiǎn)的整體觀點(diǎn),被稱為一種具有前瞻性的風(fēng)險(xiǎn)衡量方法。風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量化量度發(fā)展從靈敏度到波動(dòng)性,再到下側(cè)量度,經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單逐步走向準(zhǔn)確的過程。 VaR不僅取決于風(fēng)險(xiǎn)的絕對(duì)水平,也取決于管理者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好(如設(shè)定多高的置信水平)以及風(fēng)險(xiǎn)期限的長(zhǎng)度,這樣VaR以最簡(jiǎn)單的形式將已知組合潛在的損失與發(fā)生概率結(jié)合成為單個(gè)數(shù)字,將多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)暴露的效果綜合起來,便利了金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局的風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管。VaR由于其概念簡(jiǎn)單,用一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)字表示風(fēng)險(xiǎn)損失的大小,易于理解,被廣泛應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的資本配置、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、績(jī)效評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告和信息披露,并作為一種很好的風(fēng)險(xiǎn)管理工具在新巴塞爾協(xié)議中獲得應(yīng)用推廣,正發(fā)展成為現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn)和理論基礎(chǔ)。目前關(guān)于VaR的系列研究成果集中于新巴塞爾協(xié)議中,代表性人物有 Arzner、Alexander、Jorion、C.Acerbi、Rogachev等。
然而這次發(fā)端于美國(guó)的次貸危機(jī)給全球金融經(jīng)濟(jì)體系造成的負(fù)面影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人們最初的預(yù)期,2008年10月期的《全球金融穩(wěn)定報(bào)告》指出,由于損失上升、資產(chǎn)價(jià)格下降和經(jīng)濟(jì)減速加劇,金融體系與更廣泛經(jīng)濟(jì)之間發(fā)生更嚴(yán)重負(fù)面反饋鏈的風(fēng)險(xiǎn)成為全球金融體系穩(wěn)定的重大威脅,完全可比1929年的全球經(jīng)濟(jì)大蕭條。這次尚在變化中的全球性金融經(jīng)濟(jì)危機(jī)帶給我們?cè)S多經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),其中重要的一條是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果的前瞻性估計(jì)不足,低估了金融體系杠桿率下降的幅度,機(jī)械地套用監(jiān)管比率,對(duì)金融體系的穩(wěn)定性評(píng)估過于樂觀。人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到,在置信度內(nèi)正常市場(chǎng)情形VaR風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)是有效的,但超過置信度的低概率金融損失事件傳統(tǒng)的VaR方法無能為力,極端市場(chǎng)波動(dòng)或危機(jī)的例子使我們認(rèn)識(shí)到僅僅用過去流行的商業(yè)條件基礎(chǔ)上的監(jiān)督和風(fēng)險(xiǎn)管理是不夠的(例如新的危機(jī)可能包括過去未曾出現(xiàn)的跨市場(chǎng)的新風(fēng)險(xiǎn)),需要結(jié)合壓力測(cè)試對(duì)金融體系的穩(wěn)定性進(jìn)行判斷。
壓力測(cè)試(Stress-testing)由于能模擬潛在金融危機(jī)等極端事件對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,近年來在國(guó)際金融組織和各國(guó)政策當(dāng)局間獲得了迅速的應(yīng)用推廣。自20世紀(jì)90年代初期以來,微觀壓力測(cè)試在國(guó)際銀行業(yè)得到廣泛應(yīng)用,已成為銀行等金融機(jī)構(gòu)重要的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。發(fā)達(dá)國(guó)家監(jiān)管當(dāng)局均要求或鼓勵(lì)所屬銀行遵循巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)的建議規(guī)范進(jìn)行壓力測(cè)試的工作。IMF和World Bank在借鑒亞洲金融危機(jī)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的基礎(chǔ)上,1999年發(fā)起了金融部門評(píng)估項(xiàng)目(簡(jiǎn)稱FSAP),首次將宏觀壓力測(cè)試方法作為衡量金融系統(tǒng)穩(wěn)定性分析工具的重要組成部分。隨后,在FSAP項(xiàng)目的協(xié)助下壓力測(cè)試方法成為其成員國(guó)政策當(dāng)局金融穩(wěn)定性分析中廣泛使用的工具,各國(guó)政策當(dāng)局紛紛開發(fā)出自己的宏觀壓力測(cè)試系統(tǒng),典型的有英格蘭銀行的TD測(cè)試系統(tǒng)、澳地利銀行的SRM測(cè)試系統(tǒng)等。壓力測(cè)試的理論和應(yīng)用研究主要集中在各國(guó)央行系統(tǒng)的研究人員,在這一過程中IMF和世界銀行起到了引領(lǐng)作用。代表性的人物有 IMF的Cihak、Swinburne等分析了微觀壓力測(cè)試與宏觀壓力測(cè)試的區(qū)別,并總結(jié)了IMF宏觀壓力測(cè)試系統(tǒng)演進(jìn)歷程[2-3];IMF的Dale F.Gray等利用風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的平衡表,研究了基于Merton模型的金融穩(wěn)定性分析框架和壓力測(cè)試方法[4];英國(guó)央行的Drehmann、Haldane剖析了英國(guó)宏觀壓力測(cè)試系統(tǒng)的構(gòu)建方法和評(píng)測(cè)結(jié)果[5];奧地利央行的Ross等分析了該國(guó)宏觀壓力測(cè)試系統(tǒng)的構(gòu)建框架。另外美國(guó)FDIC的Krimminger、歐央行的Lind、挪威央行的Moe、澳大利亞儲(chǔ)備銀行的Ryan、西班牙央行的Saurina分別研究了各國(guó)宏觀壓力測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)驗(yàn),芬蘭央行的Esa Jokivuolle研究了新巴塞爾協(xié)議要求下基于聯(lián)合信貸損失的未來最低資本要求的壓力測(cè)試;Sorge比較分析了不同宏觀壓力測(cè)試方法的應(yīng)用。Goodhart、Summer、Tsatsaronis等研究銀行間市場(chǎng)傳染效應(yīng)(contagion effects,又稱domino effects)、反饋效應(yīng)(feedback effects)、信貸衍生品市場(chǎng)發(fā)展引起的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)和非線性影響等問題[6-8]。
我國(guó)目前已經(jīng)開始了壓力測(cè)試在金融領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。2003年9月,中國(guó)銀監(jiān)會(huì)響應(yīng)FSAP項(xiàng)目要求國(guó)內(nèi)各商業(yè)銀行開展利率變動(dòng)、匯率變動(dòng)、準(zhǔn)備金調(diào)整、不良貸款變動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行資本金和盈利的影響四個(gè)子課題的壓力測(cè)試。2007年銀監(jiān)會(huì)再次組織各大商業(yè)銀行到普華永道接受培訓(xùn),學(xué)習(xí)敏感性壓力測(cè)試技術(shù),內(nèi)容包括房地產(chǎn)貸款綜合壓力測(cè)試和個(gè)人住房貸款進(jìn)行專項(xiàng)壓力測(cè)試,這次測(cè)試成為不少國(guó)內(nèi)銀行進(jìn)行的首次壓力測(cè)試實(shí)驗(yàn)。我國(guó)從2006年開始《金融系統(tǒng)穩(wěn)定性報(bào)告》,但報(bào)告缺乏壓力測(cè)試內(nèi)容,不利于對(duì)我國(guó)金融體系穩(wěn)定性做出正確的評(píng)價(jià),制定出符合實(shí)際情況的政策措施。在目前復(fù)雜多變的全球化金融經(jīng)濟(jì)體系中,國(guó)內(nèi)的系列金融改革正在全面深入,許多制度措施的實(shí)施缺乏現(xiàn)成的經(jīng)驗(yàn)可資借鑒,客觀上需要我們采用新型的方法分析金融現(xiàn)象,做出前瞻性的正確分析,為我國(guó)的金融改革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供正確的依據(jù)。
二、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與壓力測(cè)試
VaR產(chǎn)生的金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)踐根源在于20世紀(jì)90年代初發(fā)生的一系列重大金融災(zāi)難(如發(fā)生在美國(guó)加州橙縣的財(cái)政破產(chǎn)、巴林銀行倒閉等災(zāi)難性事件),這些事件的共同教訓(xùn)是由于金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督和管理不力導(dǎo)致巨大損失。同時(shí)也使人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法已無法準(zhǔn)確定義和度量新形勢(shì)下的金融風(fēng)險(xiǎn),因此1993年7月G30集團(tuán)在研究金融衍生產(chǎn)品的基礎(chǔ)上,提出了度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR方法。VaR在理論上繼承和發(fā)展了Roy安全第一(Safety First)準(zhǔn)則模型的理念,該模型的決策規(guī)則是極小化投資組合收益小于給定損失水平事件的概率,與Markowitz收益―風(fēng)險(xiǎn)型投資組合模型的思路不同,安全第一模型給出了另類風(fēng)險(xiǎn)控制的思路,即對(duì)損失概率的控制,確定在給定概率置信水平內(nèi)最壞情況下的損失。 VaR屬于下側(cè)量度,已經(jīng)證明風(fēng)險(xiǎn)的下側(cè)量度是對(duì)靈敏度與具有不確定性不利結(jié)局的波動(dòng)性的整合。VaR只涉及可能產(chǎn)生損失的收益下側(cè)偏差,而不涉及意外增益。下側(cè)風(fēng)險(xiǎn)可以數(shù)量化地表示為在一定置信水平下單側(cè)區(qū)間的邊界值,只需考慮超過不利偏差的邊界概率對(duì)應(yīng)的下側(cè)分位數(shù)。但是VaR在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些不足:(1)VaR模型的許多假定基于市場(chǎng)正常情形,無法實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)極端情形下的風(fēng)險(xiǎn)損失刻畫,由于例外事件發(fā)生的觀測(cè)數(shù)據(jù)非常有限,對(duì)于市場(chǎng)的極端情形,基于統(tǒng)計(jì)分析視角的VaR難以實(shí)現(xiàn)數(shù)量化的精確分析。(2)當(dāng)概率分布不連續(xù)時(shí),VaR無法保證置信度的連續(xù)性和分位數(shù)的惟一性。(3)VaR度量的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)有可能是負(fù)數(shù),意味著市場(chǎng)可以存在負(fù)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),這往往與現(xiàn)實(shí)不符。(4)無法有效估算選擇權(quán)等非線性金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)損失。因此VaR并不是萬能的,只有當(dāng)使用者掌握了其限制條件后,VaR方法才是有用的。VaR描述了損益的潛在變化,目的并不在于給出最壞的損失情形,尾部的表現(xiàn)需要通過壓力測(cè)試來進(jìn)行分析。壓力測(cè)試提供了關(guān)于極端情形的低概率事件對(duì)整個(gè)金融機(jī)構(gòu)的影響信息,在很大程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值體系的不足。對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理來說,除了考慮正常情況下的可能損失,更重要的是必須確保在極端的市場(chǎng)情形下,金融機(jī)構(gòu)持有的金融資產(chǎn)不會(huì)引發(fā)金融機(jī)構(gòu)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),通過壓力測(cè)試,可以發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)在極端市場(chǎng)情形下的風(fēng)險(xiǎn)承受能力。因此,壓力測(cè)試已經(jīng)成為VaR風(fēng)險(xiǎn)管理體系不可或缺的組成部分,與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法構(gòu)成了一個(gè)比較全面的風(fēng)險(xiǎn)分析體系,這些年來得到了迅速的發(fā)展。
根據(jù)IMF(2004)的定義,壓力測(cè)試(Stress Testing)指一系列用來評(píng)估一些異常但又可信的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)金融體系脆弱性影響的技術(shù)總稱[1]。在微觀領(lǐng)域,一方面,壓力測(cè)試具有能評(píng)估某些小概率事件對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)或其所擁有的投資組合可能造成的影響的優(yōu)勢(shì),可作為金融穩(wěn)健性指標(biāo)(如CAMELS)中風(fēng)險(xiǎn)度量工具VaR的重要補(bǔ)充;另一方面,壓力測(cè)試能幫助金融監(jiān)管當(dāng)局更好地監(jiān)管個(gè)別金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。為了有效衡量額外資本緩沖的規(guī)模,新巴塞爾協(xié)議要求銀行對(duì)它們潛在的未來最低資本需求進(jìn)行壓力測(cè)試。根據(jù)新巴塞爾協(xié)議第一支柱的要求,如果銀行用基于IRBA的內(nèi)部評(píng)級(jí)法,至少要考慮溫和衰退期的影響。新巴塞爾協(xié)議給出的溫和衰退期的例子是2個(gè)連續(xù)的零增長(zhǎng)期。FSA給出的是平均每25年一次的經(jīng)濟(jì)衰退。根據(jù)監(jiān)管者的要求,壓力測(cè)試的具體形式可以由銀行自己確定。發(fā)達(dá)國(guó)家監(jiān)管當(dāng)局均要求或鼓勵(lì)所屬銀行遵循新巴塞爾協(xié)議的規(guī)范進(jìn)行壓力測(cè)試工作。微觀壓力測(cè)試在國(guó)際銀行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用,已成為銀行等金融機(jī)構(gòu)重要的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。在宏觀領(lǐng)域,壓力測(cè)試用來衡量沖擊對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。與微觀金融機(jī)構(gòu)的壓力測(cè)試相比,宏觀金融壓力測(cè)試有更廣泛的覆蓋面(即金融體系及其重要的組成部分),并用于不同目的(金融部門的監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)管理),基于最新的分析技術(shù),更專注于傳播的渠道(即一個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)如何能夠成為一個(gè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn))。宏觀壓力測(cè)試并不意味著壓力測(cè)試應(yīng)以總體數(shù)據(jù)來執(zhí)行,因?yàn)榘褖毫y(cè)試應(yīng)用到整個(gè)金融系統(tǒng)或大型機(jī)構(gòu)可以掩蓋應(yīng)用于個(gè)別機(jī)構(gòu)時(shí)所暴露的大量問題,這些問題可能導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)的破產(chǎn)并蔓延到系統(tǒng)中的其他機(jī)構(gòu)。因此在盡可能多的機(jī)構(gòu)上進(jìn)行壓力測(cè)試是很重要的。我們不僅要分析總體結(jié)果也要分析總體數(shù)據(jù)結(jié)果的分散情況,宏微觀壓力測(cè)試往往需要結(jié)合使用。一般而言, VaR和壓力測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)不能相加。壓力測(cè)試衡量資產(chǎn)損失分布中超過VaR值的部分,而風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法是用來衡量資產(chǎn)將要經(jīng)歷的收益或損失,這些資產(chǎn)由一個(gè)或更多的基本經(jīng)濟(jì)因素決定其價(jià)值的具體變化。壓力測(cè)試是VaR 方法的有效補(bǔ)充,兩者共同構(gòu)成了一個(gè)全面的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。
三、壓力測(cè)試與金融系統(tǒng)穩(wěn)定性評(píng)估
壓力測(cè)試已經(jīng)成為宏觀金融分析的重要組成部分。宏觀金融分析包括對(duì)金融市場(chǎng)狀況的監(jiān)管和對(duì)宏觀金融聯(lián)系的分析,需要編制金融穩(wěn)定指標(biāo)來監(jiān)測(cè)金融機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)的穩(wěn)定性以及與之相對(duì)應(yīng)的企業(yè)和家庭。金融穩(wěn)定指標(biāo)包括金融機(jī)構(gòu)的總體信息和金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行所在市場(chǎng)的指標(biāo), 為了便于匯編這些指標(biāo),國(guó)際貨幣基金組織已定義“核心”和“激勵(lì)”兩套金融穩(wěn)定指標(biāo)。所有核心金融穩(wěn)定指標(biāo)與銀行部門相關(guān),反映了銀行在大部分國(guó)家金融體系中的優(yōu)勢(shì)地位。在激勵(lì)金融穩(wěn)定指標(biāo)中還包括銀行的附加指標(biāo)、金融市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)、非銀行金融機(jī)構(gòu)和非金融企業(yè)部門(如股本的總債務(wù))的指標(biāo)、家庭部門(如家庭債務(wù)服務(wù)和主要支出)和房地產(chǎn)市場(chǎng)的指標(biāo)。對(duì)于金融穩(wěn)定指標(biāo)分析的關(guān)鍵是它們的相互關(guān)系以及它們和其他宏觀分析框架的關(guān)系。
金融穩(wěn)定指標(biāo)與壓力測(cè)試通常共同使用來分析金融部門的穩(wěn)定性。壓力測(cè)試和金融穩(wěn)定指標(biāo)之間有許多重要的不同點(diǎn),這些不同產(chǎn)生于它們?cè)诤暧^分析中的不同作用。特別是壓力測(cè)試能更清楚地說明沖擊的潛在成本。壓力測(cè)試沖擊和模型基于判斷和假設(shè),必須適應(yīng)于某一特定系統(tǒng)的特點(diǎn),與編制金融穩(wěn)定指標(biāo)相比,不受制于統(tǒng)計(jì)學(xué)家們數(shù)據(jù)分析時(shí)所采用的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn),所以壓力測(cè)試的結(jié)果與在金融系統(tǒng)真實(shí)條件下得到的金融穩(wěn)定指標(biāo)沒有可比性。考慮到這些限制條件,壓力測(cè)試和金融穩(wěn)定指標(biāo)提供了相互補(bǔ)充的風(fēng)險(xiǎn)分析方法。面對(duì)復(fù)雜金融系統(tǒng),壓力測(cè)試衡量的損失驗(yàn)證了金融穩(wěn)定指標(biāo)是否切實(shí)可行,壓力測(cè)試作為其風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分,其結(jié)果可以描述成與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)金融穩(wěn)定指標(biāo)(如由于給定規(guī)模的變動(dòng)所造成資本的損失)相比的一種形式。這種互補(bǔ)性反映了兩者在分析水平上的密切關(guān)系。例如,從匯率波動(dòng)壓力測(cè)試中估計(jì)的直接損失可以近似地用匯率的變化乘以凈開放外匯資產(chǎn)金融穩(wěn)定指標(biāo)。
宏觀金融分析壓力測(cè)試的重要性主要表現(xiàn)在三個(gè)方面:對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)看法的整合、對(duì)金融系統(tǒng)作為一個(gè)整體的關(guān)注、對(duì)銀行間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的統(tǒng)一。不像大型銀行進(jìn)行的壓力測(cè)試旨在衡量投資組合和各個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn),宏觀金融壓力測(cè)試在對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)上應(yīng)用一種共同的情景來進(jìn)行,這種統(tǒng)一的做法使結(jié)果有整體性,便于在整體系統(tǒng)水平上確定關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn),并提供銀行等金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險(xiǎn)的可比信息。就政策當(dāng)局而言,利用宏觀壓力測(cè)試可實(shí)現(xiàn)兩方面的作用:一是和傳統(tǒng)的CAMEL指標(biāo)、早期預(yù)警系統(tǒng)等一起使用來識(shí)別需要重點(diǎn)關(guān)注和進(jìn)行救助的弱勢(shì)金融機(jī)構(gòu)。二是實(shí)現(xiàn)宏觀金融系統(tǒng)的監(jiān)控,用于模擬分析小概率異常事件沖擊對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的影響,評(píng)估金融系統(tǒng)整體應(yīng)對(duì)外來沖擊的風(fēng)險(xiǎn)承受能力,提高對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)途徑的理解(如危機(jī)傳染),分析各種風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)途徑的相關(guān)性和重要性從而找到金融系統(tǒng)中的薄弱點(diǎn)和危機(jī)發(fā)生時(shí)的政策優(yōu)先處理點(diǎn),分析政策干預(yù)的成本等。
根據(jù)IMF和World Bank的金融部門評(píng)估項(xiàng)目(FSAP),金融穩(wěn)定評(píng)估框架 FSAP通過三個(gè)層次評(píng)估金融體系是否穩(wěn)健:一是宏觀層次,衡量宏觀審慎監(jiān)督的效果。主要是通過編制和分析金融穩(wěn)健指標(biāo)判斷金融體系的脆弱性和承受損失的能力,通過壓力測(cè)試評(píng)估沖擊對(duì)銀行體系的影響。二是微觀層次,判斷金融基礎(chǔ)設(shè)施是否完善。通過對(duì)照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則,檢驗(yàn)一國(guó)支付體系、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、公司治理等是否完備。三是監(jiān)管層次,評(píng)估金融部門監(jiān)管是否有效。重點(diǎn)評(píng)估對(duì)銀行、證券、保險(xiǎn)、支付體系的監(jiān)管是否符合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。基金組織和世界銀行在上述三個(gè)層次的基礎(chǔ)上,形成對(duì)被評(píng)估經(jīng)濟(jì)體的金融穩(wěn)定報(bào)告。
政策當(dāng)局進(jìn)行金融穩(wěn)定性評(píng)估時(shí)會(huì)綜合使用多種分析工具。其中,定性分析工具包括制度、結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)特征及監(jiān)管框架、標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則等信息分析;定量分析工具包括金融穩(wěn)健性指標(biāo)(Financial Soundness Indicator,簡(jiǎn)稱FSIs)、宏觀和行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表分析、早期預(yù)警系統(tǒng)、壓力測(cè)試等。在定量分析方面,壓力測(cè)試對(duì)政策當(dāng)局來說是重要的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具,能提供未來某種極端不利沖擊影響的模擬信息,是金融穩(wěn)健性指標(biāo)分析的有效補(bǔ)充(如圖1所示);金融穩(wěn)健性指標(biāo)和早期預(yù)警指標(biāo)等能提供歷史和現(xiàn)狀的對(duì)比信息。
目前幾乎在所有金融部門穩(wěn)定性評(píng)估方案任務(wù)中都有對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等的壓力測(cè)試分析。另外,一些國(guó)家的金融部門評(píng)估方案任務(wù)中還包括商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的壓力測(cè)試,這主要在商品貿(mào)易比較重要的發(fā)展中國(guó)家進(jìn)行。(1)匯率風(fēng)險(xiǎn)。其中有一半計(jì)算它對(duì)單個(gè)機(jī)構(gòu)或銀行團(tuán)體未平倉(cāng)合約資產(chǎn)凈值的影響,這反過來又校準(zhǔn)了對(duì)資本的影響。大約40%的金融部門評(píng)估方案任務(wù)采用回歸分析和蒙特卡羅模擬來確定匯率變動(dòng)對(duì)信貸質(zhì)量(不良貸款)的影響。匯率風(fēng)險(xiǎn)是由于匯率變動(dòng)引起資產(chǎn)和負(fù)債價(jià)值出現(xiàn)損失的風(fēng)險(xiǎn)。它包括直接匯率風(fēng)險(xiǎn)和間接匯率風(fēng)險(xiǎn),前者可以使用未平倉(cāng)合約凈值占資本的比例來評(píng)估,是金融穩(wěn)定核心指標(biāo)之一,風(fēng)險(xiǎn)直接,易于控制和管理;后者主要是由于匯率變動(dòng)引起金融資產(chǎn)間出現(xiàn)高度非線性的風(fēng)險(xiǎn),在這種情況下,基于銀行開放程度詳細(xì)分解基礎(chǔ)上的壓力測(cè)試是一種卓越的分析工具。 (2)利率風(fēng)險(xiǎn)。利率變動(dòng)影響利息收入和利息支出,同時(shí)通過金融工具市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)來影響資產(chǎn)負(fù)債表。大多數(shù)金融部門評(píng)估方案任務(wù)中都有利率風(fēng)險(xiǎn)分析。由于數(shù)據(jù)的限制,大部分金融部門評(píng)估方案使用成熟的收入現(xiàn)金流方法。一些使用基于持續(xù)期和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)的更先進(jìn)技術(shù)。約有25%的金融部門評(píng)估方案任務(wù)由于沒有獲得成熟的持續(xù)期模型數(shù)據(jù)而利用收入數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單計(jì)算收益風(fēng)險(xiǎn)。(3)信貸風(fēng)險(xiǎn)。信貸風(fēng)險(xiǎn)主要是指信貸資產(chǎn)質(zhì)量出現(xiàn)非預(yù)期變化所帶來的損失,是最重要的金融風(fēng)險(xiǎn)來源之一,信貸風(fēng)險(xiǎn)的全系統(tǒng)壓力測(cè)試通常基于貸款業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)(如貸款收益率、不良貸款率)和借款人資料(如財(cái)務(wù)杠桿、利息覆蓋率)兩個(gè)方面進(jìn)行。目前超過1/2的金融部門評(píng)估方案任務(wù)使用基于不良貸款的方法建立信貸風(fēng)險(xiǎn)模型。大約60%的任務(wù)使用特別不良貸款遷移模型。只有約30%的任務(wù)使用回歸分析研究潛在的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)不良貸款行為的影響。(4)股票和房地產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。金融部門評(píng)估方案任務(wù)中大約有1/2測(cè)試了股票或房地產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。在大多數(shù)情況下,股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試包括在廣義市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)中,通過股票的未平倉(cāng)合約指標(biāo)來計(jì)算。房地產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的壓力測(cè)試包括:直接風(fēng)險(xiǎn)(投資于房地產(chǎn));信貸風(fēng)險(xiǎn)(如貸款給房地產(chǎn)開發(fā)商);由房地產(chǎn)的抵押程度所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)生于房地產(chǎn)抵押的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)為與信用風(fēng)險(xiǎn)有關(guān),它隨著貸款與價(jià)值比率(即貸款收益與擔(dān)保品價(jià)值的比率)和違約率的增加而增加。(5)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是資產(chǎn)不能立即變現(xiàn)以滿足現(xiàn)金需求而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)計(jì)流動(dòng)性壓力測(cè)試最具挑戰(zhàn)性的一步是確定哪些資產(chǎn)通常具有流動(dòng)性但在某個(gè)財(cái)政壓力時(shí)期又不具有流動(dòng)性。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試的一種直接辦法是讓流動(dòng)資產(chǎn)的價(jià)值按一定比例或數(shù)額變動(dòng)。如可以根據(jù)銀行以往的經(jīng)驗(yàn)來確定該比例或數(shù)額,一般要求在資金緩慢流出而沒有外部支持的情況下銀行應(yīng)該能夠至少生存5天。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)主要關(guān)注兩種情形:一是關(guān)注銀行的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),這通常以銀行最大的儲(chǔ)戶突然撤回其資產(chǎn)作為模型;二是流動(dòng)性壓力在銀行間的傳遞。由于一家銀行產(chǎn)生了流動(dòng)性問題,從而引起另外一家銀行的流動(dòng)性變?nèi)酢?guó)際貨幣基金組織(2003年)提供了可以作為壓力測(cè)試的流動(dòng)資產(chǎn)和債務(wù)的指引。和其他壓力測(cè)試一樣,不能忽視資產(chǎn)負(fù)債表外的資產(chǎn)(如衍生產(chǎn)品或銀行擴(kuò)大的貸款承諾)對(duì)流動(dòng)性產(chǎn)生的重大影響。
四、壓力測(cè)試在金融系統(tǒng)穩(wěn)定性評(píng)估中的應(yīng)用
國(guó)際貨幣基金組織和世界銀行已經(jīng)開始了金融部門評(píng)估規(guī)劃FSAP(金融部門穩(wěn)定性評(píng)估方案),它致力于評(píng)估其成員國(guó)金融體系的優(yōu)缺點(diǎn)。這一項(xiàng)目下的評(píng)估迄今已涵蓋70多個(gè)司法管轄區(qū),并提供各種建議改善金融體系框架。壓力測(cè)試從一開始就是評(píng)估金融部門穩(wěn)定性的一個(gè)關(guān)鍵因素,它可以幫助確定監(jiān)測(cè)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性所需數(shù)據(jù)的數(shù)量和性質(zhì),分析金融系統(tǒng)作為一個(gè)整體受到外部沖擊的影響,提供一個(gè)獨(dú)立核查風(fēng)險(xiǎn)潛在來源的方法并擴(kuò)大對(duì)金融系統(tǒng)聯(lián)系的理解。已有的經(jīng)驗(yàn)表明,壓力測(cè)試的類型需要適應(yīng)不同國(guó)家的情況、金融系統(tǒng)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的可用性。壓力測(cè)試的宏觀效果可以通過使用宏觀經(jīng)濟(jì)模型(幫助校準(zhǔn)選擇的情景和為測(cè)試達(dá)成一致的假設(shè))、對(duì)金融機(jī)構(gòu)同業(yè)間影響的分析和參與各大金融機(jī)構(gòu)的壓力測(cè)試演習(xí)獲得進(jìn)一步的提高。壓力測(cè)試主要包括三個(gè)方面:(1)敏感性分析,其旨在確定金融資產(chǎn)價(jià)格如何隨相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量(如利率和匯率)的變化而變化。(2)情景分析,其目的是評(píng)估在一定置信水平條件下金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)變能力和金融系統(tǒng)的異常情況。(3)傳染分析,主要考慮單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊如何傳導(dǎo)至整個(gè)金融系統(tǒng)。
(一)壓力測(cè)試的實(shí)施
基于宏觀金融分析的壓力測(cè)試可以被看做是一個(gè)研究系統(tǒng)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的多步驟過程。一般而言,實(shí)施宏觀壓力測(cè)試主要包括以下6個(gè)步驟。
1.確定納入測(cè)試的機(jī)構(gòu)和資產(chǎn)范圍
宏觀壓力測(cè)試首先需要考慮納入分析的金融機(jī)構(gòu)及資產(chǎn)范圍:僅考慮大型銀行機(jī)構(gòu),還是考慮包括外國(guó)銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司、養(yǎng)老基金;將哪些類別的資產(chǎn)納入分析范圍(對(duì)資產(chǎn)的選擇部分依賴于需要分析風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)和數(shù)據(jù)可得性);對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)暴露采用銀行賬面價(jià)值還是其他指標(biāo)來衡量等,測(cè)試范圍的選擇決定了計(jì)算所需的數(shù)據(jù)。
2.識(shí)別主要風(fēng)險(xiǎn)因素
壓力測(cè)試必須要檢測(cè)存在于一國(guó)實(shí)際情形下與宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的潛在沖擊后果。因此,在壓力測(cè)試設(shè)計(jì)過程中首先要討論經(jīng)濟(jì)所面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn),發(fā)現(xiàn)在特定的經(jīng)濟(jì)條件下,某些類型的沖擊(例如利率增加或貨幣貶值)比其他類型的沖擊更有可能發(fā)生,并且評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)是如何聯(lián)系在一起的。壓力測(cè)試的設(shè)計(jì)是一個(gè)反復(fù)的過程,因?yàn)橐恍┰瓉泶_定的風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致的影響相對(duì)較小,但如果有實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)的話,原來一些小風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致很大的影響。然而影響金融體系的風(fēng)險(xiǎn)因素很多,不可能對(duì)所有的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試,需要我們集中力量關(guān)注金融體系的薄弱點(diǎn),了解金融體系的內(nèi)在脆弱性。一般來說,金融體系主要包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)三大類,進(jìn)一步可以細(xì)分為匯率風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)以及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等,對(duì)于不同的金融體系,這些風(fēng)險(xiǎn)因素的重要程度是不同的。
3.壓力情景的設(shè)計(jì)與校準(zhǔn)
對(duì)一個(gè)假設(shè)情景的模擬說明意味著這樣的沖擊:它比歷史上所觀察到的情況(或未發(fā)生)更可能發(fā)生或它在未來可能發(fā)生并打破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)。設(shè)計(jì)金融系統(tǒng)壓力情景時(shí)需要考慮風(fēng)險(xiǎn)類別的選取(如市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等),考慮單一沖擊還是多重沖擊(選擇多重沖擊處理較復(fù)雜,但能增強(qiáng)壓力測(cè)試的預(yù)測(cè)力)、沖擊參數(shù)的選擇(價(jià)格、波動(dòng)性還是相關(guān)性)、沖擊的程度(歷史還是假設(shè)情景)及時(shí)間長(zhǎng)度等。對(duì)于金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)模通常有兩種確定方式,這兩種方式對(duì)應(yīng)于不同的壓力測(cè)試計(jì)算方法:第一,比較典型的方式是在選定置信度后制定一個(gè)極端的情況并思考它對(duì)于金融系統(tǒng)的影響。我們稱之為“最壞情況做法 ”,因?yàn)閺男Ч麃砜?在給定置信度下該情況有最大的影響力。第二,不太常見的方法是選擇一個(gè)對(duì)系統(tǒng)有影響的特定“臨界值 ”并求系統(tǒng)在達(dá)到該“臨界值”時(shí)所需要的最小沖擊。壓力情景設(shè)計(jì)時(shí)校準(zhǔn)沖擊的程度是關(guān)鍵點(diǎn),設(shè)置得太高或太低可能使壓力測(cè)試沒有意義。一般而言,沖擊的程度選取某段時(shí)間內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)變量最大的變動(dòng)幅度或歷史變動(dòng)方差。還需要校準(zhǔn)次輪效應(yīng)(second-round effects),即原始沖擊引起其他經(jīng)濟(jì)變量變動(dòng)情況(如油價(jià)沖擊可能影響GDP、利率、通貨膨脹等),一般采用結(jié)構(gòu)式或簡(jiǎn)約式宏觀計(jì)量模型來分析沖擊變量之間的相互影響。
4.風(fēng)險(xiǎn)來源的確定及其相關(guān)性分析
針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí),需要估計(jì)這些風(fēng)險(xiǎn)被記錄在機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的哪個(gè)地方,了解金融系統(tǒng)可能產(chǎn)生損失的風(fēng)險(xiǎn)在哪里,尤其在較發(fā)達(dá)的金融系統(tǒng)中,還要了解衍生工具和證券活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的詳細(xì)情況。對(duì)涉及到具體經(jīng)濟(jì)部門沖擊的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì),可以從對(duì)金融機(jī)構(gòu)替代活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果中得到(如信貸、股票、衍生產(chǎn)品、信用衍生產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品、戰(zhàn)略的長(zhǎng)期投資、保險(xiǎn))。例如,一個(gè)重要經(jīng)濟(jì)部門產(chǎn)量的回落可以通過多種方式反映在壓力測(cè)試中:主要有直接貸款、債券以及整個(gè)行業(yè)相關(guān)的信貸損失、由于投資所導(dǎo)致的該行業(yè)股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)、由于沖擊對(duì)工資和就業(yè)產(chǎn)生不利影響而導(dǎo)致相關(guān)的消費(fèi)信貸和抵押貸款的增加、銀行和保險(xiǎn)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表外的損失、由于沖擊所產(chǎn)生的相應(yīng)部門違約。
通過金融穩(wěn)健性指標(biāo)反映的各種風(fēng)險(xiǎn)因子間可能存在相關(guān)關(guān)系(如油價(jià)沖擊極可能同時(shí)影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn))。處理這種相關(guān)關(guān)系時(shí)要求能綜合考慮各種風(fēng)險(xiǎn)因子的統(tǒng)一分析框架,抓住重點(diǎn)簡(jiǎn)化處理。在許多銀行業(yè)壓力測(cè)試中,信用風(fēng)險(xiǎn)引起的損失占總損失的絕大部分,這就能簡(jiǎn)化用Logit或Probit概率模型進(jìn)行分析。
5.金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的壓力測(cè)試
我們不僅要根據(jù)金融穩(wěn)定性指標(biāo)來反映宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,而且還要分析沖擊傳染的途徑、微觀主體間的交互反應(yīng)等。政策當(dāng)局通過單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的壓力測(cè)試結(jié)果可以掌握沖擊對(duì)金融體系的直接影響程度及其分布情況,但還必須展開傳染效應(yīng)分析以了解沖擊的間接影響,以免出現(xiàn)“多米諾骨牌效應(yīng)”和“羊群效應(yīng)”。金融機(jī)構(gòu)間壓力測(cè)試使標(biāo)準(zhǔn)的壓力測(cè)試得到補(bǔ)充,往往一家銀行的穩(wěn)定出現(xiàn)問題可能使系統(tǒng)內(nèi)其他銀行在國(guó)際市場(chǎng)上的融資產(chǎn)生困難,引發(fā)民眾對(duì)整個(gè)銀行體系的信心下降,導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)其他銀行破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。
銀行間壓力測(cè)試包括純粹壓力測(cè)試和綜合壓力測(cè)試,前者旨在回答系統(tǒng)中任何銀行(或一組銀行)的破產(chǎn)是否使其他銀行的經(jīng)營(yíng)狀況下降,它也可以用來表明潛在的流動(dòng)性危機(jī)(因?yàn)殂y行不完全了解借款人的償付能力)使其他銀行削弱到何種程度(即使沒有銀行破產(chǎn)),指明哪家銀行是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的潛在根源;后者著重于由宏觀經(jīng)濟(jì)壓力所引起的銀行間傳播,它首先把銀行系統(tǒng)置于宏觀經(jīng)濟(jì)壓力的情況之下,如果沒有銀行破產(chǎn),則需要增大宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊,直到一家(或一組)最弱的機(jī)構(gòu)破產(chǎn),然后像純粹壓力測(cè)試那樣計(jì)算銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響。
銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)壓力測(cè)試計(jì)算一般通過銀行間的風(fēng)險(xiǎn)矩陣來實(shí)現(xiàn)(如表1所示)。矩陣中的每一行代表一家銀行,行中每一項(xiàng)表示該銀行與其余每個(gè)銀行的全部銀行間風(fēng)險(xiǎn)。
“純粹”銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染壓力首先假定有一家破產(chǎn)的銀行(比如說銀行1 )。破產(chǎn)可能由任何原因引起,例如欺詐行為。第一輪計(jì)算銀行1的破產(chǎn)對(duì)其余每個(gè)銀行的直接影響,并假設(shè)銀行1不用償還其銀行間無抵押資產(chǎn)(或部分資產(chǎn))。如果一些銀行由于銀行1的破產(chǎn)而破產(chǎn),第二輪的計(jì)算將包括這些新破產(chǎn)的銀行對(duì)剩余各銀行的影響。如果第二輪之后有新的銀行破產(chǎn),這個(gè)過程可以在第三輪重復(fù)進(jìn)行,如此類推。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的兩項(xiàng)指標(biāo)可以從純粹銀行間壓力測(cè)試的結(jié)果中計(jì)算出來:(1)銀行破產(chǎn)頻率的指標(biāo),這是累積破產(chǎn)的銀行數(shù)目與系統(tǒng)中銀行總數(shù)的比率。(2)銀行系統(tǒng)資本影響的統(tǒng)計(jì)方法(例如中位數(shù),分布情況和四分位數(shù))。具體來說,我們可以定義一個(gè)“系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)”,由系統(tǒng)中最重要銀行的破產(chǎn)所引起的銀行資本比率的平均減少量。這種方法可以計(jì)算該系統(tǒng)中的所有銀行并根據(jù)它們?cè)谙到y(tǒng)中的重要性來對(duì)銀行分類。
6.基于壓力測(cè)試結(jié)果的金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)承受力評(píng)估
通過壓力測(cè)試,政策當(dāng)局可以清晰地發(fā)現(xiàn)金融體系的薄弱點(diǎn),傳染效應(yīng)分析可以定量地判定金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)的重要性,發(fā)現(xiàn)危機(jī)在銀行間和實(shí)體變量間傳染的渠道,不同銀行機(jī)構(gòu)間的交互反應(yīng),由于損失率上升引起評(píng)級(jí)下降從而融資成本上升的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)生性問題,金融層面的影響結(jié)果(如銀行借貸影響)又反過去影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)層面的反饋效應(yīng)等。在各傳導(dǎo)機(jī)制的基礎(chǔ)上分析損失分布和總體分布,將決定是否對(duì)問題金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行救助,提高了政策當(dāng)局決策的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。但是,壓力測(cè)試的結(jié)果應(yīng)解釋為風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)而不是預(yù)告銀行的破產(chǎn),我們要記住它所建立的限制條件和假設(shè),壓力測(cè)試提供的信息與其他分析工具的見解要相互補(bǔ)充:尤其是對(duì)法律、體制、法規(guī)和監(jiān)管框架的評(píng)估;對(duì)金融系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的分析;金融穩(wěn)定指標(biāo)的實(shí)證分析。典型的壓力測(cè)試認(rèn)為銀行是一個(gè)靜態(tài)資產(chǎn)組合而不是積極的動(dòng)態(tài)單元,然而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的徹底審查,必須考慮到銀行可以動(dòng)態(tài)適應(yīng)環(huán)境沖擊的事實(shí)。根據(jù)銀行面臨的各種沖擊因素,這些措施可能增強(qiáng)或減弱初始波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。為了了解在特殊情況下銀行所面臨沖擊的結(jié)構(gòu),就有必要了解銀行機(jī)構(gòu)所處的環(huán)境,如銀行的治理安排、法律、會(huì)計(jì)、稅務(wù)、規(guī)章制度以及持有人如何應(yīng)對(duì)銀行在債券和股票市場(chǎng)可能采取的行動(dòng)。
另外還要考慮銀行維持損失的能力,雖然壓力測(cè)試結(jié)果提供了金融風(fēng)險(xiǎn)漏洞導(dǎo)致的金融機(jī)構(gòu)市值損失的估計(jì),但是銀行預(yù)定資產(chǎn)的重大損失沒有反映在監(jiān)管資本計(jì)算中,不但大量低級(jí)的貸款繼續(xù)支付利息并且保持運(yùn)作,而且如果市場(chǎng)壓力暫時(shí)平息,它們又重新變得有價(jià)值。
最后還要討論系統(tǒng)可能出現(xiàn)誤差和不確定性的地方,為系統(tǒng)的進(jìn)一步修正優(yōu)化提供指導(dǎo)。
(二)壓力測(cè)試模型和壓力測(cè)試系統(tǒng)的實(shí)踐
雖然壓力測(cè)試方法應(yīng)用時(shí)間較短,但在實(shí)踐中得到了迅速的推廣,已經(jīng)成為政策當(dāng)局金融穩(wěn)定性分析工具的重要組成部分。宏觀壓力測(cè)試并不是采用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行壓力測(cè)試,宏觀壓力測(cè)試?yán)玫幕A(chǔ)數(shù)據(jù)主要還是微觀數(shù)據(jù),主要考慮微觀測(cè)試結(jié)果如何加總,需要突出分析微觀主體的交互反應(yīng)、傳染效應(yīng)(contagion effects,又稱domino effects)、反饋效應(yīng)(feedback effects)等。目前主要有三種代表性模型:(1)Boss的網(wǎng)絡(luò)模型。該模型的優(yōu)勢(shì)在于將各種風(fēng)險(xiǎn)因子和商業(yè)銀行面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)(主要是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn))統(tǒng)一在一個(gè)分析框架內(nèi),可操作性強(qiáng)和執(zhí)行效率高(直接用商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表各資產(chǎn)賬面價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行分析),容易得出政策結(jié)論(結(jié)果用損失概率來表示,且能得到最后貸款人的干預(yù)成本(bailout cost))。其局限在于結(jié)構(gòu)模型,沒有模擬個(gè)體間的相互作用、激勵(lì)和反饋效應(yīng),很難計(jì)算銀行間的聯(lián)合違約概率(PDs),基于資產(chǎn)負(fù)債表信息,不能有效反映信貸衍生品等表外資產(chǎn)交易對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露的影響。(2)Goodhart的違約依賴模型。該模型的創(chuàng)新之處在于模擬銀行間的違約依賴性及其穩(wěn)定性含義,提出了非線性條件下分析銀行間的聯(lián)合PDs的新框架,更好地考慮了個(gè)體特征和激勵(lì)問題。強(qiáng)調(diào)了微觀宏觀聯(lián)系和壓力測(cè)試中的棘輪效應(yīng)、強(qiáng)調(diào)傳染是金融危機(jī)的主要驅(qū)動(dòng)力。其局限性在于計(jì)算量大(多家銀行情況下多維的Copulas計(jì)算量較大),而且很難解釋壓力測(cè)試的結(jié)果。(3)Tsatsaronis的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型。該模型的優(yōu)勢(shì)在于考慮了信用衍生品等表外資產(chǎn)交易的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,局限在于該模型發(fā)展還不成熟,尚未將各種風(fēng)險(xiǎn)因子影響整合為統(tǒng)一框架,還未進(jìn)入實(shí)踐應(yīng)用領(lǐng)域。
總的來說,宏觀壓力測(cè)試對(duì)傳染效應(yīng)的研究尚處在探索階段,還值得進(jìn)一步研究。近年來經(jīng)濟(jì)和金融環(huán)境的改變引起了對(duì)宏觀壓力測(cè)試的新挑戰(zhàn):大型跨國(guó)金融機(jī)構(gòu)(Large and Complex Financial Institutions,簡(jiǎn)稱LCFIS)的活動(dòng)跨國(guó)化,使得銀行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和監(jiān)管在金融市場(chǎng)全球化條件下進(jìn)行;非銀行活動(dòng)的增加使得傳統(tǒng)的采用資產(chǎn)負(fù)債表方法分析風(fēng)險(xiǎn)較困難;信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場(chǎng)的迅速發(fā)展改變了金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)化的本質(zhì),如對(duì)沖擊的非線性反應(yīng)等。
比較典型的宏觀壓力測(cè)試實(shí)踐系統(tǒng)有IMF和World Bank的“金融部門評(píng)估規(guī)劃”(Financial Sector Assessment Program,簡(jiǎn)稱FSAP)、英格蘭銀行的TD壓力測(cè)試系統(tǒng)、奧地利央行的SRM測(cè)試系統(tǒng)。其中后兩者都是在FSAP壓力測(cè)試系統(tǒng)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。
(1)FSAP于1999年5月推出,源起于1997年的亞洲金融危機(jī),目前已成為被廣泛接受的金融穩(wěn)定評(píng)估框架,該框架包括三種分析工具:金融穩(wěn)健指標(biāo)、壓力測(cè)試(Stress Testing)、標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則(Standards and Codes)評(píng)估,壓力測(cè)試是對(duì)金融穩(wěn)健指標(biāo)分析的有效補(bǔ)充。 FSAP壓力測(cè)試系統(tǒng)是各國(guó)開發(fā)壓力測(cè)試系統(tǒng)的參考基礎(chǔ)。FSAP壓力測(cè)試主要由信貸、利率、匯率、流動(dòng)性、操作風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)傳染模塊組成。風(fēng)險(xiǎn)情景、影響指標(biāo)的設(shè)計(jì)依賴于各國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和數(shù)據(jù)可得性,截至2007年,FSAP共對(duì)80多個(gè)國(guó)家或地區(qū)的金融體系穩(wěn)定性進(jìn)行了壓力測(cè)試。 在FSAP參與的項(xiàng)目中,情景測(cè)試占95%、考慮銀行間傳染效應(yīng)的占38%、保險(xiǎn)業(yè)壓力測(cè)試占37%[5]。
(2)英格蘭銀行的TD壓力測(cè)試系統(tǒng)集中于分析核心金融脆弱性在金融系統(tǒng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道,實(shí)踐中對(duì)數(shù)據(jù)要求很高,考察的風(fēng)險(xiǎn)種類也較多(包括了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)),考察了風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性(如違約率上升導(dǎo)致銀行信貸評(píng)級(jí)下降、融資成本上升風(fēng)險(xiǎn))、市場(chǎng)微觀主體(居民、企業(yè)、政府、銀行金融機(jī)構(gòu)和非銀行金融機(jī)構(gòu))間的交互反應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)的傳染效應(yīng)、金融變量和實(shí)體經(jīng)濟(jì)變量間的反饋效應(yīng)(feedback effects)等問題。該系統(tǒng)的實(shí)施步驟包括識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵脆弱性、選擇壓力情景、估測(cè)脆弱性影響、估計(jì)整體影響和概率、評(píng)估總體金融系統(tǒng)穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)、誤差分析等。
(3)奧地利央行的SRM測(cè)試系統(tǒng)主要建立在Elsinger (2006)和Boss(2002)的銀行間網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,銀行機(jī)構(gòu)間的聯(lián)接點(diǎn)用銀行間市場(chǎng)雙邊借貸頭寸來反映。該模型只考慮了銀行間簡(jiǎn)單的相互關(guān)系,對(duì)傳染機(jī)制的考慮不多,沒有考慮資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)問題和由于銀行評(píng)級(jí)變動(dòng)引起的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)生性問題,也沒有考慮反饋效應(yīng)問題,在實(shí)踐應(yīng)用中對(duì)數(shù)據(jù)的要求不是很高,操作性較高。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,壓力測(cè)試可以幫助確定監(jiān)測(cè)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性所需數(shù)據(jù)的數(shù)量和性質(zhì),提供了一種獨(dú)立核查風(fēng)險(xiǎn)潛在來源的方法并擴(kuò)大對(duì)金融系統(tǒng)聯(lián)系的理解。目前一些中央銀行已開始在金融部門評(píng)估方案指導(dǎo)下進(jìn)行經(jīng)常性壓力測(cè)試演習(xí),另一些中央銀行已經(jīng)注意增加對(duì)商業(yè)銀行壓力測(cè)試的監(jiān)管,還有的正在致力于建立一個(gè)定期進(jìn)行壓力測(cè)試的系統(tǒng),并定期公布它們對(duì)金融部門穩(wěn)定性的分析(即所謂的金融穩(wěn)定性報(bào)告)。
五、金融穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試的未來發(fā)展
我們正處于一個(gè)不斷發(fā)生重大變革的年代,快速發(fā)展的金融創(chuàng)新和國(guó)際一體化趨勢(shì)一日千里,對(duì)處于各種壓力之下的金融體系行為產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。金融網(wǎng)絡(luò)的全球化在降低潛在金融危機(jī)發(fā)生頻率的同時(shí),也增強(qiáng)了危機(jī)發(fā)生時(shí)的破壞強(qiáng)度。近30年以來發(fā)生的一系列金融危機(jī),使全球主要金融機(jī)構(gòu)將改善金融穩(wěn)定性分析作為自己優(yōu)先考慮的事項(xiàng)安排,最近幾年,“自下而上”或公司級(jí)的壓力測(cè)試實(shí)踐獲得了迅速發(fā)展;與此同時(shí),各國(guó)政策當(dāng)局也將支持和維護(hù)金融穩(wěn)定作為公共政策目標(biāo),并發(fā)展了一系列“自上而下”的宏觀壓力測(cè)試模型和系統(tǒng)。政策當(dāng)局試圖通過宏觀經(jīng)濟(jì)和金融模型估計(jì)不利沖擊對(duì)金融體系的影響。然而金融體系的行為很難被模擬出來,尤其是在參與者和溢出風(fēng)險(xiǎn)、傳染風(fēng)險(xiǎn)的策略互動(dòng)顯現(xiàn)出來的壓力條件下。雖然面臨的壓力時(shí)期是罕見的,歷史也只能給我們有限的幫助,但是我們?yōu)榱司S護(hù)金融體系的穩(wěn)定,必須對(duì)未來壓力情形發(fā)生時(shí)金融體系是否穩(wěn)健進(jìn)行了解,以便防患于未然。未來理想的壓力測(cè)試將圍繞這三個(gè)目標(biāo)進(jìn)行:評(píng)估金融體系在可信的極端條件下面臨沖擊的脆弱性;了解金融體系面臨沖擊時(shí)相互間的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng),對(duì)行為反應(yīng)、相互作用和反饋效應(yīng)進(jìn)行整合,以確保獲得對(duì)全系統(tǒng)的影響;發(fā)現(xiàn)金融體系面臨沖擊時(shí)的“薄弱環(huán)節(jié)”,提前做好危機(jī)管理,降低系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。為了有效地實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo),在風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論的基礎(chǔ)上,構(gòu)建一種嚴(yán)格、連貫一致和健全的壓力測(cè)試框架對(duì)金融穩(wěn)定性進(jìn)行分析將是未來壓力測(cè)試模型系統(tǒng)的發(fā)展方向。雖然政策當(dāng)局和金融機(jī)構(gòu)在未來實(shí)現(xiàn)這一框架系統(tǒng)會(huì)面臨很多困難和挑戰(zhàn),但這是值得的。這種考慮了宏觀調(diào)控、金融體系的相互作用和反饋效應(yīng)的壓力測(cè)試框架將提高我們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格的理解,更加密切關(guān)注所包含的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性金融穩(wěn)定,更有針對(duì)性的是實(shí)施公共政策,進(jìn)而更好地維護(hù)整個(gè)社會(huì)利益。
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論文摘要：現(xiàn)代商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系中，風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)已經(jīng)成為推動(dòng)管理水平上升的重要推動(dòng)力。本文闡述了當(dāng)今世界銀行業(yè)所采用的主流的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，并針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)方面尚存在的不足，提出了相應(yīng)的整改措施和努力方向。
現(xiàn)代商業(yè)銀行的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系由眾多環(huán)節(jié)所構(gòu)成，其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要一定的人力、物力以及技術(shù)支持，在前兩個(gè)要素能夠得到充分滿足的前提下，技術(shù)進(jìn)步將直接影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的水平。針對(duì)每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)節(jié)，都具有相應(yīng)適用的技術(shù)工具，但通常談到的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)是指風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)，尤其是用于風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，的各種建模方法。事實(shí)上，風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型也正是商業(yè)銀行推行量化風(fēng)險(xiǎn)管理所關(guān)注的重中之重，從而也是發(fā)展速度最快的方法論工具。
一、現(xiàn)代商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)
1．信用風(fēng)險(xiǎn)模型
傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法有信貸決策的“6C”法和信用評(píng)分方法。近二十年來，由于商業(yè)銀行貸款利潤(rùn)率持續(xù)下降和表外業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷增大，促使銀行采用更經(jīng)濟(jì)的方法度量和控制信用風(fēng)險(xiǎn)，而現(xiàn)代金融理論的發(fā)展和新的信用工具的創(chuàng)新，給開發(fā)新的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型提供了可能。現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要有：(1)CreditMetrics信貸組合模型，運(yùn)用VaR框架，用于對(duì)諸如貸款和私募債券等非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算；(2)KMVEDFs信貸組合模型，利用期權(quán)定價(jià)理論評(píng)估企業(yè)的預(yù)期違約率；(3)CSFPCreditRisk+信貸組合模型，應(yīng)用保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的保險(xiǎn)糟算方法來計(jì)算債券或貸款組合的損失分布；(4)麥肯錫CPV信貸組合模型，在CreditMetrics的基礎(chǔ)上，對(duì)周期性因素進(jìn)行了處理，克服了CreditMetrics中不同時(shí)期的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn)。
2．市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)模型
商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量模型絕大部分是基于VaR方法。計(jì)算VaR主要的方法有三大類：一是方差一協(xié)方差方法(參數(shù)化方法)，二是歷史模擬法(經(jīng)驗(yàn)法)，三是結(jié)構(gòu)性模擬法(蒙特卡羅模擬)。除此之外，極值方法和壓力測(cè)試也是常用的衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法。
方差一協(xié)方差法假定風(fēng)險(xiǎn)因子收益的變化服從特定的分布(通常是正態(tài)分布)，然后通過分析歷史數(shù)據(jù)來估計(jì)該風(fēng)險(xiǎn)因子收益分布的參數(shù)值，如方差、相關(guān)系數(shù)等，進(jìn)而得出整個(gè)投資組合收益分布的特征值。方差一協(xié)方差方法中有代表性的有組合正態(tài)法、資產(chǎn)正態(tài)法、Delta正態(tài)法和Delta-Gamma正態(tài)。歷史模擬法是一種簡(jiǎn)單的基于經(jīng)驗(yàn)的方法．它不需要對(duì)市場(chǎng)因子的統(tǒng)計(jì)分布做出假設(shè)，而是直接根據(jù)VaR的定義進(jìn)行計(jì)算，即根據(jù)收集到的市場(chǎng)因子的歷史數(shù)據(jù)對(duì)投資組合的未來收益進(jìn)行模擬，在給定置信水平下計(jì)算潛在損失。
蒙特卡羅模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)，模擬出投資組合中不同資產(chǎn)可能的價(jià)格變化。并由此推算出投資組合價(jià)值的變化，進(jìn)而求取其投資組合回報(bào)。將每一個(gè)模擬的投資回報(bào)進(jìn)行分布處理，可以得出投資組合回報(bào)分布，從而按照一定的置信水平要求，求出VaR的大小。
極值理論是通過極限值理論或情景分析，研究小概率事件，估計(jì)損失規(guī)模，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值。極值理論的優(yōu)勢(shì)在于它直接處理損失分布的尾部，且沒有對(duì)損失數(shù)據(jù)預(yù)先假設(shè)任何的分布，而是利用數(shù)據(jù)本身說話。主要的極值理論模型有傳統(tǒng)極值理論、分塊樣本極值(Block-maxima)模型、POT(PeakOverThreshold)模型和C()PULA一極值理論方法。
壓力測(cè)試被用于測(cè)量極端情況下的操作風(fēng)險(xiǎn)情況。壓力試驗(yàn)包括情景分析和系統(tǒng)化壓力試驗(yàn)，其中情景分析是最常用的壓力測(cè)試方法，包括兩大步驟：情景構(gòu)造和情景評(píng)估。情景構(gòu)造描繪出某些極端情景。包括銀行極端損失的大小、風(fēng)險(xiǎn)因子波動(dòng)的極端范圍等。情景構(gòu)造的主要方法包括歷史模擬情景方法、典型情景方法和假設(shè)特殊事件方法。
3．操作風(fēng)險(xiǎn)模型
巴塞爾委員會(huì)在新資本協(xié)議的監(jiān)管框架中。將操作風(fēng)險(xiǎn)正式單列為除信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之外的第三種主要風(fēng)險(xiǎn)，首次將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)一起納入最低資本監(jiān)管要求并強(qiáng)調(diào)不同風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性，并分別提供了從簡(jiǎn)單到高級(jí)的一系列操作風(fēng)險(xiǎn)衡量方法基本指標(biāo)法是巴塞爾委員會(huì)設(shè)定的一種最為初級(jí)的操作風(fēng)險(xiǎn)度量方法，它將單一風(fēng)險(xiǎn)暴露指標(biāo)的一個(gè)固定比例作為資本準(zhǔn)備要求，即操作風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備，為基本指標(biāo)法所計(jì)算出的操作風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備；El是機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)暴露指標(biāo)；a為巴塞爾委員會(huì)設(shè)定的常數(shù)比例指標(biāo)為銀行某年的最低監(jiān)管資本要求，按照巴塞爾委員會(huì)所規(guī)定的加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資本8％的比例來計(jì)算；GI為銀行同期用于規(guī)范資本的總收入。是采用平滑方法計(jì)算得出的最近三年總收入的均值；1Z％是巴塞爾委員會(huì)給定的調(diào)整系數(shù)。
標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量要求銀行將總收入與業(yè)務(wù)線進(jìn)行匹配，對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)種類都設(shè)定·個(gè)風(fēng)險(xiǎn)暴露指標(biāo)EI以反映銀行在此業(yè)務(wù)領(lǐng)域的規(guī)模和業(yè)務(wù)量，從而對(duì)整體操作風(fēng)險(xiǎn)的資本金要求為 ，其中Ks為標(biāo)準(zhǔn)化方法下的資本分配；El。為每條業(yè)務(wù)線的風(fēng)險(xiǎn)暴露指標(biāo)；為每條業(yè)務(wù)線的系數(shù)值，其計(jì)算公式與基本指標(biāo)法相似S為銀行分配給第種業(yè)務(wù)的操作風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)資本的份額，MRC為銀行的最低監(jiān)管資本要求，Ej為銀行第i種業(yè)務(wù)的指標(biāo)值，12％是給定的調(diào)整系數(shù)；是對(duì)特定業(yè)務(wù)種類下銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)損失與相應(yīng)概括性指標(biāo)間關(guān)系的衡量。不同業(yè)務(wù)種類的口值不同，均由巴塞爾委員會(huì)給定。
高級(jí)衡量法是巴塞爾委員會(huì)在《巴塞爾新資本協(xié)議》中所推出的一系列較為復(fù)雜的計(jì)量方法的總稱，主要包括內(nèi)部衡量法、損失分布法和極值理論模型三種，它們均建立在對(duì)損失數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行合理假設(shè)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用量化的分析方法對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的資本要求進(jìn)行測(cè)算：(1)內(nèi)部衡量法類似于信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的內(nèi)部評(píng)級(jí)法，是指銀行基于對(duì)預(yù)期操作風(fēng)險(xiǎn)損失的度量來估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)資本要求的水平，即假定預(yù)期損失(損失分布的均值)和非預(yù)期損失(損失分布的尾部)之間具有穩(wěn)固的關(guān)系，這種關(guān)系既可能是線性的，也可能是非線性的。利用內(nèi)部度量法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)資本要求是基于這樣一個(gè)框架：將銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)暴露分解成8大業(yè)務(wù)種類(與基本指標(biāo)法相同)和7大風(fēng)險(xiǎn)損失事件類型。對(duì)于每個(gè)業(yè)務(wù)類別／損失事件組合(共有7×8—56個(gè)組合)，銀行可使用自身的損失數(shù)據(jù)來計(jì)算該組合的預(yù)期損失EL。監(jiān)管資本則由預(yù)期損失(亦即損失分布的均值)和非預(yù)期損失(損失分布的尾部)的關(guān)系來確定；(2)損失分布法(LDA)是一種較為復(fù)雜的操作風(fēng)險(xiǎn)量化方法，它使用操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的歷史數(shù)據(jù)庫來計(jì)算操作風(fēng)險(xiǎn)資本金數(shù)量。在對(duì)損失事件頻率和損失強(qiáng)度的有關(guān)假設(shè)基礎(chǔ)上。對(duì)每一業(yè)務(wù)線／損失事件類型的操作風(fēng)險(xiǎn)損失分布進(jìn)行估計(jì)。損失分布法依賴于銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)來把握其特有的風(fēng)險(xiǎn)特征。每一個(gè)銀行中的每一種業(yè)務(wù)都具有自己的風(fēng)險(xiǎn)特征。這些特征是基于該業(yè)務(wù)的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)(如產(chǎn)品類型、復(fù)雜性和法律環(huán)境)和控制機(jī)制(如文化、系統(tǒng)、內(nèi)控和政策等)。由于每個(gè)銀行都是獨(dú)特的，量化其風(fēng)險(xiǎn)特征的唯一途徑就是檢查分析其實(shí)際的損失數(shù)據(jù)；(3)極值理論近年來被引入到操作風(fēng)險(xiǎn)的量化管理領(lǐng)域。具體方法與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的極值理論模型相似。 4．一體化風(fēng)險(xiǎn)模型
全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系的形成和發(fā)展對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理在技術(shù)上、成本上提出了更高的要求，從而促使銀行開始尋求新的解決之道。目前，在世界范圍內(nèi)誕生了一批風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)化公司，以及基于全面管理理念而建立的新一代風(fēng)險(xiǎn)管理模型——一體化風(fēng)險(xiǎn)度量模型。這些一體化模型將信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)三大類風(fēng)險(xiǎn)和其他風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合管理，為商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)全面風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)，提供了技術(shù)基礎(chǔ)。具有代表性的模型有：(1)由AIgorithmics(簡(jiǎn)稱Algo)公司設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)觀察(RiskWatch)模型，在市場(chǎng)定價(jià)的基礎(chǔ)之上開發(fā)出“未來定價(jià)(MarktoFuture)”方法來為資產(chǎn)組合定價(jià)；(2)由AXIOM軟件公司建立的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)(RiskMonitor)模型，將方差一協(xié)方差，蒙特卡羅模擬，歷史模擬及多因子分析等方法進(jìn)行整合，對(duì)所有市場(chǎng)，業(yè)務(wù)線及金融工具的風(fēng)險(xiǎn)提供一種可以持續(xù)、一致測(cè)量的方法；(3)由Askari公司開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)賬本(RiskBook)模型，用一種一致的分析提供多種風(fēng)險(xiǎn)的視角；(4)由IQFinancialSystems公司創(chuàng)立的RiskIQ模型，基于RAROC的風(fēng)險(xiǎn)綜合管理模型；(5)金融工程公司(FinancialEngineeringAssociates，Inc．)風(fēng)險(xiǎn)管理模型，在風(fēng)險(xiǎn)矩陣RiskMetrk的基礎(chǔ)之上改進(jìn)了VaR技術(shù)，可以使用戶確定新的交易將如何影響整個(gè)資產(chǎn)組合的VaR，并提供了VaR成份分析；(6)網(wǎng)際測(cè)險(xiǎn)公司(Measurisk．Conr)風(fēng)險(xiǎn)管理模型，基于監(jiān)管者的規(guī)定，對(duì)客戶的基金在總體水平上的風(fēng)險(xiǎn)做出綜合評(píng)估。
二、我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)存在的不足
(1)風(fēng)險(xiǎn)管理工具與技術(shù)落后
目前，西方發(fā)達(dá)國(guó)家的商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)的量化管理方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于我國(guó)的商業(yè)銀行。我國(guó)商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理工具和技術(shù)方面的差距主要表現(xiàn)在：首先，國(guó)外商業(yè)銀行通常會(huì)大量運(yùn)用金融衍生工具進(jìn)行資產(chǎn)保值的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移策略，這主要得力于國(guó)外發(fā)達(dá)的金融衍生品市場(chǎng)。我國(guó)目前除了一些地方性的商品期貨交易所和正在籌建的金融期貨交易所，尚無成熟的金融衍生品市場(chǎng)，由此限制了我國(guó)商業(yè)銀行運(yùn)用金融衍生品對(duì)以市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)為主的銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制；其次，國(guó)外已經(jīng)相對(duì)成熟的大量風(fēng)險(xiǎn)量化模型，如VaR等，在我國(guó)還處于萌芽階段，風(fēng)險(xiǎn)管理人員對(duì)模型的運(yùn)用能力還有待加強(qiáng)；第三，由于起步較晚，尚未建立起同時(shí)為監(jiān)管者、市場(chǎng)和銀行所接受的數(shù)據(jù)甄別標(biāo)準(zhǔn)，使得我國(guó)商業(yè)銀行大多無法建立完善的、整合的歷史損失數(shù)據(jù)庫，而沒有數(shù)據(jù)就意味著基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布的量化模型根本無法建立。
由于風(fēng)險(xiǎn)量化管理的不足，使得銀行在日常管理中更多地使用定性分析和人為直接控制，主要依靠缺口管理和指標(biāo)分析法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。如信用風(fēng)險(xiǎn)管理，大多依據(jù)貸款投向的政策性、合法性及安全性；又如經(jīng)濟(jì)資本的計(jì)算，由于無法達(dá)到《巴塞爾新資本協(xié)議》的量化標(biāo)準(zhǔn)，還只能采取標(biāo)準(zhǔn)法進(jìn)行衡量。
(2)數(shù)據(jù)庫的缺乏
數(shù)據(jù)庫是構(gòu)建整個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理體系的基礎(chǔ)，它儲(chǔ)存著大量?jī)?nèi)外部共享性分類信息。通常而言，這些信息分別與特定業(yè)務(wù)、損失事件或風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)相對(duì)應(yīng)．這些存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)包括前臺(tái)交易記錄信息、各種風(fēng)險(xiǎn)頭寸、金融工具的信息、極端損失事件、外部損失事件等等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由操作風(fēng)險(xiǎn)管理方法的復(fù)雜程度而定，通常可以分為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)(靜態(tài)數(shù)據(jù))兩大類。前者包括與具體業(yè)務(wù)相聯(lián)系的交易數(shù)據(jù)以及內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)，后者則主要包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)管理模型數(shù)據(jù)等。
巴塞爾委員會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理模型，尤其是風(fēng)險(xiǎn)度量模型的損失數(shù)據(jù)具有非常高的要求，包括數(shù)據(jù)的累積性、真實(shí)性、客觀性、準(zhǔn)確性等等方面。目前我國(guó)大多數(shù)商業(yè)銀行已經(jīng)建立了大集中數(shù)據(jù)庫用于搜集內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)，然而由于技術(shù)尚未成熟，并且體制方面的原因也導(dǎo)致外部損失數(shù)據(jù)尤其是低頻高危的操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的搜集具有較大難度，這使得目前的數(shù)據(jù)庫一方面不夠全面，另一方面更新較慢，限制了量化管理模型的應(yīng)用。
三、發(fā)展我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的著重點(diǎn)
