本文關鍵詞：金融機構操作風險的度量及實證研究　出處：《西南財經(jīng)大學》2013年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：面對瞬息變化的外部環(huán)境和日益激烈的行業(yè)競爭格局,無論是在金融體系中處于主導地位的商業(yè)銀行還是傳統(tǒng)的非銀行金融機構(本論文主要包括投資銀行和保險公司),都不可避免地面臨越來越復雜的挑戰(zhàn)。因為操作風險廣泛存在于金融機構的經(jīng)營環(huán)節(jié),事關金融機構的內(nèi)部控制結構,其發(fā)生機制和控制方法等均有與其它風險不同的鮮明特點。面臨著損失加劇、危害日趨嚴重的操作風險,金融監(jiān)管部門和金融機構均愈加重視對操作風險的防范。 目前,國外理論界與實務界都在積極研究操作風險的管控技術與方法,以期達到有效識別、準確度量和嚴格控制的目的。雖然我國金融機構對操作風險的管控越來越重視,但目前只在操作風險的特征和生成機理上,也就是操作風險識別的研究方面初見成效。對于操作風險度量技術和方法的研究,以及內(nèi)部管理和監(jiān)管體制方面的研究,都與國外同行存在較大差距。風險的度量是風險控制和管理的前提。因此,操作風險的度量對于我國的金融業(yè)是需要迫切解決的課題。 本論文的研究意義為： 1.對三類金融機構面臨操作風險的本質(zhì)特征加以分析,以實現(xiàn)對其有效地度量 目前國內(nèi)外對商業(yè)銀行操作風險度量的研究相對深入,而對其它金融機構(如投資銀行和保險公司)的研究則相對較少。那么適用于商業(yè)銀行的度量技術是否也合適于投資銀行和保險公司呢?通過揭示三類金融機構操作風險的本質(zhì)特征,能夠加深對三類金融行業(yè)操作風險的認識,避免盲目地量化風險,并找到通用于三類金融機構的操作風險度量技術。 2.操作風險度量的準確性關系到能否對其實施有效的管理 風險的度量是風險管理體系中的重要環(huán)節(jié),若跳過風險度量的研究而直奔風險管理的討論,有本末倒置之嫌。畢竟選擇的度量模型和技術方法關系到風險管理的實際成效,度量結果的準確性決定了風險內(nèi)控制度和管理的有效性。但由于對操作風險研究的起步較晚,與發(fā)展相對成熟的信用風險和市場風險的度量相比,國外對操作風險的度量尚未形成統(tǒng)一的認識。我國金融業(yè)對操作風險的重視和研究程度遠未及國外業(yè)界,并且國內(nèi)目前正處于經(jīng)濟轉型的變革時期,除了自身的管理以外,我國金融業(yè)還面臨外部環(huán)境不確定性和政府政策變動對業(yè)務的影響。也就是說,操作風險來自內(nèi)部管理和外部干擾兩個方面。因此,改進操作風險度量技術對增加金融機構的競爭力具有重要意義。 3.操作風險度量的準確性關系到經(jīng)濟資本能否發(fā)揮應有的作用 經(jīng)濟資本與風險總額在數(shù)量上是相等的,是衡量和防御金融機構超額的損失的指標,是對資源配置進行優(yōu)化、有效提高風險收益的核心工具。因此,若測量出其所要求的經(jīng)濟資本,那么金融機構就能夠進行經(jīng)濟資本的配置。從這個角度說,量化的準確性影響著經(jīng)濟資本配置的效果。 本論文的研究內(nèi)容為： 1.前兩章交待了研究背景、各國監(jiān)管部門針對操作風險出臺的相關規(guī)定、研究意義、技術路線以及創(chuàng)新點,并對國內(nèi)外業(yè)界和學界度量操作風險的研究現(xiàn)狀進行比較,特別重點評述了損失分布法框架下的極值理論法、貝葉斯法以及信度模型的研究情況,以為在這三個方面提出修正性的度量方法奠定基礎。 2.如果對操作風險概念、特征、事故類型、損失金額之間內(nèi)在關系沒有深刻地理解就直接對其采用量化模型可能引起量化結果的盲目性和無針對性。因此在第三章中先對三類金融機構的操作風險進行統(tǒng)一界定,并按成因和業(yè)務部門這兩條線分別對操作風險進行分類,這樣就為收集三類金融機構的操作風險歷史損失數(shù)據(jù)提供了統(tǒng)一的標準。然后分析引發(fā)三類金融機構操作風險的原因,并通過收集歷史損失數(shù)據(jù)來對比三類金融機構的操作風險暴露特征,從而在這個意義上得到了三類金融機構面臨的操作風險在本質(zhì)上是相同的結論。那么在損失數(shù)據(jù)量和損失數(shù)據(jù)數(shù)學特征相同的情況下,適合于一類金融機構的操作風險也同樣適合于其它類別的金融機構。本章是第四、五和六章的理論鋪墊。 3.第四章在損失分布法框架下用POT模型來度量操作風險。巴塞爾委員會提出了三大類操作風險度量方法,其中高級計量法中的損失分布法是基于操作風險歷史損失數(shù)據(jù)之上的,其且所采用的技術是開放式的,因此它是目前國內(nèi)外學者研究最頻繁的方法之一。操作風險服從尖峰厚尾的分布,也就是說分布的尾部更能反映出極端操作風險事件所引發(fā)的巨額損失,若能處理好分布的尾部就能更真實地反映出操作風險的特征。而POT模型能夠針對性地擬合損失的尾部分布,是公認的能較好地衡量分布尾部及損失極值的方法。但在實際應用中,如何客觀、精確地確定POT模型的閾值(臨界點)仍是一道關鍵的障礙。 第四章用變點理論對閾值位置進行精確定位以準確獲取閾值。鑒于三類金融機構面臨的操作風險從風險成因意義而言在本質(zhì)上是相同的,且收集到的我國商業(yè)銀行的操作風險損失事件遠遠多于其它金融機構的,所以就以監(jiān)管部門公布以及國內(nèi)外媒體公開報導的279件商業(yè)銀行操作風險損失事件為例,來說明提出的基于變點理論的POT模型閾值確定方法度量操作風險的有效性。 4.第五章用貝葉斯法來度量操作風險。操作風險損失數(shù)據(jù)的嚴重缺失是阻礙操作風險度量的難題。雖然貝葉斯法在小樣本推斷下有較好的效果,但在實際求解參數(shù)的后驗分布中卻存在高維積分運算這個異常復雜的數(shù)值計算困難。所以,如何解決貝葉斯法的實際應用問題仍值得研究。 第五章選擇兩參數(shù)帕累托分布和負二項分布分別描述操作風險損失事件的發(fā)生強度和發(fā)生頻率,然后借助于WinBUGS軟件采用馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬方法來解決貝葉斯的實際應用問題。以監(jiān)管部門公布以及國內(nèi)外媒體公開報導的279件商業(yè)銀行操作風險損失事件為例,來說明提出的基于貝葉斯推斷的馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬方法度量操作風險的有效性。計算所得與第四章采用方法的結果接近。 5.第六章采用信度理論中的Buhlmann-Straub模型來度量操作風險。為解決單個金融機構損失數(shù)據(jù)缺乏而不能度量操作風險的問題,大多數(shù)學者是把內(nèi)(單個金融機構)、外(同行業(yè)的其它金融機構)部損失數(shù)據(jù)簡單合并在一起使用的。但簡單地混合內(nèi)外數(shù)據(jù)來當作單個金融機構的損失數(shù)據(jù)的做法比較牽強。雖然目前有學者提出將外部損失數(shù)據(jù)調(diào)整后再合并入內(nèi)部損失數(shù)據(jù)的思路,但調(diào)整權重是收入指標或情景分析數(shù)據(jù),這種方法仍然值得商榷,所以有效整合內(nèi)外損失數(shù)據(jù)仍是一道關鍵的障礙。此外,在目前操作風險損失數(shù)據(jù)匱乏的情況下,單個金融機構很難預測本機構下一年操作風險的發(fā)生強度和頻率,在數(shù)據(jù)嚴重不足的情況下實現(xiàn)上述預測也是一道障礙。 第六章先利用貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬方法在數(shù)據(jù)不完備的情況下對損失次數(shù)逐年進行校正。再根據(jù)校正好的損失次數(shù)數(shù)據(jù),利用以貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬方法為基礎構建的Biihlmann-Straub模型,得到每家金融機構下一年信度風險暴露量的最優(yōu)無偏估計。通過對已發(fā)生的279個商業(yè)銀行操作風險損失事故中篩選出國內(nèi)4大國有商業(yè)銀行的操作風險損失事件(共125件)來說明基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬的信度模型對操作風險度量的有效性。 本論文的主要觀點為： 1.對三類金融機構的操作風險按成因分為內(nèi)部因素和外部因素。內(nèi)部因素引發(fā)的操作風險分為制度類(由于制度、產(chǎn)品和系統(tǒng)的不完善所致)、技能類(由于員工知識結構不完善或理解錯誤所致)、失控類(由于員工無惡意主觀過失所致)、欺詐類(由于員工出于私利主觀故意所致)四種。外部因素引發(fā)的操作風險分為宏觀政策類、欺詐類和其它類三種。其中,內(nèi)部欺詐無論是在數(shù)量上還是在金額上所占比例均最大。 2.在損失分布法的框架下采用POT模型雖然能夠更真實地反映出操作風險的特征,但它只針對超過較大閾值(臨界點)的數(shù)據(jù)建模,因此需要設定合理的高閾值。因為如果閾值取得太高,則可取的損失數(shù)據(jù)樣本點就會很少而不足以建模；而如果閾值取得太低,就會把分布接近中部的樣本點也看作尾部分布來處理,不能突出POT模型的優(yōu)勢。目前學者在閾值的選取上一般需要在觀察圖形的基礎上借助于主觀經(jīng)驗來進行模糊判斷。所以,如何在確定較高閾值和保證較充足樣本數(shù)據(jù)之間找到平衡點仍值得研究。 3.操作風險損失數(shù)據(jù)的嚴重缺失是阻礙操作風險度量的難題。雖然貝葉斯法在小樣本推斷下有較好的效果,但在實際求解參數(shù)的后驗分布中卻存在高維積分運算這個異常復雜的數(shù)值計算困難。所以,如何解決貝葉斯法的實際應用問題仍值得研究。 4.鑒于操作風險損失數(shù)據(jù)的缺乏,目前大多數(shù)學者對將內(nèi)(單個金融機構)、外(同行業(yè)的其它金融機構)部損失數(shù)據(jù)簡單合并在一起作為整個行業(yè)來使用。但由于不同商業(yè)銀行(或不同投資銀行,或不同保險公司)的資產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)品線、業(yè)務流程、風險偏好及風控體系是有差別的,即便都是同一行業(yè),單個金融機構的損失數(shù)據(jù)也是服從不同分布的。因此,簡單地把整個行業(yè)的損失數(shù)據(jù)混合在一起會改變原有數(shù)據(jù)的分布特征,由此得到的度量結果的精確性會存在一定問題。所以,如何有效整合內(nèi)、外部損失數(shù)據(jù),甚至是如何在現(xiàn)有小樣本情況下預測出次年單個金融機構操作風險的損失情況均有較大研究價值。 本論文的創(chuàng)新點為： 1.從風險成因意義上揭示操作風險對于三類金融機構在本質(zhì)上的一致性 對操作風險進行度量的前提是收集和整理損失數(shù)據(jù)。因此,論文就在巴塞爾委員會定義的基礎上對三類金融機構的操作風險進行了統(tǒng)一界定,以理順概念的名目之爭。并結合操作風險的特征對三類金融機構的操作風險按成因和業(yè)務部門這兩條線分別進行分類。這項工作貢獻在于保證操作風險數(shù)據(jù)收集、整理和度量范圍的一致性,為后面通過實證分析說明所修正模型的度量效果提供統(tǒng)一、有效的數(shù)據(jù)支持。 雖然三類金融機構的業(yè)務重點和風控制度有較大差異,但從組織結構、業(yè)務流程、信息系統(tǒng)和從業(yè)人員這四個風險源分析操作風險的結果來看,它們無一不面臨著因制度不完善、技能不熟練、操作不正確和內(nèi)部欺詐等內(nèi)部因素的操作風險,以及宏觀政策改變和外部欺詐等外部因素的操作風險所導致的損失,可以說操作風險的特點和形成機理并無差別。而且收集了三類金融機構各自的損失數(shù)據(jù)來對比操作風險的風險暴露特征,發(fā)現(xiàn)它們面臨的操作風險的成因也主要是“人”所引起的。因而從成因這個意義上來看,三類金融機構操作風險在本質(zhì)上是一致的。從理論上來說,在損失數(shù)據(jù)數(shù)學特征相同的情況下,適用于一類金融機構的操作風險度量模型也同樣適用于其它類的金融機構,這樣彌補了其它金融機構缺乏操作風險度量技術的不足。 2.對POT模型中閾值確定問題的修正 在借鑒前人研究的基礎上,引入變點理論來修正性地解決定量確定閾值的問題。變點統(tǒng)計分析的目的是對變點的存在、個數(shù)和位置進行判斷以及檢驗,以對變點的躍度實施有效的估計。某時間點前后的數(shù)據(jù)(均值或概率分布或模型參數(shù))發(fā)生明顯變化,則將該時間點定義為(均值或概率或某模型參數(shù))變點。結合變點理論和POT模型,認為閾值就是Hill圖曲線(以臨界樣本的序號為橫軸、以尾部指數(shù)的Hill統(tǒng)計量α為縱軸)非穩(wěn)定區(qū)域與穩(wěn)定區(qū)域的分界點,如果與一階差分最大值相結合找到最接近曲線穩(wěn)定區(qū)域的二階差分的最大值,其所在區(qū)域就是變點所處區(qū)間,α進入穩(wěn)定狀態(tài)的起始位置就是變點具體所在的位置,從而能夠計算得到閾值的精確數(shù)值以改善極值理論的尾部估計。這樣就修正性地解決POT模型中僅憑肉眼或經(jīng)驗來人為確定閾值的問題。 3.對貝葉斯后驗分布高維積分運算問題的修正 在借鑒前人研究的基礎上,引入馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬方法,選擇Gibbs抽樣來求解參數(shù)的后驗分布,并采用WinBUGS軟件進行10萬次抽樣來估計所構建模型的參數(shù)。在得到參數(shù)的后驗估計后,通過圖形診斷法、相關性診斷法和Gelman-Rubin診斷法三種方法來判斷馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬的收斂性,以認定參數(shù)估計結果的可信性,從而得到操作風險的監(jiān)管資本。這樣就修正性地解決貝葉斯法后驗分布高維積分運算問題。 4.用信度模型解決內(nèi)外數(shù)據(jù)混合問題及預測單個金融機構次年的損失量 在借鑒保險精算學中厘定保費研究的基礎上,引入信度模型來修正性地解決數(shù)據(jù)混合與預測單個金融機構次年損失量的問題。信度理論的Buhlmann-Straub信度模型是通過合理利用本保單組合近期損失數(shù)據(jù)和主觀選擇的類似險種同期損失數(shù)據(jù)來估計和預測后驗保費的。認為單個金融機構次年的操作風險損失金額完全可以根據(jù)本機構和行業(yè)內(nèi)其它金融機構的歷史損失數(shù)據(jù)以信度因子為權重來分攤推斷。這里,也借助于WinBUGS軟件用貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡羅模擬的方法進行10萬次抽樣來得到信度風險暴露量、信度因子以及其它參數(shù)的后驗估計量,并還原出單個金融機構次年操作風險的損失量與發(fā)生次數(shù)。從信度因子集中于0.7的結果可看到,單個金融機構與行業(yè)內(nèi)其它金融機構的操作風險損失事件具有非同質(zhì)性,不能簡單地混合在一起使用。因此,所采用的方法可以有效解決上述兩個問題。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F831.2

【參考文獻】

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本文編號：1361256