我国商业银行操作风险度量的实证研究

刘权芳，高 蒙

（长安大学理学院，陕西西安 710064）

作者简介：刘权芳（1988－），男，长安大学理学院硕士研究生，数学专业。

高 蒙（1989－），女，长安大学理学院硕士研究生，数学专业。

摘 要：操作风险的度量是操作风险管理的核心，针对我国商业银行的操作风险，本文建立了自上而下的收入模型，收集2003年至2013年的实际数据，对浦东发展银行和中国民生银行的操作风险进行了度量，并采用基本指标法模型进行对比分析。实证分析结果表明：收入模型比基本指标法模型能更准确的度量商业银行的操作风险；浦东发展银行操作风险在总风险中所占比重要低于中国民生银行，进而说明浦东发展银行风险管理水平要高于中国民生银行。

关键词：商业银行；操作风险度量；收入模型；实证分析

Abstract：Operational risk measurement is the core of operational risk management．For the operation risk of commercial bank in China，the top－down income model is established．The collecting actual data from 2003to 2013of Shanghai Pudong Devel－opment Bank and China Minsheng Bank are used by measuring the operational risk of them，and the results are compared with those gains by using the basic indicator approach．Empirical results show that：the income model can more accurately measure operational risk of commercial banks than the basic indicator approach；Shanghai Pudong Development Bank’s operational risk proportion is lower than China Minsheng Bank in the total risk，and it illustrate that the level of risk management of Shanghai Pudong Development Bank is higher than China Minsheng Bank．

Key words：Commercial bank；Operational risk measurement；Income model；Empirical analysis

1 引 言

银行业的风险主要包括信用风险、市场风险和操作风险。其中操作风险已成为商业银行面临的主要风险之一，对操作风险的度量与评价是银行防范经营风险的核心［1］。操作风险是指由于不完善或有问题的人员、系统、内部程序或者外部事件引起的直接或间接的经济损失。近年来，我国商业银行操作风险损失事件发生较为频繁，操作风险导致的损失已经明显大于信用风险和市场风险［2］。与国外操作风险的研究和管理相比较，目前我国商业银行的操作风险管理水平普遍较低，因此，对我国商业银行操作风险的实证研究具有重要的现实应用价值。

2 银行操作风险度量模型的选择

新《巴塞尔协议》确定了初级度量法和高级度量法对信用风险、市场风险和操作风险采用相似的度量［3］。初级度量法（即基本指标法）将单一指标（总收入）与一个固定的系数相乘得出监管资本要求，系数由巴塞尔委员会设定。该方法不能反映操作风险的特点，风险敏感度较低。高级度量法包括：内部度量法、损失分布法、极值理论和打分卡法等，这些方法都是建立自下而上的模型，即是在对各个业务部门的经营状况及各种操作风险损失事件进行深入研究的基础上，根据各操作风险损失事件的类型或者业务类型来区别风险，并初步进行统计分析的计量方法。而另一类度量操作风险的模型是自上而下的模型，即主要使用财务指标和收益波动性等作为变量的模型，包括：收入模型、证券因素模型和波动率模型等。依据自下而上的模型计算结果比较准确，但是对数据要求较高。由于我国商业银行操作风险的研究起步较晚，实践中对操作风险的管理也与世界先进水平有一定差距，而且现阶段我国商业银行普遍面临数据缺乏的问题，很难获得商业银行内部数据。因此本文采用自上而下的收入模型进行实证分析，并与基本指标法模型进行对比研究。

2．1 收入模型

收入模型的原理是以银行的净利润（或净收入）作为被解释变量，以能引起净利润波动的风险因素作为解释变量，这些因素可能是市场因素、行业因素以及信用因素等，用除解释变量以外的外部风险因素所引起的净利润波动来度量操作风险［4－5］。净利润的方差表示净利润的波动，可以看做是某一银行面临的整个风险。银行的净利润波动大部分可由解释变量解释，剩下的不能被解释变量解释的一小部分波动就认为是由操作风险引起的收入波动。收入模型用公式表示为：

y＝c＋b1x1＋b2x2＋b3x3＋…＋ε（1）

其中，y表示银行的净利润，xi表示第i个风险因素，bi是xi的系数，代表了风险因素xi的敏感程度，ε为模型误差。

则由操作风险引起的净利润的波动为：

其中σ2表示商业银行净利润的方差，R2表示回归模型（1）的拟合优度。

假定商业银行的净利润服从正态分布，则在99．8％置信水平下操作风险资本为：

其中，Op R表示操作风险的损失估计值， σOp R表示由操作风险的银行净利润的标准差。

2．2 基本指标法模型

基本指标法也称单一指标法，即采用一个指标来表示机构整体的操作风险水平，将此指标与一个固定式百分比相乘得到经济资本，巴塞尔委员会将总收入GI作为计提指标［6－7］。采用基本指标法，银行持有的操作风险经济资本应等于前3年各年正的总收入乘上一个固定的权重并求和后取平均值。若某一年的总收入为负值或者为零，则在计算平均值时不应在分子或分母中包含该年的数据。基本指标法模型用公式表示为：

其中，KBIA表示操作风险资本，GI表示前3年中各年为正的总收入，总收入为净利息加上非利息收入，n为前3年中总收入为正的年数，α表示固定的权重，取巴塞尔委员会建议的值α＝15％。

3 实证分析

本文选取浦东发展银行和中国民生银行作为研究对象，进行比较研究。数据来源：中国国家统计局网站、中国人民银行网站、新浪财经网、浦东发展银行和中国民生银行2003—2013年年报。

3．1 收入模型

3．1．1 变量选择

从宏观角度来看，影响我国商业银行净利润的主要因素有：

第一，经济增长。国内生产总值（GDP）反映了国家整体的经济发展状况，它影响着银行的净利润，从GDP中消除物价的影响，更能真实地反映经济状况，因此本文选用GDP与居民消费价格指数（CPI）的比值（即真实国内生产总值增长率）作为经济增长指标，令解释变量x1＝GDP／CPI。

第二，赢利能力。我国商业银行主要的盈利集中于商业贷款，利息收入仍是其主要收入来源，所以存贷款利差对商业银行的净利润有着重大影响，因此本文选用一年期存贷利差（Loan－De－posit）作为银行赢利能力的指标，令解释变量x2＝Loan－Deposit。

第三，股票市场指数。考察对象为上市银行，其净利润受证券市场总体表现的影响，随证券市场的波动而波动，因此，本文选取上证综指一年内的平均值（Index）作为反映股票市场波动的指标，令解释变量x3＝Index。

第四，信用风险。信用风险是商业银行面临的主要风险之一，是指由于交易对方不履行合同或不按约定履行合同而给银行造成损失或使银行预期利益受损的风险，本文选取银行不良贷款率（Bad Loan）做为反映信用风险的指标，令解释变量x4＝Bad Loan。

根据以上分析，最终选取的风险因素包括实际GDP增长率、一年期存贷利差、上证综指和不良贷款率四项，建立这四个解释变量与银行净收入（Profit）的多元回归模型（收入模型）如下：

Profit＝c＋b1x1＋b2x2＋b3x3＋b4x4＋u　（5）

3．1．2 实证结果分析

浦东发展银行和中国民生银行的数据如表1所示。

表1中，Profit的单位为亿元。运用Eviews7．2对表1中的相应数据进行OLS线性回归分析。首先分别对两家银行的各个解释变量与被解释变量Profit之间做相关性检验，从拟合优度R2、t检验和F检验等考察。检验结果见表2。

从表2的结果可以看出，真实国内生产总值增长率、一年期存贷利差、不良贷款率与银行净利润的相关性较高，且它们对净利润的影响是显著的。只有上证综指一年内平均值与银行净利润的 相关性很小，且其对净利润的影响不显著。

表1 两家银行的数据及影响我国商业银行的风险因素数据

表2 两家银行解释变量与被解释变量Profit之间的检验结果

因此剔除上证综指一年内平均值这个解释变量，然后建立多元回归模型。最终得到两家银行的收入模型如下：

回归结果分析：对比两个回归方程，可以看出3个解释变量对两家银行净利润的影响各不相同。真实国内生产总值增长率每下降0．01个百分点，浦东发展银行净利润增长76．13亿元，中国民生银行净利润增长75．91亿元，这说明国家经济形势对浦东发展银行的影响略高于对中国民生银行的影响。一年期存贷利差每增长0．01个百分点，浦东发展银行净利润增长2．2亿元，中国民生银行净利润增长0．72亿元，这表明存贷利差对浦东发展银行的影响比较大，原因可能是由于利息收入在浦东发展银行收入中所占比例高于中国民生银行。不良贷款率每下降0．01个百分点，浦东发展银行净利润增长1．58亿元，中国民生银行净利润增长1．95亿元，这表明不良贷款率对中国民生银行净利润的影响较大。

在模型（6）中，模型标准误？σ＝59．31，拟合优度R2＝0．8736，即87．36％的方差可以被模型解释，从而操作风险在总方差中占到12．64％；在模型（7）中，模型标准误？σ＝117．20，拟合优度R2＝0．8420，即84．20％的方差可以被模型解释，从而操作风险在总方差中占到15．80％。两个模型的拟合优度都较高，且模型总体的F检验值也显著，因而可以接受此回归结果。因此，在99．8％的置信水平（即0．2％的显著性水平）下，由公式（3）计算可得：浦东发展银行的操作风险资本为60．73亿元，中国民生银行的操作风险资本为134．17亿元。

3．2 基本指标法模型

根据巴塞尔新资本协议的要求，用基本指标法来计算银行的操作风险资本时，只需提供前3年的收入数据。因此，本文选取浦发银行和中国民生银行2011年到2013年的数据进行计算。具体数据见表3。

表3 浦发银行和民生银行的总收入

根据公式（4），计算可得两家上市商业银行所需的操作风险资本，结果见表4。

表4 基本指标法模型操作风险计量结果

由表4可以看出，对于浦东发展银行操作风险资本的计算，按照基本指标法模型计算得到的为125．44亿元，远高于由收入模型计算得到的60．73亿元；而对于中国民生银行操作风险资本的计算，按照基本指标法模型计算得到的为150．68亿元，也高于由收入模型计算得到的134．17亿元。由此可见，中国民生银行的操作风险要远高于浦东发展银行的操作风险。

4 结 论

通过以上实证分析，得到以下结论：

1．本文构建收入模型度量了商业银行的操作风险，发现浦东发展银行和中国民生银行面临的操作风险占各自整个风险的比重都在20％以下，该比例在正常范围之内，说明这两家商业银行操作风险管理水平值得肯定。浦东发展银行操作风险在总风险中所占比重要低于中国民生银行，说明浦东发展银行风险管理水平要高于中国民生银行。

2．运用收入模型求得到操作风险资本要明显小于用基本指标法模型求得的操作风险资本。基本指标法虽简单易行，但其只考虑了企业的外在收入指标，固定权重缺乏科学性，而收入模型考虑到了外在的其他因素，比基本指标法模型更为科学，计算结果更加准确，从而节约企业资本。

参考文献

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