金融监管中的监管信息与监管效率

时间:2022-07-11 09:32:51

金融监管中的监管信息与监管效率

摘要:文章通过分析美国金融监管中监管信息和效率之间的关系,指出有效监管的前提是监管信息的交流和共享,并对我国金融监管的信息共享机制进行了探讨。

关键词:监管信息;监管效率

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1006-1428(2007)09-0048-03

一、监管信息交流和监管协调是有效监管的重要保障

从各国的情况看,主要国家或地区金融经营模式与监管制度是各不相同的,各国监管机构的分工也是不同的。如美国、德国等实行的是混业经营分业监管的模式,英国、日本和新加坡等实行的是混业经营统一监管的模式,法国、意大利等实行的是分业经营分业监管的模式,韩国等实行的是分业经营统一监管的模式,卢森堡、比利时等实行的是混业经营,银证统一、保险单独监管的模式,加拿大等实行的是分业经营,银证统一、保险单独监管的模式。

一般而言,统一监管具有及时性、连续性、协调性和一致性,避免监管的重复和盲区,避免监管套利的优势。分业监管一般有多个监管主体,其优势在于专业性强,有监管竞争优势,但易存在监管的重复和真空,监管机构间协调难和责任推诿的缺陷。牵头监管、双峰监管和伞型监管成为分业监管模式的改进型制度。几个主要监管机构建立信息交换和磋商协调机制,明确牵头监管负责不同监管机构主体之间的协调工作,明确对某一目标的监管责任,形成牵头监管模式。双峰监管是设置两类监管机构,一类对所有金融机构实行审慎监管,控制金融体系的系统性风险,另一类负责对不同金融业务监管,起到双重保险作用,如澳大利亚审慎监管局负责对所有金融机构的审慎监管,而证券和投资委员会则负责对市场一体化标准、信息披露和保护消费者方面进行管理。伞型监管(加功能监管)是面对金融控股公司进行集团化综合经营,由一家监管机构进行集团层面的监管,而对控股公司经营业务的种类由功能监管机构进行主监管。如美国在1999年金融现代化促进法案出台后,金融控股公司可以从事更广泛的金融业务,美联储作为金融控股公司的首要监管者,实现在集团层面的伞状监管,州政府和其他联邦机构对控股公司所控制机构进行功能监管,美联储与这些监管机构实行监管合作。

可见,虽然各国监管体制不断变革,但统一监管和分业监管依然并存。分业监管有多个监管主体,是将按功能监管原则或按机构监管原则设置监管机构这一问题外部化,而统一监管体制一般由一个权威机构统一负责,在其内部再进行具体分工,是将按功能监管原则或按机构监管原则设置监管机构这一问题内部化。因此无论是分业监管还是统一监管,提高监管效率、推动金融健康发展是监管机构的共同目标。而在有多个监管主体实行分业监管模式下,监管机构之间如何做好监管信息的交流、监管磋商协调就变得尤为重要,成为有效监管的重要保障。

二、美国监管机构之间信息共享机制

美国金融监管模式是按银行业、证券业和保险业实行混业经营分业监管,金融监管实行二元多头式,即由联邦和州共同负责。联邦一级的监管机构有货币监理署(OCC)、联邦储备体系(FED)、联邦存款保险公司(FDIC)和证券交易委员会(SEC)等,50个州则分别设立自己的金融监管机构。

每一家金融机构都有自己的“主监管机构”,负责实施监管,并将对有关监管信息提供给其他监管部门。因此虽然监管机构众多,但各监管机构之间建立了信息共享机制,大大提高了监管效率。

美国银行监管体系非常复杂,美国银行机构需定期向联邦储备体系、货币监理署、联邦存款保险公司及州政府的银行监管部门等监管机构报送有关财务状况、业务经营状况等方面的非现场监管资料,此外还需要报送其他非现场监测信息,如报送分支机构的存款报告,银行控股公司要向FED报送母公司报表、集团并表报表以及集团控股的非银行附属机构报表,上市银行要向美国证监会报送有关信息等等。因此一家银行往往需要向不同的监管机构报送大量的监管信息。

为加强各监管当局之间的沟通协调,统一监管标准,减少交叉重复,防止出现监管真空,美国联邦金融机构检查委员会(FFIEC)承担了专门负责不同监管机构之间的协调工作,包括负责监管信息的标准化以及信息共享方面的安排。

FFIEC设有中央数据仓库(CDR),先是由主管基础报表的机构(call agenty)完成数据诠释工作,包括报表格式、填报说明、检验关系等,并提供给授权的软件供应商,由软件供应商根据数据诠释开发出相应的软件并销售给各银行。银行应用这些软件,通过在线XBRL格式电子报送有关的财务状况、业务经营状况等方面的非现场监管资料,中央数据仓库直接对数据确认处理后便成为有效的基础报表(Call Reports),并生成“统一银行业绩报告(UBPR)”,提供给各监管机构,同时在公共网站上向公众披露。基础报表是最主要的监管报表,其内容和报送频率由FFIEC决定,报表的格式和填报要求公布在FDIC的公共网站上。根据机构规模和业务复杂性的不同,基础报表的报送要求亦有所不同,如有境外分支机构的大银行需要填报25张报表、1100个项目,而规模小或业务简单的银行填报的项目相对较少。

由于信息数据的诠释、标准、格式和报送规范统一,利用计算机系统自动化、流程化加工统一,外部监管要求和银行内部管理要求统一,确保了银行与监管机构信息交换的准确和快捷,各监管机构和社会公众都能在第一时间获得信息的共享,也减少了各银行和监管机构的重复劳动。

监管机构根据各自的监管分工,充分利用获得的各类信息,依靠各自非现场统计监测系统对各类数据信息进行加工分析,如FDIC主要针对商业银行,FED主要针对银行控股公司,OCC主要针对机构和高管信息以及现场检查,识别风险点和需要关注的领域,进行早期预警,如每季各家银行的“统一银行业绩报告(UBPR)”,包括100多个固定指标和一些个性化指标,对银行经营状况进行分类比较和趋势分析;计算资本充足率,确定以风险为本的最低资本要求;识别出可能降级的银行和高速增长的银行,并分别予以重点关注;指导现场检查,确定现场检查的频度、时间和重点;根据现场检查和非现场监测对银行进行骆驼评级和风险评价,并确定下一步应当采取的监管措施;FDIC还通过非现场分析进行存款保险定价等。

同时各监管机构实行信息交流共享,对社会公众信息披露度也非常高,除少数银行信托业务和监管机构的现场检查信息外,汇总的数据信息和单家银行机构数据信息几乎全部在网上披露,如FDIC网站上提供了20000多页的信息,银行和公众都可以从网上看到基础报表的格式和填报口径的诠释,也可查到并下载每家参加存款保险的银行的情况,每家银行有600

多项指标和近10年的数据,以及根据基础报表生成的各类分析、统计表和图表。

三、对我国的启示

我国金融业各监管主体之间因职责界定不清晰、监管标准不统一,沟通协调不畅通,指标诠释不一致,数据信息不共享,在市场准入、业务规范、现场检查、行政处罚等方面存在真空、重复或监管意见不一致。各家金融机构需要研究、理解、满足不同监管机构甚至是同一监管机构内部不同部门的监管意图和要求,开发不同的信息系统,将各自的信息通过不同的途径向多个监管机构报送,占用了大量的人力和物力。

为此,借鉴国外良好做法,为加强监管的全面性、效率性和科学性等方面,在信息采集、加工和利用上需要做好以下工作:

(一)统一标准,分工合作,提高监管的全面性

在目前分业监管的前提下,构建好我国金融监管框架体系和流程,法律法规要对监管的机构及其交叉的业务、交叉的领域赋予明确的职责和事权,实现从机构到功能到市场、从纵向到横向的全方位监管覆盖,不重叠不疏漏。借鉴国外牵头监管、双峰监管和伞型龄管模式,在涉及交叉经营和交叉监管时,明确一个主监管机构,其他相关监管机构密切配合,实行牵头监管;在涉及系统性安全和机构业务监管上,可实行双峰监管;在涉及综合经营上,可搭建伞型监管架构。明确监管目标和监管职责,在现场检查上互相沟通配合,在非现场监测上统一监管标准,在各监管机构之间形成有效的监管分工和合作机制、沟通协调机制和信息共享机制,防止监管机构各自为政政出多门的局面。

(二)统一采集,信息共享,提高监管的效率性

我同金融监管机构可以对非现场监测流程进行梳理和优化,形成矩阵,参照美国FFIEC模式,科学设计金融监测指标体系和预警体系,统一收集和加工标准化的信息,通过优化计算机和网络建设,提升数据处理能力,建立信息共享平台,在监管机构内部以及各监管机构之间,形成充分的信息交流共享机制,以提高监管效率。同时在监管机构与被监管机构之间建立信息互通系统,形成金融机构运行和金融监管机构的互动机制,目前,我国金融机构大多实现了数据的集中,只要考虑统一监管机构与金融机构主要数据标准、格式和接口,可以大大提高信息收集的时效性和准确性,降低监管成本,提高非现场监测效率,减少监管机构和金融机构之间多头重复劳动。金融机构、监管机构也应架设面对社会公众的信息披露的桥梁,建立信息的披露程序,提高透明度,形成社会公众编外监管队伍,借助计算机信息系统达到“三约束”和“三公”效率,即内控约束、监管约束和市场约束,建:、I公开、公平、公正的有序金融环境。

(三)利用信息,深度挖掘,提高监管的科学性

美国监管机构不仅可以对基础报表和统一银行业绩报告进行加工得到各项指标、比例、时间序列和同组分析等信息进行事后监测,同时可以对数据仓库的信息进行深度挖掘,利用自行开发和外购的多种银行风险监测模型进行事前预警,如有识别大银行风险及变化趋势的模型、从定量角度进行CAMELS评级的模型、对CAMELS评级滞后期进行修正的模型、不动产压力测试模型、识别增长较快或融资结构高度依赖于非核心资金来源机构的增长监测系统、对一个机构的累积增长通过时间序列分析进行长期风险预警的持续增长者(Consi stent Grower)模型、识别高风险贷款机构风险贷款警报(QLA)模型、针对新注册的机构(不到8年)的年轻机构(YoungInstitvtions)模型、综合骆驼预警评级(SEERRating)模型、列出需要关注的机构名单并按季进行再检验的预警风险等级(SEER Ri sk Rank)模型、对金融机构进行总体判断的多旗(Multi-Flat)模型等等。

因此,我国金融监管部门应重视计量模型的研究和运用,利用分业监管专业性强的优势,进行数据信息的挖掘利用、数据的展示和风险预警,形成标准规范统一的评级评价指标体系,对金融机构经营状况进行全方位多角度地监测分析,对同质同类机构进行比较,对不同成长期机构、不同业务特色机构进行分类关注,对业务发展的区域集中度、行业集中度、期限集中度、客户集中度、产品集中度等进行压力测试,对经济资本的占用和盈利能力的配比进行评估,对各类风险状况进行评价,实现定性分析与定量分析、静态分析与动态分析、现状分析与趋势预测、单项指标与系统性指标监测、经验判断与实证分析、风险评价与风险预警等方面的结合,对金融机构总体情况进行准确评价,确定监管重点,提高监管的技术含量和科学性。

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