基于收入模型的招商银行操作风险度量研究

摘要：近年以来，商业银行操作风险事件案发重重，损失巨大，金融界和监管当局对此越来越重视，一是巴塞尔协议对操作风险内容的不断更新，二是操作风险的度量方法由低级到高级，不断完善。本文以招商银行为例，在运用收入模型对该银行1999年到2012年共计14年的年度时间序列数据进行单位根检验和协整检验基础之上加以实证分析，并运用模型预测了该银行下一年操作风险损失准备金额，所得结果与该银行经营现状较为相符，同时也说明收入模型对我国商业银行操作风险的度量具有一定的适用性；最后，结合实际，对我国商业银行操作风险的度量与管理工作提出建议。

关键词：商业银行 操作风险 收入模型 时间序列

一、引言

今年四月以来，有关银行操作风险的事件屡屡见诸报端。先是中信银行郑州黄河路支行理财案，再是银行代销理财产品引发“飞单”纠纷，接着是一些银行网点屡屡接到保监部门的罚单，银行案件似乎进入一个多发期。银行案件频频出现，暴露出银行服务同质化的严重弊端。然而，如何有效地防范和管理操作风险，对操作风险进行合理的度量进而提取资本金是其基础和前提。本文基于这样的现实开展了操作风险度量方面的研究，以下是内容安排：第二部分是相关文献回顾，第三部分是概念界定、指标构建和所采用的研究方法；第四部分是实证分析；第五部分是对实证分析结果的理论解释及政策建议。

二、操作风险度量模型分类

就操作风险管理的量化而言，巴塞尔委员会在新巴塞尔协议中，推荐了三种方法，即基本指标法、标准法和高级计量法。在这三种方法中，基本指标法过于简单；相比较而言，标准法的计算并不复杂，也是目前很多银行在运用的一种方法；只有少部分国际大银行在采用较为先进的高级计量法，但将这是一种趋势。

随着商业银行操作风险度量实践的普及，银行界不断探索更先进更完善的统计分析技术以量化操作风险。所有这些方法，根据所需数据及对相关数据在处理方向上的差别，大致可归为“自下而上”法和“自上而下”法两类。

“自上而下”法关注的焦点是总体目标（如纯收入，净资产），之后再用不同风险因素或损失事件进行回归分析。其代表模型有证券因素模型（Stock Factor Model）、收入模型（Income-based Model）、开支模型（Expense-based Model）、操作杠杆模型（Operating Leverage Model）、情景分析（Scenario Analysis）、风险概况模型（Risk Profiling Model）等等。

“自下而上”法则是先根据损失事件的类型来区分风险，再逐步计量各类风险，最后加总得到总体风险。实际测量工作中，需要先测量不同业务线或部门的操作风险，然后相加得到银行面临的整体操作风险。按照这种思路建立的度量模型包括：资产负债管理、市场因素模型、预算损失模型、随机模型、操作差异、压力测试、操作清单等。

综合考虑各度量模型建立时所需的数据和我国商业银行目前的条件，本文选取了自上而下法中的收入模型进行实证分析。

三、基于收入模型的实证分析

收入模型（Income-based Model）建立的前提是默认了操作风险是指信用风险和市场风

险之外的所有风险，即沿用了操作风险的广义定义，认为商业银行的历史收入由各种风险因素决定，收入是对风险的补偿，故历史收入的方差也可分解为各风险因素的方差之和，将流动性风险、信用风险、资本风险利率及汇率所造成的方差从中剔除，剩余的方差就是由操作风险引致的。

（一）指标选取

在我国，利息收入是我国商业银行的主要收入来源，因此不良贷款是我国商业银行所面临的主要信用风险因素。但是，考虑到商业银行每年不良贷款余额都与宏观经济环境有莫大关系，比如因经济扩张而大规模发放信贷，这将有可能增加不良贷款余额；所以，本文拟采用不良贷款余额占国内生产总值（bldketogdp）的比重来衡量信用风险，这一处理的好处是，变换后的变量考察的是相对GDP而言商业银行信用风险的大小，抛开了因宏观经济利好而膨胀的不良贷款的影响。

流动性风险的刻画选择了存贷款差额（cdkce），是发放贷款与吸收存款之间的差额，它是评判商业银行流动性的总指标。二者差额越大，就预示着商业银行的流动性越差，因为不具流动性的贷款占用了更多稳定的资金来源。

资本风险是指商业银行资本金过少，因而缺乏承担风险损失的能力，缺乏对存款及其他负债的最后清偿能力，使商业银行的安全受到威胁的风险。本文用核心资本净额（hxzbje）来度量商业银行面临的资本风险。核心资本净额等于核心资本减去核心资本扣减项，剩余值越大说明面临的资本风险越小。

为了数据的便捷获取，我们选定国内上市招商银行作为研究对象，选取1999年到2012年共计14年的年度时间序列数据，初步选取的风险因素包括一年期存贷款差额（cdkce）、不良贷款额占国内生产总值比重（bldketogdp）、核心资本净额（hxzbje）三项，作为解释变量，初步设立的收入模型如下：lrze= a1 + a2bldketogdp+ + a3cdkce + a4hxzbje+ε

式中，lrze表示银行的利润总额；a1为常数项，a2、a3、a4分别表示利润总额对其前面对应因素的敏感程度。我们借鉴方差分解的思想，将银行利润总额的方差中不能被解释变量所解释的部分作为是由操作风险所导致的波动，ε表示操作风险对银行利润总额的影响，即由操作风险引起的银行利润总额的波动。则操作风险引起的收入波动表示如下：

■

■表示银行净利润的方差，■表示回归模型调整后的拟合优度，■表示由操作风险引起的银行利润总额波动的方差，这个等式表明，操作风险引起的银行净利润波动的方差在银行净利润总的方差中占得比例约为■。我们假设收入的波动服从正态分布，那么根据正态分布的特点，将3.1 倍标准差作为操作风险，这样就包括了 99%的置信区间。这基本包括了操作风险引起的非预期损失：OpRisk=3.1*■，其中 OpRisk 表示操作风险的损失估计值。

（二）数据搜集

本文用到的国内生产总值（GDP）数据来自2012年统计年鉴，2012年GDP数据来自国家统计局的2012年国民经济运行情况，其余数据均来自上市xx银行公告的数据。

（三）单位根检验

由于宏观经济变量一般都不平稳（如GDP有历年递增趋势），故在建立回归模型之前需进行平稳性检验以剔除虚假回归的可能性。本文采用扩展的Augmented Dickey-Fuller test（ADF）进行平稳性检验：根据数据图形选取适当的带截距项和趋势项的模型，使用最小信息准则SIC准则选取ADF检验滞后阶，对所有变量进行ADF检验结果如下：

表一 变量及其差分的ADF检验

注：D2（lrze）、D2（gdp）、D2（bldketogdp）、D2（cdkye）、D2（hxzbcje）分别表示变量lrze 、gdp 、bldketogdp、cdkce 、hxzbje的二阶差分；变量的检验形式（C，T，N）其中C代表几阶差分，T代表含有趋势项，I代表含有时间项，N代表滞后阶数。本表格内数值是用Eviews 6.0计算的，以下均同。

从表中数据可以看出，各变量原始序列在1%的显著性水平下均不能拒绝原假设，从而认为原始序列皆存在单位根；而二阶差分序列在1%的显著性水平下均可以拒绝序列存在单位根的原假设，因此判定原始序列都是二阶单整序列。

（四）协整检验

为了确定下一步的实证建模是正确且有必要的，需对回归误差项进行平稳性检验，本文采用Engle和Granger（1987）提出的协整检验方法进行协整检验。这种检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验。其思想是，如果自变量和因变量之间存在协整关系，那也就是说因变量能被自变量的线性组合所解释，两者之间存在稳定的均衡关系。这一步操作其实是在回归之后，提取残差才可以进行的。为了文章布局，暂安排于此。取回归方程所得残差序列resid，并命名其为序列e，对序列e进行单位根检验，所得结果如下：

从下表中可以看到，t统计量绝对值分别大于1%，5%，10%显著性水平下的临界值绝对值，同时P值也显著为0，故可以判断出序列e不存在单位根，是一平稳序列。从而证明，所建立的回归方程是有意义的，各变量之间存在协整关系，回归方程的被解释变量与解释变量之间存在稳定的长期均衡关系。代表操作风险的误差项是一规则的序列，整个方程能够用来预测未来的信息。

表二 协整检验结果

（五）基于收入模型的实证分析

本文以招商银行为例，设定的收入模型为：

lrze= a1 + a2bldkletogdp+ + a3cdkce + a4hxzbje+ε，

运用计量软件进行分析，得出了令人满意的结果，回归方程如下：

lrze=111389.7-29786297bldketogdp+38.81476cdkce+90.48740hxzbje

t检验 （-4.87913）（7.908498） （6.665043）

P值（0.0006） （0.0000） （0.0001）

R2=0.999180 =■ 0.998935 F=4064.086

从上面的回归方程及参数检验结果可以看出：首先，模型的拟合度优良，R2=0.999180，可以理解为回归模型本身能在99.9180%的程度上被因变量解释，剩余的0.082%可由操作风险给予解释，这和招商银行的经营现状基本吻合，至少在见报的渠道上没有看到招商银行任何比较大额的操作风险损失案件，这说明模型的解释力足够强；其次，招商银行不良贷款余额占GDP比重的系数显著为负，其含义是：在其他变量不变的情况下，招商银行不良贷款余额相对GDP比重若是下降，则银行的利润总额将会增加，这一点也好理解，即分摊在单位GDP上的不良贷款余额越少，越有利于利润的形成与积累；再者，存贷款差额的系数为38.81476，其含义是：维持其他变量保持不变，则招商银行一年期存贷款差额每增加一个百分点，利润总额将增加38.81476个百分点；最后，核心资本净额的系数为90.48740，其含义是：当其他变量保持不变的情况下，如果招商银行核心资本净额增加一个百分点，那么银行利润总额将增加90.48740个百分点。

接下来可以利用回归结果估算出招商银行为预防操作风险而需计提的资本金数额，根据上文已有理论计算公式，■将■和■的值带入并计算可得xx银行操作风险的方差为■=96030924196；假设招商银行利润服从正态分布，在99%的置信区间内，需要为操作风险计提的风险准备金额为：OpRisk=960654.5589万元。

此预测数据未至精确，确有一定的借鉴含义，960654.5589万元的操作风险计提损失准备，说明招商银行面临着较为严重的操作风险，同时，可以进一步根据招商银行风险管理部门的己有资料，对银行操作风险的度量和管理工作进行改进。

四、结论及政策建议

针对目前我国商业银行操作风险管理的现状，并结合招商银行操作风险的计量分析研究，笔者特别提出针对我国商业银行操作风险度量及管理一点建议：

1.重视操作风险，加强商业银行操作风险管理文化建设。

风险管理文化是整个风险管理体系的灵魂，也是商业银行“软实力”的本质表现，决定着商业银行风险管理水平的高低。风险管理文化具有渗透性、一致性、激励性和延续性等特性，深刻影响着银行员工的风险态度、风险反应、行为模式，从而影响着商业银行风险管理的经营与绩效。

2.结合实际情况，对不同业务的操作风险管理采用不同的度量方法。

根据《新资本协议》的提议，委员会允许银行采用不同的方法按业务处理操作风险。比如，银行可采用标准法处理某些产品的同时，运用高级计量法处理其他产品。因此，当前我国的商业银行可以根据自身的情况对不同业务的操作风险采用不同的度量方法。对于操作风险相对较高的零售业务、支付清算业务以及、信托和资产管理业务，要重点予以关注，加强损失数据的收集整理工作，力争尽可能地采用适合自身的先进的操作风险度量方法。

3.重视对操作风险损失数据的收集整理，建立各业务部门的操作风险损失数据库。

《新资本协议》指出：“委员会认为，根据统一的损失、风险和业务的定义，在业内有序地收集及分享数据，对于制定处理操作风险的各类先进方法十分重要。若没有这类数据，委员会将被迫在制定操作风险最低资本规定时采用保守的假设。”量化操作风险的先进方法依赖于较为完整的损失数据，可见损失数据的收集整理对于操作风险的度量是非常重要的。尽管我国目前很难采用先进的量化操作风险度量方法，但是，运用先进的量化操作风险的方法不但为巴塞尔委员会所倡导，而且也是当今国际银行界量化风险管理的发展趋势。

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