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金融情景分析精品(七篇)

時間:2023-06-21 09:22:30

序論:寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內心深處的真相,好投稿為您帶來了七篇金融情景分析范文,愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑,助力您的創作。

金融情景分析

篇(1)

壓力測試是指利用一系列方法來評估金融體系承受罕見但是仍然可能的宏觀經濟沖擊或金融市場波動的能力的過程。目前被眾多金融機構廣為采用的VaR方法主要適用于正常條件下市場風險的衡量,對于極端市場環境下的風險估計卻存在嚴重不足。與它相反,壓力測試提供了基于極端情形的低概率事件對整個金融機構的影響信息, 在很大程度上彌補了傳統風險價值體系的不足。對于金融風險管理來說,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情形下,金融機構持有足夠的金融資產,不會因為流動性問題引發金融機構破產風險。通過壓力測試,我們能大概估計出在極端市場情況下金融機構的風險承受力,從而有利于未雨綢繆,事先做好積極的風險防范措施。

壓力測試的目的與作用

在經濟領域,壓力測試一方面能夠幫助監管者更好地評估單個商業銀行在經濟危機時所面臨的主要風險,另一方面是評估在不利的小概率事件發生時,商業銀行資產組合的頭寸變化及發生的損失,從而可以作為整個金融體系穩定性的一個指標。

壓力測試是情景分析的一種,決定了其本質就是先確定各種壓力情景,利用確定的價值評估模型計算出在確定的壓力情景下資產組合所產生的收益或損失。與VaR只能度量市場風險不同,壓力測試可以用來測量市場風險、流動性風險、操作風險等多種風險,也可以衡量多種風險共同作用而造成的整體損失。

鑒于壓力測試的這種功能,西方各國銀行廣泛采用壓力測試來衡量市場可能發生的突變情況,從而及早通過資產配置、交易額度設置以及資產利率期限結構調整來防范各類金融風險。而在我國,由于資本市場不夠成熟完善,因此金融資產價格會出現過多的波動,同時也比較容易受到意外事件或者政策壓力的影響,這些事件通常都是發生的概率不大,但卻可能造成嚴重的后果。

另外,2004年的《巴塞爾新資本協議》對商業銀行壓力測試也作出了相關規定。新資本協議的第一支柱要求商業銀行必須對相關風險參數進行壓力測試,第二支柱要求商業銀行進行內部資本充足評估程序時,要進行前瞻性的壓力測試,以識別可能的不利事件出現時需要增加的資本額,監管當局根據測試結果,要求銀行持有一定數量的超額資本。

壓力測試的使用方法

壓力測試的方法包括敏感性分析、情景分析、最大損失分析和極值分析四種,而在實際操作中以前兩者最為普遍。

敏感性分析

敏感性分析指在其他條件不變的前提下,研究單一市場風險因素或少數幾項關系密切的因素的變化,對商業銀行經營和風險承擔能力的影響。敏感性測試的目的在于估計利率、匯率、股價等因素的急劇變化對銀行單項資產或資產組合價值造成的影響。如匯率變動、存貸款利率變化對商業銀行資本金和收益的影響;央行準備金率上調對商業銀行流動性的影響;銀行現有資產規模保持不變,撥備率上調后商業銀行資本充足率和準備金缺口的狀況。

敏感性測試僅需指定因素參數的變化,而無需確定沖擊的來源,因此易于操作,數據要求和計算較為簡單,但它假設其他因素不變,只考慮單一因素的影響,也不考慮滯后影響,這就決定了它的分析結果有一定的局限性。因為在實際中,宏觀經濟要素的變化往往相互關聯,相互作用。比如,利率變動不僅直接對銀行利率敏感性資產和負債的收益和支出產生影響,還會影響借款人的還款能力,從而對資產質量產生影響。同樣,匯率變動也不僅直接影響銀行外幣凈敞口及資本充足率,還會因外匯借款人的還款能力變化對資產質量產生影響。此外,根據利率平價學說,人民幣利率的變動造成本外幣利差擴大或縮小,也會影響匯率。

情景分析

情景分析即多因素分析,其目的是同時模擬多項風險因素的變化, 評估商業銀行資產組合價值的變動。情景分析主要考慮資產(股票、房地產)價格下跌以及GDP下降造成的沖擊,或者重大事件對商業銀行體系的影響,具體表現為多種因素同時發生的情況下,商業銀行的盈利情況、資產質量和資本充足的變化。比如,目前我國監管機構就要求各大商業銀行開展房地產貸款壓力測試,分析不同壓力情景下(全國房地產價格平均下跌10%、20%或30%)商業銀行房地產貸款質量受到的沖擊。

一般情景分析可劃分為歷史情景和假定情景兩種,它們各有優勢和不足,在實踐中應盡量結合它們的優點。歷史情景是運用特定歷史事件中所發生的沖擊結構進行壓力測試,優點之一就是測試結果的可信度高,因為市場風險因素結構的改變是歷史事實,而不是武斷的假設,另一個優點就是測試結果易于溝通和理解。然而該方法卻缺乏對未來的預期風險進行估算的能力,因為歷史不可能被完全復制,而且該方法無法準確地反映出當前的政治經濟背景和新開發的金融工具中所隱藏的金融風險。假定情景是假設還沒有發生的重大市場事件,估計其對金融機構造成的影響,與金融機構在當前經濟形勢下所面臨的獨特風險相匹配是假定情景所具有的最大優點。不過,假定情景創造中各個因素的變化、市場之間的相互影響都需要考慮,這些估計一般建立在判斷和歷史經驗上,而不是市場行為的正式模型。

作為度量極端變動對資產組合價值影響的度量方法,情景分析法是對正常波動范圍的金融風險度量方法的有益補充。此法可以使金融機構的高層管理部門以及風險管理部門能較為準確地評估和把握極端事件的影響,從而將大大提高風險管理策略的有效性和可靠性。

不難發現,敏感性分析凸顯出單個具體風險因素對某個組合或業務部門的邊際影響,是一種單維因素分析;情景分析法則評估壓力測試包含的所有風險因素出現變動造成的整體影響,是一種多維情景分析。由于在現實的金融市場中,各風險因素具有一定的相關性,往往是相互影響,彼此聯動,尤其在市場出現重大異常波動情形時,故而金融機構會較多地使用情景分析方法進行壓力測試。

歐盟銀行業壓力測試

2010年7月,歐洲銀行業監督管理委員會接受歐盟經濟與財政部長理事會的委托,與歐洲中央銀行、歐盟執行委員會及成員國監管當局聯合對歐盟銀行業進行第二輪壓力測試。本輪壓力測試的目標在于對可能的不利經濟情形對歐盟銀行系統的沖擊可能影響進行評估,同時對不利情景對歐洲銀行抵御由此帶來的信用風險、市場風險及風險的能力進行評估。

接受本輪銀行壓力測試的對象為91家歐洲商業銀行。這些銀行分屬于20個歐盟成員國,這些接受壓力測試的銀行的資產規模占到歐盟銀行業的65%。由于這些金融機構的資產規模、復雜程度、經營模式、業務范圍和風險狀況存在差異,因此壓力測試的結果并不能直接應用于各家銀行,也不能直接向歐盟未參加壓力測試的其他銀行推廣。

壓力測試涉及的主要風險因素

壓力測試主要針對銀行的信用風險和市場風險,包括歐洲債務風險。壓力測試主要基于各家銀行2009年合并報表的財務數據,假設情景的時間區間為2010年和2011年。

壓力測試的宏觀經濟情景

為了對銀行信用風險進行壓力測試,預測其相應的業績變化,本輪壓力測試通過與歐洲央行和歐盟委員會合作開發出兩種宏觀經濟情景――基準情景和不利情景(見表1)?;鶞是榫盎跉W洲委員會2009年秋季和2010年2月對主要國家宏觀經濟發展的經濟預測,不利情景主要基于歐洲央行對假定風險沖擊出現時宏觀經濟趨勢的預測,反映出金融市場可能出現的不利情景。

基準宏觀經濟情景假定經濟從嚴重衰退中溫和復蘇,不利情景則假定世界經濟出現二次探底。基準情形假定歐元區2010年和2011年GDP增長率分別為0.7%和1.5%,同期失業率分別為9.7%和9.8%;不利情形假定歐元區2010年和2011年經濟出現衰退,GDP增長率分別為-0.2%和-0.6%,同期失業率分別為10.5%和11.0%。另外,壓力測試對兩種情景下歐盟和美國的經濟增長預期、失業率也做出了假定。

在壓力測試中,主要跨國銀行集團運用內部模型、內部風險參數和累積數據對宏觀經濟情景轉換成特定參數。在不利情景下,假定銀行資產質量的外部評級在兩年內下降4個檔次,信用等級的下降會導致風險加權資產的上升,從而降低銀行的資本充足率。對于待售股票在基準情景下假定其兩年內累計減值為19%,不利情景下假定兩年累計減值為36%。

壓力測試結果

壓力測試結果表明,在不利情景下(包括債務沖擊),歐盟銀行業一級資本充足率將從2009年的10.3%降至2011年的9.2%。需要指出的是,上述一級資本充足率依賴于各國政府2010年1月提供的1696億歐元的注資,這些政府資本使銀行業一級資本充足率提高了約1.2個百分點。

對資本充足率構成下降壓力的不利情景包括債務危機,據推算由此歐盟銀行業兩年內可能遭受的資產減值損失為4728億歐元,交易損失為259億歐元。

壓力測試推算表明,在基準情景下,歐盟銀行業兩年內公司業務資產的損失率為3%,零售業務資產損失率為1.5%;在不利情景下,銀行業兩年內公司業務資產的損失率為4.4%,零售業務資產損失率為2.1%;而2009年歐盟銀行業以上兩類資產的損失率分別為1.5%和0.8%。

壓力測試結果表明,在不利情景下,歐盟參與壓力測試的銀行中有7家一級資本充足率低于6%,補充一級資本需要總共需要35億歐元,本輪壓力測試要求銀行的一級資本充足率不得低于6%。

對歐盟銀行壓力測試的評價

皆大歡喜的壓力測試結果引起了市場的質疑。與美國銀行業的壓力測試結果相同,歐盟銀行業的壓力測試結果在市場的預料之中。在歐洲債務危機爆發風險加劇之際,歐盟銀行在可能出現的不利情景下僅需補充36億歐元引起了市場的懷疑,市場普遍認為本輪壓力測試不過是走過場,不會對銀行業實施真正的重壓,因為在本輪金融危機中歐盟銀行業遭受的損失高達數千億歐元。

歐盟壓力測試的時機選擇注定只能給銀行業輕度壓力。今年7月歐盟決定對銀行業進行壓力測試時,以希臘為代表的成員國面臨的債務危機一觸即發,歐洲經濟面臨著二次探底的風險。更嚴重的是,歐盟銀行業剛遭受了2008〜2009年的國際金融危機,參加壓力測試的銀行幾乎都遭受了慘重的損失,能挺過本輪金融危機對它們來說已經是很幸運了。如果把壓力測試的不利情景假定為引發新一輪金融危機的沖擊,那么絕大多數歐盟銀行都需要補充一級資本,整個銀行業的資本缺口將達到數千億歐元,市場信心將受到沉重打擊,本來旨在穩定市場的壓力測試作用將適得其反。因此,本次壓力測試的不利情景實際上相當溫和,與壓力測試理論上要求的極端情形并不相符,可見現實需要高于理論描述。

高于監管最低資本要求的壓力測試使其難以同時全面實施。新巴塞爾的資本充足率要求為核心資本充足率不低于4%,資本充足率不低于8%。本輪金融危機以來,各國銀行監管機構都將核心資本充足率提升至6%,但此比率能否抵御極端情形的沖擊并無理論和實踐支持。壓力測試則要求銀行的資本能夠承受像本輪金融危機那樣的沖擊,對于交易賬戶,尤其是衍生產品占資產比重較高的國際銀行來說,即使是一級資本充足率達到10%也并不充足。因此,對歐盟銀行業進行壓力測試,如果不利情景設計為重度壓力,則會大幅提高銀行業的資本充足率要求,使銀行面臨雙重監管資本要求,可能引發系統性風險。因此,壓力測試只有由各家銀行分散、自發逐步實施,短期內一刀切的壓力測試并不可行。

篇(2)

論文關鍵詞:壓力測試;商業銀行;風險管理

商業銀行是經營貨幣資金的特殊企業,其經營過程是對各類風險進行準確識別和計量、適時監測預警和有效控制的過程。從全球范圍來看,經濟金融環境的劇烈變化迅速改變了銀行的經營環境,加大了銀行的經營風險,同時也推動了全球范圍內銀行監管和風險管理框架的整合與統一。在全面風險管理體系下,銀行不僅要準確量化并監測其經營過程中所面臨的信用風險、市場風險、操作風險和流動性風險,而且還必須使風險監控始終對金融市場的風險變動保持高度的敏感性。因此,《巴塞爾新資本協議》要求銀行除建立各種評級模型(如衡量信用風險的IRB法和衡量市場風險的VaR法)外,還應運用壓力測試(stresstesting)來評估資產組合價值的變化幅度。

一、壓力測試的功能和意義

根據國際證券監管機構組織(InternationalOr-ganization of Securities Commissions,IOSCO)(1995)有關文件規定,壓力測試是分析最不利市場情形(如利率突然急升或股市突然急挫)對資產組合的影響效果的一種分析方法;巴塞爾委員會的有關文件則將其定義為金融機構用以衡量由一些例外但有可能發生的事件所導致的潛在損失的方法。具體來講,壓力測試的本質思想是獲取大的價格變動或者綜合價格變動的信息,將其應用到資產組合中并量化潛在的收益和損失。

壓力測試主要是VaR(ValueatRisk,在險價值)的輔助工具,可以彌補VaR在應用方面的不足:

一是在實務應用上,僅僅使用VaR來衡量市場風險是不恰當的。對于風險控制管理來說,除了考慮正常情況下的可能損失外,更重要的是必須確保在極端市坊隋況下,金融機構所持有的金融資產部分不會讓該機構出現破產的風險。VaR并無法估計出此類風險,但是透過壓力測試,則可以找出金融機構對于極端市場情況下的承受能力。

二是所選擇的概率水平,VaR是在某一概率水平上計算出來的估計值,例如在250天中,若概率水平也即置信區間為99%的設定下,則損失大于VaR的天數應介于1天一2天,置信區間越低,則超過天數將越多。但是,即使我們已知損失大于某一金額的可能性很小,但是如果那個很小可能性的損失一旦發生,而且發生以后的后果足以牽涉到能否永續經營的問題,那么這個后果是否可以事先得到識別、計量與有效防范,就變得非常重要了。

三是波動性及相關性估計問題。VaR在估算時,通常采用歷史數據的波動性及相關性。利用歷史資料來估算VaR,可能會無法真正反映市場風險,尤其在宏觀經濟出現重大改變或是市場行為改變時,VaR可能會出現嚴重低估市場風險的問題。

四是與其他風險的關系問題。VaR并不考慮其他風險,如信用風險、流動性風險等。通常情況下,當流動性出現問題時,流動性風險將提高市場風險,但VaR無法反映出此類風險。

鑒于此,西方各國銀行廣泛采用壓力測試來應對市場可能發生的突變情況,通過資產配置、交易額度設置以及資產利率期限結構調整,來防范各類金融風險。

二、壓力測試的分析方法

1.確認數據的完整性、正確性及實時性

在正式進行壓力測試前,各銀行必須確定其相關數據的正確性,由于銀行每13的投資組合都會改變,因此各投資標的的數量、價格等,必須詳加確認,不管是變動較快的交易賬戶(Tradingbook)或是變動較慢的銀行賬戶(Bankingbook)均需進行檢驗;此外衡量各風險因子的市場數據(如利率、匯率)及其它風險性數據(如轉換矩陣)的驗證工作也十分重要。

2.針對投資組合進行相關的風險分析及情景事件的建立

壓力測試是屬于風險管理的一種方法,因此我們應先確認將要進行壓力測試的測試區域,不同的資產其分析方法也會有所不同。在資產組合確定后,我們便可觀察市場、經濟等變化,尋找出會影響此資產組合的壓力測試事件,金融機構可借助內部或外部專家顧問咨詢,建立合適的壓力情景,由于真實的壓力情景是未知的,因此盡可能地多建立幾個壓力情景進行分析。例如,對于一筆商業貸款,它的潛在損失將受到借款企業銷售收入下降、利率水平大幅度上升以及抵押品價值縮水等情景的影響。我們可以假設以下一些情景加以分析:

(1)借款企業銷售收入下降20%,抵押品價值縮水50%,該筆信貸資產的潛在損失是多少。

(2)利率水平翻一番,同時抵押品價值縮水50%,該筆信貸資產的潛在損失是多少。

(3)銷售收入下降20%,抵押品價值縮水50%,同時利率水平翻一番,該筆信貸資產的潛在損失又是多少。

3.定義各風險因子

在確定了各種壓力情景后,另一個重要的步驟是確定各風險因子。銀行常見的信用風險因子包含:

(1)交易對手風險——這部分包含違約率(probabilitydefault,PD)、違約損失率(1ossgivendefault,LGD)、違約暴露金額(exposureatde.fault,EAD)三個主要風險因子。此外,借款人提前還款會導致再投資風險,所以到期期間也可視為風險因子。

(2)總體經濟因素——經濟增長率、失業率或物價指數等會對資產組合有影響的總體經濟變量都可視為風險因子。其他與產業及市場、地區有關的各項政治或經濟因素亦可視為風險因子。

(3)市場風險因子——銀行持有債券或證券等金融商品,同時會面臨市場及信用風險,一個壓力事件對此類商品所產生的影響屬于市場風險或信用風險,是很難加以區分的,因此在進行壓力測試時,會同時將此兩類風險因子進行衡量。

(4)其他類型風險因子——在一般的風險模型中,經常會有許多的假設條件,在進行壓力測試時,這類的假設條件應予放寬進行估算。此外,在風險模型中經常會使用到資產組合相關的風險性數據作為中介數據,如轉換矩陣,在進行壓力測試時,亦可視為風險因子進行測算。各資產的相關性亦會對風險值大小產生很大的影響,例如高質量的債券(政府公債)和低質量的債券(垃圾債券)在市場正常時,同時會受到利率影響而產生波動,因此其間的相關性很高,但當市場出現危機時,市場會趨向高質量的商品,于是兩者間反而會產生趨近于一1的相關系數。此類會出現結構性變化且對資產組合會產生影響的變量,我們都要加以考慮。

4.執行壓力測試的方法

進行壓力測試的方法,大致可歸納為兩大類:

(1)敏感度分析(sensitiveanalysis)

此方法是利用某一特定風險因子或一組風險因子,將因子在執行者所認定的極端變動的范圍內變動,分析其對于資產組合的影響效果。這一分析方法的優點在于容易了解風險因子在可能的極端變動中,每一變動對于資產組合的總影響效果及邊際效果,缺點則是執行者對于每一逐漸變動所取的幅度及范圍必須十分恰當,否則將會影響分析的結果與判斷,特別是對于非線性報酬率的資產組合,這種情況將更為顯著。

(2)情景分析(scenarioanalysis)

即一組風險因子定義為某種情景,分析在個別情景下的壓力損失,因此此類方法稱為情景分析。情景分析的事件設計方法有兩種:歷史情景分析和假設性情景分析。

①歷史情景分析(Historicalscenario):利用某一種過去市場曾經發生的劇烈變動,評估其對現在的資產組合會產生什么影響。例如考慮1987年美國股市崩盤,計算當時的歷史變動幅度,并依此基礎分析評估對資產組合的影響。BCGFS(2001)的研究顯示,1998年俄羅斯政府違約事件,是金融機構用來在信用風險壓力測試上使用的壓力事件,其他如中南美洲比索風暴、東南亞金融風暴亦是很重要的壓力事件。這種方法的優點是具有客觀性,利用歷史事件及其實際風險因子波動情形,在建立結構化的風險值計算上較有說服力,且風險因子間的相關變化情形也可以依歷史數據作為依據,使模型假設性的情形降低許多。此外,這種模型較直覺,重大歷史事件的深刻印象將使風險值與歷史事件緊密結合,管理者在設定風險限額時,便可依歷史事件的意義來進行評估,使決策更具說服力。

篇(3)

一、社區金融的涵義、特征和優勢

社區金融是指社區公眾及社區組織所產生的一切金融需求以及銀行等金融機構滿足其需求的一切活動。社區金融機構是基于一定區域地理范圍內的金融機構的網點,自主經營,有獨立的法人產權,主要面向小企業經營者貸款和客戶理財。社區金融的出發點是個人獨特的社區屬性,由于很多人大部分時間可能會耗費在社區里,便利的社區金融機構能更獲得青睞。社區金融的主要特征是:一是區域集中度高。社區金融機構主要建立在居民所在社區,距離目標客戶非常近。一家社區金融機構的業務覆蓋范圍在1-2公里,服務的就是社區的上萬家庭,就是將金融服務直接送到客戶家門口。社區金融根植于社區、吸存于社區、放款于社區、服務于社區、融入于社區。二是運營成本低。社區金融機構不具備現金業務,投入安全成本低。出于政策法律規定,社區金融的柜臺沒有現金儲備,顧客如果有匯票、支票等現金業務,還是需要去比社區銀行更高一級的支行去辦理。三是金融服務自動便捷。社區金融大力發展自助業務,充分運用移動互聯網技術和只能設備升級,將小巧的物理網點打造為全功能的新智能化銀行網點。社區金融設備可以直接辦理開卡,個人購買理財,個人或者企業辦理小額貸款等銀行基本業務。辦卡買理財貸款等都可以由辦公自動化機器和設備完成,開卡一般不超過十分鐘即可完成,非常便捷。四是針對小微企業融資。社區銀行的現金取款全靠自動取款機,而自動取款機每天最高限額取款最高限額是2-3萬,顧客需要大額取款時就無法滿足,只能取不超過3萬元的小額現金。購買理財起點30萬以上的是不允許在社區銀行網點出售。因此多為小微客戶和小微企業提供融資服務。五是擁有關系型信貸。社區金融可以分散信貸風險,強化客戶信息數據,在居民中建立良好的口碑。社區金融的以上特征,帶來了社區金融一系列地優勢:首先,投入比較少,運營成本低。對于銀行來說,社區銀行可以帶來存款利率的增加,但是投入成本比較低,降低了網點相對成本,使銀行服務更加貼近民生。其次,為小微企業提供便利的金融服務。最后,社區金融有效地滿足了小微企業融資和社區居民服務需求。

二、社區金融管理的風險性

社區金融的主要風險性因素主要集中在以下六個方面:其一,政策因素。民生銀行、平安銀行、興業銀行等多家銀行去年就紛紛啟動了社區銀行戰略,但是監管層對于建立社區銀行這一全新的概念是否與現行的新設網點法規相悖存在種種擔憂和爭議,銀監會在去年緊急政策命令社區銀行責令整頓,硬性規定了社區銀行要持牌上崗,很多社區銀行被關閉。因此,社區銀行的發展首先是受到政府政策的制約。其二,法律因素。社區金融機構的建立,需要取得營業許可,需要層層地審批。沒有法律審批的網點,依然違法經營,對客戶的財產風險會有不可估量的危害。其三,地理位置因素。由于社區銀行的地域性明顯,其營業額非常受地理位置的影響,如果選址不好,市場不夠廣闊,很難繼續經營下去。其四,社區信任因素。社區金融人員在社區銀行發展中起著非常重要的作用,比起其他級別的銀行網點,這一點兒更加明顯。因為社區金融是新興事物,又有明顯的區域性特征,取得一定區域內社區住戶的信任和支持就格外重要。社區銀行的領導能否贏得社區有影響力的“大客戶”支持,并且由他們進行口碑相傳,是決定社區金融成敗興衰的關鍵。其五,操作安全因素。社區金融雖然不辦理現金業務,一般的金融服務業務需要金融自助設備完成。因此,設備的安全監控也很重要。社區金融還有大量客戶的儲備信息資料,對社區銀行人員進行安全布防保密的培訓也顯得非常重要。其六,同質化競爭因素。短短兩年間,社區金融發展迅速,在一線城市,一個社區往往可以看到同時存在四、五家金融機構,扎堆現象嚴重,這樣容易造成資源浪費。從金融行業現實來看,銀行進入社區的競爭越來越激烈,通過開設社區銀行來挖掘客戶;同樣非銀機構也在擴大領域。

三、前饋控制在社區金融風險管理中的應用

(一)前饋控制的涵義

前饋控制就是在危險和危害發生之前進行一些科學方法的預測和預警,避免造成不可挽回的損失。前饋控制的優點在于前瞻性和主動性,主要著眼點在于對未來的控制,因此控制先于結果。前饋控制克服了反饋控制的時滯性缺點,使控制行為更加積極有效。建立社區金融風險管理的前饋控制體系是必不可少的,關系到社區金融的穩定和長遠發展。

(二)社區銀行風控的前饋控制方法

1.情景分析方法

所謂情景分析方法,是面對未來的系統思維方法,對事物發展所有可能的態勢運用定量和定性描述,主要特點是在定量分析中嵌入很多的定性分析。運用情景分析進行前饋控制,始于20世紀60年代的美國軍事部門。1964年,美國國防部針對可能潛伏于未來的軍事沖突和政治沖突及相關的軍事力量,通過應急戰爭軍事分析,測算出了對應軍事力量的規模需求。這是最早的情景分析。20世紀70年代以后,西方國家出現高通貨膨脹、高失業率等社會危機,人們越來越意識到長遠的戰略規劃已經無法應對經濟的動蕩性和不確定性,很多大企業和大公司在制定企業發展戰略時,開始研究和應用情景分析方法,如蘭德、殼牌等。80年代以后,情景分析方法在企業和政府組織中都得到了廣泛的應用,并且和計算機技術結合起來,發展成為一種有效的前饋控制方法。

2.政策模擬方法

政策模擬方法是信息時代的產物,已經廣泛應用于經濟領域,涉及到國家經濟政治安全或者多國經濟博弈的政策模擬器是學界關注的焦點。所謂政策模擬,是指運用數學建模、模擬計算和政策虛擬的計算機實驗對政治經濟社會政策問題進行模擬演練,通過人工和計算機手段仿真推演預示風險和矯正對策。政策模擬一種以政策實驗為導向的社會仿真,目的是為政策提供一個虛擬的實驗場所。發達國家已經建立自己的政策模擬系統即政策模擬器,用于分析本國的國際貿易政策和國內經濟政策。一些大公司也建立了自己的政策模擬器。政策模擬器的一般概念是“一個為政府服務的決策支持系統,它的目標是尋求適當的政策去響應未來和發現社會經濟面臨沖擊的政策對策?!闭吣M器是一種大型軟件,主要作用是探索各種政策情景,通常是以特定模型為核心的配備地理信息系統的決策支持系統。社區金融政策模擬器的開發需要三個方面的需求。第一,提出科學合理的理論分析模型。通過對社區金融不同情景方法下的風險因素研究,以及社區金融風險問題的內在機理研究,提出可靠的和正確的理論分析模型。第二,運用數據挖掘技術和復雜性分析技術,建立系統完善的風險識別、風險防范和預警分析的計算體系。第三,需要利用仿真交互網絡系統對風險進行檢測和評估,并且進行對策模擬研究。

3.社區金融風險控制的前饋控制設想

政策模擬器是風險社會催生的一種規避風險的工具,其本質是模擬風險和應對預演方法。針對社區金融風險管理的風險模擬器應該是一個為社區金融機構避免風險危機、維護社區金融安全穩定運行的決策支持系統。社區金融風險控制模擬器主要包括兩個層面:一是對社區金融風險性因素的識別,二是有針對性的對策演練。

四、社區金融風險管理的前饋控制模式設計

社區金融目前在國內還處于探索階段,社區金融能否取得成功,最終取決于能否建立目標達成的有效機制。社區金融系統的風險要素和要素間的組合序列我們把其成為靜態結構,把系統要素間的相互作用方式稱為動態結構。社區金融風險控制的前饋模式,就是用一種特定的規則規范系統內各要素的組成方式和各要素間的聯系方式,實現風險控制的功能。

(一)社區金融風險管理規劃機制的組成和功能

社區金融風險管理的規劃機制應用于社區金融的前饋控制模式,進行客戶訪談,外部數據采集、參數選擇、分析、計算,根據社會調研,對目標小區的居民以及相關的物業、商戶等進行充分的需求調研,通過模式預測、預警評價、調控,預警結果圖表與信號輸出。

(二)社區金融風險管理的前饋控制體系模擬

篇(4)

每當對一家公司進行估值時,了解其所處宏觀經濟環境和行業特點,理解其歷史財務狀況和運營模式都至關重要。8月31日,以新興行業公司為主導的創業板和中小板的靜態市盈率分別為76.6和50.6,而對應的滬深A股是21.3。不難看出,新興行業公司的估值普遍較高,這也成為市場投資者關注的焦點。本文在歸納了新興行業公司特征的基礎上,對新興行業公司的估值方法進行簡要的介紹,并分析如何識別和應對收益法中的不確定性。

估值方法的選擇

一般而言,新興行業公司具有以下三大特征:一、處于企業生命周期的初期階段。新興行業企業通常為初創公司或處于生命周期的初期階段,發展前景巨大但產業環境還不成熟。該階段主要有三點特征:一是投資可能不產生現金流,甚至負向現金流;二是未來增長難以確定,產品的市場滲透率無法評估,甚至是沒有產品,市場空間無從得知;三是企業的競爭能力未知,如果該行業的投資回報率高,理論上接下來會有多家企業接踵而至,競爭分割市場份額。二、獨特性。在日新月異的發展環境中,新興行業的企業無論從行業地位、發展潛力、掌握或可借助的資源、人力資本等各方面往往都擁有著自己的特點。從整個行業的角度來看,特性大于共性。三、輕資產。新興行業企業的主要長期投資通常為研發支出,其核心資產往往為內部形成的無形資產,如商標、客戶關系、著作權、專利權及技術等等。根據現行會計準則的要求,研究階段的支出需要作費用化處理而開發階段的支出只有符合條件的才能資本化。因此,這類無形資產雖然可能是企業的核心價值,卻往往無法體現在資產負債表中。

企業估值有三種常用方法:成本法,市場法和收益法。成本法,是通過對目標企業資產負債表上的各項資產進行估價來評估其價值的方法。由于新興行業擁有輕資產的特征,在現行會計準則下,這些輕資產往往沒有體現在資產負債表上,所以成本法通常不適用于新興行業的估值。市場法,指通過比較被評估資產與類似資產的異同,并將其市場價格進行調整,從而確定被評估資產價值的一種資產評估方法。新興行業各公司往往具有獨特性,可比公司難以選定;而且,新興行業的公司通常處于生命周期的前期,各項財務數據易呈現不穩定性(營收巨幅增長、前期經營凈虧損等),導致可比乘數的選擇很難具有代表性,所以市場法的運用并非主流。收益法(現金流折現法)是對目標企業的預期收益折現以確定估值時點的企業價值。與成本法和市場法相比,運用收益法在對新興行業公司進行估值時有諸多優勢:首先,依托于自由現金流,是對企業價值的真實反映;其次,對收益的預測可以體現該企業的盈利模式以及變現能力;最后,收益法可以識別出企業價值的驅動因素。然而,收益法的主要挑戰是需要對較多變量參數進行預測,估值結果存在不確定性。

收益法的主要考量

管理層預測

企業管理層有時可能會對外提供內部的財務預測數據,評估師需要對這些信息仔細權衡。

數據分析

當進行獨立分析時,評估師通常是通過分析該公司的歷史財務表現和同行業或類似行業其他不同成長周期階段的公司做比照,然后做出財務預測。作為評估師或投資者,在面對的不確定性越大時,越需要保持財務預測和估值模型的簡潔。需要從大量不確定的參數中,探尋出真正驅動企業價值的變量,利用這些變量構建估值模型。簡潔的模型一方面可以使投資人專注于價值驅動因素,把握住主要矛盾;另一方面也擺脫了其它不重要的變量參數,從而降低了出錯的概率。安永自主研發了CARVEx分析軟件,估值與財務模型團隊也會使用Spotfire, Tableau等外部軟件分析所收集的相關數據,識別出價值驅動因素,并可視化地呈現出來。

應對財務預測的不確定性

收益法的財務預測面臨著宏觀層面上的不確定性,如利率及經濟發展增速變動。與傳統行業相比,新興行業的財務預測還面臨著更大的中觀產業和微觀個體的不確定性,如產業規模、國家產業政策變化、企業發展戰略及產品開發運營等。很多時候,投資者可能會拒絕承認不確定性的存在,而試圖在財務預測中做出精確的預測,或是因為不確定性難以預測判斷,所以就選擇了不作為或者選擇市場法進行估值。安永建議投資者應該直面不確定性,把各種不確定性分類,評估它們對原財務預測產生的影響,并對估值結果進行合理調整。

應對估值結果的不確定性

評估師進行估值的目的通常是為了探尋企業的內在價值(intrinsic value),而估值結果往往與市場價格不盡相同。如果我們把該差異用下面的公式變換一下,就不難看出差異實際來源于兩個部分。

估值結果 C 市場價格 = (內在價值 C 市場價格)+(估值結果 C 內在價值)

所以,估值結果和市場價格的差異包含了市場價格對于內在價值的偏離程度以及評估師的估值誤差這兩個因素。人們都熟悉“價格圍繞價值上下波動”這句話,但人們不知道價格會偏離價值多長時間,或這個時間有沒有超過預期的投資期限;另一方面,估值結果的誤差可能來源于多種不確定性。面對這些不確定性,本文歸納了四種常見的方法。

1.投資安全邊界(Margin of Safety)

本杰明?格雷厄姆在其《證券分析》一書中首次提出了投資安全邊界的概念,即資產的價值與價格的差異。價值投資者認為只應投資那些內在價值高于市場價格的股票或企業。因為內在價值難以估算準確,所以設置投資安全邊界,從而使投資者有足夠的空間判斷該企業被低估的程度是否足夠覆蓋估算誤差的風險,進而做出投資決策。

2.敏感性分析(Sensitivity Analysis)

對投資者而言,敏感性分析就是識別出對估值結果有重要影響的因素,分析并測算其影響程度和敏感性,進而判斷哪些風險對項目具有潛在的重大影響。當所有其它不確定因素保持在基準值不變時,考察單個不確定性因素的變動對目標產生影響的程度。

敏感性分析有助于對單一的估值結果做出詳細的解讀。它可以為進一步進行不確定性分析(如概率分析)提供依據;也可以分析判斷項目承擔風險的能力;還可以通過比較多個方案的敏感性大小,在估值相似的情況下從中選出較為不敏感(即風險相對較小)的投資方案。

3.情景分析(Scenario Analysis)

情景分析法是一種通過考慮各種可能發生的事件,分析未來可能帶來的影響的方法。通過分析各種事件及其影響,情景分析可以幫助投資者做出更明智的選擇。一般情況下的情景分析中會設置“樂觀情景”、“悲觀情景”及“基本情景”(最可能出現的情景)三種情景。

情景分析展現的不是一個確定的未來,而是簡潔地展現未來可能出現的幾種情形。不同于敏感性分析中只能變動一個參數的限制,情景分析可以在設置情景時同時改變多個變量的取值,從而分析該情景下各變量對估值的影響(如進行壓力測試)。

4.蒙特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation)

當所要求解的問題是某種事件發生的概率,或者是某個隨機變量的期望值時(如企業價值),可以通過某種“試驗”的方法,得到該事件出現的頻率,或者這個隨機變量的平均值,從而得到答案,這就是蒙特卡洛模擬的基本思想。

無論是敏感性分析或是情景分析,得出的結果都是單一的數值。而蒙特卡洛模擬分析可以將估值結果的概率分布展現出來,從而進行相應的概率分析以更精確地量化估值中的不確定性。通過這個概率分布,投資者還可以識別出估值結果的在險價值(Value at Risk),得到更全面的解讀,進而做出投資決策。

互金行業的估值考量

國內現在流行很多新興行業的概念,互聯網+、新能源、工業4.0、TMT、云計算、AR/VR等等。本文僅以互聯網金融為例,簡單介紹該行業的特點和估值中的考量。

互聯網金融是借助互聯網和移動通信技術實現資金融通、支付和信息中介功能的新興金融模式。其通過“互聯網+”使得傳統金融業務具有更高的參與度、更低的成本、更便捷的操作等特性。

互聯網金融融合了互聯網與金融雙重屬性,兩者比例不同從而性質不同。互聯網屬性主要是做流量、做用戶、承擔較少風險、業務規模與團隊人數不成正比;金融屬性則需要承擔一定的信用風險,業務規模與團隊規模成正比。

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[關鍵詞]政府融資平臺貸款壓力測試

一、開展融資平臺貸款壓力測試的必要性

首先,壓力測試作為一種新的風險管理方法,是VaR風險衡量方法的有效補充.由于所有市場對極端的價格波動(金融資產收益分布的后尾)都是十分脆弱的,而VaR型風險衡量的主要目的是為了在標準的市場條件下量化潛在的損失.一般而言,增加置信水平能夠解釋出日益巨大的但卻不太可能出現的損失,但基于最近歷史資料所作的VaR測量,往往不能識別那些可能引起巨大虧損的情形.壓力測試則可以通過測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生的損失,分析這些損失對銀行盈利能力和資本金帶來的負面影響,進而對銀行的脆弱性作出評估和判斷,并采取必要措施.

其次,是銀行內部風險管理的要求.在當前國內外經濟走勢尚存在較大不確定性的背景下,壓力測試可以增進銀行對自身風險狀況和風險承受能力的了解,增強銀行積極應對外部挑戰的能力,為管理層制訂或選擇適當策略提供重要依據.且可用于評估經濟資本需求,從而部分抵消經濟衰退時期資本要求提高的影響.

再次,應對外部監管的需要.作為能夠令人滿意的運用內部模型的7個條件之一,壓力測試是巴塞爾委員會要求進行分析的方法之一,同樣也為衍生工具政策集團和國際30人集團所認可.我國自從2007年銀監會出臺《商業銀行壓力測試指引》后,監管部門對商業銀行壓力測試的工作要求不斷嚴格.2008年下半年,銀監會連續要求商業銀行進行3次壓力測試.2009年上半年,銀監會就巴塞爾委員會的《穩健的壓力測試實踐和監管原則》在全國征求意見.2009年10月出臺的《流動性風險管理指引》中,要求商業銀行至少每季度進行一次流動性風險壓力測試.2009年11月,銀監會要求商業銀行對6大產能過剩行業及房地產、融資平臺進行壓力測試.2010年4月20日,銀監會召開2010年第二次經濟金融形勢分析通報(電視電話)會議,要求各大中型銀行按季度開展房地產貸款壓力測試工作.壓力測試已逐漸成為外部監管部門衡量一家銀行貸款風險的重要手段.

最后,通過壓力測試分析可以較準確地認識融資平臺貸款風險.政府融資平臺作為改革開放的產物,可追溯到上世紀80年代末,1988年,國務院《關于投資管理體制的近期改革方案》,基本建設項目實行撥改貸,國家成立6大專業投資公司,各省也相繼組建建設投資公司,這是地方融資平臺的雛形.1997年亞洲金融危機后,在國家擴大投資拉動內需的背景下,開行大力推進開發性金融實踐,推動各地加強融資平臺的制度建設、信用建設和現金流建設,并以地方財政未來增收、土地收益和其他經營性收益為還款來源,向融資平臺發放貸款用于項目建設,這對應對危機、增加就業、拉動投資和擴大消費發揮了重大作用,有力支持了城鎮化建設和社會事業發展,有力支持了鐵路、公路、城市軌道交通等重大基礎設施建設.國際金融危機特別是2009年以來,根據央行和銀監會聯合的《關于進一步加強信貸結構調整促進國民經濟平穩較快發展的指導意見》(銀發[2009]92號),各家銀行大舉進入地方融資平臺領域,為應對金融危機發揮了積極作用但另一方面,融資平臺負債增速迅猛,2009年一年平臺負債增加4萬~5萬億元,增幅超過100%,其中,銀行貸款占平臺新增負債的80%以上.然而,隨著融資平臺的過度發展,目前出現了部分平臺管理不規范、資本金不足、過度負債和過度競爭等問題,潛在風險不容忽視.因此,通過對融資平臺貸款壓力測試,可以較準確的區分出不同平臺貸款的風險水平差異,對于化解過量的融資平臺貸款具有重要意義.

二、政府融資平臺貸款壓力測試的方法選擇

目前國際上比較公認的壓力測試方法有敏感性分析、情景分析、最大損失分析和極值分析4種,在實際運用中以情景分析和敏感性分析最為常用.我國銀監會在《商業銀行壓力測試指引》中也明確提出壓力測試包括敏感性測試和情景測試等具體方法.

敏感性測試旨在測量單個重要風險因素或少數幾項關系密切的因素由于假設變動對銀行風險暴露和銀行承受風險能力的影響.其最簡單直接的形式是觀察當風險參數瞬間變化一個單位量情況下,機構資產組合市場價值的變動.由于敏感性分析中只需確定重要的風險影響因素,而對沖擊的來源并無要求,因此運行相對簡單快速,而且經常是適時(實時)測試,號隋景測試有較大不同.

情景測試是假設分析多個風險因素同時發生變化以及某些極端不利事件發生對銀行風險暴露和銀行承受風險能力的影響.與敏感性分析不同,情景分析中不論是沖擊的來源還是壓力測試的事件以及被沖擊影響的金融風險因子都需給出定義.

因此,在融資平臺貸款壓力測試的方法選擇上,可參照當前宏觀經濟形勢和銀監會的相關要求,首先確定影響融資平臺貸款的主要風險因素,并假設其在輕度、中度、嚴重壓力下的取值(即設計壓力情景和假設條件),然后分別測試各貸款項目在壓力情景下資產質量分類結果的變化情況,再匯總計算整體貸款組合在壓力情景下的不良貸款率.

三、政府融資平臺貸款的風險因素

2009年,地方政府融資平臺在貫徹中央一攬子經濟刺激計劃方面發揮了重要作用,但快速增長的高額負債也帶來潛在的財政和金融風險.根據目前融資平臺貸款的通常業務模式,主要有三大風險因素:地方政府債務率水平、融資平臺自身建設情況和貸款項目性質.

(一)政府債務率水平

由于目前的融資平臺主要是政府出資設立,大多數地方政府融資平臺承擔的是政府公益性項目,項目自身沒有收益或收益不足以還貸,還款來源依賴于政府財政收入或財政補貼收益,因而政府的債務率水平是融資平臺貸款風險最重要的影響因素,直接決定了融資平臺的還款能力.如果債務率過高,政府依靠財政收入按期償還貸款本息的風險將會加大,一旦財政收入不足以償還貸款本息,要么導致貸款違約,要么需要銀行新的信貸資金注入,形成新的潛在風險.

從2009年下半年開始,央行、銀監會、財政部、審計署等紛紛對地方政府負債過高問題發出警告.2010年1月19日,在國務院第四次全體會議上,總理把盡快制定規范地方融資平臺的措施,防范潛在財政風險列入2010年宏觀政策方面要重點抓好的工作之一.

(二)融資平臺自身建設情況

政府融資平臺自身是否具有實際經營活動,地方政府是否給平臺配置了足夠的經濟資源,設計的治理結構是否符合市場化要求,有沒有實現平臺自我造血功能,逐步減輕其對財政還款的依賴等,都決定了政府融資平臺對貸款資金的自主支配程度以及還款資金的安排能力.自身機制建設情況較好的融資平臺,其貸款受地方財政的影響相對較小,還款的風險也相對較小.

(三)貸款項目性質

目前融資平臺貸款項目按項目用途可分為公益性項目和有收益項目兩大類.按擔保方式可分為財政擔保、土地抵押或其他擔保兩大類.按還款來源可分為財政資金還款和項目自身現金流還款兩大類.

通常來說,銀行以及融資平臺對公益性的項目、財政擔保的項目、依靠財政資金還款的項目控制力更弱,對政府償債能力的敏感程度更高,潛在的風險相對要大.

四、壓力測試假設情景的選擇

結合融資平臺貸款的主要風險因素,在壓力測試中可采用基于假設的情景分析測試方法,以對融資平臺貸款償還影響最大的政府財政收入變化作為核心的假設情景.同時考慮到目前財政統計的現實情況,土地出讓收入并未全部包含在地方政府財政收入中,因此假設情景可分為地方政府一般預算收入大幅減少和土地出讓收入大幅減少兩種情形.同時再考慮到貸款利率變化對融資平臺貸款償還產生的資金支付壓力,建議增加央行大幅提高貸款利率作為第三個假設情景.對融資平臺自身建設情況和貸款項目性質兩個風險因素,在壓力測試中不納入假設情景,而是作為貸款風險測試中的調整因素.

在假設情景變化的程度上分別采取輕度壓力、中度壓力和嚴重壓力,評估在以上假設情景出現大幅不利變動的情況下,融資平臺貸款的質量變動情況,并進一步測算因此可能產生的損失等情況.具體情景假設如下

五、開展融資平臺貸款壓力測試的步驟

在假設情景的基礎上,可以采用三步走的方式開展融資平臺貸款壓力測試.(1)以地方政府債務率為主要指標判斷地方政府在壓力情景下的表現(2)根據平臺性質考慮對平臺風險水平的調整(3)根據項目相關信息調整項目層面上的風險水平.即通過判斷政府整體債務水平變化來測算其對融資平臺還款能力的影響,繼而對具體貸款形成最終的壓力測試結果.

第一步,以地方政府債務率為主要指標判斷地方政府在壓力情景下的表現,并進行分類.

在操作中首先可參考監管部門意見及銀行內部風險管理實際情況設定銀行的政府債務率控制標準其次以最近一期的財政報表數據計算在壓力情景下的政府債務率水平,并按照壓力下的政府債務率與債務率控制的比例對該地方政府償債能力進行分類.為便于實施,可分為正常、關注、預警、高度預警四大類,分類標準如下表.

第二步,將地方政府償債能力分類結果映射到融資平臺,并根據融資平臺性質不同對融資平臺貸款風險水平進行調整.在調整中可設定兩項調節系數:一是行政級別調節系數,比如省級平臺和國家級開發區平臺調節系數可設定為1.1,副省級和省級開發區平臺調節系數可設定為1,地市級平臺調節系數設定為0.9,縣級平臺調節系數設定為0.7.二是機制建設調節系數,如果平臺為純融資性平臺(即只承擔項目融資任務,不承擔建設、運營任務的),則調節系數可設定為0.8,如果機制建設較完善,則調節系數可設定為1.

第三步,根據項目相關信息調整項目層面的風險水平.一是對同一融資平臺下的多個貸款項目按照重要性進行排序,并按照政府償債能力分類和項目重要性兩維進行貸款資產質量分類的調整.具體調整幅度可參考下表.

二是按照項目還款來源類型進行調整.如項目自身有收益且現金流能覆蓋貸款本息,或者融資平臺市場化程度較高,自身經營收益(剔除土地出讓收益)能覆蓋貸款本息的,即表示該貸款項目對政府財政收入變化不敏感,建議將各壓力情景下的資產質量分類結果調整為正常情景下的分類水平.三是政府償債能力分類達到關注類(及以下)的,壓力情景下的資產質量分類結果應至少下調到關注類.

六、融資平臺貸款壓力測試結果的應用

通過對融資平臺貸款進行地方財政收入不同程度變化的壓力測試,首先可以較為清楚地分辨出目前各地方政府及融資平臺在不同壓力情景下的抗風險能力,以及政府償債能力不同的地方及平臺在各種壓力情景下的表現情況.如在壓力情景力下,有多少正常類的地方融資平臺降為關注及以下,有多少貸款項目資產質量分類下降,下降的幅度是多少,資產質量惡化的貸款特征分析等.使得銀行能夠更加審慎的區別對待融資平臺,采用有針對性的措施控制風險.

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關鍵詞:金融投資;風險管理;操作;分析

引言:風險管理逐漸受到金融機構的關注??茖W合理的金融風險管理可以讓金融機構進行有效的、健康的發展,并且,還可以將企業的防范風險的資金成本降低,提升企業的競爭能力。當前,金融機構所要面對的風險大致上可以分為:市場風險、信用風險和操作風險。市場風險指的是因為特殊的環境風險因素的轉變,讓凈收入或投資組合價值出現波動。當前由于我國的經濟處在轉型階段,認為目前的市場經濟的法律及規章制度具有許多不完善的地方,加上社會的變化,使得各種違規與欺詐的事情不斷涌現。所以,操作風險是我國金融機構需要面對的主要風險,操作風險的管理對于金融機構具有極其特殊的含義。

一、操作風險的含義

金融操作風險的含義為:操作風險與金融投資業務緊密相連,是由于外部因素、技術體系以及內部因素的影響下,導致無法掌控的損失,這些損失和金融市場上出現的波動以及交易方的信用問題無關。所以,通過引起風險發生的內部原因可以發現,金融投資的操作風險主要出自以下幾個方面:

1、操作結算風險。由于交易指令、定價、結算以及交易能力等問題引起的損失;

2、技術風險。因為技術的局限或者硬件方面的原因,導致公司無法有效、正確的收集、解決、傳導信息所引發的損失;

3、內部失控風險。因為超風險限額而沒有被發現、越權交易或者是后臺部門的欺詐行為造成的損失。

當然,想要為金融投資的操作風險給出一個非常明確的定義是具有難度的。在進行風險操作管理時,很多國外的金融投資機構運用了對于市場風險以及信用風險認同的方法及管理方式,也就是針對風險進行詳細劃分,掌握操作風險的含義,了解哪些類型的風險應當歸入到操作風險當中,哪些類型的操作風險應當歸入到風險管理當中,并且進行詳細的分析來確定是否要進行整體風險的控制,通過實踐表明,這樣的方式確實非常有效。

二、金融投資面對的風險分析

風險管理的目的并非消除風險,而是將風險管理降到最低的過程,在風險管理的過程里,要先針對金融投資里的風險進行辨別,這是投資者做風險管理的先決條件,只有真正辨別出投資過程里的風險,才可以運用合理的方法進行風險管理。而在金融投資的過程里,最為常見的風險有以下幾種:

1、市場風險。市場風險也可以稱作價格風險,指的是通過金融工具的市場價格進行轉變,從而引發的虧損風險。因為金融投資工具頻繁出現價格的轉變,因此投資者在面對市場風險是最常見的一種風險。通過市場風險的不同來源可以進行不同的分類,大致可以把市場風險分成系統性和非系統性風險,系統性風險通常是指因為宏觀原因的轉變,造成投資組合凈值的轉變。非系統性風險指的是投資的某一品種引發的風險。投資者在面對系統性風險及非系統性風險時所采用的房里方法也不同,而系統性風險是無法動搖的,非系統性風險可以透過投資重組進行分散。

2、流動性風險。流動性風險指的是通過投資重組將金融工具進行集中,引發投資產品短期內變現困難,并且持有的流動資金無法進行正常支付時產生的風險。常規情況下,如果投資者的金融產品價格波動正常,并且投資金額占總資金的比重不大時,流動性風險就不會非常嚴重。流動性風險往往出現在市場波動較大,交易量迅速降低,投資者必須要大批先進的狀況下,才容易造成嚴重的損失,因為這樣的狀況下,投資者通常要用較低的價格將手中投資的金融資產銷售掉。

3、操作風險。操作風險作為金融投資過程里最關鍵的風險,包含了很多已經識別出的風險。詳細來說,操作風險指的是因為投資者內部經營管理問題以及投資策略失誤引起的風險。通常包含以下幾點:

(1)投資研究員的專業素養、職業道德以及風險意識所引起的投資決策風險;

(2)因為投資者的管理能力有限所引起的經營風險。

這些風險都會給金融投資造成損失。操作風險融入于金融投資過程當中的方方面面,是投資者必須基于關注和防范的風險。

4、信用風險。信用風險也是金融投資風險當中非常重要的一種,它主要指在金融交易的過程里可能會引發的交收違約,也可能會引起債券持有發行人違約或者拒絕支付到期款而引發的金融投資資產損失的風險。由于我國金融市場的不斷發展,貨幣、債券等固定收益的金融工具逐漸變成重要的投資類型,甚至是國內短期的融資券的發行也在不斷擴大,由于這些金融投資品種的風險不斷累積,最大程度的避免金融投資信用風險成為了投資者必須關注的問題。

三、操作風險的度量

操作風險作為金融活動當中最為普遍的風險表現形式,從歷史的角度來講,很多度量操作風險的失敗原因,大多是沒有適當的方式以及可以用在量化分析的客觀數據,而信用風險和市場風險則存在許多例如價格變動、違約率等可以利用的外部分析數據,相對而言較為容易進行風險度量。因為影響操作風險的原因大多是金融機構內部原因,并且風險因素和產生的可能性及損失的大小之間不具備明顯的關聯,所以,在實際操作中,很難有人尋求到一種方式可以清晰的描繪出操作風險,自然對于操作風險的度量來講,也具有非常大的困難。已經掌握的操作風險度量模型有三種:

第一種:創建于數據之上的統計模型,此模型最具代表性的方式就是損失分步法,也被稱為LDA。此方式會先對單個損失的發生頻率以及大小通過參數進行評估,之后運用連接函數的方式將各種影響因素進行綜合;

第二種:依舊是統計模型的計算操作風險,可是主要應當通過定性方法進行校對模型,定性方法大致包含了風險排序法、情景分析法、排查法、權衡打分法等;

第三種:創建于操作風險過程的功能模擬智商的模型,透過單一的過程相互依存的方式來模仿影響因素之間的關聯性。

當然,就目前的操作風險度量方法而言,有兩種模型應當重點說明:第一種是用于測量操作風險的VaR技術。它的主要論點在于操作風險可以通過VaR技術進行測量,以建立來自內部和外部的操作損失數據庫為基本思想,并通過數據的操作損失分布,來確定一個置信區間,這樣就可以將VaR的操作風險計算出來。但也可以通過分析收益波動性來計算操作風險,也就是通過收益當中將市場風險以及信用風險的相關收益剔除掉,把剩下的收益當成和操作風險有關的收益,可是就這一點而言爭議性非常大;第二種是貝葉斯推斷網絡模型,也可以稱之為BBN模型,貝葉斯網絡逐漸被使用在度量以及模擬操作風險方面,其主要原因有以下四個方面:

第一,BBN推斷網絡模型描繪了對操作風險具有影響的各類因素,所以可以提供行為改變的原因;

第二,BBN可以使用在情景分析方面,計算出度量的最大經營損失,并將市場風險以及信用風險有效結合;

第三,BBN適合用在度量以及模擬不同種類的操作風險方面;

第四,運用決策節點以及效用來充實BBN,來提升管理決策的明朗化。

BBN的結構屬于一種直接的非循環類的圖形,其中節點的意思是隨機變量,連線的意思是影響因素,BBN結構屬于一種流轉過程同各類因素的融合。BBN較為容易進行情景分析,投資經理在進行債券交易的同時,對即將要執行的交易通過情景模擬的方式來計算出預計的結算損失有多少,BBN較容易通過情景分析讓風險經理針對外來的交易風險進行掌控,并且風險經理可以透過針對市場風險因素以及信用風險因素的情景模擬,判斷出操作風險是怎樣同市場風險以及信用風險有效結合的。

貝葉斯推斷網絡模型可以用在一系列的度量操作風險上,針對同一個問題可以創建出很多個BBN網絡大框,并且決策人員可以透過返回檢驗的方法來判定哪種是最佳的網絡設計。通過理論以及實踐可以發現,貝葉斯推斷網絡模型非常值得金融投資機構使用操作風險度量以及模擬方式進行操作。

總之,操作風險度量大致有以下三種方式:

第一種,分析方式。這種方式對于損失產生的次數以及大小都給出了非常強硬的假定,之后通過一些統計模型來獲得操作風險的大小,大致上來講屬于一種定量測量的方式;

第二種,主觀判定方式。在執行操作風險的度量時,由于缺少操作風險的損失數據,因此,想要通過數據進行評估操作損失的分布就變得尤為困難,至少對當前而言,用評估操作損失分布的方式來判斷金融投資的操作風險是不符合邏輯的。因此,當前國外的金融體系運用的操作風險度量方式普遍以定性評價方式為主,這種方式通過獨立的部門,經由事先預定的風險評估指標針對每一個業務的缺陷進行評估,之后,再進一步進行細分;

第三種,定性和定量相結合的方式。這種混合的方式,使得相對風險排序、主觀方式的運用以及損失時間數據庫的建立進行有效結合。

四、操作風險的控制與管理

操作風險管理不僅要系統的進行分析預期損失以及未預期損失的緣由,并且也要評估風險,為風險的預防、降低轉移和為風險分配資本等做出努力。操作風險管理的步驟大致包括以下幾點:

1、明確風險管理的范疇以及目標。

高層的管理人員詢問過董事會之后,應當同企業的經營策略、風險偏好相結合,為風險管理建立一個范疇以及目標。并且,還要制定一些短期的具體目標,以確保風險管理的工作可以穩定的發展。這些短期的具體目標可以分為以下方面:

(1)明確定義一些關鍵的損失事件并進行命名,這樣才可以確保在未來的管理工作里可以更加方便的進行探討和分析;

(2)創建一個損失事件簿,為定量分析操作風險模型積攢數據;

(3)創建統計模型分析特定損失時間的原因以及相互之間的關聯;

(4)采取由于風險進行的資源配置和情景分析。

2、明確重要的風險。

員工通過高級管理人員的支持后,一定要明確哪些才是重要的風險。操作風險管理之所以失敗,是由于內容過于寬泛,所以在明確的同時,一定要嚴格依照高層規定的目標進行操作。

3、針對風險進行評估。

運用不同渠道獲得的數據,用來評估一些較為重要的過程以及資源的操作風險,評估的內容不僅包含了風險形成的沖擊,還包含了損失事件產生的概率。針對無法定量分析的風險,一定要找到產生這些風險的原因和可以通過怎樣的方式進行評估。并且,風險不同,相互間的依賴就不同,所以需要對她們之間的依賴性進行評估。

4、分析。

通過以上內容后,已經初步判斷出各部門潛在的操作風險。隨之而來的,就是要為這些風險進行分析。先進行風險加總,然后進行可行的風險管理措施,之后要分析單獨的損失事件,再分析風險的過程以及資源的分配,分析出關鍵的風險因素,最后,針對風險管理的措施進一步進行分析。

5、通過措施消除存在于經營過程以及資源當中的風險。

可以通過風險回避以及風險因素管理的措施、損失預報的措施、損失預防的措施、損失掌控的措施、降低損失的措施、應急措施和風險融資的措施進行管理。

6、針對操作風險的檢測報告。

一個規范的報告制度是一個成功的風險管理的首要條件。針對風險采取連續的檢測,并定期進行報告的方式可以有效的檢測出操作風險管理的需求,所以,持續的檢測對于任何一種風險管理來講都是必不可少的環節。

結束語:通過世界的角度來看,針對操作風險管理的分析才剛剛開始,雖然在金融部門的投資過程里運用了一系列的操作風險管理的方法,可是顯然這些管理方式還不夠健全,也缺少理論作為指導。操作風險在金融機構進行投資的過程里需要面對的主要風險,金融投資風險的管理成效如何完全在于怎樣操作風險管理。投資者應當建立長期的投資目標,以完善的風險政策進行總結和評論,進而為風險建立一個完善的制度及管理的支持。(作者單位:貴州省茅臺集團財務有限公司)

參考文獻:

[1]黎仁華,馬麗莎.商業銀行風險預警測度指標的定位分析——基于操作風險導向的審計模式[A].中國會計學會財務成本分會2006年年會暨第19次理論研討會論文集(下)[C].2006.

[2]周青.中國特色社會主義金融監管體制創新研究——轉軌時期我國商業銀行操作風險管理創新研究[A].“中國特色社會主義行政管理體制”研討會暨中國行政管理學會第20屆年會論文集[C].2010.

篇(7)

【關鍵詞】涉農信貸 信用風險 壓力測試

一、文獻綜述

世界銀行、國際清算銀行(BIS)、國際貨幣基金組織等國際金融組織的大力推動下,國外對壓力測試的研究較多,理論已經取得了較多的成果,壓力測試已經被很廣泛應用于銀行全面風險管理、金融體系風險監控、資源配置、單一業務產品效益評估等領域。國外壓力測試的實踐成果及理論,為我國銀行業對壓力測試的研究和運用提供了寶貴的經驗 。

De Bandt和P Hartmann (2001)指出了每一個風險因子中間都有相互聯系,并不是獨立影響測試結果的,這些因素的變動會造成“多米諾骨牌效應”Drehmann M (2004)將宏觀經濟因素引入到風險計量的壓力測試模型中。Jim Wong,Ka-fai-Choi和Tom Fong(2006)以香港零售銀行頁為基礎,在模型中用到的變量有:香港地區生產總值,大陸生產總值,利率和房價指數。郭春松(2005)提出要進行定時定點評估,使得壓力測試成為日常工作,他的文章中引用的宏觀指標主要由:利率、匯率、流動性、信貸資產質量等,根據發生過的歷史事件為假設情景,進行了嚴重、中等、輕微三個程度的預測。高顯岳(2006)對我國四大行和另外五家上市銀行進行了壓力測試:匯率、利率、流動性風險。

二、理論概述

涉農貸款,是指:農戶貸款;農村企業及各類組織貸款;城市企業及各類組織的涉農貸款。

信用風險可以分為廣義和狹義。廣義信用風險指的是交易對象發生違約而引發損失的可能性,比如說資產業務中債務人不能按時還本付息而發生的資產質量惡化;也可以是因為突發的集體性的提前取款而造成銀行擠兌等等。狹義的信用風險專指銀行的信貸風險,就是由于銀行客戶或者借款人的資產或信用質量下降,而在還款期限內不能夠履行合約還本付息,給金融機構或者銀行帶來損失。

壓力測試,最初是IOSCO(International Organization of Securities Commissions,即國際證券監管機構)對壓力測試做出了定義:壓力測試是指金融市場在極端的、突發的不利情形下,分析這種情況對資產組合和資產狀況造成的影響。在1999年IOSCO又具體指出:壓力測試是資產組合面臨極端情況時的量化和認定;BIS(committee on the global financial system,即國際清算銀行-巴塞爾全球銀行金融系統委員會),2000年定義壓力測試為:金融機構衡量潛在但可能發生異常損失的模型。

三、實證分析

本章主要是壓力測試模型的建立過程,首先,確定風險因子,主要通過對其他學者文獻的研究,參考先前其他學者被選做過風險因子的宏觀因素,再結合宏觀實際情況,來選取本文將用到的風險因子;之后,是數據的搜集和整理,在本文的寫作中,數據均來自實際銀行的調研,和中國幾個重要的官方統計網站得來。然后,統計模型的建立,主要通過文獻研究的方法,對官方壓力測試模型和通用測試模型進行總結和規整,選擇出本文將要用到的計量模型,并通過統計軟件計算分析,得出壓力測試模型。

(一)風險因子的確定

已有的文獻學習和與涉農貸款有關的因素,通過分別得線性回歸,最終確定了以下幾個風險因子作為研究對象:

表1 變量的選取

(二)實證模型的構建

本文借鑒的是Wilson(1997)、Boss(2003)、Virolainen(2004)的研究框架,使用了logit模型,將宏觀經濟因素和貸款違約率之間非線性關系進行設定,轉化為宏觀經濟指標Y,將Y指標作為因變量與宏觀經濟的各因素進行多元線性回歸,可以更好的利用各種宏觀經濟指標所提供的信息。

模型建立如下:

yt=ln(t=1,2,…,N)

y=α+αx+…αx+βy+…+βy+μ

x=+x+…+x+ε,i=1,2,…,k

PDt代表第t個月份的平均違約率,Y是反應涉農貸款違約率和各經濟變量關系的中介指標,X分別代表各種經濟變量。

(三)實證研究

1.風險因子的回歸。

圖1 不良貸款率的走勢圖

圖中,不良貸款的走動趨勢明顯分為三個段,第一個段從2008年1月到9月,不良資產率較高,普遍處在18%以上,第二段從2008年10月到2009年6月,不良資產率在1%以下,該段為農行上市之前長城資產管理公司進行不良資產剝離;第三段是2009年7月到2011年12月,不良貸款率在6%以上,8%以下主要是因為于當時“取消二級公路收費政策”的原因,而二級公路屬于縣域貸款,是三農貸款的范疇,因此就出現了不良貸款率又上升的現象。本文主要研究第三段2009年7月到2011年12月。

在本文的模型構造中引入了因變量的滯后變量,因此在對模型做整體回歸之前要確定因變量的自回歸階數,將Yt的一階、二階、三階滯后值與Yt行多元線性回歸,利用eviews軟件對模型進行參數估計,并將相關統計指標的估計結果列表如下:

表2 因變量滯后階數選擇的統計量對照

從上表可以看出,Yt的一階變量中AIC以及SC的取值都小于在不滯后、二階和三階的取值,根據AIC和SC準則,即取值越小越好的準則,最后選定Yt的滯后階數為一階。

根據每個風險因子的回歸結果,可以看出,變量N股票價格指數的回歸結果不明顯,因此將該變量排除。排除后,對其他風險因子和Y(-1)再做一次整體線性回歸。

表3 變量X/Z/J/K/L/M/Y(-1)與綜合經濟指標Y的線性回歸

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

2.自回歸。

對被選入的風險因子分別做自回歸,檢驗確定對變量進行自回歸的階數,結果如下。

表4 自變量階數檢驗結果

分別得出了個解釋變量的自回歸模型,就可以建立壓力測試模型,模型如下:

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

X=8.277+0.821X(-1)-0.393X(-2)

Z=10.672+1.042Z(-1)+0.292Z(-2)-0.439Z(-3)

J=10.956+1.132J(-1)+0.175J(-2)-0.415J(-3)

K=16.893+0.836K(-1)

L=0.349+0.842L(-1)

M=0.879+0.833M(-1)

通過對各綜合經濟指標的多元線性回歸和各個宏觀變量的自回歸模型中可以看得出:地區生產總值增長率、地區房價指數、農產品生產價格指數、農村居民消費物價指數、一年期存款基準利率、一年期貸款基準利率這些宏觀變量確實影響了樣本地區三農貸款的不良貸款率,并且這些宏觀因素的自回歸效果也比較顯著,與此同時綜合經濟指標的一階滯后變量的影響效果也比較顯著。

3.相關性壓力測試分析。

相關性壓力測試運用的主要方法是在進行壓力測試時,將各宏觀變量之間的相關性考慮進去,在假定的未來的某一情境中某個重要的宏觀變量發生了突然變化的情況下,根據宏觀變量之間的相關性來調節其他變量的變動情況,然后再整體估計壓力測試因變量的變化情況。

(1)情景一:地區生產總值增長率分別降至8%、6%、4%

表5 地區生產總值增長率壓力情景下各變量的估計結果

(2)情景二:房價指數分別升至110,120,130

表6 地區生產總值增長率壓力情景下各變量的估計結果

(3)情景三:農產品生產價格指數分別升至110,120,130

表7 農產品生產價格指數壓力情景下各變量的估計結果

(4)情景四:農村居民消費指數升至110,120,130

表8 農產品生產價格指數壓力情景下各變量的估計結果

(5)情景五:一年期存款基準利率升至4%,6%,8%

表9 一年期貸款基準利率壓力情景下各變量的估計結果

(6)情景六:一年期存款基準利率升至4%,6%,8%

表10 一年期貸款利率壓力情景下各變量的估計結果

4.壓力測試結果。

本文首先構建了農業銀行三農貸款信用風險的宏觀壓力測試模型,然后設定了用于評價商業銀行體系抵御系統風險的極端可能的壓力情境,通過假設宏觀經濟變量的變動,利用之前得到的多元線性回歸模型,和logit變換方程和所示宏觀經濟變量的估計值,就可以計算出壓力情境下農行三農貸款不良率的期望和估計值。結果如下:

表11 18種情景壓力測試結果

由表中可以看出,本文所假設的18種情景壓力下,由六種宏觀變量測試出的不良貸款率都是上升趨勢,這就說明地方生產總值增長率的突然下降、房價的、農產品生產價格、農村消費者物價水平、一年期存款和一年期貸款基準利率的突然上升都對涉農不良貸款率產生了嚴重的影響使得農行的涉農貸款風險增大。

從表中還可以看出,地方生產總值不良貸款率之間的估計值差距最大,說明地方生產總值增長率的突然下降對不良貸款率的影響最大,以變化程度為衡量標準可以看出,對不良貸款率影響最大的宏觀因素依次排序為:地方生產總總值增長率、一年期存款基準利率、一年期貸款基準利率、農村居民消費指數、農產品生產價格指數、房價指數。

參考文獻

[1]Wong J, Choi K F, Fong T.A framework for macro stress-testing the credit risof banks in Hong Kong[J].Hong Kong Monetary AuthorityQuarterlyBulletin,2006(10):1-38.

[2]楊鵬.壓力測試及其在金融監管中的應用[J].上海金融,2005(1).

[3]郭春松.商業銀行壓力測試研究[J].福建金融,2005(10).

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