商业银行操作风险的度量

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1、商业银行操作风险的度量：本文从商业银行的定义出发，通过ORX的数据介绍了当今全球操作风险面临的现状；随后介绍了本文着重要阐述的收入模型法；第三部分收入模型法对深发展和浦发银行做了实证分析；最后本文对实证分析结果做了一些总结。　　关键词：操作风险、基本指标法、收入模型法　　　　一、商业银行操作风险定义及现状分析　　随着金融全球化的持续推进、金融创新的不断加速，金融行业面临的操作风险越来越复杂和严峻。在此背景下，作为全面风险管理的重要内容，操作风险管理越来越受到监管部门以及金融机构的高度重视。　　

2、（一）定义　　商业银行操作风险是个古老的话题，自从商业银行的诞生，操作风险也就随之诞生了。巴塞尔新资本协议将操作风险定义为：“操作风险就是指由于内部程序、人员、系统设计不完善或者运行失当以及因为外部事件的冲击等导致直接或间接损失的可能性的风险”。巴塞尔委员会同时指出，这一界定包含了法律风险，但是并不包括策略性风险和声誉风险。　　（二）现状　　近年来商业银行操作风险事件频频发生，国内的例如中行广东开平支行三任行长盗取5亿美元案件、哈尔滨中行高山盗取10亿资金案件以及齐鲁银行案件；国外的例如“无赖交

3、易员”英格兰人尼克•利森导致巴林银行倒闭、法国兴业银行交易员柯维尔违规操作导致银行67亿美元损失和前不久的瑞银事件都给人们敲响了警钟，商业银行操作风险的管理任重道远。　　二、商业银行操作风险的度量——收入模型法　　收入模型的基本思想是：将企业的净利润作为被解释变量，那么企业的总风险即解释变量的方差应该由信用风险、市场风险和操作风险三方面因素决定。通过计算解释变量的方差，然后将信用风险、市场风险因素所造成的方差从中剔除，我们就可以近似的将剩余的方差作为操作风险的风险值。　　因此，可以构

4、建收入模型，其中决定被解释变量银行收入（Ine）波动的因素在于银行自身的盈利能力和所承担的风险大小。银行的盈利能力方面，商业银行以借贷为主营业务。因此利率的波动对银行收入有很大的影响。本文将一年期存贷利差（Loan-Deposit）作为银行盈利能力的主要解释变量，即一年期的定期贷款利率与存款利率之差。同时，由于商业银行的总体发展与真实GDP（GDP/CPI）成正相关，所以GDP也被纳入解释变量。最后由于我们考察的对象是上市银行,其收入受证券市场的总体表现的影响,我们选用证券市场指数(Index)作为这

5、方面的解释变量，这里选取上证指数。　　通过以上分析，我们构建模型如下：　　Ine=α+β1*(GDP/CPI)+β2*(Loan－Deposit)+β3*Index+ε（1）　　在这个模型中，可以认为这些解释变量给被解释变量也就是银行的收入（用净利润表示）带来的波动是有市场风险和信用风险引起的，所以可以将收入的方差中无法被模型解释的部分认为是操作风险引起的。因此有如下等式：　　δ2=σ2*(1－R2)（2）　　其中，σ2表示净利润的总方差也就是总风险，δ2表示操作风险对应的方

6、差也就是操作风险。R2是模型（2）回归得到的拟合优度即回归模型误差占总误差的百分比，也就是市场风险和信用风险总和占总风险的百分比。　　由于一般我们假设银行操作风险损失数据服从正态分布，因此如果在99.9%的置信水平下，操作风险应该为3.1倍的标准差：　　OpRisk=3.1δ（3）　　三、实证分析——以深发展和浦发银行为例　　按照前文所述，这里本文选取了1996年-2010年的两个银行的净利润、GDP、CPI、一年期存款和贷款利率以及上证指数数据。其中由于有的年份存贷款利率变化多次，这里取平

7、均值，选取上证指数年末收盘值为本文所用数据。　　由收入模型：　　Ine=α+β1*(GDP/CPI)+β2*(Loan－Deposit)+β3*Index+ε　　并利用所收集的资料，使用统计软件Eviews5.0对两家商业银行的资料进行回归计算，然后根据回归结果，由上文所述（2）和（3）公式分别计算净收入总方差、R-Square、操作风险对应的方差、操作风险对应的标准差，以及99.9%置信水平下操作风险的估计值，得到两家银行的相应数值如表5所示。　　收入模型所得相应数据（单位：亿元）　　

8、　　浦东发展银行深圳发展银行　　净收入总方差3341.37339.04　　R-Square0.88140.7180　　操作风险对应的方差396.2298.32　　操作风险对应的标准差19.919.92　　99.9%置信水平下操作风险的估计值61.72130.752　　　　四、结论　　收入模型最明显的缺点就是它使用的数据没有进行平稳性检验，可能存在伪回归等问题。其次，解释变量的选择对于模型的有效性有重大影响。而且，如何选择恰当的风险因素也是操作风险度量模