我国商业银行全面风险评估研究

ValueEngineeringNo.2,2009

价值工程2009年第2期

我国商业银行全面风险评估研究

ToStudyontheComprehensiveRiskAssessment

ofChineseCommercailBank

谭成TanCheng；李欢强LiHuanqiang

（湖南师范大学商学院，长沙410081）

（SchoolofBusiness，HunanNormalUniversity，Changsha410081，China)

摘要：在对我国商业银行发展现状进行分析的基础上，建立了评估商业银行风险的指标体系，并确定了各指标在整体风险中的权重，然后运用模糊综合评价法计算出了我国商业银行的全面风险值。

Abstract:BasedontheanalysisaboutthedevelopmentofChinesecommercialbanks,thispapersetsupaindexsystemtoassessthecomprehensiveriskinbanksandacquirestheweightinriskofeveryindex.Finally,IgetthefigureofriskinChinesecommercialbanksbyFuzzySynthesisAppraisalMethod.

关键词：银行风险；指标体系；组合赋权法；模糊综合评价法

Keywords:riskofbank；indexsystem；combinationweightingapproach；fuzzysynthesisappraisalmethod

中图分类号：F830·33;F069·9

文献标识码：A

文章编号：1006-4311（2009）02-0165-04

0引言

在市场经济条件下，任何一个行业都会遇到各种各样的风险。作为国民经济命脉的商业银行也不例外。在商业银行的日常经营中，信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险、法律风险等无时不在、无处不在。风险管理水平的高低将决定银行的生存。在1997年的亚洲金融风暴之前，商业银行的风险管理模型主要是针对单种风险的，但在亚洲金融危机特别是1998年10月美国的长期资本管理公司（LTCM）倒闭之后，人们发现这些金融事件并不是由信用风险或者市场风险单独作用引起的，而是由信用风险、市场风险和其它风险一起合力造成的。因此，这就迫切需要对整个商业银行的风险进行全面的评估和管理。本文的全面风险评估即指综合考察银行所面临的各种风险，在每种风险下选取二级指标计算风险值，以判断其整体风险状况。———————————————————————

研究方向为区域经济系统分析。

1．1一级指标的选取

目前国际上通用的商业银行风险评级制度是由美联储制定的CAMELS评级体系。CAMELS提出了6个

评估商业银行风险的一级指标，它们是资本充足率、资产质量、管理质量、盈利、流动性和对市场风险的敏感性[1]。其中管理质量是定性指标，由于管理质量的好坏可以直接从银行的盈利和资产质量指标中反映出来，所以在实际操作中暂时可以不予考虑。

本文对商业银行风险评估一级指标的选取，借鉴

CAMELS评级体系，选取资本充足率指标来反映资本风险，选取资产质量指标来反映信用风险，选取盈利指标来反映盈利风险，选取流动性指标来反映流动性风险，选取市场风险指标来反是映对市场风险映敏感度。

1．2二级指标的选取

对二级指标的选取主要借鉴《商业银行风险监管核心指标（试行）》及银监会和央行的相关法规，并且参

1风险评估指标体系的选取

作者简介：谭成（1982－），男，湖南冷水江人，硕士研究生，研究方向为区域金融和风险控制。李欢强（1983－），男，湖南邵东人，硕士研究生，

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

筹层次。按照政事分开、分工协作、收支两条线原则，专户统一管理，将原来分散的社会保障职能统一归于新成立的劳动和社会保障部行使。财政部门负责失业保险基金管理、监督和平衡。劳动部门负责政策制定和具体行政事务实施。所有社会保障基金的筹集与运用都要纳入国家财政预算。同时，应当最大限度提高统筹层次，尽快完善“省级统筹，中央调控”的目标运行模式，保证资金的集中程度，减少管理环节。———————————————————————

参考文献：

①张传玲：《谈失业保险制度改革》[Ｊ]；《合作经济与科技》２００６（６）：６２－６３。

②周毕芬、陈宜犬：《改革与完善我国的失业保险制度》[Ｊ]；《福建农林大学学报（哲学社会科学版）》２００２（５）：５２－５４。

③张莉：《我国失业保险制度中存在的问题及思考》[Ｊ]；《新疆社科论坛》２００５（３）：４４。

④孙思忠：《我国失业保险制度存在的问题及对策研究》[Ｊ]；《经济师》２００７（２）：６３。

⑤阮凤英主编：《社会保障通论》[Ｍ]；山东大学出版社，２００４：１６４。

-165-

ValueEngineeringNo.2,2009

考部分学者、专家的意见后，选取不良贷款率、资本充足率、资本利润率等17个指标。这些指标分为三种类型，分别为：

（1）效益型指标。指的是数值越大，风险越小的指标。如资本充足率、资产利润率等。

（2）成本型指标。指的是数值越小，风险越小的指标。如不良贷款率等。

（3）区间型指标。指的是数值越接近某一个值，风险越小的指标。如利率敏感比率。

但是由于初选的指标之间有很大的相关性，某些指标在风险评估模型中的贡献度不够，反而会影响其它核心指标在模型中的效果。因此，本文选取中国工商银行、中国建设银行、中国银行、交通银行、华夏银行、民生银行、招商银行、上海浦东发展银行、兴业银行和中信银行10家银行来进行数据分析[2]，并运用R型聚类分析法来对上述指标进行筛选。首先将各银行效益型指标和成本型指标的原始数据按照下面的方法进行标准化：

效益型指标：x'=x/xL（1）成本型指标：x'=xL/x

（2）

其中：x为指标原始数值；xL为风险指标临界值。

最后由R型聚类分析法筛选得到不良贷款率、抵押和质押贷款率、不良贷款拨备覆盖率、最大单一客户贷款比率、最大十家客户贷款比率来评估信用风险；选取资本充足率来评估资本风险；选取资本利润率、非利息收入占营业收入比、成本收入比来评估盈利风险；选取存款准备金率、流动性比率、存贷款比例来评估流动性风险；选取利率敏感比率、累计外汇敞口头寸比率来评估市场风险。

1.3指标权重的确定

在运用选取的指标体系对商业银行的全面风险进行综合评估时，最重要的就是指标权重的确定。在单项指标已经确定的情况下，权重的变化将不可避免的导致评价结论的变化。目前的赋权方法大体上可以分为两类，即主观赋权法和客观赋权法[3]。这两种方法在实际应用中都有很难弥补的缺陷。以前关于商业银行风险评估指标赋权的文献多采用单一的一种赋权法，而本文针对上述两种方法的缺点，提出综合主客观赋权结果的组合赋权法来确定商业银行风险评估指标的权重，这亦是本文主要的新思路。在主观赋权法中选用层次分析法和模糊层次分析法，在客观赋权法中选取主成分分析法分别计算指标权重，然后再对这三种方法所得到的结果进行组合，组合方法步骤如下：

假设有i（i=1，2，…，n）种待评价的风险，每种风险需用j（j=1，2，…，m）个指标来进行评估，然后使用p种赋权方法求出各指标的权重，其权向量为uk=（uk1，uk2，…，ukm），k=1，2，…，p。其中ukj为第k种赋权方法所得p

第j个指标的权重，且Σukj=1。建立如下确定指标权

k=1-166-

价值工程2009年第2期

重的加权最小二乘法优化模型：

pnm

MinΣΣΣak

[（wj

-ukj

）rij

]

2

（3）

k=1i=1j=1s.t.

Σp

wj

=1

wj>0

j=1

其中：wj为组合后的权重；ak为第k种赋权法的权系p

数，且Σ=1。

k=1构造拉格朗日函数：

pnmm

L（w，λ）=ΣΣΣak[（wj-ukj）rij]2

+2λ（k=1i=1j=1

Σwj-1）（4）

j=1

对上式两边求偏导，由极值存在的必要条件可得模型的最优解：

p

wj=Σakukj

（5）

j=1

当存在x，y两个离散变量时，相对熵可以作为二者符合程度的一个度量；因此，可用其计算第k个赋权结果的权系数ak。

首先，定义任意两种赋权法求出的权向量ui和uj（i，j=1，2，…，p）之间的相对熵如下：

h（ui，uj）=Σm

uillog

u（6）

j=1

jl

然后，对各种赋权结果进行集结，得到集结权重d=（d1，d2，…，dm）；而求集结权重的问题可以转化为如下数学规划问题：

pm

MinH（d）=ΣΣdilog

dik=1i=1

ki

m

s.t.

Σdi

=1

di>0

i=1

上述模型有最优化解d*=（d*1，d*2，…，d*m），其中：

1

d*

k仪p

（u

ki

）

=1i=

，2，…，m（7）

Σm仪p

1i=1（u

ki

）

i=1k=1

证明过程可见相关文献。

[4]

然后，计算每一赋权结果与集结权重d*=（d*1，d*2，…，d*m）的贴近度h（uk，d*）（k=1，2，…，p），根据贴近度计算各赋权结果的权系数。其表达式为：

a（k=

huk，d*）

）

Σk=1，2，…，p（8h（uk

，d*

）

k=1

至此，将求得的可信度代入式（5），即可得指标的组合权重，具体计算结果如表1。

2我国商业银行风险的评估

2．1评价集的建立

本文对商业银行风险状况的评价分为四个级别；无风险、轻风险、中风险和重风险；对任一指标的风险

ValueEngineeringNo.2,2009

表1风险评估指标组合权重

一级指标

权重

二级指标

权重

不良贷款率X11

0.334抵押和质押贷款率X13

0.101信用风险X1

0.359不良贷款拨备覆盖率X140.204最大单一客户贷款比率X150.185最大十家客户贷款比率X16

0.176资本风险X20.105资本充足率X211资本利润率X31

0.334盈利风险X3

0.163

非利息收入占营业收入比X330.244成本收入比X340.422存款准备金率X41

0.351流动性风险X40.245流动性比率X420.324存贷款比率X430.325市场风险X利率敏感比率X51

0.42950.128

累计外汇敞口头寸比例X52

0.571

状况也使用这四个风险级别来进行判断。因此，建立评价集为：

V=（v1，v2，v3，v4）

（9）式中：v1为无风险；v2为轻风险；v3为中风险；v4为重风险。

2．2隶属度矩阵的建立

这里的隶属度是指标的风险隶属度。根据某一指

标的数值，我们可以判断该指标对于无风险、轻风险、中风险或重风险的隶属程度。由各指标的隶属度所组成的矩阵就称为隶属度矩阵，其构成形式为：

R1=（r11，r12，r13，r14，r15）T

R2=（r21）T

R3=（r31，r32，r33）T（10）

R4=（r41，r42，r43）TR5=（r51，r52）T

以上各指标的隶属度全部采用梯形法进行计算[5]。对于效益型指标，其对于无风险、轻风险、中风险和重风险的隶属度计算公式为：

燮燮燮0

v0燮x燮v2燮燮r燮燮x-v燮2

ij（V1）=

燮燮燮v32

2

燮燮燮vv3-v2

2

v0燮x燮v1燮燮r燮燮x-v燮1

ij（V3）=

燮燮燮vv2-v1

1

v2燮x燮v4

价值工程2009年第2期

燮燮燮1v0燮x燮v1燮燮r燮燮v-xij（V4）=

燮2燮燮燮vv2-v1

1

v2燮x燮v4对于成本型指标，其隶属度计算公式为：

燮燮燮1v0燮x燮v1燮燮r燮燮v燮2-xij（V1）=

燮v燮1

燮燮燮燮0v2燮x燮v4燮燮燮0

v0燮x燮v1燮燮r燮燮x-v燮1ij（V2）=

燮v燮1

燮燮燮燮0v2燮x燮v4燮燮燮0

v0燮x燮v2燮燮r燮燮v燮3-xij（V3）=

燮v燮2

燮燮燮燮0v3燮x燮v4燮燮燮0

v0燮x燮v2燮燮r燮燮x-vij（V4）=

燮2燮v燮2

2

1

v3燮x燮v4而对于区间型指标，其隶属度计算公式为：

燮燮燮0其它

燮燮燮x-v燮2燮v燮2

燮燮燮燮1v0燮x燮v1燮燮燮燮v3-x燮燮v1

燮燮燮0其它

燮燮燮v燮0-x

r燮v燮2

燮燮燮燮x-v1燮燮燮vv1燮x燮v3-v13燮燮燮0其它

燮燮燮x-v燮4

r燮v燮4

燮燮燮燮v5-x燮燮燮vv5-v3

3

燮燮燮v燮2-x燮燮燮vv2-v44

燮燮燮燮x-v3燮燮燮v5-vv3

3

v0燮x燮v1

各式中：小写v为划分各风险等级的临界值，其具体数值如2表所列[6]。

-167-

ValueEngineeringNo.2,2009

价值工程2009年第2期

表2划分各指标风险等级的临界值

指标名称

不良贷款率X11

抵押和质押贷款率X12不良贷款拨备覆盖率X13最大单一客户贷款比率X14最大十家客户贷款比率X15资本充足率X21资本利润率X31

非利息收入占营业收入比X32成本收入比X33存款准备金率X41流动性比率X42存贷款比率X43利率敏感比率X51

累计外汇敞口头寸比率X52

无风险

轻风险

中风险

重风险

表3中国主要商业银行整体风险值

银行名称中国工商银行中国建设银行民生银行兴业银行中国银行

β值1.1981.0661.3221.1971.177

银行名称华夏银行交通银行

上海浦东发展银行招商银行中信银行

β值1.2391.2821.1921.1731.208

V125>809>12>2513.5>30

V2

（5，8）（20，25）（75，80）（9，12）（45，55）（6，9）（9，12）（20，25）（30，40）（8，13.5）（20，30）（70，80）

V3

（8，10）（10，20）（65，75）（12，15）（55，65）（4，6）（6，9）（15，20）（40，50）（5，8）（15，20）（80，85）

V4>1015>65

（0，15）

法所得结果跟现实情况还是比较吻合的，达到了较好的分析效果；

（2）从计算结果可以看出，2007年我国各主要商业银行的风险值都只略高于1，处于轻风险状态，其风险状况处于一个极佳的水平。但是，我们也应该看到，2007年其风险之所以能控制在一个较低的水平，主要得益于有关部门近年来对银行业的强效监管以及外部经济环境的长期稳定发展，而银行自身的管理和风险控制能力却并没有大幅度地提高，这从银行的盈利风险和市场风险较高可以看出———这两个指标反映的正是我国商业银行的微观管理能力。而在美国次贷危机爆发后，国内外经济金融形势更加复杂，不确定性显著上升，商业银行的经营管理面临新的挑战，如处理不当，可能会导致风险的扩大；

（3）针对各种可能出现的问题，提出以下建议：

第一，建立完善的银行公司治理机制，从微观方面入手，改善银行自身的经营管理水平，从制度上保证银行合法、合规、有效的经营。

第二，建立能有效降低商业银行风险的外部环境。首先要完善各种金融法规的建设，在保证合法经营者正当权益的同时对违法者进行严厉惩治，以维护银行体系的整体稳定性；然后要发展银行业产品市场与服务市场，降低所有者与经营者之间信息不对称的程度，促进银行盈利能力的提升。

第三，完善银行监管机构的建设，确保对银行风险的外部监督及时、准确，以弥补银行内部风险控制的不足。

———————————————————————

参考文献：

>50

（0，5）（0，15）

>85(1.15，1.2)>40

(0.95，1.05)(0.9，0.95)∪(0.85，0.9)∪(0.8，0.85)∪

(1.05，1.1)

（18，25）

(1.1，1.15)

（25，40）

2．3商业银行风险评估指数的计算

根据以上计算得到的指标权重值与隶属度矩阵，可得到商业银行风险评估指数为：

B1=W1*R１；B2=W2*R2；B3=W3*R3；

（11）B4=W4*R4；B5=W5*R5

其中：Wi为第i组二级指标的权重向量。

2．4我国商业银行的整体风险评估

在CAMELS评级体系中，将商业银行风险状况分为5个级别，分别用数字1、2、3、4、5来标示。数字1表示风险程度最低，而数字5则表示风险程度最高。由于在本文中对风险程度的划分分为4个级别，所以仿照CAMELS评级体系用数字1、2、3和4作为特征值，数值1与2之间表示处于轻风险状态；2与3之间表示中风险状态；3与4之间表示重风险状态；而超过4则表示风险极高，需要有关部门进行紧急处理。用β来表示风险程度，其模型如下：

信用风险：β1=（1，2，3，4）*B1；资本风险：β2=（1，2，3，4）*B2；盈利风险：β3=（1，2，3，4）*B3；流动性风险：β4=（1，2，3，4）*B4；市场风险：β5=（1，2，3，4）*B5

T

TTTT

[1]王元龙：《中国金融安全论》[M]；中国金融出版社，2003：94-99。

（12）

[2]各银行2007年年报[EB/OL].http://www.sse.com.cn/sseportal/webapp/cm/keyWordSearch，2008.3.31.

[3]ChuATW，KalabaRE，SpingarnK.AComparisonoftwoMethodsforDeterminingtheWeightsofBelongingtoFuzzySets[J].JournalofOptimizationTheoryandApplication，1979(27)：531-538.

[4]邱菀华：《管理评价与应用熵学》[M]；机械工业出版社，2001：67-71。

[5]李鸿吉：《模糊数学基础及实用算法》[M]；科学出版社，2005：83-84。

[6]管七海、冯宗宪：《我国商业银行非系统金融风险的度量及预警实证研究》[J]；《经济科学》2001（1）：35-46。

求出各一级指标的风险值后，结合各一级指标在总体风险中所占的权重可得商业银行总体风险为：

β=w1*β1+w2*β2+w3*β3+w4*β4+w5*β5（13）

将各家银行的数据代入可得其风险值，如表3。

3结论

本文通过对我国商业银行整体风险的分析，得出了以下基本结论：

（1）本文建立的指标体系以及运用模糊综合评价

-168-