1商业银行风险预警系统的建立及其实证分析_贺晓波

文章编号:1009-9190(2001) 10-0032-04

THE ESTABLISHMENT OF RISK PRE -W ARNING SY STEM OF COMMERC IAL BANKS A ND AN E MPIR IC AL A NALY SIS

贺晓波 张宇红

商业银行经营中存在的各种风险具有扩散性和隐蔽性的特点, 如不及时加以控制, 将会对国民经济产生不利影响。而建立银行风险预警系统是控制银行风险必不可少的手段。银行风险预警机制, 是按银行风险的客观性及相关性设计相应的指标体系及经验性目标参数, 经目标值与预测值相比较来决定银行风险程度的事前控制。本文首先结合中国银行业的客观实际, 阐述了建立商业银行风险预警系统的现实意义, 并通过构造输入模块、计算模块、输出模块, 运用多元统计分析方法中的聚类分析法、熵值法、层次分析法构造了一个较为完善的风险预警系统, 并进行了具体的实证分析。

商业银行资产负债比例管理监督指标 要求一致, 便于

一、建立商业银行风险预警系统的现实意义

银行风险预警机制, 是按银行风险客观性及相关性设计相应的指标体系及经验性目标参数, 经目标值与预测值相比较来决定银行风险程度的事前控制。建立银行风险预警机制对我国商业银行具有极为重要的现实意义, 具体表现在两个方面:

从商业银行自身来看, 商业银行以信用为经营基础, 是最大的负债经营者, 商业银行的自有资本按 巴塞尔协议 的标准只有8%, 一旦发生风险, 商业银行的资本金极易侵蚀, 受到破产倒闭的威胁。由于商业银行在整个社会经营活动的中枢作用, 商业银行的破产倒闭必然带来整个经济社会的动荡, 造成不可估量的损失。商业银行风险预警管理可以在业务经营的全过程中, 预测风险和预控风险, 把风险的损失控制在最低限度, 积累资本,

壮大实力, 各级行对金融风险的监测, 易于实施和度量。

2 通过对商业银行单项指标的监测预警可以准确的发现银行风险发生的源头, 以便采取针对性措施; 通过对商业银行风险综合度量可以准确地反映出商业银行整体风险暴露程度, 以便建立风险约束机制, 有效的防范、监测、转化风险, 促进银行业的稳健运行。

3 所构造的风险预警系统必须蕴含较大的信息量, 而且符合因素量化的需要, 并且具有获取资料的现实可行性。

(二) 基本模式

本文所采用的预警方法是宏观经济预警中的信号灯显示法。建立商业银行风险预警系统的过程就是通过对经营过程中出现的各种风险进行分析, 建立风险预警指标体系, 测定各个指标的警限和警度, 判断银行经营风险落入的灯号区间并亮出相应的指标灯的过程。具体可分为输入模块、计算模块和输出模块3个模块。

1 输入模块:输入模块的主要功能是通过对商业银行的风险状况进行分析, 建立商业银行风险预警指标体系, 并根据所确定的指标体系形成数据采集系统, 完成数据的预处理。

2 计算模块:计算模块是整个商业银行风险预警系统的核心, 它包括4个子模块:(1) 特征变量选择模块。本模块的基本功能是将输入模块所形成的基础数据, 运用多元统计分析中的聚类分析法, 从初始指标体系中选择若干个相互独立的、最具代表性的、敏感的、特征性强的变量来代替初始指标体系, 这一筛选过程使指标体系的代表性与特征性更为明显。(2) 特征变量评价模块。

从外部环境来看, 当前我国的金融体制改革正在向纵深发展, 各项改革措施一一出台。随着国有银行向商业银行的转化、利率市场化改革的进行以及金融市场的发展, 银行经营活动中的不确定性和不稳定性必然增加, 这将导致经济波动的加剧。为了平抑经济波动, 正确判断银行经营运行态势, 观察风险状况, 也有必要建立科学实用的风险预警系统。

二、商业银行风险预警系统的构造

(一) 基本原则

1 要与 巴塞尔协议 中规定的风险指标概念保持基本一致, 与国际惯例接轨; 尽量与中国人民银行指定的

经营管理 商业银行风险预警系统的建立及其实证分析

本模块的基本功能是确定各风险预警指标的监测预警状态和警限。预警警限的确定对于准确把握商业银行的风险状态及针对风险状况采取相应的措施起着至关重要的作用。(3) 特征变量权重模块。本模块的功能是确定特征变量对整个系统的影响程度的大小, 各特征变量权重系数选取的是否合理, 将直接影响监测预警结果的准确性, 本文采用主观赋权法和客观赋权法相结合的办法确定指标权重。(4) 综合评判模块。本模块的建立是为了建立综合预警指数及确定综合预警指数的警限, 以把握商业银行的整体风险状况。

3 输出模块:输出模块是通过输入商业银行各指标的当前值和未来值, 根据特征变量评价模块所确定的预警警限, 判断单项指标的警度, 并考虑特征变量权重模块所确定的权重因素, 判断整体风险状态。

对一、二级分行考察资本类指标没有多少实际意义。

2 搜集某商业银行的历史数据, 并加以认真审核, 见表1:

(二) 计算模块

1 特征变量选择模块。聚类分析的基本思路是认为所研究的指标之间存在着程度不同的相似性。于是根据一批样本的多个观测指标, 将指标之间的相关系数的大小作为划分类与类之间的依据, 把相似程度较大的样品聚合为一类, 把另外一些彼此之间相似程度较大的样品和指标又聚合为一类, 关系密切的聚合到一个小的分类单位, 关系疏远的聚合到大的分类单位, 直到把所有的样品和指标聚合完毕, 形成一个由小到大的分类系统。然后在聚合的每类变量中, 计算每一个变量与其他同类变量的相关系数的均值, 挑选值最大的变量作为该类的典型变量。

本文通过对上述数据按照指标间的相关数进行聚类分析, 按相关程度的大小将核心存款比率、流动比率、次级贷款率、损失贷款率、可疑贷款率、净拆入资金比率、二级准备金比率聚合为一类; 中长期存贷比率、短期负债依存率、资产利用率、备付金比率、资产利润率聚合为一类; 营业费用率、利息回收率、利率敏感比率、银行利润率、抵(质) 押贷款率、风险资产率各个指标单独为一类。最终通过计算每个指标与其同类指标相关系数的均值, 并根据商业银行的实际情况, 选取备付金比率、核心存款率、

三、某商业银行风险预警系统的实证性研究

由于各个商业银行在经营方式、经营水平、经营规模上存在着很大的不同, 因此商业银行有必要根据本行经营的历史状况建立自己的风险预警系统。本文通过搜集某商业银行8个季度的历史资料对上文所建立的预警系统框架进行实证分析。

(一) 输入模块

1 建立商业银行风险预警指标体系。建立银行风险指标的过程就是对我国商业银行所面临的风险进行识别的过程, 目前我国商业银行主要面临流动性风险、信贷风险、利率风险和管理风险。本文针对这4种风险设计了下列指标体系:

流动性风险包括:(1) 资产方面:备付金比率、二级准备金比率; (2) 负债方面:核心存款比率、净拆入资金差比率; (3) 资产负债结构指标:流动比率、中长期存贷比率、短期负债依存率。

信贷风险包括:(1) 保证性指标:抵押(质押) 贷款率; (2) 收益性指标:利息回收率; (3) 质量性指标:次级、可疑、损失贷款率。

利率风险:利率敏感比率(短期生息性资产与短期生息性负债之比) 。

管理风险包括:(1) 盈利性指标:资产利润率、银行利润率; (2) 效率性指标:营业费用率、资产利用率; (3) 综合性指标:风险加权资产比率。

本指标体系未设置任何资本类指标, 原因在于我国商业银行资本集中于总行,

表1 某商业银行8个季度的历史数据(%)

1

X 1X 2X 3X 4X 5X 6X 7X 8X 9X 10X 11X 12X 13X 14X 15X 16X 17X 18

5. 550. 1562. 95-5. 78134. 4036. 3725. 5326. 0513. 504. 922. 291561. 1530. 973. 700. 2357. 58

25. 490. 1564. 40-3. 51134. 4236. 0325. 2719. 2014. 155. 512. 331541. 0530. 133. 400. 4760. 16

32. 700. 1359. 27-2. 42133. 4037. 7126. 2426. 3516. 516. 482. 381651. 0030. 583. 300. 6261. 91

41. 830. 1360. 78-3. 56136. 5633. 6426. 0326. 0214. 366. 782. 351731. 0032. 083. 100. 8459. 91

51. 900. 1679. 34-3. 21157. 4533. 4822. 2824. 0715. 986. 722. 591730. 9935. 722. 800. 2859. 39

61. 560. 1582. 50-2. 38163. 8932. 2222. 9932. 5617. 297. 473. 081730. 9233. 642. 730. 5352. 84

72. 000. 3682. 88-1. 92164. 9032. 9425. 7235. 1119. 248. 293. 511670. 8629. 932. 881. 0458. 46

84. 680. 3384. 50-1. 51156. 0433. 7727. 1022. 6718. 818. 623. 52710. 9629. 143. 300. 9858. 33

-159. 38-159. 41-171. 15-169. 04-179. 06-189. 00-185. 09-163. 25

注:X 1 备付金比率, X 2 二级准备金比率, X 3 核心存款比率, X 4 净拆入资金比率, X 5 流动比率, X 6 中长期存贷比率, X 7 短期负债依存率, X 8 抵(质) 押贷款率, X 9 利息回收率, X 10 次级贷款率, X 11 可疑贷款率, X 12 损失贷款率, X 13 利率风险, X 14 资产利润率, X 15 银行利润率, X 16 资产利用率, X 17 营业费用率, X 18 风险资产率。

经营管理

中长期存贷比率反映商业银行的流动性风险, 选取抵(质) 押贷款率、次级贷款率、

利息回收率衡量商业银行的信贷风险, 保留利率敏感性比率衡量利率风险, 选取银行利润率、资产利用率、营业费用率、风险加权资产率衡量商业银行的经营管理风险。

2 特征变量评价模块。在宏观经济预警研究中, 不同的研究者将经济景气状况划分为5个区间:过热区(红) 、尚稳区(黄) 、稳定区(绿) 、趋降区(浅蓝) 、萎缩区(蓝) 。在本文中, 我们根据商业银行的实际情况和研究需要, 将预警指标划分为4个区间:无警、轻警、中警、重警, 并以蓝灯、绿灯、黄灯、红灯表示, 分别对应1分、2分、3分、4分。

确定单个预警指标的阈值范围是一个较为复杂的问

题, 本文通过对商业银行的历史数据进行分析, 利用数理统计中的区间估计法来确定单个指标的预警警限。

区间估计一般假设指标处于各个预警状态区域的概率服从正态分布或t 分布, 用样本的平均值来代替总体

均值, 用样本方差代替总体方差, 根据经验判断指标处于不同区域的概率要求, 按照不同的概率要求, 求出各区域的区间估计值, 以区间估计值作为基础界限值。一般来说, 用正态分布来表示银行风险的分布是一种常见的方法, 但在实际中, 许多金融风险的分布的尾部都比正态分布要显得厚, 因而一般把随机变量的分布假设为自由度为n 的t 分布。我们将经验判断的指标处于各个灯区的概率要求与灯区的对应关系绘制成图1。

用区间估计法计算出各个指标预警区域结果见表2。

图1 经验指标所处各灯区的概率要求与灯区的对应关系

表2 各个指标预警区域结果

红灯

备付金核心存款中长期贷款抵(质) 押贷款率次级贷款率利息回收率利率敏感性银行利润率资产利用率

L

黄灯2. 0 L

绿灯2. 3 L

蓝灯2. 7 L 3. 769. 2 L 74. 934. 0 L 35. 024. 7 L 25. 615. 7 L 16. 825. 2 L 27. 8120 L 13030. 9 L 32. 13. 0 L 3. 2

绿灯3. 7

黄灯4. 1

红灯L>4. 4L>79. 5L>35. 8L>26. 3L>17. 7L>29. 9L>150L>33. 6L>3. 4

商业银行风险预警系统的建立及其实证分析

3 特征变量权重模块。商业银行综合监测预警指数的构造方法不一, 本文拟采用主观和客观相结合的办法即熵值法和层次分析法相结合确定各指标的权数, 通过对单项指标的监测预警所得分数加权得综合分值。

熵值法的基本原理是认为单项指标所形成的时间序列数据指标值的差异程度越大, 则提供的信息量越大, 那么在综合评价中就应赋予较大的权重; 如果某项指标的指标值全部相等, 则该指标在综合评价中不起作用。设有m 个统计区间, n 项评价指标, 形成原始数据矩阵X=

重) , 定义权数为1-e j 。某项指标的指标值变异程度越大, 信息熵越小, 该指标提供的信息量越大, 该指标的权重越大; 反之, 某项指标值的变异程度越小, 信息熵越大, 该指标提供的信息量越小, 权重越小。所以, 可以根据各项指标值的变异程度, 利用信息熵这个工具, 计算各指标权重, 为多指标综合评价提供依据。

本文用熵值法所确定11项指标的比重为:0 08, 0 09, 0 08, 0 1, 0 08, 0 09, 0 14, 0 08, 0 09, 0 09, 0 10。

层次分析法是目前在综合评价领域中运用最多的一种方法, 本文用层次分析法所确定的11项指标的权重为:0 03, 0 07, 0 03, 0 11, 0 23, 0 11, 0 07, 0 16, 0 06, 0 04, 0 08。

最终由乘法合成法确定各指标权重并归一化处理得:0 03, 0 06, 0 03, 0 12, 0 21, 0 10, 0 11, 0 14, 0 06, 0 04, 0 09。

4 综合评判模块。确定综合监测预警指数警限就是确定红灯与黄灯、黄灯与绿灯、绿灯与蓝灯之间的临界值。一般的, 状态为4个灯区时, 综合预警指数警限的确定可采用以下公式:

(1) 当指标个数为偶数N 时:

红灯 与 黄灯 区的临界值=4分 N/2+3分 N/2

即当N 个指标中有一半指标处于黄灯, 另一半指标已进入 红灯 , 总体状况处于 红灯 区边缘;

黄灯 与 绿灯 区的临界值=3分 N/2+2分 N/2

即当N 个指标中有一半指标处于绿灯, 另一半指标已进入 黄灯 , 总体状况处于 黄灯 区边缘;

绿灯 与 蓝灯 区的临界值=2分 N/2+1分 N/2

即当N 个指标中有一半指标处于蓝灯, 另一半指标已进入 绿灯 , 总体状况处于 绿灯 区边缘;

(2) 当指标个数为奇数时:

红灯 与 黄灯 区的临界值=4分 (N +1) /2+3分 (N+1) /2-4

黄灯 与 绿灯 区的临界值=3分 (N +1) /2+2分 (N+1) /2-3

绿灯 与 蓝灯 区的临界值=2分 (N +1) /2+1

分 (N+1) /2-2

由上述公式得商业银行风险监测预警指数临界值红灯与黄灯临界值为38, 黄灯与绿灯临界值为27, 绿灯与蓝灯临界值为16。由于我们在构造综合预警指数时, 将其权重取为1, 因此, 红灯与黄灯的临界值取为3 8, 黄灯与绿灯的临界值取为2 7, 绿灯与蓝灯的临界值取为1 6, 见表3:

表3 各预警指数临界值及警域分布

无警

灯号警限

蓝灯L

轻警绿灯

中警黄灯

重警红灯L>3. 8

1. 6

(三) 预警结果的输出

上文已经完成了该商业银行风险预警系统的建立工作, 商业银行只需要输入其当前值和未来值, 对应各单项指标和综合指数的预警区间, 判断商业银行所处的风险灯区, 就可以实现预警结果的输出功能。若信号亮出蓝灯, 表明商业银行处于稳健经营阶段, 风险抵抗能力较强, 商业银行应沿此方向继续经营; 若信号亮出绿灯, 则表示商业银行的经营可能受到短期内外部不确定因素的扰动, 有造成风险损失的可能, 商业银行应做好风险防范的准备; 当信号亮出黄灯, 绝大多数指标出现异常值, 商业银行必须追加准备金, 做好向中央银行和金融市场借款的准备, 以防潜在的挤兑风险; 当信号亮出红灯, 说明风险指标绝大多数严重偏离正常值, 商业银行风险抵抗能力很差, 面临着破产倒闭的风险, 这时商业银行必须做好由中央银行监管的准备。

[参考文献]

[1] 郭显光 改进的熵值法及其在宏观经济效益评价中的运

用[J] 系统工程理论与实践, 1998, (12)

[2] 姜再勇 关于我国银行风险预警问题的探讨[J ] 当代经

济研究, 2000, (10)

[3] 佘 廉, 胡华夏 企业预警管理实务[M] 石家庄:河北科

学技术出版社, 1999

[4] 于秀林, 任雪松 多元统计分析[M] 北京:中国统计出版

社, 1999

作者单位:北京工业大学经管学院

燕山大学管理学院

(责任编辑:文 明)