金融风险中的新领域_操作风险的度量与管理

金融监管

金融风险中的新领域———操作风险的度量与管理嵇尚洲1　陈方正2(同济大学,　上海　　200092)摘要:近年来金融学界对于金融风险的微观研究日益深入,新的理论模型和新思想不断出现。但这些研究主要是针对市场风险和信用风险,对于金融风险中非常重要的一方面———操作风险的研究进展缓慢,实践操作部门也未给予足够的重视,本文拟通过贝叶斯模型的引入,对操作风险作一定程度上的量化分析,并通过这种分析方法了解操作风险与市场风险、信用风险是如何结合的。

关键词:操作风险;度量

中图分类号:F832　文献标识码:A　文章编号:1006-1428(2003)01-0039-03

　　有关金融风险的研究一直是金融经济学的核心内容,

由于全球金融系统的一体化进程加快以及金融工具的不断创新,风险管理的理论和实践都得到了极大的发展,然而这种发展是不均衡的,其中有关市场风险度量与管理的理论与实践最丰富,信用风险的研究开展得最早,近来也形成了一个研究的高潮,惟有操作风险的研究至今未形成统一的理论框架。

一、操作风险的定义

金融风险从大的方面主要可以分为三部分,即市场风险、信用风险以及操作风险。

其中操作风险不同于市场和信用风险,它主要包括交易过程中的风险、未认可风险、未包含在市场风险和信用风险之中的系统风险、人员风险、法律风险、信息风险和声誉风险等等。

对于操作风险的定义现在有多种看法(如:Hoffman

1998;以及BBA/ISDA/RMA的调查,2000),现在大家讨论

可能,但何时对金融机构实施操作风险的管理,对这一部分的要求的资本量如何进行评估,巴塞尔监管委员会还没有定论。一种观点认为提出一个总资本量的要求来满足市场风险、信用风险以及操作风险的要求,在1988年的巴塞尔协议中已经把风险资本比率定为8%,这一资本量用来覆盖包括信用风险以及其他风险,现在信用风险已经有了独立的内部管理模型,似乎剩余的资本量就是用来预防其他风险的。但这种做法很难帮助银行个体追踪操作风险的发生以及进行风险控制。

二、操作风险分布

如同市场风险和信用风险一样,操作风险也可以用损益分布来表示。从监管的角度考虑,市场风险分布一般是建立在时间区间10天,99%的置信度基础上的,信用风险是建立在时间区间一年,99%的置信度基础上的。对于操作风险来说,99%的尾部损失也应该是较好的标准,因为更高的比例会由于数据的缺乏而导致难以度量,太低的标准也会由于存在太多风险事件,使企业难以依靠这样的标准进行内部控制。

从时间区间上考虑,市场风险和信用风险的时间区间的选择反映了风险的不同特性,对于市场风险我们应该流动化和对冲风险;对于信用风险我们应该筹集更多资金。市场风险的特点是波动频繁且容易冲减,而信用风险波动

的焦点是哪种风险应该计入操作风险以及哪种操作风险应该是开展风险管理活动关注的焦点,对于风险事件发生的频率以及影响力的讨论,现在比较一致的看法是虽然频率高影响小的事件仍然是内部管理的重点,但操作风险管理的重点应该是频率低影响大的事件。

现在对金融机构的操作风险进行单独的测量已经成为

收稿日期:2002-11-09

作者简介:嵇尚洲,江苏金湖人,同济大学经济与管理学院博士生。

陈方正,同济大学经济与管理学院博士生导师,教授。

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　　《上海金融》2003年第1期

观数据也需要与主观的选择相结合来模拟运营过程。对于影响我们估计的主观选择和优先考虑可以采用贝叶斯模型。实际上任何模型只要加入了主观的选择就是一种贝叶斯模型。因而贝叶斯模型在模拟操作风险时将发挥重要作用。

五、贝叶斯规则

在传统的统计模型中有一个基本的假定,即任何时点的参数都有一个确定的价值,但ReveremdThomasBays

(1702-1761)改变了这个看法,不是问“如果对参数给定一周期较长且危害较大。例如,许多外汇交易在几个小时内被对冲或流动化,然而一些头寸巨大的证券交易几个月也难以改变它的风险属性。那么对于操作风险什么样的时间区间水平是合适的呢?实际上没有固定答案,例如,对于欺诈交易者一天之内就可以被驱逐,但由于工作气氛不佳而导致的间接损失可以要花几年的时间来改变,现在一般公认三个月是度量操作风险较为理想的时间段。　　三、操作风险的主要指标

随着企业对操作风险的日益关注,人们对于操作风险也有了一些共同的认识,如对于人员风险,一般认为是企业相关经营活动缺乏相应的人员。原因主要是缺少培训、较差的招募过程、较弱的管理和工作气氛不佳等。人员风险的模型是建立在经营指标上而不是直接的损失数据。操作风险中的其他项风险基本上也是建立在经营指标上。

如:Kaplan和Norton提出的平衡打分法通过四个方面经营指标来分析操作风险。

11财务(收入中用于付罚金和利息的百分比)21顾客(对服务质量和时间感到满意的比例)

31内部过程(雇员对工作环境、职业、气氛、权利和价

个固定的价值,数据出现的概率会是多少?”他问“如果我观察到这个数据,那么这个参数的概率是多少?”贝叶斯方法的奠基石是事件X和Y的条件概率:

P(X,Y)=P(X/Y)P(Y)=P(Y/X)3P(X)

这个公式可以被改写成贝叶斯规则的形式,显示有关

Y的事前信息怎样改变X的概率。

P(X/Y)=P(Y/X)P(X)/P(Y)

我们可以通过人员风险对贝叶斯规则的运用进行说明。案例1:人员风险

经营活动中由于人员不足所造成的经营损失通常叫做人员风险。这些可能归因于人员的缺少培训,较差的雇佣过程、不足的薪水、较差的工作气氛、缺少关键员工、较差的管理等。关于人员风险的一些经营数据可以得到,如雇员培训的费用,班次周转频率,抱怨的次数等等。但是人员风险仍是最难以度量的,因为许多因素都是主观的。

一个简化的例子可以用来说明贝叶斯规则是怎样用来定量分析人员风险的。假设你负责一个顾客部,你在英国的团队不是太让人放心的,实际上你的最先看法是四分之

报告中的错误

系统失灵的时间检票错误的比例时间标记的延迟接触的质量顾客抱怨的数目

一的时间他们提供不满意的服务。如果他们经营有效,顾客抱怨的数据显示80%的顾客会表示满意。这可以理解为在顾客满意的情况下失去一个顾客的概率是012。但你过去的经验告诉你,当团队运营低效时,顾客抱怨的次数快速上升,这时失去一个顾客的概率从012上升到0165。现在假设这个顾客部的一个顾客已经失去了,那么英国团队提供不满意服务的概率应该是多少?要回答这个问题,设

X为事件“不满意服务”,Y为“失去顾客”,你的最先判断是P(X)=0125并且P(Y)=P(Y/X)P(X)+P(Y/notX)P(notX)=0165301256+01230175=013125

值感到满意的百分比)

41学习和成长(雇员达到合格标准的比例)

而在投资银行中一般通过下列指标对人员风险进行测量(表1)功能后台中台

质　量每天交易的数目报告的及时性

系统执行的延迟信息技术反应时间规范交易者的信息比销售接触的数目

数　量

交易过程中错误的比例

前台

　　四、质量和数量数据

操作风险中有无数种类,每一种有无数数据。质量指标包括自我评价的问卷或独立评估。数量指标包括直接或间接的财务损失、错误或别的经营指标,风险定级和风险得分。

但对于建立操作风险的模型来说这些数据可能还是不够的,例如:

11有关低频率高影响的内部损失数据不完全,但用外

现在贝叶斯规则给出了不满意服务的事后概率,即失去一个顾客的概率是:

P(X/Y)=P(Y/X)P(X)/P(Y)=016530125/013125=0152

部数据来弥补也不准确。

21经营成本与经营损失之间只有微弱的联系,用经营

成本的一定比例来计算操作风险是不准确的。

31内部风险的衡量是建立在不同经营活动可能导致

因为你的初始判断四分之一的时间他们未提供良好服务根据已经有一个顾客流失的信息而改变,你现在相信有超过一半的时间未提供良好服务。

六、事前看法,实际信息,以及事后密度

当贝叶斯规则运用于分布中的模型参数时,规则变为:

P(参数/数据)

=P(数据/参数)3P(参数)/P(数据)

的损失的范围和频率评价的基础上的,这些数据可能不准确,因为缺乏客观性。

数据的缺乏意味着在操作风险的测量中主观的选择要多于市场风险和信用风险。不像市场风险,操作风险只有很小的范围来得到客观数据,即使在一些情况下,存在一些客

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《上海金融》2003年第1期　数据的概率只是作为一个固定的缩放比例,贝叶斯规则通常也写作:

P(参数/数据)∞P(数据/参数)3P(参数)

员风险。

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41用决策节点和效用来扩充BBN提高了管理决策的

透明性。

BBN的结构是一个直接的非循环的图形,节点代表随

预先估计由预先的概率P(参数)表示,案例的可能性由P(数据/参数)表示,两者的乘积决定了事后概率P(参数/数据),将事前的估计与案例的实际信息综合起来得出一个更新了的模型参数。

机变量,连线代表影响的因素。没有唯一的BBN去代表任一情况。BBN应该被看作是分析师眼中的流转过程以及各种因素的交汇。总之,许多不同的BBN可以被用来描述同一个过程。

运用BBN模型也可以分析外汇结算风险,但必须要注意运用返回检验。返回检验就是将预测结算损失与实际损失相比较,做一个简单的拟合度检验。通过对适合的历史数据在一年的时段内进行返回检验,最好的BBN网络就是拟合度表现最好的一个。

BBN非常容易进行情景分析,进行外汇期权操作的风

图111事后密度是事前密度和样本可能性综合的结果。险经理可以对将要进行的交易进行情景模拟,计算预期结算损失。当然BBN并不是度量结算风险的唯一模型,但在拥有大量的历史数据建立结算损失的分布的情形下,BBN可以使得内部管理更加透明化,因为它有助于识别风险因子并确定相互关系。BBN易于进行情景分析使得风险经理对未来交易的风险了如指掌。而且通过对市场风险因子

(如利率、汇率等)、信用风险因子(如信用等级)的情景模

如果事前估计是参数的各种价值都同样可能,那么就等于说没有事前信息。事前密度是一个均衡密度,而事后密度就与样本可能性一致。但更一般的情况是事后密度比事前密度和样本可能性有一个更低的方差。这提高的准确性反映了附加信息的价值,既有事前估计的主观性也有样本可能性的客观性。

主观的估计对模型参数可能有较大影响,如果它以很高的置信度来表示的话。图2表示了在相同的可能性的基础上两种事后概率。在图2-a事前信息非常不确定,以较大的方差来表示。因此,事后概率接近样本可能性,事前估计对参数的估计有较小的影响。但在图2-b事前估计用很大的置信度来表示,事后密度更接近于事前,估计的参数较大的受主观估计的影响。

拟,风险经理就可以判断操作风险是如何与市场和信用风险结合在一起的。

总之,BBN模型可以用于度量一系列的操作风险,包括那些很难量化的风险(如:人员风险等)。BBN提高了风险管理的透明度,在分析者头脑中描绘出了的整个经营过程,对同一个问题可以建立无数个BBN网络框架,不仅这种网络框架的设计是对个人选择开放的,而且在某些问题上数据也可以是主观选择的。但是BBN可以进行返回检验,因此我们就能够判断哪一个是最好的网络设计,哪一个是对非量化变量最好的估计。BBN非常容易进行情景分析,既可以对引致操作风险的因素进行,也可以对市场风险因素以及信用风险因素进行分析。因而风险经理就可以集

图2(2-a)不确定的事前估计　　　(2-b)高置信度的事前估计

中精力关注那些对操作风险影响最大的风险因素,并且将操作风险的度量与市场风险和信用风险结合起来。

参考文献:

11Hoffman,D.G.Ed(1998)‘operationalrikandfinan2(RiskPublication)cialinstitutions’

21ISDA/BBA/RMAsurveyreport(February2000)

当然,不仅仅是事前估计有影响,事前估计的置信度同样有影响。通过贝叶斯分析简单总结如下:事后概率受事前估计置信度的影响,同时或多或少地受案例信息的影响。但很难确切地说多少客观信息或多少事前估计置信度决定了事后概率分布,最好的办法就是返回检验分析。

七、贝叶斯估计网络

随着对操作风险的日益重视,最近几年贝叶斯估计网络(BBNs)越来越多地被用来模拟操作风险,原因如下:

11BBN描述了影响操作风险的各种因素,因而给出了

‘OperationalRisk-TheNextFrontier’availablefromwww.isda.org31Jenson,F.V.(1996)AnIntroductiontoBayesianNet2works(SpringerVerlag)

41AlanD.Morrison(July2002)BankingLicences,BailoutsandRegulatorAbility,OxfordUFinancialResearchCenterWorkingPaper,UniversityofOxford-SaidBusinessSchool

(责任编辑:周智立)

行为改变的原因的分析。

21BBN可以运用于情景分析来度量最大经营损失,并

与市场风险和信用风险结合起来。

31BBN适合运用于多种操作风险,甚至难以量化的人

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