我国商业银行操作风险计量模型及实证研究

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操作风险是巴塞尔委员会定义的银行业三大风险之一,是一种自银行成立起就普遍存在的风险。与信用风险和市场风险不同,操作风险的计量长期以来并未受到足够重视。然而随着金融业的发展,巨额操作风险损失事件频发,并且损失事件的原因呈现多样化的趋势,加强操作风险的计量与监管已成为银行稳健运行的重要前提。然而在我国,操作风险的计量和监管尚缺乏必要的政策法规,且相应的操作风险损失数据库没有建立,对操作风险损失事件缺乏科学有效的反馈机制,多种原因导致了我国商业银行损失数据缺乏客观性和全面性,这给操作风险的可靠计量造成了极大的障碍。在我国现有的数据环境下,如何实现操作风险的准确计量,对于我国商业银行操作风险的管理具有重要的意义。本文在现有操作风险计量方法中,分别选取“自上而下”法和“自下而上”法两类方法中的经典模型——收入模型和损失分布法并做了相应的改进,提出两种方法相结合来实现操作风险的准确计量,根据计量结果给出政策建议。本文按照如下几个部分展开:第一部分,引言。详细论述了我国商业银行操作风险计量的研究背景和选题意义,简要概括了银行操作风险的计量在国内外的研究现状,分析了国内外学者研究所面临的主要问题。第二部分,操作风险的特征及计量方法的选择。从操作风险的定义入手,界定在不同计量方法中操作风险的概念,分析了操作风险区别于信用风险和市场风险的特点,介绍了两种典型的操作风险分类方法,对典型的操作风险计量方法进行了概述,包括巴塞尔委员会规定的计量方法和学术界流行的计量方法,最后,综合考虑我国的操作风险管理现状和数据环境,选取适合于我国商业银行操作风险计量的模型。第三部分,我国商业银行操作风险事件分布特征分析。使用从公开媒体和相关研究成果中搜集的我国银行业1994年至2010年17年间的操作风险损失数据,从分类和时间两个角度分析我国商业银行操作风险事件的分布特征,对产生这一特征的原因进行了剖析。第四部分,商业银行操作风险的损失分布模型计量。首先概述了损失分布法的原理,模型形式的设定方法以及模型拟合的检验,然后利用损失分布法对我国商业银行操作风险进行了计量。计量过程中涉及到对传统模型数据截尾问题的修正方法的讨论,最终确定不同置信水平下的风险资本值。第五部分,商业银行操作风险的收入模型计量。这一部分讨论了传统收入模型回归在估计方法上的缺陷,引入了面板数据模型来计量不同截面成员之间的异质效应。首先概述了收入模型的相关理论以及面板数据模型的建立和设定形式的选择方法,然后使用截面近似不相关回归(SUR)对建立的变系数固定效应模型进行估计,通过估计结果计算不同置信水平下的操作风险值。第六部分,结论与展望。综合比较损失分布法和收入模型两种计量方法的优势与不足,提出了两种方法相结合的使用原则,即以微观层面“自上而下”计量,宏观层面“自下而上”汇总的方式使用收入模型,以宏观层面“自下而上”计量,微观层面“自上而下”分配的方式使用损失分布法。之后,在分析两种方法计量结果的基础上,对我国操作风险的管理提出政策建议。这一部分还讨论了本文的不足之处和有待于进一步研究的问题。本文的创新点体现在以下几个方面:第一,在使用损失分布模型对我国银行业整体操作风险资本进行计量的过程中,基于损失频率数据与损失金额数据的偏态、厚尾特征,较为全面地总结了符合上述特征的分布形式,将伽马分布、瑞利分布引入操作风险的频率分布和损失金额分布的拟合中,扩大了分布形式的拟合范围,使得模型拟合更加准确。此外,在损失分布法的蒙特卡洛模拟过程中,针对数据的截尾问题,在前人的研究成果的基础上,提出了一种新的调整方法,避免了直接对损失金额分布函数或者损失频率分布函数的参数进行修正所造成的模拟结果的剧烈变动,因为损失分布法对于以上两个分布参数的变化是非常敏感的。第二,在收入模型的估计上,以往的模型要么对每个银行的时间序列数据单独进行回归,要么采用混合数据估计,没有考虑到不同银行之间的相关性。本文引入面板数据估计方法,建立变系数个体固定效应模型,同时考虑到不同银行之间的同期相关问题,采用个体成员截面近似不相关回归方法进行参数估计,大大提高了模型的拟合效果,增加了参数估计的有效性。第三,提出如何将两种方法相结合来克服当前的数据问题,实现优势互补。
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