我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析3300字

1、我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析3300字 摘要：近年來(lái)，我國(guó)由操作風(fēng)險(xiǎn)管理缺乏引發(fā)的案件觸目驚心，對(duì)商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)管理提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。文章采用自上而下模型中的收入模型對(duì)國(guó)內(nèi)兩家商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)展實(shí)證分析，并提出了相應(yīng)的對(duì)策。 畢業(yè)關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；操作風(fēng)險(xiǎn)；收入模型自20世紀(jì)80年代以來(lái)，由操作風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的一系列金融案件震驚了國(guó)際銀行界，國(guó)外的巴林銀行案、大和銀行案，國(guó)內(nèi)的1995年的華夏銀行案、2022年的山西票據(jù)詐騙案、2022年中行黑龍江河松街支行10億元詐騙案，使銀行經(jīng)營(yíng)者和監(jiān)管者普遍認(rèn)識(shí)到操作風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。而且在不少國(guó)際金融機(jī)構(gòu)中，操作風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的損失已經(jīng)明顯大于市場(chǎng)風(fēng)

2、險(xiǎn)和信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。2022年6月通過(guò)的新巴塞爾資本協(xié)議反映了這一風(fēng)險(xiǎn)管理趨勢(shì)，正式將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)綜合起來(lái)考慮，并首次明確了對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的資本配置要求。而目前我國(guó)商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)管理程度都比擬低，因此，對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究具有重要意義。一、變量和模型的選擇衡量操作風(fēng)險(xiǎn)的模型主要有兩大類：自上而下模型和自下而上模型。自上而下模型主要使用財(cái)務(wù)指標(biāo)和收益波動(dòng)性等作為衡量風(fēng)險(xiǎn)的變量，比擬容易搜集所需要的數(shù)據(jù)且計(jì)算難度較小。使用這種思路建立的模型包括：收入模型、根本指標(biāo)法、波動(dòng)率模型等。自下而上模型那么是在對(duì)金融企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營(yíng)狀況及各種操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件進(jìn)展深化研究的根底上，根據(jù)各個(gè)損失

3、事件的類型或者業(yè)務(wù)類型來(lái)區(qū)別風(fēng)險(xiǎn)，并逐步進(jìn)展統(tǒng)計(jì)的計(jì)量方法。主要包括內(nèi)部度量法、記分卡法、因素分析模型等。由于現(xiàn)階段我國(guó)金融機(jī)構(gòu)普遍面臨數(shù)據(jù)缺乏的問(wèn)題，很難獲得金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)，所以本文采用自上而下模型中的收入模型。一收入模型該模型將企業(yè)的凈利潤(rùn)作為目的變量，將企業(yè)外部的一些風(fēng)險(xiǎn)因素作為解釋變量，這些因素可以是市場(chǎng)因素、行業(yè)因素以及信譽(yù)因素等，將這些外部因素不能解釋的企業(yè)凈利潤(rùn)的方差值作為企業(yè)由于操作風(fēng)險(xiǎn)引起的收入波動(dòng)。企業(yè)凈利潤(rùn)在很大程度上可以被這些因素解釋，而余下那些不能解釋的局部將被作為該企業(yè)由于操作風(fēng)險(xiǎn)引起的收入波動(dòng)。收入模型如下：y=c+b1x1i+b2x2i+b3x3i+i其中y是

4、企業(yè)凈利潤(rùn)，xi是第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，bi代表了對(duì)這些因素的敏感程度。二影響因素從宏觀角度看，影響我國(guó)商業(yè)銀行收益的主要因素有：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，我們使用真實(shí)GDP增長(zhǎng)率作為這方面的代表變量；銀行的贏利才能，我國(guó)商業(yè)銀行主要的盈利還集中于商業(yè)貸款，利息收入還是其主要收入，因此使用一年期存貸款利率差作為表達(dá)銀行贏利才能的指標(biāo)；股票市場(chǎng)指數(shù)，我們考察的對(duì)象是上市銀行，其收人受證券市場(chǎng)總體表現(xiàn)的影響，選用證券市場(chǎng)指數(shù)作為這方面的指示變量。由此，我們最終選取的風(fēng)險(xiǎn)因素包括真實(shí)GDP增長(zhǎng)率、一年期存貸款利率差Loan-Deposit和上證收盤綜合指數(shù)Index三項(xiàng)。建立真實(shí)GDP增長(zhǎng)率(GDP/CPI)、一年期存貸

5、款利率差Loan-Deposit和上證收盤綜合指數(shù)Index與銀行凈利潤(rùn)profit的多元線性回歸模型：Profit=c+ b1*(GDP/CPI) + b2* (Loan-Deposit)+b3*Index+u二、實(shí)證分析本文選擇浦東開(kāi)展銀行和招商銀行兩家股份制銀行作為研究對(duì)象，進(jìn)展比擬研究。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行、中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)、浦東開(kāi)展銀行和招商銀行1999-2022年年報(bào)。一回歸分析結(jié)果根據(jù)以上數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)軟件Eviews對(duì)兩家銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)展OLS線性回歸分析，得到兩家銀行的收入模型：浦發(fā)銀行：Profit1=601.4299+0.009828Index招商銀行：Pr

6、ofit2=791.6057+298.1127(GDP/CPI)+0.024740Index方程1中自變量GDP/CPI、LoanDeposit不顯著，予以剔除；方程2中自變量Loan-Deposit不顯著，予以剔除。從回歸結(jié)果看，在模型Profit1中，可決系數(shù)R2=0.711，即說(shuō)明71.1%的方差可以被模型解釋，操作風(fēng)險(xiǎn)在總方差中占到28.9%；在Profit2中，可決系數(shù)R2=0.765，即說(shuō)明76.5%的方差可以被模型解釋，操作風(fēng)險(xiǎn)在總方差中占到23.5%。兩個(gè)模型的R-Square和Adjusted RSquare都比擬高，整個(gè)方程的擬合程度較好，而且兩個(gè)模型總體的統(tǒng)計(jì)量F檢驗(yàn)值也

7、顯著，因此，可以承受上述回歸結(jié)果。二操作風(fēng)險(xiǎn)度量1、絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量。根據(jù)回歸分析結(jié)果，將兩家銀行凈利潤(rùn)總方差、R2、操作風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的方差、操作風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，以及99.9%置信程度下操作風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)值，列入表1。由表1可知，在在99.9的置信程度下，浦發(fā)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為128.7911億元，招商銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為174.7867億元，由于兩家銀行的資產(chǎn)規(guī)模不同，絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)不能直接準(zhǔn)確比擬兩家商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際大小，需要借助相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值。2、相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量。為了更準(zhǔn)確地對(duì)各銀行的相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)展比擬，本文引入了比擬系數(shù)v，即相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值：=/X。其中為操作風(fēng)險(xiǎn)引起的

8、標(biāo)準(zhǔn)差，X為凈利潤(rùn)的平均值。v值越大，說(shuō)明由操作風(fēng)險(xiǎn)引起的凈利潤(rùn)的波動(dòng)越大。由表1數(shù)據(jù)計(jì)算出浦發(fā)銀行和招商銀行的平均利潤(rùn)分別為40.721億元和68.391億元，根據(jù)表2數(shù)據(jù)計(jì)算浦發(fā)與招商銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)的v值分別為1.0202和0.8244?？梢?jiàn)，浦發(fā)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)要高于招商銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)。三、結(jié)論與對(duì)策一結(jié)論1、收入模型可以在某種程度上反映操作風(fēng)險(xiǎn)的大小。本文利用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)展實(shí)證分析，最終得到對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的非準(zhǔn)確度量，發(fā)現(xiàn)兩家商業(yè)銀行面臨的操作風(fēng)險(xiǎn)都不在正常氣氛內(nèi)，浦發(fā)銀行面臨的操作風(fēng)險(xiǎn)要高于招商銀行。2、使用收入模型得到的結(jié)果仍然不是很準(zhǔn)確。本文僅選了三個(gè)指標(biāo)，而且可獲得的數(shù)據(jù)時(shí)間跨

9、度太短，樣本空間不大，對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性有一定的影響，因此，為有效測(cè)定操作風(fēng)險(xiǎn)，還需要補(bǔ)充大量的數(shù)據(jù)，來(lái)加強(qiáng)模型的準(zhǔn)確性。二對(duì)策1、確立全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念，建立適當(dāng)?shù)牟僮黠L(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)境。我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)從以定性為主的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理方式向以定量分析為根底定量與定性相結(jié)合的現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理形式轉(zhuǎn)變，樹(shù)立市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)綜合管理的理念，積極借鑒新巴塞爾協(xié)議的銀行管理精華，根據(jù)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件發(fā)生的特點(diǎn)，確立全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念。2、加強(qiáng)操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的搜集整理，選用適當(dāng)?shù)牟僮黠L(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法。在銀行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)損失屬于低頻高危事件，事件發(fā)生比擬隱蔽，影響惡劣，損失較大。因此只有搜集銀行內(nèi)部損失數(shù)據(jù)，建立操作風(fēng)險(xiǎn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，才能為測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)、分配資本和設(shè)計(jì)操作風(fēng)險(xiǎn)模型提供根底。盡管目前我國(guó)很難采用那些先進(jìn)的操作風(fēng)險(xiǎn)量化方法，但是操作風(fēng)險(xiǎn)的量化將是大勢(shì)所趨。因此我們要提早做好風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，為日后使用先進(jìn)的操作風(fēng)險(xiǎn)管理方法做準(zhǔn)備。巴塞爾委員會(huì)提出了一些操作風(fēng)險(xiǎn)量化方法，如根本指標(biāo)法、內(nèi)部度量法、損失分布法等，這些方法都各有特點(diǎn)，就現(xiàn)階段的我國(guó)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，并不都適用。因此，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)根據(jù)自身業(yè)務(wù)狀況(如業(yè)務(wù)規(guī)模、業(yè)務(wù)類別