銀行風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)課程課件

第五講銀行風(fēng)險(xiǎn)管理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理第五講銀行風(fēng)險(xiǎn)管理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述1商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義2商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義風(fēng)險(xiǎn)，主要指未來結(jié)果的負(fù)向不確定性。風(fēng)險(xiǎn)不同于損失。風(fēng)險(xiǎn)與收益具有對(duì)稱性。風(fēng)險(xiǎn)一種機(jī)制，不是單純的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)涉及面廣，損失巨大。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義風(fēng)險(xiǎn)，主要指未來結(jié)果的負(fù)向不確定性。3風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)機(jī)制及其模型誘惑效應(yīng)：風(fēng)險(xiǎn)利益作為一種外部刺激使人們萌發(fā)了某種動(dòng)機(jī),進(jìn)而作出某種選擇并導(dǎo)致行為的發(fā)生約束效應(yīng)：當(dāng)人們受到風(fēng)險(xiǎn)事件可能的損失或危險(xiǎn)信號(hào)的剌激后,所作出的為了回避或抵抗損失和危險(xiǎn)的選擇以及進(jìn)而采取的回避行為。一般地說,風(fēng)險(xiǎn)因素所產(chǎn)生的威攝、抑制和阻礙作用就是風(fēng)險(xiǎn)的約束效應(yīng)。風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)機(jī)制及其模型誘惑效應(yīng)：風(fēng)險(xiǎn)利益作為一種外部刺激使4風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,用DRA表示),主要決定于下列誘惑因素：1、風(fēng)險(xiǎn)事件帶來的潛在發(fā)展機(jī)會(huì)和/或贏利機(jī)會(huì)(A1)；2、風(fēng)險(xiǎn)成本小于風(fēng)險(xiǎn)利益的機(jī)會(huì)與大小(A2)；3、風(fēng)險(xiǎn)被發(fā)現(xiàn)和識(shí)別的難度與程度(A3)；4、風(fēng)險(xiǎn)事件激發(fā)決策者的潛能、創(chuàng)造性和成功欲望的強(qiáng)度(A4)。上述四種因素中,其中A1,A2主要與風(fēng)險(xiǎn)事件本身有關(guān),而A3,A4則主要與決策者個(gè)人有關(guān)。因此風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度(DRA)的大小,并不單純?nèi)Q于傳統(tǒng)意義上的風(fēng)險(xiǎn)利益這一因素,而是一系列因素的復(fù)合函數(shù),可用下式表示：DRA=fA(A1,A2,A3,A4) 風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,用DRA表示5風(fēng)險(xiǎn)約束效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)約束度,用DRC表示),主要取決于下列約束因素：1、風(fēng)險(xiǎn)事件負(fù)偏離出現(xiàn)的概率或頻率(C1)；2、風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果造成的損害程度(C2)；3、風(fēng)險(xiǎn)分析與管理的投入成本大小及其變動(dòng)幅度(C3)；4、風(fēng)險(xiǎn)事件負(fù)偏離結(jié)果的多樣性(C4)。風(fēng)險(xiǎn)約束度(DRC)的大小取決于上述幾種因素的表現(xiàn)程度、大小及其產(chǎn)生的不同組合方式,可用下式表示：DRC=fC(C1,C2,C3,C4)風(fēng)險(xiǎn)約束效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)約束度,用DRC表示6風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡過程

風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡過程7風(fēng)險(xiǎn)一方面具有誘惑效應(yīng),驅(qū)使人們?yōu)榱双@取潛在的風(fēng)險(xiǎn)利益而作出某種風(fēng)險(xiǎn)選擇；另一方面風(fēng)險(xiǎn)又具有約束效應(yīng)，對(duì)人們的選擇和行為產(chǎn)生某種威攝和抑制作用。這兩種效應(yīng)同時(shí)存在,同時(shí)發(fā)生作用,且具有互逆性及相互矛盾。每一種風(fēng)險(xiǎn)事件必然存在這種效應(yīng)上相互沖突、相互抵消的作用,其結(jié)果是在兩種效應(yīng)之間會(huì)出現(xiàn)一交叉點(diǎn)(B),如圖2-1所示。在B點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)與約束效應(yīng)相等,可稱為風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn),這個(gè)平衡點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)和約束效應(yīng)相互作用的結(jié)果。由于同一風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)于不同決策者的誘惑效應(yīng)和約束效應(yīng)不同,因此風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn)對(duì)于不同的決策者的位置也是不一樣的。形成平衡點(diǎn)的過程,實(shí)質(zhì)上是人們對(duì)誘惑與約束兩種效應(yīng)進(jìn)行認(rèn)識(shí)、比較、權(quán)衡的過程,即是一個(gè)觀念過程、思想過程、判斷過程和選擇過程,在這個(gè)過程中人們結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)、根據(jù)特定風(fēng)險(xiǎn)的客觀性,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)損失和收益進(jìn)行的一種“模擬平衡”。風(fēng)險(xiǎn)一方面具有誘惑效應(yīng),驅(qū)使人們?yōu)榱双@取潛在的風(fēng)險(xiǎn)利益而作8事實(shí)上,風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡是動(dòng)態(tài)的、相對(duì)的,不同的風(fēng)險(xiǎn)事件會(huì)有不同的平衡點(diǎn),不同的決策者對(duì)于同一風(fēng)險(xiǎn)事件其平衡點(diǎn)也是不相同的。風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn)實(shí)際上是決策者所能接受的最大風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。在此狀態(tài)基礎(chǔ)上,任何可以減小或控制風(fēng)險(xiǎn)因素的措施都可以增加風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,減小風(fēng)險(xiǎn)約束度,從而提高決策者接受該狀態(tài)下風(fēng)險(xiǎn)的信心。事實(shí)上,風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡是動(dòng)態(tài)的、相對(duì)的,不同的風(fēng)險(xiǎn)事件會(huì)有9商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于本身的內(nèi)在脆弱性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于客微觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于經(jīng)營策略及管理水平商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于本身的內(nèi)在脆弱性10商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為自然風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)類型按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)兩種類型按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形態(tài)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為有形風(fēng)險(xiǎn)和無形風(fēng)險(xiǎn)兩種類型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源，可以將商業(yè)銀行11按照風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和法律風(fēng)險(xiǎn)五種類型按照風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、12商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能報(bào)告和控制風(fēng)險(xiǎn)增強(qiáng)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)為定價(jià)政策提供依據(jù)為決策提供依據(jù)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能報(bào)告和控制風(fēng)險(xiǎn)13商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別14商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)樹搜尋法專家意見法篩選—監(jiān)測(cè)—診斷法商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)樹搜尋法15商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)客觀概率法主觀概率法統(tǒng)計(jì)估值法假設(shè)檢驗(yàn)法回歸分析法涉險(xiǎn)值法壓力試驗(yàn)與極值分析商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)客觀概率法16客觀概率法商業(yè)銀行在估計(jì)某種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率時(shí)，如果能夠獲得足夠的歷史資料，用以反映當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)條件和經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的情況，則可以利用統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算出該種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的客觀概率。這種方法叫做客觀概率法?？陀^概率法在實(shí)際運(yùn)用中有時(shí)會(huì)遇到一些困難：一是歷史資料收集較為困難，其準(zhǔn)確性和全面性亦難確定；二是經(jīng)濟(jì)環(huán)境不斷變化，客觀概率法的假定前提往往不能成立?？陀^概率法商業(yè)銀行在估計(jì)某種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率時(shí)，如果能夠獲17主觀概率法主觀概率法是商業(yè)銀行選定一些專家，并擬出幾種未來可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)條件提交給各位專家，由各位專家利用有限的歷史資料，根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)每種經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生的概率和每種經(jīng)濟(jì)條件下商業(yè)銀行某種業(yè)務(wù)發(fā)生經(jīng)濟(jì)損失的概率作出主觀估計(jì)，再由商業(yè)銀行匯總各位專家的估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)平均，根據(jù)平均值計(jì)算出該種經(jīng)濟(jì)損失的概率。主觀概率法主觀概率法是商業(yè)銀行選定一些專家，并擬出幾種未來可18統(tǒng)計(jì)估值法利用統(tǒng)計(jì)得來的歷史資料，可以確定在不同經(jīng)濟(jì)條件下，某種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，或是在不同風(fēng)險(xiǎn)損失程度下，某種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。利用統(tǒng)計(jì)方法和樣本資料，可以估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)平均程度(樣本期望值)和風(fēng)險(xiǎn)分散程度(樣本方差)。統(tǒng)計(jì)估值法利用統(tǒng)計(jì)得來的歷史資料，可以確定在不同經(jīng)濟(jì)條件下，19假設(shè)檢驗(yàn)法對(duì)未知參數(shù)的數(shù)值提出假設(shè)，然后利用樣本提供的信息來檢驗(yàn)所提出的假設(shè)是否合理，這種方法稱為假設(shè)檢驗(yàn)法。像統(tǒng)計(jì)估計(jì)法一樣，假設(shè)檢驗(yàn)法通用于事件發(fā)生規(guī)律穩(wěn)定、歷史資料齊全的風(fēng)險(xiǎn)概率估計(jì)。假設(shè)檢驗(yàn)法對(duì)未知參數(shù)的數(shù)值提出假設(shè)，然后利用樣本提供的信息來20回歸分析法回歸分析法是通過建立間接風(fēng)險(xiǎn)與直接風(fēng)險(xiǎn)因素之間的函數(shù)關(guān)系，來估計(jì)直接風(fēng)險(xiǎn)因素的方法。例如，利率風(fēng)險(xiǎn)的直接風(fēng)險(xiǎn)因素是利率水平的變動(dòng)，而影響利率水平的有貨幣市場(chǎng)供求狀況、中央銀行政策等多種間接風(fēng)險(xiǎn)因素。如果設(shè)直接風(fēng)險(xiǎn)因素為Y，間接風(fēng)險(xiǎn)因素為X1,X2,...Xn，則回歸模型為：Y=b0+b1xl+b2x2+…+bnxn+u(15-3)其中b0，bl，b2，…bn，為回歸系數(shù)，u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。回歸系數(shù)可以根據(jù)歷史資料用最小二乘原理求出，從而得出回歸方程：Y=b0++b1xl+b2x2+…+bnxn(15-4)回歸分析法回歸分析法是通過建立間接風(fēng)險(xiǎn)與直接風(fēng)險(xiǎn)因素之間的函21美國紐約大學(xué)奧曼（Altman）教授提出的多變量組合模型——Zeta模型，克服了單變量模型出現(xiàn)的對(duì)同一公司不同的比率預(yù)測(cè)出不同結(jié)果的現(xiàn)象。該模型(1968年)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)與企業(yè)財(cái)務(wù)狀況有重大影響的５個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行回歸而成為“Ｚ分?jǐn)?shù)”,并根據(jù)分?jǐn)?shù)的高低來綜合評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)失敗可能性程度的方法。Z—Score模型的表達(dá)式為Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.010X5X1=（期末流動(dòng)資產(chǎn)-期末流動(dòng)負(fù)債）/期末總資產(chǎn)X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)X4=期末股東權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/期末總負(fù)債X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)美國紐約大學(xué)奧曼（Altman）教授提出的多變量組合模型——22Z分?jǐn)?shù)模型具體判斷標(biāo)準(zhǔn)Z≥3.0財(cái)務(wù)失敗的可能性很小2.8≤Z≤2.9有財(cái)務(wù)失敗可能1.81≤Z≤2.7財(cái)務(wù)失敗可能性很大Z≤1.81財(cái)務(wù)失敗可能性非常大Z分?jǐn)?shù)模型具體判斷標(biāo)準(zhǔn)23涉險(xiǎn)值法涉險(xiǎn)值(ValueatRisk，筒稱VaR)指在正常的市場(chǎng)條件和給定的置信水平下，資產(chǎn)在給定的時(shí)間區(qū)間內(nèi)的最大期望損失。涉險(xiǎn)值法涉險(xiǎn)值(ValueatRisk，筒稱VaR)指24壓力試驗(yàn)與極值分析壓力試驗(yàn)是測(cè)量市場(chǎng)環(huán)境因素發(fā)生極端不利變化時(shí)，金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)組合的損失大小，包括識(shí)別那些會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生致命損失的情景，并評(píng)估這些情景對(duì)金融機(jī)構(gòu)的影響。極值分析則是通過對(duì)收益的尾部分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從另外一個(gè)角度估計(jì)極端市場(chǎng)條件下金融機(jī)構(gòu)的損失。顯然，這兩種方法是對(duì)正常市場(chǎng)情況下VaR的補(bǔ)充。壓力試驗(yàn)與極值分析壓力試驗(yàn)是測(cè)量市場(chǎng)環(huán)境因素發(fā)生極端不利變化25商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)分散風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)抑制風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防26風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防指商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)設(shè)置各層預(yù)防線的辦法。一般準(zhǔn)備金專項(xiàng)準(zhǔn)備金資本風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防指商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)設(shè)置各層預(yù)防線的辦法。27風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(1)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)短期化，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)；(2)投資風(fēng)險(xiǎn)選擇避重就輕，以避免對(duì)風(fēng)險(xiǎn)過大的投資；(3)債權(quán)互換揚(yáng)長避短，趨利避害，即商業(yè)銀行之間利用各自不同的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，將不同期限、利率或幣種的債權(quán)互換，達(dá)到彼此取長補(bǔ)短、各得其所地避開風(fēng)險(xiǎn)；(4)在開展外匯業(yè)務(wù)時(shí)，對(duì)有關(guān)貨幣匯率走勢(shì)作出明智的判斷，努力保持硬通貨債權(quán)、軟通貨債務(wù)，以避免匯率變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(1)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)短期化，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)；28風(fēng)險(xiǎn)分散隨機(jī)分散指單純依靠資產(chǎn)組合中每種資產(chǎn)數(shù)量的增加來分散風(fēng)險(xiǎn)，每種資產(chǎn)的選取是隨機(jī)性的。在業(yè)務(wù)發(fā)展正常的條件下，一般利用擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模來分散風(fēng)險(xiǎn)有效分散指運(yùn)用資產(chǎn)組合理論和有關(guān)的模型對(duì)各種資產(chǎn)選擇進(jìn)行分析，根據(jù)其各自的風(fēng)險(xiǎn)—收益特性和相互之間的相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、收益最優(yōu)組合商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分散的具體做法有：資產(chǎn)種類風(fēng)險(xiǎn)分散；客戶風(fēng)險(xiǎn)分散；投資工具種類風(fēng)險(xiǎn)分散；資產(chǎn)貨幣種類風(fēng)險(xiǎn)分散；國別風(fēng)險(xiǎn)分散等風(fēng)險(xiǎn)分散隨機(jī)分散指單純依靠資產(chǎn)組合中每種資產(chǎn)數(shù)量的增加來分散29風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)出售擔(dān)保保險(xiǎn)市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)出售30風(fēng)險(xiǎn)抑制向借款公司派駐財(cái)務(wù)專家，幫助借款公司搞清財(cái)務(wù)惡化的原因，并提出解決問題的指導(dǎo)性意見；發(fā)現(xiàn)借款人財(cái)務(wù)出現(xiàn)因難，立即停止對(duì)該客戶的新增放款，并盡一切努力盡早收回已發(fā)放的貸款本息；追加擔(dān)保人和擔(dān)保金額；追加資產(chǎn)抵押。風(fēng)險(xiǎn)抑制向借款公司派駐財(cái)務(wù)專家，幫助借款公司搞清財(cái)務(wù)惡化的原31風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償指商業(yè)銀行將違約借款人的資本、應(yīng)收帳款和各種抵押品進(jìn)行拍賣，將其收入補(bǔ)償銀行遭受的損失風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償指商業(yè)銀行將違約借款人的資本、應(yīng)收帳款和各種32銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量

銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理

銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估33銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估靈敏度方法波動(dòng)性方法VaR方法銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估靈敏度方法34靈敏度方法靈敏度方法，是利用金融資產(chǎn)市值對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性來測(cè)量金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的方法。假定金融資產(chǎn)的市值為P，其風(fēng)險(xiǎn)因子為x1，x2，…，xn，市值P為風(fēng)險(xiǎn)因子x1，x2，…，xn的函數(shù)，因此風(fēng)險(xiǎn)因子的變化將導(dǎo)致金融資產(chǎn)市值的變化，即：（16-1）其中，D1，D2，…，Dn為資產(chǎn)市值對(duì)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性，稱為靈敏度。靈敏度表示當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化一個(gè)百分?jǐn)?shù)單位時(shí)金融資產(chǎn)市值變化的百分?jǐn)?shù)。靈敏度越大的金融資產(chǎn)，受風(fēng)險(xiǎn)因子變化的影響越大，風(fēng)險(xiǎn)越大。靈敏度方法靈敏度方法，是利用金融資產(chǎn)市值對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性35公式（16-1）是靈敏度方法測(cè)量銀行風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)。但只有金融資產(chǎn)市值變化與其市場(chǎng)因子變化呈線性關(guān)系時(shí)，公式（16-1）才成立。金融市場(chǎng)中，許多金融資產(chǎn)具有非線性動(dòng)態(tài)行為，所以只有在假設(shè)市場(chǎng)因子僅發(fā)生微小變化時(shí)，金融資產(chǎn)市值的變化與市場(chǎng)因子的變化才近似呈公式（16-1）所示的線性關(guān)系式。因此，靈敏度是一種對(duì)風(fēng)險(xiǎn)線性的近似測(cè)量。針對(duì)不同的金融資產(chǎn)、不同的風(fēng)險(xiǎn)因子，存在不同類型的靈敏度。實(shí)際中常用的靈敏度包括：針對(duì)債券（或固定利率性金融工具）的久期（duration）和凸性（convexity），針對(duì)股票的β系數(shù)，針對(duì)衍生工具的Delta、Gamma、Theta、Vega、Rho等。公式（16-1）是靈敏度方法測(cè)量銀行風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)。但只有金融資36靈敏度方法的優(yōu)點(diǎn)在于概念上的簡明和直觀性，使用上的簡單性。但其缺點(diǎn)在于，有些情況下，線性近似性的指標(biāo)并不能很好地描述金融資產(chǎn)價(jià)格的變化。靈敏度方法比較適合簡單金融資產(chǎn)在風(fēng)險(xiǎn)因子變化較小時(shí)的情形，而對(duì)于復(fù)雜的金融資產(chǎn)組合及風(fēng)險(xiǎn)因子的大幅波動(dòng)情形，靈敏度方法或者準(zhǔn)確性差，或者由于復(fù)雜而失去了其原有的簡單直觀性。靈敏度方法的優(yōu)點(diǎn)在于概念上的簡明和直觀性，使用上的簡單性。但37波動(dòng)性方法波動(dòng)性估計(jì)實(shí)際回報(bào)與預(yù)期回報(bào)之間可能的偏離。人們?cè)谑褂弥型ǔ０巡▌?dòng)性與標(biāo)準(zhǔn)差等同起來。波動(dòng)性描述了收益偏離其平均值的程度，在一定程度上測(cè)量了金融資產(chǎn)市值的變化程度。但波動(dòng)性方法主要存在兩個(gè)缺點(diǎn)：第一、只描述了收益的偏離程度，卻沒有描述偏離的方向，而實(shí)際中金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營者最為關(guān)心的是負(fù)偏離；第二、波動(dòng)性并沒反映資產(chǎn)組合的損失到底是多大。波動(dòng)性方法波動(dòng)性估計(jì)實(shí)際回報(bào)與預(yù)期回報(bào)之間可能的偏離。人們?cè)?8VaR方法原理優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)VaR方法原理39原理在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下，當(dāng)給定一個(gè)置信水平如95%，則對(duì)應(yīng)α=1.65，于是就可以計(jì)算出相應(yīng)的最小回報(bào)R*和VaR。由公式（16-2），最小回報(bào)可以表示為：R*=-ασ+μVaR為：VaR=-P0（R*-μ）=P0ασ因此，VaR是分布的標(biāo)準(zhǔn)差與由置信水平確定的乘子的乘積。原理在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下，當(dāng)給定一個(gè)置信水平如95%，則對(duì)應(yīng)α=40有一種金融資產(chǎn)，其初始價(jià)值為100萬美元，持有一個(gè)投資期，持有期內(nèi)的預(yù)期投資回報(bào)率為10%，投資回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差為2%，投資回報(bào)的變動(dòng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，要求該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的VaR。則該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的VaR為VaR=P0ασ=-100*1.645*2%=-3.29（16-8）也就是說，該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的最大損失為3.29萬美元。有一種金融資產(chǎn)，其初始價(jià)值為100萬美元，持有一個(gè)投資期，持41優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

VaR方法有許多優(yōu)點(diǎn)：（1）VaR可以測(cè)量不同市場(chǎng)因子、不同金融工具構(gòu)成的復(fù)雜的金融資產(chǎn)組合和不同業(yè)務(wù)部門的總體市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)暴露；（2）由于VaR提供了一個(gè)統(tǒng)一的方法來測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)，因此為高層管理者比較不同業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險(xiǎn)暴露大小、基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績效評(píng)估、資本配置、風(fēng)險(xiǎn)限額設(shè)置等，提供了一個(gè)簡單可行的方法；（3）VaR概念簡單、理解容易。給出了一定置信水平下、特定時(shí)間內(nèi)，金融資產(chǎn)組合的最大損失，比較適宜與股東、外界溝通其風(fēng)險(xiǎn)狀況；（4）VaR充分考慮了不同金融資產(chǎn)價(jià)格變化之間的相關(guān)性，這可以體現(xiàn)出投資組合分散化對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)；（5）特別適合監(jiān)管部門的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

VaR方法有許多優(yōu)點(diǎn)：（1）VaR可以測(cè)量不同42VaR方法也有缺陷：（1）它是一種向后看的方法（backward-looking）——對(duì)未來損失的估計(jì)基于歷史數(shù)據(jù)，并假定變量之間過去的關(guān)系在未來保持不變，顯然，許多情況下，這并不符合實(shí)際；（2）VaR是在特定的假設(shè)條件下進(jìn)行的，如數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性等，有時(shí)這些假定與現(xiàn)實(shí)可能不符；（3）VaR的計(jì)算有時(shí)非常復(fù)雜；（4）VaR只是市場(chǎng)處于正常變動(dòng)下市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有效測(cè)量，它不能處理金融市場(chǎng)處于極端價(jià)格變動(dòng)的情形，如股市崩盤等。VaR方法也有缺陷：（1）它是一種向后看的方法（backwa43銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量假設(shè)將100萬美元投資于兩種資產(chǎn)，要計(jì)算該投資組合在95%水平上的VaR。表16-1給出的是該投資組合的有關(guān)數(shù)據(jù)。表16-1銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量假設(shè)將100萬美元投資于兩種資產(chǎn)，44此例中，我們利用以下的公式計(jì)算出投資組合方差為：0.252*0.302+0.262*0.72+2*0.25*0.30*0.26*0.70*0.70=0.05786（16-13）然后將結(jié)果開方，得到標(biāo)準(zhǔn)差24.05%?，F(xiàn)在我們通過正態(tài)分布表，查出在95%的置信度上有1.645個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。將1.645乘以24.05%再乘以投資組合價(jià)值，得出組合的VaR是395651美元。這就是說，我們有95％的把握確信，投資組合將來的最大損失不會(huì)超過395651美元。此例中，我們利用以下的公式計(jì)算出投資組合方差為：45銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理要使銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)降低，有一種有效的途徑，就是以相關(guān)性低的資產(chǎn)進(jìn)行組合從一種有價(jià)證券的風(fēng)險(xiǎn)入手，假定其風(fēng)險(xiǎn)為12%。計(jì)算表明，當(dāng)任何兩種資產(chǎn)的相關(guān)性ρ等于0時(shí)，10種資產(chǎn)的組合風(fēng)險(xiǎn)率為3.8%；當(dāng)資產(chǎn)種類增至100時(shí)，該風(fēng)險(xiǎn)降為1.2%。當(dāng)資產(chǎn)種類無限增加時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)趨于零。銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理要使銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)降低，有一種有效的途徑，就46銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理利率風(fēng)險(xiǎn)的分類

利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估利率風(fēng)險(xiǎn)的管理

銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理利率風(fēng)險(xiǎn)的分類47利率風(fēng)險(xiǎn)的分類重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)收益曲線風(fēng)險(xiǎn)基差風(fēng)險(xiǎn)選擇權(quán)風(fēng)險(xiǎn)利率風(fēng)險(xiǎn)的分類重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)48重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)：主要的和最經(jīng)常遇到的利率風(fēng)險(xiǎn)，來自于銀行的資產(chǎn)、負(fù)債和表外業(yè)務(wù)頭寸的到期日在時(shí)間上的不同（固定利率）和重新定價(jià)（浮動(dòng)利率）。由于這些重新定價(jià)的不匹配性，當(dāng)利率發(fā)生變化時(shí)，它們可以使銀行的收益和主要品種的市場(chǎng)價(jià)值暴露于不可預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)中。收益曲線風(fēng)險(xiǎn)：在收益曲線發(fā)生了對(duì)銀行的收益和內(nèi)在經(jīng)濟(jì)價(jià)值很不利的變化時(shí)產(chǎn)生的。例如一個(gè)由長期的十年期的政府債券與一個(gè)短期的一年期政府債券構(gòu)成一個(gè)資產(chǎn)投資組合，在收益曲線向上傾斜很陡峭時(shí)，前者的內(nèi)在價(jià)值就會(huì)大幅下降。重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)：主要的和最經(jīng)常遇到的利率風(fēng)險(xiǎn)，來自于銀行的資產(chǎn)49基差風(fēng)險(xiǎn)（BasisRisk）：這是現(xiàn)代金融的一個(gè)概念，是由于對(duì)各類資產(chǎn)負(fù)債利息率調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)上的不完全相關(guān)性造成的。當(dāng)利率發(fā)生變化時(shí)，這些差異就會(huì)導(dǎo)致具有相同到期日或重新定價(jià)頻率的資產(chǎn)、負(fù)債和表外工具之間的現(xiàn)金流量和收益差額發(fā)生不可預(yù)測(cè)的變化。例如，用一個(gè)一年期的存款作為資金來源，其利息率每月按LIBOR浮動(dòng)，將此存款用于一筆一年期的貸款，其利息是每月按國債的發(fā)行利率浮動(dòng)，這兩個(gè)指標(biāo)之間的差額會(huì)使銀行資金配置暴露于風(fēng)險(xiǎn)之中。選擇權(quán)風(fēng)險(xiǎn)（OptionRisk）。這是一種廣義理解的，發(fā)生于銀行的資產(chǎn)、負(fù)債和表外組合的選擇權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。銀行在交易和非交易賬戶中都有選擇權(quán)存在。例如，這些交易包括了許多帶有買權(quán)或賣權(quán)的抵押債券或國債，借款人有提前償還借款余額的權(quán)利，各種類型的存款賬戶。存款人在沒有到期時(shí)，有提取存款的選擇權(quán)而不付任何罰款。如不科學(xué)管理，客戶總是在對(duì)自己有利而對(duì)賣方不利的時(shí)候行使選擇權(quán)?；铒L(fēng)險(xiǎn)（BasisRisk）：這是現(xiàn)代金融的一個(gè)概念，是50利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

資產(chǎn)負(fù)債缺口分析法持續(xù)期分析法VaR方法以蒙特·卡羅分析法為代表的模擬分析法利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估資產(chǎn)負(fù)債缺口分析法51資產(chǎn)負(fù)債缺口分析法在缺口分析中，利率風(fēng)險(xiǎn)暴露可表示為：GAP=RSA-RSL

（16-15）公式中，GAP為缺口；RSA為利率敏感資產(chǎn)；RSL為利率敏感負(fù)債當(dāng)利率變動(dòng)時(shí)，銀行NII變動(dòng)與缺口之間的關(guān)系可以用下式表示：（16-17）

公式（16-23）表明，利率水平上升（Δr＞0）時(shí)，若利率敏感性缺口為正缺口（GAP＞0），則銀行凈利息收入將比預(yù)期增加，反之為負(fù)缺口（GAP＜0＝時(shí)，銀行NII會(huì)比預(yù)期減少。當(dāng)利率下降時(shí)（Δr＜O＝，負(fù)缺口有意外收入，而正缺口有意外損失。而在缺口值為零（GAP=0）時(shí)，無論利率如何變動(dòng)，凈利息收不變，也就是利率風(fēng)險(xiǎn)暴露為零時(shí)，不存在利率風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)負(fù)債缺口分析法在缺口分析中，利率風(fēng)險(xiǎn)暴露可表示為：52作為一種衡量銀行利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的一種方法，缺口分析有計(jì)算、觀察方便的優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在以下一些缺陷：缺口分析無疑是一種“經(jīng)理觀點(diǎn)”指導(dǎo)下的方法，將銀行利率風(fēng)險(xiǎn)簡單視為凈利息收入與預(yù)期值的差額；即使作為一種衡量NII變動(dòng)的方法，缺口分析也取決于分析期間的長短，在同一時(shí)刻，三個(gè)月、六個(gè)月與一年期的缺口符號(hào)與數(shù)量有很大差異，不同的缺口值會(huì)讓風(fēng)險(xiǎn)管理員無所適從；缺口分析不能把握利息收支的動(dòng)態(tài)流動(dòng)；雖然可以反映利率變化對(duì)利差收益影響的變化方向，但不能準(zhǔn)確把握其對(duì)利差收益影響的程度（彈性）。作為一種衡量銀行利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的一種方法，缺口分析有計(jì)算、觀察53持續(xù)期分析法持續(xù)期分析法54利率風(fēng)險(xiǎn)的管理

持續(xù)期模型利率風(fēng)險(xiǎn)管理利率免疫化風(fēng)險(xiǎn)受控的套利管理利率風(fēng)險(xiǎn)的管理持續(xù)期模型利率風(fēng)險(xiǎn)管理55銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理56銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理操作風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生

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銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的管理

銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理操作風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生57操作風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生巴塞爾銀行委員會(huì)的定義：“操作風(fēng)險(xiǎn)就是指由于內(nèi)部程序、人員、系統(tǒng)不充足或者運(yùn)行失當(dāng)、以及因?yàn)橥獠渴录臎_擊等導(dǎo)致直接或者間接損失的可能性的風(fēng)險(xiǎn)”。巴塞爾委員會(huì)同時(shí)指出，這一界定包含了法律風(fēng)險(xiǎn)，但是并不包含策略性風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)可以劃分為操作性杠桿風(fēng)險(xiǎn)和操作性失誤風(fēng)險(xiǎn)操作風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生巴塞爾銀行委員會(huì)的定義：“操作風(fēng)險(xiǎn)就是指由于內(nèi)58操作性杠桿風(fēng)險(xiǎn)主要是指外部因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)，如因?yàn)橥獠繘_擊導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)收益的減少，這些外部沖擊包括稅制和政治方面的變動(dòng)、監(jiān)管和法律環(huán)境的調(diào)整、競(jìng)爭者的行為和特性的變化等，通常衡量這個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)的方法是運(yùn)用情景分析。操作性失誤風(fēng)險(xiǎn)主要是指因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的內(nèi)部因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)，這些內(nèi)部因素主要包括處理流程、信息系統(tǒng)、人事等方面的失誤?？傮w來看，操作性失誤風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)中所占據(jù)的比重近年來明顯上升。操作性杠桿風(fēng)險(xiǎn)主要是指外部因素引起的操作風(fēng)險(xiǎn)，如因?yàn)橥獠繘_擊59如果對(duì)操作失誤風(fēng)險(xiǎn)作進(jìn)一步細(xì)分，我們還可以劃分為：（1）執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)，即執(zhí)行人員不能正確理解管理人員的意圖或者有意錯(cuò)誤操作等；（2）信息風(fēng)險(xiǎn)，即信息在機(jī)構(gòu)內(nèi)部、或者機(jī)構(gòu)內(nèi)外之間的產(chǎn)生、接收、處理、儲(chǔ)存、轉(zhuǎn)移等環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障；（3）關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)，即因?yàn)楫a(chǎn)品和服務(wù)、管理等方面的問題影響到客戶與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系；（4）法律風(fēng)險(xiǎn)，即金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營管理活動(dòng)不符合所在地的法律和監(jiān)管要求所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)；（5）人員風(fēng)險(xiǎn)，即缺乏足夠合格的員工、缺乏對(duì)員工表現(xiàn)的恰當(dāng)評(píng)估和考核等導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)；（6）系統(tǒng)事件風(fēng)險(xiǎn)，即電腦系統(tǒng)等出現(xiàn)故障所可能導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議的要求和不同金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際狀況，還可以提出更為詳細(xì)的操作風(fēng)險(xiǎn)的細(xì)分。如果對(duì)操作失誤風(fēng)險(xiǎn)作進(jìn)一步細(xì)分，我們還可以劃分為：（1）執(zhí)行60操作風(fēng)險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)：（1）與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)不同的是，操作風(fēng)險(xiǎn)中的風(fēng)險(xiǎn)因素是內(nèi)在于銀行的業(yè)務(wù)操作層面的，而且單個(gè)的操作風(fēng)險(xiǎn)因素與操作性損失之間并不存在清晰的、可以定量界定的數(shù)量關(guān)系。因此，對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)的管理，具體的業(yè)務(wù)部門應(yīng)當(dāng)承擔(dān)第一位的作用；（2）在業(yè)務(wù)規(guī)模大、交易量大、結(jié)構(gòu)變化迅速的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，受到操作風(fēng)險(xiǎn)沖擊的可能性最大；（3）由于通?？梢员O(jiān)測(cè)和識(shí)別的操作風(fēng)險(xiǎn)因素同由此可能導(dǎo)致的損失規(guī)模、頻率之間不存在直接的關(guān)系，因而銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理部門難以確定哪些因素對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)管理來說是最為重要的；（4）從覆蓋范圍看，操作風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際上覆蓋了幾乎銀行經(jīng)營管理的所有方面的不同風(fēng)險(xiǎn)，從一個(gè)極端看，操作風(fēng)險(xiǎn)既包括那些發(fā)生頻率高，但是可能造成的損失相對(duì)較低的日常業(yè)務(wù)流程處理上的小錯(cuò)誤，在另外一個(gè)極端，操作風(fēng)險(xiǎn)也包括那些發(fā)生頻率低、但是可能導(dǎo)致的損失相對(duì)高的自然災(zāi)害、大規(guī)模舞弊等。因此，試圖用一種方法來覆蓋操作風(fēng)險(xiǎn)的所有領(lǐng)域幾乎是不可能的。操作風(fēng)險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)：（1）與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)不同的是，操61網(wǎng)上銀行風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)上銀行IT技術(shù)的常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)上銀行和商業(yè)銀行其它涉及賬務(wù)處理的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)一樣，面臨系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)、應(yīng)用系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、軟硬件選型和配置、開發(fā)平臺(tái)和運(yùn)行平臺(tái)的選擇、系統(tǒng)集成商及其它合作公司的技術(shù)實(shí)力和服務(wù)質(zhì)量等等常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，這是銀行應(yīng)用系統(tǒng)普遍關(guān)注的基本問題。網(wǎng)上銀行風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)上銀行IT技術(shù)的常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)上銀行和商業(yè)銀行其62加密技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。加密技術(shù)、加密體制、加密算法，密鑰長度等網(wǎng)上交易和數(shù)據(jù)傳輸安全策略的確定，是網(wǎng)上銀行安全問題的核心。商業(yè)銀行網(wǎng)上銀行交易正在應(yīng)用的加密體制的研究還處在初級(jí)階段，大多數(shù)銀行技術(shù)人員還停留在調(diào)用加密函數(shù)完成應(yīng)用程序設(shè)計(jì)階段，對(duì)密函數(shù)處理機(jī)制及重要算法或參數(shù)不了解，不具備源代碼，不能預(yù)測(cè)可能的問題，出了問題也不能及時(shí)妥當(dāng)?shù)慕鉀Q。有的商業(yè)銀行為了盡快占領(lǐng)網(wǎng)上銀行交易市場(chǎng)，將在封閉式金融內(nèi)部網(wǎng)內(nèi)使用的加密手段應(yīng)用到開放式網(wǎng)絡(luò)交易，其加密傳輸體制和加密強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足互聯(lián)網(wǎng)交易的安全要求。雖然這種做法提高了系統(tǒng)響應(yīng)效率，卻大大降低了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度。加密技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。加密技術(shù)、加密體制、加密算法，密鑰長度等網(wǎng)上交63客戶端業(yè)務(wù)操作問題。網(wǎng)上銀行交易的發(fā)起方為客戶而非銀行自身，這是引發(fā)客戶操作風(fēng)險(xiǎn)的主要原因。在網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)中，銀行參與交易處理的人為控制因素逐漸降低，在實(shí)行網(wǎng)上銀行交易與清算系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)接的商業(yè)銀行，其客戶資金也許在工作人員絲毫沒有察覺的瞬間轉(zhuǎn)出或轉(zhuǎn)入銀行，它在極大方便客戶的同時(shí)，也加大了客戶操作風(fēng)險(xiǎn)?？蛻舨僮黠L(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)在非客戶真實(shí)意愿的重復(fù)操作、客戶端非授權(quán)或非法授權(quán)的資金轉(zhuǎn)移、客戶端無合法憑證的交易指令，客戶端財(cái)務(wù)管理軟件的缺陷造成銀行被動(dòng)劃款等幾個(gè)方面。實(shí)際上，在商業(yè)銀行與網(wǎng)上銀行簽訂的網(wǎng)上銀行協(xié)議或合同中一般都已明確了簽約客戶對(duì)以客戶私人密鑰下達(dá)的交易指令負(fù)責(zé)的免責(zé)條款，但在實(shí)際業(yè)務(wù)中，商業(yè)銀行將不可避免地陷入糾紛?？蛻舳擞行{證問題。以商業(yè)銀行傳統(tǒng)轉(zhuǎn)帳支票業(yè)務(wù)為例，企業(yè)憑轉(zhuǎn)帳支票存根聯(lián)和蓋有銀行業(yè)務(wù)公章的對(duì)帳單來確認(rèn)貨記支付的完成，并將支票存根聯(lián)和銀行對(duì)帳單作為附件制作企業(yè)記帳憑證。而在現(xiàn)代網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)中，客戶無法得到類似于支票存根的有效憑證，銀行對(duì)帳單也往往遲于實(shí)際資金劃轉(zhuǎn)后數(shù)小時(shí)或數(shù)天后到達(dá)，這是網(wǎng)上銀行給客戶會(huì)計(jì)處理造成的不便，也給客戶端掩蓋非授權(quán)資金轉(zhuǎn)移提供了作案時(shí)間?？蛻舳藰I(yè)務(wù)操作問題。網(wǎng)上銀行交易的發(fā)起方為客戶而非銀行自身，64銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

巴塞爾新資本協(xié)議衡量操作風(fēng)險(xiǎn)的方法1.基本指標(biāo)方法。對(duì)于業(yè)務(wù)活動(dòng)范圍有限的小型銀行，巴塞爾新資本協(xié)議中規(guī)定覆蓋操作風(fēng)險(xiǎn)的資本為總收入的一個(gè)比率（目前這個(gè)比率暫時(shí)確定為30％）。2.標(biāo)準(zhǔn)法。這種方法將金融機(jī)構(gòu)劃分為不同的業(yè)務(wù)線，對(duì)于每種業(yè)務(wù)線，其所需的資本相應(yīng)有一個(gè)系數(shù)乘以敞口，系數(shù)由監(jiān)管當(dāng)局根據(jù)樣本銀行的基本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算和確定。3.內(nèi)部衡量方法。這種方法要對(duì)每種業(yè)務(wù)線和每種類型的損失分別從銀行內(nèi)部采集數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，每種業(yè)務(wù)線的預(yù)期損失由敞口系數(shù)、損失概率和給定事件的損失等共同確定，所需配置的資本則是一定系數(shù)與預(yù)期損失的乘積。目前，很少有銀行能夠采用內(nèi)部衡量方法，因?yàn)楫?dāng)前很少有銀行能夠積累足夠充分的內(nèi)部損失數(shù)據(jù)來建立相關(guān)的模型，當(dāng)然其中部分?jǐn)?shù)據(jù)也可以向外部采集。銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估巴塞爾新資本協(xié)議衡量操作風(fēng)險(xiǎn)的方法65從目前金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的實(shí)踐看，當(dāng)前正在被采用的衡量操作風(fēng)險(xiǎn)的主要方法主要包括：

1．監(jiān)測(cè)主要指標(biāo)。這主要是運(yùn)用不同業(yè)務(wù)線最能代表其操作風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)（如成本、收益、資產(chǎn)、交易量等）進(jìn)行衡量。其主要優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，但是這種方法不能注意到不同業(yè)務(wù)線、不同領(lǐng)域的操作風(fēng)險(xiǎn)的差異。金融機(jī)構(gòu)在著手監(jiān)測(cè)操作風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，值得關(guān)注的指標(biāo)主要包括：（1）交易失誤的記錄，包括失誤的匯總分析、趨勢(shì)分析、前臺(tái)、中臺(tái)和后臺(tái)之間的合作狀況等；（2）保管業(yè)務(wù)和倉庫等的報(bào)告；（3）不同系統(tǒng)之間的整合狀況；（4）清算系統(tǒng)、外匯交易系統(tǒng)、交易代理業(yè)務(wù)的狀況等。

2．參考外部指標(biāo)。運(yùn)用外部機(jī)構(gòu)在不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域管理操作風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所采用的范圍、方法及其測(cè)算的結(jié)果，作為自身的參照。

3．統(tǒng)計(jì)分析。通過采集內(nèi)部的歷史損失數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型，測(cè)算在不同的業(yè)務(wù)部門和整個(gè)金融機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)所需要配置的資本水平。從目前金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的實(shí)踐看，當(dāng)前正在被采用的衡量操664．計(jì)分卡方法。這種方法包括多項(xiàng)前瞻性的關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。通常金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用這種方法來分配其他方法測(cè)算出來的所需的資本金。采用這種方法能夠?qū)η熬€的業(yè)務(wù)人員形成積極的激勵(lì)機(jī)制，促使其積極監(jiān)控操作風(fēng)險(xiǎn)。5．體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)及其影響的因果關(guān)系的復(fù)雜模型。這主要是指金融機(jī)構(gòu)在對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)及其可能導(dǎo)致的損失的因果判斷的基礎(chǔ)上，通過采集歷史數(shù)據(jù)建立銀行自身的關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)的模型。4．計(jì)分卡方法。這種方法包括多項(xiàng)前瞻性的關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。67銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的管理

全面風(fēng)險(xiǎn)管理原則集中管理原則自上而下的垂直管理原則獨(dú)立性原則程序性原則銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的管理全面風(fēng)險(xiǎn)管理原則68首席操作風(fēng)險(xiǎn)官操作風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)架業(yè)務(wù)部門操作風(fēng)險(xiǎn)官區(qū)域操作風(fēng)險(xiǎn)官操作風(fēng)險(xiǎn)官-美國操作風(fēng)險(xiǎn)官-亞太操作風(fēng)險(xiǎn)官-歐洲Bfit05監(jiān)管操作風(fēng)險(xiǎn)管理政策操作風(fēng)險(xiǎn)管理方法操作風(fēng)險(xiǎn)管理工具培訓(xùn)報(bào)告操作風(fēng)險(xiǎn)官-公司實(shí)體及CI操作風(fēng)險(xiǎn)官-國內(nèi)資產(chǎn)管理部操作風(fēng)險(xiǎn)官-全球公司客戶部操作風(fēng)險(xiǎn)官-全球業(yè)務(wù)發(fā)展部操作風(fēng)險(xiǎn)官-全球市場(chǎng)部操作風(fēng)險(xiǎn)官-私人財(cái)富管理部操作風(fēng)險(xiǎn)官-P&BC公司中心客戶關(guān)系管理及DBS集團(tuán)首席風(fēng)險(xiǎn)官集團(tuán)操作風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)o集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)o隸屬集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)的子委員會(huì)附件一.德意志銀行風(fēng)險(xiǎn)管理組織架構(gòu)–以操作風(fēng)險(xiǎn)管理示例集團(tuán)董事會(huì)和集團(tuán)執(zhí)行委員會(huì)成員首席信貸風(fēng)險(xiǎn)官首席市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)官集團(tuán)信用風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)o集團(tuán)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)o首席操作風(fēng)險(xiǎn)官操作風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)架業(yè)務(wù)部門操作風(fēng)險(xiǎn)官區(qū)域操作風(fēng)險(xiǎn)官69KMV公司的預(yù)期違約率（EDF）模型J．P摩根的信用度量術(shù)模型（creditmetrics）瑞士信貸銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型（creditrisk+)麥肯錫公司的信貸組合觀點(diǎn)模型（creditportfolioView）沃特曼死亡率模型（Altman’sMortalityRatemodel）目前較流行的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型目前較流行的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型70信用風(fēng)險(xiǎn)的界定:

信用風(fēng)險(xiǎn)是交易對(duì)手或債務(wù)人不能正常履行合約或信用品質(zhì)發(fā)生變化而導(dǎo)致交易另一方或債權(quán)人遭受損失的潛在可能性。

信用風(fēng)險(xiǎn)由兩部分組成：信用風(fēng)險(xiǎn)的界定:71信用風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成要素：違約概率(probabilityofdefualt，PD)

交易對(duì)手的違約行為服從某種概率分布

信用暴露(creditexposure,CE)或違約暴露（exposureatdefualt，EAD）交易對(duì)手違約時(shí)，對(duì)其求償權(quán)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值違約損失（lossgivendefualt，LGD）違約造成的損失部分

信用風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成要素：72一、KMV（EDF）模型基本原理：模型將債權(quán)看作債權(quán)人向借款公司股東出售的對(duì)公司價(jià)值的看跌期權(quán)（賣權(quán)）債務(wù)到期時(shí)，若企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值超出其負(fù)債價(jià)值，企業(yè)愿意還債，將剩余部分留作利潤；如果企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值小于負(fù)債水平，出售全部資產(chǎn)也不能完全償債，企業(yè)會(huì)選擇違約，將公司資產(chǎn)轉(zhuǎn)交給債權(quán)人。債權(quán)損益企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值OB（債務(wù)價(jià)值）一、KMV（EDF）模型基本原理：模型將債權(quán)看作債權(quán)人向借款73估計(jì)企業(yè)違約概率的步驟：第一步，估計(jì)公司市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性由于無法直接觀察公司資產(chǎn)價(jià)值及波動(dòng)性，KMV借用期權(quán)定價(jià)原理推算。

股權(quán)可看作股東對(duì)公司資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)，根據(jù)期權(quán)定價(jià)理論，可推導(dǎo)出公司股權(quán)價(jià)值的公式：

（1）E是股權(quán)價(jià)值，A是資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值，σA是資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性，D是負(fù)債價(jià)值，r是無風(fēng)險(xiǎn)借貸利率，τ是時(shí)間范圍。函數(shù)的具體形式:N——正態(tài)分析累計(jì)概率函數(shù)估計(jì)企業(yè)違約概率的步驟：N——正態(tài)分析累計(jì)概率函數(shù)74企業(yè)股權(quán)價(jià)值波動(dòng)性σE與企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性間存在理論上的關(guān)系：（2）函數(shù)的具體形式:在公式（1）和（2）中，已知變量有：E，可在股票市場(chǎng)上觀察到；σE，利用歷史數(shù)據(jù)估算；D，違約實(shí)施點(diǎn)或觸發(fā)點(diǎn)；τ，一般設(shè)為1年；r，可觀察到。在公式（1）和（2）中余下兩個(gè)未知數(shù)：資產(chǎn)價(jià)值A(chǔ)及其波動(dòng)性σA。將（1）（2）兩個(gè)等式聯(lián)立，可求出兩個(gè)未知數(shù)。

企業(yè)股權(quán)價(jià)值波動(dòng)性σE與企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性間存在理論上的關(guān)系75第二步，計(jì)算違約距離。資產(chǎn)或負(fù)債價(jià)值時(shí)間t=0t=1違約區(qū)域資產(chǎn)價(jià)值分布曲線負(fù)債線AD

違約概率相當(dāng)于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值分布曲線位于負(fù)債線以下的區(qū)域，它表示企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值在一年內(nèi)降到D以下的概率，即企業(yè)一年內(nèi)違約（破產(chǎn)）的概率。

假定公司未來資產(chǎn)價(jià)值圍繞其現(xiàn)值呈正態(tài)分布，均值為A，標(biāo)準(zhǔn)差為σA，則可利用下面的公式計(jì)算公司在一年內(nèi)或t=0時(shí)（現(xiàn)在）距離違約的違約距離ＤＤ(Distance-to-Default)：第二步，計(jì)算違約距離。資產(chǎn)或負(fù)債價(jià)值時(shí)間t=0t=1違約區(qū)域76第三步，估算違約概率。若假定資產(chǎn)價(jià)值是正態(tài)分布，就可根據(jù)違約距離直接求得違約概率。若違約距離為2σA，由于公司未來資產(chǎn)價(jià)值在其均值周圍±1．96σA內(nèi)變化的概率是95%，可推算出公司預(yù)期違約概率是2．5%。

基于資產(chǎn)價(jià)值正態(tài)分布假定計(jì)算出的是EDF的理論值，由于該假定不一定與現(xiàn)實(shí)相符，為此KMV還利用歷史數(shù)據(jù)求EDF的經(jīng)驗(yàn)值。假設(shè)公司的違約距離為2σA，經(jīng)驗(yàn)EDF的計(jì)算公式為：第三步，估算違約概率。77模型的特點(diǎn)其一，創(chuàng)新思想：從借款企業(yè)股權(quán)持有者的角度考慮借款償還的動(dòng)力問題，并利用公開的股市信息為債務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)度量服務(wù)。

其二，違約模型（DM），考察違約概率，不考慮信用等級(jí)變化。模型的特點(diǎn)其一，創(chuàng)新思想：從借款企業(yè)股權(quán)持有者的角度考慮借款78模型的優(yōu)點(diǎn)與局限

優(yōu)點(diǎn)：動(dòng)態(tài)模型局限：技術(shù)上

利用期權(quán)定價(jià)方法求解公司資產(chǎn)價(jià)值和波動(dòng)性，缺乏有效方法檢驗(yàn)精確性假定公司債務(wù)結(jié)構(gòu)靜態(tài)不變基于資產(chǎn)價(jià)值正態(tài)分布假設(shè)實(shí)際應(yīng)用：實(shí)用中僅著重于違約預(yù)測(cè)；能否適用于發(fā)展中國家的新興股票市場(chǎng)非上市公司的EDF值模型的優(yōu)點(diǎn)與局限優(yōu)點(diǎn)：動(dòng)態(tài)模型79二、Creditmetrics（信用度量術(shù)）模型基本原理：計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的VAR值（即在給定的置信區(qū)間上、給定時(shí)段內(nèi)，信貸資產(chǎn)可能發(fā)生的最大價(jià)值損失。）計(jì)算單項(xiàng)貸款的VAR值的步驟：1、預(yù)測(cè)借款人信用等級(jí)的變動(dòng)，得出信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣

假定借款人一年后有8種可能的信用狀態(tài)，即從AAA級(jí)到D級(jí)（違約），則一年后借款人由初始信用等級(jí)轉(zhuǎn)移到各種可能等級(jí)的概率稱為信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率，∑轉(zhuǎn)移概率＝1。

二、Creditmetrics（信用度量術(shù)）模型80銀行風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)課程課件813、得出貸款價(jià)值的實(shí)際分布

將各等級(jí)下的年末貸款價(jià)值與轉(zhuǎn)移概率結(jié)合，即得到貸款價(jià)值在年末非正態(tài)的實(shí)際分布。4、計(jì)算貸款的VAR值

首先，求貸款未來價(jià)值的均值和方差：E貸款未來價(jià)值=

3、得出貸款價(jià)值的實(shí)際分布82然后，求VAR值，它等于一定的置信度上，年末可能的貸款價(jià)值與貸款預(yù)期價(jià)值間的差距，即貸款的價(jià)值損失。假設(shè)貸款價(jià)值服從正態(tài)分布，則置信度為95％的VAR值為1．65×σ；置信度為99％的VAR值為2．33×σ。若基于貸款價(jià)值的實(shí)際分布，可利用轉(zhuǎn)移概率矩陣和對(duì)應(yīng)的貸款價(jià)值表近似計(jì)算不同置信度下的VAR值。貸款VAR值=貸款均值－給定置信度水平上年末可能的貸款價(jià)值

然后，求VAR值，它等于一定的置信度上，年末可能的貸款價(jià)值與83貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算：

假設(shè)組合由兩筆貸款形成，估算組合VAR值的具體步驟如下：

第一步，求出兩筆貸款的聯(lián)合信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣首先，將借款公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性與借款人信用等級(jí)變化相聯(lián)系。假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化幅度達(dá)到一定程度時(shí)其信用等級(jí)就會(huì)改變，由此得到等級(jí)轉(zhuǎn)移與企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值變化間的映射關(guān)系。

假設(shè)兩筆貸款,一借款人信用等級(jí)為BB,一借款人為A

BB級(jí)借款人資產(chǎn)波動(dòng)與其信用等級(jí)轉(zhuǎn)移之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系違約1.06-2.30CCC1.00-2.04B8.84-1.23BB80.53BBB7.731.37A0.672.39AA0.142.93AAA0.033.43信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率(%)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)(σ)貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算：違約CCCBBBBBBAAAAAA信84A級(jí)借款人資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)與其信用等級(jí)轉(zhuǎn)移之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系其后，計(jì)算兩企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的相關(guān)系數(shù)(利用多因素股票收益模型)然后，將相關(guān)系數(shù)代入兩企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的聯(lián)合正態(tài)分布密度函數(shù)中，計(jì)算兩借款人資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)范圍分別在一定區(qū)域內(nèi)的聯(lián)合概率，該概率即等于同資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的兩借款人未來信用等級(jí)狀態(tài)的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率。兩借款人在下一年保持初始等級(jí)的聯(lián)合概率:Pr(-1.23＜BB＜1.37,-1.51＜A＜1.98)==0.7365

Pr:聯(lián)合等級(jí)轉(zhuǎn)移概率Y借款人(企業(yè))的資產(chǎn)收益ρ兩借款人資產(chǎn)收益相關(guān)性信用等級(jí)違約CCCBBBBBBAAAAAA轉(zhuǎn)移概率0.060.010.260.745.5291.052.270.09資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)-3.24-3.19-2.27-2.30-1.511.983.12A級(jí)借款人資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)與其信用等級(jí)轉(zhuǎn)移之間的對(duì)應(yīng)關(guān)85兩貸款組合得到一個(gè)8×8的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率矩陣

第二步，求出在不同信用狀態(tài)下貸款組合的市場(chǎng)價(jià)值。

求出單筆貸款在未來每種信用狀態(tài)下的價(jià)值，再將組合中每筆貸款價(jià)值加總即得到組合的價(jià)值。最終得出一個(gè)8×8貸款組合價(jià)值矩陣

兩貸款組合得到一個(gè)8×8的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率矩陣86Pi是第i種可能的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率，Vi是第i種可能的組合價(jià)值

第四步，求出貸款組合基于實(shí)際分布或正態(tài)分布的VAR值。已知貸款組合在不同信用狀態(tài)下的價(jià)值及相應(yīng)的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率，可得到組合價(jià)值的實(shí)際分布，利用聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率矩陣和貸款組合價(jià)值矩陣可以估出組合在實(shí)際分布下的VAR值。組合VAR值=組合均值－給定置信度水平上第1年末可能的組合價(jià)值若假定組合價(jià)值服從正態(tài)分布，則99%置信度上的VAR值為2．33×組合價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)差

第三步，求出貸款組合價(jià)值的均值與方差Pi是第i種可能的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率，Vi是第i種可能的組合價(jià)值87模型的實(shí)際應(yīng)用利用求出的VAR值，可以計(jì)算出抵御組合風(fēng)險(xiǎn)所需的經(jīng)濟(jì)資本。從組合的角度衡量銀行向某借款人發(fā)放貸款的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)

模型的特點(diǎn)

其一，盯住市場(chǎng)模型（MTM），即盯住信用等級(jí)變化對(duì)貸款理論市值的影響其二，將組合管理理念引入信用風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域

模型的實(shí)際應(yīng)用88模型的優(yōu)點(diǎn)其一，多狀態(tài)模型，能更精確地計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)的變化和損失值。其二，率先提出資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)的度量框架

模型的局限技術(shù)上：假定貸款未來的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率與其過去的等級(jí)轉(zhuǎn)移概率沒有相關(guān)性。假定轉(zhuǎn)移概率在不同時(shí)期之間是穩(wěn)定的，未考慮經(jīng)濟(jì)周期的影響。假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布假定企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的相關(guān)度等于企業(yè)股票收益的相關(guān)度，有待驗(yàn)證。假定無風(fēng)險(xiǎn)利率是固定不變的，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于資產(chǎn)價(jià)值沒有影響。實(shí)際應(yīng)用中：利用歷史數(shù)據(jù)度量信用風(fēng)險(xiǎn)，屬于“向后看”的方法。以債券等級(jí)轉(zhuǎn)移概率近似替代貸款轉(zhuǎn)移概率模型的優(yōu)點(diǎn)89三、宏觀模擬方法：麥肯錫模型基本思路：研究信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素間的關(guān)系。利用調(diào)整后的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣（附有宏觀因素條件的轉(zhuǎn)移矩陣）求出對(duì)經(jīng)濟(jì)周期敏感的VAR值。具體步驟：宏觀因素與轉(zhuǎn)移概率間的關(guān)系可用函數(shù)式描述：Pt＝f（yt）這里將Pt設(shè)定為時(shí)間t上未來一年內(nèi)借款人從C級(jí)移往D級(jí)的概率（PCD），yt表示時(shí)間t上的一整套宏觀因素所構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。yt由系統(tǒng)宏觀因素和非系統(tǒng)宏觀因素驅(qū)動(dòng)，前者包括GDP增長率、失業(yè)率等，后者指經(jīng)濟(jì)體系受到的隨機(jī)沖擊或創(chuàng)新。系統(tǒng)宏觀因素受其歷史值影響，也對(duì)當(dāng)期受到的沖擊敏感。三、宏觀模擬方法：麥肯錫模型90由于歷史值已知，沖擊因素可以用蒙特卡羅方法模擬得到，最終，可求出Pt的模擬值?？赡M出未來多期（t，t+1，……，t+n）的PCD的情景值。按上述思路，對(duì)轉(zhuǎn)移矩陣中其它元素進(jìn)行調(diào)整，估算出以宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)為條件的未來各期t，t+1，……，t+n的轉(zhuǎn)移概率模擬值，進(jìn)而得到未來各期的有條件的模擬轉(zhuǎn)移矩陣，取代以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的無條件的轉(zhuǎn)移矩陣，并計(jì)算出對(duì)經(jīng)濟(jì)周期敏感的未來各期的VAR值。該模型也可以計(jì)算周期影響下的違約損失率。

由于歷史值已知，沖擊因素可以用蒙特卡羅方法模擬得到，最終，可91模型的特點(diǎn)考慮總體經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)轉(zhuǎn)移概率的影響模型的優(yōu)點(diǎn)將宏觀因素納入模型中，修正信用度量術(shù)的偏差。模型的局限技術(shù)上，模型對(duì)轉(zhuǎn)移矩陣的調(diào)整過程是否優(yōu)越還有待驗(yàn)證應(yīng)用上，模型需要有國家甚至各行業(yè)的違約數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)

銀行風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)課程課件92四、CSFP信用風(fēng)險(xiǎn)附加法基本思路：第一步，將貸款組合按每筆貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露劃分為各個(gè)頻段第二步，求出各頻段的違約概率分布

首先，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定某頻段的平均違約率。其次，將平均違約率代入泊松分布函數(shù)中，可求得頻段中違約次數(shù)的概率然后，將違約次數(shù)和相應(yīng)的概率結(jié)合，可得到該頻段違約次數(shù)的概率分布曲線第三步，計(jì)算各頻段的損失分布。將違約損失值與對(duì)應(yīng)的違約概率結(jié)合，可得到該頻段的損失分布曲線。第四步，將各頻段的損失分布加總得到組合損失分布。進(jìn)而，計(jì)算出未預(yù)期到的損失值，即可確定組合的經(jīng)濟(jì)資本要求

四、CSFP信用風(fēng)險(xiǎn)附加法93模型的特點(diǎn)違約模型信用度量術(shù)將違約率視為離散變量，信用風(fēng)險(xiǎn)附加法將違約率視為連續(xù)變量將財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)精算方法引入信用風(fēng)險(xiǎn)度量中。模型的優(yōu)點(diǎn)只考慮違約事件，要估計(jì)的變量少，數(shù)據(jù)要求較簡單模型的缺點(diǎn)忽略信用等級(jí)變化。關(guān)于違約次數(shù)服從泊松分布的假定可能與實(shí)際不完全吻合。未考慮市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（與KMV、信用度量術(shù)相同）

模型的特點(diǎn)94五、死亡率模型（Mortalityrate）

基本思想：借鑒保險(xiǎn)精算確定壽險(xiǎn)保費(fèi)的思想，對(duì)各信用等級(jí)債券和貸款死亡率及損失率作專門研究。利用歷史違約數(shù)據(jù)，估計(jì)債券（貸款）壽命周期內(nèi)每一年的邊際死亡率MMR及累積死亡率CMR；將死亡率與LGD（違約損失率）結(jié)合，得到預(yù)期損失的估計(jì)值；計(jì)算未預(yù)期到的損失的估計(jì)值

五、死亡率模型（Mortalityrate）基本思想：95演講完畢，謝謝觀看！演講完畢，謝謝觀看！96第五講銀行風(fēng)險(xiǎn)管理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理第五講銀行風(fēng)險(xiǎn)管理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述97商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義98商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義風(fēng)險(xiǎn)，主要指未來結(jié)果的負(fù)向不確定性。風(fēng)險(xiǎn)不同于損失。風(fēng)險(xiǎn)與收益具有對(duì)稱性。風(fēng)險(xiǎn)一種機(jī)制，不是單純的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)涉及面廣，損失巨大。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的涵義風(fēng)險(xiǎn)，主要指未來結(jié)果的負(fù)向不確定性。99風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)機(jī)制及其模型誘惑效應(yīng)：風(fēng)險(xiǎn)利益作為一種外部刺激使人們萌發(fā)了某種動(dòng)機(jī),進(jìn)而作出某種選擇并導(dǎo)致行為的發(fā)生約束效應(yīng)：當(dāng)人們受到風(fēng)險(xiǎn)事件可能的損失或危險(xiǎn)信號(hào)的剌激后,所作出的為了回避或抵抗損失和危險(xiǎn)的選擇以及進(jìn)而采取的回避行為。一般地說,風(fēng)險(xiǎn)因素所產(chǎn)生的威攝、抑制和阻礙作用就是風(fēng)險(xiǎn)的約束效應(yīng)。風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)機(jī)制及其模型誘惑效應(yīng)：風(fēng)險(xiǎn)利益作為一種外部刺激使100風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,用DRA表示),主要決定于下列誘惑因素：1、風(fēng)險(xiǎn)事件帶來的潛在發(fā)展機(jī)會(huì)和/或贏利機(jī)會(huì)(A1)；2、風(fēng)險(xiǎn)成本小于風(fēng)險(xiǎn)利益的機(jī)會(huì)與大小(A2)；3、風(fēng)險(xiǎn)被發(fā)現(xiàn)和識(shí)別的難度與程度(A3)；4、風(fēng)險(xiǎn)事件激發(fā)決策者的潛能、創(chuàng)造性和成功欲望的強(qiáng)度(A4)。上述四種因素中,其中A1,A2主要與風(fēng)險(xiǎn)事件本身有關(guān),而A3,A4則主要與決策者個(gè)人有關(guān)。因此風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度(DRA)的大小,并不單純?nèi)Q于傳統(tǒng)意義上的風(fēng)險(xiǎn)利益這一因素,而是一系列因素的復(fù)合函數(shù),可用下式表示：DRA=fA(A1,A2,A3,A4) 風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,用DRA表示101風(fēng)險(xiǎn)約束效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)約束度,用DRC表示),主要取決于下列約束因素：1、風(fēng)險(xiǎn)事件負(fù)偏離出現(xiàn)的概率或頻率(C1)；2、風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果造成的損害程度(C2)；3、風(fēng)險(xiǎn)分析與管理的投入成本大小及其變動(dòng)幅度(C3)；4、風(fēng)險(xiǎn)事件負(fù)偏離結(jié)果的多樣性(C4)。風(fēng)險(xiǎn)約束度(DRC)的大小取決于上述幾種因素的表現(xiàn)程度、大小及其產(chǎn)生的不同組合方式,可用下式表示：DRC=fC(C1,C2,C3,C4)風(fēng)險(xiǎn)約束效應(yīng)程度的大小(可簡稱為風(fēng)險(xiǎn)約束度,用DRC表示102風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡過程

風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡過程103風(fēng)險(xiǎn)一方面具有誘惑效應(yīng),驅(qū)使人們?yōu)榱双@取潛在的風(fēng)險(xiǎn)利益而作出某種風(fēng)險(xiǎn)選擇；另一方面風(fēng)險(xiǎn)又具有約束效應(yīng)，對(duì)人們的選擇和行為產(chǎn)生某種威攝和抑制作用。這兩種效應(yīng)同時(shí)存在,同時(shí)發(fā)生作用,且具有互逆性及相互矛盾。每一種風(fēng)險(xiǎn)事件必然存在這種效應(yīng)上相互沖突、相互抵消的作用,其結(jié)果是在兩種效應(yīng)之間會(huì)出現(xiàn)一交叉點(diǎn)(B),如圖2-1所示。在B點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)與約束效應(yīng)相等,可稱為風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn),這個(gè)平衡點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)誘惑效應(yīng)和約束效應(yīng)相互作用的結(jié)果。由于同一風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)于不同決策者的誘惑效應(yīng)和約束效應(yīng)不同,因此風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn)對(duì)于不同的決策者的位置也是不一樣的。形成平衡點(diǎn)的過程,實(shí)質(zhì)上是人們對(duì)誘惑與約束兩種效應(yīng)進(jìn)行認(rèn)識(shí)、比較、權(quán)衡的過程,即是一個(gè)觀念過程、思想過程、判斷過程和選擇過程,在這個(gè)過程中人們結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)、根據(jù)特定風(fēng)險(xiǎn)的客觀性,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)損失和收益進(jìn)行的一種“模擬平衡”。風(fēng)險(xiǎn)一方面具有誘惑效應(yīng),驅(qū)使人們?yōu)榱双@取潛在的風(fēng)險(xiǎn)利益而作104事實(shí)上,風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡是動(dòng)態(tài)的、相對(duì)的,不同的風(fēng)險(xiǎn)事件會(huì)有不同的平衡點(diǎn),不同的決策者對(duì)于同一風(fēng)險(xiǎn)事件其平衡點(diǎn)也是不相同的。風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡點(diǎn)實(shí)際上是決策者所能接受的最大風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。在此狀態(tài)基礎(chǔ)上,任何可以減小或控制風(fēng)險(xiǎn)因素的措施都可以增加風(fēng)險(xiǎn)誘惑度,減小風(fēng)險(xiǎn)約束度,從而提高決策者接受該狀態(tài)下風(fēng)險(xiǎn)的信心。事實(shí)上,風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)平衡是動(dòng)態(tài)的、相對(duì)的,不同的風(fēng)險(xiǎn)事件會(huì)有105商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于本身的內(nèi)在脆弱性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于客微觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于經(jīng)營策略及管理水平商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)源于本身的內(nèi)在脆弱性106商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為自然風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)類型按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)兩種類型按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形態(tài)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為有形風(fēng)險(xiǎn)和無形風(fēng)險(xiǎn)兩種類型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類按照商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源，可以將商業(yè)銀行107按照風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和法律風(fēng)險(xiǎn)五種類型按照風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)，可以將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、108商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能報(bào)告和控制風(fēng)險(xiǎn)增強(qiáng)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)為定價(jià)政策提供依據(jù)為決策提供依據(jù)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的職能報(bào)告和控制風(fēng)險(xiǎn)109商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的程序商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別110商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)樹搜尋法專家意見法篩選—監(jiān)測(cè)—診斷法商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)樹搜尋法111商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)客觀概率法主觀概率法統(tǒng)計(jì)估值法假設(shè)檢驗(yàn)法回歸分析法涉險(xiǎn)值法壓力試驗(yàn)與極值分析商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)客觀概率法112客觀概率法商業(yè)銀行在估計(jì)某種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率時(shí)，如果能夠獲得足夠的歷史資料，用以反映當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)條件和經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的情況，則可以利用統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算出該種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的客觀概率。這種方法叫做客觀概率法?？陀^概率法在實(shí)際運(yùn)用中有時(shí)會(huì)遇到一些困難：一是歷史資料收集較為困難，其準(zhǔn)確性和全面性亦難確定；二是經(jīng)濟(jì)環(huán)境不斷變化，客觀概率法的假定前提往往不能成立?？陀^概率法商業(yè)銀行在估計(jì)某種經(jīng)濟(jì)損失發(fā)生的概率時(shí)，如果能夠獲113主觀概率法主觀概率法是商業(yè)銀行選定一些專家，并擬出幾種未來可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)條件提交給各位專家，由各位專家利用有限的歷史資料，根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)每種經(jīng)濟(jì)條件發(fā)生的概率和每種經(jīng)濟(jì)條件下商業(yè)銀行某種業(yè)務(wù)發(fā)生經(jīng)濟(jì)損失的概率作出主觀估計(jì)，再由商業(yè)銀行匯總各位專家的估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)平均，根據(jù)平均值計(jì)算出該種經(jīng)濟(jì)損失的概率。主觀概率法主觀概率法是商業(yè)銀行選定一些專家，并擬出幾種未來可114統(tǒng)計(jì)估值法利用統(tǒng)計(jì)得來的歷史資料，可以確定在不同經(jīng)濟(jì)條件下，某種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，或是在不同風(fēng)險(xiǎn)損失程度下，某種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。利用統(tǒng)計(jì)方法和樣本資料，可以估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)平均程度(樣本期望值)和風(fēng)險(xiǎn)分散程度(樣本方差)。統(tǒng)計(jì)估值法利用統(tǒng)計(jì)得來的歷史資料，可以確定在不同經(jīng)濟(jì)條件下，115假設(shè)檢驗(yàn)法對(duì)未知參數(shù)的數(shù)值提出假設(shè)，然后利用樣本提供的信息來檢驗(yàn)所提出的假設(shè)是否合理，這種方法稱為假設(shè)檢驗(yàn)法。像統(tǒng)計(jì)估計(jì)法一樣，假設(shè)檢驗(yàn)法通用于事件發(fā)生規(guī)律穩(wěn)定、歷史資料齊全的風(fēng)險(xiǎn)概率估計(jì)。假設(shè)檢驗(yàn)法對(duì)未知參數(shù)的數(shù)值提出假設(shè)，然后利用樣本提供的信息來116回歸分析法回歸分析法是通過建立間接風(fēng)險(xiǎn)與直接風(fēng)險(xiǎn)因素之間的函數(shù)關(guān)系，來估計(jì)直接風(fēng)險(xiǎn)因素的方法。例如，利率風(fēng)險(xiǎn)的直接風(fēng)險(xiǎn)因素是利率水平的變動(dòng)，而影響利率水平的有貨幣市場(chǎng)供求狀況、中央銀行政策等多種間接風(fēng)險(xiǎn)因素。如果設(shè)直接風(fēng)險(xiǎn)因素為Y，間接風(fēng)險(xiǎn)因素為X1,X2,...Xn，則回歸模型為：Y=b0+b1xl+b2x2+…+bnxn+u(15-3)其中b0，bl，b2，…bn，為回歸系數(shù)，u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)?；貧w系數(shù)可以根據(jù)歷史資料用最小二乘原理求出，從而得出回歸方程：Y=b0++b1xl+b2x2+…+bnxn(15-4)回歸分析法回歸分析法是通過建立間接風(fēng)險(xiǎn)與直接風(fēng)險(xiǎn)因素之間的函117美國紐約大學(xué)奧曼（Altman）教授提出的多變量組合模型——Zeta模型，克服了單變量模型出現(xiàn)的對(duì)同一公司不同的比率預(yù)測(cè)出不同結(jié)果的現(xiàn)象。該模型(1968年)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)與企業(yè)財(cái)務(wù)狀況有重大影響的５個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行回歸而成為“Ｚ分?jǐn)?shù)”,并根據(jù)分?jǐn)?shù)的高低來綜合評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)失敗可能性程度的方法。Z—Score模型的表達(dá)式為Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.010X5X1=（期末流動(dòng)資產(chǎn)-期末流動(dòng)負(fù)債）/期末總資產(chǎn)X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)X4=期末股東權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/期末總負(fù)債X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)美國紐約大學(xué)奧曼（Altman）教授提出的多變量組合模型——118Z分?jǐn)?shù)模型具體判斷標(biāo)準(zhǔn)Z≥3.0財(cái)務(wù)失敗的可能性很小2.8≤Z≤2.9有財(cái)務(wù)失敗可能1.81≤Z≤2.7財(cái)務(wù)失敗可能性很大Z≤1.81財(cái)務(wù)失敗可能性非常大Z分?jǐn)?shù)模型具體判斷標(biāo)準(zhǔn)119涉險(xiǎn)值法涉險(xiǎn)值(ValueatRisk，筒稱VaR)指在正常的市場(chǎng)條件和給定的置信水平下，資產(chǎn)在給定的時(shí)間區(qū)間內(nèi)的最大期望損失。涉險(xiǎn)值法涉險(xiǎn)值(ValueatRisk，筒稱VaR)指120壓力試驗(yàn)與極值分析壓力試驗(yàn)是測(cè)量市場(chǎng)環(huán)境因素發(fā)生極端不利變化時(shí)，金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)組合的損失大小，包括識(shí)別那些會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生致命損失的情景，并評(píng)估這些情景對(duì)金融機(jī)構(gòu)的影響。極值分析則是通過對(duì)收益的尾部分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從另外一個(gè)角度估計(jì)極端市場(chǎng)條件下金融機(jī)構(gòu)的損失。顯然，這兩種方法是對(duì)正常市場(chǎng)情況下VaR的補(bǔ)充。壓力試驗(yàn)與極值分析壓力試驗(yàn)是測(cè)量市場(chǎng)環(huán)境因素發(fā)生極端不利變化121商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)分散風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)抑制風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防122風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防指商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)設(shè)置各層預(yù)防線的辦法。一般準(zhǔn)備金專項(xiàng)準(zhǔn)備金資本風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防指商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)設(shè)置各層預(yù)防線的辦法。123風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(1)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)短期化，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)；(2)投資風(fēng)險(xiǎn)選擇避重就輕，以避免對(duì)風(fēng)險(xiǎn)過大的投資；(3)債權(quán)互換揚(yáng)長避短，趨利避害，即商業(yè)銀行之間利用各自不同的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，將不同期限、利率或幣種的債權(quán)互換，達(dá)到彼此取長補(bǔ)短、各得其所地避開風(fēng)險(xiǎn)；(4)在開展外匯業(yè)務(wù)時(shí)，對(duì)有關(guān)貨幣匯率走勢(shì)作出明智的判斷，努力保持硬通貨債權(quán)、軟通貨債務(wù)，以避免匯率變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(1)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)短期化，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)；124風(fēng)險(xiǎn)分散隨機(jī)分散指單純依靠資產(chǎn)組合中每種資產(chǎn)數(shù)量的增加來分散風(fēng)險(xiǎn)，每種資產(chǎn)的選取是隨機(jī)性的。在業(yè)務(wù)發(fā)展正常的條件下，一般利用擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模來分散風(fēng)險(xiǎn)有效分散指運(yùn)用資產(chǎn)組合理論和有關(guān)的模型對(duì)各種資產(chǎn)選擇進(jìn)行分析，根據(jù)其各自的風(fēng)險(xiǎn)—收益特性和相互之間的相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、收益最優(yōu)組合商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分散的具體做法有：資產(chǎn)種類風(fēng)險(xiǎn)分散；客戶風(fēng)險(xiǎn)分散；投資工具種類風(fēng)險(xiǎn)分散；資產(chǎn)貨幣種類風(fēng)險(xiǎn)分散；國別風(fēng)險(xiǎn)分散等風(fēng)險(xiǎn)分散隨機(jī)分散指單純依靠資產(chǎn)組合中每種資產(chǎn)數(shù)量的增加來分散125風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)出售擔(dān)保保險(xiǎn)市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)出售126風(fēng)險(xiǎn)抑制向借款公司派駐財(cái)務(wù)專家，幫助借款公司搞清財(cái)務(wù)惡化的原因，并提出解決問題的指導(dǎo)性意見；發(fā)現(xiàn)借款人財(cái)務(wù)出現(xiàn)因難，立即停止對(duì)該客戶的新增放款，并盡一切努力盡早收回已發(fā)放的貸款本息；追加擔(dān)保人和擔(dān)保金額；追加資產(chǎn)抵押。風(fēng)險(xiǎn)抑制向借款公司派駐財(cái)務(wù)專家，幫助借款公司搞清財(cái)務(wù)惡化的原127風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償指商業(yè)銀行將違約借款人的資本、應(yīng)收帳款和各種抵押品進(jìn)行拍賣，將其收入補(bǔ)償銀行遭受的損失風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償指商業(yè)銀行將違約借款人的資本、應(yīng)收帳款和各種128銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量

銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理

銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與管理銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估129銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估靈敏度方法波動(dòng)性方法VaR方法銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估靈敏度方法130靈敏度方法靈敏度方法，是利用金融資產(chǎn)市值對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性來測(cè)量金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的方法。假定金融資產(chǎn)的市值為P，其風(fēng)險(xiǎn)因子為x1，x2，…，xn，市值P為風(fēng)險(xiǎn)因子x1，x2，…，xn的函數(shù)，因此風(fēng)險(xiǎn)因子的變化將導(dǎo)致金融資產(chǎn)市值的變化，即：（16-1）其中，D1，D2，…，Dn為資產(chǎn)市值對(duì)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性，稱為靈敏度。靈敏度表示當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化一個(gè)百分?jǐn)?shù)單位時(shí)金融資產(chǎn)市值變化的百分?jǐn)?shù)。靈敏度越大的金融資產(chǎn)，受風(fēng)險(xiǎn)因子變化的影響越大，風(fēng)險(xiǎn)越大。靈敏度方法靈敏度方法，是利用金融資產(chǎn)市值對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性131公式（16-1）是靈敏度方法測(cè)量銀行風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)。但只有金融資產(chǎn)市值變化與其市場(chǎng)因子變化呈線性關(guān)系時(shí)，公式（16-1）才成立。金融市場(chǎng)中，許多金融資產(chǎn)具有非線性動(dòng)態(tài)行為，所以只有在假設(shè)市場(chǎng)因子僅發(fā)生微小變化時(shí)，金融資產(chǎn)市值的變化與市場(chǎng)因子的變化才近似呈公式（16-1）所示的線性關(guān)系式。因此，靈敏度是一種對(duì)風(fēng)險(xiǎn)線性的近似測(cè)量。針對(duì)不同的金融資產(chǎn)、不同的風(fēng)險(xiǎn)因子，存在不同類型的靈敏度。實(shí)際中常用的靈敏度包括：針對(duì)債券（或固定利率性金融工具）的久期（duration）和凸性（convexity），針對(duì)股票的β系數(shù)，針對(duì)衍生工具的Delta、Gamma、Theta、Vega、Rho等。公式（16-1）是靈敏度方法測(cè)量銀行風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)。但只有金融資132靈敏度方法的優(yōu)點(diǎn)在于概念上的簡明和直觀性，使用上的簡單性。但其缺點(diǎn)在于，有些情況下，線性近似性的指標(biāo)并不能很好地描述金融資產(chǎn)價(jià)格的變化。靈敏度方法比較適合簡單金融資產(chǎn)在風(fēng)險(xiǎn)因子變化較小時(shí)的情形，而對(duì)于復(fù)雜的金融資產(chǎn)組合及風(fēng)險(xiǎn)因子的大幅波動(dòng)情形，靈敏度方法或者準(zhǔn)確性差，或者由于復(fù)雜而失去了其原有的簡單直觀性。靈敏度方法的優(yōu)點(diǎn)在于概念上的簡明和直觀性，使用上的簡單性。但133波動(dòng)性方法波動(dòng)性估計(jì)實(shí)際回報(bào)與預(yù)期回報(bào)之間可能的偏離。人們?cè)谑褂弥型ǔ０巡▌?dòng)性與標(biāo)準(zhǔn)差等同起來。波動(dòng)性描述了收益偏離其平均值的程度，在一定程度上測(cè)量了金融資產(chǎn)市值的變化程度。但波動(dòng)性方法主要存在兩個(gè)缺點(diǎn)：第一、只描述了收益的偏離程度，卻沒有描述偏離的方向，而實(shí)際中金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營者最為關(guān)心的是負(fù)偏離；第二、波動(dòng)性并沒反映資產(chǎn)組合的損失到底是多大。波動(dòng)性方法波動(dòng)性估計(jì)實(shí)際回報(bào)與預(yù)期回報(bào)之間可能的偏離。人們?cè)?34VaR方法原理優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)VaR方法原理135原理在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下，當(dāng)給定一個(gè)置信水平如95%，則對(duì)應(yīng)α=1.65，于是就可以計(jì)算出相應(yīng)的最小回報(bào)R*和VaR。由公式（16-2），最小回報(bào)可以表示為：R*=-ασ+μVaR為：VaR=-P0（R*-μ）=P0ασ因此，VaR是分布的標(biāo)準(zhǔn)差與由置信水平確定的乘子的乘積。原理在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下，當(dāng)給定一個(gè)置信水平如95%，則對(duì)應(yīng)α=136有一種金融資產(chǎn)，其初始價(jià)值為100萬美元，持有一個(gè)投資期，持有期內(nèi)的預(yù)期投資回報(bào)率為10%，投資回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差為2%，投資回報(bào)的變動(dòng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，要求該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的VaR。則該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的VaR為VaR=P0ασ=-100*1.645*2%=-3.29（16-8）也就是說，該種金融資產(chǎn)在95%置信水平下的最大損失為3.29萬美元。有一種金融資產(chǎn)，其初始價(jià)值為100萬美元，持有一個(gè)投資期，持137優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

VaR方法有許多優(yōu)點(diǎn)：（1）VaR可以測(cè)量不同市場(chǎng)因子、不同金融工具構(gòu)成的復(fù)雜的金融資產(chǎn)組合和不同業(yè)務(wù)部門的總體市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)暴露；（2）由于VaR提供了一個(gè)統(tǒng)一的方法來測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)，因此為高層管理者比較不同業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險(xiǎn)暴露大小、基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績效評(píng)估、資本配置、風(fēng)險(xiǎn)限額設(shè)置等，提供了一個(gè)簡單可行的方法；（3）VaR概念簡單、理解容易。給出了一定置信水平下、特定時(shí)間內(nèi)，金融資產(chǎn)組合的最大損失，比較適宜與股東、外界溝通其風(fēng)險(xiǎn)狀況；（4）VaR充分考慮了不同金融資產(chǎn)價(jià)格變化之間的相關(guān)性，這可以體現(xiàn)出投資組合分散化對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)；（5）特別適合監(jiān)管部門的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

VaR方法有許多優(yōu)點(diǎn)：（1）VaR可以測(cè)量不同138VaR方法也有缺陷：（1）它是一種向后看的方法（backward-looking）——對(duì)未來損失的估計(jì)基于歷史數(shù)據(jù)，并假定變量之間過去的關(guān)系在未來保持不變，顯然，許多情況下，這并不符合實(shí)際；（2）VaR是在特定的假設(shè)條件下進(jìn)行的，如數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性等，有時(shí)這些假定與現(xiàn)實(shí)可能不符；（3）VaR的計(jì)算有時(shí)非常復(fù)雜；（4）VaR只是市場(chǎng)處于正常變動(dòng)下市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有效測(cè)量，它不能處理金融市場(chǎng)處于極端價(jià)格變動(dòng)的情形，如股市崩盤等。VaR方法也有缺陷：（1）它是一種向后看的方法（backwa139銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量假設(shè)將100萬美元投資于兩種資產(chǎn)，要計(jì)算該投資組合在95%水平上的VaR。表16-1給出的是該投資組合的有關(guān)數(shù)據(jù)。表16-1銀行投資組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量假設(shè)將100萬美元投資于兩種資產(chǎn)，140此例中，我們利用以下的公式計(jì)算出投資組合方差為：0.252*0.302+0.262*0.72+2*0.25*0.30*0.26*0.70*0.70=0.05786（16-13）然后將結(jié)果開方，得到標(biāo)準(zhǔn)差24.05%?，F(xiàn)在我們通過正態(tài)分布表，查出在95%的置信度上有1.645個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。將1.645乘以24.05%再乘以投資組合價(jià)值，得出組合的VaR是395651美元。這就是說，我們有95％的把握確信，投資組合將來的最大損失不會(huì)超過395651美元。此例中，我們利用以下的公式計(jì)算出投資組合方差為：141銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理要使銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)降低，有一種有效的途徑，就是以相關(guān)性低的資產(chǎn)進(jìn)行組合從一種有價(jià)證券的風(fēng)險(xiǎn)入手，假定其風(fēng)險(xiǎn)為12%。計(jì)算表明，當(dāng)任何兩種資產(chǎn)的相關(guān)性ρ等于0時(shí)，10種資產(chǎn)的