楊肅昌 李英麗

基于收入模型的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究

楊肅昌 李英麗

本文選用適合我國商業(yè)銀行實(shí)際情況的收入模型，利用2009年-2013年的面板數(shù)據(jù)對(duì)16家上市商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量；為了解不同產(chǎn)權(quán)下的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)差異，本文又進(jìn)一步將這16家上市商業(yè)銀行按國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三種類別分別進(jìn)行了操作風(fēng)險(xiǎn)度量與比較。研究發(fā)現(xiàn)：收入模型在一定程度上可反映出商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)大??；這三類銀行中，城市商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)最小，國有商業(yè)銀行較大，股份制商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)最大。研究成果有利于商業(yè)銀行有針對(duì)性的選擇操作風(fēng)險(xiǎn)度量模型和管理策略。

商業(yè)銀行 操作風(fēng)險(xiǎn) 收入模型

一、引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化快速發(fā)展、金融創(chuàng)新日益活躍、信息技術(shù)不斷變革，商業(yè)銀行經(jīng)營環(huán)境更加復(fù)雜，操作風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的損失事件頻繁發(fā)生，操作風(fēng)險(xiǎn)已越來越引起人們關(guān)注。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)2001年要求商業(yè)銀行為操作風(fēng)險(xiǎn)配備相應(yīng)資本金，2004年發(fā)布《巴塞爾新資本協(xié)議》將操作風(fēng)險(xiǎn)列為銀行的三大風(fēng)險(xiǎn)之一，2011年發(fā)布了《操作風(fēng)險(xiǎn)高級(jí)計(jì)量法監(jiān)管指引》，從治理、數(shù)據(jù)、建模等方面總結(jié)了銀行業(yè)實(shí)施操作風(fēng)險(xiǎn)高級(jí)計(jì)量法的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)并提出了原則性的監(jiān)管要求。

在我國銀行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭日趨激烈，銀行業(yè)務(wù)和產(chǎn)品多樣化、復(fù)雜化加劇，操作風(fēng)險(xiǎn)問題及其帶來的損失也日趨嚴(yán)重。為此銀行監(jiān)管部門和各個(gè)商業(yè)銀行都加大了對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管。特別是2005年以來，銀監(jiān)會(huì)相繼發(fā)布了《關(guān)于加大防范操作風(fēng)險(xiǎn)工作力度的通知》、《商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理指引》、《商業(yè)銀行資本管理辦法》等一系列監(jiān)管文件，對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)化、規(guī)范化管理提出了更高的要求。然而，我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理仍處于初始階段，對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)管理的理論研究、制度規(guī)范、實(shí)際應(yīng)用落后于信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理（溫紅梅，2008）。特別是在操作風(fēng)險(xiǎn)的界定、度量和控制方面尚未形成成熟的理論體系和管理模式，實(shí)踐中既沒有建立起操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫，也較少運(yùn)用模型計(jì)量、統(tǒng)計(jì)和系統(tǒng)方法來研究和度量操作風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述

由于研究起步早、數(shù)據(jù)易得、技術(shù)先進(jìn)，國外對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)管理的研究處于領(lǐng)先水平。Duncan Wilson (1995)利用來自內(nèi)外部的操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)擬合操作風(fēng)險(xiǎn)損失的分布，然后根據(jù)分布形式計(jì)算出給定置信區(qū)間的Var值來度量操作風(fēng)險(xiǎn)。Artzner等(1999)提出一致風(fēng)險(xiǎn)度量模型，他認(rèn)為一個(gè)完美的風(fēng)險(xiǎn)度量模型必須滿足四個(gè)特性：次可加性、平移不變性、單調(diào)性和正齊次性。Kashfia N. Rahman等（2014）運(yùn)用銀行內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)基于貝葉斯推理建立模型度量和估計(jì)了銀行明年的操作風(fēng)險(xiǎn)并建議提取相應(yīng)資本金。

國內(nèi)對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量研究起步較晚且要集中于以下兩個(gè)領(lǐng)域：一是商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較研究。沈怡裴(2008)不僅從理論上分析了商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的各種度量方法，而且通過對(duì)上海浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行和中國民生銀行的實(shí)證分析，詳細(xì)比較了基本指標(biāo)模型、支出模型和收入模型的優(yōu)缺點(diǎn)。高嘯虎、汪戎（2011）介紹了高級(jí)計(jì)量法的幾種模型的特點(diǎn)，以SIGOR的一項(xiàng)調(diào)查為例說明了高級(jí)計(jì)量法的實(shí)踐應(yīng)用，指出了模型運(yùn)用面臨的數(shù)據(jù)缺失等困難。徐子堯、孔祥杰、王曉東（2011）在系統(tǒng)分析操作風(fēng)險(xiǎn)高級(jí)計(jì)量法的基礎(chǔ)上，提出了記分卡法較適用于我國銀行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)管理的看法。二是基于具體模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量研究。劉睿，巴曙松，劉家鵬（2011）將操作風(fēng)險(xiǎn)的量化與商業(yè)銀行“遠(yuǎn)期結(jié)售匯”的業(yè)務(wù)環(huán)境和具體流程相結(jié)合，具體闡釋了建立和運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以評(píng)估具體業(yè)務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)的完整過程。李真珍（2013）運(yùn)用收入模型和招商銀行1999年到2012年的年度數(shù)據(jù)度量了該銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)，得出收入模型對(duì)度量我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)具有一定適用性的結(jié)論。

通過分析梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，由于技術(shù)欠缺、數(shù)據(jù)缺失，高級(jí)計(jì)量法還沒有在我國開展；在度量操作風(fēng)險(xiǎn)的模型中，大部分國內(nèi)學(xué)者選擇了收入模型，而收入模型對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)度量的適用性也得到了學(xué)者們一定程度的認(rèn)可。但由于我國商業(yè)銀行上市較晚，信息披露不充分，使得研究對(duì)象較少，且這些文獻(xiàn)中往往只選擇個(gè)別幾家商業(yè)銀行進(jìn)行時(shí)間序列回歸，研究結(jié)論很難具有代表性。另外，已有研究尚沒有分析操作風(fēng)險(xiǎn)水平與銀行產(chǎn)權(quán)屬性和規(guī)模之間的聯(lián)系以及不同商業(yè)銀行的差異，這或許不利于不同商業(yè)銀行對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)管理策略的選擇。

鑒于此，本文以16家上市商業(yè)銀行為例，采用修正過的收入模型對(duì)我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。為了解不同產(chǎn)權(quán)下的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力，本文又按產(chǎn)權(quán)屬性對(duì)16家上市商業(yè)銀行分類進(jìn)行操作風(fēng)險(xiǎn)度量和對(duì)比分析，以使研究成果更具有針對(duì)性和合理性。本文研究，可能會(huì)對(duì)實(shí)踐中操作風(fēng)險(xiǎn)度量模型和技術(shù)的運(yùn)用產(chǎn)生一定的推動(dòng)作用，這對(duì)提升操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平是有意義的。

三、模型的設(shè)計(jì)

（一）模型選擇

操作風(fēng)險(xiǎn)的度量模型依據(jù)度量著眼點(diǎn)的不同可分為由上至下法和由下至上法。自上而下法假設(shè)商業(yè)銀行的內(nèi)部經(jīng)營狀況是個(gè)黑箱，對(duì)其并不了解；而自下而上法是把商業(yè)銀行各個(gè)部門操作風(fēng)險(xiǎn)加總得出商業(yè)銀行總體操作風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)要求較高，這就要求對(duì)各部門經(jīng)營狀況和操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件都有所掌握。在我國，一方面由于操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件一般會(huì)給商業(yè)銀行聲譽(yù)帶來負(fù)面影響，因而商業(yè)銀行往往沒有公開數(shù)據(jù)的意愿，另一方面完備的操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)損失數(shù)據(jù)庫目前在我國尚未建立起來，研究者往往難以獲得操作風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部數(shù)據(jù)。在這種情況下，鑒于收入模型所需的數(shù)據(jù)較多來自于銀行年報(bào)或公開信息，具有易得性，因而研究中選擇將經(jīng)營狀況視為黑箱的收入模型更為合理和科學(xué)。另外，國內(nèi)理論界普遍認(rèn)為收入模型法是目前在我國具有一定的適應(yīng)性和實(shí)用性，并可在一定程度上反映不同銀行操作風(fēng)險(xiǎn)特征，也是《巴塞爾新資本協(xié)議》提出的方法之一，具有一定的代表性。因此，本文借鑒國內(nèi)大部分學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)，采用收入模型來度量我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)水平。

收入模型的基本假設(shè)是：信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的概率密度函數(shù)相同；凈利潤的波動(dòng)服從正態(tài)分布；各種風(fēng)險(xiǎn)因素是在銀行的凈利潤中表現(xiàn)出來。如果將商業(yè)銀行凈利潤作為目標(biāo)變量，商業(yè)銀行的一些風(fēng)險(xiǎn)因素（如市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素和信用風(fēng)險(xiǎn)因素等）作為解釋變量，那么由操作風(fēng)險(xiǎn)引起的商業(yè)銀行凈利潤的波動(dòng)指的就是不能被解釋變量解釋的部分。模型如下：

式中：

Yit——凈利潤；αit——常數(shù)項(xiàng)；

Xit——影響凈利潤的風(fēng)險(xiǎn)因素；βi——這些風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感程度；

操作風(fēng)險(xiǎn)引起的銀行凈利潤波動(dòng)表示如下：

式中：

σoprisk2——操作風(fēng)險(xiǎn)引起的商業(yè)銀行凈利潤的波動(dòng)；

σtotal2——銀行凈利潤總的波動(dòng)；

R2——可決系數(shù)，用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度。

假設(shè)商業(yè)銀行凈利潤服從正態(tài)分布，按照新協(xié)議99.9%的置信水平，查正態(tài)分布分位數(shù)表可知其分位數(shù)是3.090232。所以，操作風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)值為：

（二）變量的選取

由上文可知，收入模型是選取凈利潤（NI）為被解釋變量，將商業(yè)銀行一些風(fēng)險(xiǎn)因素作為解釋變量。為更科學(xué)地選擇解釋變量，我們進(jìn)一步研究了選取收入模型度量操作風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)。已有文獻(xiàn)中全部學(xué)者在收入模型中都包括了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素，并分解為市場(chǎng)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、商業(yè)銀行盈利能力、證券市場(chǎng)表現(xiàn)三種因素；大部分學(xué)者提出的模型中既包括了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素又包括了信用風(fēng)險(xiǎn)因素（郭振彪，2011；蕭松華、付麗蓉，2012等）；僅有極個(gè)別學(xué)者對(duì)傳統(tǒng)收入模型進(jìn)行了改進(jìn)，將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素引入收入模型，使收入模型包括了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素、信用風(fēng)險(xiǎn)因素和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素（彭壽康、張瑩，2009；付娟，2010；馬佳，2013；李之領(lǐng)，2013；陸靜、羅偉卿，2009）。通過對(duì)比這些文獻(xiàn)的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，包括三種風(fēng)險(xiǎn)因素的收入模型的有效性最高，其次是包括了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素和信用風(fēng)險(xiǎn)因素的收入模型，有效性最低的是只包括了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素的收入模型。

基于上述分析，本文提出的收入模型是改進(jìn)后的收入模型，即包括三種風(fēng)險(xiǎn)因素的收入模型，初步選定了具體指標(biāo)，見表1。

表1 解釋變量指標(biāo)

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到研究樣本的代表性、可比性以及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取16家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，并將這16家上市銀行按產(chǎn)權(quán)屬性分為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三種類別。

按照2008年新所得稅法，企業(yè)所得稅率由原來的33%降到25%，這對(duì)商業(yè)銀行凈利潤產(chǎn)生了較大的影響。而收入模型的被解釋變量是商業(yè)銀行凈利潤，所以如果選取2008年以前的數(shù)據(jù)，稅率的變化會(huì)影響凈利潤進(jìn)而降低模型的解釋力。因此，本文最終選擇了這16家上市商業(yè)銀行2009年至2013年數(shù)據(jù)做面板數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)來源如下：凈利潤（NI，單位為千元）、不良貸款率（NPLR）、存貸比（LDR）的年度數(shù)據(jù)均來自16家商業(yè)銀行公開披露的財(cái)務(wù)報(bào)告；一年期存貸款利差（DLM）和法定存款準(zhǔn)備金率（LDRR）來自中國人民銀行網(wǎng)站，若一年內(nèi)存貸款利率有多次調(diào)整，則以每次調(diào)整的時(shí)間為權(quán)重求其加權(quán)平均值；真實(shí)GDP（RGDP）來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站；企業(yè)景氣指數(shù)來自東方財(cái)富網(wǎng)；上證指數(shù)年平均收盤價(jià)（INDEX）自新浪網(wǎng)財(cái)經(jīng)頻道。

其中：一年內(nèi)若一年期存款或貸款利率有多次調(diào)整，均按ΣXini/365（Xi為利率，ni為執(zhí)行該利率的天數(shù)）的公式計(jì)算其一年內(nèi)的加權(quán)平均值，然后再用一年期貸款利率的平均值減去一年期存款利率的平均值；法定存款準(zhǔn)備金率在一年內(nèi)有多次調(diào)整的話，也是按照ΣXini/365（Xi為利率，ni為執(zhí)行該利率的天數(shù)）的公式計(jì)算其平均值；真實(shí)GDP＝名義GDP/CPI；企業(yè)景氣指數(shù)是季度數(shù)據(jù)，一年內(nèi)四個(gè)季度的平均值即為該年度的企業(yè)景氣指數(shù)。

（四）模型設(shè)定檢驗(yàn)

經(jīng)過反復(fù)篩選，綜合考慮變量個(gè)數(shù)的精簡、變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義和擬合優(yōu)度，最終確定了真實(shí)GDP （RGDP）、不良貸款率（NPLR）和存貸比率（LDR）為解釋變量。運(yùn)用16家上市商業(yè)銀行2009-2013年的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建的收入模型方程為：

其中，i＝1，2，3，…，16；t＝2009，2010，2011，201 2，2013。

面板數(shù)據(jù)在時(shí)間和截面?zhèn)€體之間均無顯著性差異假設(shè)成立的前提下，混合回歸模型比個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型的估計(jì)效率高，所以先通過F統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)建立二者中的哪一種模型。

原假設(shè)H0：不同個(gè)體的截距相同，即真實(shí)模型是混合回歸模型。

備選假設(shè)H1：不同個(gè)體的截距不同，即真實(shí)模型是個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型。F統(tǒng)計(jì)量定義為：

其中，S2表示混合回歸模型的殘差平方和；S1表示個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型的殘差平方和；N表示截面?zhèn)€體個(gè)數(shù)，T表示時(shí)期個(gè)數(shù)，k表示解釋變量個(gè)數(shù)。將N＝16，T＝5，k＝3，及用Eviews6.0對(duì)模型進(jìn)行回歸得到的S2＝2.48×1011，S1＝1.02×1010代入公式得F＝97.6。

用stata軟件計(jì)算出在5%顯著性水平下的F臨界值F（15，61）＝1.8335879，顯然，計(jì)算出來的F統(tǒng)計(jì)量大于在5%顯著性水平下的臨界值，所以應(yīng)拒絕原假設(shè)，建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

確定建立個(gè)體固定效應(yīng)模型之后，要進(jìn)一步用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行選擇。豪斯曼檢驗(yàn)的顯示結(jié)果如表2所示。

表2 豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，豪斯曼檢驗(yàn)的p值較小，在10%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)影響模型中個(gè)體影響與解釋變量是相關(guān)的，應(yīng)將模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型模型。

（五）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)凈利潤（NI）、真實(shí)GDP（RGDP）、不良貸款率（NPLR）和存貸比（LDR）數(shù)據(jù)分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，即用Eviews6.0進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，得到檢驗(yàn)結(jié)果如表3：

表3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

通過上述平穩(wěn)性檢驗(yàn)可知：NI、RGDP、NPLR、LDR的原階以及一階差分都是非平穩(wěn)的，而二階差分是平穩(wěn)的，因此之間具有長期穩(wěn)定的平穩(wěn)關(guān)系，可以進(jìn)行回歸分析。

四、實(shí)證分析

（一）回歸結(jié)果分析

運(yùn)用Eviews6.0對(duì)這16家銀行相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體回歸分析，可以得到R2＝0.968807，調(diào)整的R2＝0.959603，F(xiàn)檢驗(yàn)的伴隨概率為0，參數(shù)的t檢驗(yàn)如表4。

此時(shí)，在1%的顯著性水平下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和T統(tǒng)計(jì)量都通過檢驗(yàn)，說明估計(jì)是有效無偏的。擬合優(yōu)度R2接近于1，說明模型擬合度較高。在上述收入模型中，不能被模型解釋的那部分凈利潤的方差被認(rèn)為是由商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)引起的，模型的R2＝0.968807。因此，商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)引起凈利潤波動(dòng)占凈利潤波動(dòng)的3.12%。

表4 t檢驗(yàn)

再運(yùn)用Eviews6.0軟件采用上述方法分別對(duì)三類商業(yè)銀行進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見表5。

表5 回歸結(jié)果

從表5可以看出，四個(gè)方程的F檢驗(yàn)在0.1%的水平上顯著，而且可決系數(shù)均在90%以上，模型的擬合優(yōu)度較高。商業(yè)銀行、國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)對(duì)凈利潤波動(dòng)的影響所占的比例分別為 3.12%、3.24%、6.2%和1.46%。

（二）操作風(fēng)險(xiǎn)的度量

通常我們用標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)來度量風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)也可從絕對(duì)數(shù)和相對(duì)數(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行度量。

1.絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量

根據(jù)式（3）OPrisk＝3.09×σoprisk和式（2）σoprisk2＝σtotal2（1－R2），由表5的回歸結(jié)果可求得各類商業(yè)銀行的絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值，見表6。

表6 各類型商業(yè)銀行的統(tǒng)計(jì)量比較

根據(jù)表6可以得出，國有商業(yè)銀行的絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值＞股份制商業(yè)銀行的絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值＞城市商業(yè)銀行的絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值。

當(dāng)進(jìn)行兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)離散程度的比較時(shí)，如果度量單位與均值相同，可以直接用標(biāo)準(zhǔn)差來比較；如果度量單位或均值不同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差法就不再適用，而需采用標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值即變異系數(shù)來比較。本文中的各類商業(yè)銀行凈利潤差別很大，所以不能根據(jù)操作風(fēng)險(xiǎn)絕對(duì)數(shù)來判斷商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的大小。為此，本文引入變異系數(shù)V來度量操作風(fēng)險(xiǎn)。

2.相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量

變異系數(shù)V＝σoprisk/X中，σoprisk——商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)差，X——凈利潤的平均值。變異系數(shù)代表的是每一單位收益所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，從風(fēng)險(xiǎn)收益的角度來看，每一單位收益承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越小越好。因此變異系數(shù)越大說明商業(yè)銀行所承受的操作風(fēng)險(xiǎn)越大，見表7。

表7 相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值

從表7可以看出，就各類商業(yè)銀行相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值而言，股份制商業(yè)銀行＞國有商業(yè)銀行＞城市商業(yè)銀行，這與之前各商業(yè)銀行的絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值排序相比較變化很大?？梢姡胱儺愊禂?shù)之后的各商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量更合理些。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

基于上述研究，本文總結(jié)出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1.我國商業(yè)銀行具有較高的操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力。由整體回歸結(jié)果可知，我國商業(yè)銀行3.12%的凈利潤波動(dòng)是由操作風(fēng)險(xiǎn)所引起的，低于巴塞爾協(xié)議規(guī)定的20%的操作風(fēng)險(xiǎn)水平，這顯示出我國商業(yè)銀行較高的操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力。與已有研究中收入模型的回歸結(jié)果相比，加入流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的收入模型擬合度更高。但需要注意的是，這一回歸結(jié)果仍有不準(zhǔn)確的方面：一方面，本文所選擇的16家上市商業(yè)銀行在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位，對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)更為重視，所以由這16家商業(yè)銀行作為樣本度量出的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)值偏小；另一方面，本文僅選取了16家上市商業(yè)銀行5年的數(shù)據(jù)，樣本偏小數(shù)據(jù)量有限，可能會(huì)進(jìn)一步降低了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.國有商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力優(yōu)于股份制商業(yè)銀行。從用變異系數(shù)V衡量的相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)值來看，國有商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)小于股份制商業(yè)銀行。我們認(rèn)為原因可能有以下幾點(diǎn)：（1）國有商業(yè)銀行不斷加強(qiáng)內(nèi)部控制，提高操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平，從而提高了其抵抗操作風(fēng)險(xiǎn)的能力；（2）股份制商業(yè)銀行沒有國有商業(yè)銀行在資產(chǎn)規(guī)模、營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、客戶資源等方面的優(yōu)勢(shì)，所以在實(shí)際操作中容易忽視操作風(fēng)險(xiǎn)，盲目追求擴(kuò)張，更加注重開拓創(chuàng)新業(yè)務(wù)、擴(kuò)大市場(chǎng)份額，對(duì)員工采取單一的盈利考核指標(biāo)，這在一定程度上增加了其操作風(fēng)險(xiǎn)；（3）股份制商業(yè)銀行的發(fā)展戰(zhàn)略更加側(cè)重于區(qū)域化，從而導(dǎo)致其貸款集中度明顯高于國有商業(yè)銀行，使得其操作風(fēng)險(xiǎn)更大。

3.城市商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力最強(qiáng)。無論是絕對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量還是相對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的度量，城市商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)值都是最低的。原因有以下幾點(diǎn)：（1）城市商業(yè)銀行規(guī)模有限，組織架構(gòu)都相對(duì)簡單，可以縮短風(fēng)險(xiǎn)管理流程，降低監(jiān)管成本，更利于防范操作風(fēng)險(xiǎn)；（2）城市商業(yè)銀行致力于服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)，力求做精而非做大，所開展的業(yè)務(wù)主要集中在城市所在區(qū)域，相對(duì)于國有商業(yè)銀行及股份制商業(yè)銀行來說，城市商業(yè)銀行具有更明顯的信息優(yōu)勢(shì)，操作風(fēng)險(xiǎn)的防范也更為容易。（3）模型和數(shù)據(jù)還存在不足，相對(duì)于全國145家城市商業(yè)銀行而言，本文所選的3家城市商業(yè)銀行數(shù)量少且均已上市，公司治理結(jié)構(gòu)及風(fēng)險(xiǎn)控制方面做得更好，不具有很好的代表性，我國城市商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該大于本文度量的結(jié)果。

（二）建議

基于以上研究，為提高商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平，本文提出以下建議：

1.商業(yè)銀行要盡快開發(fā)和使用高級(jí)計(jì)量法對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，這也是國際上操作風(fēng)險(xiǎn)管理的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。目前，中國工商銀行已經(jīng)開始開發(fā)完善高級(jí)計(jì)量模型并投產(chǎn)了多個(gè)高級(jí)計(jì)量法功能模塊，實(shí)現(xiàn)了操作風(fēng)險(xiǎn)信息的自動(dòng)化收集和工具的電子化管理（魏韡，2013），其他商業(yè)銀行應(yīng)該加快開發(fā)和使用高級(jí)計(jì)量法度量操作風(fēng)險(xiǎn)的步伐。

2.要加強(qiáng)信息披露，完備操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫。中國建設(shè)銀行在2004年6月啟動(dòng)了操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的損失狀況評(píng)估工作，對(duì)全行1998-2003年發(fā)生的操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件展開調(diào)研，全面系統(tǒng)總結(jié)了操作風(fēng)險(xiǎn)管理狀況，2012年又深入推進(jìn)操作風(fēng)險(xiǎn)工具的運(yùn)用，提高了損失數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性；中國銀行2012年開始開展操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)搜集工作，統(tǒng)計(jì)分析并報(bào)告損失事件的類型、原因、流程分布并定期進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證（魏韡，2013）。雖然我國銀行業(yè)中個(gè)別銀行已開始建立風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫，但大部分銀行業(yè)在這方面還很落后，我國還沒有建立操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫。為改善該問題，可從以下方面入手：（1）商業(yè)銀行業(yè)應(yīng)分門別類地搜集行內(nèi)損失數(shù)據(jù)并加大信息披露力度，保證披露信息的完整性、真實(shí)性和可靠性；（2）充分發(fā)揮監(jiān)管部門和新聞媒體的作用，提供更加充分的外部數(shù)據(jù)，提高對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的管理力度；（3）建立專門機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的搜集工作，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類，建立我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫。

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An Empirical Research on the Operational Risk of Chinese Commercial Banks Based on Income Model

YANG Su-chang,LI Ying-li
Lanzhou University,Lanzhou 730000

This paper first selects the income model which goes with the actual situation of commercial banks in China and measures the operational risks of 16 listed commercial banks by using the panel data of 2009-2013.Furthermore,in order to understand how commercial banks'operational risk differences under different property rights,this paper classifies the 16 listed commercial banks to state-owned commercial banks,joint-stock commercial banks and city commercial banks three categories respectively for the operational risk measurement and comparison.The study found that: the income model can reflect the operational risk of commercial banks to some extent;among the three types of banks,the operational risk of city commercial banks is relatively small,the state-owned commercial banks'is larger,and the operational risk of joint-stock commercial banks is the largest.The research results are helpful to reveal the internal relations of operational risk and commercial banks'property and scale,select right measurement model,adopt corresponding management strategy and improve the level of operational risk management.

Commercial Banks,Operational Risk,Income Model

F830

A

楊肅昌，男，甘肅蘭州人，蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：風(fēng)險(xiǎn)管理與內(nèi)部控制

李英麗，女，河南新鄭人，蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：風(fēng)險(xiǎn)管理與內(nèi)部控制；甘肅蘭州，730000