金融风险防范过程的风险研究与对策

李丽娜张海龙

(1.吉林省城乡规划设计研究院,吉林长春130061;2.长春工业大学教务处,吉林长春130012)

金融风险防范过程的风险研究与对策

李丽娜1张海龙2

(1.吉林省城乡规划设计研究院,吉林长春130061;2.长春工业大学教务处,吉林长春130012)

当前金融在国民经济运行的“神经中枢”的核心地位,这使得在金融全球化的今天,防范金融风险、确保金融安全成为了世界各国金融工作的一项必需要做并且要做好的工作,然而大多数的管理者及研究人员在防范与化解金融风险的过程中往往忽略在金融风险防范过程中产生的新的风险,笔者据此提出了注意避免在防范过程中新的风险——决策风险和模型风险。

金融风险;防范;对策

金融已经成为国民经济、对外国际关系的核心内容,也是自上个世纪以来继原材料、产品市场竞争之后的第三个竞争焦点,因而,金融体系健全性及金融运行的有效性就显得至关重要。实际上,由于金融几乎是贯穿于整个社会经济生活的所有方面,所以,以风险控制为基调的金融安全,已成为当今一国经济安全与国家安全的重要标志。

避免、管理、控制和防范金融风险是一项非常艰巨的任务。由于涉及到管理者和决策者的知识背景、主观偏好、个人的判断、看待问题的角度与侧面的不尽相同,还有建立模型人的经验、专业知识等很多因素的影响,所以在金融风险防范过程中应该采取具体情况具体分析的个案处理方式。但是大多数人都会忽略在金融风险防范过程中产生的新风险,笔者认为防范与化解金融风险过程中,更要注意避免在防范过程中产生的新风险,即要避免决策风险与避免模型风险。

一、避免决策风险

(一)管理者或决策者在决策应做到“先民主后集中”

因为上面说过了每个人的知识背景、主观偏好、个人的判断、看待问题的角度与侧面都会不尽相同的,这样形成的民主意见或决策会从各个不同的角度和侧面来考虑,同时这个意见或决策是一个系统知识的产物,这样再经过管理者或决策者整理、筛选,决策会更客观,产生风险的可能性或减少。

(二)管理者或决策者在决策时,定量分析与定性分析相结合的同时应更多进行定性分析

首先,当今的社会是一个信息呈现几何级数增长的时代,有些信息和数据的来源、渠道都无从考证,尤其是有些数据你还没来得及进行处理时就已经被新的信息与数据所取代,这样的时代如果管理者或决策者更多的依赖于数据的“事实说话”,不仅会少一些与日俱进的东西,更可能造成决策的全盘失误。根据虚假信息得出的结论做出的决策一定是错误的,后果也是不堪想象的。如股市中的暗箱操作,庄家介入都有会使呈现给管理者或决策者的数据是不可以做为决策依据的数据,依据这样数据做出的决策是使你或公司顷刻间一无所有。

其次,“信息的不对称”这一原则,使我们日常的管理、交易等各项事物得以进行,也使得经济迅速的增长、社会的不断进步,也使人与人之间的交往更和谐,然而这样一个原则同时也决定你在选择和使用信息时“不对称”、“不全面”,同时还产生“机会损失”。

基于以上两点管理者或决策者在决策时对于数据或模型的使用应更多的做为决策的依据,而不是依据的全部。

二、避免模型风险

(一)尽可能的选择简单模型

“至少在金融领域,模型的力量是与其简单性成正比的。”这样不是说我们赞同含糊不清,含糊不清往往是造成错误的首要原因。简单的模型也有可能出色地完成对现实的描述与预测。打个比方,你需要从长春到上海,如果驱车前往,你不会因为地表凹凸不平,不能走直线距离而产生旅途补延长的感觉。但如果你乘的是飞机,这就另当别论了。在风险管理中,道理也是如此,近似的正确和精确的错误有着本质的不同。

(二)了解你的模型

管理者或决策者应该了解模型背后的意义。把模型认为是一个黑箱子明显是一个错误的方法。能神奇的得出解决方案的模型本身就是模型风险的源泉。通常建立这个黑箱子的人后来都没有调整过它,这样事情就更加麻烦了。

当然,许多高层管理者并不理解专业的数学模型。但是主要问题不在这,主要的是应该明白和模型及其局限性相关的风险。重要的问题是“你对模型的结果感觉如何?哪些变量是高频变化的?哪些变量小幅变化会引起结果大的波动?模型在哪些市场环境下比较合适?”

(三)用合适的模型

大部分模型都有自己特定的目的。当模型用在其他方面时一般都会很糟。把现有模型应用在新的领域、新的产品或者新的市场不应该原封不动,而应该像建立新模型那样,小心谨慎的检验和调整。

操作者把模型延伸运用于扩展了的业务或者一个新的情况模型,风险就产生了。他们同样也试图在新情况下使用他们所熟悉的模型和工具。不幸的是模型可能在一个领域适合,但是在其他领域比较不适合。例如,比较定价模型和VaR评估模型。定价误差并不能影响风险价值评估,因为风险值受价格波动的影响,却不受价格水平的影响。因此好的VaR模型并不意味着它是好的定价模型。

(四)不断修正和升级模型

过时的模型也会产生模型风险。接受和采用一个模型并不等于要终身使用它,而是需要在原有的基础上对它进行修订和升级。假如销售商没有经常的升级软件你会在买它的风险软件吗?相关的问题就是升级输入参数:因为环境总是在变。因此输入参数应该经常修订和升级。

市场对模型的接受程度是你是否需要修订或升级模型的一个好的信号,如果市场上大多数人采用类似的输入数据,而且对于具有可比性的业务,模型假设相似,这表明你的模型没有过时。

(五)检验模型恶劣环境下的适用性

在应用模型之前,应该做一系列的情景分析去研究恶劣环境对模型的影响。检验的目的是度量各种异常市场环境的影响,即便有些异常情况发生的概率很少。这些异常情况可能会造成市场偏差、波动率变动或者主要关系的破裂。

情景分析方法的优势主要是在于它的简单性和广泛的适用性。它主要的缺陷就是过度依赖选择恰当的恶劣环境的能力。在一个特定的历史时期内他们也常常依赖历史事件(海湾战争、1987年经济崩溃、欧洲经济危机、墨西哥的比索贬值、苏联解体等等)。不幸的是:一方面历史事件本身将来可能不再发生;另一方面对于复杂的衍生物,极端情景是很难确定的。当然增加可能的环境数目可以解决更多的市场条件,但是需要计算时间。

另外严格检验不应该仅仅局限在异常市场事件,同样也是检验这些事件对模型假设破坏的影响,以及模型对假设变动的敏感性。假如价格上扬,相关行为不同或者流动性丧失时会对模型造成什么影响?模型适用性检验同市场适用性检验一样重要。如果结果是不可接受的,则模型需要重新修改。

遗憾的是,模型中隐含的危险常常直到表现出来才发现。进一步说,也没有标准的方法去进行模型检验,也没有一系列标准的环境去考虑。因此这个过程在很大程度上依赖建模者的判断水平和经验。

(六)检查数据的正确性和完整性

模型结果的质量在很大程度上依赖数据的质量,输入进去的是垃圾,输出的还是垃圾。所以输入模型数据时应该仔细检查和确定数据是有效的,同时数据源要减少到最少。

(七)用非参数技术验证模型

一个统计学家曾经说参数统计可以找到近似问题的精确答案,非参数统计可以找到精确问题的近似答案。非参数检验很少有假设,非常容易理解。而且非参数统计通常包含很少的计算工作,很容易应用。因此要经常应用这种方法检验模型或者检验参数假设。例如,Ait-Sahalia(1996a,b)评估美元短期利率的扩散系数,假设漂移是线性的,他比较模型暗含的边际密度和一组数据暗含的边际密度。他的结论是模型的适用性水平极低,而且非参数检验抛弃了任何点利率的参数模型,也就是所有的线性移动短期利率模型。

(八)警惕模型运行风险

在模型风险中应该认识到运行风险的结果,一些银行用非常专业的市场或资金模型,但是他们不保护系统防止错误的资料输入,特别是没有观察过参数,比如波动率或相关性。

很多模型风险问题出现在模型应用过程的尺度上,为了减少运行的模型运行风险,特别是数据不正确性问题,要有自动处理数据的功能,包括正常的数据确认等。

(九)确定职责和建立主要的模型风险控制

强大而且独立的风险管理团队是对付模型风险的第一步,这人团队要利用给定的模型范围、假设和数据,进行风险管理工作。但是风险管理者常常缺少时间和资料去熟悉、检查和检验模型。因此要确定相关的任务和职责,同时对模型的采纳和使用建立书面的规章制度是非常重要的。这项规章制度需要明确说明谁能够去执行、检验和确认模型,谁负责管理认真跟踪模型,了解谁在用模型,什么目的,谁写的编码,允许谁修改。应该在机构内建立规章制度确保任何的改动都可以查证,在协调的基础上顺利运行。

[1]高盛公司和瑞银华宝专家编写.风险管理实务[M].寇日明等,译.北京:中国金融出版社,2001.

[2]董小君.金融风险预警机制研究[M].北京:经济管理出版社,2004.

[3]周立.金融工程与风险管理[M].北京:中国金融出版社,2001.

[4]郭晓立,王忠吉,潘福林.关于我国金融风险的思考[J].技术经济,1999,(3).

[5]陶士贵.金融风险透析与防范化解对策[J].中央财经大学学报,1997,(10).

[6]李丽娜,张海龙.加强财务监控 防范与化解金融风险[J].长春工业大学学报(社会科学版),2003,(4).

李丽娜(1974-),女,吉林省城乡规划设计研究院高级会计师;张海龙(1971-),男,长春工业大学教务处副研究员,硕士生导师,主要从事高等教育管理与经济管理研究。