基于情景的操作风险计量方法研究

袁吉伟

（华融国际信托有限责任公司信托管理部，北京 100045）

2004年，操作风险首次被写入《巴塞尔资本协议Ⅱ》，旨在进一步强化银行全面风险管理水平。《巴塞尔协议Ⅱ》提供了三种操作风险监管资本计量方法，分别是基本指标法（basic indicator approach）、标准法（standardization approach）和高级计量法（advanced measurement approach）。《巴塞尔资本协议Ⅱ》鼓励使用高级计量法，以更加准确地反映银行操作风险水平。高级计量法包括损失分布法、基于情景的计量法、记分卡法。其中，基于情景的计量法融合其他两种计量法的优势，能够更加前瞻性地计量操作风险资本，目前被瑞士信贷、意大利联合圣保罗银行使用。鉴于国内对于该方法的研究较少，深入研究基于情景的计量法的流程、建模技术以及实际应用情况，有利于国内银行根据实际情况考虑使用该方法计量操作风险监管资本和经济资本。

一、基于情景的操作风险计量法比较优势分析

《巴塞尔资本协议Ⅱ》指出，高级计量法是指银行满足一定定量和定性标准，通过内部操作风险计量系统计算的监管资本要求。但是，《巴塞尔资本协议Ⅱ》并没有明确高级计量法具体是指哪些计量方法，这也造成了对高级计量法内涵的不同理解。佩恰（Peccia，2004）认为高级计量法就是指损失分布法，情景分析只是其补充。霍本施托克和豪斯（Haubenstock和Hause，2006）认为高级计量法包括损失分布法、基于情景分析的计量法（scenario based approach，SBA）、记分卡法（scorecard approach，SCA）。实际上，操作风险资本计量工作开展时间短，任何能够准确计量操作风险的模型都可以包括在高级计量法范围内，而且高级计量法应该囊括各种计量方法的优势和长处。显然，《巴塞尔资本协议Ⅱ》也采取一种更为包容和综合的观点，要求高级计量法建模需要考虑内部损失数据、外部损失数据、情景分析及业务环境和内控因素。

从实践看，由于操作风险监管资本高级计量法建模难度较大，目前进展并不是很快。从德勤的调查数据看，33%的金融机构使用基本法计量操作风险资本，43%使用标准法计量操作风险资本，24%使用高级法计量操作风险资本。采用高级计量法计算操作风险监管资本的金融机构多采用损失分布法，如德意志银行、巴克莱银行；也有部分金融机构采用基于情景的计量法，如瑞士信贷集团、意大利联合圣保罗银行等。

情景分析是指根据业务经理和风险管理专家的建议，合理评估发生频率低、影响重大的操作风险事件发生频率和损失程度的系统过程。情景分析可以有效应用于操作风险识别、风险控制和转移政策制定过程中，是压力测试的重要组成部分，也是操作风险计量建模必不可少的基础因素。相比较而言，基于情景的操作风险计量方法虽然主观性更强，人力、物力消耗较大，但其优势也非常明显。主要表现在：

一是基于情景的操作风险计量法具有较强的前瞻性（forward-looking）。LDA主要基于历史数据构建计量模型，具有很强的后向性（backward），其基本假设就是历史可以重演。SBA是通过业务专家和风险管理专家的经验判断，对未来可能发生的操作风险设置情景，这使得该方法具有很强的前瞻性，有利于提高操作风险资本计算的准确性和可靠性。

二是SBA具有更高的灵活性和弹性。该方法能够根据银行内外部经营环境以及业务结构的变化，重新设置操作风险情景，不断反映银行所面临的操作风险变化情况。一般而言，银行会至少每年进行模型评估，或者在必要情况下重新评估情景设定的适当性。因此，SBA这种灵活性有助于提高操作风险监管资本计量的风险敏感性，增强银行抵御操作风险冲击的能力。

三是有效补充操作风险损失数据，尤其是发生频率低、损失严重的操作风险事件数据。目前，应用高级计量法计算操作风险监管资本最大的制约因素就在于缺乏历史数据支撑。《巴塞尔资本协议Ⅱ》要求，实施高级计量法的金融机构至少需要有5年的内部损失数据累积。SBA可以通过专家经验补充操作风险损失数据，这对于极端操作风险事件具有更重要的意义，可帮助银行跨越损失数据累积不足障碍、实现在高级计量法下计算操作风险资本。

四是业务专家及风险管理专家广泛参与，增强互动。SBA在情景设置及评估过程中，需要业务专家和风险管理专家通过研讨会、调查问卷等多种形式，参与到业务单元操作风险管理的评估过程中，这有利于促进业务部门对操作风险管理的重视，也有利于增进业务部门与风险管理部门之间的交流和沟通，从而形成更好的操作风险管理文化氛围。

SBA融合了损失分布法利用统计方法构建模型的优点，又利用了记分卡法所涉及的专家经验判断和前瞻性分析，是一种较好的操作风险计量模型，也日益得到监管部门的重视。当然，除了看到SBA的优势外，也需要注意到情景设置存在较大主观性，专家在评估情景的发生频率以及损失程度过程中会存在偏差，整合专家不同意见和评估数据也存在一定困难，而且情景设置以及相关参数评估过程很难进行验证，只能够通过其他措施缓解上述不足。上述局限也使得SBA应用范围受到一定限制。

二、基于情景的操作风险计量法建模分析

SBA是由一系列不同环节所构成的，根据国际大型金融机构最佳实践，其流程可以概括为内部治理、情景设置、情景评估、参数估计、模型验证以及分析报告等环节。本节重点介绍SBA建模部分，也就是情景设置、情景评估及操作风险建模三个重要环节。

（一）操作风险情景设置

情景设置主要是识别金融机构关键操作风险因子，针对关键操作风险因子设置风险情景。此步骤直接关系着操作风险计量的准确性，如果遗漏了关键风险因子就会低估操作风险水平。所以，如何保证情景设置的全面性是关键点。

从情景设置的参与人员范围看，情景设置主要分为自上而下法（top-down）和自下而上法（downup）两种方法。自上而下法主要是由高级管理人员从银行发展战略角度出发进行情景设置，此种方法的好处在于能够设置涵盖多个业务单元或者多个风险因子的风险情景，更具有综合性，所需设置的风险情景数量较少，而且也不会发生情景重叠的情况，但无法覆盖所有业务单元和风险因子。自下而上法则主要从各个业务单元出发，由经验丰富的业务经理和风险管理经理共同讨论所面临的关键风险因子，进而设置情景，能够覆盖银行所面临的主要操作风险。但由于从微观角度出发，最终设置的情景数量会较多，而且也可能出现情景重叠的情况。SBA主要采取由下自上法，部分国家的监管要求也是如此规定的，这主要是从操作风险资本计量审慎性以及资本分配的角度出发。

为了确保操作风险情景设置的全面性、避免遗漏关键风险因子，银行可以首先列出金融机构可能面临的所有操作风险因子或者类别，然后由各个业务单元根据具体情况设置情景。在设置情景过程中，需要充分参考内部损失数据、外部损失数据以及内部控制和商业环境因素。根据操作风险互换协会（OXR）近年所汇集的全球主要金融机构操作风险损失类型看，零售银行业务条线所发生的损失规模呈现上升态势，其在总体损失金额中的占比由2006年至2010年的平均值36.78%上升至2011年的73.92%；客户、产品及商业实践类操作风险损失规模占比由2006年至2010年的平均值37.94%上升至2011年的64.72%。因而，情景设置尤其需要关注内部风险控制薄弱、发生后影响大以及同行业金融机构所经历的重大操作风险损失事件，而且有必要使参与专家通过充分讨论得到一致结论。

在情景设置过程中还需要注意的是：第一，专家选择方面，需要挑选对整个业务单元或者业务流程全面了解、具备进行情景设置以及情景评估背景的专家。专家人数不宜太少，否则可能导致情景设置和评估存在较大误差；人数也不宜太多，否则情景设置达成一致可能耗费更多精力。第二，某些风险因子可能有不同的表现形式，也就是不同操作风险事件可能有相同的原因，这就需要进行充分的因果分析，避免设置的情景重叠，高估操作风险敞口。第三，操作风险情景设置还需要考虑其是否易于评估和量化，如果不能评估或者量化，那么对于操作风险计量帮助不大，就需要替换或者舍弃。第四，操作风险情景设置需要形成完整的情景列表，清晰列明所属的业务单元、对情景的简要描述、情景内部控制措施、可借鉴的内外部风险事件以及与情景相关的损失规模等信息，为情景评估做准备。

（二）操作风险情景评估

情景评估主要是针对已设置的风险情景，利用专家经验对其发生频率和损失程度进行估计。只有准确估计了上述两个参数才能够进一步为操作风险建模，并计量监管资本。由于专家经验具有较大的主观性，因而如何确保评估数据的一致性、可靠性成为关键点。在情景评估过程中可能遇到以下难题：

第一，可获得性偏差（Availability Bias）。这主要是指人在进行判断时可以依赖的信息或者知识。如果专家经历过某种操作风险事件或者操作风险事件刚刚发生，那么就容易高估风险事件发生的频率；如果专家没有经历过相关风险事件，就有可能低估风险事件发生的频率。

第二，锚定效应（Anchoring）。人们在进行数量化评估的过程中会首先设定一个初始值，然后进行调整获得最终的估计值。因而，不同初始值可能会得到差距比较大的最终值，这会影响到评估结果的准确性。尤其是在设计调查问卷的时候，如果设置不当，可能会影响到专家过往经验的发挥，最终获得不是很准确的评估结果。

第三，情绪偏差（Motivational Bias）。在情景分析中容易低估发生频率和影响程度，高估内部控制措施的有效性，尤其是高级管理人员更容易存在情绪偏差。而且，在情景评估过程中，业务和风险管理专家因害怕遭受惩罚或者减少本部门资本计提数量，可能会倾向低估操作风险情景发生概率和影响程度。另外，在情景评估过程中，由于受到事物本身所具有的不可预期性影响，或者专家相关知识背景的不足，量化本身就存在不确定性，往往无法简单用一个数值评估情景，因而要对众多风险情景、尤其是极端操作风险情景准确评估是很困难的。

为了解决情景评估过程中可能遇到的各种难题，需要设计好评估流程和环节，以保证评估数据的可靠性：

第一，设置评估引导员。虽然业务和风险管理专家具有丰富的业务和内部管理经验，但是他们的概率和数据评估知识并不一定完整，或者即使具备了相关知识背景，在经验转化为数据的过程中也可能存在困难，这就需要引导员为其讲解相关概率知识及思想，解决评估中可能遇到的问题，帮助其实现经验向评估数据的转化。

第二，结合内部损失数据、外部数据以及商业环境和内部控制评估操作风险情景。为了丰富专家有关相关情景的数据，可以结合内外部数据以及商业环境和内部控制数据进行评估，这也是巴塞尔协议监管的要求，从而降低可获得性偏差。

第三，明确情景评估的目的。向参与专家明确情景评估主要用于操作风险计量，而不是以此惩戒业务单元或者业务部门，希望参与者以更加客观的态度进行评估，这有利于降低情绪偏差。

第四，合理设计调查问卷。情景评估主要以调查问卷形式开展，并辅以研讨会形式，因而需要合理设计调查问卷。调查问题简单明了，能够被参与者一致清晰理解，避免影响专家对于风险的判断。一般而言，针对频率的评估，问题应设计为“您认为该风险事件多长时间会发生一次”，而不能笼统的询问“您认为该风险事件的频率是多少”。对于影响程度的调查问题，可以分几步设计，诸如“您认为该风险事件的平均损失是多少”、“该风险事件损失的方差是多少”、“该风险事件的最大损失是多少”，这些都是关于损失分布的关键变量。

第五，保证评估数据的准确性。为了保证评估数据的准确性、降低不确定性，可以多次开展调查问卷；可以在首次调查后，将所有参与者的调查答案给每个参与者进行参考，看其是否再次修改；也可以通过开展讨论组的形式，通过讨论形成一致意见；有必要通过询问调查者调查答案的置信度，掌握调查结果的准确性程度。

（三）操作风险建模及参数估计

操作风险建模及参数估计主要是针对依据专家经验所得到的情景及相关参数，利用计量模型对银行操作风险进行建模。具体的建模流程为首先对各个业务单元进行建模，其次通过计量模型将各个业务单元的操作风险损失分布曲线组合为银行整体的操作风险损失分布曲线，进而计算操作风险监管资本。

1.各业务单元操作风险建模及参数估计。不同专家所获得的数据质量可能不太一致，可以考虑通过加权的办法，平衡专家之间的经验和知识背景差距。操作风险损失分布需要由发生频率和损失程度共同整合为损失分布曲线。那么如何对操作风险发生频率分布曲线和损失程度曲线建模就非常重要。

在发生频率建模方面，通常认为泊松分布、二项分布以及负二项分布能够较好地模拟操作风险事件发生频率，三者不同之处在于二项分布和负二项分布需要由两个参数决定其分布形态，而泊松分布由于均值和方差相同，只需要估计一个参数，更为简便。实证研究表明，操作风险损失分布主要受到损失程度分布曲线影响，金融机构一般会使用泊松分布对操作风险情景发生频率分布进行建模。

在损失程度建模方面，损失程度建模对于操作风险计量具有重要意义，但其建模技术远不如发生频率建模技术成熟，相关实证研究较少，而且也没有达成一致意见，对于如何选择操作风险损失分布函数也缺乏明确的标准。目前，韦伯分布、贝塔分布、伽马分布、对数正态分布等分布的特点在于参数均为正值，而且明显左偏，表明存在较大的尾部。统计数据也表明，操作风险事件数据存在较大的长尾分布，所以需要能够捕捉尾部分布特征的分布函数。各种分布函数各具特点，可以根据实际数据进行选择。部分情况下，上述分布函数也不能很好地刻画操作风险情景尾部分布特征，那就可以使用极值理论所提供的分布函数专门对操作风险情景的尾部进行建模，一般使用门限峰值法（POT）。

把已经得到的频率分布函数和损失程度曲线通过模拟的方式合成为操作风险情景损失分布函数，从而完成了业务单元下的基于情景分析的操作风险计量和建模。

2.银行操作风险建模和参数估计。根据各个业务单元的损失分布曲线就可以得到银行完整的损失分布曲线了，但是如何将各个业务单元的损失分布曲线合成为银行整体的损失分布曲线是关键问题。一种方法是假设各业务单元的操作风险完全相关，就可以简单相加得到银行完整的操作风险损失曲线。不过这种假设过于苛刻，实际上各业务单元的操作风险情景相关性并不是非常高。如果简单地相加的话，可能高估了银行所面临的操作风险水平。因而，可以考虑通过copula函数将各个业务单元的损失分布函数表达为银行的分布函数。斯克拉（Sklar，1959）认为，每个联合分布F的随机向量X=(X1,...,Xn)的边缘分布函数为F1(x1),...,Fn(xn)，则可以表示为：

所以，已知了各个业务单元的损失分布函数以及相关关系后，就能够通过copula函数表达出银行的操作风险损失分布函数，从而完成基于情景的操作风险计量和建模，实现操作风险资本计量。

三、瑞士信贷集团基于情景的操作风险计量法案例分析

瑞士信贷（Credit Suisse）风险管理部下的操作风险管理小组（Bank Operational Risk Oversight Team）负责整个集团的操作风险管理框架设计。各个业务单元对自身的操作风险负责，确保使用充足的资源和措施管理操作风险。资本配置和风险管理委员会（Capital Allocation and Risk Management Committee）每季度集中讨论操作风险工具、敞口等相关事宜。该委员会由来自不同部门的高级管理者代表组成。瑞士信贷的操作风险建模小组主要负责操作风险计量方法构建和资本计算。瑞士信贷已获得监管部门同意使用基于情景的高级计量法计算监管资本以及经济资本，该计量法完全符合《巴塞尔资本协议Ⅱ》的各项要求。2012年，瑞士信贷改善该高级计量法以反映操作风险计量方法最新研究进展以及监管要求，这将会进一步提升操作风险监管资本和经济资本计算结果，预计监管资本将增长20%左右。鉴于近年来国际大型金融机构重大操作风险事件数量和规模明显上升，诸如LIBOR操纵案、美国次级按揭贷款欺诈案等，各个金融机构操作风险资本都有所上升，瑞士信贷改善操作风险计量模型符合内外部经营环境的发展趋势，也体现了基于情景的高级计量法自身所具有的灵活性和前瞻性。瑞士信贷所使用的基于情景的操作风险高级计量法构建过程主要包括四个步骤：

（一）设置操作风险情景和评估情景参数

瑞士信贷将内外部损失数据映射到《巴塞尔资本协议Ⅱ》所提供的操作风险损失事件分类上，分析损失事件集中度和相关特征。根据专家经验和损失数据特征分析，提出一整套操作风险情景。为了确保情景设置已覆盖瑞士信贷所面临的所有重要操作风险，一方面，需要将内外部损失数据映射至所设置的风险情景，验证情景的完整性；另一方面，限制损失事件映射至多个情景，降低情景重叠程度，实现情景的相互独立。瑞士信贷将通过业务专家和风险管理专家研讨会形式，进一步讨论情景设置的合理性和完备性，并再次完善情景设置。

瑞士信贷会根据内外部损失数据结合专家意见评估操作风险情景发生的频率和影响程度。一般而言，如果瑞士信贷对于某些风险情景具有足够的内部数据，那么主要依赖内部数据评估情景，诸如执行、传递及流程管理情景分析主要依靠内部数据；如果内部数据不足，而同业有大量损失数据累积，那么主要依靠外部数据，诸如流氓交易就主要依靠外部数据；如果某类风险情景的内外部损失数据均不足，那么主要依靠专家经验进行判断；商业中断风险内外部数据非常有限，则更多依靠专家经验评估。

（二）业务专家检验

瑞士信贷将邀请前后台负责业务管理或者风险控制的专家，参与验证情景设置，主要验证每个操作风险情景和相关内部控制措施以及内外部损失数据，最终决定情景参数。

（三）计量操作风险监管资本，进行模型验证

操作风险建模方法很多，瑞士信贷基于Creditrisk+将情景参数拟合为损失分布，用于计算监管资本。保险也会纳入到损失分布曲线中，主要是从损失参数中扣除保险的风险转移效应，但是不能够超过20%的保险风险转移监管上限。

为了保证基于情景的计量模型的准确性和审慎性，还需要通过各种定性和定量的方法，对操作风险计量模型的数据、假设、模型稳健性等方面进行验证，也确保整个模型所计量的操作风险监管资本符合银行操作风险现状，没有低估或高估操作风险敞口。瑞士信贷主要验证措施包括：一方面，在进行风险设置和评估过程中，制作详细的情景模板（Scenario Templates），将其作为情景设置以及情景参数评估的重要文档。情景模板由操作风险管理部门以及瑞士信贷的各类业务专家共同制作完成。模板包括所有的损失数据，以及诸如KRI等用于辅助情景设置和评估的信息，详细记录了情景设置和评估的假设，包含了情景风险的描述、主要内部控制措施、与情景相关的内外部损失经历等信息，并根据专家意见进行不断更新。另一方面，瑞士信贷会制定基准模型，主要包括基于瑞士信贷内部损失数据建立的损失分布曲线以及基于外部数据的统计分析，并将基于情景的操作风险高级计量法与基准模型进行对比，以此验证该模型的准确性。

（四）获得高级管理层的批准

由CRO、COO等高级管理人员组成的检查委员会（Senior Management Review Committee）负责基于情景的操作风险计量法和操作风险资本的审批工作，审批内容包括：设置的风险情景、情景的发生频率和损失程度参数、模型验证、操作风险监管资本及资本配置等内容。

四、政策建议

工商银行、农业银行等我国大型银行正在积极准备实施《商业银行资本管理办法（试行）》，其中工商银行、招商银行已向银监会提出实施资本管理高级计量法的申请，这就意味着这两家银行已基本完成操作风险高级计量法体系建设工作。除此以外，其他银行也面临操作风险计量的难题，基于情景的高级计量法不失为一种较好的选择。

第一，重视SBA在我国的应用和实践。目前国内学术研究和业界对于操作风险高级计量法的关注重点仍停留于LDA，实际上高级计量法包括多种方法，不同方法具有自身的优势和劣势，各个银行应该根据实际情况，选择高级计量法。SBA既弥补了银行内外部数据短缺的问题，也纳入了统计计量技术，避免了记分卡方法的过度主观判断。SBA比较适应我国现阶段操作风险计量所面临的难题，建议银行和学术界进一步探讨SBA在我国的应用和实践。

第二，建立起完整的基于情景的计量法体系。SBA应用涉及内部治理、情景设置、情景评估、参数估计、模型验证、报告等多个流程，每一个流程环节都与精确计量操作风险资本以及符合监管要求密切相关，因而需要构建起整个流程环节，并制定好相关政策制度，以保证能够有效、规范地开展SBA。

第三，注重克服基于SBA可能存在的问题。每种计量方法都可能存在自身的不足和缺陷，但是这些缺陷并不是完全无法克服的。SBA的缺陷主要在于在情景设置和情景评估过程中可能存在较大的主观因素，个人经验判断无法准确转化为有效参数。因而，在模型构建过程中，需要针对上述问题合理设置各种措施，解决各个环节所面临的主要问题，保证SBA的客观性和准确性。

第四，不断改进和完善操作风险计量方法。任何计量模型都不会是一成不变或者一劳永逸的，其假设前提可能会随着社会经济环境的变化不断修正，以此提高计量模型的准确性。我国正处于又一个社会经济变革时期，银行业处于业务转型关键阶段，所面临的操作风险也不断发生变化，这就需要银行定期评估、完善操作风险计量模型，以反映不断变化环境下的操作风险管理新形势和新挑战。

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