商业银行操作风险的实证研究——基于收入模型对三家国有银行的估计

赵雯婷

(武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430000)

商业银行操作风险的实证研究
——基于收入模型对三家国有银行的估计

赵雯婷

(武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430000)

巴塞尔委员会于2004年6月将业务操作风险归进《巴塞尔新资本协议》，自此操作风险与信用风险、市场风险一起构成了银行业三大风险。本文选择在中国银行业市场占较大份额的，上市时间较早的中国银行、工商银行和建设银行三家有代表性的国有控股商业银行，采用收入模型，为商业银行计算操作风险资本提供经验与参考。研究发现，国有控股商业银行6.96%的收益波动是由操作风险引起的。不管是相对或是绝对操作风险值，在三大银行中，建设银行始终是最大的。

国有商业银行；操作风险；风险度量；收入模型

自2007年金融危机席卷全球以来，国内外金融市场风险骤然加大。“金融海啸”引发了人们对银行风险监管与控制的重新思考，新巴塞尔资本协议(下面称为新协议)由此诞生。这一协议指出，世界商业银行把操作风险归进资本充足率这一计算体系当中去。由此，操作风险引起了国际银行界的高度重视。

同时，随着金融市场上产品不断创新，尤其是衍生品市场的迅猛发展，金融市场风险也越发引人关注。在国际上，因一个操作员失误而引发的巴林银行案让全球震惊；在我国曾也发生过诸如“7.28”金融诈骗案等操作风险案件。这些案件警醒着我们，唯有对操作风险进行量化分析方才能够获得成效。就应对日渐复杂的市场风险、确保银行平稳发展而言，必须强化操作风险的度量。

一、文献回顾

(一)操作风险的概念和特征

这一概念在新巴塞尔协议实施之前被诠释为信用和市场风险之外的其他风险，所展现的是银行领导管理人员对这一风险的初步认知。可这一解释太过肤浅。因而后来巴塞尔委员经过探讨将其总结为：“因为内部员工、程序或者是外部事件存在欠缺进而形成的间接或直接的经济损失。”这一定义将法律风险涵盖其中，但没有声誉以及策略风险。

(二)操作风险度量的国内外研究现状

对于操作风险的研究，世界银行界日益深入，就这一风险的管理，逐渐转向计量方向，以求能够更精准的计算银行所遭遇的风险损失。依据新协议，计量方式总共包括下面几种，即高级法、指标法以及标准法，在这当中，第一种包含损失分步法以及内部衡量法等，同时也有采用贝叶斯网络方法开展相关研究的。

我国对操作风险的研究起步较晚。2003年，田玲等对各种度量方法进行对比，最终发现，度量操作风险的时候内部衡量法具有很强的针对性。2004年，樊欣、杨晓光对证券因子和收入模型进行细致的介绍，同时针对浦发和深发展银行的操作风险，利用上述模型进行实证分析，最终发现，后者效果更好一些。

二、实证分析

(一)样本选择

在我国银行体系当中，国有控股银行占据主体地位。国有控股银行较其他银行来说，在诸多方面都是绝对垄断，对我国的经济发展起着不可或缺的重要作用。对国有商业银行的操作风险度量予以强化，能够显著提升金融行业对风险管理的急迫性以及重要性认识，同时还可以为其他银行开展操作风险提供经验借鉴。

(二)模型选择

对操作风险度量模型的选择，要考虑的因素是可行性。鉴于收入模型具有较低的数据敏感性，不用对损失事件间存在的差异进行考虑，只需将基本财务与宏观经济指标作为解释变量开展回归即可。可知，利用这一模型度量我国商业银行的操作风险具有较强的可行性，并具有一定的创新性。因此，本文选择收入模型作为实证分析的基础。

(三)操作风险的变量确定、数据来源与建模

1.模型及基本假设。

由操作风险的定义我们能够知道，其指的是除了信用以及市场风险以外的其他风险。然而，收入模型的设计恰涵盖商业银行所遭遇的这三类风险，可以用下面公式进行表示：

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+…+ε

(1)

模型选择自变量以及解释变量，对自变量的方差进行计算，在这一前提下减去市场以及信用风险因素导致形成的方差，所得的结果便是操作风险。

2.变量选择

决定银行收入波动的因素在于银行自身的盈利能力。由于目前存贷款利率差仍是我国商业银行利润的主要来源，所以银行收益会受到利率变动的影响。本文把一年存贷利率差视为银行盈利能力的解释变量，表示为ld。另外，由于银行的全面发展和真实GDP(GDP/CPI)呈正相关，因此真实GDP同样归为解释变量。除此之外，不良贷款率作为反映我国商业银行资产质量高低的重要指标，也应作为其中一个解释变量，表示为bl。最后，由于文章选择的样本为盈利水平受证券市场波动影响的国有上市银行，所以上证综指也该纳入解释变量，表示为index。

综上所述，收入模型能够用下面公式表示：

y=α+β1(GDP/CPI)+β2ld+β3bl+β4index+ε

(2)

3.数据来源

本文总共选取2014年-2016年共11个季度的数据，其中每个季度的净利润y以及不良贷款率bl来自中国银行，中国工商银行，中国建设银行官网上的投资者关系栏里的财务报告的季报，半年报和年报；各季度的GDP和CPI数据来自国家统计局官网；各季度的一年期人民存贷款利率(deposit和loan)来自于中国银行官网；各季度的上证综合指数来自上海证券交易所官网。详细数据如下：

中国银行

中国建设银行

中国工商银行

4.基于收入模型的回归分析

依据上述数据，依托于Stata对三大银行分别进行线性回归，所得结果同下表。

表1 三家国有商业银行回归分析结果

R方所代表的是解释变量在多大程度上能够被模型自变量诠释，数值越接近1意味着其诠释能力越强。通过上表结果能够知道，建行R方是0.93，F值是21；工商银行R方是0.95，F值为33；中国银行R方是0.94，F值是24。这几大银行的方程拟合效果都比较好，但工商银行的最好。他们的P值越是接近零，意味着结果显著。另外，最后一行数据是把三家银行共33份数据全部做回归分析得到的结果，R方为0.9304，因此剩下的6.96%的收益波动被理解为是有操作风险引起的。依据相关探究，很多论文假设银行净收入波动符合相关正态分布。依据正态分布的有关特征，依照新协议的置信水平，操作风险理应是3.1倍标准差。

δ2=σ2*(1-R2)

OpRisk=3.1*δ

其中，σ2表示净利润总方差，δ2代表操作风险对应的方差。

三、回归结果分析

(一)绝对操作风险度量

依照相关公式，将下表当中的R方代入到OpRisk=3.09*δ，求出三大银行其净利润的平均值以及标准差，进而能够得到99.9%的置信水平下，三大银行其操作风险值。

表2 三大国有银行绝对操作风险值

从上表我们能够知道，建行其绝对操作风险值是82亿元左右；工商银行的是45亿；而中国银行这一数值为31亿左右。从这些数据我们可以得出，操作风险最高的是建行。

(二)相对操作风险度量

统计学知识告诉我们，当各组数据的均值不等，不能单纯的运用标准差获得最后的结论。为能够更为准确地对比三大银行的风险大小，该文引进变异系数V。

V=σ/X

(3)

上式中，X代表净利润的平均值，σ意味着操作风险形成的标准差，三大银行其相对操作风险值同下表。

表3 三大国有银行相对操作风险值

变异系数越大，因为操作风险所形成的净利润变化幅度就越大，随之相对操作风险值越大。从上表我们可以知道，相对操作风险值最大的依然是建行，达到4.6%左右，紧随其后的是中国银行，约为2.7%，最小的是工商银行，约为2.2%。引进变异系数之后，三大银行操作风险大小发生改变，基于数据均值存在差异，相对操作风险值准确度更高一些。

四、结论与对策建议

依托于收入模型的实证结果，对三大银行的实际状况予以分析，得到下面一些结论：

1.模型探究了三大银行的面板数据，估算出我国国有控股银行其操作风险的大小。结果表明，接近7%的收益波动是因为操作风险造成的，对于银行的运营管理而言，这些风险是值得注意的。

2.建设银行的绝对和相对操作风险值都是三者中最大的。分析三家银行不良贷款率的样本平均值，建行是1.4%左右，工商银行是1.3%，而中国银行也是1.3%左右，显然建行不良贷款率最高高，这与其操作风险值最大的结果相吻合，不良贷款率与操作风险值呈现正相关。

3.同时对比净利润和不良贷款率，发现中国银行的两者均是最小的，再结合其1.29%的不良贷款率，可以推测中国银行对于内部控制所采取的态度是严谨的，发展策略很是稳健，因此其绝对以及相对操作风险值都比较小。

为积极应对操作风险，本文将实证分析的结果予以充分结合，针对我国商业银行操作风险的控制以及度量给出下面一些意见：

1.对内部控制机制予以完善，提升职工操作风险分辨技术。构建行之有效的内部控制机制，同时对内部审核机构的独立性予以强化。最后利用有效的检查制度、严密的风险制度确保内部机制得以落实。

2.构建风险损失数据系统，设计合理的监管评估指标。对风险进行精细化的计量，主动规避风险过大的业务，把风险控制在合理水平内。

3.充分结合度量模型，将操作风险资本进行合理分配。选取最为合适的度量模型，准确核算出操作风险资本。

[1] 赵莉娜，周丹.关于国有控股商业银行操作风险度量的研究——基于收入模型的实证分析[J].特区经济，2014，04：103-105.

[2] 陆静，罗伟卿.基于收入模型对商业银行操作风险的估计[J].金融论坛，2010，05：53-57.

[3] 樊欣，杨晓光.操作风险度量———国内两家股份制商业银行的实证分析[J].系统工程，2004(05).

[4] 陈学华，杨辉耀，黄向阳.POT 模型在商业银行操作风险度量中的应用[J].管理科学，2003(1)：49-52.

[5] 丰吉闯，李建平，高丽君.商业银行操作风险度量模型选择分析[J].国际金融研究，2011(2)：15-18.

[6] 周亮，刁博珏.基于POT 模型的商业银行操作风险度量[J].时代金融，2011(8)：211-213.

[7] 刘桂荣、赵妍，2008.基于收入模型的商业银行操作风险的实证分析[J].华东理工大学学报(社会科学版)，(3)：54-58.

[8] 严延、周宗放，2007.基于自上而下模型的操作风险实证研究[J].金融电子论，(3)：22-25.

[9] Basel Committee on Banking Supervision (BCBS).Operational Risk -Supervisory Guidelines for the Advanced Measurement Approaches，2011.