国家审计的商业银行分支行风险评价模型构建

第第页国家审计的商业银行分支行风险评价模型构建一、引言

商业银行风险评价模型是银行风险监管的重要内容,但是目前的商业银行风险评价模型主要是建立在对发达国家监管实践进行归纳总结的基础上,对总行进行风险评价,尚罕有针对国家审计的需求构造的商业银行风险评价模型。

过去20年,我国金融体系逐步建立和发展,金融监管模式也逐渐确立。中国人民银行(以下简称人民银行)对商业银行的监管主要是负责金融业的统计、调查、分析和预测,中国银行业监督管理委员会(以下简称银监会)是商业银行主要监管机构,负责对银行业金融机构现场和非现场监管。审计署职责之一是对中央金融机构的资产、负债和损益状况进行审计。近些年,审计署组织开展的金融审计对于揭示商业银行风险,维护金融安全起到了重要作用。构建适用于国家审计的商业银行分支行风险评价模型一定程度上丰富了银行监管理论,对于完善金融监管体制,增强监管机构之间的合作和联动有重要的现实意义。

二、商业银行风险评价比较分析

20世纪70年代至80年代,由于信用风险导致银行大量倒闭,银行开始注重对信用风险的防范和管理,产生了以信用风险为主的风险评估模型,最具代表性的是《巴赛尔协议》有关信用风险的评估理论;20世纪90年代初,JP摩根在考察衍生产品的基础上提出了评估市场风险的风险估值法(VaR),巴赛尔委员会于1996年公布了《关于资本协议市场风险补充规定的概述》和《资本协议市场风险补充规定》,规定银行计量资本要求时,除了考虑信用风险外,还要考虑市场风险,同意各家银行采用VaR等内部模型评估市场风险。1999年,巴赛尔委员会公布《新的资本充足比率框架》,要求对操作风险、信誉风险等风险进行评估。2004年,巴塞尔新资本协议则提出了全面风险管理的理念。

国外银行风险评级体系主要有美国骆驼氏评级体系评级制度、意大利PATROL年度评级体系、法国ORAP评级体系等,其他西方国家也建立了适用于本国的银行风险评级体系,其中以美国骆驼氏评级体系评级制度最为着名,应用最为广泛,其主要思想是对金融机构的资本、资产质量、管理水平、盈利水平、流动性和敏感性按1至5级进行评级,然后按5级制进行综合评级。1996年,人民银行颁布了《商业银行资产负债比例管理监控、监测指标和考核办法》,2004年,银监会公布了《股份制商业银行风险评级体系》,2006年,银监会颁布《商业银行风险监管核心指标》。国家审计在实践中也曾借鉴美国骆驼氏评级体系评级制度建立了商业银行风险评价模型。

国内外金融理论和监管当局对商业银行风险评价在研究的主体、对象、指标的选择和研究方法等方面各有不同:(1)研究主体不同。有的从商业银行自身角度进行研究,有的从监管角度进行研究。(2)研究对象不同。有的侧重于研究商业银行非系统性风险,有的侧重于研究商业银行系统性风险。(3)研究指标选择不同。有的比较全面,有的比较简洁,有的研究只包括业务指标、有的研究既包括财务指标又包括业务指标。(4)研究方法不同。有的以定性研究为主,有的以定量研究为主,有的运用层次分析法、模糊聚类分析法和因子分析法,有的运用相关分析、多元判别分析等。就目前我国银行的风险管理来说,风险评估模型只是引入阶段,还没有达到真正应用,而从国家审计的角度把现代风险评估模型应用到商业银行风险评价的研究更少。

国家审计相对于其他商业银行监管机构,风险评价对象主要是分支行。原因有:一是商业银行分支行数量众多,监管机构很难对某一家分支行持续关注,容易形成监管盲区;二是除宏观风险、市场风险之外的众多运营风险集中于分支行;三是从实践来看,商业银行分支行发生的问题比较多,且较严重。同时,相对于商业银行内部和监管机构而言,国家审计在对商业银行风险评价上也有其独特之处(见表1)。

三、商业银行分支行风险评价模型构建

(一)模型构建的基本思路

模型的构建是以现代金融风险理论为指导,以美国骆驼氏评级制度为基础,采取层次分析法对商业银行分支行面临的风险进行分类和分层,结合中国银行业监管当局的风险评价和商业银行审计实践经验,遴选出适用于国家审计评价商业银行分支行风险的指标体系,利用综合评价方法计算商业银行分支行综合风险值并进行排序,以利于在国家审计实践中迅速把握商业银行各分支行风险程度,把有限的审计力量和时间用于解剖风险程度较高的分支行,以提高审计效率,维护金融稳定。

(二)风险评价指标的选择与计量

在理论和实践上,商业银行风险评价指标有很多,已有的风险评价指标大多数来自于商业银行资产负债表和利润表,少有来自于商业银行财务系统和业务系统的指标。国家审计是对商业银行资产、负债和损益的全面审计,因此在指标的选择上与现有的风险评价体系既有相同之处,又有自身的特点。本文构建的是商业银行分支行风险评价模型,其资本充足度无需计量,我们从信用风险、流动性风险和操作风险三个方面对商业银行分支行综合风险进行评价。

1.信用风险评价指标与计量

信用风险评价指标选取两个,一是不良贷款率,二是VaR在综合授信中的占比。

(1)不良贷款率

不良贷款率=不良贷款/贷款总额,其中,不良贷款以五级分类为标准,包括次级类贷款余额、可疑类贷款余额和损失类贷款余额。

(2)VaR在综合授信中的占比

VaR指在未来一段时间内,当基础资产价格产生不利变化时,在给定置信水平下,所持有的资产头寸可能产生的最大可能损失。

无论哪种定义方法,求解VaR即找到投资组合最小价值或者最小收益率R'。

假设银行资产组合价值的概率分布为f(w),那么在给定的置信水平c下,有:

本模型中对于置信水平的选择采取巴赛尔银行监管委员会选择的置信水平即99%,持续期间为一年,并且VaR值计算符合以下假设:

(1)综合授信价值服从正态分布;

(2)信用等级转移概率矩阵遵循马尔柯夫过程,即信用等级在某一年的转移概率独立于过去时期;

(3)综合授信收益率相关系数为零,不考虑相关条件的联合转移概率矩阵;

(4)资产组合持续期间的选择为一年。

计算VaR在综合授信中的占比步骤:

(1)取得商业银行分支行客户信用等级数据;

(2)取得商业银行分支行各个客户信用等级综合授信余额,其中综合授信余额包括贷款、信用证、保函、银行承兑汇票余额;

(3)根据商业银行前三年信贷管理资料,计算不同信用等级客户授信回收率;

(4)根据商业银行前三年信贷管理资料,计算不同信用等级客户下一年度信用等级变动概率矩阵;

(5)计算各个样本的不同信用等级授信的VaR值和各个样本的总体VaR值;

(6)计算各个样本的总体VaR值占综合授信总额之比。

2.流动性风险评价指标与计量

一般衡量流动性风险指标有中长期贷款比、存贷比、流动性比例和核心负债依存度等,但这些流动性风险指标是针对挤兑风险、破产风险等设置的,对商业银行总行持续性监管比较有效而在分支行风险暴露中未能发挥信息有效提示作用。

在目前审计实践中,我们关注较多的是商业银行分支行流动性风险指标所揭示的业务违法违规的可能性,因此本模型选取对商业银行分支行流动性风险揭示较为有效的流动性缺口关注率作为流动性风险评价指标,计算步骤为:

首先计算商业银行分支行流动性缺口。本模型采取两种方法,一是联行往来分析,将各分支机构的“系统内借入、借出”和“存放系统内款项”、“系统内存放款项”等数据进行比较分析,经加总轧差,如余额表现为借方,说明资金运营正常,如余额表现为贷方,则表明出现占压联行资金情况。二是计算与分析资金缺口。资金缺口的计算简单来说就是资金来源减去资金运用,其中资金来源包括各项存款和同业存放;资金运用包括各项贷款和清算资金。根据计算结果,如差额为正,说明资金运营正常,如差额为负,则表明存在资金缺口。其次根据各商业银行分支行流动性缺口计算各商业银行分支行流动性缺口关注率。

流动性缺口关注率=各分支行流动性缺口/∑各分支行流动性缺口

其中如果对各分支行流动性分析结果为正常,则流动性缺口取值为零。

3.操作性风险评价指标与计量

本模型选取两个操作性风险评价指标,一个是操作风险损失率,一个是内部控制关注率。

(1)操作风险损失率。借鉴银监会对操作风险评价指标,将操作风险指标定义为衡量由于内部程序不完善、操作人员差错或舞弊以及外部事件造成的风险,定量上表示为:

操作风险损失率=操作造成的损失/当期净利息收入加上非利息收入平均值

(2)内部控制关注率。首先,建立内部控制水平评测表,对商业银行分支行内部控制要素、业务系统、会计系统、计算机系统和内部控制监督系统给予审计评价,限于篇幅具体内容省略,但并不影响本文对问题的说明。其次,对每个分支行进行内部控制水平评价,评价标准为好、较好、一般和差,好则计0分,较好计0.25分,一般计0.5分,差计1分;另外对每个分支行经济犯罪案件和举报信纳入内部控制水平评价,一个经济犯罪案件5分,一封举报信1分。再次,计算得出每个分支行得分。最后,计算内部控制关注率,计算公式为内部控制关注率=分支行内部控制得分/∑每个分支行内部控制得分。

(三)风险综合计量方法

综上可以得出,商业银行分支行风险评价指标体系如表2所示。

综合评价方法采取德尔菲法、因子分析法和层次分析法,并运用序号总和理论和众数理论对上述评价结果进行综合排序。

1.德尔菲法

在本模型中,德尔菲法赋予各个指标的权重来源:一是专家打分,即由不同审计专家给出各自指标权重;二是来源于国家审计机关历年商业银行审计案例,根据案例中暴露出的风险种类进行梳理并归纳,由此得出评价指标权重(具体见表3),根据各分支行风险指标值和权重加权汇总即可得出其风险总值。

2.因子分析法

因子分析法可以较好地弥补德尔菲法对于各因素权重的主观赋值缺陷,数学原理不再赘述,所有计算过程均通过SPSS进行。

3.层次分析法

(1)首先构造递阶层次结构,见图1,其中A为目标层,B为准则层,C为指标层。

(2)判断矩阵中重要性程度按1-3赋值,重要性标度含义见表4。

(3)构造判断矩阵并进行层次单排序与检验。

第一步:构造第一层次判断矩阵如下:

用方根法求判断矩阵的最大特征根相对应的特征向量,计算得出判断矩阵。

(4)根据因子总排序计算各样本风险总值并排序。

4.根据序号总和理论和众数理论对三种评价结果进行综合排序

序号总和理论,是把足够多的不同的评价方法下的排序号相加,得到序号总和,按序号总和排序的结果即真正的位序;众数理论则是按照众数分布进行排序。因为序号综合理论实施有一定的困难,一般情况下众数理论可以替代序号总和理论并能够较好地弥补其缺点。

四、实证研究——基于某国有商业银行某分行7家支行的实证分析

(一)单一风险测量和指标矩阵

1.信用风险测量

(1)计算7家支行的VaR值,见表6。

(2)根据各支行贷款总额和不良贷款资料,计算不良贷款率见表7。

2.流动性风险测量

根据定义,营运资金状况=资金来源-资金运用,结合某国有商业银行会计科目设置和7家支行的业务状况变动表,得出各支行营运资金缺口率表,见表8。

3.操作性风险测量

(1)计算操作风险损失率。根据7家支行的操作风险损失额、年度利息收入、利息支出和非利息收入资料等,计算各支行操作风险损失率,见表9。

(2)计算内部控制关注率。根据风险评价模型,对各家支行内控进行评分,共有92个指标,前90个指标每个指标分为好、较好、一般、差。好计0分,较好计0.25分,一般计0.5分,差计1分;第91-92指标标准为,一个经济犯罪案件5分,一封举报信1分,资料太多,为节省篇幅,只列出合计数,并计算内部控制关注率,见表10。

4.计算各支行风险测量指标矩阵

综合上述信用风险、流动性风险和操作性风险计算结果,可以得出各支行风险测量指标矩阵,见表11:

(二)风险总值测量

1.根据德尔菲法计算各支行综合风险值,对各支行单项风险得分进行汇总得到风险总值,从表12可以看出,支行F综合风险最高,其次是支行A,支行D等。

2.根据因子分析法计算各支行综合风险值。在SPSS中输入基础数据,指标标准化后求解相关矩阵,求解相关系数矩阵的特征值、贡献率、累积贡献率和因子共同度,并得出因子载荷矩阵和因子得分矩阵,从而得出各支行综合得分。从表13可以看出,支行A的各因子值均高,尤其是F2即信用风险值在各支行中最高;支行D操作风险最高,流动性风险和信用风险偏低;支行F操作性风险和流动性风险均偏高。

3.根据层次分析法计算各支行综合风险值。同样,根据层次分析法计算各支行综合风险值,从表1