商業(yè)銀行操作風險實證研究

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1、商業(yè)銀行操作風險實證研究一、研究概述新巴塞爾協(xié)議將操作風險納入風險資本的計算和監(jiān)管框架，操作風險定義為由於不充分或失敗的內(nèi)部過程，人和系統(tǒng)或外部事件所造成的直接或間接的經(jīng)濟損失。這一定義有以下幾個特點：仁關(guān)註內(nèi)部操作，內(nèi)部操作常常就是銀行及其員工的作為或不作為，銀行能夠也應(yīng)該對其施加影響。2、重視概念中的過程導(dǎo)向。3、人員和人員失誤起著決定性作用，但人員失誤不包括出於個人利益和知識不足的失誤。4、外部事件是指自然、政治或軍事事件，技術(shù)設(shè)施的缺陷，以及法律、稅收和監(jiān)管方面的變化。5、內(nèi)部控制系統(tǒng)具有重要的作用目前，常見的操作風險分類方法有七種事件類型

2、：仁內(nèi)部欺詐：故意欺騙、盜用財產(chǎn)或違反規(guī)則、法律、公司政策的行為。2、外部欺詐：第三方故意欺騙、盜用財產(chǎn)或違反法律的行為。3、雇員活動和工作場所安全：由個人傷害賠償金支付或差別及歧視事件引起的違反雇員、健康或安全相關(guān)法律或協(xié)議的行為。4、客戶、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)活動：無意或由於疏忽沒能履行對特定客戶的專業(yè)職責，或者由於產(chǎn)品的性質(zhì)或設(shè)計產(chǎn)生類似結(jié)果。5、實物資產(chǎn)的損壞：自然災(zāi)害或其他事件造成的實物資產(chǎn)損失或損壞。6、業(yè)務(wù)中斷和系統(tǒng)錯誤：業(yè)務(wù)的意外中斷或系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤。7、行政、交付和過程管理：由於與交易對方的關(guān)系而產(chǎn)生的交易過程錯誤或過程管理不善。操作風險涵蓋

3、的內(nèi)容非常廣泛，對於商業(yè)銀行而言，幾乎包括瞭市場風險和信用風險以外所有的風險。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會更是將操作風險與市場風險、信用風險並列在一起，作為計算風險資本的內(nèi)容之一操作風險是我商業(yè)銀行的主要風險來源之一，其所占比重也遠大於國際同行的水平，對操作風險的度量和控制的研究在我有重要的現(xiàn)實意義新巴塞爾協(xié)議提供瞭三種計算操作風險資本金的方法：基本指標法、標準法，以及高級計量法（AMA法這三種方法在復(fù)雜性和風險敏感度方面漸次加強。為瞭保證足夠的靈活性以鼓勵銀行業(yè)繼續(xù)開發(fā)新的操作風險度量方法，新巴塞爾協(xié)議允許銀行根據(jù)自身的情況選取合適的度量方法，隻是在技

4、術(shù)指導(dǎo)文件中推薦瞭損失分佈法和內(nèi)部衡量法等方法對操作風險進行估算的主要目的之一，是為瞭確定為操作風險而配置的行業(yè)資本金，因此需要計算出給定置信水平之下操作風險的分位數(shù)。而操作風險損失事件具有發(fā)生頻率低、損失金額分佈范圍廣、厚尾等特性，很難直接利用一些傳統(tǒng)的參數(shù)或者非參數(shù)估計方法；極值理論（EVT）是一種用來分析和預(yù)測極端現(xiàn)象或者小概率事件風險的模型，其最重要的意義在於專門估計極端事件的風險，由於許多種操作風險損失表現(xiàn)出自然的極端厚尾性，應(yīng)用極值理論分析成為瞭必然選擇。應(yīng)用極值理論研究有兩類主要的模型：比較早的一組模型是BMM模型，另一種是近年來發(fā)展

5、起來的POT模型。在POT模型中，進一步可區(qū)分為兩類,基於Hill估計的半?yún)?shù)模型和基於廣義帕累托分佈（GPD）的完全參數(shù)模型。本文將采用廣義帕累托分佈的完全參數(shù)模型方法，來度量操作風險損失。本文第二部分概述POT模型及其參數(shù)估計、檢驗，第三部分應(yīng)用POT模型對我國商業(yè)銀行操作風險進行實證分析，第四部分為簡單結(jié)論及政策建議二、模型極值理論是研究次序統(tǒng)計理論的一個分支。20世紀三十年代初，Dodd、Frechet、Fisher&Tippett開始對極值理論進行研究；1943年Gneden.do建立著名的極值定理；Gumbel將這一學(xué)科的研究做瞭系統(tǒng)的

6、總結(jié)；Jenkinson把該理論應(yīng)用於極值風險研究，之後極值理論開始逐步在保險和金融領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用；Embrechts系統(tǒng)地總結(jié)瞭極值理論在金融中應(yīng)用的方面，概述性地闡述瞭極值理論在金融風險管理中的重要性；Diebold對極值理論的優(yōu)點與缺點及適用范圍進行瞭評析極值理論是研究次序統(tǒng)計量極端值分佈特性的理論，作為一種參數(shù)估計方法，極值分佈隻研究極端值的分佈情況，它可以在總體分佈未知的情況下，依靠樣本數(shù)據(jù)，得到總體中極值的變化性質(zhì)，具有超越樣本的估計能力，目前被認為是很優(yōu)秀的預(yù)測方法。用於估測VaR的極值理論主要包括兩類模型，即傳統(tǒng)的分塊樣本極大值模型

7、（BBM）與POT模型。POT模型則對樣本中所有超過某一充分大的閘值的所有觀測值進行建模，該方法同廣義帕累托分佈一致。由於POT模型有效地使用瞭有限的極端觀察值，它被認為是在實踐中最有用的模型之一(-)POT模型。POT模型：設(shè)回報率X的分佈函數(shù)為F,對於給定的闘值u,定義Fu為超過該闘值的觀察值X的超額損失分佈，則：Fu(y)=P{X-u

8、X>u}=P{X-uu}/P(X>u)=F(y+u)-F(u)/1-F(u)y=x-u表示超量損失，對於x>u,我們有下面的表達式：F(x)=[1-F(u)]xFu(y)+F(u)對於充分大的關(guān)值

9、，超量損失分佈Fu(y)收斂於某一廣義帕累分佈Gg,B(y),由此可得：F(x)=[1-F(u)]G^p,u(y)+F(u