基于分塊極大值模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究

基于分塊極大值模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究

修回日期：2011-06-200引言商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)是指由不完善或有問題的內(nèi)部程序、人員及系統(tǒng)或外部事件所造成損失的風(fēng)險(xiǎn)，包括法律風(fēng)險(xiǎn)，但不包括策略風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。2004年6月巴塞爾委員會(huì)頒布《巴塞爾新資本協(xié)議》(以下簡稱巴塞爾協(xié)議Ⅱ)并將操作風(fēng)險(xiǎn)納入監(jiān)管資本計(jì)量框架后，業(yè)界普遍認(rèn)為巴塞爾協(xié)議Ⅱ所倡導(dǎo)的三大支柱將極大地增強(qiáng)銀行類金融機(jī)構(gòu)防范和化解風(fēng)險(xiǎn)的能力，有效避免導(dǎo)致巴林銀行倒閉的操作風(fēng)險(xiǎn)案件。不幸的是，時(shí)隔僅僅三年半，2008年1月，國際銀行業(yè)再次爆發(fā)了巨額操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件：法國第二大銀行——法國興業(yè)銀行因交易員違規(guī)操作致使該銀行蒙受了高達(dá)30億美元的損失，同年9月15日，德國國家發(fā)展銀行在已知交易對(duì)手雷曼兄弟破產(chǎn)的情況下仍然支付3億歐元。據(jù)Cagan[1]統(tǒng)計(jì)，本次席卷全球的次貸危機(jī)中，僅僅在美國，與操作風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的損失事件至少有86件，總損失金額約960億美元，較為典型的有美國最大的住宅抵押貸款銀行——國家金融服務(wù)公司(CountrywideFinancial)因偽造文書和虛假陳述被客戶擠兌而破產(chǎn)。正如《TheOperationalRisk》雜志主編Cruze[2]所指出的，無論對(duì)理論界還是實(shí)務(wù)界，銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀正面臨巨大挑戰(zhàn)：已有的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型亟須改進(jìn)，現(xiàn)行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系必須完善。另據(jù)畢馬威[3]調(diào)查，92%的國際活躍銀行正在重新審視目前的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。鑒于原有的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管和計(jì)量體系沒能有效遏制金融危機(jī)，巴塞爾委員會(huì)于2009年1月提出了《新協(xié)議框架完善建議》和《穩(wěn)健的壓力測試實(shí)踐和監(jiān)管原則》等咨詢文件，在廣泛征求意見后已經(jīng)于2009年7月1日起陸續(xù)實(shí)施。顯然，有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量和管理的問題再次擺在了監(jiān)管部門和銀行業(yè)界面前，而且重點(diǎn)將在于如何進(jìn)行定量分析，特別是如何實(shí)施事前預(yù)警和控制。中國銀監(jiān)會(huì)2007年頒布了《中國銀行業(yè)實(shí)施新資本協(xié)議指導(dǎo)意見》[4]，明確提出中國銀行業(yè)將在2013年底之前全面實(shí)施巴塞爾協(xié)議Ⅱ，各級(jí)商業(yè)銀行必須配置抵御操作風(fēng)險(xiǎn)的資本，其計(jì)量方法可以采用標(biāo)準(zhǔn)法、替代標(biāo)準(zhǔn)法和高級(jí)計(jì)量法。根據(jù)發(fā)生頻率和損失金額，操作風(fēng)險(xiǎn)可以分為四種類型：低頻低損失，高頻低損失，低頻高損失和高頻高損失。低頻低損失和高頻低損失對(duì)銀行而言，影響不大，可以忽略不計(jì)；高頻高損失對(duì)銀行的影響非常大，沒有哪家銀行能夠在這種風(fēng)險(xiǎn)下長期生存。因此，在實(shí)踐中，商業(yè)銀行真正需要面對(duì)的是低頻高損失類型的操作風(fēng)險(xiǎn)，但這類事件具有顯著的厚尾性，建模所需數(shù)據(jù)極其缺乏，傳統(tǒng)計(jì)量模型一般都需要相當(dāng)數(shù)量的損失數(shù)據(jù)作支撐，所以，操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的構(gòu)建比信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)困難得多。目前尚無公認(rèn)的、普遍接受的操作風(fēng)險(xiǎn)度量方法，缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)是其主要障礙之一，如何較好地?cái)M合損失數(shù)據(jù)的尾部特征也是挑戰(zhàn)之一。本文將運(yùn)用分塊極大值理論，對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析。1操作風(fēng)險(xiǎn)建模分析方法一般地，操作風(fēng)險(xiǎn)定量分析模型可以分為兩大類：自上而下方法；自下而上方法。自上而下模型不分析損失類型或原因，它把銀行內(nèi)部的經(jīng)營狀況和管理狀況作為黑箱，假定損失僅僅通過宏觀層面測量出來，主要使用財(cái)務(wù)指標(biāo)和收益波動(dòng)性等作為衡量風(fēng)險(xiǎn)的變量，比較容易收集所需要的數(shù)據(jù)且計(jì)算難度較小，無需根據(jù)金融企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營狀況搜集內(nèi)部損失數(shù)據(jù)。由該法得到的是所有風(fēng)險(xiǎn)資本的計(jì)算數(shù)據(jù)，然后將該機(jī)構(gòu)已經(jīng)得到量化的市場風(fēng)險(xiǎn)資本和信用風(fēng)險(xiǎn)資本剔除，就獲得操作風(fēng)險(xiǎn)資本。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是收集數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)操作風(fēng)險(xiǎn)只需要很少的工作。巴塞爾協(xié)議Ⅱ提出的基本指標(biāo)法和標(biāo)準(zhǔn)法即屬于自上而下法。采用基本指標(biāo)法，銀行持有的操作風(fēng)險(xiǎn)資本等于前三年總收入的平均值乘上一個(gè)固定比例(用α表示)，其資本計(jì)算公式為回歸的殘差項(xiàng)就可以用于估計(jì)操作風(fēng)險(xiǎn)。這類模型的原理在于操作風(fēng)險(xiǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)之外的剩余風(fēng)險(xiǎn)。多因素模型的使用局限在于只能分析上市銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)，如果某銀行尚未上市，則找不到有關(guān)其股票的公開市場價(jià)格，無法進(jìn)行多因素回歸。樊欣和楊曉光[5]曾采用多因素模型估計(jì)了上海浦東發(fā)展銀行和深圳發(fā)展銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)。自下而上模型則是在微觀水平上通過區(qū)分內(nèi)部事件來測定操作風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量，它在對(duì)商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營狀況及各種操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)損失事件類型或業(yè)務(wù)類型來區(qū)別風(fēng)險(xiǎn)，并逐步統(tǒng)計(jì)的計(jì)量方法。主要包括統(tǒng)計(jì)度量模型、案例分析、因素分析模型、因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型等。由于所針對(duì)的事件是明確的，因此可以直接在風(fēng)險(xiǎn)管理中發(fā)揮作用。但這類方法在收集數(shù)據(jù)方面面臨很大的困難。這類方法被巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)稱為高級(jí)計(jì)量法，巴塞爾協(xié)議Ⅱ鼓勵(lì)商業(yè)銀行采用高級(jí)計(jì)量法計(jì)算操作風(fēng)險(xiǎn)資本。高級(jí)計(jì)量法主要包括內(nèi)部衡量法、損失分布法和極值理論法等。1.1內(nèi)部衡量法通常，在損失分布法框架下，每一產(chǎn)品條線/風(fēng)險(xiǎn)類型單元操作風(fēng)險(xiǎn)累計(jì)損失的建模分為四個(gè)步驟：首先獲得損失頻率和損失強(qiáng)度的分布函數(shù)，損失頻率一般服從泊松分布，而損失強(qiáng)度可能服從帕累托分布、威布爾分布或?qū)?shù)正態(tài)分布；其次，將這兩個(gè)分布函數(shù)復(fù)合疊加；第三，分別計(jì)算操作1.3極值理論法如前所述，在操作風(fēng)險(xiǎn)中，較為危險(xiǎn)的并非日常的高頻低危類事件，而是類似巴林銀行里森事件那樣的低頻高危的極端事件，從統(tǒng)計(jì)角度看，極端損失的存在使得操作風(fēng)險(xiǎn)的損失分布具有明顯的厚尾特點(diǎn)，因此，極值理論(ExtremeValueTheory，EVT)被許多國際活躍銀行運(yùn)用于測量操作風(fēng)險(xiǎn)。極值理論源于次序統(tǒng)計(jì)理論，1943年Gnedenko[9]提出了著名的極值定理，圖1從歷史極值數(shù)據(jù)推斷未來根據(jù)巴塞爾協(xié)議Ⅱ，當(dāng)商業(yè)銀行采用高級(jí)計(jì)量法測算操作風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，巴塞爾委員會(huì)不規(guī)定具體方法和統(tǒng)計(jì)分布假設(shè)，但銀行必須表明所采用的方法考慮到了潛在較嚴(yán)重的概率分布“尾部”損失事件。無論采用哪種方法，銀行必須表明，操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方式符合與信用風(fēng)險(xiǎn)IRB法相當(dāng)?shù)姆€(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)(例如，相當(dāng)于IRB法，持有期1年，99.9%置信區(qū)間)③。顯然，巴塞爾協(xié)議Ⅱ更關(guān)心的是銀行在既定時(shí)間段(如1年)內(nèi)操作風(fēng)險(xiǎn)的大小。POT模型盡管可以較好地刻畫損失事件的尾部分布，但它所研究的極值忽略了時(shí)間因素，不能完全滿足巴塞爾協(xié)議Ⅱ的要求。因此，本文采用分塊極大值方法(BlockMaxima，BM)來對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的尾部數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。如圖2所示，BM根據(jù)損失數(shù)據(jù)發(fā)生的時(shí)間段來選取極值，這也符合巴塞爾協(xié)議Ⅱ關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的穩(wěn)健性原則。2分塊極大值方法BM分布仍然采用(8)式的形式，其參數(shù)估計(jì)有矩估計(jì)法、極大似然估計(jì)法(ML)和概率加權(quán)矩估計(jì)法(ProbabilityWeightedMoments，PWM)。矩估計(jì)法雖然簡單，但估計(jì)出來的參數(shù)有較大偏差，一般不采用矩估計(jì)法(Cruz，2005)。與ML相比，PWM法更加簡單和直接，特別適合于小樣本的估計(jì)[14]。Hosking等[15]也指出，盡管PWM估計(jì)值的漸進(jìn)性比ML估計(jì)值要弱些，但當(dāng)樣本量少于100個(gè)時(shí)，差異并不明顯。如表1所示，當(dāng)樣本量只有15時(shí)，相比PWM而言，ML幾乎沒有優(yōu)勢(shì)，ML估計(jì)值的偏差和均方根誤差都大于PWM估計(jì)值，特別是形狀參數(shù)ξ為正值時(shí)，PWM的優(yōu)勢(shì)更為明顯。因此，本文采用PWM方法來對(duì)塊極大值進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。2.1概率加權(quán)矩的形式由于ξ=0時(shí)，(8)式中F(x)的分布退化為指數(shù)分布，這種情形在實(shí)踐中較少。因此，下面只討論ξ≠0的一般情況下的參數(shù)估計(jì)。當(dāng)ξ≠0時(shí)，將(15)式帶入(11)式：3實(shí)證分析3.1數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)由于我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的定量分析還處于起步階段，許多商業(yè)銀行不但沒有建立完整的操作風(fēng)險(xiǎn)分析和管理體系，甚至連操作風(fēng)險(xiǎn)案件的歷史資料也沒有得到有效保存，因此現(xiàn)階段很難獲取我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)部數(shù)據(jù)。要對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)行定量分析，只能依賴于外部數(shù)據(jù)。值得慶幸的是，隨著銀行公司治理的改進(jìn)和媒體記者的努力，近年來我國商業(yè)銀行在信息披露方面有了較大改善，商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)案件常常被媒體詳細(xì)地披露出來，為定量分析提供了有利條件。采用與吳恒煜和趙平[11]、張宏毅和陸靜[15]類似的方法，我們收集了國內(nèi)公開出版的平面媒體如金融日?qǐng)?bào)、財(cái)經(jīng)雜志等和虛擬媒體如新浪、網(wǎng)易等網(wǎng)站披露的銀行操作風(fēng)險(xiǎn)案件。收集操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的原則如下：①1990-2009年期間我國商業(yè)銀行發(fā)生的操作風(fēng)險(xiǎn)案件；②操作風(fēng)險(xiǎn)案件導(dǎo)致了銀行的實(shí)際損失而非潛在損失；③這些案件導(dǎo)致銀行損失的主要原因來自于操作風(fēng)險(xiǎn)，而非市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等其他類型的風(fēng)險(xiǎn)；④每一個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)案件導(dǎo)致的損失金額大于或等于5萬元人民幣；⑤這些操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件已經(jīng)被公開披露。經(jīng)過查閱大量資料，我們共收集了167個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)案件，這些案件來自34家商業(yè)銀行(合作銀行)。由于其中許多案件涉及多個(gè)年份，而有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量分析一般只針對(duì)一定時(shí)期內(nèi)(通常為一年)發(fā)生的損失，因此，我們將跨年度案件導(dǎo)致的最終損失金額平均分?jǐn)偟桨赴l(fā)過程的幾年間，例如北京華運(yùn)達(dá)房地產(chǎn)開發(fā)公司董事長鄒某以開發(fā)“森豪公寓”為名，在2000年至2002年期間，與中國銀行北京市分行簽訂樓宇按揭貸款合作協(xié)議，其后通過借用他人身份證、提供虛假收入證明及首付款證明等手段虛構(gòu)銷售“森豪公寓”，從中國銀行北京市分行騙取個(gè)人住房按揭貸款共計(jì)6億元，這是典型的外部欺詐案例。由于該案件持續(xù)了3年時(shí)間，所以我們將6億元的操作風(fēng)險(xiǎn)損失平均分?jǐn)偟?年間，即假定該銀行在2000-2002年間每年發(fā)生了1個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)案件，每個(gè)案件損失金額為2億元。經(jīng)過整理，我們得到439個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)樣本。從操作風(fēng)險(xiǎn)案件發(fā)生的數(shù)量來看(參見表2)，在1990-2009年期間，我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的年案發(fā)率是不均衡的，其中1996-2004年是案件發(fā)生頻率較高的年份，如1998年有46個(gè)操作風(fēng)險(xiǎn)案件，而1990年和1991年的案發(fā)率較低。我們認(rèn)為，案發(fā)率較低不能代表當(dāng)年商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理水平較高，這也許是由于數(shù)據(jù)收集或信息披露局限性造成的。根據(jù)表3的頻率統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)操作風(fēng)險(xiǎn)案件主要集中在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)條線、支付和結(jié)算條線，這兩個(gè)條線發(fā)生的操作風(fēng)險(xiǎn)案件分別占總數(shù)的50.34%和42.14%；從案件類型來看，則集中在內(nèi)部欺詐和外部欺詐兩種類型，分別占總數(shù)的71.53%和28.02%。這與BCBS[17]對(duì)全球17個(gè)國家121家商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)查情況有較大不同。被調(diào)查的121家銀行共報(bào)告了32564件操作風(fēng)險(xiǎn)案件，主要發(fā)生在零售銀行、零售經(jīng)紀(jì)、交易與銷售等三個(gè)條線，分別占總數(shù)的55.8%、10.3%和9.6%；案件類型主要集中在執(zhí)行、交割及流程管理、外部欺詐、客戶、產(chǎn)品及業(yè)務(wù)操作三種類型，分別占總數(shù)的30.6%、26.3%和18.2%。就損失金額而言，國內(nèi)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)主要發(fā)生在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)條線，損失金額達(dá)184億元，占總損失金額的72.89%；而BCBS報(bào)告中的損失則集中在零售銀行業(yè)務(wù)條線[18]，損失金額約31億歐元，占總損失金額的32%。因此，總體而言，國內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的防范應(yīng)更加關(guān)注商業(yè)銀行業(yè)務(wù)，防范的重點(diǎn)在于內(nèi)部欺詐和外部欺詐。一般地，根據(jù)規(guī)模和經(jīng)營范圍劃分，我國商業(yè)銀行主要分為三個(gè)層次：四大國有(控股)銀行、股份制銀行和地方商業(yè)銀行。其中，地方銀行包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和城市(農(nóng)村)合作銀行。為了比較各類型商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)，我們將樣本分為四組：全部銀行(即全部樣本)、四大國有銀行、股份制銀行和地方商業(yè)銀行。按照?qǐng)D2所示的分塊極大值方法，找出這四組銀行每一年度操作風(fēng)險(xiǎn)的極大值(如表5)。從表5可見，一方面囿于案件收集的條件限制，另一方面也可能反映了不同類型銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，三個(gè)層次商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)極大值的分布是不均勻的，如股份制銀行和地方商業(yè)銀行在1991-1993的3年間都沒有操作風(fēng)險(xiǎn)案件。全部樣本操作風(fēng)險(xiǎn)的最大值沒有發(fā)生在國有銀行或股份制銀行中，而是發(fā)生在規(guī)模相對(duì)較小的地方商業(yè)銀行組，這就是北京市城市商業(yè)銀行(2005年后更名為北京銀行)中關(guān)村支行行長霍某通過貪污、挪用、非法出具各種金融票證、用賬外客戶資金非法發(fā)放貸款等手段，導(dǎo)致該銀行損失約20億元，盡管霍某被判死刑，但損失已無法追回。該案件與中國銀行高山案有異曲同工之處，都是基層銀行負(fù)責(zé)人作案，屬于典型的內(nèi)部欺詐。3.2參數(shù)估計(jì)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)表6是各銀行組采用分塊極大值方法估計(jì)的參數(shù)值。由于各組的ξ都小于零，因此，可以推斷操作風(fēng)險(xiǎn)服從Weibull分布。作為統(tǒng)計(jì)推斷的重要步驟之一，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是非常有必要的。我們采用圖形方法和數(shù)值方法分別對(duì)經(jīng)驗(yàn)分布進(jìn)行了檢驗(yàn)。圖3和圖4是假定操作風(fēng)險(xiǎn)服從參數(shù)為表6的廣義極值分布的QQ圖。根據(jù)各觀察點(diǎn)的分布情況，可以從圖形上判斷Weibull分布較好地?cái)M合了操作風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)值檢驗(yàn)中，我們采用了Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)和Anderson-Darling檢驗(yàn)。Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)(KS檢驗(yàn))需要考察統(tǒng)計(jì)量、D和V值，其計(jì)算步驟如下：從表7的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)來看，經(jīng)驗(yàn)分布在1%水平上是有效的。因此，無論從圖形檢驗(yàn)還是數(shù)值檢驗(yàn)來看，都可以采用表6的參數(shù)值估計(jì)操作風(fēng)險(xiǎn)資本。3.3操作風(fēng)險(xiǎn)資本從表8可以看到，各類銀行應(yīng)配置的操作風(fēng)險(xiǎn)資本差異比較大。如當(dāng)置信水平為90%時(shí)，國有商業(yè)銀行為應(yīng)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)需要撥備的資本應(yīng)當(dāng)為5.34億元，也就是說，按照平均十年一遇的操作風(fēng)險(xiǎn)最大損失金額，每家國有銀行必須準(zhǔn)備5.34億元才能抵御損失，否則這類銀行將面臨更大的金融風(fēng)險(xiǎn)。同樣的，在90%置信水平下，股份制銀行應(yīng)配置1.60億元的操作風(fēng)險(xiǎn)資本，地方商業(yè)銀行應(yīng)配置1.87億元的操作風(fēng)險(xiǎn)資本。而如果按照千年一遇(即置信水平為99.9%)的操作風(fēng)險(xiǎn)巨額損失，這三類銀行需要準(zhǔn)備的操作風(fēng)險(xiǎn)資本分別是10.90億元、2.33億元和2.66億元！說明就操作風(fēng)險(xiǎn)資本的絕對(duì)數(shù)量來看，國有銀行是股份制銀行和地方商業(yè)銀行的4.68倍和4.1倍。但如果結(jié)合銀行規(guī)模，情況就大相徑庭。根據(jù)中國銀監(jiān)會(huì)披露的數(shù)據(jù)，截至2009年年底，四大國有銀行平均資產(chǎn)規(guī)模為8萬億元，股份制銀行為1萬億元，地方商業(yè)銀行僅為679億元。因此，假如不考慮銀行資產(chǎn)(或貸款)的加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)因素，僅比較操作風(fēng)險(xiǎn)資本與資產(chǎn)規(guī)模的比值，國有銀行為0.0136%，股份制銀行為0.0233%，地方商業(yè)銀行為0.39%，說明國有銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，而地方商業(yè)銀行需要配置的操作風(fēng)險(xiǎn)資本占總資產(chǎn)的比重較高。根據(jù)上市銀行2009年度年報(bào)，工商銀行、建設(shè)銀行和中國銀行平均加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為54275億元，交通銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行等股份制銀行平均加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為9272億元，寧波銀行、南京銀行等地方商業(yè)銀行平均加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為937億元，以此計(jì)算的操作風(fēng)險(xiǎn)資本與加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比值，國有銀行為0.02%，股份制銀行為0.03%，地方商業(yè)銀行為0.28%，仍然表明地方商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)偏大。4結(jié)論2010年是我國商業(yè)銀行實(shí)施巴塞爾協(xié)議Ⅱ非常關(guān)鍵的一年，按照銀監(jiān)會(huì)的部署，在其他國