金融風險評估及其管理方法綜述

金融風險評估及其管理方法綜述金融風險評估及其管理方法綜述PAGEPAGE35金融風險評估及其管理方法綜述金融風險及其管理方法綜述摘要：本文首先通過08年金融危機對現(xiàn)代金融風險的本質進行闡述，然后分別從市場風險，信用風險，操作風險，流動性風險四個主要方面進行介紹。市場風險中從波動率角度和VaR角度進行分析。第一，針對波動率方面的GARCH模型，利用08金融危機后的中國匯率變化進行實例驗證；第二，介紹了利率敏感性缺口，久期，凸度，馬克維茨的均值-方差模型，資本資產(chǎn)定價模型等定性及定量方法；第三，介紹了VaR方法的基本原理及其三個常用的計算方法：歷史模擬法，蒙特卡洛模擬法和方差-協(xié)方差法。信用風險的衡量和管理中，首先介紹了信用風險的決定因素，然后闡述了信用分析技術的發(fā)展，最后著重介紹了我國商業(yè)銀行的信用管理現(xiàn)狀和針對商業(yè)銀行信用風險的管理方法—內部評級法。流動性風險的度量和管理中，主要介紹了銀行金融機構的流動性管理指標和非銀行業(yè)金融機構的交易流動性檢測。對于操作風險，首先利用光大烏龍指來說明操作風險的嚴重性，然后簡要介紹計算操作風險監(jiān)管資本金的方法，分別為基本指標法，標準法和高級測量法。關鍵詞：ABSGARCHVaRIRB目錄一、現(xiàn)代金融風險本質 31.1從資產(chǎn)抵押債券（ABS）角度介紹08年金融危機發(fā)生原理 31.2現(xiàn)代金融風險本質淺析 3二、市場風險 42.1波動率 42.2GARCH（1,1）模型匯率角度運用 42.2.1GARCH模型介紹 42.2.2匯率樣本數(shù)據(jù)圖 52.2.3ARCH效應檢驗 52.2.4GARCH(1，1)模型 82.2.5匯率值預測 112.3VAR模型 132.4市場風險管理方法 142.4.1利率敏感性缺口管理 142.4.2一種定量管理的方法—久期和曲率 142.4.3馬柯維茨的均值一方差理論 152.4.4資本資產(chǎn)定價模型（CAPM） 15三、信用風險 163.1信用分析技術的發(fā)展 163.2一些預防信用風險的方法 163.3內部評級法 173.4對我國商業(yè)銀行信用風險的一些思考 18四、流動性風險 184.1銀行業(yè)流動性風險 184.2非銀行業(yè)金融機構面臨的流動性風險：主要是交易流動性風險 18五、操作風險 195.1操作風險介紹 195.2實例：光大烏龍指事件 19參考文獻： 20附錄： 21

一、現(xiàn)代金融風險本質1.1從資產(chǎn)抵押債券（ABS）角度介紹08年金融危機發(fā)生原理債務抵押債券是一種特殊的資產(chǎn)抵押債券，其基礎資產(chǎn)為固定收益?zhèn)Ｓ捎诿绹你y行在住房抵押貸款方面的審查不嚴格，或者說是刻意為之，導致產(chǎn)生了大量的次級債。銀行為了縮短流動性期限，進行了資產(chǎn)證券化，將這些CDO分為不同的級別（分為高級，中間級和股權級）進行發(fā)行，而購買這些CDO的金融機構（大多數(shù)為SPV）對所得債券再次進行CDO分級，進行發(fā)行，從中獲取利潤，就這樣一直到最后一家金融機構，由于大家都不相信自己會是“擊鼓傳花的最后一個”，所以當住房貸款違約時，銀行和最后一家持有CDO的金融機構就要承擔巨大的損失，金融危機就這樣發(fā)生了！次級按揭次級按揭高級份額（75%）AAA中間份額（20%）BBB股權份額（5%）無級別高級份額（75%）AAA中間份額（20%）BBB股權份額（5%）簡化的ABSCDO1.2現(xiàn)代金融風險本質淺析次級債市場這樣的“金融創(chuàng)新”活動，存在著積極和消極的兩面性，如果過度地擔心它的消極性，例如資金鏈斷裂引起的流動性危機，那么，金融業(yè)的競爭活力就可能被過度的監(jiān)管所抹殺；另一方面，過于樂觀的強調它的積極性，把金融創(chuàng)新的風險機制看得過于簡單化，同樣可能因為出現(xiàn)扭曲的風險判斷而不可避免的導致金融危機。此外，“消費者金融”時代給信貸市場的競爭方式和監(jiān)管模式帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。殘酷的競爭很容易迫使金融機構為不失良機而爭相提供更新、更直接的讓消費者受惠的金融服務。結果，隨著金融創(chuàng)新活動的深化和金融業(yè)務的細分化，信息不對稱問題變得愈來愈嚴重，潛在的風險也越來越難察覺。因為監(jiān)管方式跟不上金融創(chuàng)新所帶來的新風險，所以它積累到一定程度就很容易爆發(fā)像“次級債風波”那樣的危機。二、市場風險首先介紹市場風險。市場風險主要包括兩方面的風險，分別是匯率風險和利率風險。由于中國的匯率并未完全放開，所以在中國，市場風險主要指利率風險。針對市場風險，可以從兩個角度討論，波分別為動率角度和VAR角度。2.1波動率從第一個角度來看，主要包含歷史波動率，隱含波動率，ARCH,GARCH,EWMA等模型，本文主要介紹GARCH模型。歷史波動率，簡單的說就是利用前n期歷史數(shù)據(jù)的方差來衡量現(xiàn)在和未來所面臨的風險。隱含波動率。Black-Scholes期權定價公式表明期權價格是標的資產(chǎn)價格，執(zhí)行價格，無風險利率，期權期限和標的資產(chǎn)在期限內波動率的函數(shù)。在這個公式中，每一時間段的波動率被假定為相同的，然而現(xiàn)實中的期權價格并不一定等于理論價格，很大程度上是由于實際上每一時間段的波動率不同導致。將實際中的歐式看漲期權價格代入公式中，反解出的波動率稱為隱含波動率。因為看漲期權價格相對于波動率的偏導數(shù)為正，所以當隱含波動率大于給定波動率時，期權的實際價格大于該期權的理論價格。ARCH是自回歸條件異方差模型，GARCH是廣義自回歸條件異方差模型，EWMA是指數(shù)加權移動平均模型，這三種模型都主要用來計算變化的波動率。2.2GARCH（1,1）模型匯率角度運用2.2.1GARCH模型介紹自從Engle(1982)提出ARCH模型分析時間序列的異方差性以后，波勒斯列夫T.Bollerslev(1986)又提出了GARCH模型，GARCH模型是一個專門針對金融數(shù)據(jù)所量體訂做的回歸模型，除去和普通回歸模型相同的之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用于波動性的分析和預測，這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用，其意義很多時候超過了對數(shù)值本身的分析和預測。一般的GARCH模型可以表示為：其中ht為條件方差，ut為獨立同分布的隨機變量，ht與ut互相獨立，ut為標準正態(tài)分布。（1）式稱為條件均值方程；（3）式稱為條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特征。為了適應收益率序列經(jīng)驗分布的尖峰厚尾特征，也可假設服從其他分布，如Bollerslev(1987)假設收益率服從廣義t-分布，Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外，許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴大，導致股價和收益率的波動性更大；反之，股價上升時，波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降，如果假設公司債務不變，則公司的財務杠桿上升，持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由于GARCH模型中，正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。2.2.2匯率樣本數(shù)據(jù)圖本模型使用的數(shù)據(jù)為2008年01月02日到2013年末的工作日匯率值，將匯率記為變量Y。其中，將2008年01月02日到2011年12月30日的匯率值作為樣本。（數(shù)據(jù)見附錄）匯率樣本數(shù)據(jù)圖2.2.3ARCH效應檢驗假設進行估計的基本形式為：（1）利用最小二乘法估計式（1），結果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresSample(adjusted):1/03/200812/30/2011Includedobservations:1042afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C0.0106650.0054231.9667400.0495Y(-1)0.9982700.0008061238.3590.0000R-squared0.999322

Meandependentvar6.722339AdjustedR-squared0.999322

S.D.dependentvar0.223433S.E.ofregression0.005819

Akaikeinfocriterion-7.453319Sumsquaredresid0.035220

Schwarzcriterion-7.443820Loglikelihood3885.179

Hannan-Quinncriter.-7.449716F-statistic1533532.

Durbin-Watsonstat1.906649Prob(F-statistic)0.000000

（2）對數(shù)似然值=3885.179AIC=-7.453319SC=-7.443820AIC值和SC值均較小，對數(shù)似然值很大，意味著變量的滯后階數(shù)是合適的。經(jīng)過t檢驗，常數(shù)項和變量系數(shù)都是統(tǒng)計顯著的。下圖為該回歸方程的殘差圖，可以注意到波動的“成群”現(xiàn)象：波動在一段較長的時間內非常小，在另一段較長的時間內非常大，說明誤差項可能具有條件異方差性。因此，對式(2)進行條件異方差的ARCHLM檢驗，得到了在滯后階數(shù)p=1時的ARCHLM檢驗結果如下：此時的F統(tǒng)計量和Obs*R-squared統(tǒng)計量的P值均為0，所以拒絕原假設，說明式（2）的殘差序列存在ARCH效應。HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic28.68054

Prob.F(1,1039)0.0000Obs*R-squared27.96383

Prob.Chi-Square(1)0.0000TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresSample(adjusted):1/04/200812/30/2011Includedobservations:1041afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C2.80E-052.48E-0611.257820.0000RESID^2(-1)0.1619470.0302405.3554210.0000R-squared0.026862

Meandependentvar3.34E-05AdjustedR-squared0.025926

S.D.dependentvar7.40E-05殘差平方相關圖檢驗：計算式（2）的殘差平方的自相關（AC）和偏自相關(PAC)系數(shù)，結果如下：由于自相關系數(shù)和偏自相關不為0，Q統(tǒng)計量比較顯著，可以得出結論，式（2）的殘差序列存在ARCH效應。2.2.4GARCH(1，1)模型在上文中得出“式（2）的殘差序列存在ARCH效應”這一結論，現(xiàn)在利用GARCH(1，1)模型對式（1）進行重新估計，結果如下：均值方程(3)方差方程（4）DependentVariable:YMethod:ML-ARCH(Marquardt)-NormaldistributionSample(adjusted):1/03/200812/30/2011Includedobservations:1042afteradjustmentsConvergenceachievedafter20iterationsBollerslev-Wooldridgerobuststandarderrors&covariancePresamplevariance:backcast(parameter=0.7)GARCH=C(2)+C(3)*RESID(-1)^2+C(4)*GARCH(-1)VariableCoefficientStd.Errorz-StatisticProb.

Y(-1)0.9999581.58E-0563338.590.0000VarianceEquationC7.14E-073.17E-072.2493100.0245RESID(-1)^20.1201990.0621021.9354910.0529GARCH(-1)0.8688040.04401819.737380.0000R-squared0.999310

Meandependentvar6.722339AdjustedR-squared0.999310

S.D.dependentvar0.223433S.E.ofregression0.005869

Akaikeinfocriterion-7.957409Sumsquaredresid0.035860

Schwarzcriterion-7.938411Loglikelihood4149.810

Hannan-Quinncriter.-7.950203Durbin-Watsonstat1.875813方差方程中的ARCH的系數(shù)在0.05的置信區(qū)間上不太顯著，但是勉強可以接受，GARCH想的系數(shù)是統(tǒng)計顯著的，并且對數(shù)似然值有所增加，同時AIC和SC變小，說明GARCH(1，1)模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。

對均值方程進行條件異方差的ARCHLM檢驗，扥到了式（3）的殘差序列在滯后階數(shù)p=3時的統(tǒng)計結果如下：此時的F-statistic統(tǒng)計量和Obs*R-squared統(tǒng)計量的概率分別為0.9565和0.9563，不拒絕原假設，認為該殘差序列不存在ARCH效應。HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic0.106076

Prob.F(3,1035)0.9565Obs*R-squared0.319360

Prob.Chi-Square(3)0.9563TestEquation:DependentVariable:WGT_RESID^2Method:LeastSquaresSample(adjusted):1/08/200812/30/2011Includedobservations:1039afteradjustmentsWhiteHeteroskedasticity-ConsistentStandardErrors&CovarianceVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C0.8645010.1713375.0456060.0000WGT_RESID^2(-1)0.0035600.0059140.6019710.5473WGT_RESID^2(-2)-1.91E-050.007628-0.0025000.9980WGT_RESID^2(-3)0.0171670.0063812.6903980.0073R-squared0.000307

Meandependentvar0.882744AdjustedR-squared-0.002590

S.D.dependentvar5.115040S.E.ofregression5.121660

Akaikeinfocriterion6.108677Sumsquaredresid27149.50

Schwarzcriterion6.127718Loglikelihood-3169.458

Hannan-Quinncriter.6.115900F-statistic0.106076

Durbin-Watsonstat1.999971Prob(F-statistic)0.956545式（3）的殘差平方相關圖的檢驗結果為如下：自相關系數(shù)和偏自相關系數(shù)近似為0，Q統(tǒng)計量也變得不顯著。這個結果也說明式（3）的殘差序列不存在ARCH效應。2.2.5匯率值預測下圖為利用GARCH（1,1）模型得到的預測圖：第一圖為預測值圖，第二幅為樣本方差圖，第三幅圖為模型的先驗預測，觀察圖像發(fā)現(xiàn)樣本值和預測值非常吻合。下面兩圖為實際值（第一幅）與預測值變動趨勢圖（第二幅）的比較：2.3VAR模型起源：1993年，一個有工業(yè)國家的高層銀行家，金融家和學術界人士所組成的30人小組發(fā)表了一個關于金融衍生工具的報告，建議引入“風險價值系統(tǒng)”(ValueatRiskSystem)來評估金融風險。1994年J.P.Morgan提出風險管理理念VaR，最初應用于市場風險的度量和監(jiān)管。VaR方法能簡單清晰地表示市場風險的大小，以系統(tǒng)的概率理論作依托，因而得到了國際金融界的廣泛認可。國際掉期交易商協(xié)會，國際清算銀行及巴塞爾委員會等團體一致推薦，將VaR方法作為市場風險測量和控制的最佳工具。定義：20世紀90年代起損失為基礎的風險管理方法被提出并逐步興起。用J.P.Morgan的定義可將VAR看作是在既定頭寸被沖銷或重估前可能發(fā)生的市場價值的最大損失的估計值；或者可以用Jorion給出的權威說法，可把VAR定義為“給定置信區(qū)間的一個持有期內的最壞預期損失”。理解：如果說馬科維茨的均值-方差投資組合理論模型是針對收益-風險而言的話，那var就是針對價值-風險而言，這是兩個不同的角度。從本質上說VaR是一個統(tǒng)計估計值，我們可以在各種統(tǒng)計假設之下應用多種統(tǒng)計方法來得到VaR的估計。VaR方法由3個基本要素組成：相關風險因素的當前頭寸，頭寸隨風險因素變化的敏感性和對風險因素向不利方向的預測。第一個要素是非常明確的，VaR的不同計算方法主要來源于對第二和第三個要素的不同處理。雖然一個組合VaR的計算方法有很多，但他們基本上可以劃分為3類：歷史模擬法，蒙特卡洛模擬法和方差-協(xié)方差法。歷史模擬法：設f（w）是某資產(chǎn)組合的概率密度函數(shù)，由VaR的定義可知：，在給定的置信度C下我們可以找到使w高于的概率為C。歷史模擬法假設f（w）是未知的，借助計算過去一段時間內的資產(chǎn)組合風險收益的概率分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及既定置信區(qū)間下的最低收益水平，求出從而推出VaR的值。蒙特卡洛模擬法：與歷史模擬法類似，區(qū)別在于蒙特卡洛模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)或是既定分布假定下的參數(shù)特征，借助隨機方法模擬出大量的資產(chǎn)組合數(shù)值，從中推出VaR的值。方差-協(xié)方差法：該方法是計算VaR的常用方法，這種方法的核心是基于報酬的方差-協(xié)方差矩陣進行估計。其中最具代表性的是目前流行使用的J.P.Morgan銀行的RiskMetricsTM方法，該方法假定投資組合的未來收益服從正待分布，基本思路是先用歷史數(shù)據(jù)求出資產(chǎn)組合的收益的方差，標準差，協(xié)方差，然后利用資產(chǎn)收益的正態(tài)分布的性質求出在一定置信區(qū)間下反映了分布偏差均值程度的臨界值進而估計出VaR的值。舉例簡要介紹方差-協(xié)方差法的基本方法論：一個交易組合，只包含價值為1000萬美元的微軟公司股票，計算中選擇10天的展望期，置信水平為99%，在計算過程中首先將展望期定為一天。假定微軟公司股票的波動率為每天2%（波動率指收益率的波動率），因為交易頭寸的數(shù)量為1000萬美元，交易組合每天價值變化的標準差為200000美元。假定收益率的變化服從正態(tài)分布，因為N（-2.33）=0.01，所以價格變化下降大于2.33倍的標準差的概率為1%，所以1000萬美元的微軟股票的一天展望期的99%VaR等于2.33*200000=466000美元，所以10天的99%VaR等于466000*10?=1473621美元。2.4市場風險管理方法2.4.1利率敏感性缺口管理首先進行定性管理—資產(chǎn)負債管理（利率敏感性缺口管理）。將一個金融機構的資產(chǎn)分為浮動利率資產(chǎn)和固定利率資產(chǎn)，負債分為浮動利率負債和固定利率負債。利率敏感性是指浮動利率資產(chǎn)的利息收入與浮動利率負債的利息支出受市場利率變化影響的大小。利率敏感性=，其中，P為凈利息收入變化，A為浮動利率資產(chǎn)的利息收入，L為浮動利率負債的利息。當浮動利率資產(chǎn)不等于浮動利率負債時，則存在風險敞口。當浮動利率資產(chǎn)大于浮動利率負債時，存在利率敏感性正缺口，反之則存在負缺口。2.4.2一種定量管理的方法—久期和曲率久期（Duration）是使用加權平均數(shù)的形式計算債券的平均到期時間。它是債券在未來產(chǎn)生現(xiàn)金流的時間的加權平均,其權重是各期現(xiàn)金值在債券價格中所占的比重。，D是久期，B是債券當前的市場價格，PV（Ct）是債券未來第t期可現(xiàn)金流（利息或資本）的現(xiàn)值，T是債券的到期時間。久期可以用來衡量利率風險：，從公式中可以看出，當利率變化一定時，一種資產(chǎn)的久期越大，則這項資產(chǎn)的價格變化越大。由此引申出消極的久期管理策略和積極的管理策略。設A為資產(chǎn)，L為負債，當時，為消極策略；當時，為積極策略。曲率（convexity）是將來收到現(xiàn)金流的時間的平方的平均值。，，在點做二階泰勒展開，，整理得：，由此，2.4.3馬柯維茨的均值一方差理論馬柯維茨將統(tǒng)計學中期望與方差的概念引人資產(chǎn)組合問題的研究，提出用資產(chǎn)收益的期望來度量預期收益、用標準差來度量風險的思想，為金融風險的研究開辟了一條全新的思路，首次在此基礎上研究了證券資產(chǎn)的投資組合問題，給出了在一定預期收益率水平下使投資風險達到最小化的最優(yōu)投資組合計算方法，改變了過去以常識或經(jīng)驗等定性的衡量風險的方法。為此馬柯維茨的這項工作被喻為“引發(fā)了華爾街的第一次革命”。資產(chǎn)組合理論的基本思想是“風險分散原理”，應用數(shù)學二次規(guī)劃建立起一套模式，系統(tǒng)的闡述了如何通過有效的分散化來選擇最優(yōu)組合的理論與方法。資產(chǎn)組合理論是以方差作為度量風險的方法，方差方法的優(yōu)劣決定著資產(chǎn)組合模型的有效性。2.4.4資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）Sharp（1964）、Lintner（1965）和Mossin（1966）針對Downside—Risk方法的缺陷，開始探討均值—方差模型的理論框架之下，如何使得資本市場出清即達到均衡時，資產(chǎn)的價格和收益率決定的方法，并分別獨立推導出了資本資產(chǎn)定價模型，簡稱CAPM。運用CAPM模型可以對均值一方差模型進行優(yōu)化，根據(jù)CAPM的最優(yōu)化組合比例應根據(jù)單種資產(chǎn)的系統(tǒng)風險而不是總風險計算。因為總風險中的非系統(tǒng)風險可以通過在資產(chǎn)組合中包含足夠多的資產(chǎn)來達到分散的目的。CAPM模型表明，單種資產(chǎn)的總風險中只有其中的系統(tǒng)風險對資產(chǎn)的預期收益有貢獻，投資者不會因資產(chǎn)具有的非系統(tǒng)性風險而得到任何附加的預期收益。CAPM模型深刻揭示了資本市場的運動規(guī)律，對人們在資本市場上的投資行為具有重要的指導意義。三、信用風險信用風險可以分解為3個基本要素：信用風險損失=PD*LGD*EAD。式中PD為違約概率，LGD為違約時的損失率，也等于1減去償還率（或回收率），EAD為違約時持有的頭寸。所有的信用風險模型都是針對其中的一個或幾個基本要素來建立模型，但幾乎所有模型中都假定EAD是外生的且可以單獨決定。3.1信用分析技術的發(fā)展1，5C原則：Character(以往的信用狀況)Capacity（盈利能力）Capital（資本）Collateral（擔保物）Condition(行業(yè)環(huán)境)2，以企業(yè)財務數(shù)據(jù)為基礎的統(tǒng)計類模型主要包括MDA（多元回歸）模型，Z-SCORE（Z評分模型）等Z評分模型簡要表述如下：Z=aA+bB+Cc+dD，其中，a,b,c,d分別為參數(shù)，A,B,C,D為公司的財務指標，根據(jù)該公式為該公司的信用狀況進行打分。得分越高，則該公司的信用狀況越好。3，以股票市場信息為基礎的結構化模型，主要指KMV模型對KMV模型的簡要表述：通過一個公司在股票市場上的信息推斷出該公司的價值，該公司的價值與企業(yè)債務之間的差距叫做違約距離，當違約距離很大時，該公司違約的可能性很小。VV企業(yè)價值企業(yè)債務違約距離T4，以債券市場信息為主的簡約化模型3.2一些預防信用風險的方法凈額結算：在同所有的交易對手之間，銀行均會持有一個涉及交易條款的標準合約，在標準合約中設定凈額結算條款是為了保證如果某交易對手對某筆合約違約，那么該對手必須對其他合同也違約。抵押品條款的作用機制和保證金制度非常類似。降級觸發(fā)策略：當交易對手的信用評級低于一定水平時，例如Baa級時，金融機構有權利將所有的交易平倉，通常，金融機構會選擇那些對自身而言價格為正，對對手而言價格為負的交易進行平倉。3.3內部評級法內部評級法分為初級內部評級法和高級內部評級法。內部評級法的文字表述為：一個金融機構的風險加權資產(chǎn)的比重是一個關于EAD,PD,LGD，WCDR的函數(shù)，初級的內部評級法是指PD由金融機構自行測度，剩余的EAD,LGD,WCDR由外部的其他機構測量，而高級內部評級法是指4個指標都由金融機構自行測量。目前我國的商業(yè)銀行中，只有中國工商銀行使用了高級內部評級法，達到了與國際接軌的水平。(PD:交易對手違約的概率；EAD：交易對手在違約時的風險敞口；LGD：交易對手的違約損失率；WCDR：在一定置信度下交易對手違約概率的最高值)內部評級法模型的圖形表示如下：預期損失損失不太可能超過的數(shù)量預期損失損失不太可能超過的數(shù)量在一定時間展望期上的損失資本金損失概率密度函數(shù)以及金融機構所需要的資本金模型的公式表示：假定某銀行有一個大數(shù)量的義務貸款人，每個義務人在一年內違約的概率均為PD，義務人之間的Copula相關系數(shù)為ρ。在99.9%置信度下交易對手違約概率的最高值有99.9%的可能資產(chǎn)的損失小于違約造成的預期虧損銀行所需要的的資本金數(shù)量為3.4對我國商業(yè)銀行信用風險的一些思考我國商業(yè)銀行的信用風險：商業(yè)銀行的信用風險一般由兩個指標來衡量，分別是撥備覆蓋率（撥備覆蓋率=準備金/不良貸款）和不良貸款率（不良貸款率=不良貸款/貸款總額）。其中，前者是對信用風險的事前衡量，后者是對信用風險的事后衡量。銀監(jiān)會規(guī)定，我國商業(yè)銀行的不良貸款率不得超過4%，撥備覆蓋率大于等于100%。此外，我國商業(yè)銀行現(xiàn)在面臨著一些潛在的信用風險。首先是城投公司的貸款，地方政府面臨的還債壓力非常大，很可能有一部分的貸款不能得到償還。其次是房地產(chǎn)貸款面臨著較大的信用風險。第三點則是商業(yè)銀行表外業(yè)務的風險。這里首先要區(qū)分國外和國內的影子銀行的概念。在國外，影子銀行是指除了在監(jiān)管體制之內的商業(yè)銀行外具備商業(yè)銀行功能，充當商業(yè)銀行角色的金融機構；在國內，影子銀行是指商業(yè)銀行表外業(yè)務的變相貸款。例如，現(xiàn)在中國商業(yè)銀行表外業(yè)務中的理財業(yè)務其實是對理財業(yè)務的一種扭曲，真正的理財業(yè)務應該由顧客自擔風險，但是我國的商業(yè)銀行理財業(yè)務基本上都承諾保本，商業(yè)銀行承擔了額外的風險，也就是說我國商業(yè)銀行表內，表外資產(chǎn)隔離不明顯；同時，更嚴重的是，利用理財業(yè)務得到的資金進行變相的貸款使風險猛增。四、流動性風險4.1銀行業(yè)流動性風險流動性風險的衡量有以下幾個指標：流動性比例=流動性資產(chǎn)/流動性負債，一般公司應該大于等于100%；銀行為杠桿經(jīng)營，銀監(jiān)會規(guī)定中國商業(yè)銀行的流動性比例大于等于25%。存貸比，針對中國商業(yè)商業(yè)銀行而言，銀行的貸款總額不得超過存款總額的75%。超額備付金率=超額存款準備金/存款總額商業(yè)銀行拆入資金量應小于存款總額的4%，拆出資金量應小于存款總額的8%存款準備金率。我國人民銀行規(guī)定，大型商業(yè)銀行的存款準備金率為20%，中小型銀行為16,。5%同時，最新頒布的巴塞爾協(xié)議III中去杠桿化的要求和流動性覆蓋率，凈穩(wěn)定資金比例都是針對銀行的流動性風險而言。流動性覆蓋率（LCR）是銀行優(yōu)質流動性資產(chǎn)儲備除以未來30日的資金凈流出量，它主要反映短期(未來30天內)特定壓力情景下，銀行持有的高流動性資產(chǎn)應對資金流失的能力。凈穩(wěn)定資金比例（NSFR）是計算銀行一年以內可用的穩(wěn)定資金與業(yè)務所需的穩(wěn)定資金之比，它主要衡量一家機構在特定壓力情景下，可用的長期穩(wěn)定資金支持業(yè)務發(fā)展的能力。4.2非銀行業(yè)金融機構面臨的流動性風險：主要是交易流動性風險資產(chǎn)的買賣價差比率s=（賣出價-買入價）/市場中間價。當對某資產(chǎn)的一個頭寸進行平倉時，金融機構付出的費用為0.5sα，其中α為頭寸的貨幣價值，這反映了市場交易并非是建立在中間市場價格這一事實，買入資產(chǎn)交易的價格會按0.5s的比率高出市場中間價；賣出資產(chǎn)交易的價格會按0.5s的比率低于市場中間價。一種檢驗交易組合流動性的手段是計算在一定的時間段，在正常的市場條件下，對交易組合進行平倉的費用。假定為某金融機構持有的第i個產(chǎn)品的買賣價差比率，為相應頭寸的貨幣價值，因此平倉費用（正常市場條件下）=五、操作風險5.1操作風險介紹操作風險是指由于顧客，不足的內部控制，系統(tǒng)或控制失敗以及不可控制的事件所引起的收入或者現(xiàn)金流的波動。操作風險的度量可以分為由上至下法和由下自上法，前者是說先考慮凈收入，凈資產(chǎn)等總體目標，再考慮風險因素和可能發(fā)生的損失事件造成的影響；后者反之。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會將操作風險分為7類：內部詐騙，外部詐騙，雇員行為及工作場所安全性，客戶、產(chǎn)品以及業(yè)務活動，對實有資產(chǎn)的破壞，業(yè)務終止以及系統(tǒng)故障，交易的執(zhí)行、交付和過程管理。銀行可以采用三種不同的方法來計算操作風險監(jiān)管資本金。第一種方法稱為基本指標法，在這種方法中，操作資本金等于過去3年毛收入的平均值的15%，毛收入是利率收入和非利率收入的和。另一種方法稱為標準法，在該方法中銀行業(yè)務被分為8個不同的業(yè)務類別：企業(yè)融資，交易和銷售，銀行零售，商業(yè)銀行，付款和交割，代理服務，資產(chǎn)管理，零售經(jīng)紀，首先將每一條業(yè)務類別在過去3年毛收入的平均值與相應的Beta相乘，然后求和，最終結果即為操作風險資本金。第三種方法稱為高級測量法，在這一方法中銀行可以采用自己設定的定量及定性標準來計算操作風險監(jiān)管資本金。5.2實例：光大烏龍指事件2013年8月16日，大盤股盤中突然罕見瘋漲，使原本萎靡不振的上證指數(shù)，在11點06分突然出現(xiàn)26秒的快速上漲，瞬間飆升逾100點，從2074點被拉升至2198.85點，最高漲幅達5.62%。中國證監(jiān)會新聞發(fā)言人8月30日通報：8月16日11時05分，光大證券在進行ETF申贖套利交易時，因程序錯誤，其所使用的策略交易系統(tǒng)以234億元巨量申購180ETF(行情

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買賣點)成份股，實際成交達72.7億元，引起滬深300、上證綜指等大盤指數(shù)和多只權重股短時間大幅波動。經(jīng)查，光大證券策略投資部自營業(yè)務使用的策略交易系統(tǒng)，包括訂單生成系統(tǒng)和訂單執(zhí)行系統(tǒng)兩個部分，均存在嚴重的程序設計錯誤。其中，訂單生成系統(tǒng)中ETF套利模塊的“重下”功能(用于未成交股票的重新申報)，在設計時錯誤地將“買入個股函數(shù)”寫成“買入ETF一籃子股票函數(shù)”。訂單執(zhí)行系統(tǒng)錯誤地將市價委托訂單的股票買入價格默認為“0”，系統(tǒng)對市價委托訂單是否超出賬戶授信額度不能進行正確校驗。由于光大證券的策略投資部長期沒有納入公司的風控體系，技術系統(tǒng)和交易控制缺乏有效管理。訂單生成系統(tǒng)中ETF套利模塊的設計由策略投資部交易員提出需求，程序員一人開發(fā)和測試。策略交易系統(tǒng)于2013年6月至7月開發(fā)完成，7月29日實盤運行，至8月16日發(fā)生異常時實際運行不足15個交易日。由于“重下”功能從未實盤啟用，嚴重的程序錯誤未被發(fā)現(xiàn)。2013年8月16日上午，交易員進行了三組180ETF申贖套利，前兩組順利完成。11時02分，交易員發(fā)起第三組交易。11時05分08秒，交易員想嘗試使用“重下”功能對第三組交易涉及的171只權重股票買入訂單中未能成交的24只股票進行自動補單，便向程序員請教，程序員在交易員的電腦上演示并按下“重下”按鈕，存在嚴重錯誤的程序被啟動，補單買入24只股票被執(zhí)行為“買入24組ETF一籃子股票”，并報送至訂單執(zhí)行系統(tǒng)。錯誤生成的訂單中先后有234億元訂單陸續(xù)通過校驗進入上交所系統(tǒng)等待成交。直到先成交訂單的成交結果返回到訂單執(zhí)行系統(tǒng)、賬戶資金余額實時校驗顯示為負時，訂單執(zhí)行系統(tǒng)的賬戶可用資金額度校驗才發(fā)揮作用。進入上交所系統(tǒng)的234億元市價委托訂單中，有72.7億元實際成交。其余161.3億元訂單被上交所交易系統(tǒng)根據(jù)預先設定的“最優(yōu)五檔即時成交剩余撤銷”的規(guī)則自動取消。參考文獻：1滋維.博迪《投資學》（第九版）機械工業(yè)出版社P136-140P183-1922約翰.赫爾《期權、期貨及其他衍生產(chǎn)品》機械工業(yè)出版社P355-3673高鐵梅《計量經(jīng)濟分析方法及建?！罚ǖ诙妫┣迦A大學出版社P194-2184約翰.赫爾《風險管理與金融機構》（第二版）機械工業(yè)出版社5王志誠周春生《金融風險管理研究進展：國際文獻綜述》管理世界，2006，第四期6周革平《VaR基本原理，計算方法及其在金融風險管理中的應用》金融與經(jīng)濟2009,27樊欣楊曉光《操作風險管理的方法與現(xiàn)狀》證券市場導報2003.68孫立堅彭述濤《從“次級債”風波看現(xiàn)代金融風險的本質》9東方財富網(wǎng)—光大烏龍指專題10中國外匯交易中心網(wǎng)站11FT中文網(wǎng)附錄：日期USD/CNY日期USD/CNY2008-01-027.29962010-07-026.77202008-01-037.27752010-07-056.77332008-01-047.27792010-07-066.77902008-01-077.26952010-07-076.77812008-01-087.27912010-07-086.77682008-01-097.27232010-07-096.77532008-01-107.28052010-07-126.77182008-01-117.26722010-07-136.78022008-01-147.25662010-07-146.77552008-01-157.24542010-07-156.77412008-01-167.24182010-07-166.77182008-01-177.25452010-07-196.78002008-01-187.25712010-07-206.78122008-01-217.25982010-07-216.78022008-01-227.25562010-07-226.78592008-01-237.23502010-07-236.77902008-01-247.22932010-07-266.77782008-01-257.20652010-07-276.77422008-01-287.19962010-07-286.77852008-01-297.20202010-07-296.77872008-01-307.19982010-07-306.77502008-01-317.18532010-08-026.77422008-02-017.19032010-08-036.77222008-02-047.19232010-08-046.77152008-02-057.18462010-08-056.77832008-02-137.19522010-08-066.77302008-02-147.18902010-08-096.76852008-02-157.17632010-08-106.77452008-02-187.16672010-08-116.77682008-02-197.15742010-08-126.80152008-02-207.14522010-08-136.80352008-02-217.15032010-08-166.80642008-02-227.14632010-08-176.79792008-02-257.14602010-08-186.78952008-02-267.15052010-08-196.78982008-02-277.14552010-08-206.78842008-02-287.12092010-08-236.79892008-02-297.10582010-08-246.79992008-03-037.10582010-08-256.80072008-03-047.11752010-08-266.80412008-03-057.11722010-08-276.80012008-03-067.11682010-08-306.80252008-03-077.10902010-08-316.81052008-03-107.10802010-09-016.81262008-03-117.10292010-09-026.80032008-03-127.10692010-09-036.79732008-03-137.09702010-09-066.78382008-03-147.08822010-09-076.77992008-03-177.08152010-09-086.79072008-03-187.08702010-09-096.78172008-03-197.06482010-09-106.76252008-03-207.05122010-09-136.75092008-03-217.05932010-09-146.73782008-03-247.05182010-09-156.72502008-03-257.04362010-09-166.71812008-03-267.02522010-09-176.71722008-03-277.01302010-09-206.71102008-03-287.01372010-09-216.69972008-03-317.01902010-09-276.70982008-04-017.02182010-09-286.70512008-04-027.02922010-09-296.69362008-04-037.01922010-09-306.70112008-04-077.00202010-10-086.68302008-04-087.00152010-10-116.67322008-04-097.00252010-10-126.67752008-04-106.99202010-10-136.66932008-04-117.00122010-10-146.65822008-04-146.99932010-10-156.64972008-04-156.99632010-10-186.65412008-04-167.00472010-10-196.65532008-04-176.98952010-10-206.67542008-04-187.00062010-10-216.66952008-04-217.00782010-10-226.67592008-04-226.99122010-10-256.67292008-04-236.98372010-10-266.67622008-04-246.98902010-10-276.69122008-04-256.99492010-10-286.69862008-04-286.99802010-10-296.69082008-04-296.98982010-11-016.68862008-04-307.00022010-11-026.69252008-05-057.00162010-11-036.68182008-05-066.98882010-11-046.67082008-05-076.98482010-11-056.66102008-05-087.00102010-11-086.66922008-05-097.00052010-11-096.65802008-05-126.98202010-11-106.64502008-05-136.98872010-11-116.62422008-05-146.99872010-11-126.62392008-05-157.00002010-11-156.63032008-05-166.98952010-11-166.64412008-05-196.97122010-11-176.64902008-05-206.97802010-11-186.64552008-05-216.95972010-11-196.64082008-05-226.94282010-11-226.63892008-05-236.94982010-11-236.64692008-05-266.93992010-11-246.65892008-05-276.94322010-11-256.65572008-05-286.94082010-11-266.65532008-05-296.94022010-11-296.67002008-05-306.94722010-11-306.67622008-06-026.93722010-12-016.67862008-06-036.92952010-12-026.66912008-06-046.93562010-12-036.66052008-06-056.93942010-12-066.65152008-06-066.92382010-12-076.65652008-06-106.91992010-12-086.66162008-06-116.92092010-12-096.66542008-06-126.90152010-12-106.66042008-06-136.90182010-12-136.66302008-06-166.90282010-12-146.65312008-06-176.89192010-12-156.65662008-06-186.88232010-12-166.66352008-06-196.87962010-12-176.65932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