风险度量的经济学理性与风险度量方法比较(下)概要

风险度量的经济学理性与风险度量方法比较（下）

早期的银行监管中，控制资本与负债的比例(GRL)是许多国家采用的方法，因为这个比例越高，银行资本起到的缓冲风险的作用越大，也越能抑制银行的道德风险。规定资本与负债的最低比例是一种简洁透明的监管模式，这种方法不仅便于银行运用，也便于监管者核查。但缺点是，资本要求只与银行资产的数量有关，而与其承担的风险无关。由于银行的高风险资产通常可获得高收益、低风险资产的收益低，对等量资产要求等量资本的监管方法，可能会诱使银行将资产配置从低风险转向高风险。瑞土央行的Bichsel指出，GRL同时存在着降低风险的资本缓冲效应和增加风险的资产配置转移效应，在理论上很难说清采用GRL后是否提高了银行的安全性，实证结果也支持了Bichsel的这个观点。

资本充足率要求应反映各银行的风险状况，这是巴塞尔委员会确立的银行监管新理念，然而要将其付诸实践，就要解决银行风险的度量问题。1988年资本协议中信用风险度量的权重法，是巴塞尔委员会在这方面的一次重要尝试，然而这种由监管机构统一确定权重的风险度量方法，其内在缺陷是很明显的：其一，由于银行经营活动的非透明性，监管机构很难了解银行业务的真实风险，各种业务的风险权重由监管机构设定，使资本要求很难反映各银行的实际风险状况；其二，权重等级少，彼此间风险程度相差很大的银行业务被归人同一等级(如企业贷款)，客观上形成了很大的套利空间，同样可能会使银行将资产配置从低风险转向高风险，以获得监管资本套利。

巴塞尔新资本协议的目标，是进一步提高资本要求对银行风险的敏感性，为此新资本协议提出由银行建立内部的风险度量模型，据此计算最低资本要求，以发挥银行了解自身实际经营状况和潜在风险的信息优势，激励银行强化

风险度量和风险管理。在新资本协议鼓励采用的内部模型高级法中，资本要求取决于银行估计的几个参数(违约率、违约损失率等)和所建立的内部模型，监管机构对银行资本充足率的监管，实际上演变为对银行参数估计的合理性和对内部模型准确性的事后检验。在这种情况下，尽管新资本协议的监管模式设计可以激励银行发挥自身的信息优势，建立起对风险敏感的资本要求计算方法，但也不可避免地会带来以下问题：

第一，很难保证银行就可以建立起准确度量风险的模型。一方面许多银行在全新的市场领域或创新领域开展经营活动，除非遭受到了重大损失，其中隐含的许多风险是银行无法事先准确估计的。另一方面在构建内部模型时，银行也会面临缺乏足够数据的问题，尤其是缺乏极端损失的数据以及各种不同损失间的相关性数据。尽管有些时候银行可以采用一定假设条件下的蒙特卡罗模拟来补上这些缺失数据，但这些假设条件的合理性却基本上无法在事前或事后得到证实。在这种情况下，银行的内部模型，就可能存在不能准确估计风险、特别是不能准确估计极端风险的现象。实际上，在这次由美国次贷危机引发的全球金融危机中，一些发达国家银行，如花期银行所遭受的巨额损失，就很好地说明了它们的风险度量方法中存在着严重缺陷，尽管花期银行是在新资本协议颁布后，第一家宜称有条件采用内部模型高级法的银行。

第二，监管机构很难对一些银行的极为复杂与先进的风险度量模型的合理性做出有效判断。对参数估计和模型构建方法的合理性的事后检验需要依赖银行的数据，通常情况下，很难判断银行是否提供了恰当数据，更无法判断银行构建模型时的假设条件(如不同风险间的相关性，可能的极端损失等)是否真的合理，加上并没有一种被普遍认可的内部模型构建方法，因此监管机构很难对银行内部模型的合理性做出真正有效的检验。Prescottt认为，监管机构缺乏对内部模型的有效检验手段的弱点，可能会被一些银行所利用，这些银行通过内部模型高级法来计算资本要求，可以获得比以往更大的监管套利空间。

Bichsel指出，类似内部模型高级法这类缺乏有效检验手段的复杂风险度量方法，可能会使监管效果与监管目标相悖。对银行提出资本要求的初衷，是为了纠正其资本结构的内在缺陷、提高资本充足率。如果资本要求完全由银行内部模型计算，监管机构对这类模型又缺乏有效检验手段，那么银行依据自身的风险判断所计量的资本要求，通常总是会低于监管机构希望银行持有的最低资本金，这是银行资本结构的内在缺陷所使然。因此允许银行采用缺乏有效检验手段的复杂内部模型来度量风险，可能会使我们背离对银行实施监管和提出最低资本要求的初衷。Bichsel认为，银行资本充足率监管的未来趋势，应该既考虑资本要求的风险敏感性，又要压缩银行的监管套利空间，这就需要回归一种简洁透明的监管模式：由银行建立较简单的、但可由监管机构有效检验的内部风险度量方法，以此提高资本要求对风险的敏感性。下面我们分析符合这种监管需要的风险度量方法应该满足的条件。

银行的资产组合可以表示为x

1+x

2

+…+x

k

，其中各个x

i

既可表示银行不同类

别风险的资产，也可以表示同类风险中的不同产品。通常情况下，关于各个x

i 的边际分布的信息比较容易获得，因此银行能够通过内部模型来准确度量风险ρ(x i)，监管机构也能够对这种度量的合理性做出有效检验。然而对于不同x i 之间的相关性，银行或者很难认识到(如直到1997年、1998年亚洲金融危机和俄罗斯金融动荡发生后，人们才第一次认识到市场风险、信用风险和流动性风险之间存在着相关性，且这种相关性会带来重大损失)、或者由于太复杂无法有

效处理，因此银行很难通过内部模型来准确度量风险ρ(x

1+x

2

+…+x

k

)，监管机

构则更难对这种复杂风险度量的合理性做出有效检验，这是银行资本充足率监管中遇到的一大难题。

从审慎监管的角度看，解决这个难题的一种方法是，选择一个随机向量

(y

1，y

2

，…，y

k

)，用y

1

+y

2

+…+y

k

替代x

1

+x

2

+…+x

k

，以度量整个银行的风险和计