银行脆弱性预警系统的研究，本文主要内容关键词为：预警系统论文,银行论文,脆弱性论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
银行脆弱性预警是指依据有关的金融法规及金融稳健经营原则，选定若干能提前反映银行脆弱性迹象的监测指标，建立模型和区间，进行监测和预警，及早发现风险信号，促使监管当局及金融机构提前注意经营方向的偏差，进而加以防范。
一、银行脆弱性预警国际经验及预警系统介绍
(一)银行脆弱性预警国际经验及其新进展
近年来爆发的国际金融风潮在国际社会引发深深的思索和诸多探讨，如何强化国际金融体系的稳健性，测度和监控银行脆弱性水平?以IMF为代表的众多国际机构和学术界的一批经济金融学家围绕金融体系的脆弱性问题展开了深入研究。他们就具体指标的选择问题等进行了深入的探讨，取得了很多重要研究成果。
在1994年墨西哥金融危机之后，研究发现造成银行脆弱性的根源有：增长率下降，国际收支状况恶化，严重的通货膨胀，汇率波动，股票市场的活动和价格急剧波动，信贷剧增，出口部门业绩变差和贸易条件恶化。1997年亚洲金融危机又引发了新一轮的金融部门研究，研究结果表明对产出，价格和贸易条件的宏观经济冲击，资产价格的波动以及不适当的货币政策和汇率政策，都会导致金融压力的形成并成为内在脆弱的金融体系出现危机的原因。Kaminsky and Reinhart(1998)的研究表明，与发生金融危机的国家有共同的债权人的国家被传染的风险比较高。Frnkel and Rose(1996)，Sachs，Tornell and Velasco(1996)以及Honohan(1997)等的研究则强调了对外借款尤其是外币面值的短期债务对于测度通货膨胀和货币风险程度的重要作用。近来的文献还集中在不良贷款的水平上，如Gonzalez-Hermosillo，Pazarbasioglu and Billinqs(1997)。Gonzalez-Hermosillo(1999)以经验证据表明，只有同时考虑不良贷款和资本充足率，CAMEL体系的评估才有统计意义上的依据。这些分析认为金融机构的脆弱是金融危机的主要原因。表示银行脆弱性的指标还有分割状况(通常以同业利率差为代表)、存款、M2的比率以及股票指数。Demirguc和Detragiache(1999)在对关于这些指标的文献进行评论时提出了对采用以CANEL体系来判断银行实力的批评。Kaminsky，Lizondo和Reinhart(1998)所进行的一项综合研究得出了这样的结论：这些指标不如汇率错位更能解释货币危机。货币危机和金融危机往往同时发生，在这样条件下，作为货币危机原因的指标有助于对金融机构脆弱性的评估。但汇率和金融变量之间的因果关系既可能是单向的，也可能是双向的，这是Kaminsky(1999)，Kaminsky和Reinhart(1999)以及Kaminsky、Lizondo和Reinhart(1998)在内的多项研究的对象。这些研究表明，当银行脆弱性时，即当货币贬值对银行影响足以毁掉其资产净值时，汇率危机可引发金融危机。因此，以不同程度货币贬值对影响的一组模拟(压力测试)情况作为金融体系稳健性的一个补充指标是有用的。但是，Kaminsky和Reinhart(1999)研究指出，在其分析的80年代和90年代初出现的危机中，大约有一半是金融危机先于货币危机爆发。
与此同时，许多机构也纷纷加强了对金融稳健性的研究。INF1999年5月启动了一个“金融部门评估计划”，(FSAP)主要用来判别金融体系的脆弱性，就包括宏观审慎指标如经济增长、通货膨胀、利率等；综合微观审慎指标如资本充足性、盈利性指标、资产质量指标等，这是一种理论与实践相结合的宏观金融稳定性评估方法。这些宏观审慎指标包括反映单个金融机构稳健性的微观审慎指标的汇总和与金融体系稳健性有关的宏观经济变量两种类型。微观审慎指标主要是同期或滞后的稳健指标；宏观经济变量是影响金融体系的不平衡的信号，因此是先行指标。当这两类指标都表明脆弱性时，金融状态就处于脆弱状态并面临宏观经济冲击之时，通常就会爆发金融危机。欧洲中央银行也成立了专门小组开展了对银行脆弱性量化分析的研究，将指标分为三大类：银行体系稳健性的指标；对银行系统有影响的宏观经济因素方面的指标；蔓延因素。最近一段时间内各工业国家和近几年来有过重大金融危机的国家围绕银行脆弱性测度指标展开了大量研究并取得了一些进展，如芬兰，瑞典和美国等。芬兰银行是为数不多的具有可用于预测银行部门发展变化框架的中央银行之一，该框架开发于90年代初期芬兰银行危机爆发之后，现已正式与芬兰宏观经济预测模型相连接。1997年以来，瑞典银行每半年正式对银行系统的稳健性进行一次评估，采用的方法是根据从市场上按部门收集的资料，评估银行系统总利润风险，主要考察：一是战略风险，亦即影响长期盈利能力的风险；二是信用风险，亦即影响中期盈利能力的风险；三是对手方风险和交割风险，亦即影响短期盈利能力的风险。表1列出了该方法所要考察的部分变量。美国对银行脆弱性问题的研究尤其是对银行系统风险状况的监测处于世界领先水平。长期以来，美联储根据CAMLL体系评级所采用的变量，汇总单个银行信息资料，从而对整个金融体系各个重要组成部分的健康性做出评估。虽然许多国家的中央银行及监管机构长期以来一直对与金融体系稳定有关的问题进行研究，但直到最近还没有几个国家对整体银行脆弱性量化分析取得突破性进展，还有待深入全面的研究。
(二)国外银行预警系统介绍
1.对单个银行的稳健性进行现场监控的最具代表性的系统是CAMEL
在美国，三大联邦监管部门都使用同一个标准评估体系来对上议院活动经营状况进行全面评估。该体系的正式名称是“联邦监理机构内部统一银行评级体系”，俗称“骆驼评级法”。该评级法主要从五个方面来检查银行的经营状况，即资本状况(Capital adequacy)、资产质量(Asset quality)、管理水平(Management)、收益状况(Earnings)和流动性(Liquidity)。并分别进行单项评级，然后根据这五个部分的评级进行综合评级，从最好至最差共分为A、B、C、D、E五级，对评定等级较低或单项指标得分异常的金融机构，提出警示。从1997年1月开始美联邦储备管理局在CANEL评级体系中加入了敏感程度，即利率、汇率等对银行的收益或资本金的影响。
2.对单个银行的稳健性的非现场监控系统
80年代中后期，美国建立了“统一银行监视系统”(UBSS，Uniform Bank Surveillance Screen)，即依据各银行或持股公司按季度报送的财务报表计算出六个主要的基本财务比率：资本比率、净利润率、流动资产比率、逾期贷款或不确定性贷款比例等，以监督其经营状况的各个方面。
但是在金融发展与金融活动复杂性增大的情况下，根据金融媒介体每季度的财务报表进行系统分析的困难不断增长，20世纪80年代以后银行大量倒闭事件，说明了非现场检查的监测手段的落后。于是1993年开始美联储又建立了新的监控体系——“金融机构监控系统”(FIMS，The Financial Institution Monitoring System)。FIMS系统包括两种模型：FIMS评级模型(rating)和FIMS风险排序模型(risk rank)。就FIMS评级模型而言，与CAMEL评级方法相似，都是根据最新的统计数据计算的，并且随着时间推移，不断以新数据替代，以反映最新的情况。FIMS风险排序在数据使用上将时间跨度放长为两年，从而比评级模型更多地考虑了金融媒介体长期变动的影响。
3.银行破产概率早期预警指标
一些国家的监管者建立了一套指数，用来预警某一特定银行可能将要面临的困难。这些数据主要来自银行向监管当局报送的报告中与银行有关的信息。当然，这种预警的准确性在很大程度上取决于银行报送数据的准确及时，一般在操作中需要将这些数据和其他来源的数据和定性指标等综合在一起加以判断，有助于预警银行的脆弱性。表2给出了这方面的文献的小结，并描述了每一变量对银行破产概率的预期效果。
二、中国国有银行脆弱性预警模型分析
(一)中国建立国有银行脆弱性监测指标体系的必要性和紧迫性
从中国自身来看，我国经济金融处于大幅调整变动阶段，不确定因素增加。中国经受不起较长时间的金融不稳定和严重的金融危机，这会破坏中国在过去二十多年里改革开放所取得的巨大成就。尤其是中国加入WTO，中国经济金融对外开放步伐加快，进入2004年，中国金融体制改革明显加速，系统性风险可能增加，这事关整个金融体系的稳定和发展。因此必须认真严肃的研究国有银行脆弱性问题，维护金融稳定促进金融发展。当前我国关于宏观金融风险的研究处于一个初级阶段，缺乏系统的全局性的研究。与国外相比中国的国有银行脆弱性问题方面的研究能力和水平相当落后，中国包括学术界和政府机构对国有银行脆弱性问题的研究能力相当薄弱。为了达到金融稳定和金融发展的目的，中国需要一些制度建设来保证及时发现问题，仔细地分析问题，全面的制定政策并迅速有效地执行这些政策和解决问题。建立高层次的国有银行脆弱性研究小组，设立早期预警和监测系统，高度重视对国有银行脆弱性的研究工作，这是防范和化解金融危机的前提。总而言之，建立适合中国国情的国有银行脆弱性测评系统，这既是国际社会的共识也是中国现实的迫切需要。
(二)国有银行快速预警纠偏模型及金融突发事件快速处理系统
1.国有银行快速预警纠偏模型
主要借鉴美国FDICIA经验做法为中国银监局提供一个简明的参考框架。由于中国是转轨国家，预算软约束、投资主体不明晰等投资冲动较普遍，贷款增幅过大是一个令人民银行和银监局非常头痛的事，宜加入一个贷款增长指标，从制度安排上抑制贷款盲目增加(见表3、4)。
2.金融突发事件预警和快速处理制度安排
突发事件引发“级联放大”效应，产生“标杆作用”(Leverage)，引发“蝴蝶效应”和“羊群效应”(沈致远等，1999)。金融突发事件复杂性表现在：一是多因素性。二是非线性。影响突发事件的不仅有多因素，而且各因素之间具有错综复杂的相互作用，即为非线性关系。这种非线性事件处理起来比线性的复杂得多。三是不确定性。如何处理不确定性是处理突发事件的关键。突发事件是小概率事件，传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。针对上述特点，对金融突发事件的预警应采取“多因素前兆法”。在其爆发前，总有蛛丝马迹的前兆，对多种非线性因素进行实时监测，看“能量”的积累是否接近“临界点”，是否存在一触即发放大机制等危险前兆。研究金融突发事件目的在于寻因，原因可分为事前、事中和事后三种，做到“事前预防、事中控制和事后化解”。主要措施一是对“能量”采用“可控释放法”，即在人为控制下，多次释放小“能量”，避免突然一次释放，产生剧烈动荡。二是采用加入阻尼法，产生“阻尼作用”。当然阻尼不能过分，否则就妨碍正常经济发展。更好的办法是“可选择性阻尼”，即只对那些应予抑制的因素加以阻尼。这样就能使金融突发事件滞后发生，甚至不发生，即使爆发持续时间也较短，频率较弱，威力较小，最终达到控制风险，减少外生冲突，平抑危机，降低损失的目的。
银监局各级分局部应建立金融突发事件预警和快速处理系统，和非典时期一样，建立突发事件预警预报、突发事件报告制度，并搭建信息平台，上级分局有权人可以随时查看下一级分局辖内的风险情况，做到信息共享。具体做到：(1)金融突发事件信息搜集、传递机制。该系统是开放的，不仅有银监局内部提供的信息，还有其他渠道信息。而且可以向社会公布电话、网址，利用市场机制解决信息不对称问题。(2)分析机制。将线性、非线性杂乱无章的信息，梳理分析，先排除影响小的风险因子，将主要精力放在可能造成重大影响的风险因子上，并评估其风险。(3)处置机制。在风险分析基础上，形成多种处置预案，包括预案的限制性因素分析，可能造成后果、再处置设想以及成本收益分析。(4)决策机制。根据多种预案，决策层迅速做出决断，交付实施系统。(5)责任机制。明确各层次关联人员的责任。(6)激励和约束机制。论功行赏，该奖的奖，该罚的罚。