河南省银行业稳定和风险监测评估研究，本文主要内容关键词为：河南省论文,银行业论文,风险论文,稳定论文，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。
银行业作为金融业重要的组成部分，其风险状况直接影响到金融稳定，对银行体系风险的监测评估一直是理论界和实务工作者关心的问题。人民银行郑州中心支行提出以银行体系风险为监测评估对象，建立银行体系风险监测评估预警系统，为防范系统性金融风险，维护区域金融稳定提供决策参考。
一、银行业风险及其分类
（一）银行业风险定义
目前，学术界对金融风险的定义不尽相同，但普遍能够接受的解释是，金融风险是经济主体在金融活动中遭受损失的不确定性或可能性。相对于金融风险而言，美国经济学家克罗凯特(A.Crockett 1997)曾对金融体系性风险作了如下解释：“由于金融资产价格的异常、剧烈波动，或由于许多经济主体和金融机构负担巨额债务及其资产负债结构趋于恶化，使得它们在经济冲击下极为脆弱，并可能严重影响国民经济的健康运行。”由于银行业是金融业重要的组成部分，我们可以把银行业风险的概念界定为，因经济金融条件的变化而引起的银行机构损失的不确定性，并由于这种不确定性的积累或恶化而引发对整个银行体系及国民经济运行的不良影响。
（二）银行业风险分类
银行业面临的风险有很多，按照不同的标准，可划分为不同的类型。我们借鉴证券投资中对风险的分类方法，将银行业风险分为系统性风险和非系统性风险两类。
系统性风险(Systematic Risk)和非系统性风险的概念最早见于现代资产组合管理理论。它主要包括马柯威茨在1952年发表的为建立最优风险资产组合的马柯威茨均值——方差模型(Mean-Variance Model)，以及他的学生威廉·夏普（William Sharpe,1964年）将无风险资产条件引入后得出的分离定理。根据这一理论，资产组合面临的总体风险可分为系统性风险和非系统性风险。系统性风险是与整个经济体系和市场相关的风险，所有资产都受到它的影响，如通货膨胀、经济危机等。非系统性风险仅和资产自身特性有关，不同资产的非系统性风险被认为是彼此独立的。根据统计学中的大数定律，大量的这种彼此独立的风险的集合的风险被大大减小了。因此，多样化降低了这一类风险。然而，系统性风险由于受到整个经济体系的影响，是不能通过多样化消除的。
在此之后许多学者对系统性风险和非系统性风险作了进一步阐述和发挥。如George G Kaufman认为系统性风险是指一个事件在一连串的机构和市场构成的系统中引起连续损失的可能性。我国学者在解释系统性风险和非系统性风险时，将其引入了银行领域。
我们认为将系统性风险和非系统性风险引入银行业风险的研究是有理论依据的，并且对银行业风险作出如下解释：
1.银行业的系统性风险是银行收益率变动中归于某一共同因素的部分，对所有银行机构同时产生影响而引起的风险，具有不可分散性。系统性风险主要是通过传染效应和多米诺效应扩散的。造成系统性风险的原因既可能来自于金融体系内部，如银行资产质量下降，股票市场的不正常发展，利用外资不当等，也可能来自于财政、企业等经济体系的其他部门。系统性风险影响的是整个银行体系，甚至整个金融、经济体系，从而使一国经济的可持续发展受到不同程度的影响。
2.银行业的非系统性风险是指单个银行在经营过程中，由于决策失误、经营管理不善、违规扩张或债务人违约等原因，导致遭受损失的可能性。由于这种风险是银行自身原因造成的，一般认为这种个体风险是相互独立的，彼此之间并没有必然的联系，银行可以通过多样化投资消除非系统牲风险。风险可能造成的后果是资金、市场或声誉的损失，甚至被迫出售资产以清偿债务，或被收购兼并，被宣布破产倒闭。
表1 河南省银行业风险监测评估内容
注：▲表示对该项评估内容的综合关注程度。▲▲▲最高，▲▲次之▲最低。
3.系统性风险和非系统性风险有着密切的联系。一方面，系统性风险是所有微观银行主体必须面对的总体风险环境，而且最终为微观银行主体所承担。另一方面，某些非系统性风险在特定的环境下也可能诱发系统性风险，如某些关键的大银行倒闭可能会引起更多的银行信心的丧失进而造成银行危机。当大量的金融机构面临亏损或倒闭时，系统性风险也就发生了。正如江其务先生所说“金融风险的最后外化形式是金融危机”。
二、河南省银行业风险监测的基本内容和指标选择
（一）银行业风险因素的归纳与总结
通过对国内外及河南省银行业风险的案例分析，我们得到以下启示：
银行爆发风险事件是由银行自身的特定非系统风险因素、在共同的宏观经济状况下的系统性风险因素和潜在的传染效应决定的，银行的特定非系统风险因素和传染效应决定了哪个银行机构发生风险事件、发生的可能性大小，系统性风险因素决定了风险发生的时间。国内银行风险事件一般是在一个经济周期的萧条期集中出现的；河南省的风险事件是1992开始的经济过热造成的大量潜在的风险隐患带来的，至1996年-2000年在经济进入萧条期时频频爆发，且集中在城乡信用社、机构城市合作银行。其内部存在的种种问题，即特定的非系统风险因素决定了风险事件发生的较大可能性，也较容易在一定范围内相互传染，而宏观经济的冷热、经济政策的变化等系统性风险因素决定了在1997年-2000年期间爆发风险事件。
从目前来看，关注银行风险，除了要关注过去发生的风险事件的原因外，还要关注当前和今后区域经济发展的状态特征，诸如消费、投资、资产价格、经济政策、信用环境等。还要关注区域单个风险事件引发“多米诺骨牌”效应，产生区域挤兑风险。
（二）风险监测内容的确定
本研究采取的基本监测方法是指标评价法，如前文所示，这是由区域银行体系风险的非微观性决定的，作为成区域的风险，不可能有确定的风险损失资料，而且，区域风险只能是一种状态，对这种状态最恰当的描述就是以指标体系从不同层面、侧面加以比较完整的表征，在我们见到的文献中，对宏观金融风险的处理均是用多指标综合评价法，这说明指标评价法对区域风险评估的适应性。银行体系风险是多方面因素作用的结果，这些因素可以通过一系列量化的经济、金融指标反映出来。银行体系风险从积累到实际爆发有一个缓慢形成的过程，在危机爆发前总有许多征兆，而且距实际爆发有一定的前置时间。对于一个地区而言，密切观察本区域经济、金融的发展变化，指标法是最具科学性和操作性的方法，只是在指标的设计上，不同的工作项目、不同的地区依据不同的目的和经济特征应有不同的指标体系。
表2 系统性指标状态区间界限与中值
指标名称
序号 严重问题
问题 一般 良好
一般 问题 严重问题
全国M2增长率 1 14.0
14.5 15.5 17.0 19.0 22.5 25.0
河南省GDP增长率
2 4.0
5.0
7.0 9.0
11.0 13.0
14.0
河南省居民消费价格指数3
1.0
1.5
2.5 4.0
6.0
8.0
9.0
河南省财政收入增长率 4 15.0
13.5 11.0 10.0
河南省固定资产投资增长率
5
10.0
17.5 27.5 32.5
37.5 45.0 50.0
河南省房地产投资／河南省固定资产投资 6
6.0
7.0
8.5 11.0
13.5 16.5 18.0
河南省城镇居民人均可支配收入增长率
7 14.0
12.0 8.0
6.0
河南省第二、三产业增加值占GDP的比重 8 72.5 75.0 77.5 80.0
82.5 85.0 87.5
河南省财政教育支出占财政支出比率
9 20.0 17.5 12.5 10.0
河南省企业景气指数
10 140.0 130.0 110.0 100.0
河南省工业企业资产利润率
11 1.5
1.2 0.8
0.5
河南省工业亏损企业亏损额增长率12 -10.0
-7.5 -2.5 0.0
在以上对银行风险因素及规律进行把握的基础上，银行业风险评估的内容选择，应根据新的人民银行法化解金融风险，维护金融稳定的要求，注意把握风险诱致、积累、爆发的规律。一是按照银行业运行所在的经济系统结构：经济系统——金融系统——银行系统——单个银行机构逐层推进。二是按照银行业运行的时间序列：总结过去——立足现在——着眼未来；总结过去风险事件的经验，立足现在，结合国内政策、法规、经济方面的变化，着眼于产业结构调整、改革开放、制度和环境改善的未来发展；三是注意按照银行风险作用、演化过程及应监控环节来确定监测的内容；四是考虑评估指标具有通用性，能够符合普遍认可的标准。
表3 非系统性指标权重 单位：%
注：1、Ⅰ＋Ⅱ＋Ⅲ＋Ⅳ＋Ⅴ=100；2、1+2+3=100；3、4+5+6+7=100；4、8+9=100;5、10+11+12=100。
根据以上原则，通过对区域经济状况和银行风险的分析，我们提出以下河南省银行业风险监测评估内容：
（三）监测指标的选择
建立区域银行业风险评估指标体系应着眼于银行业的系统性风险和非系统性风险。在非系统性风险指标的设计上坚持以下两条原则：
(1)要与《巴塞尔协议》中规定的风险指标、概念保持基本一致；
(2)尽量与中国人民银行制定的《商业银行资产负债比例管理监督指标》要求一致。在系统性风险指标的设计上，要求指标具有充分性、互补性、规范性、灵敏性、可操作性的特点，要求可量化的指标都能从现有的经济、金融统计制度中获取可靠的资料。
本系统筛选的河南省非系统性风险备选监测指标是：不良贷款比率、拨备覆盖率、表外加权风险资产比重、最大单一客户、集团客户授信比率、超额准备金率、存贷款比率、流动性比率、中长期贷款比率、资金净拆入比率、资本充足率、核心资本充足率、资产利润率、利润增长率、利息回收率、净利差率、资产费用率、管理操作。系统性风险备选监测指标是：全国M2增长率、全国痛苦指数、上证、深证综合指数平均数、河南GDP增长率、河南省财政收入增长率、河南省第二、三产业增加值占GDP的比重、河南省财政教育支出占财政支出比率、河南省固定资产投资增长率、河南省基本建设投资贷款依赖度、河南省房地产投资占固定资产投资比重、河南省城镇居民人均可支配收入增长率、河南省消费物价指数、河南省城镇登记失业率、河南省企业景气指数、河南省工业企业利润总额增长率、河南省工业企业产销率、河南省工业企业应收账款占销售收入比重、河南省工业亏损企业增长率、河南省工业亏损企业亏损额增长率、河南省逃废债企业比例、河南省逃废债金额比例、河南省贷款增长率、河南省监管效率、河南省金融秩序、河南省居民对银行信心状况。
表4 非系统性定量指标状态区间界限与中值
指标名称 序号良好一般问题严重问题
不良贷款比例 1
9
12
1821
贷款损失准备率2
1.5
1.25
0.75
0.5
最大客户授信比例
3
7
9 1113
准备金率（非法人机构）4
4
3
2
1
准备金率（法人机构） 11
10
9
8
存贷比5
70
73
7780
流动性比例
6 30
25
2010
中长期贷款比例7 100 113 127
140
资产利润率
8 0.7
0.5
0.2
0
利息回收率
9 90
80
7060
资产费用率
10
0.2 0.3 0.4
0.5
资本充足率
11
11
9
7
5
核心资本充足率12
5.5
4.5
3.5
2.5
表5 系统性指标权重 单位：%
序号
指标权重
1 全国M2增长率
7
2 河南省GDP增长率
4
3 河南省居民消费价格指数
5
4
河南省财政收入增长率
5
5 河南省固定资产投资增长率
5
6 河南省房地产／投资河南省固定资产投资
4
7 河南省城镇居民人均可支配收入增长率
7
8 河南省第二、三产业增加值占GDP的比重
4
9 河南省财政教育支出占财政支出比率
4
10 河南省企业景气指数
6
11 河南省工业企业资产利润率
10
12 河南省工业亏损企业亏损额增长率
4
13 监管效率
10
14 河南省金融秩序
10
15 河南省居民对银行信心状况
15
注：1至15项指标权重之和=100。
三、银行业风险的综合评估
在对备选指标进行筛选，确定指标体系基础上，建立模糊综合评价模型对区域银行风险进行综合评估。模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。以它对区域银行业风险这样的模糊状态事物进行评价，符合风险的客观属性，符合综合评价的目的，能包容事物的全部信息。
（一）指标筛选
对于本系统来说，非系统性指标框架基本与骆驼评级相符。需要说明的是，我们认为敏感性指标对监测系统非常重要，也比较符合当前的趋势和未来的需要，但由于缺少必要的统计数据，无法纳入系统进行实证分析，只能舍弃。资金净拆入比率、利润增长率、净利差率等指标因为数据的准确性、可用性和与其他指标的相关性问题也予放弃，其他指标予以保留作为最后确定的非系统性风险监测指标。系统性指标大致分为四个部分，分别是全国经济状况、河南经济状况、河南企业状况、河南金融状况，分别表征这些方面对河南省银行体系产生的系统性风险情况。我们在第三部分提出的备选指标基础上，首先将不符合实证分析数据要求的指标删除，然后通过对剩余指标1999年-2003年时间序列的主成分分析，结合相关性分析，删除独立性弱、与其他指标相关度大的指标，将代表能力强的指标保留。
（二）确定指标状态区间数量界限或中值
根据模糊综合评价的要求，可以采用德尔菲法、主成分法等主客观相结合的方法，确定每个指标的状态区间数量界限或中值、每个指标在所属状态中的权重等指标参数。然后，将指标参数应用于模糊综合评价模型，即可得到内容丰富的评估结果。对于指标体系中可能出现的定性指标，应采取适当方式加以量化。
我们将定量指标的运行状况分为“良好、一般、问题、严重问题”四种状态，通过专家评价系统对所有定量指标的状态区间值进行划分，然后对专家评定的区间值进行统计处理，并结合有关经济金融理论、实践经验、规范标准进行调整，确定专家评价法下的状态区间数量界限或中值。
（三）对定性指标进行评级处理
在河南省银行业风险监测评估模型中共有银行机构管理操作、监管效率、金融秩序、居民对银行机构的信心状况4个定性指标。由于涉及到不同性质的机构和不同时期，我们采取以下评级处理方法：一是采取与定量指标相同的4级评级标准，以便综合评价时协调一致。二是银行机构管理操作、监管效率、金融秩序3个指标采取专家评价法进行评级，居民对银行机构的信心状况采取居民问卷调查法判定。按照这样定性指标的处理方法和思路，商请内部专家组确定了定性指标的4级状态的评级标准，并请专家根据定性指标的历史情况对其进行了状态分布。
（四）确定指标权重
（五）风险的模糊综合评价
以银行业非系统性风险综合评价为例对模糊综合评价过程进行演示
银行业的非系统性风险综合评价是将各家机构的非系统性风险评价按照各机构的资产权重合成为整个银行业的非系统性风险评价。
（其中：j为参与评价的机构数）
我们可以对评价结果进行单值化处理，比如银行业非系统性风险的风险评分为S α=10×0.245+40×0.253+70×0.180+100×0.322=57.40。
同理，我们可以得到单机构单因素、单机构、分类机构、整个银行业的非系统性风险评估，系统性风险评估，非系统性风险和系统性风险的综合评估等各类结果。
同时，还可对各类评估结果进行短期预测，实现评估框架的预警功能。
通过对评估结果的分析，我们认为，区域银行业风险评估框架在河南省的应用是基本成功的。
这就证明了本文对区域银行业风险的分析和处理具有一定的实用价值。
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