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商业银行风险管理模型性质及启示 　　 摘要：随着新资本协议的实施，各种估值定价和风险计量模型开始在我国商业银行大量应用。本文对商业银行风险管理模型的五大基本性质及其衍生性质进行了研究，并进一步给出了有效防范模型风险的若干建议。 　　 关键词：风险管理模型；模型风险；模型的性质 　　 中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1006-1428(2011)03-0060-06 　　 　　随着近几年我国新资本协议的实施，2010年底工农中建交和招商6家银行开始申请实施新资本协议，其风险管理能力和水平获得了较大提升的同时，各种估值定价和风险计量模型也开始在我国商业银行大量应用：零售申请评分卡(A卡)、行为评分卡(B卡)、催收评分卡(C卡)；信用风险内部评级风险要素(违约概率(PD)、违约损失率fLGD)、风险暴露敞口(EAD)的计量模型；押品估值模型；信用组合风险模型；金融产品定价模型；市场风险VaR模型；操作风险模型；客户行为分析及利率风险模型；以及压力情景生成器模型、各种压力测试模型等等。银行机构的风险度量及其决策对模型的依赖性逐渐增大，金融市场交易也开始针对流动性低、交易不频繁的金融产品采用盯住模型的定价方式；新资本协议通过提高监管资本对银行风险的敏感性，鼓励商业银行使用内部模型计量风险，致使监管资本也更加依赖于模型。同时，不论是自我构建模型还是引入外部模型。在模型研发、测试部署、运行维护等整个模型生命周期的各个环节，都可能带来模型风险；我国面临的模型风险将随着新资本协议的推广实施和模型的大量应用而日益突出。因而，对商业银行所采用的风险管理模型的性质和特征进行分析研究，对模型风险的防范和有效控制具有重要的战略意义和现实意义。 　　 　　一、风险管理模型的性质 　　 　　1、基本性质之一：模型的客观性。 　　 虽然模型都有其一定的适应范围，但在各种环境约束相同的条件下，对于同一个作为研究对象的被解释变量，它和所有影响因素之间必然存在一种且只存在一种客观的正确的关系。首先，模型要力求反映这种客观规律性，至少是局部领域的有限规律，不能反映任何规律性的模型是伪模型、无??何应用价值和意义。其次，模型的客观性意味着模型要能够成功地解释历史和现在，这是必要条件。虽然“历史不会重演，但总会惊人的相似”；基于历史数据、基于归纳的模型并不一定能够预测未来和进行前瞻性管理，但“实践是检验真理的唯一标准”，任何模型，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受，才能有资格称之为规律；计量经济学方法提供了一种对经济理论、模型检验的很好的方法。模型只有反映了历史规律，才有可能预测未来；若由于模型并不能总是准确预测未来，而否认模型的客观性，将导致不可知论，限制人们对模型规律探索的主观能动性。 　　 　　2、基本性质之二：模型的局限性。 　　 其一，任何模型都是对复杂现实问题的抽象和简化，在模型构建中假设往往不可避免，而其假设与现实往往存在一定的距离而导致模型存在缺陷，模型的功效取决于这些假设与市场未来的发展变化是否相一致。其二，现代金融和风险计量模型一般都是假定市场有效、制度环境稳定为前提条件。若市场流动性消失，正常市场环境被破坏，资产价格快速下跌，则会造成各种风险计量模型的失效。如果制度不稳定。样本数据纵向可比性较差，可用样本数据小，基于大样本的回归模型就会出现很大的问题。其三，模型本质上是利用历史来预测未来，往往是基于事后和历史总结，对金融市场创新反应相对滞后。其四，传统的VaR方法等很多模型依赖于正态分布假设，很可能对尾部风险估计不足：若收益率或损失的正态分布假设不满足，实际上鼓励承担过多的尾部风险。市场风险VaR计量中最常用的历史模拟法，不需要对收益率的分布做任何先验假设，但假定组合收益的分布是由历史数据决定不变的、并假定资产收益率的波动率不变、以及假定不同时期内的样本值权重相同。其五，建模时自变量和因变量之间的传导关系和模型设定假设(如线性假设、相关性假设)可能不符合实际情况。其六，由于模型本身难以预测所谓的小概率极端市场情况，往往造成银行忽视极端情况下的流动性风险问题。在各类市场活动联系日益紧密的今天，小概率事件发生的可能性大大增加，对模型的有效性带来了更大的挑战。其七，并非所有的风险都是可用模型进行量化的。其八，模型始终仅是总体风险管理方法的一部份，不能也不应妨碍管理人员用常识进行判断。 　　 　　3、基本性质之三：模型的数据依赖性。 　　 商业银行风险管理模型不仅仅是要找到被解释变量与影响因素之间的关联关系的理论模型，更是要反映出其数量关系的量化模型。数据是一切分析的源头，只有依赖正确的数据才能分析出正确的结果；即使有合格的数据质量，也并非一定有有效的预测模型，但没有合格的数据质量，一定不会有可靠的预测模