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银行管理论文-银行机构风险的管理和控制.doc

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银行管理论文-银行机构风险的管理和控制.doc

银行管理论文银行机构风险的管理和控制银行机构如何科学有效地管理和控制经营过程中出现的风险,以使业务损失的可能性降到最低点,这是新的国际会计准则针对金融机构审慎经营所提出的一个重要课题。本文拟就银行机构所面临的风险种类、银行风险管理的基本要素以及银行风险的模型估算作一基本介绍。一、银行机构经营过程中所面临的主要风险对于一个安全稳健经营的银行机构来说,必须建立起一个可以充分识别、测算、监督和控制其所经营产品和业务所涉及风险的管理框架,这已经是美国银行界和监管部门的共识。因为,银行业经营需要的不仅仅是充足的偿债能力和流动性,更重要的则是当风险到来时能够尽可能少地遭受损失。试想,一家银行即使流动性再充分,如果稍微遇到市场波动,就会遭受很大的损失,这样的银行我们能称之为稳健的银行吗正是基于这个理由,美国联邦储备体系(theFederalReserveSystem)一直非常重视对所监管的银行的风险状况进行评估、预测、计算和控制,甚至对银行的内部控制系统进行监控。银行机构经营过程中所面临的风险主要包括1、信贷风险(CreditRisk)。指因借款人或交易对方不能履行偿还义务所给银行带来的风险。2、市场风险(MarketRisk)。指因金融资产的市场价格(如利率、汇率或股票价格)发生不利的变化而给银行机构带来损失的风险。3、流动性风险(LiquidityRisk)。指银行机构因无力变现资产或获得足够的资金而无法偿还到期债务的风险。另外一种意义的流动性风险是指,由于市场深度有限或发生市场混乱,银行无法在不大幅度降低市场价格的情况下迅速出售或抵消特定的风险。4、经营风险(OperatingRisk)。指因一些潜在问题可能导致出现不可预见的损失。这类问题主要包括不充分的信息系统、经营问题、不遵守内部控制要求或者欺诈带来的损失。5、法律风险(LegalRisk)。指因合约无法执行、法律诉讼或判决结果不利而扰乱银行机构的经营状况产生的风险。6、名誉风险(ReputationRisk)。指这样一种损失的可能性,即因对一家银行机构经营做法的反面宣传可能导致顾客减少、费用高昂的诉讼或收入下降。以上是对银行机构经营过程中所面临风险状况的主要分类。但是,在银行机构的实际运营过程中,则会由于各家银行所从事的具体活动的性质和范围的不同从而在经营过程中面临不同的风险组合、风险集中程度以及风险暴露程度。二、银行机构的风险管理所包含的内在因素银行监管部门每年都要对所监管银行的风险质量进行评定。无论是对于各州的成员银行,还是对于大规模的银行持股公司来说,以下的几个方面都将接受来自监管部门的检查1、银行董事会有对该家银行风险状况进行有效性监督的职责按照现代公司制度,董事会是对一家公司的经营决策担负最重要和最终责任的机构。对于银行的风险控制系统来说,以下事项应该是董事会所肩负的重要职责银行机构的整体经营战略和有关风险承担的重大政策有关确定管理责任和制定风险承受和暴露限度的政策随时监控银行机构的绩效和风险状况对一家银行所面临的信贷、市场和流动性风险进行综合评估定期重新评估银行机构的经营战略和重大的风险管理政策和程序,尤其是银行机构的财务目标和风险承受能力。2、确定银行机构风险的管理政策和程序银行机构的风险一经确定,就需要制定对银行机构经营所面临的风险进行管理的政策和程序,以便为银行机构的总体经营战略的日常实施提供指导。这些管理政策和程序实施的目的应该是保护银行不致承担过度或不审慎的风险。3、对银行机构的风险进行管理和监测的信息系统有效的风险监督要求各机构能够坚定和测算所有的实质性风险暴露。有效的风险监测必须有信息系统的支持,该系统可以为高级管理人员和董事们提供及时的关于财务情况、经营状况和机构整体风险存在情况的报告,还可以定期为负责银行机构日常管理的主要管理人员提供报告。充分的风险管理项目的复杂程度可能相差很大,主要决定因素是银行机构的规模和复杂程度及承受风险的能力。对于那些只从事传统银行业务的机构而言,董事和高级管理人员主要注重日常业务细节,因此基本的风险管理系统可能就足够了。然而,大型的跨国机构则往往需要更为详细和更为正式的风险管理系统,以便应付更为广泛和更为复杂的金融活动,并为高级管理人员和董事们提供监督和指导日常业务活动所需要的一切信息。大型银行机构在风险管理过程中还需要制定为它在世界范围内所从事业务活动可能涉及的主要风险类型设定具体的审慎限度的详细指导细则。4、银行机构的综合内部控制系统建立一个良好有效、科学严密的综合内部控制系统,对于银行的安全和稳健运作,尤其是银行的风险管理系统来说至关重要。只有建立起一个良好的内部控制系统,才能从根本上在制度的层面对一家银行机构的正式的职权划分、职责分离以及权力制衡作出严格安排。相反,如果职权划分不明确,权力不能得到有效的制衡,银行机构的财务信息的真实性就会受到挑战。甚至很有可能导致严重的财务亏损。架构合理的内部控制系统可以推动有效的经营,推动可靠的财务和管理报告,可以为资产提供保障,并有助于确保有关部门法律、条例以及机构政策的遵守。国际通行的做法是由独立的、直接向董事会或董事会指定的委员会(通常是审计委员会)报告的内部审计人员对内部控制系统进行检验。三、对银行机构所面临的主要风险进行估算的方法银行运营和监管的实践告诉人们,仅仅对银行所面临的风险进行理论上的识别和实际上的监控对于防范金融风险来说是远远不够的,必须建立起对银行机构所面临的风险进行量化估算的数学模型和方法。近几十年来,银行机构一直尝试着使用复杂的数学模型技术来量化它们的市场或价格风险,这些技术的最基本概念就是MonteCarlo模拟和风险价值。通过使用具体的置信水平和风险价值测算方法估算在给定的持有期间内,一家银行机构的风险类别中的头寸因市场总体变化可能引起的下降幅度,其中这些模型测算的焦点是银行机构所面临的信贷风险。银行监管部门已经采纳一些承认这些市场风险建模方法的有效性的资本标准,并一直跟踪建立改善资本充足标准的模型的进展情况,此项工作的前提是对银行信贷风险的研究必须首先取得成果。下面具体谈谈对两种主要的银行风险进行估算的方法。1、市场风险(MarketRisk)。90年代中期,联邦储备体系(FederalReserveSystem)曾发布一项规定,要求银行机构测算并持有一定的资本来覆盖市场风险暴露,尤其是与外汇和商品头寸以及交易账户中的债务和股本头寸有关的市场风险。根据这项规定,如果一家银行机构满足特定的定性和定量标准,即可以使用其内部风险测算程序。内部模型估算法即是建立在这个规定的基础之上的。根据内部模型估算法,银行机构应该使用各自独立的模型来测算四大风险类别的风险价值,包括利率风险、股本价格风险、汇率风险和商品价格风险。在对市场风险进行估算的时候,联邦储备体系特别要求各个银行机构使用标准的风险价值测算方法,即使用10天的利率和金融资产价格变化及高达99%的置信水平,以便于达到有效地实施资本管理的目的。当然,各银行机构为了反映不同的经营战略和风险管理方法,可以在测算的过程中使用不同的假设和建模技术。对于从内部风险管理角度而言的具体模型的系数,联邦储备体系则没有给予规定,但却制定了包括内部风险管理程序在内的最低定性要求,以及测算处于资本管理目的的市场风险暴露的内部模型的系数和假设的某些定量要求。另一方面,联邦储备体系在定性标准方面则强调了稳健风险管理的一些基本要素。定性要求之一就是各银行机构必须设有一个直接向高级管理层报告的风险控制单位,而且该单位应该独立于交易职能。并且,监管当局还希望风险控制单位能够进行正常的回头检查来估算模型的准确性和进行紧张测试,以便确定不利市场时间对银行机构资产组合的影响。至于其他的定性要求,也都是围绕稳健风险管理这个主题而展开的。比如,根据规定,任何一家银行机构都必须拥有属于日常管理工作一部分的内部模型,必须对其风险测算和管理系统进行独立的检查。这种类型检查还应该包括以下内容1)风险测算模型所捕捉到的市场风险的范围2)模型所使用数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性3)模型所依赖的假设是否适当4)定值是否合理5)风险转换计算的方法和根据。2、信贷风险(CreditRisk)。80年代中期以来,世界上几家最大的银行研究建立了一些系统,对其主要业务活动产生的信贷风险建立模型。这些模型是为了帮助银行对其不同地理区域和不同产品的风险进行量化、汇总和管理。这类模型的结果在银行的风险管理和绩效测算中起到了日益重要的作用,而且在一定程度上还活跃了资产组合管理和资本结构决策。将来,信贷风险模型会得出更好的内部风险管理结果,而且最终可能被用于对银行组织的监督管理。然而,一些严重障碍主要表现于数据的可获得性和模型的合理程度影响了这些目标的实现。如前所述,目前正在使用内部模型来确定市场风险的资本要求。我们之所以说信贷风险并不是市场风险模型的简单延伸,主要有以下两个方面的原因其一,数据的局限性是设计和利用信贷风险模型的主要障碍。大多数信贷工具并不根据市场价格重新计值,而且信贷风险模型的可预测性也不是由于完整的历史价格记录可以得出对未来价格的统计预测。估算信贷风险模型所需的数据不足的原因包括违约现象很少发生,测算信贷风险要求较长的时间区段。考虑到贷款资产组合的相对规模以及信贷风险模型不准确可能对银行破产带来的潜在影响,因此需要更深入地了解模型对预测和假设和敏感度。其二,实现信贷风险模型的合理性要比对市场风险模型的回头检测困难得多。市场风险模型通常使用的是几天的时间区域,但信贷风险模型通常则依赖一年或更长的时间区域。持有时间过长,以及信贷风险模型中使用较高的置信间隔,都会给建模者估算模型的准确度带来困难。同样,与市场风险规则类似的量性合理标准要求有跨越若干年和几个信贷周期的数据。

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