（金融学专业论文）因果模型及其在操作风险管理中的应用研究.pdf

内容摘要 巴塞尔委员会定义“操作风险是指由于内部程序、人员、系统不充足或者运行 失当、以及因为外部事件的冲击等导致直接或i h j 接损失的可能性的风险。”传统上 的金融风险是指信用风险或市场风险。目前这两种风险管理在大部分会融机构中已 十分成熟，而关于操作风险的管理相对较落后。随着对其重要性认识的逐渐深入， 现在操作风险已经成为全球金融业风险管理同益重要的领域之一。对操作风险度量 与管理的研究就显得格外重要。 因果模型是实现操作风险管理系统方法的一个重要工具。它使得支持操作风险 管理的操作风险框架和方法的施行变得高效率和有效果。为操作风险构建的因果模 型包括辨别关键风险因素，并使用收益敏感性和因素间的相关性建立风险模型。这 意味了对收益波动度的理解，以预报和控制风险。这样，因果模型用来发展一条直 接影响收益波动度，支持操作风险管理目标的清晰途径。使用扩展的因果模型，操 作风险可在正确层次的金融细曰、管理和控制上进行分析。因果模型也是一种助于 辨别j x l 险因素，计算敏感性硐jj x l 险因素中各特性波动度的操作工具。另外，它们简 化了损失分布和基于序列的额外损失事件的产生。总之，因果模型非常适合操作风 险的度量和分析。 本文针对操作风险度量与管理的现状，从操作风险度量与管理的模型和方法， 特别是因果模型在操作风险管理中的应用，以及我国操作风险管理的发展等方面做 了详细研究与分析。本文的创新性研究主要在于从因果关系理论这个全新的角度去 分析操作风险管理中的问题，并阐述了西方操作风险管理的发展趋势，分析了如何 建立一个有效的操作风险管理框架，以及如何采用有效的操作风险管理方法。 本文共分为三章。第一章给出操作风险的定义，并分析了操作风险的成因及带 来的挑战。第二章介绍因果关系的基本思想，包括因果模型的理论基础和因果模型 的构建。第三章介绍因果模型的独立应用，以及与其它方法的结合运用。最后总结 因果模型的特点，并提出对我国操作风险管理的初步思考。 关键词：贝叶斯决策理论贝叶斯网络操作风险因果模型 a b s t r a c t b a s e lc o m m i t t e ed e f i n e do p e r a t i o n a lr i s ka s “t h er i s ko fd i r e c to ri n d i r e c t l o s s r e s u l t i n gf r o mi n a d e q u a t eo r t h i l e di n t e r n a lp r o c e s s e s ，p e o p l ea n ds y s t e m so rf r o m e x t e r n a le v e n t s ”n o wo p e r a t i o n a lr i s kh a sb e e nam o r ea n dm o r ei m p o r t a n tf i e l d i n f i n a n c i a lr i s km a n a g e m e n ta l lo v e rt h ew o r l d c a u s a lm o d e l sa r ea ni m p o r t a n tt o o l f o ri m p l e m e n t i n gas y s t e m a t i ca p p r o a c ht o m a n a g i n go p e r a t i o n a lr i s k ，t h e ye n a b l et h ee f f i c i e n ta n de f f e c t i v ei m p l e m e n t a t i o no f t h eo p e r a t i o n a lr i s kf r a m e w o r ka n dm e t h o d o l o g i e si n t r o d u c e de a r l i e rt o s u p p o r t o p e r a t i o n a lr i s km a n a g e m e n t b u i l d i n gc a u s a lm o d e l sf o ro p e r a t i o n a l r i s ki n v o l v e s i d e n t i f y i n gk e yr i s kf a c t o r sa n db u i l d i n gr i s km o d e l sf o rt h e mu s i n gt h es e n s i t i v i t i e so f e a r n i n g sa n dc o r r e l a t i o nb e t w e e nf a c t o r s t h i si m p l i e sa nu n d e r s t a n d i n go ft h ec a u s e s o fe a r n i n g sv o l a t i l i t yi no r d e rt op r e d i c ta n dc o n t r o lr i s k t h u s c a u s a lm o d e l sa r eu s e d t od e v e l o pac l e a rw a yt od i r e c t l yi n f l u e n c et h ee a r n i n g sv o l a t i l i t ya n ds u p p o r tt h eg o a l s o fo p e r a t i o n a lr i s km a n a g e m e n t u s i n gt h ee x t e n s i b i l i t yo fc a u s a lm o d e l s ，o p e r a t i o n a l r i s kc a nb ea n a l y z e da tt h ea p p r o p r i a t el e v e lo fd e t a i lf o rf i n a n c e ，m a n a g e m e n t ，a n d c o n t r 0 1 c a u s a im o d e l sa l s os e r v ea sa ni m p l e m e n t a t i o nt o o lt oh e l pi d e n t i f yr i s kf a c t o r s c a l c u l a t es e n s i t i v i t i e s ，a n dp a r t i t i o nv o l a t i l i t yu s i n gc h a r a c t e r i s t i c so ft h er i s kf a c t o r s i n a d d i t i o n t h e ys i m p l i f yt h eg e n e r a t i o no f1 0 s sd i s t r i b u t i o n sa n ds c e n a r i o b a s e de x c e s sl o s s e v e n t s i ns u m m a r y ，c a u s a lm o d e l sa r ew e l ls u i t e dt ot h em e a s u r e m e n ta n da n a l y s i so f o p e r a t i o n a lr i s k t h i sp a p e ra i m sa tt h es t a t u sq u oo f o p e r a t i o n a lr i s km e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n t ， a n a l y z e dm o d e l sa n dm e t h o d sf o ro p e r a t i o n a lr i s km e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n t e s p e c i a l l yt r a v e r s e dt h ea p p l i c a t i o no fc a u s a lm o d e l sf o ro p e r a t i o n a lr i s k ，a n dh o wt o d e v e l o po u ro p e r a t i o n a lr i s km a n a g e m e n tf r a m e w o r k t h i sp a d e l h a sf o u rs e c t o r s t h ef i r s tc h a p t e rp r o v i d e sad e f i n i t i o no fo p e r a t i o n a l r i s k n l es e c o n dc h a p t e rc o v e r st h eb a s i ci d e a so fc a u s a lm o d e l i n g ，i n c l u d i n gab r i e f i n t r o d u c t i o nt ob a y e s i a nd e c i s i o nt h e o r ya n dh o wt ob u i l dc a u s a lm o d e l s t h et h i r d c h a p t e ri s a b o u ta d v a n c e du s e so fc a u s a lm o d e l sf o ro p e r a t i o n a lr i s k a tl a s t ，g i v ea s u m m a r yo ft h i sp a p e r , a n dm a k ea ne l e m e n t a r ys t u d yo no p e r a t i o n a lr i s km a n a g e m e n to f o u rc o u n t r y k e yw o r d s ：b a y e s i a nd e c i s i o nt h e o r yb a y e s i a nn e t w o r ko p e r a t i o n a lr i s k c a u s a l m o d e l 南开大学学位论文电子版授权使用协议 【请将此伪，议书装汀丁论文旨页) 论文因果模型及其在操作风险管理中的应用研究系本人在 南开大学工作和学习期间创作完成的作品，并已通过论文答辩。 本人系本作品的唯一作者( 第一作者) ，即著作权人。现本人同意将 本作品收录于“南开大学博硕士学位论文全文数据库”。本人承诺：已 提交的学位论文电子版与印刷版论文的内容一致，如因不同而引起学术 声誉上的损失由本人自负。 本人完全了解南开大学图书馆关于保存、使用学位论文的管理办 法。同意南开大学图书馆在下述范围内免费使用本人作品的电子版： 术作品呈交当年，在校园网上提供论文目录检索、文摘浏览以及论文 全文部分浏览服务( 论文前1 6 页) 。公开级学位论文全文电子版于提交 1 年后，在校园网上允许读者浏览并下载全文。 注：本协议书对于“非公开学位论文”在保密期限过后同样适用。 院系所名称：经济学院金融掌系 作者签名： 训舷 学号：0 2 1 2 5 7 日期：2 0 0 5 年4 月3 0 日 哥论 导论 传统上的金融风险是指信圳风险或市场风险。目前这两种jx l i 硷管理在大部分金 融机构中己十分成熟，而关于操作风险( o p e r a t i o n a lr i s k ) 的管理相对较落后。随 着对其重要性认识的逐渐深入，现在操作风险已经成为全球令融业风险管理r 益重 要的领域之一。 2 0 0 1 年，巴塞尔委员会发相的新资本协议率先将操作风险的衡量和管理纳入金 融机构的风险管理框架中并且要求金融机构为操作风险配置相应的资本金水平。 这既是近年来国际金融界r 益注重操作风险管理实践的一个总结，同时也对操作风 险的管理突出了新的要求，使得金融机构的风险管理面临新的压力。 反观近年来，因为操作风险而导致的巨额损失的机构名单，既有金融机构，也 有企业，还有政府部门。因此，操作风险不仅是金融机构面临的问题，从更为广泛 的意义上说，凡是涉及金融交易的部门和机构，都有必要着手考虑操作风险的监控 和管理的问题。 从全球范围来看，尽管操作风险已经给不少金融机构造成了相当严重的损失， 但是，已经建立有效的操作风险管理框架的金融机构并不多见，用于衡量和监控操 作风险的各种模型和工具也远远没有信用风险管理和市场风险管理那样成熟。因 此，以巴塞尔新资本| 办议为标志相当多的金融机构必然会面临一个如何根据新的 监管要求引入操作风险管理的现实问题。从国际金融监管的角度来看，以巴塞尔银 行监管委员会为代表的国际性监管组织一直十分关注会融机构经营管理中的操作 风险，近年来随着国际金融领域一系列因为操作风险导致的金融机构陷入困境，巴 塞尔委员会实际上一直在积极将操作风险纳入监管的范畴。在巴塞尔委员会1 9 9 9 年6 月颁布的“新资本协议框架”中强调，“巴塞尔委员会认为操作风险对于银行 来说日趋重要，银行有必要投入足够的资源来对其进行定量分析，并将其纳入衡量 资本充足的范围”。在2 0 0 1 年发和的“新资本协议框架”中的“支柱三：市场约束” 中，巴塞尔委员会进一步指出，“银行应当披露更为详细的操作风险的信息。” 从全球发展趋势来看，日趋增多的诉讼、迅速调整的法律和监管体系、新经济 模式( 如网络银行、电子贸易等) 的出现，更为复杂的交易工具和交易战略、技术 系统的可靠性，交易量的提高、监管要求的日趋严格等，都增大了金融机构面临的 操作风险。这种变化也促使了操作风险管理从理论转向实践。从当前情况看，国际 金融界在操作风险管理上取得的进展是相当明显的，如已经有了一致认可的关于操 作风险的定义、建立了可行的实际衡量操作风险的方法、许多先进的银行已经建立 了成熟的数据库、市场上已经有多种技术服务和软件出售、以巴塞尔委员会为代表 的监管者也已经对操作风险给予了足够的重视。从监管要求看，巴塞尔委员会2 0 0 1 年颁布的新资本协议是一个集中的体现。 从风险管理的趋势来看，国际范围内越来越倾向于将信用风险、市场风险和操 作风险合并起来在整个企业范围内一并考虑。一些风险管理能力较强的金融机构已 经开始将操作风险与市场风险和信用风险同等对待。 巴塞尔委员会定义“操作风险是指由于内部程序、人员、系统不充足或者运行 失当、以及因为外部事件的冲击等导致直接或间接损失的可能性的风险。”，巴塞尔 委员会同时指出，这一界定包含了法律风险，但是并不包含策略性风险和声誉风险。 当前，操作风险已经成为全球银行风险管理日趋重要的领域之一。实际上，操作风 导论 险并不仅仅与银行的“操作”( 如后线支持、信息系统出现故障、业务流程上的问 题等等) 相天，而f j 也与银行业务操作之外的领域榴关，如欺诈交易、模型的风险、 报告和会计体系5 现j u 题等。 2 0 0 1 年巴塞尔新资本协议中提供了多种可供选择的衡量操作风险、及其所需配 置的资本会的方法，这主要包括：基本指标法，标准法，内部缅量法。从目前金融 机构在风险管理方面的实践来看，目前正在被采用的衡量操作m 险的主要方法包 括：监测主要指标，参考外部指标，统计分析，计分卡方法，体现风险及其影响的 因果关系模型等等。关于操作风险的模型还存在相当大的分歧和争论，不过其基本 日标应当是一致的，就是测算操作风险的损失，并桐应配置资本，提出管理操作风 险的方法。在这个测算过程中，重点要确定不同类型的操作风险发生的部门和领域、 这种风险发生的可能性、以及发生这种事件所可能导致的损失。本文对其中的因果 模型分析法进行深入研究探讨，力争使其在操作风险的衡量与管理方面取得较为理 想的结果。 因果模型是描绘自然世界的一种途径，它利用一个基于观察和介入的因果关系 定义推论不确定因素的影响。因果关系的概念指的是能够通过改变原因要素值而影 响某些变量值的思想。这种影响是商业管理中达到团体目标的基本工具。操作风险 中的因果关系模型在一个工具中包含了数学和商业程序，可以为商业管理提供度 量。它提供了一条通过扩展因果关系而非仅仅是联系的因素以控制不确定性的途 径。 因果模型是实现操作风险管理系统方法的一个重要工具。它使得支持操作风险 管理的操作风险框架和方法的施行变得高效率和有效果。为操作风险构建的因果模 型包括辨别关键风险因素，并使用收益敏感性和因素间的相关性建立风险模型。这 意味了对收益波动度的理解，以预报和控制风险。这样，因果模型用来发展一条直 接影响收益波动度，支持操作风险管理目标的清晰途径。使用扩展的因果模型，操 作风险可在正确层次的金融细目、管理和控制上进行分析。因果模型也是一种助于 辨别风险因素，计算敏感性和区分风险因素中用到的各特性的波动度的操作工具。 男外，它们简化了损失分布和基于序列的额外损失事件的产生。总之，因果模型非 常适合操作风险的度量和分析。 在我国，金融业对操作风险的认识还只是处于一个起步阶段，在操作风险的管 理方面相对于西方国家来说更是存在着较大的差距。因此在这种背景下，对操作风 险度量与管理的研究就显得格外重要。本文拟就针对操作风险度量与管理的现状， 从操作风险度量与管理的模型和方法，特别是因果模型在操作风险管理中的应用， 以及我国操作风险管理的发展等各方面做详细的研究与分析。 2 川粜模型及j c ：操怍风险管理中的施用研究 第一章操作风险及其带来的挑战 第一节操作风险的定义及其成因分析 一、操作风险的定义 金融风险_ i 三要可以分为三部分，即市场风险、信用风险以及操作风险。其中操 作m 险不同于市场和信用风险，它主要包括交易过程中的风险、未认可风险、未包 含在市场风险和信用风险之中的系统风险、人员风险、法律风险、信息风险和声誉 风险等等。对于操作风险的定义现在有多种看法。目前在操作风险内涵的界定上存 在两种观点：一种是从广义的角度出发，认为除了信用风险和市场风险之外的风险 都属于操作风险；另一种则立足于狭义的角度，认为只有与银行中运营部门相关的 风险才是操作风险，并将其界定为由于控制、系统及运营过程的错误或疏忽而可能 引致潜在损失的风险。其他的操作风险如声誉、法律风险等或交于全面风险管理机 构管理，或者隶属于某个特殊部门。前者使不少银行感到全面实践困难很大，而且 将面临在整个银行管理中多头出击的问题；而后者则使些银行感到没有必要将操 作j x l 险的管理工作独立出来。兼顾两种观点，新协议将操作风险界定为由于不完普 或有问题的内郎程序、人员、系统或外部事件所造成直接或间接损失的风险。巴塞 尔委员会同时指出，这一定义包括法律风险，但不包括策略和声誉风险。不难看出， 这个定义更偏重于狭义，主要从引起操作风险的潜在因素出发，试图去辨别为什么 损失会发生，而且，从最广泛的角度去分析其原因。同时，出于量化操作风险的考 虑，排除了难以进行量化的策略风险和声誉风险。可以说兼顾了操作风险的内涵和 量化操作风险的可能性。鉴于巴塞尔委员会在国际银行业中所处的权威地位，这一 内涵界定将得到广泛的接受与认可。然而在这里仍需强调的是，尽管在操作风险的 内涵认识上日趋统一，但现实中还经常难以区分操作风险与信用风险或市场风险相 互交织的情况。如1 9 9 5 年巴林银行倒闭事件，从交易员李森越权违规交易的角度 讲，属于典型的操作风险：但如果从日经指数期货这衍生金融工具市场价格变动 的情况看，则又属于市场风险。现在大家讨论的焦点是哪种风险应该计入操作风险 以及哪种操作风险应该是开展风险管理活动关注的焦点，对于风险事件发生的频率 以及影响力的讨论，现在比较一致的看法是虽然频率高影响小的事件仍然是内部管 理的重点，但操作风险管理的重点应该是频率低影响大的事件。现在对会融机构的 操作风险进行单独的测量已经成为可能，但何时对金融机构实施操作风险的管理， 对这部分的要求的资本量如何进行评估，巴塞尔监管委员会还没有定论。 二、操作风险的成因分析 随着金融服务的全球化进程加速和金融技术的不断发展，银行面临的风险越来 越复杂，对银行监管当局和银行自身均提出了严峻的挑战。实践表明，近年来操作 风险造成的损失仅次于信用风险造成的损失，这种挑战性局面与近十年来银行业的 迅猛发展密切相关，主要原因包括以下几个方面： ( 一) 随着新技术的引入，银行业务的自动化程度不断提高，增加了手工操作 i 粜f 葵掣垃 ：操作风险管理中的胞j h 埘 究 失误转化为系统火败的可能性。 ( 。二) h 胁人们尚无法全面了解电子商务发展所带来的潜在j x l 险，如外部事件 造成的损失和系统灾全等问题。 ( 三) 大胤模的公司兼并与拆分动摇了银行以往的稳定性，并引发了一些更为 复杂的问题。 ( 四) 现代银行作为多种金融服务供应商，经营的产品远远超过了传统银行的 服务范阳，而所需的高级内部控制和支持系统尚未及时配套。 ( 血) 银行为了缓解市场风险和信用风险，大量采用缓解技术，诸如抵押、信 用衍7 e 产品、资产证券化等技术，反过柬可能产生更大的风险。 ( 六) 银行为了在一定程度上规避风险，越来越多地采用业务外包形式或依靠 第三方提供的专业化服务，这种做法同时也导致了银行其他风险的不断增加。 第二节操作风险的影响及挑战 操作风险可以划分为操作性杠杆风险和操作性失误风险。前者主要是指由不可 控因素引起的操作风险，如由于外部冲击，包括税制和政治方面的变动、监管和法 律方面的调整、竞争者的行为和特性变化等导致商业银行收益的减少；后者主要是 指由可控因素，主要包括商业银行内部处理流程、信息系统、人事等方面的失误引 起的操作风险。近年来，银行面临的操作性失误风险在整个操作风险中所占的比重 明显上升。主要包括以下几种情况： 一、银行系统被非法侵入，即黑客侵入系统内部；客户保密信息被第三方非法 截获：系统被带入病毒，导致银行系统数据崩溃。 二、 皂子货币被伪造，罪犯在并未进行预先支付的情况下偷换或复制电子货币 以获得物品和资金，而银行必须对这种假币造成的损失负责。 三、银行系统技术失效，系统交易处理出现故障，数据完整性和可靠性出现问 题，导致公众负面反应和造成交易损失。 四、由于技术进步，银行职工知识结构和管理技能无法适应新技术而造成的技 术性风险。 五、有些计算机操作人员利用其对计算机操作情况的了解，对其实施非法操作， 使用私设账户、伪造存折、改动账表、偷改记录等方式将资金转入特定账户。 六、有的科技人员故意编制有问题的程序，然后采取修改账表余额，制造账平、 表平假象，从中贪污、挪用资金。 操作风险不仅给金融机构带来巨额损失，而且波及到企业，甚至政府部门。因 此，操作风险的监控和管理已经成为所有涉及金融交易的部门和机构必须着手考虑 的问题。 从全球范围来看，已经建立有效的操作风险管理框架的金融机构并不多，用于 衡量和监控操作风险的各种模型和工具也远远不如信用风险管理和市场风险管理 那样成熟。如何根据巴塞尔新资本协议的监管要求引入操作风险管理，就成为相当 多的金融机构面l 临的一个现实问题。从国际金融监管的角度来看，如何有效对操作 风险进行监管，则是以巴塞尔银行监管委员会为代表的国际性监管组织面临的挑 战。 州牲他型嚏“i 摊1 1 ：胍险管理叶z 的m 川叫宄 第三节操作风险度最与管理的发展现状 目前，操作风险度量模型l f 住讨论和发展之中，而且只要符合巴塞尔委员会的 段标准，这些模型就会破批准使用。按照巴塞尔委员会的归纳，演进中的操作风 险度量模型可以划分为三类，即基础指标法、标准化方法和高级衡量法，其中高级 衡量法又包括内部衡量法、损失分布法、极值理论模型、计分卡法、可靠性理论模 型以及其它一些新的高级衡量法。本节选取基础指标法、标准化方法、内部衡量法、 损失分和法进行简单对l l f - 单j 述。 一、基础指标法( b a s j cin d i c a t o ra p p r o a c h ) 风险敏感性最低的是“基础指标”法，最基本的分配操作风险资本的方法是用 一个简单指标作为一个机构全部操作风险暴露的代表。当前建议使用总收入( g i ) 为陔指标，每个银行持有的操作风险资本等于一个固定百分比系数o2 乘以各自总 收入额的数量。根据这个方法计算出的操作风险资本金配置要求为： 资本配置( o p v a r ) = a 总收入 基础指标法简单易行，普遍适用于银行实现操作风险管理。然而，它的简单来 自仅仅包括公司特殊需要和特征的有限责任价格。正是由于其过于简单，使用这种 方法计算出的资本金配置一般较高。特别是由于各银行使用统一的a ，这样具有不 同风险特征和风险管理状况的银行每单位的总收入被要求配置相同的资本金，使得 操作风险管理优劣奖惩机制不能自动发挥作用。因而巴塞尔委员会并不鼓励银行使 用这一方法，认为该方法仅适用于一些业务范围较少的小银行。希望国际业务繁忙 的银行和具有重大操作风险的银行在整体框架中使用更加复杂的方法。 二、标准化法( s t a n d ar d is e da p p r o a c h ) 标准化法代表了操作风险资本进化范围中进一步的改进。这种方法区别于基础 指标法的地方是一个银行的行动被划分为8 个标准化业务单位和业务类别3 l o b ，每 一个业务类别有不同的风险暴露指标和不同的乘数。将乘数乘上相应的指标，即为 该业务所占用的操作风险资本金配置要求。所有业务种类所占用的资本金配置要求 汇总相加，即为银行的总操作风险资本金配置要求，即 g 资本金配置要求= ：目，卢， 其中田为i 类别的风险暴露指标，目前建议统一使用总收入( 分类另4 计算) 作 1 定义如下：总收入= 净利息收入+ 净非利息收入( 包括( i ) 应收费用和佣金一庶付费用和佣金( i i ) 金融操 作狰成果( i i i ) 其它总收2 v ) 这种度量应当反映扣除操作损失前的收入。巴塞尔委员会将进行进步工作以推 敲该定义。 ：这半资奉因子n 又称资本因子，由管理者提供。巴塞尔蚕员会经过多次数据收集耳分析，认为基础指标法下的 资奉金应达到现行壤小资本金的1 2 。在此基础上，a 应发杓i7 一2 0 之间。 3 8 个业务量比为：公司融资、交易和销售、零售银行、商业银行、支付和结算、代理服务和监理、资产管理、 零售锌纪。 为这指标。屈为i 类别的风险乘数，由巴塞尔委员会统一确定。这样，标准化法 能够通过反映它们主要业务行为束更好地反映银行不同风险的剖面图。不过，与基 础指标法相似，监管者将继续把资本费用标准化。标准化法提出的业务单元和业务 类别反映那些由一个厂家以一致方式主动收集的国际损失数据发展起来的东西。与 厂家合作，校准者将在相当详细的细节上列出业务类别和与该框架类别相应的行 为，使每个银行能够将自己的结构绘入规定的框架中。在与厂家的磋商中，需要保 证厂家处于i f 确的主要类别，避免失真和潜在套利。 标准化法最基本的动机是大多数银行处于发展公司范围罩按业务类别和风险类 别划分的内部损失数据的初期阶段。另外，行业尚不能提出风险指标和损失经验间 的因果关系。结果，到修订的新巴塞尔资本协定应用期为止尚未发展起内部损失数 据和或未达到内部衡量法标准的银行将需要一个简单一些的方法计算它们的规定 资本费用。另外，某些协会可能不会选择用投资来收集其全部业务类别的内部损失 数据，尤其是那些对于协会而言不特别重要的操作风险。标准化法最后一个重要特 征是它为在业务类别基础上在一个业务类别上向更加复杂的方法演进提供了基础， 这将有助于鼓励银行内部发展更好的风险管理。同基础指标法一样，标准化方法下 资本金配餐也要达到最小资本金配置的1 2 。与基础指标法相比，标准化方法对业 务类别进行了区分，反映了不同业务类别风险特征的差异( 层不同) 。但是，即使 在同一业务类别，不同的事故类型所导致的操作风险损失是截然不同的，标准化方 法却没有对不同的事故类型加以区分。此外，与基础指标法一样，该方法下资本金 配置的计算并不直接与损失数据相连，而且也不能反映各个银行自身的操作风险损 失特征，有较大的局限性。 三、内部衡量法( in t e r n aim e a s u r e m e n ta p p r o a c h ) 这是较前两种衡量方法更为复杂的操作风险衡量方法，类似信用风险中的内部 评级方法。这一方法鼓励银行根据本身的内部损失数据，通过建立适当的风险管理 模型来计算应提取的操作风险资本金配置要求。 内部衡量法在标准化方法的基础上进一步对每个业务类别划分了7 个事故类型 4 ，对于每个业务事故类型组合( 共5 6 个组合) ，内部衡量法在内部损失数据的使用 上为单独的银行提供了判断法，银行被允许使用自己的损失数据来计算该组合的期 望损失值f e l l ，而计算所需资本的方法一律由监管者提出。在这个方法的应用中， 监管者将利用定量和定性标准来保证度量方法、数据性质的完整性以及内部控制环 境的足够。巴塞尔委员会相信，鉴于内部衡量法将给予银行一步步收集内部损失数 据的激励，该方法是引导银行向最复杂方法进化道路上的决定一步。不过，巴塞尔 委员会也认为行业仍旧处于发展必需数据来应用该方法的阶段。目前，在行业水平 上没有足够数据，在个体协会间也没有足够范围来校准该方法下的资本管理。巴塞 尔委员会在一些细节上展示该方法这部分的要素以及需要解决的关键条款。特别 的，为便垓方法可接受，巴塞尔委员会将不得不允许一大部分协会能够独立，并在 一个行业水平上收集若干年问的足够数据来使该方法可使用。 内部衡量法与前两个模型相比最大的特点在于银行可以使用自身的损失数据来 4 7 个事故类型为：内部欺诈：外部欺诈；雇佣行为和职场安全；顾客、产品和商业行为；对宴物资产的损坏 商业中断和系统失灵：执行、派送和过程管理。 塑墨堡型些堡垒堡堡垦些笪些! 箜坐望! ! 茎 汁竹i 溢管资本，峪管资本的大小能随银行操作风险管理和损失特征的不同而有所不 。内部循毓_ | ：卜的监管资本是通过假设非预期损失与期望损失之间具有稳定的关 系( 线性或 l ：线r ) f 而得出，这不同于前两种模型直接用风险暴露指标( 总收入1 作为损 必数掘的近似借代，并且假设风险暴露指标与最大可能损失之问有线性关系的做 法。内部衡量法对操作胍险的计量更有针对性、更为准确。但是，它不硕期望损失 的大小以及相h 大小的期望损失的各个组成部分损失频率、损失i 晤度等的不同 组合方式，一概假设期望损失与非预期损失之间具有稳定的关系，这事实上并不符 合损失分伽的具体特征，是其较大的局限。 四、损失分布法( l o s sd is tr ib u t i o na p p r o a c h ) 相比较而言，损失分布法是新资本协议草案建议的几种衡量方法中最为复杂的 方法，也可以看作是内部衡量方法的更高版本。银行根据以往的内部数据，估计每 一业务种类佩险分类的以下两个可能性分布：( 1 ) 单一事件的影响；( 2 ) 次年事件的发 生频率。基于这两项估计数据，银行可计算累计操作损失的分布机会率。将所有业 务种类风险类别的风险值a r ) 相加，即为银行的总操作风险资本金配置要求。考 虑到这一方法的复杂性，巴塞尔委员会估计在新协议实施初期，损失分布法可能难 以实施。 在损失分佑法下，银行针对每个业务类别风险类型估计操作风险损失在一定 期间( 比如一年) 内的概率分布、单个事件影响的概率分布函数和使用内部数据得到 的下( 一) 年事件频率，以及计算累计操作损失的概率分布函数。同内部衡量法一 样，这种概率分布的估计建立在对操作风险事故发生频率和损失幅度的估计之上， 但损失分布法的特别之处在于需要估计出二者所服从的具体概率分布。这通常需要 使用蒙特卡罗模拟等方法或者事先假设具体的概率分布形式，例如假设损失次数服 从泊松分布，损失幅度服从对数正态分布等。在一定置信水平下( 如9 9 ) ，操作风 险损失分巾f ( x 1 的在险价值( v a r ) 直接度量了最大可能损失。 损失分布法在提高风险敏感性上有着潜在优势。但是它并没有考虑各个业务类 别事故类型之间的相关性，而且业务类别和事故类型由银行自主决定也产生了一 个缺乏可比性的问题，该方法较高的内部数据和估计方法的要求也给采用这种方法 的银行提出了较大挑战。 操作风险度量方法经历了四个演进阶段，即单一指标法标准化法内部 衡量法内部模型法。由简易到复杂，精确度由低到高，风险敏感性由小到大。 到目前为止，数种度量方法仍在发展着，而且尚未出现行业标准。在这种环境下， 以银行自己的技术进行资本管理为基础会导致可比性问题，因为结果可能会因为使 用的方法不同而不同。进一步说，现在还不清楚是否很多银行已经拥有完成必需估 算的数据或方法。不过，通过仅仅接受那些达到一定稳定水平的度量方法，一段时 间后，也许能够建立起一个标准集，使监管者能够以此为基础保护资本框架的整体 审慎性。本文将要介绍的因果模型属于第四阶段的范畴，在操作风险的度量和管理 上具有相当强大的功能。 叫粜填掣垃j l 垛作风险管理中的应用研究 第二章因果模型的基本思想 第一节因果模型的理论基础 因果模型的基础足贝叶斯网络，而贝叶斯网络是贝叶斯决策支持系统的首选工 具。它们将损失函数和验前信息清晰地结合在一起，使用图表表示法，紧凑，也使 许多问题容易计算。它们能逐步改进自己，因为当得到新信息的时候，它们可以继 续扩建和调整。贝叶斯模型的特征由样本数据的重点、明确的验前概率的使用以及 结果效用的使用来决定。本节中给出贝叶斯决策理论的简要介绍，它包括一个不确 定性计算法，为给因果模型构成成分的不确定性赋值提供了基础。 一、贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论和统计决策理论大体上是关于使用提供了考虑事项中一些不确 定性的统计表来作出决策的问题。建立关于该问题的模型，使用统计方法来解决不 确定性问题。贝叶斯网络( p e a r l1 9 8 8 ) 是一种几何表述法，它可以用于计算一系列 具有定义过的内在联系的贝叶斯统计数据( 可以把它视作一个非线性多因素模型) 。 统计表来源于统计实验中的样本数据。决策理论中考虑的是决策的结果( 损失或效 用函数) ，并通常将样本统计结果与其它相关数据联合，以得出最优决策。贝叶斯 决策理论的一个好处在于它在一个简单模式中，除统计样本信息之外，还允许包含 其它外在的与决策相关的数据。贝叶斯网络的一个优势在于其精确定义了模型中各 因素问的联系，并且能够在信息增加的时候迅速更新。 ( 一) 贝叶斯理论中的关键概念 贝叶斯统计法的一个基础思想是样本中信息各自的重要性。古典例证要追溯到 伯努利( 1 7 1 3 ) 。举例如下：假设一个容器里有红球和白球的混合，需要猜测红球 对白球的比率。在没有其它信息的条件下你可能会猜想是1 ：1 。然后我取出1 0 个 球作为样本。样本中包含6 个红球和4 个白球。在给出样本信息后你可能会猜想是 3 ：2 ，或者你会说这个样本太小，所以这个比率可能会介于1 ：1 ( 你最初的猜测) 和3 ：2 ( 样本比率) 之间。假设现在我重新取出1 0 0 个球作为样本，在这个样本中 红球6 5 个白球3 5 个。你的猜测可能会比较自信于3 ：2 ，认为样本已经“足够接近” 该比率。但是当下一个1 0 0 0 个球的样本提出来的时候，有6 5 1 个红球和3 4 9 个白 球，你可能倾向于猜测该比率是6 5 ：3 5 。在每个情形下你根据样本大小掂量样本信 息的重要性，并基于样本来修正你的猜测。这和“古典”方法正好相反，它会基于 从容器中拿出样本的比率使得你接受或拒绝原始假设( 1 ：1 ) ，即使容器中红白球 的比率就是1 ：1 。贝叶斯统计法处理的是给定同样居先信息时假定的概率值。 决策者除使用样本统计数据之外还使用信息。如果某种附加信息在样本实验之 前得到，它便是居先信息。例如，药品公司可能进行实验来评估一种药品的疗效。 用1 0 0 个病人作为样本给药，其中2 0 个人收到效果，也许有人会推断该药品的疗 效( 0 ) 是2 0 。若竞争者有另外一种类似的药已经做过试验，有效率为4 0 ，那 么该公司会除自己的试验之外再利用这条信息。基于居先信息和样本结果，该公司 可能会怀疑在放弃这种药品之前有必要再作一次试验。居先信息在可能性不确定情 州粜模型搜j l a 操作j 扎险管理中1 2 ；j , 2 用t , j f j t 况i t i t 决策上的重要性由s a v a g e 5 ( 1 9 5 4 ) 很好地阐明。他考虑如下三个实验： 1 一位女将牛奶加到茶里，声称能够辨别到底先蚓的是牛奶还是茶。1 0 次 实验中，她币确地说出哪个是先斟的。 2 一位音乐专家声称能够从莫扎特的乐谱巾分辨f j = 顿的乐滑。在1 0 次听音 测试中，他f 确分辨出了作衄家。 3 一个醉鬼说他能预测掷出的硬币j 下反面。硬币掷了1 0 次，他全都说对了。 在全部实验中，统计量0 是受试者回答币确的概率。古典统计推论会设想无效 假定，即假设受试者是猜测的话，每个实验q 的0 = o 5 。在以| 二三个实验中，该假 定会以2 “o 的高水平被拒绝，证明预测是建立在有效声明之上的。 作为理性决策者，返回头来再看每个案例。第一个案例我们不能确定该考虑什 么，也许这个妇女具有我们所不知道的特殊能力。第二个案例我们相信音乐家能够 分辨出两位作曲家，这个概率是合理的。第三个案例恐怕有点幸运的成分或者说是 欺骗，因为我们不能说醉鬼有什么神秘的力量。显然，居先信息在三个实验中都进 入了决策程序。贝叶斯统计法正式引入居先信息。 使用贝叶斯决策理论的模型通过加入效用函数代表决策结果以及取样前得到的 居先信息，为不确定条件下做出决策提供了一个更加直观的吸引人的工具。因为它 们是以概率理论为基础的，所以它们提供了统计表连贯的结果。使用图表表示法时， 贝叶斯网络以几何形式表现综合模型，易于理解，也与业务程序和行业专家的意见 有着很强的联系。 二、贝叶斯定理 1 7 6 3 年贝叶斯发表了关于二项分布相反概率的论文。他的关于从观察中估计二 项式参数的公式被称为贝叶斯定理。拉普拉斯( 1 8 1 4 ) 将该定理用概括的形式陈述 出来。下面通过两个例子进行说明。 ( 一) 盗窃警报案例 现在你家中安了一套盗窃警报系统，以下信息是与警报有关的情况。邻居中某 一家发生盗窃的概率是0 0 0 0 1 ( 预期每1 0 0 0 0 天发生一起盗窃事件) 。警报系统通 常是可信有效的，但仍旧有5 的概率被聪明的窃贼使其失效。由于警报装置使用 红外线探头和磁性转换器，警报有1 的概率被误触发。你的邻居打电话告诉你警 报响了。发生盗窃事件的概率有多少? 运用贝叶斯理论具体计算如下。 令p r ( b ) 为发生盗窃的概率，p r ( a ) 为警报响起的概率。p r 旧) 代表未发生盗窃的 概率。同样， 令 p r ( b i a ) na 发生条件下b 发生的概率，换言之，就是警报响起条 件下发生盗窃的概率。贝叶斯理论可表示如下： p r ( b i 爿1 = ! 型p 坐r ( a ) 盟 在盗窃案例中该式可表达为 5 k i n gj a c kl e o n o p e r a t i o n a lr i s k ：m a n a g e m e n ta n dm o d e l l i n g 州粜睡型及j 操作风险管耻中的施用研究 州爿) 2 而两p r ( 两a b ) 确p r ( b ) p ，f 盗窃 警报) ：旦：鉴：! ：竺塑! 。0 0 0 9 4 咳公式使用了事件b 所有概率值给定，且b 的验前概率也给定f 事件a 的条件 概率。关键的一点是它把给定b 时a 发生的概率转换成给定a 时b 发生的概率。 幽2 1 ( 概率树) 描述了盗窃警报案例的情况。 图2 1 盗窃警报情况的概率树 给出一个非常大的样本1 0 0 0 0 0 天( 大约2 7 4 年) ，可以将盗窃警报案例描述如 下，预期会发生o 0 0 0 1 + 1 0 0 0 0 0 即1 0 0 次盗窃事件( 其余时间不发生盗窃) 。假定发 生盗窃，预期会有o 9 5 1 0 0 即9 5 件盗窃事件会被察觉，另外5 件不被察觉。使用 古典概率，考虑警报晌起时发生盗窃的概率。这可以用响警报且发生盗窃的事件数 除以所有响警报的事件数，即 晰) = 斋筹辆 在本例中为 p r 佃：兰一。0 0 0 9 4 、7 9 5 + 9 9 9 9 该结果与基于1 0 0 0 0 0 天样本计算得出的o 0 9 的结果大致相同。减小样本容量 会使得精度下降。 离散形式的贝叶斯理论公式如下： p r ( 酬即_ ，) ( 兀；p r “，俐p r p ) 丽可厕 在这里，一系列可观察的独立随机变量x 的值由( 。) 代表，它们的条件 变量0 的值由0 代表( 假设浚值无法观察到) 。该公式在给定一个可见数据集条件 k - 靛f 蜒型及j l m 操作眦险管埋中的肫用q f 究 下提供特定统计值的概率。p r ( o ) 是0 的聆前概率。p r ( o j x ) 是0 的验后概率。 ( i ) 财务帐案例 设想规范的| 常帐簿足t h 一系列金融交易构成的。在过去，8 0 的闩常帐务没 有错误，15 的帐务有一个错误，5 的帐务有两个( 或以上) 错误。今天的帐务包 括l o o 笔交易，假设将有0 、1 、2 ( 或以上) 个错误三种情况。检查了五笔交易， 找出一个错误。今天的交易有两个错误的概率是多少? 答案是3 9 ，使用贝叶斯理 论的计算过程见下。令0 为天中的错误。v r ( o ) 代表一天中找到0 个错误率的验前 概率。我们的样本包括一个错误，那么f ( x = i 矽) 代表样本错误率为口条件下出错一 次的概率。s ( x = 1 l 剀的计算使用如下的二项式公式： f ( x = r l 臼= p ) = 【：j p ( 1 一p ) 、 p 代表错误率，x 是找到的错误个数