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商业银行经济资本模型验证——理论框架与实践经验

风险管理沙龙 2019-06-07 23:06:13

作者简介:经济学博士,金融学博士后,注册风险管理师(FRM),就职于中国民生银行风险管理与质量监控部。本文为作者专业探讨,不代表所在单位意见。欢迎交流,微信号:luke8419,邮箱:liulvke@126.com

本文发表于《新金融》2015年第5期。

一、引言

 

经济资本是商业银行在一定的置信水平下,根据所承担风险的大小,用来覆盖非预期损失所应持有的资本。经济资本最初被用于商业银行资本配置与业绩评估。在此情形下,经济资本计量通常只要求能够可靠的计量风险的相对水平,而对总体风险或总体资本水平的计量则显得不是特别重要(PriceWaterhouseCoopers2005)。随着银行业务发展和风险量化方法以及信息技术的进步,商业银行尤其是国际活跃银行将经济资本模型广泛用于精确估计资本充足水平,并进一步将其应用扩展至其他更为广泛的领域,因此经济资本模型计量结果的稳健性以及可靠性变得愈发重要。

经济资本模型无论在数据基础,还是在计量方法论方面都具有较高程度的复杂性,需要验证其数据质量及计量方法的适当性,增强计量结果的稳健性与可靠性。此外,模型还包含一些关于各变量关系的假设,但是这些假设大多是基于正常情景的,无法适用于压力情景。在此情形下验证工作在一定程度上对这些假设的合理性提供了答案,给出了一个明确的置信水平,从而提高了银行内部以及外部使用者对模型计量结果的信心。

当然,相比内部评级体系验证,经济资本模型的验证还处于初级阶段。尽管理论及实践上有多种验证方法,但每种方法仅能为模型的某一特性是否有效提供依据。例如,某类验证方法对分析模型风险敏感度方面比较有效,但在诸如验证经济资本总的绝对精确度或是损失分布的精确度等方面的效果则相对有限。从行业实践看,国际活跃银行大多综合采用各类方法,确保经济资本模型的准确性、审慎性与稳定性。

我国银行业正处于一个经历利率市场化和宏观经济下行趋势明显的经济金融环境,经济资本对于从贷款定价、绩效考核到资本管理和战略决策等一系列广泛的领域都有较为重要的影响。在很大程度上,没有经济资本这一工具,就很难在以上广泛的领域进行精细化管理。本文探讨了经济资本模型验证的理论框架及行业实践经验,以期对中国银行业经济资本模型验证工作起到借鉴作用。

二、经济资本模型验证框架

和对内部评级体系的验证类似,对经济资本模型的验证首先要有良好的治理架构,完善的验证流程、方法和报告机制。应确保董事会和高级管理层对经济资本模型验证的充分参与,应借助验证工作建立验证工作的沟通机制,建立与各部门、各层级的协调沟通渠道,帮助银行更好的避免跨部门协调支持可能遇到的障碍,确保经济资本计量结果应用能在银行各层级、各个业务条线顺利推进。同时银行应建立一套完善的验证报告体系,根据验证类别、频率、重要性和报告用途的不同,明确各类验证报告的要素、格式、发送范围、报告内容、详略程度、报告频度及批准权限等,确保及时发现问题并解决问题。

资料来源:作者整理。

1 经济资本模型验证的治理架构

 

虽然对经济资本模型验证与对内部评级模型验证在理论上有一定的相似之处,但与内部评级验证不同的是,经济资本模型验证的输出值是一个区间分布而不是一个与实际结果相比的单一预期值。同时,虽然经济资本模型在概念上与VaR模型相似,但是经济资本模型的时间区间较长,置信度较高,可用的返回检验数值非常有限。因此,对经济资本模型验证应综合采用各类定性、定量验证方法,从不同角度验证经济资本模型的准确性、可靠性与稳定性。从国际银行实践来看,对经济资本模型验证主要包括对数据、输入参数、计量模型、政策流程、结果应用、IT系统的验证;在计量方法上主要采用应用检查、定性评估等定性验证方法和模型复制、返回检验等定量验证方法。

资料来源:作者整理。

2 经济资本模型验证的主要内容与方法

 

三、经济资本模型的定性验证

相比内部评级模型验证,对经济资本模型的验证更适合采用定性的方法。从行业实践来看,定性验证主要包括应用检查、定性评估、数据质量检验、敏感性分析和盈亏归因分析。

1.应用检查

使用检查的哲学已经充分融入了新资本协议的框架,在对IRB(内部评级)系统验证的框架下,BCBS2005)强调,作为对IRB参数进行定性检查的一部分,应用检查是IRB验证流程必不可少的一部分,在一定程度上它确保了风险参数的准确性、稳健性与前瞻性。内部广泛的应用检查也可以增强银行及监管当局对模型结果的信心。如果银行在信贷定价、限额、资源配置等方面广泛应用经济资本模型计量结果,则监管当局就更易相信该银行模型计量结果的准确性。从国际先进银行实践经验来看,只有经济资本模型结果具有一定程度的准确性时,其结果才能在贷款定价、绩效考核、资本充足评估和战略并购决策等方面,从职能部门到业务条线等各个层级得到广泛和深入的应用。反之,如果计量结果准确性较低,那么其结果就难以真正满足内部管理需要,难以得到持久和广泛的应用。

2.定性评估

正如对其他风险管理模型一样,对经济资本模型也应有一套完善的定性评估流程(BCBS2009)。定性评估为检验模型开发、应用的合规性提供了一定程度的保障。定性审查主要包括文件完备性检查、开发过程检查、与关键参与人(管理层、模型开发者和模型使用者)交流等。定性评估能够检验模型在理论上的可行性,模型对风险驱动因素覆盖的广泛性以及文档的完备性,确保经济资本模型具有缜密的理论基础,保障模型开发过程及应用的合规性。从国际银行同业实践来看,定性评估是经济资本模型验证最为有效的方法之一,定性评估报告是经济资本模型投入运行的必备要件之一。

在定性评估的过程中,应确保高级管理层对经济资本模型验证过程的广泛参与,对模型输出结果及其在业务决策中的应用情况进行审查(BCBS2001)。在定性评估过程中,高级管理层的管理监督是经济资本模型运行及验证成功的重要支撑。考虑银行已采用的模型开发框架以及基本的模型假设,高管层应了解模型的开发过程以及模型结果的应用情况,确保定性评估工作定期或不定期的开展。

3.数据质量检验

数据质量验证日渐成为监管当局对经济资本模型验证关注的重点之一(Bankof Japan2007)。数据质量验证指在为确保开发、验证和维护经济资本模型的数据的完整性、准确性和适当性,对数据来源、数据清洗与抽取等进行检验的一个过程(BCBS2009)。该过程主要包括定性检查(如数据收集、存储和清洗过程,审查代表性数据的广泛性与适当性(如以上市公司数据得到的行业相关系数与银行自身资产组合数据的匹配性),审查将原始数据清洗为可输入数据的过程,以定性检查或审查的方式,确保数据处理过程的合规性以及数据样本的代表性和完备性。

4.敏感性测试

正如其他风险管理模型,经济资本模型同样建立在各类假设的基础之上。有些假设是模型基本假设,如果这些假设改变,则经济资本模型产出就会发生本质性变化;有些假设则不是关键假设,我们可以通过调整风险参数大小、风险参数分布形态及客户行为改变模型假设。通过这样的调整得到不同假设情形下的经济资本模型计量结果产出,进而分析经济资本模型对不同风险参数、分布形态或客户行为的敏感性,确保模型的稳定性与审慎性。

5.盈亏归因分析

对周期性(例如每年)盈亏进行分析,并且对实际盈亏的原因和经济资本模型中的风险驱动因素进行比较,如果实际盈亏原因与风险驱动因素是趋同的,则说明模型是准确的。如对房地产行业,行业普遍认为是高风险高盈利行业,房地产资产组合的经济资本相比其他低风险行业同等规模的资产组合的经济资本相比理论上就应该较高,如果房地产行业的经济资本反而较低,就应该分析背后的逻辑及原因,很可能经济资本模型是不准确的。但在实践中,由于经济资本模型有着较为复杂的模型假设和输入参数,因而归因方法在经济资本模型验证中虽然较为常用,但只是其他验证方法的一个基础或补充。


四、经济资本模型的定量验证

经济资本模型的一些参数是基于统计方法获得的,因而定量验证对确保这类参数及经济资本模型计量结果的准确性和审慎性具有较高的重要性。定量方法主要包括对输入参数的验证、模型复制、基准比较(如市场隐含评估、评级机构评估或影子模型估算)、返回检验和压力测试等。

1.对输入参数的验证

保证输入参数的准确性和可靠性是确保经济资本模型计量结果准确性的前提(BCBS2009)。完善的经济资本模型验证应包括对输入参数的验证,由于一些重要的输入参数,如PDLGDEAD等一般被纳入到对内部评级体系验证之中,因而本文重点关注那些没有涵盖在内部评级体系验证框架下的参数,如相关性。对这类参数的验证可以通过诸如观察参数数据时间序列随时间的变化情况,或者比较不同方法计算的参数大小,也可以通过估计模型输出对输入参数的敏感性来判断输入参数的适当性(Gourierouxet al.2000)。与前文的定性方法的敏感性不同,定量的敏感性测试大多采用结构化的定量方法,如Bootstrapp方法、重新抽样方法以及蒙特卡洛模拟方法(Efronet al1986Inanogluet al.2010)

值得注意的是,即使模型输入参数的准确性和审慎性得到了充分的定量验证,也不能确保经济资本模型得到完善的定量验证。问题在于经济资本模型建立在许多假设的基础上,如果模型的基本假设出现问题,则无论输入参数多么精确,模型结果对输入参数多么敏感,都无法确保模型的准确性与可靠性。

2.模型复制

模型复制指力图重现经济资本模型开发全过程的一种实践,验证者用相同的数据来源,构建同样类型的模型,应用于同样的资产组合。通过比较复制模型产出结果与验证模型计量结果,可以及时发现模型开发过程的疏漏,如模型复制能很好的识别出计算机编码错误或者错误的输入了参数。同时,模型复制能使验证者及开发者更充分的理解数据定义、模型分析框架及运算法则。

尽管模型复制是一种有效的定量验证方法,但在实际中这类方法的应用并不广泛。在理想情况下,对经济资本模型的复制是一个完全独立的过程,从数据清洗到模型构建都采用重新构建的流程。但在实际操作中,由于资源或时间约束,很多银行利用了部分原模型构建的流程,这在一定程度上降低了验证效果。

3.基准测试

基准测试也被称为“假定组合测试”,指将银行经济资本模型计量结果与给定的外部基准组合进行对比,进而检验模型的相对准确性(IFRIand CRO Forum2007)。如针对信用风险经济资本模型,通过比较银行内部开发模型与监管资本模型(BaselIBaselIIBaselIII)、学界研究模型(如Freyet al2001)、外部采购模型(如Moody’sKMV Portfolio Manager™)计量结果,判断内部开发模型的准确性。同样的方法也可用于比较经济资本加总方法的准确性,如比较银行内部开发的Gaussiancopula加总方法与采用简单加总进行比较,判断银行内部开发的加总方法的合理性。尽管这种方法在比较不同模型风险排序方面非常有效,但是这种方法也存在一些缺陷,如它只能给出经济资本模型相对基准模型的表现比较,但难以辨别哪一类模型最符合现实,也不能判定模型的绝对精确程度。尽管如此,基准测试是目前经济资本定量验证中使用最为普遍的方法之一(BCBS2009)。

4.返回检验

在行业实践中,如果在数据量非常充分的情况下(如市场风险内部模型法和零售评分模型),返回检验是衡量统计模型准确性最为重要的工具。返回检验回答了模型开发者、模型应用者、模型验证者最为关心的问题——模型预测值是否和实际发生值一致的问题。正如在内部评级体系验证类似,返回检验可以采用多种形式,如检验区分能力(AR值、KS)、检验模型预测精确度(卡方检验)、检验模型稳定性(PSI、转移矩阵分析)。但在经济资本模型验证中,由于数据积累有限,返回检验则相对不是那么有效。

尽管如此,一些学者还是探讨了经济资本模型验证的返回检验方法,但几乎所有方法都有某一方面的缺陷(Burns2004Bank of Japan2007BCBS2009)。一些研究试图采用更短的时间区间或采用更低的置信度水平来获取较多的返回检验数据。如采用80%甚至更低的置信度水平,而不是99.9%的置信水平。这种方式同样建立在一定假设之下,即如果在80%的置信水平下不准确,则在99.9%的置信水平下也不准确。但这种逻辑的合理性是值得探讨的。

具有较高实践意义的是Moody's(2013)。利用穆迪投资者服务数据库积累的违约数据,他们研究了不同方法下计算的PD和相关系数等输入参数对经济资本模型表现的影响。他们在假定LGD等于100%的情形下,利用不同的PD和违约相关性等参数构建了预测的违约分布,通过比较实际违约分位数在预测违约分布的位置来判断模型表现。该方法建立在Rosenblatt(1952)的基础上,即如果预测的损失分布和实际是一致的,则历年实际违约的分位数服从独立的标准正态分布。如果分布和标准正态分布不一致,过于集中于某一端,都意味者模型高估或低估了风险。

 

资料来源:Moody’s 2013)。

3 历年实际违约率的分位数转化及其分布

 

5.压力测试

采用压力测试方法对经济资本模型进行验证是其他验证方法的有益补充。在行业实践中,一般从两方面开展压力测试,一是针对模型假设进行压力测试,检验假设改变情景下经济资本模型的计量结果与正常情景下的差异。此外,我们通过压力测试可以比较极端损失情况和经济资本模型产出的一致性。由于经济资本本质上计量的就是尾部损失,和压力状况下的极端损失具有较高一致性,因此比较压力测试结果和经济资本计量结果在一定程度上具有返回检验的功能,为我们分析经济资本模型的准确性提供了条件。但从行业实践来看,尽管对巴塞尔协议第一支柱下模型的压力测试应用已经相对广泛,但利用压力测试方法来验证模型准确性的行业实践较少(BCBS2009)

五、经济资本模型验证的行业实践展望

经济资本模型衡量的是银行在一年的时间区间内在一定置信度水平下的非预期损失,这一特点决定了银行很难利用类似内部评级体系验证的方法,采用时段外或样本外数据对经济资本模型进行验证。虽然面临较多困难,银行不应该放弃对经济资本模型准确性、稳定性与审慎性的验证。相反,伴随业务发展和经验积累,国际活跃银行与监管机构越来越重视对经济资本模型的验证。与1999年的报告相比,BCBS2009)更强调对经济资本模型的验证。一些行业协会与机构也在经济资本模型验证方面取得了一定的进展,如IACPMISDA2006)对投资组合信用风险模型的验证。从国际活跃银行的实践来看,许多银行采用了类似于上文所述的敏感性分析和压力测试的验证方法,有针对性的对经济资本模型的某个方面,如对输入参数的准确性或模型审慎性进行验证,确保能够更深入的了解经济资本模型的局限性,在出现纰漏时能够及时纠偏。同时,一些较早开展经济资本计量的国际活跃银行,在较长时间的数据积累的基础上,结合蒙特卡洛模拟技术和Bootstrap方法,已能在一定程度上(如三十年一遇)验证经济资本计量结果的准确性。因此,在可以预见的将来,经济资本模型验证方法论将会愈发成熟,管理体系将会更加健全。

相对国际活跃银行,我国银行业经济资本计量的起步较晚,计量与管理体系还有待进一步完善,同时监管也未对经济资本模型验证给予明确的指导和要求。在此情形下,经济资本模型验证显然不是中国银行业在经济资本管理方面最为关注的问题。因此,我国许多银行经济资本计量体系建立之后,就立即推进经济资本计量结果的应用,没有借助模型验证的方法对输入参数的准确性、模型介绍的合理性、计量结果的可靠与审慎性进行验证,造成模型开发主体与应用主体没有充分的交流,对模型局限性认识不深刻,在实践中对经济资本计量结果或者全盘接受,或者全盘推翻,造成分支机构对模型应用产生较大的反弹和争议,极大的打击了经济资本计量的权威性,最终造成经济资本计量结果很难在从贷款定价、限额管理、绩效考核到资本充足率管理、业务发展战略等方面的广泛和深入应用。

因此,我国银行业应更加重视对经济资本模型的验证,采用定性或定量验证方法,确保数据质量可靠、输入参数准确、模型假设合理、计量结果较为审慎,为深入推进模型应用打下坚实基础;同时应加强和国际活跃银行的学习交流,积极引进国际先进经验和人才,加强经济资本模型计量与验证的人才培养,构建完善的经济资本计量与验证管理体系,深化经济资本计量结果在各领域的应用,有效应对利率市场化的挑战,在动态的经济环境中保持竞争优势。

 

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