新常态下商业银行风险测度的内源性与制约因素研究

■ 刘 静，洪 侃，黄雅玲

新常态下商业银行决策制定和实施过程中面临诸多风险，其进行风险管理的目的是在机遇与挑战并存的环境里控制经营风险并努力将风险降至最低，这一过程涉及对风险的测度、评估和应对策略等，其中风险测度是商业银行风险管理人员运用科学的方法和手段，通过对所掌握的风险信息、性质及其他相关资料进行系统的分析和研究，以确定商业银行面临各类风险的频度和强度，为适当的风险控制及化解策略的选择与实施提供依据。

一、新常态下商业银行风险测度的内源性

在经济低速增长的新常态下，商业银行的杠杆率较低，加之我国商业银行业正在经历金融脱媒、利率市场化和外部环境变化等多重挑战，有效的客户风险测度将极大地提升商业银行抵御风险能力和核心竞争力，帮助商业银行趋利避害并更好地赢得市场。随着商业银行间竞争领域和范围的不断拓展，竞争的剧烈程度也日益加大，为在既定利润维持不变的前提下从更宽泛的层面获取利润渠道，商业银行在制定战略时必须将客户关系作为一个重要问题加以考虑，因为当前商业银行间的竞争更大程度地表现在客户的有效获取及客户价值的终身实现。不良的客户关系管理，势必对商业银行的战略实施与实现构成巨大的显性或隐性风险，不仅影响到商业银行的生存和近期利益，严重者还将危及商业银行的发展和长远利益。因此，客户风险测度对商业银行日常运行的平稳性和有效性、短期经营目标和长期战略的实现及二者间有效衔接等具有重要的现实意义：一方面，对客户及时地进行风险测度能够帮助商业银行在最短时间内发现业务开展过程中的非系统性风险，从而保证从内部到外部、从微观到宏观、从战术到战略的每一个环节都与商业银行的有效获取客户、努力实现客户终身价值的战略目标始终保持一致；另一方面，对客户及时进行风险测度能够帮助商业银行真实地了解影响其实现既定目标的各类风险，适时对风险因素进行全面、系统、细致的分析，进而使商业银行管理决策者能够根据内外经营环境的变化最大程度地作出正确判断，以合理调整客户关系的竞争战略并体现出现代商业银行经营管理的科学性、适应性和机动性等。

同时，新常态下各国经济间的关联度不断加强，使各国资产间的风险传递也具有国际化的特征。商业银行选择高效、合理的投资组合已成为其规避经营风险、获取较高投资收益回报之不可或缺的先决条件。因此，商业银行通过对投资组合风险及绩效的测定，有助于其从操作层面更深刻地认识资产运行，进而更好地把握投资组合规划的原则、方向和策略。资本资产定价模型将经营风险分为可分散风险和不可分散风险等两部分，其中不可分散风险一般通过特定项目的不可分散风险系数来测量，而可分散风险属于商业银行特别风险，一般需要通过合理的证券投资组合来加以控制或消除。一方面，商业银行通过优化投资组合并对其运行过程进行精细化管理，有助于商业银行给予资产合理的分类并进行资源的优化配置，而为获取较高投资回报的资产分类和资源配置无疑会相应地增加经营风险，也会提高商业银行对风险管理的要求，这使得商业银行进行投资组合前及过程中的相关风险测度显得极为必要。另一方面，风险测度要求商业银行在实际运行过程中尽可能准确地测定出人力、实物和资金等的成本收益比，以及相应投资项目的投资组合绩效，以进一步强化商业银行的整体风险控制。

此外，基于资产定价的风险测度也有利于商业银行确定人力资本的价格，从而将商业银行的经营风险分析的范畴进一步扩展到人力资本领域。资产定价视角下的商业银行经营风险测度既是对资产定价理论内涵的丰富和对传统实物资产风险测度的有益补充，又符合新常态下商业银行竞争的要求，对商业银行整体风险测度的客观性、科学性具有积极的作用。新常态下基于资产定价视角的商业银行风险测度，一方面需要构建一个可以客观、有效地测度资产预期投资收益率的资产定价模型。商业银行某投资项目的总风险投资收益率包括无风险投资收益率和风险投资收益率等两部分。商业银行进行某投资项目的风险测度时，对风险报酬率进行准确地分析，需要借助于切实有效的资产定价模型，通过模型的外生变量及所收集到的相关数据对某投资项目的投资收益进行风险条件下的测度，以帮助商业银行及时发现风险投资中现存的问题并适时调整经营策略，进而对信用期下的商业银行的风险管理发挥战略性指导作用。另一方面，基于资产定价模型测度商业银行的经营风险，能够帮助商业银行按符合其长期发展战略的要求进行某项资产的定价，并为社会公众的投资行为提供参考。由于风险资产的期望收益均衡是资产定价模型的构建基础，而根据模型测度的结果是预期收益即为资产的均衡价格，说明该价格吻合于资产的内在价值。需要说明的是，由于商业银行在实际经营过程中存有诸多不可测因素，这些因素会影响资产定价模型的可靠性和系统的稳定性，因此对资产定价模型进行修正与完善成为必要。

二、新常态下商业银行风险测度的制约因素

新常态下商业银行风险测度的制约因素突出表现在以下三个方面。

首先是客户关系管理的缺失。一是新常态下商业银行不能准确地评价客户贡献度。客户贡献度即客户对商业银行利润的贡献程度。由于客户生命周期下的客户终身贡献度包括客户现有的贡献和未来的潜在贡献，因此商业银行评价客户利润贡献度时，不仅要准确、客观地考虑到现今客户对商业银行利润的贡献程度，更要兼顾该客户未来对商业银行潜在的利润贡献程度。目前，我国大部分商业银行对客户贡献度的测评既未满足有效测评客户当前利润贡献程度的要求，又缺乏对客户潜在贡献程度予以评价的有效办法，进而影响到商业银行长期战略的制定与实施。二是新常态下商业银行不能准确地评价客户忠诚度。忠诚度即相较于其他竞争者对某产品或服务更长久偏爱的购买或消费态度。客户忠诚度是在商业银行风险测度领域引入 “忠诚”并使之与客户关系管理相结合，表明客户一种行为的持续性。商业银行客户忠诚度则是客户忠诚于商业银行的程度，对其有效测评的难点在于：商业银行的客户忠诚度表现在客户的意愿和行为两个维度，其中客户忠诚于商业银行的意愿是一种主观的心理评价，无论是理论研究层面还是实际操作层面对其进行客观地测度都存在较大的困难，由于客户意愿的随机性与可变性致使商业银行难以切实有效地进行客户风险测度；商业银行的利润决定于客户忠诚行为，但商业银行至今仍无法构建一种合理的机制来记录、测量客户行为的有效性，即无法在商业银行利润与客户行为之间建立起一种明晰化的关联机制，致使商业银行基于客户层面的风险测度在实际应用中的可信度降低。就商业银行而言，客户忠诚于商业银行的意愿并不能产生直接的价值，而客户忠诚于商业银行的行为则不同。由于客户忠诚于商业银行的意愿转化为客户忠诚于商业银行的行为的过程具有随机性、可变性和复杂性等特点，使商业银行难以进行客户忠诚于商业银行的行为与客户忠诚于商业银行的意愿之间、商业银行的利润与客户忠诚于商业银行的意愿之间、商业银行的利润与客户忠诚于商业银行的行为之间的关联性分析，进而导致商业银行对客户风险的全面评价缺乏效率。

其次是资产定价过程的缺位。资产定价模型假设投资者是理性的价格接受者，只计划持有相同周期的资产，只能在无摩擦的市场环境中交易公开交易的金融工具，满足一致预期。仔细分析资产定价模型的上述假设可以发现其应用条件是非常苛刻的，这致使其在当前条件下实际操作存在诸多不足，进而严重制约着新常态下商业银行的风险测度工作。资产定价模型严格的假设条件使其理论上的验证和改良难度加大。理论上，只有完全竞争条件下的投资方和完全垄断条件下的受资方这两种情形，投资者是理性的价格接受者的假设才能成立。新常态下市场处于既非完全竞争又非完全垄断的中间状态，这使得投资者对价格的接受程度既受到市场环境的影响，又具有相当的自主支配权力。如果将资产定价模型的这一假设条件放宽，则会降低资产定价模型的风险预测能力，加大其预测结果的偏误，给模型的可验证性带来困难。资产定价模型的计划持有相同周期资产假设使投资者的投资行为发生时间被作为外生变量而固化，这使得资产定价模型的理论基础与其实际操作的环境进一步偏离且使其适用范围缩小、可验证性更为困难。资产定价模型的一致预期假设要求投资者所有投资工具的统计分析估计值一致，这使得所有投资者风险条件下的投资见解变得单一。资产定价模型的无摩擦市场环境假设极大地降低了其实用性，源于现实条件下现象受诸多随机因素的干扰使其实际运行的结果与资产定价模型测度的理论值有偏差，这需要根据外生变量来调整、修正模型。资产定价模型的理性人假设使得能够排除随机因素干扰进行统计推断。然而新常态下，投资者面对环境的多变与不可测和诸多因素的干扰，很难以理性人的视角作出利益最大化的判断。可见，资产定价模型理论的不可验证和实际的难以操作使其应用受到限制，进而加大了新常态下商业银行风险测度的难度。

最后是投资组合选择的缺陷。现代投资组合是投资者按一定的比例将各类投资品种组合在一起，以最大程度地获得投资收益并最大程度地规避投资风险，即投资者在保证投资收益的前提下最大程度地降低风险或者在控制一定风险的前提下最大程度地提高投资收益率。投资组合要求商业银行按一定的投资法则有针对性地选择性地进行投资活动。然而，投资组合选择模式的缺陷一定程度上制约着投资决策者的有效选择，这也成为新常态下商业银行难以进行客观风险测度的重要诱因。一方面，理论上，均值-方差模型是基于经济计量学方法构建的应用数学模型，可以看作效用函数的特例，只有在投资收益服从正态分布条件下方差才是风险的有效测度。新常态下投资者对投资收益和投资风险的理解是大不相同的，并非均值基础上的均匀分布，加之均值-方差模型中变量的最小二乘估计量难以获取，从而降低了测度结果的可靠性，所以商业银行对其经营风险的测度将难免产生偏差。同时，用期望和方差等特征值来描述投资收益的一个重要假设是投资收益为随机变量，因为投资的影响因素众多，既有宏观的也有微观的，且不同时间、不同地点条件下每种影响因素的作用效果和强度千差万别，这无疑对均值-方差模型的有效性、客观性提出了挑战。另一方面，市场的有效性体现在市场中的投资品价格能够及时、充分、准确地反映市场所有信息。新常态下市场可能存在失灵的现象，加之我国上市公司普遍存在信息披露的不及时性、不充分性和虚假性，极大地降低了市场的有效性，进而使得投资组合的作用在实际应用中难以发挥。同时，投资组合模型忽略交易成本为零这一资源最有效配置实现的基本前提，因此投资组合模型用以指导实践将不可避免地出现诸多不良后果。

三、新常态下商业银行风险测度的模型选择

商业银行作为金融体系中最重要的组成部分，其经营风险管理不仅关系到商业银行投资资源的优化配置和投资收益的持续获取，而且还影响到新常态下我国金融政策的决策取向和实体经济的健康发展。当前，全球金融危机余波未平，欧债危机又风起云涌，全球经济复苏放缓，国内经济下行风险凸显。面对复杂的国际国内形势，我国商业银行积极寻求充分发挥资源配优势，努力控制业务扩展和多元化经营中各类显性或隐性的风险，在改革创新中稳步发展。考虑到商业银行因其在股权结构、管理体制、发展战略、成长阶段、经营效率、创新能力和资产负债状况等方面存有的差异性，致使各商业银行需要面对的主要风险及其强度也呈现差异性，而商业银行运用于风险测度的各类模型也因其应用条件和环境的不同体现出各自所特有的优势。商业银行在风险测度的实际操作时，应做好自身所处内外部环境的调研工作。同时本着提高风险测度模型适用性的原则，要结合各类风险测度模型的特点择其优避其短以遴选出适合自身实际情况的风险测度方法。如我们可在承认新常态下市场具有一定有效性的基础上，将受诸多随机因素干扰的人的复杂行为作为外生变量引入资产定价模型，通过模型中的beta系数不直接与市场组合发生关系，而是与期望值、方差有效组合的切线关联使模型更能反映实际情况，进而修正资产定价模型以更好地为商业银行的风险测度提供理论和实践参考。如考虑到新常态下市场失灵现象的存在和投资者对投资收益、投资风险等的观点的差异性，以及大部分投资者关于商业银行在市场竞争中的发展前景趋于一致的综合预期，我们可选用资产组合理论的方法即改良后的动态化模型结构KMV资产组合管理人模型，该种方法为商业银行的风险测度提供了较宽阔的应用空间。又如基于新常态下宏观因素对商业银行风险的影响，即当宏观经济运行环境趋好时商业银行的信用降级和违约风险降低，当宏观经济运行环境恶化时则结果相反，我们可考虑将国民经济增长速度、长期汇率和利率水平、社会劳动力就业水平、居民储蓄水平、政府财政支出等宏观影响因素作为外生变量引入模型而构建一种较长效和平稳的分析方法，此时商业银行采用Credit Portfolio View模型进行风险的全面测度是适宜的。总之，无论是国有商业银行还是股份制商业银行，对管理者和投资者而言都亟需一个较为完善的风险测度方法来了解新常态下商业银行的经营风险状况及其发展趋势，以利于商业银行及时发现经营过程中现存的风险及其影响因素并适时进行调整，以实现在最大程度降低和控制风险条件下更多获取投资回报的经营目标，进而促进新常态下商业银行的可持续健康发展。

[1]李晓峰.商业银行技术创新风险测度与风险决策研究[M].重庆：四川大学出版社，2011.

[2]何伟.系统性金融风险的测度[J].现代经济信息，2013，（3）.

[3]于蓓.银行系统性风险及其测度研究综述[J].中国市场，2013，（1）.

[4]金海彬.商业银行提高客户满意度的制约因素与途径研究[J].商情，2013，（25）.

[5]杨光煜.面向CRM的商业银行预警战略系统模型之构建[J].现代财经，2014，（1）.

[6]孙庆文.商业银行贷款风险测度与预警管理研究[M].北京：中国经济出版社，2007.