唐荣
摘 要:通过对七种金融风险进行分析,给予合理的计量方法。对于在经济中承受金融风险的大小问题,完全可以用金融风险度这样的综合性指标来表示。因此,给出金融风险度的综合计算方法。同时,从微观的基础上进行分析,探讨宏观角度下的金融风险统计策略。
关键词:金融风险;统计监测;综合评价
中图分类号:F832 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2017)13-0077-03
只要是从事金融相关的经济都会存在着或多或少的金融风险,但是这种影响范围还是有限的,而且受影响的对象也是有限的。本文将要研究的是具有较大影响的金融风险的宏观层面。这是从经济与金融的多层面和多角度进行分析,金融风险对经济、政治和社会的影响。
一、金融风险具有的特点
金融风险是以经济行为主体对象,因金融活动的变化所受到的资产上的损失相关的经济现象。只要涉及到金融活动相关的经济主体,就避免不了风险的存在,这主要是因为金融活动存在的时间与空间上的差异。由于金融风险存在的客观性,这也更加有利于进行风险的统计;还有就是金融风险可能转化成金融危机,这样就会给经济造成严重的破坏,因此,进行金融风险统计变得非常有必要了;为了预防和化解金融风险所带来的损害,提供科学的风险统计分析是非常有必要的。
二、关于金融风险的计量分类
对于金融风险所发生的原因类型包括:投资风险、信用风险、通过膨胀、汇率风险、利率及流动性风险等其他风险,对于各类金融风险具有的不同计量方法,本文将进行一下分析。
(一)信用存在的风险
如今很多人存在着无法偿还本金和利息,对主要债权人造成一定的资金损失,像这样的风险可以成为金融风险。在金融相关的活动中,由于债务人没有按照合约进行偿还所有债务,违背了合约,进而给金融机构带来了资金方面的损失。这是金融机构最为常见的、最主要的一种风险。在《巴塞尔协议》中,使用0%、10%、20%、50%及100%这五个全数对银行的表外业务及资产业务进行风险分析。而0%的风险权数所包括的有我国中央银行及其政府债券、现金,还有中央政府给予信用上的保证进行的贷款,以及用我国中央政府的证券或现金给予的全额担保或其他资产。而对于地区性开设的银行或是世界性的银行,这些地方的债权可由本国选择0%~20%的权数。20%的权数还包括:有本国向外国政府提供的货币贷款或是委托中的现金,在国内外银行有存在一年内的债权,在国内有银行担保且具有一年以上的债权或贷款。而本国公共部门可以在0%~50%权数中选择相应的债权。对于抵押的住宅贷款相关的权数为50%。而100%的权数风险包括:具有商业性的公共部门拥有的公司债权,还有在国外的银行具有期限为一年以上的债权,以及在国外中央政府的债权,还有私人相关部门的债权,在企业、房产、设备等相关的固定资产,银行债券及不动财产等。对于金融创新的工具,以及表外业务相关的项目的风险计量,可以将本金与信用转换系数相乘,然后将结果转换成业务数量,最后将相同性质的项目数量相加,就可以获取相关的信息风险等级了。表外有关的融资方式有:系数为100%的信用貸款方式,比如普通的债务担保,具有银行担保的信用债务;对转换系数为50%的包括:某些交易负债等,比如投票保证书、特殊业务有关的备用信用证、履约担保书。每个银行都可以根据《巴塞尔协议》相关的业务风险权数,根据信用风险计算公式,得出其所受到的信用风险数值。其中的风险公式可以表示为:Rc=■×100%。该式中的风险资产是各种资产的余额和对应的风险系数相乘以后的总和。
(二)投资存在的风险
对于投资风险来说,主要是指对某些经济行业的股票进行投资,因一些行情的变化所承受的风险。对于这种的投资来说,它所承受的风险大小,主要和所投的股票β值相关。其中,β值是种的风险指数,它可以表示股票随着市场行情的变动的情况,以及股票所变动的趋势,它的定义为:β=■。该式中的分子,表示的是某种证券收益与市场收益两者间的平方差,而分母表示的是市场收益的方差数值。我们可以通过分析β的值,来总结各种股票的风险情况,β的值主要表示的是某些股票在市场环境中波动的倍数。假如与股票市场一同运行的股票,并且它所存在的风险值和市场上的平均值是相同的,那么这种股票的β值则为1.0。这样股票一般跟市场行情的上下波动而波动。一般一个股票的β值是0.5,这就说明,该股票的变化幅度是市场平均波动的一般,则风险也是市场的一半。还有资本的资产定价模式:Ki=Krf+βi(Km-Krf)其中对于股东希望得到的收益率为Ki,而表示无风险的收益率为Krf,对于市场的平均收益值为Km。还有Km-Krf则表示市场平均的风险偿还,而βi(Km-Krf)表示的则是某些股票是市场平均风险补偿的βi倍。如果市场的平均收益较风险收益低,那么股票所受到的收益损失就是|βi(Km-Krf)|的值。
(三)利率带来的风险
利率风险是指经济行为主体受市场利率的变化而承受的风险,相比较信用风险,商业银行因为一些业务员所带来的风险系数较高。对于利率的风险是有利率敏感缺口确定的,敏感缺口越大利率风险就越大,否则就是相反的。其中利率敏感缺口则是利率有关的资产数与负债之间存在的差值。还有一些处于浮动的资产和负债也是属于利率相关的敏感缺口。其中利率的风险和敏感性缺口与总资产之间的比值成正比,这也说明,该比值越大,那么利率的风险则越大,否则是相反的。利率的风险计算可以用该公式表示:Ri=ΔI1Wg。其中,ΔI1表示的是利率变化的幅度,Wg则表示的是利率缺口和总资产之间的比值。
(四)通过膨胀带来的风险
由于经济受到通过膨胀而产生的风险则成为通过膨胀风险,一旦出现通过膨胀,那么就表示货币的购买力变低,虽然实际情况中的货币数量不变,但货币的实际价值却降低了,所以说通过膨胀的风险是和物价相关联的,而它和金融资产的实际值占总资产的比率是正相关的。其中,通货膨胀的风险计算公式可以表示为:Rn=(1-■)Wf。该式中Dp则表示物价数值,Wf则是金融资产占总资产的值的比率。
(五)流动性资产存在的风险
以经济为主体进行偿还债务时,因为不合理的负债结构问题进而导致的损失,则是流动性风险。这也是商业银行在满足提现需求是,所可能承受的风险问题。其中,流动性风险和流动性资产负债的比值和流动性负债以总资产的比值是相互关联的,它与结存款之间的差值是成正比的,其中表示流动风险的大小可用公式表为:Rp=(1-■)WcΔI2 。该式中的M值是表示流动性资产余额和流动性负债之间的比值(M的最大值是25%),Wc是流动性负债和总资产之间的比值,ΔI2则表示的是借款和存款之间的利率差。
三、金融风险统计指标的运用和设置
(一)综合指标的设置
统计指标是对统一的金融风险进行的统计的数据。它可以代表所有风险,比如上文提到的利率风险、投资风险、信用风险、流动性风险、通货膨胀风险等其他风险,它可以概括因为金融活动造成的经济行为主体的损害风险大小,其中经融风险度数可以用R来表示,该公式可以表示为:R=1-(1-Rc)(1-Ri)(1-Re)(1-Rm)(1-Rp)(1-Rn)(1-Ro)。该公式中的Rc表示为信用风险,Ri表示的是利率风险,Rm表示的是投资风险,Rp表示的是流动性存在的风险,Rn则代表通货膨胀风险,Re则表示的是汇率风险,Ro则表示的是其他类风险。与经济主体相关联的并存在同等风险的主要有:(1)在资产中风险较高的资产份额;(2)利率相关的敏感性缺口;(3)外汇相关份额;(4)股票相关的风险数值;(5)市场经济中的物价数值。另外,流动性資产与流动性负债之间的比值及总资产值是和金融风险是成负相关的联系。其中,金融风险度数所摆动的值一般在0%~100%之间,当其中的所有参数都为零时,所承受的金融风险才为零;如果其中的参数有一个存在极端值为100%的现象出现的话,那么不论其他的参数是否存在为零的现象,金融风险的值就是该参数的值且为100%;也就说,不管上述公式中的参数是否有2—6个为零的现象,都不会影响金融风险的计算指标发挥它的作用。
(二)对于金融风险的宏观统计
只有每个经济主体所承受的风险值存在可能,那么与经济行为主体相关的风险统计才能实现。我国的国民经济有几个部分组成:政府及金融相关的部门,个人以及企业部门等,其中每个部门都是有众多经济行为主体相互构成的。这样就可以通过计算经济行为主体所承受的总风险系数计算来分析每个部门所受到的金融风险,最后就可以得出国民经济总体所受到的金融风险情况。假如经济行为主体在某个部门存在N个,且每个经济行为主体所受到的风险用Rh来表示的话,其中每个资产所占总资产的比值用Wh表示,那么该部门将要承受的金融风险用R来说表示的话,公式可以写为:R=RhWh(h=1,2,……N),该公式中的Wh可以表示经济主体行为相关的资产和对应部门的总资产之间的比值权数,将Rh作为所有权数加起来的平均值,之后所得的结果就是该部门所承受的金融风险数值。
(三)对金融风险进行预测和分析
首先要设一个经济行为主体将承受的金融风险值,假设初期的风险度数为Rb,而对于报告期的现实度数表示为Rr,那么金融风险表示的指数公式为:DR=■×100%,我们可以用金融风险得出的指数来表示金融风险所变化动态。假设一个经济行为主体,其中的相关变量可用资产结构或是利率敏感缺口等变化情况,来分析Dr所变化的原因。对于不同的国家或是不同的部门既要有微观角度的分析,也要有宏观角度上的探讨,通过综合的分析各种变量的动态来分析Dr所变化的原因。
经过长时间的对经济行为主体实行金融风险统计,还有宏观角度的风险统计,经过历史的积累会有大量的参考数据,这样会更有利于我们对金融的风险进行分析,从而总结更多的经验与规律,预测和化解金融所带来的风险问题。
参考文献:
[1] 黄建.我国金融风险综合评价和统计监测研究[D].南昌:江西财经大学,2003.
[2] 李正辉.我国宏观金融风险的统计分析[D].长沙:湖南大学,2003.
[3] 胡辉.我国金融风险预警机制研究[D].南京:江苏大学,2008.
[4] 马守荣.宏观金融运行异常的统计监测研究[D].长沙:湖南大学,2014.
[5] 李正辉,邓晓卓.我国宏观金融风险测度研究[J].统计与信息论坛,2005,(1):24-28.
[责任编辑 陈丽敏]