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商业银行操作风险损失数据分析李志辉范洪波（南开大学金融学系，天津300071）［摘要］新巴塞尔资本协议将操作风险纳入风险管理框架，操作风险正日益成为全球银行业风险管理中的一个研究焦点。操作风险的度量与管理由于损失数据的缺乏进展缓慢。本文介绍了国内外银行业操作损失数据的整理和主要的操作损失数据库，并分析了商业银行内、外操作损失数据，以期为中国银行业尽快提高操作风险的管理水平提供些许参考。［关键词］商业银行；新巴塞尔资本协议；操作风险；数据库AnalysisofOperationalRiskLossDatainCommercialBanksLiZhihuiFanHongbo（DepartmentofFinanceNanKaiUniversityTianjin300071）Abstract:WithbeingaddedintoriskmanagementframeworkofthenewBaselcapitalaccord,operationalriskhasincreasinglybeenaresearchfocusinglobalbankingriskmanagement.Managementandquantificationofoperationalriskhasbeenimpededbythelackofdataonoperationallosses.Thispaperintroducestheoperationalrisklossdatacollectionexercisesandthemaindatabases,thenanalysizesinternaldataandexternaldataonoperationalrisk.TheaimistoprovidesomereferencesfortheimprovementofoperationalriskmanagementinChinesebankingindustry.Keywords:CommercialBanks;NewBaselCapitalAccord;OperationalRisk;Database一、引言2004年6月26日，新巴塞尔资本协议正式公布，标志着操作风险管理时代的来临，操作风险正日益成为全球银行业风险管理的重要研究领域。国际上一些大银行在操作风险的度量与管理上已经积累了较为丰富的经验，并取得一定的成就。目前，我国商业银行对操作风险的认识尚处于起步阶段，度量方法比较简单，尚未形成成熟的理念和管理工具，商业银行违规、欺诈等各种操作风险事件层出不穷，造成了巨额损失。新巴塞尔资本协议中提出了操作风险三种基本的度量方法，即基本指标法（BIA）、标准法（SA）和高级计量法（AMA）。其中，基本指标法（BIA）和标准法（SA）着眼于银行的收入指标，虽然简单易行，但操作风险暴露与总收入指标间的相关性是不确定的1（Pezier,J.，2002），因而不能作为商业银行操作风险度量的有效方法，而且标准法（SA）会导致“监管套利”2（Chapelle，Crama，HübnerandPeters，2004）。高级计量法（AMA）使用商业银行操作风险损失数据计算操作风险资本，风险敏感度大为提高。但运用AMA最大的挑战在于缺乏足够高质量的操作损失数据。根据新巴塞尔资本协议的要求，用于计算监管资本的操作风险高级计量法，必须基于对内部损失数据至少5年的观测数据。银行如果是初次使用高级计量法，也必须使用3年的历史数据。二、商业银行操作损失数据的搜集进展本文系教育部人文社会科学研究博士点基金项目（03JB790019）中期成果。作者简介：李志辉（1959年1月），男，南开大学金融学系教授、博士生导师，研究方向：国际金融、金融风险管理、商业银行管理。范洪波（1977年4月），男，南开大学经济学院金融学系博士生，研究方向：风险管理。1JimmyShih,AHSamad-KhanandPatMedapa（2000）通过使用PwC的OpVar数据库中的数据进行实证，结果显示操作损失同业务收入呈对数线性相关。2监管套利是指由于存在监管差异，金融机构通过内部业务转换从而全部或部分地规避金融管制，牟取额外利益的行为。此处指由于SA法中巴塞尔委员会设定的各业务部门风险权重不一，银行倾向于发展低权重（β）的业务从而减少操作风险资本的计提。虽然如巴林银行、大和银行、国民威斯敏斯特银行和住友银行等各种各样的操作损失事件引起了银行业的注意，但相对于信用风险和市场风险，操作损失数据的搜集显著滞后。1997年，英国银行家协会（BBA）对其300位会员进行调查发现还未设专人负责银行层面的操作风险，也几乎没有银行系统的报告操作风险损失。1999年，英国银行家协会、国际互换与衍生品协会（ISDA）和罗伯特莫里斯协会联合进行了一次更为广泛的调查，55家主要跨国银行的问卷反馈表明它们逐渐开始对操作风险管理采取行动。对操作损失数据的搜集和整理最受人关注的是巴塞尔委员会所进行了几次数据搜集：2001年，巴塞尔委员会下属的风险管理小组（RMG）进行了两次主要的数据搜集，其目的是收集银行内部操作风险资本分配相关的信息。第一次即为QIS2的第一批（Tranche1）3，搜集整个银行层面和业务部门层面的内部操作风险资本分配的数量以及总收入和其它的风险暴露指标。第二次为QIS2的第二批（Tranche2）4，搜集同具体操作风险损失事件相关的信息。这两次数据调查的样本是来自欧洲、北美、亚洲和非洲11个国家的30家银行，但是采集的样本并不代表银行业的整体水平。所有反馈信息的银行除1家外均是第1组的银行（一级资本超过30亿欧元）。而且，数据甚至不一定代表样本银行的水平，其中的19家银行未对报告的详细情况进行说明。2002年，RMG在前两次数据搜集的基础上进行了更大规模的操作损失数据搜集（LDCE）。这次有89家银行提交了数据，是前两次30家银行的近3倍，89家银行提供的组合数据涵盖了逾4,7000个损失事件。参加银行按照8个标准化业务部门和7个一级损失事件（共56种业务部门／事件组合）对损失事件进行分类，提交其2001年度总损失金额10,000欧元以上事件的信息，包括：事件发生季度、总的损失金额、保险赔偿和“其他”赔偿。下表是对参加银行提交的损失信息按照巴塞尔委员会定义的8种业务部门和7种损失事件类型进行的细化，表中每个小格里上面的数据分别表示损失事件数和在总损失事件中所占比重，下面的数据表示损失程度和在总损失程度中所占比重。表1操作风险损失事件及损失程度分布矩阵（单位：次、百万欧元）事件类型业务部门内部欺诈外部欺诈雇用合同以及工作状况带来的风险事件客户、产品以及商业行为引起的风险事件有形资产的损失经营中断和系统出错涉及执行、交割以及交易过程管理无事件类型信息合计H117(0.04%)49.4(0.63%)20(0.04%)5.0(0.06%)73(0.15%)2.5(0.03%)73(0.15%)157.9(2.03%)16(0.03%)8.0(0.10%)8(0.02%)0.5(0.01%)214(0.45%)49.6(0.64%)2(0.00%)0.6(0.01%)423(0.89%)273.5(3.51%)H247(0.10%)59.5(0.76%)95(0.20%)40.4(0.52%)101(0.21%)64.8(0.83%)108(0.23%)193.4(2.48%)33(0.07%)87.9(1.13%)137(0.29%)17.6(0.23%)4603(9.74%)698.4(8.96%)8(0.02%)1.1(0.1%)5132(10.86%)1163.1(14.92%)H31268(2.68%)331.9(4.26%)17107(36.19%)787.1(10.10%)2063(4.36%)340.0(4.36%)2125(4.50%)254.1(3.26%)520(1.10%)87.5(1.12%)163(0.34%)26.5(0.34%)5289(11.19%)424.5(5.45%)347(0.73%)37.4(0.48%)28882(61.10%)2289.0(29.36%)H484(0.18%)21.2(0.27%)1799(3.81%)324.9(4.17%)82(0.17%)20.4(0.26%)308(0.65%)156.4(2.01%)50(0.11%)1072.9(13.76%)47(0.10%)18.2(0.23%)1012(2.14%)619.4(7.95%)32(0.07%)23.2(0.30%)3414(7.22%)2256.8(28.95%)H523(0.05%)23.0(0.29%)322(0.68%)21.0(0.27%)54(0.11%)11.6(0.15%)25(0.05%)10.5(0.13%)9(0.02%)15.0(0.19%)82(0.17%)78.6(1.01%)1334(2.82%)93.5(1.20%)3(0.01%)0.3(0.00%)1852(3.92%)253.4(3.25%)3BaselCommitteeonBankingSupervision,“WorkingPaperontheRegulatoryTreatmentofOperationalRisk”,Sep2001.4BaselCommitteeonBankingSupervision,“TheQuantitativeImpactStudyforOperationalRisk:OverviewofIndividualLossDataandLessonsLearned”,Jan2002.H63(0.01%)0.2(0.00%)15(0.03%)3.9(0.05%)19(0.04%)7.6(0.10%)27(0.06%)5.0(0.06%)8(0.02%)100.0(1.28%)32(0.07%)40.1(0.51%)1381(2.92%)174.1(2.23%)5(0.01%)0.8(0.01%)1490(3.15%)331.6(4.25%)H728(0.06%)6.4(0.08%)44(0.09%)4.6(0.06%)39(0.08%)10.2(0.13%)131(0.28%)77.0(0.99%)6(0.01%)2.3(0.03%)16(0.03%)2.3(0.03%)837(1.77%)113.2(1.45%)8(0.02%)0.05(0.00%)1109(2.35%)216.5(2.78%)H859(0.12%)61.5(0.79%)20(0.04%)1.2(0.02%)794(1.68%)50.7(0.65%)539(1.14%)158.6(2.03%)7(0.01%)513.2(6.58%)50(0.11%)28.0(0.36%)1773(3.75%)97.1(1.25%)26(0.06%)3.4(0.04%)3268(6.91%)913.7(11.72%)H935(0.07%)10.5(0.13%)617(1.31%)23.4(0.30%)803(1.70%)18.7(0.24%)54(0.11%)11.5(0.15%)13(0.03%)6.7(0.09%)6(0.01%)0.7(0.01%)135(0.29%)22.7(0.29%)36(0.08%)3.8(0.05%)1699(3.59%)97.9(1.26%)合计1564(3.31%)563.5(7.23%)20039(42.39%)1211.3(15.54%)4028(8.52%)526.6(6.76%)3390(7.17%)1024.5(13.14%)662(1.40%)1893.4(24.29%)541(1.14%)212.5(2.73%)16578(35.07%)2292.6(29.41%)467(0.99%)71.1(0.91%)47269(100%)7795.5(100%)来源：RiskManagem