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银行机构风险的管理和控制
来源:  [ 2006-9-6 9:03:28 ]  作者:   编辑:
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  4、银行机构的综合内部控制系统

  建立一个良好有效、科学严密的综合内部控制系统,对于银行的安全和稳健运作,尤其是银行的风险管理系统来说至关重要。只有建立起一个良好的内部控制系统,才能从根本上在制度的层面对一家银行机构的正式的职权划分、职责分离以及权力制衡作出严格安排。相反,如果职权划分不明确,权力不能得到有效的制衡,银行机构的财务信息的真实性就会受到挑战。甚至很有可能导致严重的财务亏损。架构合理的内部控制系统可以推动有效的经营,推动可靠的财务和管理报告,可以为资产提供保障,并有助于确保有关部门法律、条例以及机构政策的遵守。国际通行的做法是由独立的、直接向董事会或董事会指定的委员会(通常是审计委员会)报告的内部审计人员对内部控制系统进行检验。

  三、对银行机构所面临的主要风险进行估算的方法

  银行运营和监管的实践告诉人们,仅仅对银行所面临的风险进行理论上的识别和实际上的监控对于防范金融风险来说是远远不够的,必须建立起对银行机构所面临的风险进行量化估算的数学模型和方法。近几十年来,银行机构一直尝试着使用复杂的数学模型技术来量化它们的市场或价格风险,这些技术的最基本概念就是“Monte Carlo模拟”和“风险价值”。通过使用具体的置信水平和“风险价值”测算方法估算在给定的持有期间内,一家银行机构的风险类别中的头寸因市场总体变化可能引起的下降幅度,其中这些模型测算的焦点是银行机构所面临的信贷风险。

  银行监管部门已经采纳一些承认这些市场风险建模方法的有效性的资本标准,并一直跟踪建立改善资本充足标准的模型的进展情况,此项工作的前提是对银行信贷风险的研究必须首先取得成果。

  下面具体谈谈对两种主要的银行风险进行估算的方法。

  1、市场风险(Market Risk)。

  90年代中期,联邦储备体系(Federal Reserve System)曾发布一项规定,要求银行机构测算并持有一定的资本来覆盖市场风险暴露,尤其是与外汇和商品头寸以及交易账户中的债务和股本头寸有关的市场风险。根据这项规定,如果一家银行机构满足特定的定性和定量标准,即可以使用其内部风险测算程序。内部模型估算法即是建立在这个规定的基础之上的。

  根据内部模型估算法,银行机构应该使用各自独立的模型来测算四大风险类别的风险价值,包括利率风险、股本价格风险、汇率风险和商品价格风险。在对市场风险进行估算的时候,联邦储备体系特别要求各个银行机构使用标准的风险价值测算方法,即使用10天的利率和金融资产价格变化及高达99%的置信水平,以便于达到有效地实施资本管理的目的。当然,各银行机构为了反映不同的经营战略和风险管理方法,可以在测算的过程中使用不同的假设和建模技术。对于从内部风险管理角度而言的具体模型的系数,联邦储备体系则没有给予规定,但却制定了包括内部风险管理程序在内的最低定性要求,以及测算处于资本管理目的的市场风险暴露的内部模型的系数和假设的某些定量要求。另一方面,联邦储备体系在定性标准方面则强调了稳健风险管理的一些基本要素。定性要求之一就是各银行机构必须设有一个直接向高级管理层报告的风险控制单位,而且该单位应该独立于交易职能。并且,监管当局还希望风险控制单位能够进行正常的回头检查来估算模型的准确性和进行紧张测试,以便确定不利市场时间对银行机构资产组合的影响。至于其他的定性要求,也都是围绕稳健风险管理这个主题而展开的。比如,根据规定,任何一家银行机构都必须拥有属于日常管理工作一部分的内部模型,必须对其风险测算和管理系统进行独立的检查。这种类型检查还应该包括以下内容:1)风险测算模型所捕捉到的市场风险的范围;2)模型所使用数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性;3)模型所依赖的假设是否适当;4)定值是否合理;5)风险转换计算的方法和根据。

  2、信贷风险(Credit Risk)。

  80年代中期以来,世界上几家最大的银行研究建立了一些系统,对其主要业务活动产生的信贷风险建立模型。这些模型是为了帮助银行对其不同地理区域和不同产品的风险进行量化、汇总和管理。这类模型的结果在银行的风险管理和绩效测算中起到了日益重要的作用,而且在一定程度上还活跃了资产组合管理和资本结构决策。将来,信贷风险模型会得出更好的内部风险管理结果,而且最终可能被用于对银行组织的监督管理。然而,一些严重障碍主要表现于数据的可获得性和模型的合理程度影响了这些目标的实现。如前所述,目前正在使用内部模型来确定市场风险的资本要求。我们之所以说信贷风险并不是市场风险模型的简单延伸,主要有以下两个方面的原因:其一,数据的局限性是设计和利用信贷风险模型的主要障碍。大多数信贷工具并不根据市场价格重新计值,而且信贷风险模型的可预测性也不是由于完整的历史价格记录可以得出对未来价格的统计预测。估算信贷风险模型所需的数据不足的原因包括违约现象很少发生,测算信贷风险要求较长的时间区段。考虑到贷款资产组合的相对规模以及信贷风险模型不准确可能对银行破产带来的潜在影响,因此需要更深入地了解模型对预测和假设和敏感度。其二,实现信贷风险模型的合理性要比对市场风险模型的回头检测困难得多。市场风险模型通常使用的是几天的时间区域,但信贷风险模型通常则依赖一年或更长的时间区域。持有时间过长,以及信贷风险模型中使用较高的置信间隔,都会给建模者估算模型的准确度带来困难。同样,与市场风险规则类似的量性合理标准要求有跨越若干年和几个信贷周期的数据。

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