時間：2023-07-04 16:27:05
導語：在市場風險數(shù)據(jù)分析的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領您探索更多的創(chuàng)作可能。
關鍵詞：數(shù)學模型 商業(yè)銀行管理 應用范圍
我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，不僅僅帶動了實體經(jīng)濟的迅速崛起，也使得我國的金融行業(yè)得到了一個質的飛躍，無論是商業(yè)銀行還是上市公司，我國的金融行業(yè)和金融衍生行業(yè)在過去的近十年之中從規(guī)模、種類以及涉及經(jīng)濟生活的范圍都得到了極大的提高。商業(yè)銀行的主要業(yè)務是對內對外的金融業(yè)務，而在現(xiàn)代金融產業(yè)中，粗放型的經(jīng)驗管理模式早已經(jīng)不能適應市場發(fā)展的需求，通過數(shù)學模型對于不同類型的金融活動進行準確的數(shù)學建模，對金融活動中的資產定價、風險投資以及資金重組等等復雜的金融業(yè)務，通過數(shù)學分析手段，發(fā)現(xiàn)金融活動中潛在的經(jīng)濟規(guī)律，對金融操作予以指導，不僅能夠較好的規(guī)避金融操作中的風險，更加能夠大幅度的優(yōu)化商業(yè)銀行的投資活動。在商業(yè)銀行中，數(shù)學模型主要的應用領域為商業(yè)銀行金融管理決策以及商業(yè)銀行風險管理，其主要作用在于為商業(yè)銀行的精細化管理提供專業(yè)有效的數(shù)據(jù)參考資料。
商業(yè)銀行的風險管理是商業(yè)銀行的主要管理業(yè)務之一，通常是由多種分析工具和分析模型組成，以便于真實的反應風險模型的原貌。在商業(yè)銀行的運行機制中，全方位的數(shù)據(jù)庫資料詳盡的記錄了商業(yè)銀行的交易記錄，為商業(yè)銀行的業(yè)務決策提供了珍貴的數(shù)據(jù)支撐，在實際決策中，可以依托于這些現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資料，通過專業(yè)的數(shù)據(jù)模型和大規(guī)模的數(shù)據(jù)計算處理，可以在數(shù)據(jù)索引中找出目標信息和信息規(guī)律，決策者可以參考這些資料，為商業(yè)銀行的管理者和客戶提供績效評估、信號識別、客戶營銷、產品設計與投放、資金運用等等決策信息，同樣基于成熟的數(shù)學模型，可以快速有效的建立產品風險評估模型，通過定義不同的風險評估級別，計算出相應的風險收益，為實際的投資活動進行定量分析，商業(yè)銀行能夠實現(xiàn)對沖風險，使得運營效益最大化。
在實際的商業(yè)銀行的金融業(yè)務中，數(shù)學模型主要是應用于兩個管理領域，即：信用風險評估和市場風險評估。
一、信用風險評估
商業(yè)銀行要對自身的運營情況以及其他業(yè)務對象的金融運營情況做出評估，以便于對于評估對象的信用等級進行詳細的劃分，國際上先進的商業(yè)銀行在信用風險管理中一般采用的雙重內部評級體系來量化信用風險，具體表現(xiàn)為通過客戶信用評級體系計算違約概率，通過債項評級體系計算估計風險敞口和違約損失率。數(shù)學模型在信用風險評估中的主要作用是對信息的時間序列進行專業(yè)的數(shù)據(jù)分析，因此，他獲得的是一個大致的評估結果，并不能直接活動精確的數(shù)學模型，還需要參照大量的實際數(shù)據(jù)來對已經(jīng)得到的模型進行不斷的回歸測試和完善。
數(shù)學模型在信用風險評估中主要有以下幾個作用：為銀行的信用政策提供參考，通過數(shù)學模型獲得的一致性評價結果，可以驗證銀行在既定業(yè)務中的評價準確度，判斷信用評價是否有效合理；劃分信用評級，信用評級是商業(yè)銀行信貸風險的主要規(guī)避手段，利用數(shù)學模型可以對不同風險系數(shù)下的評級模型進行準確的還原，為商業(yè)銀行的信用授級提供依據(jù)；提供貸款業(yè)務，通過數(shù)學模型建立的風險評估模型，可以快速的獲得貸款目標的信用差額和風險系數(shù)，決策是否貸款；風險量化，通過數(shù)學模型計算風險加權資產實現(xiàn)對商業(yè)銀行信用風險資本充足率、預期以及非預期損失、資本占用等指標的計算，為滿足外部監(jiān)管部門要求以及實現(xiàn)內部決策管理提供科學依據(jù)。
二、市場風險評估
商業(yè)銀行的市場風險評估主要是在交易清算期間進行，由于市場的波動所帶來的投資市場的價值波動有可能使得商業(yè)銀行遭受意外損失，這種市場價值的波動就是市場風險，可以看到，市場中的不定因素是構成市場風險的主要原因，因此，商業(yè)銀行將通過合適的數(shù)學模型，去構造以這些不確定市場影響因素為變量的模型，分析市場運行機制的可靠性以及波動和失效的表現(xiàn)形式，分析和總結市場風險的誘發(fā)規(guī)律，最大限度的使得商業(yè)銀行規(guī)避市場風險，保障所得利益。
市場風險主要是緣于資產的當前以及未來的價值走向偏差范圍，運用概率理論，可以清晰的看到這些偏差就是隨機資產的實際收益，風險的實際影響因素可能包括貨幣匯率的波動范圍、股票市場的指數(shù)變化以及貨幣利率的變化，由于這些參數(shù)具有極大的不確定性，因此，極易造成風險出現(xiàn)，有些市場參數(shù)具有一定的歷史規(guī)律，這是在長期的市場觀察中得出的規(guī)律，建立這樣的分析模型，有利于對市場風險進行一定的預判，在商業(yè)銀行管理規(guī)范中要求商業(yè)銀行必須定期進行內部計量模型的回歸測試，將內部模型計算出的風險測量值與每天實際發(fā)生的利潤或損失進行比較，并記錄比較結果。在測試結果出來以后，依照自身的評價標準，對評價模型進行相應的調整，擴大市場風險評估模型的覆蓋面和包含性。
三、結束語
本文通過分析數(shù)學模型在金融市場的應用現(xiàn)狀，詳細說明了數(shù)學模型在金融領域的使用方法和使用流程，針對與商業(yè)銀行這一實際的金融行業(yè)，著重分析了數(shù)學模型在商業(yè)銀行管理領域內的應用現(xiàn)狀，總結了幾點實際情況，為數(shù)學模型在金融領域的進一步拓展提供了幾點意見和建議。
參考文獻：
隨著經(jīng)濟全球化以及改革自由化的不斷加深，我國利率市場化進程逐步加快，人民幣升值的壓力也不斷增大，匯率機制改革逐步推進，商業(yè)銀行在發(fā)展過程中顯現(xiàn)出混業(yè)經(jīng)營的優(yōu)勢，但是我國商業(yè)銀行在創(chuàng)新發(fā)展過程中必然面臨新的挑戰(zhàn)，市場風險也呈現(xiàn)出逐漸加大的趨勢，就目前而言，我國商業(yè)銀行面臨的市場風險主要體現(xiàn)在以下幾個方面。
（一）利率風險
利率風險是指原本投資于固定利率的金融工具，當市場利率變化時，可能導致其價格波動的風險。各大商業(yè)銀行資產與負債的差額不同，此外，不同發(fā)展程度的商業(yè)銀行，因為市場利率變化的影響而差別也有所不同。對于商業(yè)銀行的資產而言，金融資產占很大一部分，市場利率的很小波動都會對資產的價值產生巨大影響，更為嚴重的可能會造成商業(yè)銀行財務危機或者導致銀行破產。因此，從商業(yè)銀行的運行穩(wěn)健以及安全經(jīng)營的角度來看，利率風險的監(jiān)控對于銀行資產的安全有著舉足輕重的作用。
（二）匯率風險
匯率風險是指一定時期的國際經(jīng)濟交易當中，以外幣計價的資產（或債權）與負債（或債務），由于匯率的波動而引起其價值漲跌的可能性。在當前我國實行的浮動匯率制度下，人民幣可保持相對穩(wěn)定。對于我國目前的金融市場而言，人民幣相對于美元的匯率面臨著巨大的升值壓力，根本原因在于以下兩方面：首先，從市場上看，主要是外匯的供給大于需求；其次，是因為貿易逆差、以套利為目的的資金流入以及外商的直接投資也使得人民幣面臨著前所未有的巨大升值壓力。因此，為了提升我國商業(yè)銀行的競爭力，必須時刻關注人民幣匯率的走勢，盡量規(guī)避匯率風險，防范匯率風險對于其他風險的連鎖反應，切實促進金融市場的穩(wěn)定。
二、VaR方法原理
在正常的市場波動面前，機構損失的概率是明確的比VaR大的值。VaR模型被廣泛地運用到風險分析當中，在《巴塞爾新資本協(xié)議》中曾標注銀行的市場風險可以利用VaR模型來進行測度。VaR模型的基本原理是，受到市場價格不確定性的影響，資產組合會有一定的損失，通過VaR模型，可以估計出損失的價值，具體計算公式為：P（W>Var）=1-α。
上式中各字母代表的含義為：
W為資產組合損失（持有期內）；α為置信水平；VaR為損失小于顯著性水平的概率，取值區(qū)間為（0.01―0.05）。
對于金融市場的時間序列數(shù)據(jù)，通常表現(xiàn)為不穩(wěn)定并且波動集中的特點。即在某一特定時間段內，波動幅度比較大，另一段時間段內波動幅度相對較小，也就是 通常所說的波動集群現(xiàn)象。這種現(xiàn)象出現(xiàn)是由于外部沖擊對于金融資產波動的持續(xù)性影響，而在金融資產的收益上則 表現(xiàn)為尖峰厚尾的特點。因為金融資產收益分布的特殊性，和正態(tài)分布形態(tài) 有所不同，所以過于簡單的應用正態(tài)分布的參數(shù)分析方法計算VaR時在某種程度上具有一定的局限性。
通過實證分析顯示，所有用來描述金融時間序列的工具中最有效的就是GARCH（1，1）模型。
在本文中對于匯率收益率的分析中選取的是匯率的對數(shù)收益率，其數(shù)學公式為：LnRt=LnPt-LnPt-1。
資產的對數(shù)收益率在普通的金融資產收益率分析中常常被用到。
三、實證模型分析
（一）正態(tài)性檢驗
第一步通過分析匯率的收益率分布情況，緊接著對VaR進行計算。若收益率的分布滿足正態(tài)分布的條件，則可以將計算簡化，這將大大簡化計算過程，對于VaR的分析過程也會大幅減少。如若不是，則需利用ARCH/GARCH模型進行研究。
利用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件繪制匯率收益率柱狀分布圖，圖中顯示Jarque-Bera統(tǒng)計值為12.24589，而伴隨概率值為0.001244，比0.05小，故零假設不成立，收益率的分布與正態(tài)分布差距較大，也就是說，匯率的對數(shù)收益率不是正態(tài)分布。此外，Skewness值為0.00025，Kurtosis值??3.17421，因此，人民幣兌換美元的收益率和尖峰、厚尾有相同的分布特征。
（二）收益率序列的相關系分析
通過Eviews8.0數(shù)據(jù)軟件的分析，可以看出偏自在相關系數(shù)和收益率序列的自相關系數(shù)均在隨機區(qū)域，這就表明收益率序列為平穩(wěn)序列，則能夠運用。我們可以發(fā)現(xiàn)收益率序列的自相關系數(shù)以及偏自相關系數(shù)都在隨機區(qū)域，這說明收益率序列是一個平穩(wěn)序列，因此能夠通過ARMA分析該收益率序列。
（三）ARCH效應檢驗與模擬
第一步進行擬合收益率序列方程，之后才可以開始ARCH模型檢驗，通過研究對比顯示，收益率序列滿足ARMA（3，3）。
通過ARCH效應的檢驗結果能夠得出，塔方統(tǒng)計量的值為7.432134，伴隨概率為0.0043，比0.05小，與原假設條件有較大出入，所以舍棄原假設條件，也就是說收益率的殘差序列包含ARCH（1）效應。將此殘差序列運用更高階的ARCH檢驗，結果顯示殘差序列的ARCH效應依然顯著。檢驗結果顯示，ARCH（7）的伴隨概率低于0.05，所以舍棄原假設。
盡量降低ARCH的階數(shù)，本文選用GARCH（1，1）模型研究該殘差序列。運用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件，收益率的GARCH（1，1）擬合結果如下：
LnR=0.561AR（1）+0.73AR（2）-0.597AR（3）-0.496MA（1）-082MA（2）-0.60MA（3）GARCH=0.059RESID（-1）2+0960GARCH（-1）
在低于0.05的顯著性水平下，各個參數(shù)的顯著性水平均不為零。
四、模型檢驗
本文運用Kupiec統(tǒng)計檢驗量方法驗證，檢驗模型對風險預測的最終效果。令N表示回歸測試中T個樣本觀測值的VaR例外數(shù)量。假設模型正確，則例外數(shù)量N服從于二項式分布。
Kupiec在所建立的VaR模型正確的條件下，建立一個統(tǒng)計量LR，如下：
如果初始假設條件成立，即在p是真實概率水平條件下，LR近似服從自由度為1的塔方分布。選擇置信水平為95%，則概率p=0.05。塔方分布的分位數(shù)為4.628。所以，當?shù)贸龅慕y(tǒng)計量LR值大于4.628時，零假設舍棄。
本文通過選取八十天進行回測分析，發(fā)現(xiàn)不合格的有三天，即N=3。在95%的置信水平下，LR的臨界值為3.841，進而通過具體公式可以計算得到統(tǒng)計量LR=-15.3854，小于置信水平下的臨界值，本文所建立的模型對人民幣兌美元匯率收益的波動解釋有很強的說服力。
五、結論以及建議
通過本文的分析可以看出，盡管實際操作中存在著一定的限制性條件，但是VaR模型能夠很好地衡量我國商業(yè)銀行利率風險管理，具有很強的實用性。因此，本文認為商業(yè)銀行利率風險管理體系的建立應該以VaR模型為基礎，這具有很重大的現(xiàn)實意義，具體而言，本文結論如下所示。
首先，鑒于VaR模型的建立需要大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的來源要具有可靠性，本文選取了2014年―2016年6月期間的590個歷史數(shù)據(jù)，通過分析得到了具有時效性和可參考性的結論。
其次，置信度和持有期應根據(jù)我國商業(yè)銀行匯率風險管理的實際情況確定。考慮到現(xiàn)階段數(shù)據(jù)缺失，再結合管理現(xiàn)狀和VaR模型適用的實際情況，本文進行利率風險管理的基礎是95%的置信水平和十個交易日的持有期。
伴隨金融風險復雜程度的上升, 銀行業(yè)正在不斷地改進和完善其風險管理理念、手段和技術, 商業(yè)銀行風險管理已經(jīng)逐步由傳統(tǒng)的資產負債管理模式向以風險資本約束為核心的全面風險管理模式邁進。提升國內商業(yè)銀行的全面風險管理能力業(yè)是貫徹落實科學發(fā)展觀的具體體現(xiàn), 事關國家金融安全穩(wěn)定的大局, 其意義十分重大。
二、商業(yè)銀行風險的識別
商業(yè)銀行風險的主要類型有信用風險、市場風險、操作風險。故商業(yè)銀行的風險識別相應的為: 客戶信用風險識別; 商業(yè)銀行市場風險識別; 商業(yè)銀行操作風險識別。
1、客戶信用風險的識別。是指對客戶各項風險因素的捕捉和分別進行判斷的過程. 實際上就是對客戶信用風險的盡職調查過程?？蛻粜庞蔑L險評級指標主要包括基本面指標、財務指標兩大類內容。( 1) 基本面指標。又稱為定性指標或非財務指標, 包括品質、實力、環(huán)境三個主要方面。品質類指標包括管理層素質、股東治理結構、還貸誠意、信用記錄等多個方面。實力類指標從客戶的資金、技術及設備、管理、人員等各方面考量企業(yè)實力高低。環(huán)境類指標包括市場競爭環(huán)境、信用環(huán)境、政策法規(guī)環(huán)境;( 2) 財務指標。對財務指標的分析主要包括償債能力指標營運能力指標、盈利能力指標、成長性指標和其他指標等幾個方面。①償債能力指標主要考量客戶的資產負債率、利息保障倍數(shù)、平衡的流動比率或速動比率等; ②營運能力指標主要考量客戶的總資產周轉率、應收賬款周轉率、營運資金周轉率以及流動資產周轉率等等。③盈利能力指標主要考量客戶總資產收益率、銷售利潤率、凈資產收益率。④成長性指標主要計算和分析銷售收入增長率、利潤增長率、權益增長率等。
2、商業(yè)銀行市場風險的識別。銀行面臨的風險可以分為重新定價風險、收益率曲線風險、基準風險和期權性風險。重新定價風險也稱為期限錯配風險, 來源于銀行資產、負債和表外業(yè)務到期期限或重新定價期限所存在的差異; 重新定價的不對稱性也會使收益率曲線斜率、形態(tài)發(fā)生變化, 從而形成收益率曲線風險, 也稱為利率期限結構變化風險; 基準風險也稱為利率定價基礎風險, 是另一種重要的利率風險來源; 期權性風險是一種越來越重要的利率風險, 來源于銀行資產、負債和表外業(yè)務中所隱含的期權。商業(yè)銀行應當對每項業(yè)務和產品中的市場風險因素進行分解和分析, 及時、準確地識別所有交易和非交易業(yè)務中市場風險的類別和性質。
3、商業(yè)銀行操作風險的識別。操作風險識別過程應該以當前和未來潛在的操作風險兩方面為重點。這個過程應該考慮: 潛在操作風險的整體情況; 銀行運行所處的內外部環(huán)境; 銀行的戰(zhàn)略目標; 銀行提供的產品和服務; 銀行的獨特環(huán)境因素; 內外部的變化以及變化的速度。操作風險識別的主要手段有以下幾種:( 1) 操作風險內部分析。其作為日常業(yè)務計劃循環(huán)流程的一部分而完成, 典型的是通過一個業(yè)務部門員工會議來完成;( 2) 操作風險指標分析。銀行可選擇一些和風險產生有關的" 關鍵指標", 通過監(jiān)控這些指標, 發(fā)現(xiàn)存在一些能夠引起風險發(fā)生的條件;( 3) 升級觸發(fā)指標分析或臨界觸發(fā)指標分析。通過將當前交易或事件與預先定義的標準相比較, 引起銀行管理層對潛在領域進行關注;( 4) 損失事件數(shù)據(jù)分析。用以往單個操作風險損失事件的數(shù)據(jù)記錄等信息, 來識別操作風險及其誘因;( 5) 流程圖分析。通過繪制業(yè)務和管理活動流程圖, 排查和識別業(yè)務流程中的風險點。
三、商業(yè)銀行風險的評估
風險估計是商業(yè)銀行風險管理的第二步。通過風險識別, 商業(yè)銀行在準確判明自己所承受的風險在性質上是何種具體形態(tài)之后, 隨之需要進一步把握這些風險在量上可能達到何種程度, 以便決定是否加以控制, 如何加以控制。
商業(yè)銀行客戶信用風險的評估
客戶信用風險的評估, 是指根據(jù)客戶經(jīng)理對客戶信用風險識別判斷的結果, 對客戶整體的信用風險高低給予評估, 得到客戶信用風險評級結果。其評估方法主要有:( 1) 專家判斷法。專家判斷法主要采取"5c’’ 分析框架: 借款人的品質(character)、還款能力(capacity)、資本金大小(capital)、抵押品情況(collateral)、所處環(huán)境情況(condition)。( 2) 信用評分法, 即結合信貸專家的業(yè)務經(jīng)驗預先設定的一系列主觀和客觀的風險因素, 將這些因素設計為相對固定的打分表, 由評級人按照打分表確定客戶的信用風險評級結果。( 3) 模型法。其可分兩類: 一類是建立對客戶信用風險的多變量判別模型, 包括線性概率模型、logit 模型、probit 模型和多元判別分析模型; 另一類為市場模型或套利模型, 如期權定價型的破產模型、債券違約率模型和期限方法、神經(jīng)網(wǎng)絡分析系統(tǒng)等。
2、商業(yè)銀行市場風險的評估與計量
在市場風險識別后, 應根據(jù)本行的業(yè)務性質、規(guī)模和復雜程度, 對銀行賬戶和交易賬戶中不同類別的市場風險選擇適當?shù)摹⑵毡榻邮艿挠嬃糠椒? 將所計量的銀行賬戶和交易賬戶中的市場風險在全行范圍內進行加總, 以便董事會和高級管理層了解本行的總體市場風險水平?？刹扇〔煌姆椒ɑ蚰Ｐ陀嬃裤y行賬戶和交易帳戶中不同類別的市場風險, 計量方式包括缺口分析、久期分析、外匯敞口分析、敏感性分析和運用內部模型計算風險價值等, 此外, 還可采用壓力測試等手段進行補充。商業(yè)銀行應采取措施確保假設前提、參數(shù)、數(shù)據(jù)來源和計量程序的合理性和準確性, 并當對市場風險計量系統(tǒng)的假設前提和參數(shù)定期進行評估, 制定修改假設前提和參數(shù)的內部程序。
3、商業(yè)銀行操作風險的評估。
操作風險被識別出來后, 對其進行評估, 以決定哪些風險具有不可接受的性質, 應該作為風險緩解的目標。進行這- 步驟時, 通常需要通過考察一項操作風險的驅動者和原因, 估計該項風險可能發(fā)生的概率; 此外, 還應在不考慮控制戰(zhàn)略影響的情況下, 評估一項操作風險可能的影響。對風險可能影響的評估, 不僅要考慮經(jīng)濟上的直接影響, 還應該更廣泛地考慮風險對公司
目標實現(xiàn)的影響。四、商業(yè)銀行風險的應對。
做出適當?shù)娘L險評估后, 需要決定如何應對這些風險。根據(jù)風險發(fā)生的概率和影響程度的高低, 銀行所有人員需選擇合理的風險應對對策, 包括規(guī)避風險、接受風險、降低風險和轉移風險。
1、商業(yè)銀行客戶信用風險的應對。客戶信用風險的應對, 是指基于對客戶信用風險的評估結果, 銀行應采取相應措施來防范、化解或控制其信用風險。表現(xiàn)為: ①根據(jù)客戶信用風險評級結果確定客戶準入標準, 把好商業(yè)銀行授信業(yè)務的第一道關口; ②根據(jù)客戶信用風險評級結果對存量客戶進行分類管理。對于信用風險高低不同的客戶,銀行應采取不同的管理政策和管理措施; ③根據(jù)客戶信用風險識別、分析和評估提供的關鍵信息, 提高對客戶信用風險監(jiān)控工作的針對性和效率; ④參考客戶信用風險評級結果, 確定貸款定價, 彌補信用風險可能產生的預期損失。
2、商業(yè)銀行市場風險的控制與監(jiān)測。
( 1) 市場風險的控制與管理。包括: ①限額管理。對市場風險實施限額管理, 制定對各類和各級限額的內部審批程序和操作規(guī)程, 根據(jù)業(yè)務性質、規(guī)模、復雜程度和風險承受能力設定、定期審查和更新限額; ②完善的市場風險管理信息系統(tǒng);③對重大市場風險情況的應急處理方案;( 2) 市場風險的監(jiān)測與報告。商業(yè)銀行定期、及時向董事會、高級管理層和其他管理人員提供有關市場風險情況的報告。向董事會提交銀行的總體市場風險頭寸、風險水平、盈虧狀況和對市場風險限額及市場風險管理的其他政策和程序的遵守情況等內容; 向高級管理層和其他管理人員提交按地區(qū)、業(yè)務經(jīng)營部門、資產組合、金融工具和風險類別分解后的詳細信息等。
3、商業(yè)銀行操作風險的轉移。目前, 商業(yè)銀行操作風險轉移技術主要有:( 1) 購買保險產品。主要有: 銀行一攬子保險; 董事及高級職員責任保險; 未授權交易保險; 財產保險和其他險種等;( 2) 利用金融衍生工具。商業(yè)銀行在對其操作風險予以量化的基礎上, 在資本市場上向投資者出售金融衍生工具, 以將操作風險有效并分散地轉移到交易對手那里, 到期時按照約定向投資者支付本息;( 3) 其他風險轉移方法。在某些情形下, 銀行部門可以通過一些特殊的形式將其操作風險向其他非金融部門、非商業(yè)機構轉移。
【關鍵詞】系統(tǒng)性風險，測量方法，相關建議
一、系統(tǒng)性風險的簡介
系統(tǒng)性風險是指宏觀層面，由單個事件通過一個機構傳到多個機構，由一個市場傳到多個市場并最終引起金融體系的信息混亂，導致金融功能中斷的可能性。不同文獻對于系統(tǒng)性風險的解釋通常不同，但主要集中與兩個方面。一是系統(tǒng)性事件對金融體系中的某個部門的沖擊，二是金融體系壓力在系統(tǒng)中的傳染機制。
二、系統(tǒng)性風險的測量
系統(tǒng)性風險的度量即指基于相關數(shù)據(jù)和信息對系統(tǒng)性風險發(fā)生的概率和造成的損失進行分析和預測。目前為止，系統(tǒng)性風險測量的研究大致分為三類：第一類主要包括綜合指標法和早期預警技術，對金融體系整體風險進行評估和預警；第二類是對單個金融機構對市場風險的貢獻度進行測量，尤其是系統(tǒng)重要機構的識別。第三類是基于風險傳染機制的風險測量。
（一）基于綜合指標和預警的度量方法
1、綜合指標法。指標法主要是采用財務方面的歷史數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)性風險發(fā)生前后各經(jīng)濟變量波動的特征及其對實體經(jīng)濟的影響程度，選擇顯著影響系統(tǒng)性風險的指標，并利用統(tǒng)計的方法家族這些指標來刻畫金融體系總體的風險狀況。指標法雖然一般都基于財務數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)可得性較強，但在指標的選擇上存在一定的片面性和主觀性，這使得單獨采用指標法來測量系統(tǒng)性風險變得不可靠。
2、早期預警法。具有代表性的指標預警方法主要包括KLR模型、FR模型、STV模型和DCSD模型，其中以KLR方法的影響最大。這些方法并沒有區(qū)分宏觀沖擊導致的系統(tǒng)性風險和傳染產生的系統(tǒng)性風險。除此以外人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及時變概率轉移的馬兒科夫轉換模型基于基本的指標數(shù)據(jù)利用時間序列的數(shù)據(jù)分析方法來擬合特征指標與危機發(fā)生的關系。這些方法并未考慮系統(tǒng)的關聯(lián)系和外部性。
（二）基于單個金融機構對系統(tǒng)性風險貢獻度的測量
1、條件VAR方法。Adrian和 Brunnermeier（2010）在VaR模型基礎上，建立了考慮金融機構之間風險聯(lián)動關系的條件在險價值模型，即CoVaR模型。這個模型主要用于測度一家銀行的倒閉給其他銀行或銀行體系帶來的溢出效應，捕捉一個金融機構系統(tǒng)性風險的邊際貢獻，從而識別出系統(tǒng)重要性的金融機構。以CoVaR測度一個金融機構的系統(tǒng)性風險的邊際貢獻，實際上就是通過自下而上的方式來估計系統(tǒng)重要性，但CoVaR不具有次可加性，不能加總單個金融機構的系統(tǒng)性風險貢獻來求得總體系統(tǒng)性風險。同時它基于市場有效這個前提，因此在運用方面具有一定的局限性 。
2、邊際期望損失法。邊際期望損失法主要是由Acharya等（2010）在期望損失（ES）的基礎上提出的。這種方法可以直接測度一家金融機構對于系統(tǒng)性風險的貢獻度，考慮了超過最大損失的尾部風險狀況以及金融機構杠桿率對系統(tǒng)性風險和金融機構邊際風險貢獻的影響 ，并基于微觀經(jīng)濟理論模型和極值理論證明了可以通過未發(fā)生金融機構時各金融機構的邊際期望損失和杠桿率，預測發(fā)生系統(tǒng)性金融危機時金融機構對整個系統(tǒng)的邊際貢獻。
3、災難保險費法。該方法主要利用金融機構受財務困境損失影響的保險費用理論來衡量銀行體系的系統(tǒng)性風險。利用CDS價差和股票價格的數(shù)據(jù)構建系統(tǒng)性風險指標并以此估計金融機構的違約概率和機構的相關性。這種方法選用市場的高頻數(shù)據(jù)，監(jiān)管機構可以根據(jù)單個金融機構對系統(tǒng)性風險的貢獻程度直接分配系統(tǒng)性風險，從而維護金融穩(wěn)定。但這個模型基于市場有效這個前提且要求違約概率是風險中性的，運用具有一定的局限。
4、夏普利價值法。該方法假設單個金融機構在系統(tǒng)內各個子組合的邊際貢獻可測，所有子組合風險的邊際貢獻的平均數(shù)即為金融機構在該系統(tǒng)的夏普利值。夏普利價值法的研究重點在于如何將系統(tǒng)性風險在在各個金融機構之間分配和合理定義，不需要以危機事件的發(fā)生為前提，也不需要基于單個機構的風險之和等于整體系統(tǒng)性風險的假設。但它只適用于非常少的組合或包含少量同質子組合的組合，因為對于一個具有N個銀行的系統(tǒng)，需要計算2N 個子系統(tǒng)的系統(tǒng)性風險指標。
（三）基于系統(tǒng)風險傳染機制的測量
1、網(wǎng)絡分析法。網(wǎng)絡分析法主要是利用銀行間的資產負債敞口，通過模擬銀行網(wǎng)絡體系中單個或多個銀行作為系統(tǒng)性風險誘發(fā)因素導致的銀行破產數(shù)量、破產損失及引發(fā)系統(tǒng)性危機的難易程度，來衡量金融機構對其它金融機構陷入困境時引發(fā)的多米諾骨牌效應的程度。網(wǎng)絡模型有助于監(jiān)管者跟蹤網(wǎng)絡中首個發(fā)生違約的銀行并對其進行監(jiān)管，從而防范風險的進一步傳播。但在實踐中由于銀行之間的實際雙邊敞口數(shù)據(jù)一般難以獲得，導致傳統(tǒng)的網(wǎng)絡模型實用性大大降低。
2、矩陣法。矩陣法是根據(jù)一家銀行倒閉帶來其它金融機構倒閉的數(shù)量，來估計系統(tǒng)性風險傳染的程度。 它首先根據(jù)銀行間的資產負債表構造原始矩陣，并進一步求解銀行間的風險敞口矩陣，最后由銀行的資產損失率來確定倒閉銀行的數(shù)目。這種方法操作簡單，但缺點在于假設銀行間的風險是通過信貸渠道傳染，具有一定的局限性。
三、總結和建議
盡管金融危機后，學術界和監(jiān)管當局加強了對系統(tǒng)性風險，尤其是整體系統(tǒng)性風險的關注，但從整體上看，系統(tǒng)性風險的研究尚未形成一個獨立完整的理論體系和分析框架。本文認為，為了更好地維護金融穩(wěn)定，未來對系統(tǒng)性風險的研究應該從以下幾方面入手：（1）優(yōu)化系統(tǒng)性風險的度量方法，使其在度量、分配及識別系統(tǒng)重要性機構方面能達成一致，從而形成一個完整的分析框架；（2）完善系統(tǒng)性風險的評估體系，綜合考慮各種指標；（3）完善宏觀經(jīng)濟信息和相關金融市場信息，并綜合采用財務數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的有效性和結果的相對準確性。
參考文獻：
毋庸置疑的是，現(xiàn)代信息技術的高速發(fā)展催生了互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)的云量積累和數(shù)據(jù)應用能力的不斷提升加速了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展步伐。時至今日，互聯(lián)網(wǎng)金融正在從單純的支付業(yè)務向轉賬匯款、跨境結算、小額信貸、現(xiàn)金及資產管理、供應鏈金融、基金和保險代銷、信用卡還款等銀行核心業(yè)務領域滲透。
然而，導致互聯(lián)網(wǎng)金融強勁生長的更深層次原因在于，它為適應和滿足人們的互聯(lián)網(wǎng)金融消費，提供了有別于傳統(tǒng)金融的一種全新的金融消費模式，填補了金融服務空白區(qū)，贏得了互聯(lián)網(wǎng)金融消費者的踴躍參與和認可；同時，關于金融業(yè)“壟斷利潤”的猜想鼓舞了投資者的熱情和野心。特別是“數(shù)據(jù)+平臺+小貸”的阿里金融概念，給人們帶來了關于普惠金融的無限想象空間。
借助大數(shù)據(jù)分析以解決信息不對稱和交易信用問題、針對邊緣化的小微企業(yè)提供便捷融資和多樣化產品服務、為小額資金提供理財?shù)仍鲋捣盏?，互?lián)網(wǎng)金融業(yè)在以強大的產品和服務創(chuàng)新能力彌補傳統(tǒng)金融業(yè)不足的同時，還以大幅降低交易成本、分散交易風險和提高金融服務覆蓋面等優(yōu)勢，使諸如小微企業(yè)、個體創(chuàng)業(yè)者和普通居民等草根金融消費群體享受到無與倫比的便捷金融服務。
作為一種全新的金融模式，互聯(lián)網(wǎng)金融正在悄然改變舊有的金融格局，其“鯰魚效應”正在不斷發(fā)酵。傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融之間互相博弈、互相促進的競爭態(tài)勢業(yè)已形成。
在充分感受互聯(lián)網(wǎng)金融撲面而來的壓力之時，商業(yè)銀行或許尤應秉持互聯(lián)網(wǎng)時代平等、開放、分享的理念，以開放的心態(tài)把握機遇、迎接挑戰(zhàn)，從改善客戶體驗、滿足客戶需求的視角，努力加快金融互聯(lián)網(wǎng)化和金融創(chuàng)新進程，在經(jīng)營理念、產品設計、數(shù)據(jù)應用、營銷渠道等方面做出主動改變。同時，采取開放的態(tài)度與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)跨界合作，挖掘雙方在風險偏好和數(shù)據(jù)維度上的互補空間，爭取在互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新和發(fā)展中互補共贏。
文章編號：1005-913X（2015）08-0217-02
20世紀90年代以來，由兩次金融危機引起的全球性經(jīng)濟衰退，致使企業(yè)風險的復雜性和破壞力大大增加。在這樣的歷史背景下，后金融危機時代的風險管理研究也隨之呈現(xiàn)出新的發(fā)展態(tài)勢，在閱讀和研究相關文獻時，有必要對近20年來的企業(yè)風險管理研究現(xiàn)狀及趨勢進行重新認識?；诖?，本文對近年來企業(yè)風險管理研究進行了梳理，以期推動國內相關研究的發(fā)展。
一、研究框架的提出
現(xiàn)實需要的是管理學研究的源動力，企業(yè)風險管理研究也是如此。在后金融危機時代，如何更全面、更及時、更有效的預測和控制那些復雜性和破壞力大大增強的各類風險，是企業(yè)亟待解決的三個關鍵問題。本文此為視角，對相關研究成果進行分析梳理后認為，后金融危機時代的企業(yè)風險管理研究主要集中以下三個領域：其一，整合風險管理研究。該領域的研究注重從更加綜合、全面的視角對風險管理進行剖析，強調風險管理不應只是被動地降低風險和減少損失，而是要在風險中尋找機會和利益；[1]其二，企業(yè)風險指數(shù)研究。此類研究強調風險是可以觀察與測量的客觀個體，在研究方法上重歸納、分析、證明與量化，體現(xiàn)了風險管理技術的進步；其三，企業(yè)風險預警研究。此領域的研究則關注風險因素在形成風險事件之前會以某種形式表現(xiàn)出來，并且能夠通過科學分析進行預測，體現(xiàn)了風險管理觀點的革新。
二、整合風險管理研究進展
（一）整合風險管理的內涵和目標
美國學者James Lam（2003）則詳細說明了企業(yè)整合風險管理的目的，包括降低公司收益的波動性、最大化公司股東的價值以及促進職業(yè)和財務安全等。Brian（2006）認為整合管理風險代表著新的管理思想，意味著對原有的諸多風險管理技術、方法進行整合創(chuàng)新，與只強調被動的防范或轉嫁風險的傳統(tǒng)風險管理相比，整合管理風險更重視通過開發(fā)、利用和經(jīng)營風險以促進管理者實現(xiàn)公司價值最大化。我國學者張維功等（2008）指出整合風險管理的理念、方法和工具已經(jīng)廣泛應用于企業(yè)戰(zhàn)略選擇、投融資決策、財務管理、內部控制等方面，涵蓋了企業(yè)運作的各個層面。
（二）風險管理內部要素研究
近年來，學術界對于風險管理內部要素的研究主要包括實施動因和構成要素兩個方面：Liebenberg（2010）等人認為企業(yè)是否實行風險管理除了提升企業(yè)價值的原因外，還取決經(jīng)營狀況和前景、市場競爭和企業(yè)的風險偏好等因素，而公司組織結構不適應企業(yè)風險管理的要求以及公司不愿變革的惰性，則是阻礙企業(yè)風險管理的主要因素（Kleffner，2011）；關于企業(yè)風險管理的構成要素，以COSO提出的內部環(huán)境、目標制定、事項識別、風險評估、風險反應、控制活動、信息和溝通、監(jiān)控等八要素最為經(jīng)典。此外，也有學者通過實證分析論證了公司治理和組織文化在企業(yè)風險管理中也同樣發(fā)揮了積極的作用（John，2010）。
（三）整合風險管理的價值性研究
學者們通過實證研究，論證了采取整合風險管理（Kimberly，2004）、運用衍生品進行風險對沖（Kim，2004）以及風險溝通（Lawrence，2009）等管理措施的企業(yè)，其公司價值具有普遍性的增加。而風險管理提升企業(yè)價值主要是通過以下三個途徑實現(xiàn)的：[2]一是風險管理能夠優(yōu)化資本配置，提高權益回報率和改進公司治理結構（Lucia，2007）；二是將風險管理融入到企業(yè)整體戰(zhàn)略中，從而提升了企業(yè)戰(zhàn)略抗擊風險的能力和水平，增強了公司核心競爭力（Neil，2005）；三是通過有效的風險管理措施來控制股票價格波動，使得管理層報酬與公司業(yè)績的相關性為正，從而使得管理效率提高進而提升公司價值（James，2007）。
整合風險管理在創(chuàng)新的同時，還應有效整合現(xiàn)有的風險管理技術和方法，但就目前來看，整合的思想和方法還尚未成熟，有待進一步深入研究。
三、企業(yè)風險預警研究進展
（一）企業(yè)戰(zhàn)略風險預警
戰(zhàn)略風險是企業(yè)在市場競爭中不可避免的，學者們分別從管理決策（Simons，1999）、行業(yè)競爭排名與公司業(yè)績（Slywoztky，2004）以及戰(zhàn)略實施能力的不確定性（楊華江，2005）等角度對戰(zhàn)略風險的類型和成因進行了界定。盧一萍（2011）采用案例分析法，提出了構建風險預警體系、建立分析處理風險預警信號機制、細化預警指標評價標準、出具風險預警報告這四個戰(zhàn)略風險預警步驟。龔小鳳（2013）從戰(zhàn)略整合風險、文化整合風險、組織整合風險、人力資源整合風險、財務整合風險、業(yè)務流程整合風險等六個方面，運用網(wǎng)絡層次分析法（ANP）構建了企業(yè)跨國并購風險預警模型。
（二）企業(yè)財務風險預警
近年來，學者們通過運用計算機技術和人工智能技術，在財務預警模型和方法的研究方面取得了一定的突破。較有代表性的有：Edward Altman（2001）等國外學者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法引入到財務預警模型的研究中，提出的Z模型以及“配套”的五個預警指標被廣泛采用。我國學者孔玉生等（2010）利用風險傳導模型分析了財務風險產生的原因后，提出了信息透明度、法人治理結構、管理層監(jiān)控力度、財務杠桿效應等四個方面是財務風險預警和防范的要點。趙春（2012）采用關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的方法，提出了基于時間序列動態(tài)維護的財務危機預警模型，克服了統(tǒng)計分析模型不能適應海量數(shù)據(jù)分析和人工智能模型無法考慮財務數(shù)據(jù)時間延續(xù)性的問題。
（三）企業(yè)營銷風險預警
美國學者James（1998）按風險來源，提出了營銷風險可分為戰(zhàn)略風險、策略風險、組織風險、運作風險和環(huán)境風險五大部分。高鳳彥等（1999）則從組織管理的角度把營銷風險歸納為營銷逆境、營銷波動和營銷失誤三大類，并利用離差傳遞的方法確定了各指標所對應的預警系數(shù)。張云起（2001）運用層次分析、模糊評判、精確值測量三種方法，針對營銷綜合風險和客戶信用風險，提出了A-FA綜合評價模型。Emiliano（2009）從市場定位安全、市場結構安全、市場需求安全、市場競爭安全、市場擴張安全、市場策略安全和市場環(huán)境安全六方面建立了營銷風險預警指標體系，在此基礎上，林紅菱等人（2012）采用模糊綜合評價法構建了我國企業(yè)營銷風險預警模型。
總的來說，近年來的企業(yè)風險預警研究取得了較為豐富的成果，已形成了較為完整的理論框架。尤其是在預警方法和預警模型的研究上取得了較大突破，但關于預警原理、警度劃分以及預警模型和系統(tǒng)的評價等方面的文獻不多，需進一步深入研究。
四、企業(yè)風險指數(shù)研究進展
（一）行業(yè)風險指數(shù)研究
學術界對行業(yè)風險指數(shù)的研究主要是將傳統(tǒng)的指數(shù)理論與實踐應用緊密結合，對不同經(jīng)濟領域中價格、安全、市場行情等風險因素的變化程度和趨勢進行研究。當前的行業(yè)風險指數(shù)研究可分為兩類 ：一類是通過股票指數(shù)收益進行行業(yè)風險的評估，如Sung & Gregory（1999）研究了美國航空業(yè)股票收益與市場變量、行業(yè)變量的關系，發(fā)現(xiàn)它們之間存在相關關系。段瑞君（2012）采用OLS模型，通過對股票市場行業(yè)指數(shù)收益的市場風險和行業(yè)風險的實證分析，論證了市場風險與股票市場的整體波動相一致；另一類是通過構建相關模型對行業(yè)風險指數(shù)進行評價和預警，較有代表性的有：Bollen （2007）等學者提出了采用潛變量結構方程模型對顧客滿意度指數(shù)進行多指標評價的方法，但也發(fā)現(xiàn)模型的特征會影響指數(shù)的特性。劉曉娥（2007）采用結構方程模型研究了港口建設項目投資風險評估指數(shù)；孫春偉（2014）采用危害分析與構建控制點的方法，構建了食品安全風險指數(shù)體系等。
（二）金融企業(yè)風險指數(shù)研究
Illing & Liu（2003）首先運用因子分析法、信用權重法等四種加權方法構建了金融壓力指數(shù)，通過與指標現(xiàn)狀的比較，表明當指數(shù)值高于一定的臨界值時，表示該時期處于值得關注的高風險時期或金融危機時期。在此基礎之上，Balakrishnan（2009）構建了新興國家的金融壓力指數(shù)，并研究了金融壓力在發(fā)達與新興國家間的傳播機制。張瑾（2012）綜合考慮了包含宏觀經(jīng)濟、銀行業(yè)金融機構、資本市場和政策環(huán)境等在內的主要因素，并指出在時間序列較為平穩(wěn)的前提下，可對壓力指數(shù)進行時間序列預測或開展壓力測試，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)性金融風險的預警功能。成祺炯（2014）等人則應用Shapley非對稱權力指數(shù)模型，從資產組合、杠桿率、閾值三個維度，測算出了我國上市銀行對金融系統(tǒng)風險的貢獻度排名。
（三）企業(yè)投資風險指數(shù)研究
相比財務目標，大多數(shù)企業(yè)參與風險投資的戰(zhàn)略意圖更偏重于競爭力的提升和戰(zhàn)略目標的實現(xiàn)。因此，評價企業(yè)投資風險一方面要關注獲利性，但更要關注對提升投資企業(yè)核心競爭力的貢獻程度。對此，Gompers（2001）就指出風險投資使企業(yè)能夠快速獲取新資源和發(fā)掘新能力，獲得一些突破性的技術創(chuàng)新成果，從而塑造新的核心競爭力。張識宇等人（2011）針對企業(yè)提升核心競爭力與獲得財務回報的投資目標，從技術產品競爭力、團隊素質、市場吸引力、資源利用程度、環(huán)境支持性等五個方面構建了公司風險投資項目評價指標體系，提出了基于Theil指數(shù)的灰色評價方法。
從以上的分析可以看出，近年來風險指數(shù)的研究范圍逐漸擴大，特別是在風險指數(shù)模型和測算方法上具有較大的創(chuàng)新并且日漸成熟，使得風險指數(shù)科學性和實用性更強。但在研究內容上偏重企業(yè)外部因素，對于企業(yè)內部風險因素考慮較少，而對于風險指數(shù)原理以及合理性等本質問題的探討，也一直未在學術界達成共識。
關鍵詞：商業(yè)銀行；風險管理；現(xiàn)狀；對策
一、商業(yè)銀行風險管理的內涵、特點與分類
（一）定義
商業(yè)銀行風險被廣泛認為是在商業(yè)銀行經(jīng)營管理過程中，由于某些無法預期因素的存在，導致銀行經(jīng)營發(fā)生了與預期愿望相背離的結果，使得收益的預期與現(xiàn)實產生偏離度，銀行具有獲得額外收益或蒙受意外損失的可能性。具體來說，商業(yè)銀行風險是指由于不確定性因素的影響，商業(yè)銀行在經(jīng)營活動過程中實際收益偏離預期收益，從而導致遭受損失或獲取額外收益的可能性。從商業(yè)活動層面上，風險可以分為經(jīng)營風險和行業(yè)風險。由于商業(yè)銀行其經(jīng)營的特殊性，風險對其來說似乎是與生俱來的，這些風險主要包括操作風險、信用風險、轉移風險、市場風險、流動性風險、利率風險和國家風險等。
風險管理又名危機管理，是指如何在一個肯定有風險的環(huán)境里把風險減至最低的管理過程。當中包括了對風險的量度、評估和應變策略。理想的風險管理，是一連串排好優(yōu)先次序的過程，使當中的可以引致最大損失及最可能發(fā)生的事情優(yōu)先處理、而相對風險較低的事情則押后處理。可商業(yè)銀行在經(jīng)營管理過程中，由于自身與客戶各種不確定性因素的影響，使其實際經(jīng)營狀況與預期經(jīng)營狀況產生一定的偏差，從而該商業(yè)銀行資金的效益性或者安全性或者流動性蒙受損失的能性。良好的風險管理有助于降低決策錯誤之幾率、避免損失之可能、相對提高企業(yè)本身之附加價值。
（二）特點
一般來說，銀行風險有以下幾個特點：首先體現(xiàn)在各項業(yè)務的各個環(huán)節(jié)，而不只是停留于某個層面。同時，銀行從業(yè)人員及客戶都可能把風險變現(xiàn)為損失，因此說銀行風險具有全面性。其次銀行風險傳播性強。當一家銀行發(fā)生風險導致?lián)p失時，人們往往會預期其他銀行也會產生危險，從而產生一系列連鎖反應，導致經(jīng)營良好的銀行被擠兌，產生流動性危機，整個銀行業(yè)會在短時間內陷入恐慌之中。負外部效應的存在使得危機很容易通過其他途徑在銀行系統(tǒng)內蔓延，使整個經(jīng)濟陷入危機。最后銀行風險與經(jīng)營同在。沒有一家銀行可以把風險完全消除，任何業(yè)務都有發(fā)生風險的可能，只要商業(yè)銀行在經(jīng)營就要承受風險。回避風險的最好辦法就是停止所有業(yè)務，但這與銀行盈利性的經(jīng)營目的又是完全矛盾的，所以說銀行風險與經(jīng)營如影相隨。
（三）分類
2004年公布的《新巴塞爾協(xié)議》將商業(yè)銀行風險劃分為信用風險、市場風險和操作風險，即人們如今常說的商業(yè)銀行三大風險。信用風險是指銀行交易對手未能履行合約義務，從而導致銀行蒙受損失的風險，它受內部因素和外部因素共同影響；市場風險是指為了獲利而在市場中持續(xù)買賣金融工具所帶來投資價值損失的風險；操作風險廣義上是指除信用風險和市場風險外的一切風險，狹義是指銀行在經(jīng)營過程中由于系統(tǒng)、人員、內部程序等外部條件的不完善而導致?lián)p失的可能。操作風險相比于信用風險和市場風險，意味著純粹的損失，而后兩者是一中性概念，損失機會和盈利可能并存。操作風險具有人為因素強的特點，操作風險具有難控制、危害大的特點，操作風險事件具有發(fā)生頻率很低、一旦發(fā)生就會造成極大損失，甚至危及到銀行存亡的特點。我國商業(yè)銀行面臨的風險也主要是這三種，這三種風險往往不是單獨出現(xiàn)的，而是相伴而生的。
二、我國商業(yè)銀行風險管理的現(xiàn)狀
我國商業(yè)銀行風險管理的現(xiàn)狀不容樂觀，因為我國目前市場經(jīng)濟和金融體系的發(fā)展還處于初級階段，發(fā)展不成熟且不完善。同時，就目前來看，與國外發(fā)達國家相比，現(xiàn)在我國商業(yè)銀行風險管理存在許多待解決的問題。
第一，中國商業(yè)銀行處理風險管理和創(chuàng)造利潤不當。許多商業(yè)銀行把風險和利潤對立起來，純粹把風險作為損失來對待，而不是把主動管理風險作為創(chuàng)造利潤的主要手段。當前的激烈的金融競爭形勢，商業(yè)銀行要想在競爭中取勝，必須提高風險管理水平，管理好其他銀行所不敢承擔的風險，而不是把風險作為損失直接將其拒之門外。技術上缺乏先進的模型和計量工具為特點進行風險識別和計量的定量分析，數(shù)據(jù)采集上我國商業(yè)銀行存在數(shù)據(jù)重復、過時和統(tǒng)計口徑不一致、缺乏必要的IT構架和技術支持等現(xiàn)象，數(shù)據(jù)儲備嚴重不足，且數(shù)據(jù)缺乏規(guī)范性，數(shù)據(jù)質量不高，內部控制上也存在著監(jiān)督部門不獨立，職責劃分不清楚，缺乏全面性，上下級之間信息溝通不通暢等問題。
第二，國內商業(yè)銀行風險案例中，操作風險占了很大比重。現(xiàn)階段國內商業(yè)銀行操作風險管理中存在許多問題。操作失誤和欺詐是目前中國商業(yè)銀行操作風險的主要表現(xiàn)；國內商業(yè)銀行一些管理者缺乏科學的發(fā)展觀，重業(yè)務發(fā)展、輕風險防范。
第三，風險管理體系不完善。目前，我國商業(yè)銀行的風險管理缺乏組織制度的保障和有效的運作機制。就目前而言，我國大部分的商業(yè)銀行還沒有沒有設置獨立的風險管理部門，那么也就沒有專職的從事風險管理的經(jīng)理，自然這些商業(yè)銀行也沒有能力獨立承擔起具有權威性的風險管理職責。在中國，大部分的銀行風險管理體系都不健全，獨立性原則體現(xiàn)不夠，風險管理受外界因素干擾較多，不少制度規(guī)定有粗略化、模糊化和大致化等現(xiàn)象。因此，健全有效的風險管理機制是商業(yè)銀行經(jīng)營運作的堅實基礎，我們必須健全我國的風險管理體系。
第四，風險承擔主體不明確。我國國有商業(yè)銀行還沒有有效地實行經(jīng)營權和所有權的分離，政策性業(yè)務和行政干預仍很多，商業(yè)化程序不高，導致全部商業(yè)銀行風險的責任不能由商業(yè)銀行最終承擔，因此，國有商業(yè)銀行中的風險承擔主體和邊界都不明確。但是，有效的風險管理應該是以風險承擔為主體明確、權力和責任分布妥當。
三、我國商業(yè)銀行風險管理的對策和建議——以新巴塞爾協(xié)議為重點
作為全球商業(yè)銀行風險管理的一個基本準則，巴塞爾新資本協(xié)議作用不容置疑。巴塞爾委員會出臺了五個文件對銀行的的風險管理職責進行了相關規(guī)定。這五個文件分別是：《信用風險管理原則》、《利率風險管理原則》、《銀行機構的內部控制制度框架》、《健全銀行的公司治理》、《有效銀行監(jiān)管核心原則》。理解這個規(guī)定，對我們如何進行商業(yè)銀行的風險管理十分重要。
（一）完善風險管理環(huán)境
巴塞爾委員會出臺的《信用風險管理原則》中提出建立適當?shù)娘L險管理環(huán)境，即董事會與高級管理層之間權責明確的分權與制衡體系。建立獨立的風險管理評估體系，直接向董事會和高級管理層負責。風險評級應由一個獨立的信貸風險管理部門確定，或者經(jīng)過其評審或批準。建立商業(yè)風險處理體系。在商業(yè)銀行的經(jīng)營中，有些風險損失的發(fā)生是防范機制無法阻止的，如系統(tǒng)性國家風險。因此即使有嚴密的風險防范機制的保護，商業(yè)銀行業(yè)必須有充分的準備面向風險處置問題。
（二）加大技術方面的支撐力度
加快基礎數(shù)據(jù)庫的建設，提高數(shù)據(jù)質量管理，建立完善的信息分析系統(tǒng)，負責內部信息和外部信息的搜集與分析。這個系統(tǒng)必須能準確地搜集市場信息，并進行科學地數(shù)據(jù)分析，將風險評估定量分析與定性分析結合。保證信息來源真實可靠，調查證據(jù)充分；要盡快建立以電子計算機系統(tǒng)為基礎的專業(yè)化操作平臺，把風險計量模型和計量工具數(shù)字化，以數(shù)字模塊的形式鑲嵌到業(yè)務系統(tǒng)當中，及時對全行數(shù)據(jù)進行留存，并對經(jīng)營情況進行計量和分析；同業(yè)間必須盡快建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫和管理信息系統(tǒng)，從而保證包括風險評級在內的所有管理工具的數(shù)據(jù)需要。
（三）增強法律上的保障
巴塞爾委員會出臺的文件《有效銀行監(jiān)管核心原則》，認為適當?shù)你y行監(jiān)管法律框架也十分必要，其內容包括對設立銀行的審批、要求銀行遵守法律、安全和穩(wěn)健合規(guī)經(jīng)營的權力和監(jiān)管人員的法律保護。另外，還要建立監(jiān)管當局之間信息交換和保密的機制等。對監(jiān)管人員的法律保護十分重要，這樣才能保證監(jiān)管人可以獨立準確地做出決策，對銀行進行有效地監(jiān)管。
（四）強化內部風險控制
內部控制是商業(yè)銀行的一種自律行為，是實現(xiàn)銀行經(jīng)營既定目標的自發(fā)需要，也是必要的。巴塞爾委員會出臺的《銀行機構的內部控制制度框架》對如何加強內部控制給了明確的建議。首先銀行應建立獨立的審計委員會來幫助董事會履行職責，還應該建立一個相對獨立的第三方來審慎監(jiān)督可能出現(xiàn)利益沖突的領域，從而減少某些操作風險。要不斷加強銀行內部稽核監(jiān)管，稽核部門作為第三道防線，主要履行稽核確認、反舞弊欺詐、咨詢和內控評價等職能。內控評價是按照一定的框架和方法，根據(jù)銀行內部控制檢查監(jiān)督信息及其他外審檢查與相關監(jiān)管信息，對銀行內部控制體系的建立和實施情況進行調查、測試、分析和評價工作。
參考文獻：
關鍵詞：社會征信；風險及防范
社會征信是金融系統(tǒng)中常見的概念，但是社會征信系統(tǒng)正真被人們熟知是隨著今年來我國互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，金融系統(tǒng)中信息不對稱性逐漸減弱而實現(xiàn)的。我國公共征信系統(tǒng)目前尚不發(fā)達，迫于金融系統(tǒng)的發(fā)展和壯大的實際需要，也使得我國征信機構也出現(xiàn)了不斷完善的現(xiàn)狀。目前我國金融系統(tǒng)的發(fā)展是跨越式的，在金融服務形式上和金融產品的種類上都出現(xiàn)了井噴式的發(fā)展，要滿足這種需求，我國目前的征信體系還需要不斷的完善和發(fā)展。
一、社會征信概念
隨著經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，個人和機構的信用逐漸成為影響經(jīng)濟和社會關系的一項重要因素。征信在商業(yè)層面的需求被不斷的強化，但是由于征信系統(tǒng)的復雜性導致很難有國家和機構能夠完全的實現(xiàn)社會征信的全覆蓋，因此在我國征信業(yè)務放開后，涌現(xiàn)出了一大批的社會征信機構，在國內實現(xiàn)了公共征信系統(tǒng)和社會征信系統(tǒng)的兩大體系。
出現(xiàn)社會征信和公共征信的原因在于，構成二者的要素之間存在著差異：首先是主體不同。公共征信體系的建立主體是中國人民銀行，也部分的存在著地方銀行征信的情況；社會征信系統(tǒng)體系是由經(jīng)國務院批準的有征信牌照的民間機構自行建立的。其次是數(shù)據(jù)來源方面。公共征信體系的數(shù)據(jù)來源主要是個人在金融機構的借貸記錄中提取的，而社會征信系統(tǒng)除了有個人金融借貸產生的數(shù)據(jù)之外，還涵蓋了個人在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下產生的各種個人信用數(shù)據(jù)，社會征信系統(tǒng)會在收集個人征信數(shù)據(jù)的基礎上對相關的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析。
二、我國社會征信發(fā)展現(xiàn)狀
我國征信系統(tǒng)放開是在2013年《征信業(yè)管理條例》以及《征信機構管理辦法》頒布之后，在相關的規(guī)章頒布之后，企業(yè)征信系統(tǒng)開始逐漸的建立起來，尤其是在2014年，央行首次對26家征信機構頒布執(zhí)照，這些執(zhí)照的頒布標志著我國社會征信邁出了一大步。而在個人征信方面，2015年，央行又出臺了《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》，一大批個人征信機構獲得了批準成為試點。隨著這批企業(yè)和個人征信機構的獲牌，我國征信開始了商業(yè)化發(fā)展的腳步。
三、社會征信風險
社會征信系統(tǒng)的建立對于我國金融行業(yè)的規(guī)范和發(fā)展具有著非常重要的意義，能夠有效的彌補我國金融行業(yè)失信風險大的問題。但是社會征信系統(tǒng)本身也存在著很大的風險。
（一）技術風險
當前環(huán)境下，社會征信系統(tǒng)的建立毫無疑問將圍繞互聯(lián)網(wǎng)建立并實現(xiàn)征信信息的共享。而互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息的風險問題毫無疑問將同樣影響到征信體系的安全，尤其是在征信系統(tǒng)建立的初期，黑客入侵導致的數(shù)據(jù)失真和信息泄露將直接影響體系的建立。另外，目前我國同時運行的兩套征信體系由于數(shù)據(jù)收集的口徑和要求不一致直接導致數(shù)據(jù)失真，失去了征信信息的實用價值，直接影響到數(shù)據(jù)信息的使用。
（二）標準制度風險
近年來我國先后出臺了多個征信相關的規(guī)章制度，為我國社會征信系統(tǒng)的建立提供了制度依據(jù)，但是這些規(guī)定目前還只是在非常有限的范圍內對社會征信進行了規(guī)定，尚未對具體的征信業(yè)務進行明確的詳細的規(guī)定。隨著我國金融市場的不斷發(fā)展，相關的法律漏洞和法律空白將不斷的出現(xiàn)，給社會征信體系帶來巨大的挑戰(zhàn)。目前在我國社會征信系統(tǒng)的建立過程中，已經(jīng)顯現(xiàn)的對實際操作產生明顯影響的就是征信系統(tǒng)的標準不一致，嚴重的影響兩套數(shù)據(jù)的對接問題。
（三）市場風險
征信體系的市場風險是受市場環(huán)境影響所產生的，市場是不斷變化的，因此市場機制的風險也是不可預見的。當前我國社會征信系統(tǒng)放開，國內的征信系統(tǒng)逐漸由過去的國家壟斷走向了市場化。由此給更多的民間征信機構很大的發(fā)展空間，同時也加劇了征信市場的競爭，隨著競爭的加劇，市場利益驅使的非理也會逐漸的增多，給與之緊密相連的金融市場帶來巨大風險。如果我國征信政策發(fā)生改變，則市場機制風險則將加大，受到互聯(lián)網(wǎng)的影響，這種風險將呈現(xiàn)出成倍增加的態(tài)勢。
四、社會征信風險的防范
（一）提升網(wǎng)絡技術水平
當前的網(wǎng)絡環(huán)境是征信數(shù)據(jù)存在的大背景，而社會征信系統(tǒng)的風險也很大程度上來源于互聯(lián)網(wǎng)。所以要在信息技術市場建立起充足的監(jiān)督機制和技術支持，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的同時，不斷的對系統(tǒng)進行更新升級，較少系統(tǒng)崩潰和黑客攻擊的概率，從源頭上保障數(shù)據(jù)的真實性。在監(jiān)督方面，央行應該不斷的對技術進行革新，實現(xiàn)全系統(tǒng)的監(jiān)控和數(shù)據(jù)實時維護。
（二）完善相關規(guī)章制度
風險的防范需要制度來保障，制度是最穩(wěn)定的保障方式。在社會征信風險防范過程中，央行是主要的政策來源。因此央行就必須在借鑒發(fā)達國家的先進制度的基礎上結合我國的公眾需求和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，在制定統(tǒng)一的公共和社會征信體系標準下實現(xiàn)各種征信機構的數(shù)據(jù)共享，并細化相關的管理規(guī)范和細則，未監(jiān)管提供依據(jù)。
（三）強化監(jiān)管
征信系統(tǒng)的信息是金融機構業(yè)務發(fā)生的重要依據(jù)和來源，同時征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)會隨著市場的發(fā)展不斷的改變，因此需要加強對于征信系統(tǒng)的監(jiān)管，保障數(shù)據(jù)的真實有效性。央行需要在監(jiān)管機制上開拓創(chuàng)新，建立起嚴格的動態(tài)的監(jiān)管方式，特別是要做好征信信息數(shù)據(jù)安全的監(jiān)督工作。具體來說央行可以在保持其政策統(tǒng)一性和權威性的前提下，通過與市場相關機構合作，制定真正的可以實現(xiàn)監(jiān)管的制度和方式。
（四）提高人員素質
社會征信系統(tǒng)記錄的是數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的背后是人的行為。所有的數(shù)據(jù)都是由相關機構的工作人員來進行管理和運用，因此必須在工作人員的道德素質方面進行強化，提升工作人員的基本素質，強度其對處理對象的謹慎程度；要加強相關人員的培訓，提升相關的事業(yè)素質和執(zhí)業(yè)水平；要嚴格相關的管理制度，對于出現(xiàn)問題的人員要進行相應的處罰，并限制其從事相關行業(yè)。（作者單位：西南財經(jīng)大學證券與期貨學院）
參考文獻：
關鍵詞 電力市場；金融風險；VaR；歷史模擬方法
中圖分類號 F123.9； 文獻標識碼：A
一、引入
電價的異常波動帶來了巨大的金融風險，近年由于用電高峰的出現(xiàn)，拉閘限電情況日益加劇，對電力市場金融風險進行評估具有重要的現(xiàn)實意義。本文擬采用VaR分析中的歷史模擬法方法，對電力市場風險進行分析，以更好的規(guī)避和防范市場風險,促進電力市場的穩(wěn)定發(fā)展。
VaR的含義為(市場正常波動條件下)，在一定的概率水平(置信度)下，某一金融資產或證券組合在未來特定的一段時間內的最大可能損失?？杀硎緸椋篜rob(P>PVaR)=1-c。公式中，P為金融資產或證券組合在持有期t內的損失；PVaR為置信水平c下處于風險中的價值。
VaR計算主要涉及兩個因素：目標時段和置信水平。目標時段是指我們計算的是未來多長時間內組合的VaR，它的確定主要依賴于投資組合中資產的流動性而定，一般取為1天，1周，10天或1月；置信水平的確定主要取決于風險管理者的風險態(tài)度，一般取90％一99.9％。
二、VaR方法下研究電力市場金融風險
1．歷史模擬法的含義
歷史模擬法是假定采樣周期中收益率的分布不變, 借助于計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻率分布, 通過找到歷史上一段時間內的平均收益, 以及既定置信水平下的最低收益水平, 推算VaR的值, 其隱含的假定是歷史變化在未來可以重現(xiàn)。
考慮一個證券組合VP，其市場因子為F(i)(i=1,2,…,n),計算95％置信度下的日VaR值。首先預測市場因子的日波動性，選取市場因子過去101個交易日的歷史價格序列，得到市場因子的100個日變化：
F(i)的歷史價格水平向量 觀測到的變化向量
假定這100個變化在未來的一天都可能出現(xiàn)。對于每一個市場因子，將其當前值F(i)和觀測的變化向量相加。得到市場因子的未來可能價格水平，以向量AF(i)n表示：（見圖2）根據(jù)相關定價公式，可以計算出市場因子當前價值和未來的可能價值。于是，可求出組合的未來損益：
將損益從大到小排列，得到組合的未來收益分布，根據(jù)95％的置信度下的分為數(shù)，可以求出PVaR的值。
歷史模擬法直觀、計算簡單、容易接受。他是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場因子變化的統(tǒng)計分布，無須估計波動性、相關性等各種參數(shù)，避免了模型風險。可以選取101個交易日的日平均清算電價，由此求得100個波動值，那么下一日產生的波動值也應該處于這100個價格波動值的范圍內，且該波動值服從一定的概率分布。分別選取電價向上、向下波動率不超過5％的波動值作為電價波動的上、下極值。從而算出次日的日平均清算電價的上、下極值。結合電力公司的毛利潤，算出電力公司的電費支出上、下限。在將計算結果進行驗證。達到電力風險的規(guī)避作用。
2．數(shù)據(jù)分析與實證過程
歷史模擬方法在電力市場金融風險評估中首先假定考察日期為2006年9月20日，當日某省整個電力市場平均清算電價（按電量加權平均計算得到）為275.23元/（MW.h），希望分析得到次日（即2006年9月21日）電價在某一置信度（95%）下可能出現(xiàn)的上限 和下限值，并估算相應的電費支出和毛利潤的上限和下限值。其中電價上限是指次日電價超過該上限的概率為5%的電價值，電價下限是指次日電價超過該下限的概率為95%的電價值。
確定電價的樣本區(qū)間為2006年6月12日-2006年9月20日的101個交易日，得到這101個交易日的日平均清算電價。計算可能產生的電價波動值:利用所選取得101個交易日的日平均電價序列，可得2006年月12日-2006年9月20日的平均清算電價的100個波動值。那么，在通長情況下可以認為，2006年月20日-2006年月21日電力市場的日平均清算電價所產生的波動值應該處于這100個價格波動值的范圍內，該價格波動值服從一定的概率分布。將市場日平均清算電價波動值按大小排序。得到從日下跌289.67元/（MW.h）的電價負波動到日上升249.72元/（MW.h）的電價正波動的排序。
3．用歷史模擬方法計算VaR值
A.波動上極限Pup：
選取電價向上波動概率不超過5%（95%置信度下），的波動值作為電價波動上限值，即認為次日日平均清算電價波動一般不會超過該值?？芍?，電價波動上限值為自小到大第95個波動值，即157.93元/（MW.h）。
B.波動下極限Pdown：:
選取電價向下波動概率不超過5%（95%置信度下），的波動值作為電價波動下限值，即認為次日日平均清算電價波動一般不會低于該值。從表可知，電價波動下限值為自大到小第95個波動值，即-162.46元/（MW.h）。
C.次日的日平均清算電價上限值
PU=P07.9.20+Pup
=275.23元/（MW.h）+159.93元/（MW.h）
=435.16元/（MW.h）
D.次日的日平均清算電價下限值
PL=P07.9.20+ Pdown
=275.23元/（MW.h）+[-162.46元/（MW.h）]
=112.77元/（MW.h）
可知，2007年9月21日的電價處于上、下限[435.16元/（MW.h），112.77元/（MW.h）]
之間的概率為90%
4．利潤模型
某市電力市場中，市電力公司起到了單一購買者的作用，假設它的購電來源主要包括三部分:電力市場內的競價機組，某地區(qū)(這里假定為華中地區(qū))售電，市場外的非競價機組[36,37]。競價機組的購電電價P1由市場清除電價決定。華中售電和非競價機組的購電價格則是由市電力公司與對方商定后，以合同形式按某一確定的價格P2 購買，電力公司從電力市場購買電能，然后把所有電量以國家規(guī)定的價格約595元/（MW.h）統(tǒng)一向所有用戶售電。在忽略網(wǎng)絡損耗的情況下，由此，電力公司的毛利潤為: M = P0?Q - [(1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 +P2?Q2]（1）其中: P0為電力公司的售電價格，目前，該市對工業(yè)、商業(yè)和居民用戶采用不同的電價，將各種電價平均后得到的總體平均電價，本文計算中統(tǒng)一取售電價格P0為595元/（MW.h）；Q為電力公司通過電力市場購入的總電量，也等于售電量；P1為競價機組部分電量的市場清除電價(按電量加權平均計算得到)；Q1為電力公司通過電力市場購入的競價部分的電量;P2為非競價機組和華中售電部分電量的平均電價，一般是每年商定一次，因此可以認為是固定值，這里統(tǒng)一近似取平均電價400元/（MW.h）；Pc為競價機組平均合約電價（近似取350元/（MW.h））；Q2為通過非競價機組和華中售電部分購入的總電量。上式（1）中的項目有關系: Q = Q1 +Q2 （2）
考慮到目前短期負荷預測的精度較高，式（1）中的總用電量Q可以通過負荷預測得到。由于該預測值與次日的實際用電量不會相差太大(一般不大于5%，通常在1%～3%)，故公式中的總用電量可以用預測值Q0來表示，設為一固定值。故式（2）表達為: M = P0?Q - [(1-0.8) P1?Q1+0.8?350Q1 +400?Q2]（3）式中，Q2是由省電力調度中心統(tǒng)一安排，為某一固定值，于是購入的競價機組部分電量Q1也是一固定值。通過華中售電和非競價機組購入的兩部分電量，其價格和電量都是固定的，所以它們對于毛利潤的影響是相同的。在這里可以將它們合并，均看成通過市場外部購入的電量，其購電總量為Q2，購電平均價格取400元/(MW?h)。 故式（1）又可競價機組電費支出描述為: M1 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1（4）競價機組、非競價機組和華中售電總電量的電費支出為: M2 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 + P2?Q2（5）上式（4）可以計算電力公司的毛利潤，將上式中的P1替換為Pup， Pdown 可以計算出相應的毛利潤的上、下限預測值（在95%置信度下）。同理，由（4），（5）計算出電力公司的電費支出及其上、下限。表1給出2006年9月21日相應的計算結果。
表1預測數(shù)據(jù)
5．返回檢驗
為了驗證歷史模擬方法模型的有效性，需要對結果進行返回檢驗。以2006年1月1日的數(shù)據(jù)為例，當日毛利潤的上限、下限分別為4381.07萬元和3788.11萬元，由當日的電價實際值算得的毛利潤的實際值為4047.41萬元，這個值落在預測值的上、下限之間。上述預測是在95%的置信度下，所以理想的情況應該是，實際值超過預測值上限和低于預測值下限的比例各為5%（即為風險出現(xiàn)的概率）。只要風險分析的方法正確，且數(shù)據(jù)樣本足夠多，最后的計算統(tǒng)計結果應該與理想情況比較接近。我們取2006年的市場運行數(shù)據(jù)作為初始歷史樣本數(shù)據(jù)，對2006年1月1日-2006年9月20日（共262天）的市場數(shù)據(jù)進行風險統(tǒng)計校驗。由于歷史數(shù)據(jù)還不夠多，為了充分利用已有的歷史數(shù)據(jù)資源，在校驗完一組數(shù)據(jù)后，就把它也納入歷史數(shù)據(jù)，計算得到2006年1月1日至2006年9月20日共262天的VaR預測值，它們和實際值的校驗結果如表2所示。
表2的結果顯示，采用上述計算方法得到的2002年1月1日2002年9月21日的預測值，與該電力市場實際運行數(shù)據(jù)比較一致。在262天中，實際值大于預測值上限的天數(shù)為11天，實際值小于預測值下限的天數(shù)為13天，所以最后得到的實際值大于上限的天數(shù)所占比例為4.20%，實際值小于下限的天數(shù)所占比例均為4.96%，很接近理想值5%。由此可見，VaR歷史模擬法預測電力市場金融風險是可行的。由此可見，VaR歷史模擬法可以實現(xiàn)對電力市場金融風險的定量分析，且具有較好的預測結果。
表2結果校驗
三、總結
金融市場中的VaR方法可以很好地分析股票市場中的股票價格波動風險，由于電力市場中的金融風險主要源于電價的波動，因此也可以將VaR方法引入電力市場的電價波動分析中，從而實現(xiàn)對電力市場金融風險的分析計算。
歷史模擬法概念直觀、計算簡單、實施方便，容易被風險管理者和監(jiān)管當局接受。另外，它是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場因子變化的統(tǒng)計分布，無須估計波動性、相關性等各種參數(shù)。因此，它沒有參數(shù)估計的風險，從而避免了模型風險。
參考文獻
[1].王春峰.金融市場風險管理[M].天津大學出版社，2001，2
[2].范英.VaR方法及其在股市風險分析中的應用初探[J],中國管理科學,2000,9
[3].路楊,黃娜.期板定價理論在企業(yè)財務風險管理中的應用[J],商業(yè)研究，2004,6
[4].楊青,殷林森.基于期權定價理論的多階段風險投資決策模型[J],科技進步與理論與管理,2004,5
[5]周浩，張權，張富強.考慮期貨交易的電力市場金融風險分析[J].電網(wǎng)技術，2004， 28(17):53-57.
[6]曹毅剛，王曉清，沈如剛，張金亮.考慮電力衍生產品的風險管理和資產組合優(yōu)化模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2007，31（13）：36－41.
[7]張海魚.VaR:風險價值--金融風險管理新標準[M].中信出版社，2000
[8]周浩，康建偉，陳建華，包松.蒙特卡羅方法在電力市場短期金融風險評估中的應用[J].中國電機工程學報，2004，24(12):74-77.
[9]Robert Denton，Chen-Ching Liu，Jacques Lawarree. Risk assessment in energy trading[J].IEEE Ttans.Power System，2003，18(2):503-511 .