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中国银行业风险的评估及预警系统研究

阎庆民  
【摘要】:银行业是一个高风险的行业,对银行业风险实施有效的监管是各国银行监管当局的基本职责,但由于银行风险具有较强的隐蔽性、滞后性和多因素综合决定等特点,及时和准确地把握银行风险难度较大,特别是对其进行定量分析和判断就显得更加困难和复杂。近年来,动荡不安的国际金融领域险象环生,从墨西哥金融危机到巴林银行破产,从阿尔巴尼亚的金融风潮到亚洲金融危机,使各国经济遭受沉重打击,金融体系遭到严重破坏。因此,深入研究银行业风险形成的原因,寻求适应中国国情的银行业风险控制方法,就成为当前我国金融研究领域最重要的研究课题。 近年来,国内外学者对银行业风险的综合评价和预警方法作了很多研究,并提出了一些有应用价值的方法,诸如信用风险评价的专家方法(RISKMETRICS风险计量模型、CREDITMETRICS风险计量模型、KMV风险计量模型)、CAMEL银行评级方法、PATROL年度银行评级方法、ORAP银行评级方法、风险权重分析方法、银行业流动性风险的流动性缺口分析方法、净流动性资产分析法和融资缺口法等,但这些分析方法多数是统计理论在银行业风险领域研究中的运用,一是缺乏系统性,没有对银行业风险的形成因素作系统的分析,不能从总体上、全面的把握银行业风险形成的原因;二是部分定量分析方法的数学过程过于复杂化、抽象化,实际运用效果差;三是部分模型评估结果只能维持相对较短的时间,并不具有预见性和前瞻性;四是部分方法如巴塞尔银行监管委员会提出的风险权重分析法带有很大的的主观性,并且不同国家和地区、同一类别贷款的风险权数有可能不一样,这就使得其运用的普遍性存在问题。 本研究在分析与评述国内外银行业风险综合评价和预警方法的基础上,结合中国银行业风险的实际,深入研究了我国经济制度中的产权和治理结构、企业融资结构、银行结构、信用环境、经济增长方式和政府干预对中国银行业风险的影响,论述了中国银行业风险生成的特殊机制,应用层次分析法对中国银行业风险进行了综合评价,运用回归分析法建立了中国银行业风险的预警模型,在国内首次采用VAR方法与层次分析法相结合的方式研究了中国银行业的信用风险及其预警与防范,结果与当前我国监管当局对银行风险的评价实践基本一致,具有较强的操作性。 本研究认为: 1、中国不仅存在与各国银行业风险生成一致的普遍原因,也存在具有中国特色的特殊生成机制。 WP=6 2、中国银行业风险是可控的。 3、中国银行业的会计核算体系与国际会计核算准则具有较大的差异。 4、国外的银行业风险的评估和预警方法对中国银行业监管有一定的借鉴价值,但不能完全移植过来为中国银行业的监管直接服务。 5、国内外现存的银行业风险评估方法由于各指标的权重是人为给定的,因而客观性较差,风险评估结果的准确性受到一定影响。而本文运用层次分析法对中国银行业风险进行评估在一定程度上解决了这一问题,模拟结果与监管当局对银行风险的评价实践基本一致。 6、本研究运用计量经济学方法建立的银行业风险预警模型,尽管预测结果与实际值之间有一定的误差,但其误差是可以接受的。 7、本研究运用VaR方法对我银行业的信用风险进行的评估,不仅能准确反映银行总体信用风险的大小,而且能反映各种信用等级的企业对银行总风险的贡献,是科学有效的。 8、银行业信用风险是当前中国国有商业银行的主要风险,其对总风险的影响程度在70%以上;除此而外,银行的操作风险、战略风险也开始显现。 9、鉴于巴塞尔新资本协议(巴塞尔Ⅱ)将于2006年开始在成员国之间推行,其采用的内部评级法(IRB)将有助于对信用风险的计量,更有效防范银行风险,但考虑到该协议是以国际活跃银行为基准制定的,仍处于广泛征求意见阶段,以及转型时期中国与发达市场经济国家银行业发展间的差距,故本文未将其作为主要的章节来重点研究。 随着入世后中国银行业全面开放时间表的日益迫近,积极寻求适合中国国情的银行业风险控制方法就成为当前我国金融研究领域最重要的研究课题之一。因而,为更好地适应国际银行业发展及监管的需要,有针对性的采取措施,防范和化解中国银行业信用风险、操作风险、战略风险,降低银行业不良贷款比率,增强综合竞争力就显得尤为重要,这也是本文研究的宗旨所在。


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