我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法實(shí)證分析

我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法實(shí)證分析

20世紀(jì)以來，世界范圍內(nèi)國(guó)際活躍商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)事件頻頻發(fā)生，而且?guī)淼膿p失額往往比較巨大，可能給銀行帶來毀滅性的打擊。從國(guó)內(nèi)銀行的情況來看。近年來不少操作風(fēng)險(xiǎn)的大案要案也不斷發(fā)生，涉案金額較多，造成了惡劣的社會(huì)影響。2004年6月，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)正式發(fā)布《巴塞爾新資本協(xié)議》，首次把操作風(fēng)險(xiǎn)納入最低資本充足要求的管理框架，對(duì)國(guó)際商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量及管理提出了要求。而目前國(guó)內(nèi)外理論界和實(shí)務(wù)界有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)的研究尚缺乏普適性。對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行而言，科學(xué)且適用的操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法研究亟需深入。一、國(guó)內(nèi)外研究綜述DuncanWilson(1995)將投資風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的VaR理論應(yīng)用到操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中，按照數(shù)理統(tǒng)計(jì)理念計(jì)算出自身操作風(fēng)險(xiǎn)損失的VaR，從而把握操作風(fēng)險(xiǎn)。Frachot,GeorgesandRoncalli(2001)在DuncanWilson研究成果的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，他們使用損失分布方法(LDA)來估計(jì)銀行需為操作風(fēng)險(xiǎn)分配的資本。ITWG(2003)根據(jù)在實(shí)踐中的總結(jié)，探討了基于損失分布方法的高級(jí)度量法(AMA)。內(nèi)容包括內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)的獲得、度量模型、情景分析等。RobertJarrow(2008)將操作風(fēng)險(xiǎn)劃分為技術(shù)部門和其他運(yùn)營(yíng)部門的操作風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)子類，通過研究分析得出結(jié)論認(rèn)為，對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量如果忽視了銀行凈現(xiàn)值的產(chǎn)生過程，現(xiàn)行方法的測(cè)算結(jié)果就會(huì)夸大資本金配置。全登華(2002)和陳學(xué)華、楊輝耀等(2003)介紹了極值理論的POT模型在計(jì)量操作風(fēng)險(xiǎn)VaR方面的應(yīng)用及其優(yōu)缺點(diǎn)。鐘偉、沈聞一(2004)介紹了損失分布法在操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的引用，認(rèn)為歷史數(shù)據(jù)、損失類型相關(guān)程度低及尾部特征難以量化是損失分布法在應(yīng)用中面臨的難題。樊欣、楊曉光(2005)利用公開媒體報(bào)道中搜集到的中國(guó)銀行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件分別對(duì)損失事件發(fā)生頻率和損失金額的概率分布進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而使用蒙特卡羅模擬方法估計(jì)出給定置信水平下我國(guó)商業(yè)銀行整體操作風(fēng)險(xiǎn)損失的分位數(shù)。汪辦興(2007)研究了我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件類型分布的統(tǒng)計(jì)特征，并與國(guó)外同類研究進(jìn)行了比較分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件主要集中于公司信貸和零售銀行業(yè)務(wù)的內(nèi)部欺詐，指出應(yīng)通過加強(qiáng)公司治理與內(nèi)部控制來掌握操作風(fēng)險(xiǎn)?？傮w來看，國(guó)外重視從數(shù)量角度對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。在研究過程中側(cè)重于使用多種技術(shù)手段達(dá)到研究的目的。但是多數(shù)研究結(jié)果缺乏穩(wěn)定性和說服力，缺乏普適性，對(duì)于指導(dǎo)實(shí)務(wù)工作作用有限，而國(guó)內(nèi)的研究大多以定性為主。這與我國(guó)相關(guān)數(shù)據(jù)不全面有關(guān)。二、巴塞爾《新資本協(xié)議》的要求及操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法的確定（一）巴塞爾《新資本協(xié)議》對(duì)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理的要求2006年正式實(shí)施的巴塞爾《新資本協(xié)議》將操作風(fēng)險(xiǎn)定義為：由不完善或有問題的內(nèi)部程序、人員及系統(tǒng)或外部事件所造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。這一定義包含了法律風(fēng)險(xiǎn)，但是并不包含策略風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。新巴塞爾資本協(xié)議將操作風(fēng)險(xiǎn)的損失事件劃為內(nèi)部欺詐、外部欺詐、雇員活動(dòng)和工作場(chǎng)所安全問題、客戶產(chǎn)品和業(yè)務(wù)活動(dòng)問題、銀行維系的實(shí)物資產(chǎn)的損壞、業(yè)務(wù)中斷和系統(tǒng)錯(cuò)誤以及執(zhí)行、交付和過程管理七種類型。新協(xié)議提出的操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法有基本指標(biāo)法、標(biāo)準(zhǔn)法以及高級(jí)計(jì)量法3種，其中高級(jí)計(jì)量法包括內(nèi)部衡量法、記分卡法及損失分布法。（二）操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法的確定基本指標(biāo)法和標(biāo)準(zhǔn)化方法具有簡(jiǎn)單易行的特點(diǎn)，但是計(jì)量結(jié)果不精確，不能反映銀行業(yè)務(wù)各類別的風(fēng)險(xiǎn)特征。高級(jí)計(jì)量法中的內(nèi)部衡量法得出的計(jì)量結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)敏感性和準(zhǔn)確性很好，但該種方法關(guān)于預(yù)期損失與未預(yù)期損失之間具有穩(wěn)定關(guān)系的假設(shè)，與實(shí)際情況相差較遠(yuǎn)，因此不適用。記分卡法的主觀性較強(qiáng)，對(duì)專家的水平要求很高，我國(guó)現(xiàn)階段也無法適用。損失分布法雖然在數(shù)據(jù)處理階段比較復(fù)雜，但是綜合考慮，本文認(rèn)為采用損失分布法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行來說是最優(yōu)的選擇。該方法的主要優(yōu)勢(shì)在于：第一，損失分布法是采用銀行自身的歷史數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行模擬，有利于體現(xiàn)各銀行的風(fēng)險(xiǎn)特征，其測(cè)算的結(jié)果與其他方法相比更切合實(shí)際。此外，在預(yù)測(cè)方面，該方法運(yùn)用模型計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)資本可根據(jù)情景分析進(jìn)行定性調(diào)整。第二，該方法在計(jì)算總風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)資本時(shí)，或者按照數(shù)學(xué)公式計(jì)算，得到的是數(shù)學(xué)上的準(zhǔn)確結(jié)果；或者采用VaR法，由監(jiān)管機(jī)構(gòu)或銀行自身確定置信水平，沒有隨意性的假設(shè)。但是，損失分布法對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量要求較高，而這正是我國(guó)商業(yè)銀行目前所欠缺的。隨著操作風(fēng)險(xiǎn)管理工作的深化，操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的收集工作終究會(huì)漸漸完善起來。因此，本文對(duì)這一方法的實(shí)證分析還是有其現(xiàn)實(shí)意義的。三、損失分布法實(shí)證分析的數(shù)據(jù)說明及初步分析（一）數(shù)據(jù)說明1.損失事件的收集歐洲銀行業(yè)已建立了全歐洲范圍內(nèi)的損失數(shù)據(jù)庫，為各成員國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制提供了便利條件。我國(guó)商業(yè)銀行長(zhǎng)期以來數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，近期尚需從完善數(shù)據(jù)收集工作做起。在制定操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法時(shí)，應(yīng)當(dāng)注意以下幾方面。第一，從數(shù)據(jù)的收集上看，由于我國(guó)目前尚處于起步階段，數(shù)據(jù)缺失情況較為嚴(yán)重，而較為精確的計(jì)量方法對(duì)于數(shù)據(jù)的要求都基本上較高，所以在選用計(jì)量方法時(shí)，可以不用過分關(guān)注該種方法對(duì)數(shù)據(jù)要求是否很高。第二，在按照巴塞爾協(xié)議對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)應(yīng)特別注意分組不能過于粗略，也不能過于細(xì)致，因?yàn)樘只蛱?xì)都會(huì)導(dǎo)致計(jì)量結(jié)果不準(zhǔn)確，因此，我國(guó)銀行業(yè)可以借鑒日本銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合我國(guó)銀行業(yè)務(wù)層次不高、巴塞爾協(xié)議所做的部分分類不符合我國(guó)的相關(guān)制度等實(shí)際情況，對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理分類。第三，香港銀行業(yè)引入了自我評(píng)估機(jī)制，這種方法對(duì)于專業(yè)性的要求較高，具有一定的主觀性，對(duì)于相關(guān)人才的要求較高。而內(nèi)地銀行在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，特別是操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方面的人才較稀缺，因此，出于審慎的目的，我國(guó)商業(yè)銀行在選用計(jì)量方法時(shí)，應(yīng)盡量避免帶有主觀性的計(jì)量方法，力求整個(gè)計(jì)量過程可控。因國(guó)內(nèi)銀行業(yè)尚未建立完善的數(shù)據(jù)庫，所以，無論是國(guó)內(nèi)學(xué)者先前所做過的操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究，還是本文所進(jìn)行的研究，其數(shù)據(jù)來源基本上來自于媒體的披露。存在數(shù)據(jù)不夠全面的問題，此外，由于媒體披露的事件大多數(shù)具有典型性，案值普遍較大，由此有可能造成實(shí)證結(jié)果并不準(zhǔn)確。因此，一定程度上來說，本文的研究只能側(cè)重于方法本身，著眼于為將來我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量提供方法上的參考。本文搜集了從1999年到2009年112起操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件，涉及中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行四大國(guó)有商業(yè)銀行（62起），多家股份制銀行（42起）及地區(qū)性信用社（8起）。2.損失事件分類的說明基于巴塞爾協(xié)議的分類方法，考慮到我國(guó)的實(shí)際情況，本文將操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件分為以下6類：違規(guī)執(zhí)行、金融腐敗、內(nèi)部欺詐、系統(tǒng)漏洞、外部欺詐、突發(fā)事件，其中前4類屬于銀行內(nèi)部因素，后兩類屬于外部因素。具體分類界定如下。(1)違規(guī)執(zhí)行：由于我國(guó)銀行業(yè)務(wù)較為單一，因此不適宜按照巴塞爾協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，本文所稱“違規(guī)執(zhí)行”包括兩種情況：一是有意或無意造成的無法滿足顧客的需求，或者是由于產(chǎn)品性質(zhì)、設(shè)計(jì)問題造成的失誤；二是涉及執(zhí)行、交割以及交易過程管理的風(fēng)險(xiǎn)事件：交易失敗、過程管理出錯(cuò)、與合作伙伴、賣方的合作失敗。需要注意的是，違規(guī)執(zhí)行與內(nèi)部欺詐不同，一般不存在內(nèi)部人的蓄意行為，屬于“失誤型損失”。(2)金融腐?。恒y行管理層人員利用手中權(quán)力（主要是資金配置權(quán)）所進(jìn)行的不按照交易規(guī)則作為、為自身牟利的行為。(3)內(nèi)部欺詐：銀行內(nèi)部員工騙取、盜用財(cái)產(chǎn)，或故意違反監(jiān)管規(guī)章、法律或銀行政策所導(dǎo)致的損失。(4)系統(tǒng)漏洞：銀行軟件或硬件出錯(cuò)、通信故障等。(5)外部欺詐：銀行外部人員騙取、盜用銀行財(cái)產(chǎn)或逃避法律導(dǎo)致的損失。(6)突發(fā)事件：自然災(zāi)害、搶劫、工作場(chǎng)所安全性等不可抗拒事件。3.關(guān)于銀行業(yè)務(wù)種類的說明巴塞爾新資本協(xié)議將銀行業(yè)務(wù)劃分為公司金融業(yè)務(wù)、交易與銷售、零售銀行、商業(yè)銀行、支付與清算、代理服務(wù)、資產(chǎn)管理、零售經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)8大類。本文則將銀行業(yè)務(wù)種類簡(jiǎn)單分成公司金融業(yè)務(wù)、個(gè)人金融業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)。本文這樣的分類方法是出于以下幾個(gè)方面的考慮：一是巴塞爾新資本協(xié)議的分類方法對(duì)于國(guó)外業(yè)務(wù)種類多樣的銀行來說是適用的，但是我國(guó)商業(yè)銀行雖然發(fā)展迅速，但就目前來說，銀行的主要收益還是來自公司金融和個(gè)人金融業(yè)務(wù)；二是從數(shù)據(jù)的角度來說，無論從以往的研究還是從本文收集到的數(shù)據(jù)來說，操作風(fēng)險(xiǎn)事件大多集中于公司金融業(yè)務(wù)，而巴塞爾新資本協(xié)議的分類中，有多個(gè)類型屬于中間業(yè)務(wù)，如果進(jìn)行細(xì)分，那么一個(gè)子類中的樣本數(shù)量就會(huì)較少，不利于研究；三是本文認(rèn)為，這樣的分類方法是有利于計(jì)量方法研究的，在實(shí)際的應(yīng)用中，銀行如果有完整的損失數(shù)據(jù)，并且業(yè)務(wù)層次逐漸多元化，銀行也可以采用巴塞爾新資本協(xié)議的分類方法?？傮w來說，本文的研究著重于操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法研究，出于我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)實(shí)際狀況以及盡量保證樣本數(shù)量從而便于研究的考慮，本文采取了這種分類。4.關(guān)于涉案金額與損失金額的說明在媒體有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的披露中，往往包含涉案金額或者損失金額，這兩者的披露時(shí)間在大多數(shù)情況下不是同時(shí)的——涉案金額在媒體披露損失事件時(shí)便可獲得，而損失金額是在經(jīng)過相關(guān)部門追查、判定后再最后確定。相比于涉案金額的透明性，損失金額通常不易獲取，無法確定，因此本文使用涉案金額進(jìn)行分析。（二）數(shù)據(jù)樣本的初步分析1.發(fā)生操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的銀行性質(zhì)類型分析在本文收集到的112個(gè)案例中，從銀行性質(zhì)來看，四大國(guó)有商業(yè)銀行的案件最多，比重為55%，比股份制銀行(38%)和信用社(7%)的占比較小。從涉案金額來看，國(guó)有銀行涉案金額十分龐大，占總金額的72%；而股份制銀行和信用社僅占24%和4%。國(guó)內(nèi)也有研究人員采用近幾年來的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，認(rèn)為農(nóng)村商業(yè)銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)操作損失事件無論是從頻數(shù)還是損失額來看都占據(jù)多數(shù)，與本文結(jié)果分歧明顯。筆者認(rèn)為，這種分歧的原因在于考察的時(shí)間不同。本文采用的損失事件中，有相當(dāng)部分屬于20世紀(jì)90年代、21世紀(jì)初的操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件。在這一時(shí)間段中，我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理工作尚未展開，或者說進(jìn)展緩慢，制度漏洞較多，從業(yè)人員整體素質(zhì)不高，硬件系統(tǒng)不夠完善，造成操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件頻發(fā)。近幾年來，隨著銀行的股改進(jìn)程加快，風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)增強(qiáng)，各項(xiàng)措施穩(wěn)步推進(jìn)，在這種情況下，已經(jīng)上市的國(guó)有銀行（中國(guó)銀行、工商銀行、建設(shè)銀行）以及股份制銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件與之前相比得到了較好的控制，剛剛完成股改上市的農(nóng)業(yè)銀行在股改的過程中對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理也逐步嚴(yán)格起來，有明顯的進(jìn)步與改善。而農(nóng)村商業(yè)銀行、信用社等單位由于在引進(jìn)先進(jìn)管理方法上存在障礙，在操作風(fēng)險(xiǎn)管理方面進(jìn)展較為緩慢。2.操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件類型分析按照上文所述的分類方法，本文將收集到的操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件分為內(nèi)部欺詐、外部欺詐、金融腐敗、違規(guī)執(zhí)行、系統(tǒng)漏洞、突發(fā)事件6類。其風(fēng)險(xiǎn)事件統(tǒng)計(jì)情況如下（見表1）。從表1可以看出，在我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件中，排在第一位的是內(nèi)部欺詐，占總數(shù)的33.1%；緊隨其后的是外部欺詐，占總數(shù)的22.1%。由此可見，我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的發(fā)生主要是由欺詐造成的。同時(shí)，一些損失事件被歸類于多個(gè)類型，這是由于這些操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件的發(fā)生是由多種因素形成的，這樣的損失事件往往案值也非常巨大。典型的案件如：“南海騙貸案”歸類于金融腐敗、內(nèi)部欺詐、外部欺詐，涉案金額高達(dá)74億元；“華光騙貸案”歸類于外部欺詐、違規(guī)執(zhí)行，涉案金額高達(dá)26億元。由此可以看出，商業(yè)銀行損失事件的發(fā)生呈現(xiàn)出復(fù)雜性，往往是銀行內(nèi)外勾結(jié)的結(jié)果，對(duì)銀行的危害十分巨大。內(nèi)部欺詐案件中，作案人員常用的手段包括：非法吸儲(chǔ)、直接盜取銀行資金、開具虛假金融票據(jù)及相關(guān)材料（包括自己得利以及與外部人員勾結(jié)得利）、非法截留銀行資金、非法轉(zhuǎn)賬等。外部欺詐案件主要表現(xiàn)為外部人員與銀行內(nèi)部人員相勾結(jié)，騙取銀行資金，具體做法是：由外部人員準(zhǔn)備申請(qǐng)貸款相關(guān)資料，提供虛假證明及材料，銀行內(nèi)部員工或故意放寬審查，或直接開具偽造文書、偽造金融票據(jù)，非法取得銀行貸款。當(dāng)然，也有少部分案例的確是由于銀行工作人員疏于防范，使善于造假的外部人有機(jī)可乘，而不是內(nèi)部人員故意為之。系統(tǒng)漏洞類案件主要分為兩種情況，一是利用銀行管理漏洞（例如結(jié)算制度）獲取銀行資金，另一種則是直接侵入銀行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，盜取銀行資金。金融腐敗類案件的當(dāng)事人都是銀行中高層管理人員，有些是利用自己位高權(quán)重，為自己謀利，更多的是被外部人收買，為對(duì)方獲得銀行資金大開方便之門。違規(guī)執(zhí)行類案件往往也是由于金融腐敗或者內(nèi)部欺詐造成的，也有些案件是由于銀行工作人員疏忽懈怠造成的。3.操作風(fēng)險(xiǎn)銀行業(yè)務(wù)類型／損失事件類型分析按照損失分布法的要求，本文將收集到的樣本按照業(yè)務(wù)類型損失事件類型進(jìn)行分類，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（見表2、表3）。從表2、表3可以清楚地看到，無論操作風(fēng)險(xiǎn)事件的數(shù)量，還是操作風(fēng)險(xiǎn)損失額，公司金融業(yè)務(wù)都遠(yuǎn)比其他兩類業(yè)務(wù)要多。這可能主要來自兩方面的原因：一是公司金融為銀行帶來的收益最大，造成了公司金融業(yè)務(wù)中操作風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的機(jī)會(huì)比其他業(yè)務(wù)要大，并且公司金融往往資金往來十分巨大，使得操作風(fēng)險(xiǎn)事件損失額也大。二是由于公司金融涉及方方面面，比較復(fù)雜，在監(jiān)管方面與其他業(yè)務(wù)相比存在難度。因此，如果管理體制不嚴(yán)密就會(huì)引發(fā)操作風(fēng)險(xiǎn)事件。從表中可以看出，公司金融／內(nèi)部欺詐、公司金融／外部欺詐、公司金融／違規(guī)執(zhí)行、公司金融／金融腐敗、公司金融／系統(tǒng)漏洞、公司金融／突發(fā)事件這6個(gè)子類的操作風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生頻度和涉案金額都較大。四、操作風(fēng)險(xiǎn)損失分布的實(shí)證分析本文按照業(yè)務(wù)類型／損失事件類型將收集到的樣本分為18個(gè)子類。損失分布法的重點(diǎn)在于研究每一子類損失事件的分布情況，即符合哪一種分布。本文選擇公司金融／內(nèi)部欺詐、公司金融／外部欺詐、公司金融／違規(guī)執(zhí)行、公司金融／金融腐敗、公司金融／系統(tǒng)漏洞、公司金融／突發(fā)事件這六個(gè)子類進(jìn)行研究。其余12個(gè)子類不在文中做具體分析，這是因?yàn)?，一方面，這12個(gè)子類的研究步驟和方法與文中進(jìn)行具體分析的六個(gè)子類是相同的。另一方面，這12個(gè)子類從樣本數(shù)量或是從損失額度上來說，都數(shù)額較小，對(duì)研究結(jié)果的影響不大。當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用中，銀行可用的數(shù)據(jù)是非常豐富的，可以逐一進(jìn)行分析。而按照涉案金額進(jìn)行分組是因?yàn)橐环矫婵紤]到單個(gè)案件的損失程度及對(duì)銀行的影響程度的不同，涉案金額比損失事件樣本數(shù)能更好地度量銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的大??；另一方面，損失金額難以度量，數(shù)據(jù)不易獲得。因此，本文選用涉案金額進(jìn)行實(shí)證分析。（一）對(duì)公司金融／內(nèi)部欺詐類案件的實(shí)證分析用SPSS軟件對(duì)公司金融／內(nèi)部欺詐類案件的損失金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下：樣本平均值=26931.62，樣本標(biāo)準(zhǔn)差=106006.51，偏度=6.21，峰度=41.86。從這些數(shù)據(jù)可以看出，數(shù)據(jù)離散程度相當(dāng)大，從直觀上便不難判斷這偏離了正態(tài)分布的典型特征，軟件分析的結(jié)果也表明不符合正態(tài)分布。同時(shí)，由于峰度值較大。所以該分布具有較大的厚尾現(xiàn)象，與國(guó)外分析結(jié)果一致，但是也不能排除由于本文樣本數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致結(jié)果缺乏說服力。雖然不知道損失事件總體分布的確切特征，但是根據(jù)國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，一般認(rèn)為操作風(fēng)險(xiǎn)具有厚尾特征，在超過某一閾值后服從廣義帕累托分布，也有較多學(xué)者認(rèn)為服從Weibull分布。比較兩者，筆者傾向于對(duì)廣義帕累托分布法進(jìn)行分析研究。原因在于：Weibull分布屬于經(jīng)典分組模型，其最大缺點(diǎn)是不能充分運(yùn)用損失樣本中包含的極值信息。因此，在目前操作損失樣本量比較少的情況下，Weibull分布的應(yīng)用比較少。而廣義帕累托分布具有厚尾特征，對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)中的巨額損失有很好的刻畫。因此這里以及下文的研究都假設(shè)符合廣義帕累托分布，然后運(yùn)用技術(shù)手段進(jìn)行檢驗(yàn)。廣義帕累托分布的密度函數(shù)為：即：操作風(fēng)險(xiǎn)損失金額可以認(rèn)為符合廣義帕累托分布。由于0.3208顯然小于臨界值0.40，所以實(shí)證檢驗(yàn)的效果是令人滿意的。（二）對(duì)公司金融／外部欺詐類案件的實(shí)證分析對(duì)公司金融／外部欺詐類案件的損失金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下：樣本平均值=43267.91；樣本標(biāo)準(zhǔn)差=132863.45；偏度=4.56；峰度=23.84。從中可以看出，與公司金融／內(nèi)部欺詐案件相比，公司金融／外部欺詐案件涉案金額較高，給銀行帶來的損失更為嚴(yán)重。與公司金融／內(nèi)部欺詐案件相比，雖然偏度值及峰度值略低，但仍然可以確定該類事件損失金額不符合正態(tài)分布。用柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)法檢驗(yàn)其分布情況。（三）對(duì)公司金融／違規(guī)執(zhí)行類案件的實(shí)證分析用SPSS軟件對(duì)公司金融／外規(guī)執(zhí)行案件的損失金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下：樣本平均值=26802.84；樣本標(biāo)準(zhǔn)差=57491.39；偏度=2.86；峰度=10.83。與上文的兩類案件相比，公司金融／違規(guī)執(zhí)行類案件的離散程度略低，但仍然不符合正態(tài)分布。采用柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，在置信水平為（四）對(duì)公司金融／金融腐敗類案件的實(shí)證分析對(duì)公司金融／金融腐敗類案件的損失金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下：樣本平均值=43787.31；樣本標(biāo)準(zhǔn)差=151156.14；偏度=4.26；峰度=20.63。軟件分析結(jié)果表明數(shù)據(jù)離散程度很大，不符合正態(tài)分布。可以觀察到，該類案件損失金額巨大，并且標(biāo)準(zhǔn)差值也很大，這一方面說明銀行管理人員的金融腐敗行為會(huì)給銀行帶來巨大損失，另一方面說明金融腐敗造成的損失額波動(dòng)較大。這有可能與銀行管理人員不同級(jí)別、不同地區(qū)、不同權(quán)力有關(guān)。采用柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，在置信水平為0.05的情況下，（六）對(duì)公司金融/突發(fā)事件類案件的實(shí)證分析對(duì)兩個(gè)案例進(jìn)行分析，樣本平均值=100104.00，偏度=0，峰度=1，符合正態(tài)分布，而不符合廣義帕累托分布。（七）對(duì)實(shí)證結(jié)果的分析由以上實(shí)證分析可以看出，公司金融／內(nèi)部欺詐類案件、公司金融／違規(guī)執(zhí)行類案件、公司金融／系統(tǒng)漏洞類案件的損失金額可以認(rèn)為服從廣義帕累托分布，同時(shí)，拒絕公司金融／外部欺詐類案件、公司金融／金融腐敗類案件、公司金融／突發(fā)事件類案件服從廣義帕累托分布的原假設(shè)。對(duì)于拒絕原假設(shè)的結(jié)果，本文認(rèn)為，造成這種情況的可能性有以下幾種：一是拒絕接受原假設(shè)并不一定說明該類型一定不符合廣義帕累托分布，在置信水平為0.05的水平下得出的結(jié)論是指不符合廣義帕累托分布的可能性較大，但不能完全排除，統(tǒng)計(jì)結(jié)果允許有誤差，這是從統(tǒng)計(jì)學(xué)本身的角度出發(fā)所作的解釋；二是數(shù)據(jù)樣本空間較小，從柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)法的結(jié)果看，都只是稍稍大于0.40，這說明隨著樣本數(shù)量的增加。該分布很有可能在某一閾值之后趨向于廣義帕累托分布；三是損失金額也有可能的確不符合廣義帕累托分布，對(duì)于確實(shí)不符合廣義帕累托分布的小樣本事件，一方面擴(kuò)大樣本量，另一方面可以運(yùn)用相應(yīng)的計(jì)量方法檢驗(yàn)是否符合其他分布，如Weibull分布等。同樣，對(duì)于不能拒絕原假設(shè)的幾類案件，由于樣本空間有限，并不能一定保證損失金額必然服從廣義帕累托分布。得出上述的推斷并不意味著本文所做的工作沒有意義，這是因?yàn)楸疚闹饕塾诜椒ㄑ芯?，旨在為我?guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量提供工具。以上實(shí)證結(jié)果有4個(gè)方面的政策含義。第一，我國(guó)商業(yè)銀行可優(yōu)先考慮使用損失分布法進(jìn)行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量；第二，在確定使用損失分布法時(shí)可以考慮使用柯爾莫哥洛夫檢驗(yàn)法檢驗(yàn)樣本符合何種分布；第三，在確定符合何種分布時(shí)，可優(yōu)先考慮是否符合廣義帕累托分布，雖然本文并沒有完全證明這一點(diǎn)，但本文認(rèn)為這主要是由于數(shù)據(jù)樣本稀缺造成的，而銀行擁有較為完整的數(shù)據(jù)和可靠的來源，這種技術(shù)上的問題完全可以解決。在對(duì)所有類型進(jìn)行分析之后，便可以參照巴塞爾協(xié)議提供的方法度量操作風(fēng)險(xiǎn)；第四，在應(yīng)用損失分布法確定各個(gè)業(yè)務(wù)類型／損失事件的子類時(shí)，有可能不同的子類符合不同的分布，也就是說有可能絕大多數(shù)子類符合廣義帕累托分布，同時(shí)部分子類符合其他分布（如Weibull分布、正態(tài)分布等），這就需要先進(jìn)行區(qū)別測(cè)算，再加總