商业银行声誉风险经济资本度量研究

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［摘要］本文首先以全新的视角对商业银行声誉风险的成因进行了分析，为下文的声誉风险量化研究提供了理论依据。然后，本文提出一种基于银行市场价值的声誉风险经济资本度量方法，并且以我国某股份制银行2008-2014年的数据进行了实证分析。最后，本文提出了相应的防范对策和建议。

［关键词］商业银行；声誉风险；经济资本；蒙特卡洛模拟

0引言

随着我国利率市场化程度不断加深，银行业的竞争愈发激烈。当前各商业银行的竞争不仅是服务质量的竞争，更是品牌声誉的竞争，因此银行声誉风险管理能力成为银行的核心竞争力之一。本文在国内外声誉风险度量研究的基础上，首先从内部原因和外部原因两个角度分析了我国商业银行声誉风险的成因，然后基于银行市场价值提出商业银行声誉风险经济资本的度量方法，为我国商业银行的声誉风险管理提供了一个新的思路，最后提出风险防范对策。

1文献综述

作为现代商业银行风险管理中的重要一环，声誉风险的管理近年来备受关注。银行的声誉风险已成为关乎银行生存发展的重中之重，而对声誉风险的量化是对其进行有效管理的必由之路。由于声誉具有无形性、主观性等特征，商业银行声誉风险的度量难度较大。目前国外文献中商业银行声誉风险的度量较多使用事件研究法。Mackinlay（1997）首先在文章中用股票价格的变化衡量某种事件对企业造成的影响。他提出了股票非正常收益率的概念。根据这一概念，事件造成的影响可计算为实际收益率与期望收益率之差。Gillet等（2010）研究了美国和欧洲金融机构的操作风险损失事件对这些企业声誉造成的影响。他们对非正常收益率这一概念进行了修正，即在原来的基础上扣除了操作风险事件本身的损失率。考虑到事件的提前泄露，Gillet等取事件公布日的前后20天为窗口观察期，以事件公布前20天的企业市场价值为基准计算了累积非正常回报率，以累积非正常回报率衡量声誉风险损失。Walter（2013）和Fiordelisi等（2013）也采用了类似的方法度量声誉风险。Eckert和Gatzert（2015）提出了度量声誉风险的一种模型：通过样本数据的观察得到声誉风险损失率的样本并估计其分布参数，然后通过蒙特卡洛模拟得到声誉风险损失的风险价值VaR。国内学者对商业银行声誉风险度量的研究也有很多，其中李卫东等（2010）运用因子分析法和层次分析法，构建了包含产品和服务、工作环境、领导、公民义务与治理、适应性与财务表现、社会背景、创新与风险控制、资产流动性八个指标的商业银行声誉测评指标体系。胡敏和韩俊莹（2014）在对样本数据进行概率分布函数拟合的基础上，运用蒙特卡洛模拟法计算出该商业银行总的声誉风险经济资本需求。

2商业银行声誉风险成因

概括来讲，笔者认为声誉风险的成因有以下两种。第一种是内部原因，即企业本身面临的其他风险可能引致声誉风险的发生。对于商业银行而言，它面临的声誉风险也与其他风险有着直接的关系。除声誉风险之外商业银行还面临信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险这四大类风险以及包括国家风险、法律风险、战略风险等在内的其他风险。当以上几种风险发展到一定程度时，可能会导致声誉风险损失的产生。第二种是外部原因，即由于各类媒体的传播，使银行的负面消息为公众所知。进入新媒体时代后，网络新闻、微博、QQ、微信等信息媒介迅速发展起来，其信息传播的速度和范围都是传统媒体如电视、报纸所不及的。如果某个负面消息被媒体炒作和网络推波助澜，就可能会对公众的判断形成误导，从而给商业银行造成巨大的压力。

3声誉风险经济资本度量模型的构建

一家上市企业的市场价值必然和它的声誉密切相关。当市场是有效的时，企业的声誉可以被市场价值有效地反映出来，即股价的波动可以有效地反映企业声誉的变化。因此，笔者选择股票非正常收益率作为度量商业银行声誉风险损失的工具。首先需要说明的是声誉风险的一些相关概念。声誉事件指引发商业银行声誉风险的事件。声誉事件窗口期是指观测声誉事件造成的损失的时间区间。考虑到声誉事件消息的提前泄漏造成的损失，笔者选择声誉事件公布日前后各20日共41天作为窗口期。设声誉事件公布日为τ=0，则声誉事件窗口期为［-20，20］。非正常收益率是指由于声誉事件的发生，某商业银行股票的实际收益率与期望收益率的差。即有某商业银行在时间t，非正常收益率为：ARt=Rt-ERt。其中ARt、Rt、ERt分别为非正常收益率、实际收益率、期望收益率。实际收益率即某商业银行股票当日收盘价格涨跌幅。商业银行股票的期望收益率的计算采用市场模型法。市场模型法假设市场证券组合收益率与某银行的股票收益率之间有一个稳定的线性关系，其表达式如下：Rt=α+βMRt+εt，那么有：ERt=α赞+β赞MRt，其中ERt为某银行在时间t时的股票期望收益率，MRt为市场证券组合在时间t的收益率，α为截距项，β为相关系数，εt为白噪声随机扰动项。对于市场证券组合，在不同的国家可以选择当地的股票价格指数来表示。为避免声誉事件影响的干扰，选择声誉事件公布前证券交易所250个工作日的银行股票收益率和市场大盘指数涨跌幅信息进行回归。在回归时需注意将其他声誉事件的窗口期（每件声誉事件报道日及其前后20日共41日）的股票价格信息去除，以获得正常情况下银行股票收益率与市场证券组合收益率的关系。对于每一个声誉事件公布日都要用最小二乘法进行回归，得到银行股票期望收益率和市场证券组合收益率的关系，从而计算出声誉事件当日银行股票的期望收益率。下面本文将论述声誉风险损失的度量：首先定义在声誉风险损失窗口期内包含声誉事件公布日的连续损失的时间区间［τ1，τ2］为声誉风险损失持续期（［τ1，τ2］∈［－20，20］），即在声誉风险损失持续期内连续（τ2，τ1+1）天的非正常收益率均小于0，表示银行连续（τ2-τ1+1）天都出现了声誉风险损失。声誉风险损失持续期定义中要求包含声誉事件公布日的原因是声誉事件公布日为绝大多数声誉风险损失的高峰期，声誉风险损失在这一天往往达到最大。如果声誉事件公布日确实没有包含在声誉风险损失持续期内，则需要检查事件公布日的准确性。当确认准确无误后，可以认为该声誉事件未引起银行声誉风险损失。引入声誉风险损失持续期的概念是为了更准确地度量银行声誉风险损失。当声誉事件影响力较小或银行进行了有效干预之后，很多情况下声誉事件的影响持续期很短，往往只有一两天。这时，如果将整个窗口期的股票非正常收益率加总计算就可能会对声誉事件的影响力出现度量的较大偏差，所以对声誉风险损失的持续期进行识别有助于更加准确地度量声誉风险损失。在识别了某个声誉事件的声誉风险损失持续期之后，将声誉风险损失持续期内的非正常回报率分别与其前日银行的市场价值相乘后再加总并取绝对值，得到声誉事件造成的总损失，即：Loss=τ2t=τ1ΣARtMVt-1，其中Loss表示声誉事件造成的总损失，ARt是时间为t时的股票非正常收益率，MVt-1是时间为t－1时的银行市场价值，用当日银行的总股本乘以当日股票价格得到。然后，为了扣除声誉事件自身造成的影响，需要在总损失中将声誉事件自身造成的直接损失扣除，就得到银行某次声誉事件造成的损失额，即Loss（Rep）＝τ2t＝τ1ΣARtMVt－1－Loss（D），其中Loss（Rep）表示银行声誉风险损失额，Loss（D）为声誉事件造成的直接损失。根据以上公式，可以方便地计算出银行某次声誉事件造成的声誉风险损失额。然后，假设声誉风险损失事件发生的频率服从泊松分布，声誉风险损失的数额服从对数正态分布，得到数据样本后根据极大似然估计法估计出所需参数，再通过蒙特卡洛模拟即可得到风险价值度。声誉风险价值度取声誉风险损失的99％分位数，预期损失取声誉风险损失的均值，就得到声誉风险经济资本的表达式：声誉风险经济资本＝声誉风险价值度－声誉风险预期损失。这样，通过样本数据的收集统计和蒙特卡洛模拟可以最终计算得出商业银行声誉风险经济资本。

4实证研究

为方便说明本文提出的商业银行声誉风险经济资本度量方法，笔者收集了2008－2014年我国股份制商业银行M银行的相关声誉事件数据并进行了统计分析。本文所收集的声誉事件均来源于国内各类媒体，主要借助百度搜索引擎进行搜索。M银行股票收益率及上证指数涨跌幅来源于证券交易所，均采用日收盘数据。笔者共收集得到M银行声誉事件53件，其中构成声誉风险损失的有37件。笔者按照上文对声誉风险内因的分析对声誉事件进行了分类，共分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险和其他风险5类。其中信用风险类4件，共造成声誉损失17．57亿元；市场风险类3件，共造成声誉损失40．79亿元；操作风险类16件，共造成声誉损失372．33亿元；流动性风险类3件，共造成声誉损失83．82亿元；其他风险类11件，共造成声誉损失251．42亿元。根据样本数据，估计得信用风险类、市场风险类、操作风险类、流动性风险类和其他风险类的声誉损失事件的年发生频数分别服从泊松分布p（0．571）、p（0．429）、p（2．286）、p（0．429）和p（1．571）。而以上五类声誉损失事件每件造成的声誉损失（以万元计）分别服从对数正态分布LN（12．012，0.4462）、LN（11．630，0.7282）、LN（12．052，1.5562）、LN（11．621，1.7062）和LN（11．766，1.0632）。本文运用Stata11软件来进行中国M银行声誉风险损失事件频数和损失数额的模拟，通过对五类声誉损失事件的年发生频数和单件损失数额相乘再加总得出M银行1年的声誉风险总损失模拟值。这样模拟1000个数据，即为中国M银行未来1000年声誉风险损失的数额。模拟数值中最大值为526．88亿元，最小值为6．48亿元。模拟的声誉风险损失额中99％分位数为525．66亿元。因此，在99％的置信水平下，1年展望期的声誉风险价值度约为525．66亿元，声誉风险经济资本约为316．82亿元，即M银行在未来计提316．82亿元的经济资本，可以抵御千年一遇的声誉风险。

5我国商业银行应对声誉风险损失的防范对策

通过上文对我国商业银行声誉风险的成因分析，可以知道商业银行声誉风险来源于内外两个方面。我国商业银行在经营管理过程中自身所面临的各类风险是声誉风险的内部原因，起到引发声誉风险的主导作用，因此商业银行有效防范和管理自身面临的信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险和其他风险这五类风险是防范声誉风险的根本途径，同时应当参考声誉风险经济资本计算结果评估面临的声誉风险。而各类媒体对于商业银行负面信息的和传播是造成银行声誉风险的外部原因，起到对声誉风险推波助澜的作用。因此银行应建立舆情监测预警和紧急处置应对机制，积极主动寻找声誉风险源头，为引导后续舆情争取时间，并且注重与社交媒体的主动沟通，有效实施舆论引导，为舆情管理创造有利条件。

总之，希望在未来我国商业银行声誉风险管理体系能够更加完善，为我国银行业的发展保驾护航。

作者:范瀚文 单位:山西财经大学

参考文献:

［1］胡敏，韩俊莹．中国商业银行声誉风险经济资本的度量［J］．金融论坛，2014（3）．

［2］李卫东，翟立宏，罗智琼．我国商业银行声誉指标体系构建研究［J］．金融研究，2010（11）．