新常态下风险测度银行风险论文
一、新常态下商业银行风险测度的制约因素
新常态下商业银行风险测度的制约因素突出表现在以下三个方面。
首先是客户关系管理的缺失。一是新常态下商业银行不能准确地评价客户贡献度。客户贡献度即客户对
商业银行利润的贡献程度。由于客户生命周期下的客户终身贡献度包括客户现有的贡献和未来的潜在贡
献，因此商业银行评价客户利润贡献度时，不仅要准确、客观地考虑到现今客户对商业银行利润的贡献
程度，更要兼顾该客户未来对商业银行潜在的利润贡献程度。目前，我国大部分商业银行对客户贡献度
的测评既未满足有效测评客户当前利润贡献程度的要求，又缺乏对客户潜在贡献程度予以评价的有效办
法，进而影响到商业银行长期战略的制定与实施。二是新常态下商业银行不能准确地评价客户忠诚度。
忠诚度即相较于其他竞争者对某产品或服务更长久偏爱的购买或消费态度。客户忠诚度是在商业银行风
险测度领域引入“忠诚”并使之与客户关系管理相结合，表明客户一种行为的持续性。商业银行客户忠
诚度则是客户忠诚于商业银行的程度，对其有效测评的难点在于：商业银行的客户忠诚度表现在客户的
意愿和行为两个维度，其中客户忠诚于商业银行的意愿是一种主观的心理评价，无论是理论研究层面还
是实际操作层面对其进行客观地测度都存在较大的困难，由于客户意愿的随机性与可变性致使商业银行
难以切实有效地进行客户风险测度；商业银行的利润决定于客户忠诚行为，但商业银行至今仍无法构建
一种合理的机制来记录、测量客户行为的有效性，即无法在商业银行利润与客户行为之间建立起一种明
晰化的关联机制，致使商业银行基于客户层面的风险测度在实际应用中的可信度降低。就商业银行而
言，客户忠诚于商业银行的意愿并不能产生直接的价值，而客户忠诚于商业银行的行为则不同。由于客
户忠诚于商业银行的意愿转化为客户忠诚于商业银行的行为的过程具有随机性、可变性和复杂性等特
点，使商业银行难以进行客户忠诚于商业银行的行为与客户忠诚于商业银行的意愿之间、商业银行的利
润与客户忠诚于商业银行的意愿之间、商业银行的利润与客户忠诚于商业银行的行为之间的关联性分
析，进而导致商业银行对客户风险的全面评价缺乏效率。
其次是资产定价过程的缺位。资产定价模型假设投资者是理性的价格接受者，只计划持有相同周期的资
产，只能在无摩擦的市场环境中交易公开交易的金融工具，满足一致预期。仔细分析资产定价模型的上
述假设可以发现其应用条件是非常苛刻的，这致使其在当前条件下实际操作存在诸多不足，进而严重制
约着新常态下商业银行的风险测度工作。资产定价模型严格的假设条件使其理论上的验证和改良难度加
大。理论上，只有完全竞争条件下的投资方和完全垄断条件下的受资方这两种情形，投资者是理性的价
格接受者的假设才能成立。新常态下市场处于既非完全竞争又非完全垄断的中间状态，这使得投资者对
价格的接受程度既受到市场环境的影响，又具有相当的自主支配权力。如果将资产定价模型的这一假设
条件放宽，则会降低资产定价模型的风险预测能力，加大其预测结果的偏误，给模型的可验证性带来困
难。资产定价模型的计划持有相同周期资产假设使投资者的投资行为发生时间被作为外生变量而固化，
这使得资产定价模型的理论基础与其实际操作的环境进一步偏离且使其适用范围缩小、可验证性更为困
难。资产定价模型的一致预期假设要求投资者所有投资工具的统计分析估计值一致，这使得所有投资者
风险条件下的投资见解变得单一。资产定价模型的无摩擦市场环境假设极大地降低了其实用性，源于现
实条件下现象受诸多随机因素的干扰使其实际运行的结果与资产定价模型测度的理论值有偏差，这需要
根据外生变量来调整、修正模型。资产定价模型的理性人假设使得能够排除随机因素干扰进行统计推
断。然而新常态下，投资者面对环境的多变与不可测和诸多因素的干扰，很难以理性人的视角作出利益
最大化的判断。可见，资产定价模型理论的不可验证和实际的难以操作使其应用受到限制，进而加大了
新常态下商业银行风险测度的难度。
最后是投资组合选择的缺陷。现代投资组合是投资者按一定的比例将各类投资品种组合在一起，以最大
程度地获得投资收益并最大程度地规避投资风险，即投资者在保证投资收益的前提下最大程度地降低风
险或者在控制一定风险的前提下最大程度地提高投资收益率。投资组合要求商业银行按一定的投资法则
有针对性地选择性地进行投资活动。然而，投资组合选择模式的缺陷一定程度上制约着投资决策者的有
效选择，这也成为新常态下商业银行难以进行客观风险测度的重要诱因。一方面，理论上，均值-方差
模型是基于经济计量学方法构建的应用数学模型，可以看作效用函数的特例，只有在投资收益服从正态
分布条件下方差才是风险的有效测度。新常态下投资者对投资收益和投资风险的理解是大不相同的，并
非均值基础上的均匀分布，加之均值-方差模型中变量的最小二乘估计量难以获取，从而降低了测度结
果的可靠性，所以商业银行对其经营风险的测度将难免产生偏差。同时，用期望和方差等特征值来描述
投资收益的一个重要假设是投资收益为随机变量，因为投资的影响因素众多，既有宏观的也有微观的，
且不同时间、不同地点条件下每种影响因素的作用效果和强度千差万别，这无疑对均值-方差模型的有
效性、客观性提出了挑战。另一方面，市场的有效性体现在市场中的投资品价格能够及时、充分、准确
地反映市场所有信息。新常态下市场可能存在失灵的现象，加之我国上市公司普遍存在信息披露的不及
时性、不充分性和虚假性，极大地降低了市场的有效性，进而使得投资组合的作用在实际应用中难以发
挥。同时，投资组合模型忽略交易成本为零这一资源最有效配置实现的基本前提，因此投资组合模型用
以指导实践将不可避免地出现诸多不良后果。
二、新常态下商业银行风险测度的模型
选择商业银行作为金融体系中最重要的组成部分，其经营风险管理不仅关系到商业银行投资资源的优化
配置和投资收益的持续获取，而且还影响到新常态下我国金融政策的决策取向和实体经济的健康发展。
当前，全球金融危机余波未平，欧债危机又风起云涌，全球经济复苏放缓，国内经济下行风险凸显。面
对复杂的国际国内形势，我国商业银行积极寻求充分发挥资源配优势，努力控制业务扩展和多元化经营
中各类显性或隐性的风险，在改革创新中稳步发展。考虑到商业银行因其在股权结构、管理体制、发展
战略、成长阶段、经营效率、创新能力和资产负债状况等方面存有的差异性，致使各商业银行需要面对
的主要风险及其强度也呈现差异性，而商业银行运用于风险测度的各类模型也因其应用条件和环境的不
同体现出各自所特有的优势。商业银行在风险测度的实际操作时，应做好自身所处内外部环境的调研工
作。同时本着提高风险测度模型适用性的原则，要结合各类风险测度模型的特点择其优避其短以遴选出
适合自身实际情况的风险测度方法。如我们可在承认新常态下市场具有一定有效性的基础上，将受诸多
随机因素干扰的人的复杂行为作为外生变量引入资产定价模型，通过模型中的 beta系数不直接与市场
组合发生关系，而是与期望值、方差有效组合的切线关联使模型更能反映实际情况，进而修正资产定价
模型以更好地为商业银行的风险测度提供理论和实践参考。如考虑到新常态下市场失灵现象的存在和投
资者对投资收益、投资风险等的观点的差异性，以及大部分投资者关于商业银行在市场竞争中的发展前
景趋于一致的综合预期，我们可选用资产组合理论的方法即改良后的动态化模型结构 KMV资产组合管理
人模型，该种方法为商业银行的风险测度提供了较宽阔的应用空间。又如基于新常态下宏观因素对商业
银行风险的影响，即当宏观经济运行环境趋好时商业银行的信用降级和违约风险降低，当宏观经济运行
环境恶化时则结果相反，我们可考虑将国民经济增长速度、长期汇率和利率水平、社会劳动力就业水
平、居民储蓄水平、政府财政支出等宏观影响因素作为外生变量引入模型而构建一种较长效和平稳的分
析方法，此时商业银行采用 CreditPortfolioView模型进行风险的全面测度是适宜的。总之，无论是国
有商业银行还是股份制商业银行，对管理者和投资者而言都亟需一个较为完善的风险测度方法来了解新
常态下商业银行的经营风险状况及其发展趋势，以利于商业银行及时发现经营过程中现存的风险及其影
响因素并适时进行调整，以实现在最大程度降低和控制风险条件下更多获取投资回报的经营目标，进而
促进新常态下商业银行的可持续健康发展。
作者：刘静洪侃黄雅玲单位：江西师范大学商学院副教授江西省邮政储蓄银行江西师范大学商学院
