我国商业银行声誉风险经济资本度量研究
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）01-0090-02
随着我国利率市场化程度不断加深，当前各商业银行的竞争即是品牌声誉的竞争，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。
一、文献综述
由于声誉具有无形性、主观性等特征，声誉风险的度量难度较大，研究成果也较少。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，然后通过蒙特卡罗模拟得到声誉风险损失的风险价值VaR。
二、商业银行声誉风险成因
笔者认为，声誉风险是风险的风险，这指出了声誉风险的内部原因，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和包括国家风险、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。
三、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。
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露造成的损失，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，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。实际收益率即某商业银行股票当日收盘价格涨跌幅。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。其中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，为误差项。选择声誉事件公布前250个交易日的银行股票收益率和市场大盘指数涨跌幅信息进行最小二乘回归，从而计算出声誉事件当日银行股票的期望收益率。
对于声誉风险损失的度量，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为声誉风险损失持续期，即在声誉风险损失持续期内连续天的非正常收益率均小于0，表示银行连续天都出现了声誉风险损失。若声誉事件公布日该银行股票非正常收益率大于或等于0，则认为该声誉事件未引起声誉风险损失。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。其中Loss表示声誉事件造成的总损失，是时间为t时的股票非正常收益率，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本身的直接经济损失扣除，就得到银行某次声誉事件造成的损失额，即，其中表示银行声誉风险损失额，为声誉事件造成的直接经济损失。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。
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，再通过蒙特卡罗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罗模拟可以最终计算得出商业银行声誉风险经济资本。
四、实证研究与结论
笔者收集了2008―2014年我国某股份制商业银行的声誉事件数据进行实证分析。本文所收集的声誉事件来源于百度搜索，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。笔者共收集得到该银行声誉事件53件，其中造成声誉风险损失的有37件。声誉事件共分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险和其他风险5类。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），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（数值略）。本文运用Stata11软件进行对该银行声誉风险损失事件频数和损失数额的1 000次蒙特卡罗模拟，结果中99%分位数为525.66亿元。因此在99%的置信水平下，一年展望期的声誉风险价值度约为525.66亿元，预期损失为208.84亿元，则声誉风险经济资本约为316.82亿元，表明该银行在未来计提316.82亿元的经济资本可以抵御千年一遇的声誉风险。 总之，我国商业银行有效防范自身面临的其他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评估自身所面临的声誉风险。
