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基于因子模型的券商流动性风险管理评价研究

出处:论文网
时间:2019-07-23

基于因子模型的券商流动性风险管理评价研究

  一、引言

  1990年12月,我国第一个证券交易的集中场所正式形成,即上海证券交易所。中国证券市场属于新兴的证券市场,在过去近三十年间高速地发展。中国证券业协会发布的证券公司2017年经营数据显示,131家券商当期实现营业收入3 113.28亿元,总资产为6.14万亿元,托管证券以及资金总额近58万亿元。

  但相较西方国家成熟的证券市场,我国证券市场仍存在整体水平较差,投资者素质较低,市场体系不够完善的问题。各种风险因素依然干扰着我国证券市场的健康发展,股票市场的波动尤为突出。近三年间,我国股票市场出现更为频繁的涨跌变动,经历新机制的运行废止。2015年,股票市场在两个月之内,从最高时5 178点跌至2 850点,下跌幅度近45%,两千余只个股遭遇跌停。2016年元旦,中国证券市场实施熔断机制,旨在减少市场波动,控制系统风险,但其运行效果不佳,出台仅一周就暂停实施。此后,股票市场长期低迷。

  2018年7月31日,中央政治局召开会议,强调要做好稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期工作,在金融领域,要努力做到把防范化解金融风险和服务实体经济更好地结合起来,有效化解金融风险需要多方主体共同配合才可实现。券商活跃于证券市场,既是连接证券发行企业以及市场投资者之间必不可少的桥梁与纽带,又是维持证券市场正常交易秩序、保持市场稳定性的关键主体,有效防范其发生风险是降低市场总体风險的必要举措。

  由此,本文首先对研究券商风险水平影响因素及券商资产配置、资金管理的文献进行系统地梳理,为后文有针对性地评价券商风险管理水平提供理论依据和参考。其次引入因子模型,以证券公司风险覆盖率、资本杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金率为指标进行建模,并说明本文数据评价标准及设立相关依据。在此基础上,对31家上市券商2015—2018年上半年的指标数据进行处理分析和模型嵌套,基于总体分数排名,选取两家代表性较强的券商就流动性风险指标等进行对比分析。最后总结全文,为券商进行流动性风险管理提出可行性建议。

  本文的主要贡献在于:(1)结合新修订的《证券公司风险控制指标管理办法》中的风险控制指标,即风险覆盖率、资本杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金率,创新性地运用因子分析的思路构建券商流动性风险管理评价模型;(2)风险指标中涉及核心净资本、优质流动性资产、风险资本准备等数据,为从资本运用角度评估券商风险提供新的思路;(3)在此理论基础上,将31家上市券商2015—2018年上半年的年报及半年报数据嵌入模型进行实证分析,并且对评测结果进行打分排序,据此选取两家表现优劣不同的券商对比分析,探究券商防控流动性风险以及保障资本使用效率之间的相互关系,并提出可行性建议。

  二、文献回顾

  (一)券商风险影响因素以及风险管理方法分析

  证券市场中存在很多风险因素,致使其波动较为频繁。孟庆斌等[ 1 ]考察融券卖空与股价崩盘风险之间的关系,研究发现卖空交易有助于降低股价崩盘风险。李志辉等[ 2 ]创新构建尾市价格偏离模型以识别收盘价操纵行为,并利用面板数据回归,研究得出收盘价操纵会导致股票交易成本上升和流动性下降。齐岳和廖科智[ 3 ]运用ICSS算法识别影响股市波动性因素,并构建ICSS-GARCH模型对影响股市波动性的事件冲击因素进行深入分析。

  就券商而言,其内部也存在各种风险。张家贞[ 4 ]分析券商开展风险投资业务可能引发的财务风险与经营风险。肖新华和刘冬荣[ 5 ]剖析了券商自营业务所面临的政策风险、证券市场风险、经营管理风险、操作风险以及交易方式风险,并提出了相应的防范措施。李云亮和李翠薇[ 6 ]则采用了优化的VaR模型,对我国券商存在的自营业务风险进行量化分析。李军和冉光和[ 7 ]运用层次分析法对券商各项业务中的风险按照严重性进行排序,发现时机选择风险、市场风险和体制性风险危害性相对较大。张婷[ 8 ]探讨了券商开展柜台市场期权业务带来的信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险以及法律风险,提出了制度保障、组织保障、技术保障等方面的建议。张静亚等[ 9 ]指出券商的承销业务存在市场风险、法律合规风险、市场发售与审核风险以及操作风险,并从多方面提出可行建议。

  在识别券商各项业务风险因素的基础上,探究如何对其进行有效管理是更为重要的问题。刘增学等[ 10 ]提议建立包括环境、制度、风险监控与预警体系在内的风险约束机制,以防范和降低风险。田丽娜和李端生[ 11 ]在详细分析了COSO风险管理框架的基础上,提出将风险管理技术应用于战略选择、培育风险管理理念,从整体视角管理关键风险、建立科学的风险管理组织。姚德权和鲁志军[ 12 ]根据中国证券市场风险特征,采取主成分方法改进Logistic概率判别模型建立市场风险预警模型。    (二)证券公司资金配置以及资金管理分析

  中国证监会新修订的《证券公司风险控制指标管理办法》提出以净资本和流动性为核心的风险控制指标体系,将视角聚集到证券公司的资金运用与管理方面。

  邓淑斌[ 13 ]通过比较中美两国券商的资本配置效率,说明可通过现金资本赢余、基本赢余以及控股公司贏余三个指标来监测流动性风险。祝瑞敏和李长强[ 14 ]选取31家券商作为研究对象,采用包括三阶段最小二乘法在内的多种实证分析方法,对数据进行截面处理,研究发现我国券商流动性风险与资本之间呈现负的显著关系。张道奎等[ 15 ]在2008年金融危机之后,通过实证分析探究对于券商而言,具有较好失败预警能力的财务指标。林长青[ 16 ]研究我国上市券商的资本结构与经营绩效的动态关系,借助回归模型发现二者存在长期均衡的关系。流动性风险普遍存在于证券行业中,券商可以通过优化自身资本配置来降低流动性风险带来的负面影响,这便使得流动性风险管理与资金管理之间产生了密不可分的关联。

  国内学者对券商经营业务中存在的风险类型以及相应的防范措施做了较为详细的论述,并且对券商资金管理效率进行了深入探讨。其中,多位学者进行了深入的理论研究和实践探索,这对优化券商风险管理评价机制有着重要的参考意义。目前,我国正处于经济转型的关键节点,面临日益加剧的国际贸易摩擦。“稳金融”要求坚决守住不发生系统性金融风险的底线,趋利避害,稳定发展。在此宏观背景下,迫切需要优化券商流动性风险管理,以控制金融市场系统性风险事件的发生。

  三、研究模型

  (一)因子分析模型

  1.基本原理

  因子分析模型是指从变量群中提取共性因子的统计技术,由此可以有效减少变量的数目,数学模型表示如下:

  2.操作步骤

  因子分析模型操作步骤大致如表1所示。

  (二)指标说明

  2018年5月8日,修订版的《证券公司风险控制指标管理办法》提出以净资本和流动性为核心的风险控制指标体系,规定风险控制指标标准如下:

  (1)风险覆盖率(净资本/各项风险资本准备之和×100%)不得低于100%;

  (2)资本杠杆率(核心净资本/表内外资产总额×100%)不得低于8%;

  (3)流动性覆盖率(优质流动性资产/未来30天现金净流出量×100%)不得低于100%;

  (4)净稳定资金率(可用稳定资金/所需稳定资金×100%)不得低于100%。

  本文所选四个风险控制指标能够较好地对券商流动性风险进行动态及静态把控,从而形成总体的综合评价。基于券商日常经营情况,风险覆盖率、流动性覆盖率以及净稳定资金率分别对净资本、公司优质资产产生的资金和可用稳定资金提出明确的比率要求,属动态监控指标,而资本杠杆率是由券商的资本结构决定的,属相对静态的监控指标。

  2014年9月19日,证监会发布通知,风险覆盖率低于200%或者流动性风险监管指标低于120%的证券公司,要求其杠杆倍数不得超过5倍,同时将暂停受理其创新业务试点申请。

  结合《证券公司风险控制指标管理办法》第二十一条规定“中国证监会对各项风险控制指标设置预警标准,对于规定‘不得低于’一定标准的风险控制指标,其预警标准是规定标准的120%”,设定本文风险管理水平的标准如下:

  (1)风险覆盖率不低于200%;

  (2)资本杠杆率不低于12%;

  (3)流动性覆盖率不低于120%;

  (4)净稳定资金率不低于120%。

  券商各指标值超过标准的百分比越高,则券商流动性风险发生的可能性越小,但由于资金的过度留存,致使资本的冗余成本在一定程度上增加;反之,资本使用效率提升,流动性风险也随之增大。

  券商经营指标值趋近本文标准,则该券商风险管理越完善。若券商各项指标值均高于本文标准,则需要进行二者差值序列的因子分析,最终得分越低,说明该券商风险管理水平越高;若券商存在低于本文标准的某项指标,则需要进行二者差值绝对值序列的因子分析,判定方法同上。

  四、实证分析

  (一)样本选择

  根据中国证监会上市公司行业分类中的资本市场服务大类,剔除主营业务不属于证券行业的公司后,共得到31家上市券商。

  选取《证券公司风险控制指标管理办法》中提到的风险覆盖率、资本杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金率四个风险控制指标作为因子,具体时间为2015年、2016年、2017年及2018年上半年,数据查询自巨潮网各个上市券商的年度以及半年度报告。

  数据缺失的财通证券、南京证券、浙商证券和华西证券四家券商需进行剔除,剩余27家券商。初步筛选后,与本文标准不相符合的券商为:中信证券、华泰证券、申万宏源、东方证券、方正证券、东吴证券、第一创业证券和东北证券。与本文标准相符的券商设定为第一组,共19家,与本文标准不相符合的券商设定为第二组,共8家。本文采用R软件进行后续的因子分析步骤。

  (二)样本描述性统计分析

  表2为27家上市券商各项指标的描述性统计分析。就均值分析而言,除流动性覆盖率较大程度高于本文标准之外,其他三个指标的均值结果均稍高于本文标准。就标准差分析而言,资本杠杆率的标准差最小,说明各家券商资本杠杆率差距较小,而流动性覆盖率指标差距较大。观察中位数以及各项指标最值发现,流动性覆盖率出现显著的极端值现象,最大值出现于2016年中原证券。

  (三)检验

  检验变量间的相关性是进行因子分析之前的必要步骤。一般有两种检验方式可以判断样本是否适合作因子分析,即KMO检验和Bartlett检验。   1.KMO检验

  KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标,取值在0和1之间。一般认为KMO值大于0.5可以作因子分析。两组KMO检验结果见表3。

  KMO检验结果表明,第一组样本适合采用因子分析,但第二组样本不适合。

  2.Bartlett检验

  Bartlett检验用于检验相关阵是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。原假设适不适合作因子分析,当Bartlett检验的卡方统计量的显著性概率即p值<0.05时,表明拒绝原假设,适合作因子分析。两组Bartlett检验结果见表4。

  (四)第一组因子分析

  计算特征值结果显示,两个因子的特征值大于1;观察碎石图可知,参考线之上有两个因子,因此选取两个因子作为公共因子。公共因子是风险覆盖率、资本杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金率四个风险控制指标的线性组合,数学表达式如下:

  得到因子载荷矩阵后进行因子旋转,两个因子的方差贡献率分别为35%和10%,作为风险评价模型中两因子的权重,计算因子得分后根据公式计算出综合得分。综合得分和排名见表5。

  由第一组券商综合得分和排名可得,大部分券商排名的起伏较大,稳定性较差且上下浮动范围不定。综合四次得分及排名结果可知,广发证券较为稳定,且一直处于上市券商排名的前列,国金证券表现较不理想。查询原始数据后发现,国金证券资本杠杆率和风险覆盖率两项指标均较高。

  (五)第二组分析

  第二组中的8家券商资本杠杆率和流动性覆盖率均符合本文标准,但在某些年份未满足风险覆盖率和净稳定资金率两项指标的要求,具体情况见表6。

  由表6分析可得,中信证券、方正证券和第一创业证券在近几年中风险覆盖率指标一直维持在较低水平,东北证券在2015年和2016年风险覆盖率指标较低;东北证券2015年的净稳定资金率指标低于本文标准,东方证券和方正证券2016年的净稳定资金率指标低于本文标准。

  五、券商流动性风险管理水平对比分析

  由因子分析结果可知,广发证券排名稳定在上市券商前列,而国金证券排名均靠后。因此,本文将广发证券和国金证券的风险管理水平进行对比分析。

  (一)风险控制指标综合对比分析

  观察广发证券各项流动性指标值发现,风险覆盖率和净稳定资金率均接近本文标准,资本杠杆率和流动性覆盖率保持在较低水平,说明该券商在较好控制流动性风险的同时,又对资本使用效率进行有效的保障。其各指标值见表7。

  观察国金证券各项流动性指标值发现,风险覆盖率、资本杠杆率以及净稳定资金率三大指标均偏高。其中,资本杠杆率最为突出,基本达到其他券商的两倍,2016年和2017年均超过了50%,说明该券商虽然流动性风险控制较为严格,但其资本使用效率较低,其各指标值见表8。

  (二)资本杠杆率对比分析

  金融去杠杆和防风险已经成为国家宏观政策的重点之一,金融机构资本杠杆率指标得以迅速回升,证券业的平均资本杠杆降至3倍左右。

  资本杠杆率的下调同时降低了券商的资本使用效率,2015—2018年上半年间,27家券商的平均资本杠杆率为24.81%。广发证券在各年间指标值均低于平均水平,而国金证券约高出平均值1倍。

  券商可放杠杆的业务集中于自营、融资融券和股权质押,两券商三大业务在净资本中的占比情况见表9。对于三大业务在净资本中占比指标,广发证券均为国金证券的两倍。因此,要降低资本杠杆率,增大杠杆倍数,需扩大三大业务的规模。

  (三)风险管理合规性对比分析

  根据新浪财经的违规记录,2018年5月24日,国金证券违反了《证券公司内部控制指引》《证券公司风险控制指标管理办法》《证券公司全面风险管理规范》。经查,公司衍生品部国债交易过程中投资决策和交易执行职能未实现隔离;投资管理部、衍生品部交易执行和风险监控职能未实现隔离;风控系统未完全覆盖各类风险、各类业务;母子公司风控系统尚未实现全部对接,反映出公司内部控制不完善。中国证监会发出整改通知,提出国金证券公司应在2018年6月30日前整改,完善内部管理,采取有效措施來提升风控水平。

  而广发证券并无风险管理违规记录。广发证券是证券业内较早推行全面风险管理战略的券商,以国内外16家监管机构和自律组织的监管要求为核心,借鉴金融危机后国际投行的风险管理经验,并结合国内领先券商的做法,研究提出了证券公司全面风险管理四支柱体系,包括风险管理文化、风险管理治理架构、风险管理机制与实践和风险管理基础设施建设四大支柱和十五个核心要素,涵盖国内外最新的风险管理理念,并且实施落地性强,取得了很好的成效。广发证券还定期进行压力测试,评估公司整体的风险承受能力,确保公司的风险处于可测、可控、可承受的范围之内。

  六、结论及建议

  2008年4月23日,我国出台《证券公司风险处置条例》,旨在通过制定规范条例帮助券商控制和化解风险,以保障投资者切身利益,促进证券业长足发展。证券业吸引公众投资数量多、聚集社会资本规模大,有效识别并防控证券业风险意义重大。本文选取流动性风险衡量四大指标,运用因子分析模型,构建券商流动性风险管理评价体系。在此基础上对31家上市券商进行打分评估,并选取广发证券与国金证券两家券商就风险控制指标、资本杠杆率以及风险管理合规性等方面进行详细地对比分析。除此之外,对比两家券商违规记录,本文发现风险管理合规性至关重要。据此结论,本文提出如下建议:

  (一)合理评估各项风险

  证券市场吸引了大量社会资本投资,资本运作最显著的特征之一便是风险与收益并存,收益水平越高,伴随的风险程度越高。券商是证券市场中最重要的主体之一,从事的各项业务风险与收益并存,高收益往往伴随高风险因素。及时对其日常经营中的风险因素进行识别、控制和化解是实现最大化收益必要的途径,是维持证券业健康发展必不可少的环节,也是保障投资者合法利益最为有效的举措。    券商的风险主要有利率风险、市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、管理风险等,券商需要及时识别、合理评估各种风险的影响程度并且预计损失,以此为依据计提风险资本准备。风险资本准备是指券商从业务款项中按照一定的比例提取的资金数量,用以控制该项业务的风险。风险资本准备能够有效地弥补流动性风险发生所带来的损失,在危机发生时,也能维持自身的平稳发展。因而,券商需要在合理评估日常经营管理中各项风险水平的基础上,根据公司具体情况,针对各项业务适量计提风险资本准备资金。这在一定程度上能够将各项业务存在的风险进行分散隔离,有利于提升券商防范风险的灵活性,增强其处置风险事件的应变能力。

  合理评估券商日常经营中面临的各项风险,并且计提适量的风险资本准备同样有助于券商提升资本利用效率。流动性风险管理需要风险覆盖率、净稳定资金率、流动性覆盖率均达到规定标准,这对公司的净资本、可用稳定资金以及优质资产产生的资金提出了相应数量要求,体现的是对券商资金应用的一种动态把控。合理评估公司内部的各项风险能够在一定程度上减少在防范流动性风险管理上产生的不必要资金占用,更能合理地运用资金。适当增大自营、融资融券和股权质押在业务中的比重,提升资金使用效率,同时,需要有效控制新增业务的风险。当前,许多券商为化解股权质押风险,支持企业发展,纷纷出资参与纾困计划。券商为避免风险因素的发生,可单独设立专项资产计划予以实施,在遵循市场化操作机制的基础上,筛选合适进行流动性支持的投资目标,以此减少自身风险发生的可能性。

  (二)增大优质流动性资产储备

  防范流动性风险的另一个有效措施是增大优质流动性资产储备。优质流动性资产是指在一定压力情境下通过出售或抵(质)押方式,在无损失或极小损失的情况下在金融市场快速变现各类资产。与之相关的一个重要流动性风险指标是流动性覆盖率,即优质流动性资产与未来30天现金净流出量的比值,此指标值越高,说明优质流动性资产储备越充足,抵御流动性风险的能力越强。流动性储备是抵御流动性风险的直接来源,增大优质流动性资产的储备能够覆盖短期内现金的流出量,一旦证券市场上或者券商内部出现流动性风险事件,可在较短时间内将优质流动性资产进行变现,由此基本可以保障券商依然拥有足量的、稳定的、可偿付的资金。

  欧美等西方国家普遍建有由现金和高流动性资产组成的流动性储备。以高盛为例,其全球核心盈余流动性组合约占总资产的20%,其流动性管理方式是预先估算流动性危机发生时可能出现的资金流出,并据此募集资金。

  (三)动态监控资金并定期进行压力测试

  券商需建立覆盖所有业务的资金流动性管理系统,实时了解各部门资金需求情况和使用情况,以此为依据,动态调整公司的储备池资产,提高期限匹配程度。

  券商还应定期进行压力测试,这不仅有利于识别和控制可能对其经营产生重大影响的不利事件,而且能帮助监管机构充分了解单家券商以及整个证券行业的风险状况和风险抵御能力,评估证券行业的系统性风险以及稳健程度,有利于降低系统性风险对行业的冲击。券商的压力测试需要运作保障机制加以支持,要健全风险管理组织体系以及规范的运作机制,大致包括制度机制、执行机制、信息沟通和报告机制、监督约束机制等。除此之外,技术支持系统的水平也应提升,以适应券商风险管理体系建设的需求。

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