【摘要】银行危机的爆发虽然集中表现为财务指标的恶化，但在财务指标恶化之前，通常始于顾客、内部流程、学习与成长、宏观环境等维度的风险萌芽。在商业银行的危机预警系统中引入平衡计分卡（BSC），从而关注那些结果背后的驱动因素，以便决策者可以更及时、更全面地了解系统中存在的风险。下面是小编为大家整理的《银行危机论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。
银行危机论文 篇1：
银行危机KLR早期预警系统的开发与构建
内容提要:银行危机预警一直是研究的难点,KLR信号分析法是研究银行危机
预警的标准方法之一。银行危机频繁爆发,损失巨大,研究银行危机预警的意义不言而喻。本文探讨了利用KLR信号法构建银行危机预警系统的一般框架:确认危机事件,选择银行危机先行指标,提取预警信号,确定最优临界值,构建综合指标,预测危机。
关键词:银行危机;早期预警系统;KLR信号分析法
1引言
不断爆发的金融危机带来巨大的救助成本和经济损失,给政府和纳税人带来
沉重负担。据国际货币基金组织(1998)估计[1],54次银行危机累积产出损失占 潜在GDP的11.6%,据Caprio 和 Klingebiel(1996)估计[2],大多数银行危机的财政成本损失达到GDP的10~20%,在有些事件中高达GDP的40~55% 。据 IMF2009年的金融稳定报告,次贷危机发生后为了稳定金融体系各国产生了巨大 的财政成本,美国为GDP的12.7%,英国达到GDP的9.1%,加拿大为GDP的 4.4%,同时政府也背负了巨额债务,意大利政府2008年的债务总额为GDP的 106%,日本为GDP的196%,美国为GDP的71%,加拿大为GDP的64%,英国 为GDP的52%,在未来两年内债务额将继续增加[3],日本在2010年将达到GDP的227%,意大利将达到GDP的121% 。金融危机不仅给本国带来巨大损失,对本国经济和社会造成严重影响,它还具有负的溢出效应,通过多种渠道从一国传染给他国,对全球经济造成重大影响。因此对危机预警的研究尤为重要,目前关于危机预警的研究还不完善,也有批评的声音,但对于危机预警系统的重要意义不可否认,一个灵活有效的危机预警系统能够提高风险防范能力,为一国经济金融稳健持续运行提供帮助。
KLR信号分析法是Kaminsky、Lizondo 和Reinhart1997年提出的,此后在1999年和2000年进行了补充和完善,该方法的核心是针对每一个指标确定一个临界值,如果样本数据超过这一临界值则发出信号,如果没有越过临界值则无信号发出,如果信号发出后在指定的窗宽内发生了危机事件,则发出的信号是正确的,否则是错误的信号,危机事件之前发出的信号越多,危机的概率越大。根据 KLR信号法构建银行危机早期预警系统一般有以下几个步骤:确认危机事件, 选择银行危机的先行指标,提取指标的预警信号,确定最优临界值,构建综合指
标,预测危机。
2文献回顾
早期预警系统的研究文献中,对货币危机的预警多于银行危机,货币危机预
警的模型和方法多可用于银行危机。1979年JohnBilson发表了关于货币危机的
先行指标,开创了金融危机预警的先河。20世纪80年代和90年代,频繁爆发的金融危
机吸引了国际货币基金组织和众多学者加入到了危机预警研究的行列,这一时期
取得了重要的研究成果,提出了概率模型、横截面模型、信号分析法、主观概率
法等预警方法,受限因变量Probit或Logit模型和信号分析法成为研究早期预警
系统的两类标准方法。1997年亚洲金融危机之后,人们开始重新设计新的危机
预警系统,主要是引进新变量和新方法,取得了新的研究成果。一是国际货币基
金组织的研究成果,主要是In-House模型,包括KLR模型、DCSD模型、PDR
模型。一是私人部门开发的模型,主要有GS-WATCH模型、CSFB-EMRI以及
DBAC模型。近年来一些学者采用了更复杂的方法和指标拓宽了早期预警系统的
研究范围和内容,比如体制转换模型、神经网络模型、自回归条件异方差模型、
二叉树模型等。虽然预警模型众多,但信号法依然是研究早期预警系统的主流和
标准方法之一,也是国际货币基金组织在国际金融监测活动中广泛使用的模型之
一。
KLR信号分析法不仅用于货币危机预警,也用于银行危机预警,是研究银
行危机预警的标准方法。Goldstein、Kaminsky和Reinhart(2000)利用信号法研
究了1970—1995年间25个新兴经济的29次银行危机。Borio 和 Lowe(2002)
利用信号法集中探讨了银行危机与资产价格、信贷、投资之间的关系,有针对性地研究了资产价格、信贷等指标对银行危机的警示作用。亚洲开发银行(2005)
用信号法建立了东亚地区的银行危机预警模型,得到了较好的预测效果。Davis
和Karim(2008)将银行危机的国家扩大到105个,时间更新到2003年,研究
了102次系统性银行危机事件。ChristianWeisrtoffer和VeronicaValles(2008)详细
介绍了信号法在工业国家和新兴市场国家银行危机预警的应用。对银行危机预警比货币危机难,主要是缺少体现银行脆弱性的制度、所有权以及激励方面的指标,
这也是货币危机预警文献多于银行危机预警文献的重要原因。银行危机造成了巨大损失,研究银行危机预警的意义不言而喻。
国内学者对危机预警的研究多集中于货币危机,一是对国外金融危机预警模
型的综述,比如,刘志强(1999)、付克华(2003)、肖文,林娜(2003)、王
育宝(2003)。二是对国外金融危机预警模型的效果进行评述,比如陈全功(2004)、
乔桂明(2006)。三是提出了一些新的方法和指标,比如刘志强(2000)、冯芸,
吴冲锋(2002)、张伟(2004)。四是针对中国的实际情况提出的预警理论和模
型,比如,唐旭,张伟(2002)、陈守东等(2006)、钟伟等(2007)。国内学
者利用信号法进行实证研究最早的是郑振龙(1998),他研究的对象是货币危机
和银行危机,样本范围为25个国家。徐道宣,石璋铭(2007)、史建平,高宇
(2009)利用信号法对货币危机进行了实证研究。目前国内学者详细介绍KLR
信号分析法构建银行危机早期预警系统的文献不多见,还需要进一步深入。
3银行危机KLR早期预警系统的构建
3.1确认银行危机事件
银行危机事件的确认涉及银行危机的定义,不同的定义导致对银行危机确
认时间的不同。科学定义银行危机是构建早期预警系统的首要工作。主要有两种
定义方法:一是基于指标的数量分析方法;一是基于性质的事件分析方法。前者
是使用诸如不良贷款、银行救助成本等数字指标来定义银行危机,但没有对基准
水平达成共识。Demirgüc-Kunt,AsliandEnricaDetragiache(1998)认为当不良贷款
率超过10%或者银行救助成本超过GDP的2%时银行危机发生[4];有人则主张使 用15%的不良贷款率确认银行危机。后者则是通过一些事件的发生来定义银行危 机。这些事件主要有:银行恐慌、银行挤兑、政府大规模干预、金融机构倒闭、
政府对银行体系进行大规模的救助、国有化等。
表1主要的银行危机定义方法
FriedmanandSchwarz银行恐慌
Lindgren,GarciaandSaal低效率,低收益,低资本导致银行倒闭
CaprioandKlingebiel银行体系的大部分或全部资本被耗尽导致政府干预
Gupta金融机构的债务超过了其资产的市场价值, 导致投资组合转换或者存款挤兑,或者金融 机构倒闭,或者政府干预
IMF现实或者潜在的银行挤兑或者失败导致银行 债务转换功能终止,或者迫使政府对银行体 系进行大规模的救助
Demirguc-Kuntand或者大规模的银行国有化,或者大规模的银
Detragiache行挤兑,或者存款冻结、延长银行停业时间 等,或者政府对普通存款的担保等
KaminskyandReinhart银行倒闭、兼并或被一个或几个金融机构的 公共部门接管
资料来源:Jacobset.al(2005):FinancialCrisisIdentification:A Survey.OxfordUniversityPress,86-110.)
两种定义危机的方法各有优劣。基于事件的定义法容易获得数据,但精确地
确认银行危机发生在某个月份似乎比较困难,根据政府干预来确认危机有些过
晚,因为政府干预往往存在滞后性;依据政府干预的信息很难判断危机是否是系
统性危机,因为政府也可能针对某家银行危机进行干预。基于指标的方法依赖于
高频数据,而银行业的高频数据很难获得,即使能够得到高频数据,也可能因为
数据报送问题或者不同国家的监管原因而有偏差。文献中多数研究者采用事件法
来定义银行危机[5]。
无论采用哪种方法精确定义银行危机都是比较困难的 。难点在于确认银行
危机的开始和结束时间。以银行挤兑为例,如果银行挤兑没有发生,而有关银行
体系的数据要么不存在要么不可靠,在这种情况下准确判断银行体系何时产生清
偿力问题是不可能的;如果挤兑发生,说明银行体系的清偿力早已出现问题,当
挤兑已经发生时,以此来确认危机为时过晚。确定危机结束时间更为困难,是以
存款和贷款增长恢复正常,还是以不良贷款比率下降到正常水平,或是以投资占
GDP的比率正常化,或是以实际产出增长率恢复到正常趋势为依据作为危机结
束时间还存在争议。
3.2选择银行危机预警先行指标
银行作为重要的金融中介,承担着转化、定价以及分配经济金融中的风险功
能,决定了银行不可避免地要面临各种各样的风险,包括利率风险、信用风险、
流动性风险和市场风险,这些风险的存在使银行体系比其他系统更脆弱。银行体
系的脆弱性并不必然导致银行危机,只有受到外部冲击后才可能诱导危机的发
生,就像玻璃杯只有在外力作用下才会破碎。在银行危机先行指标的选择上,应
考虑外部冲击对这些风险的释放。大多数早期预警系统的研究在先行指标的选择
上都沿着宏观因素对银行体系脆弱性冲击的这一逻辑。
在预警系统先行指标的选择上,应该考虑指标对这些风险的反映。金融体系
在受到外部冲击后,利率风险、信用风险、市场风险以及流动性风险会释放,这
种释放如果超出了银行体系的承受能力,系统性危机就可能发生。按照宏观冲击
的来源分为五个方面:一是来自经常账户的冲击,二是来自资本账户的冲击,三
是来自金融部门的冲击,四是来自实体部门的冲击,五是来自财政部门的冲击。
经常账户的冲击,比如进出口的下降,贸易余额的变化等引发经济下降周期,这
将影响银行信贷资产的质量,导致银行的不良贷款比例增加,信用风险上升。同
时,经常账户的恶化往往伴随着本国货币的贬值,汇率大幅波动影响银行货币资
产的质量,市场风险上升。
随着全球化和金融一体化程度不断增加,一国的银行体系在面临着资本账户
的冲击时非常脆弱。资本账户的冲击包括不断下降的外汇储备、过多的短期资本
流入、期限错配、货币错配以及资本外逃。一国外汇储备的多少在一定程度上能
够衡量该国抵御资本账户冲击的能力,外汇储备越多的国家,抵御冲击的能力越
强,不需要频繁变动利率来对付冲击,银行面临的利率风险较小,同时,充足的
外汇储备也避免了汇率的大幅波动,银行面临的市场风险较小。
金融部门的冲击对银行脆弱性的影响是直接的,银行存款的收缩、较高的实
际利率、较大的借贷利差经常反映了银行业的困境和问题。比如存贷比的变化直
接反映了银行流动性风险的大小,国内信贷/GDP的变化反映了信贷规模扩张的
速度,可以衡量信用风险在一定时期的积累。
实体部门的冲击体现在CPI的变化、资产价格的变化以及工业生产指数的变
化等指标上。CPI的变化能衡量通货膨胀的高低,较高的通货膨胀意味着银行要
支付较高的名义利率,随着通货膨胀的变化,名义利率也随着变化,银行面临的
利率风险较大,同时较高的通货膨胀在一定程度上也能反映市场风险,因为通货
膨胀加大了资产价格泡沫,资产价格的下降使得银行面临的市场风险加大。工业
生产指数的变化能反映一国经济周期的变化,工业生产指数的连续下降意味着经
济进入下降周期,在经济下降周期,银行的经营环境发生变化,借款人的违约概
率增加,信用风险上升,同时,银行的流动性风险也会上升。
财政部门的冲击主要体现为财政余额/GDP、政府消费/GDP以及中央银行
向公共部门的贷款/GDP、向公共部门的信贷净额/GDP等指标上。巨额的财政赤
字使经常账户恶化,对汇率形成压力,加大银行的市场风险,同时巨大的财政赤字也会对通货膨胀形成压力。另外,财力的强弱也可以反映政府在危机发生后重
建银行体系的意愿和难度,财力越强,政府对危机的反应越迅速,重建银行体系
的决心和意愿越强烈,难度越小。
Kaminsky和Reinhart(2000)和亚洲开发银行(2005)的研究确定了以下指
标作为银行危机的先行指标: 经常账户余额/国内投资总额、出口在4个季度的变
化、贸易余额在4个季度的变化、M2/外汇储备、M2/外汇储备在4个季度的变
化、国内实际利率、国内实际利率在4个季度的变化、M2 乘数、M2 乘数在四
个季度的变化、国内信贷/GDP、国内信贷/GDP在四个季度的变化、存贷款利差、
存贷款利差在四个季度的变化、实际存款在四个季度的变化、存款/M2、存款/M2
在四个季度的变化、实际信贷增长率、贷款/存款、贷款/存款在四个季度的变化、
股票价格指数在四个季度的变化、工业生产指数在四个季度的变化、实际GDP
增长率、通货膨胀、央行向公共部门贷款/GDP、央行向公共部门贷款/GDP在
四个季度的变化、向公共部门贷款净额/GDP 、向公共部门贷款净额/GDP在四
个季度的变化、政府消费/GDP[5]-[6]。
国际货币基金组织以及各国监管部门都公布了银行稳健性的指标,如资本充
足率、资产质量、收益和利润、流动性、对市场风险的敏感程度等,在实证中很
难使用,一是因为数据难以获得,宏观经济指标更容易获得,频率更高、时间序
列也更长,而金融稳健性指标的时间序列不够长,在解释历史危机事件或者预测
未来危机事件方面作用不大。二是因为不良贷款率和资本充足率指标是一致或者
[5]滞后的指标,它们是结果而不是先行指标 。
3.3提取预警信号
信号法是一种非参数方法,主要是通过确认银行危机前期以及银行危机期间
先行指标所发出的预警信号预测危机发生的概率。
每个指标具有一个临界值,临界值将其分为正常域和临界域,对每次危机事
件指定一个窗宽,如果指标超过临界值落入临界域则发出了信号。根据是否发出
信号,将所有的指标值转化为二元变量S={0,1}。先行指标i在j国家t时期的
值记为Xijt ,其临界值标记为Xij ,与t时期指标i国家j相关的信号变量为Sijt ,
如果指标值越过了临界值发出信号,Sijt为1 ,否则为0。
Sijt=1如果Xijt≧X*ij
Sijt=0如果Xijt
指标能否发出信号取决于临界值的选取,如何确定临界值是问题的关键。一
种方法是不区分国家,由所有的样本数据确定一个临界值,这一临界值对所有国
家是相同的,比如,Goldstein、Kaminsky和Reinhart(2000),Borio 和 Lowe [7]
(2002),但这一方法忽略了国家间的差异,国家间的异质性被平均掉了。第二
种方法是不同国家之间的临界值不同,但同一个指标在所有国家的百分位数临界
值是相同的。第二种方法考虑了不同国家间的差异,包含更多的信息,更符合实
际情况。Davis 和Karim(2008)曾对这两种方法作了比较分析,得出的结论是两种方法的结果差异较大。第二种方法能够预测到更多的危机事件,但第一种方
法在非危机期间表现更优,因此,第二种方法的第二类错误概率更大,而第一种
方法的第一类错误概率更大。由于非危机期间的比例要高于危机期间的比例,结
果第一种方法总是比第二种方法产生更低的噪音信号比,第二种方法的噪音信号[8]
比低于1就认为是有意义的 。如果决策者害怕漏报危机则采取第二种方法,如果厌恶误报危机则采用第一种方法。
3.4确定最优临界值
对于任何一个临界值X*ij ,有四种可能结果:Xijt≧X*ij,发出信号,在指定
的窗宽内发生了危机,则是正确的信号,记为A,没有发生危机,则是错误的信 号,是噪音,记为B;Xijt
高,噪音信号的比例越低,指标的表现越好。为了找到最优临界值,需要在不同
临界值下计算第一类错误、第二类错误以及噪音信号比。
危机没有危机有信号AB
无信号CD
衡量指标预测能力的方法有以下几种:
噪音信号比,即非危机期间发出信号的概率除以危机预警期间发出信号的概
率:NSR=[B/(B+D)]/[A/(A+C)]。为了获得某个指标的最小噪音信号比, 需要比较不同临界值下噪音信号比的大小。在文献中多数研究遵从这样的惯例:
对某些指标,若其数值大幅增加会使危机概率增加则临界域位于这些指标累积频
率分布的右边尾部,如果减小数值会增加危机概率则位于左边尾部。对于左边尾
部的临界域,当指标值在临界值以下时发出信号,对于右边尾部的临界域,当指
标值在临界值以上时发出信号。最小噪音信号比是衡量先行指标预测能力的标准
之一,噪音信号比越小,指标的预测能力越强。NSR大于1意味着该指标在非
危机期间发出信号的可能性大于它在危机预警期间发出信号的可能性,这样的指
标没有任何预测能力,应该被剔出。
条件危机概率,即发出正确信号的次数与发出信号总次数的比率:CP=A/ (A+B),CP的值越大,预测能力越强,相对于无条件危机概率,条件危机概率 要高于前者,否则指标没有预测能力,无条件危机概率为:UP=(A+C)/(A+B+C+D)。
正误信号比率,即指标在危机预警期内发出信号的次数与非危机期间发出信
号次数的比率A/B,该比率越高,指标的预测能力越强。错误信号发出率,即指
标发出错误信号的次数与可能发出错误信号的总次数的比率B/(B+D),该比率
越小,指标的预测能力越强。正确信号发出率,即指标发出正确信号的次数与可
能发出正确信号的次数的比率A/(A+C),该比率越高,指标的预测能力越强。
预测到的危机率,即指标在危机预警期内至少发出一次信号的次数与危机总次数
的比率,该比率越高,指标的预测能力越强。
以何种标准来确定最优临界值,没有统一的规定。Kaminsky 和
Reinhart(2000)是以最小噪音信号比作为选择依据,某个指标的最优临界值就
是使得噪音信号比最小的那个临界值。Borio 和 Lowe(2002)则是以预测到的危
机率作为选择依据,Demirguc-KuntandDetragiache(1998)是通过决策者的损失
函数赋予第一类错误和第二类错误的权重来选择。ChristianWeisrtoffer和
VeronicaValles(2008)选择标准是预测到的危机率达到80%,如果百分位数临界值[9]
在50%以下则该临界值是最优临界值 。以噪音信号比作为选择标准可以使错误
信号较低,但同时可能导致预测到的危机率比较低。如果决策者认为漏掉危机的
风险要大于误报危机的风险,可以以一定的预测到的危机率作为选择标准,在降
低第一类错误上赋予更大的权重。
3.5构造综合指标
如果存在一个综合指标,简单明了地给出危机预警概率,决策者相对比较容
易做出决定。在综合指标中如何赋予构成指标的权重是问题的关键,主要有两种
方法,一是所有指标简单平均,一是所有指标加权平均,以每个指标的最小噪音
信号比作为权重,噪音信号比越小的指标,赋予的权重越大,对综合指标的贡献
越大。虽然综合指标的预测能力比单一指标更有说服力,但不同的国家发生危机
的原因不尽相同,单一综合指标传达的信息有限,不能很好地区分金融脆弱性的
来源,为了解决这个问题,建议根据金融脆弱性的来源构建分行业的综合指标,
每个行业综合指标反映特定类型的金融脆弱性。可构建经常账户、资本账户、金
融部门、实体部门、财政部门、全球经济等6个行业综合指标以及加权和不加权的两个普通综合指标。
普通综合指标1 是以最小噪音信号比的倒数作为权重的加权平均指标,普通综合指标2 是简单平均指标,将所有指标的信号加总即可。为了能够在不同时期、不同国家之间进行对比,并且不受可获得先行指标数量差异的影响,将每个时期加总的信号除以每个时期最大的信号数量,以百分比的形式表示,取值区间为0—1,最大值为1,此时所有指标都发出了信号,最小值为0,此时没有一[5]个指标发出信号 。对于行业综合指标,可以依此构建,只是包括的指标类别是某个部门的指标。
3.6预测危机
构建综合指标的另一个作用是预测危机概率。根据Kaminsky 和 Reinhart(2000)中的方法,危机概率估计为:
P(C︳Il
对于综合指标也可以选择一个临界值,当综合指标数值超过临界值时就发出信
号,综合指标临界值的选择需要在第一类错误和第二类错误之间进行权衡,临界
概率应比无条件危机概率要大。
由于数据可得性和研究方法的局限性,KLR模型的预测效果还需要进一步
研究。银行危机预警系统很难使用那些直接衡量银行资产负债表稳健程度的微观
指标,比如资产质量、盈利性等审慎性指标,另外,关于制度变化、经济结构变化
等方面的指标也无法体现。无论是是指标的选择还是窗宽的选择都具有一定的主
观性,这也会影响到模型的预测能力。虽然危机早期预警系统还不完善也存在固
有的缺陷,但是相对于危机发生后的负面影响以及巨大的经济和福利损失,建立
和完善危机早期预警系统的重要意义仍不可否认。
4结束语
本文探讨了银行危机KLR早期预警系统构建中的若干问题:确定银行危机
事件,这涉及到银行危机的定义,银行危机定义方法主要有事件法和指标法;合
理选择银行危机预警的先行指标,指标的选择应反映银行面临的风险,但同时受
到数据的限制,具有一定的主观性;提取预警信号,对每一个指标给定一个临界
值,超过了临界值则发出信号,信号可能是正确的,也可能是错误的,这与临界
值的设定有关;确定最优临界值,一般根据最小噪音信号比来确定最优临界值;
构建综合指标,综合指标具有单个指标不可替代的作用,比单个指标的预测能力
更稳定;预测危机,根据单个指标和综合指标发出的信号数量以及危机概率来预
测危机发生的可能性。
参考文献:
[1]InternationalMonetaryFund(1998).FinancialCrisis:CharacteristicsandIndicators
ofVulnerability[M].WorldEconomicOutlook,October.pp.74-97.
[2]CaprioandKlingebiel(1996).BankInsolvencies:CrossCountryExper-rience[R].
WorldBankPolicyResearchWP1574:1-35.
[3]InternationalMonetaryFund(2009).CostofOfficialSupport,PotentialSpilloversandPolicy Risks[M].GlobalFinancialStabilityReport,Chaptet1 April2009:40-66.
[4]Demirgüc-Kunt,AsliandEnricaDetragiache(1998).TheDeterminantsofBanking CrisisinDevelopingandDevelopedCountries[R].IMFStaffPaper, 1998:81-109.
[5]亚洲开发银行.金融危机早期预警系统及其在东亚地区的应用[M].北京:中国金融出版社,2006:45-111.
[6]G.Morris,GL.Kaminsky,CM.Reinhart(2000).AssessingFinancialVulnerabilit–AnEarlyWarningSystemforEmergingMarkets[M].InstituteforInternational Economics,Washington,DC,2000:1-65.
[7]ClaudioBorioandPhilipLowe(2002).AssetPrices,FinancialandMo-netary Stability:ExploringtheNexus[R].BISWorkingPapers2002
:114,1-46.
[8]Davis and Karim(2008).Comparing early warning systems for banking crises[J].JournalofFinancialStability2008,(04):89-120.
[9]ChristianWeisrtofferandVeronicaValles(2008).MonitoringBankingSectorRisks: anAppliedApproach[R].DeutscheBankReseachWorkingPaperSeriesResearch Notes29,October28,2008:1-40.
[作者简介]谭福梅(1977—),女,博士研究生,就读于上海财经大学金融学院。
[收稿日期]2009-09-21
(责编:正融;校对:罗哲)
作者：谭福梅
银行危机论文 篇2：
平衡计分卡：预警银行危机的探索性研究
【摘 要】 银行危机的爆发虽然集中表现为财务指标的恶化，但在财务指标恶化之前，通常始于顾客、内部流程、学习与成长、宏观环境等维度的风险萌芽。在商业银行的危机预警系统中引入平衡计分卡（BSC），从而关注那些结果背后的驱动因素，以便决策者可以更及时、更全面地了解系统中存在的风险。文章就平衡计分卡预警银行危机的机理、预警指标的选取、权重分配、风险度量及应用实例等方面展开了探索性研究。
【关键词】 银行危机； 预警系统； 平衡计分卡
一、问题提出与文献回顾
“聪者听于无声，明者见于无形”。虽然近年来中国银行业迎来了快速发展的黄金时期，整体规模、资产质量、盈利水平、风险控制等方面都有显著提升，但是银行业面临的复杂风险环境仍不容忽视。金融危机以来为了提振经济、扩大内需，政府主导的大量投资刺激了银行信贷规模的井喷式膨胀，虽然之后随着管控力度的加强增幅有所回落，但长期以来地方政府融资平台形成的地方债务在经济下行的风险中不断被暴露了出来，特别是在房地产宏观调控政策持续发酵的背景下，不良贷款率上升的风险将对银行业提出严峻的考验。因此，居安思危，构建科学的银行危机预警系统，时刻监控银行的风险状态，避免美国式金融危机，则显得尤为重要。
银行面临的风险主要源自银行的内部系统和外部环境。国内外的学者研究表明：银行自身的脆弱性及信息不对称导致的道德风险和逆向选择是银行危机爆发的根本原因；而宏观经济波动（如经济周期、通货膨胀、利率汇率变动等）对银行的冲击则是银行危机爆发的导火索。
从内部系统看银行风险，Fisher（1933）认为银行体系的内在脆弱性主要表现在：信贷膨胀刺激物价上涨，物价上涨催生通货膨胀，通货膨胀间接鼓励借贷活动，直到“过度负债”状态，即没有足够的流动资产来清偿到期债务的状况，从而引起一个连锁的债务紧缩过程，并导致银行危机。Diamond and Dybvig（1983）指出银行资产与负债结构的不对称性以及信息不对称导致的“羊群效应（HerdBehavior）”使银行很容易遭受挤兑。叶望春、夏清华（2001）认为商业银行资产配置战略失误是银行危机产生的直接原因；王爱民等（2005）则指出引发银行危机的内部因素主要有内控机制薄弱、贷款过于集中、银行投机行为等。
从外部环境看银行风险，经济繁荣时就已经埋下了金融机能失常和金融动荡的种子。Demirguc-Kunt and Detargiache（1998）研究表明，低GDP增长率、过高的真实利率以及高通货膨胀率都增加了系统性银行危机发生的可能性。Eichengreen and Arteta（2000）发现国内信贷额的快速增长、银行负债相对储备金的过度增长、国内金融的自由化都对系统性银行危机的发生有很强的影响力。沈坤荣、李莉（2005）的研究则表明放松银行市场的准入限制，允许银行涉足证券、保险等业务，有可能诱发银行危机。陈雨露、马勇（2008）认为，一个国家对银行混业经营的限制越少，该国的金融体系越趋于稳定，发生银行危机的概率也越小。
上述研究为银行危机预警模型的构建奠定了基础，预警指标体系既要关注银行内部系统的风险，也要关注银行外部环境的风险。然而当前国际上最主流的银行危机预警系统CAEMLS评级体系却只是考察了银行资本（C）、资产（A）、管理（M）、收益（E）、流动性（L）和对市场风险的敏感程度（S）六个内部要素，而对宏观环境、制度、传染机制等因素未予充分考虑，从而降低了预警模型的准确性。此外，CAEMLS更多地关注了银行“此刻如何”的结果性财务指标，而对导致结果的源头性、驱动性指标（如客户、内部流程、学习与创新）关注不足。这容易导致银行危机预警的时效性滞后，即便准确发出预警，银行也来不及采取措施。基于此，笔者尝试在平衡计分卡（BSC）的框架下，构建我国商业银行全过程、多维度的银行危机预警系统。
二、基于平衡计分卡的银行危机预警模型基本结构
从风险传递的路径分析银行危机的成因，主要有以下两种情形：一是温和蔓延型，银行内部机制僵化、缺乏产品创新和差异化服务、对员工的业务素质提高和职业发展关注不足（学习与成长方面），从而导致银行内部控制不健全、操作风险蔓延、业务流程不合理、综合效率低下（内部流程方面），并进一步导致客户满意度下降、客户用脚投票、市场份额流失（顾客方面），最终表现为各项财务指标恶化，公司绩效越来越差（财务方面），没有足够的财力和精力保证员工提高和产品创新。如此往复，形成恶性循环，直至危机爆发。二是事件引爆型，看似合理的银行战略、治理结构和内控体系下，银行也保持了较好的盈利水平、资产质量、流动性和资本充足性，但在偶然事件（如操作风险）或外部冲击（如宏观经济恶化）的影响下，银行突然爆发危机，前者如巴林银行的倒闭，后者像雷曼兄弟的破产。
当前的银行危机预警系统主要有三种类型：一是以资本充足率为主线的快速纠偏预警模型，二是以CAEMLS为代表的银行评级预警模型，三是基于回归分析、LOGIT分析、类神经网络等方法的数理统计预警模型。从预警指标选取的范围来看，上述方法主要是关注银行内部可量化的财务、金融指标，部分模型虽然也涉及了宏观环境方面的预警指标，但对银行内部流程、学习与成长、顾客等风险驱动的源头性指标却鲜有关注。
平衡计分卡作为一种战略管理和绩效评价的工具，较好地关注了银行内部价值创造的过程，并进行有效评价，使之更符合银行战略，在实践中取得了较好的效果。因此我们认为，将平衡计分卡应用于银行危机预警具有现实可行性：因为价值创造的过程同时也是风险产生和传递的过程，预警的前提就是要评价，并且平衡计分卡的评价贯穿了价值创造和风险产生的全过程，因此更加全面也更加及时。同时，考虑到外部环境变化对银行危机的显著影响，应在平衡计分卡原来四个维度的基础上增加外部环境维度。
因此，基于平衡计分卡的银行危机预警模型将由财务、顾客、内部流程、学习与成长、外部环境五个预警子系统构成。对于温和蔓延型的银行危机，可以在风险萌芽的初级阶段，通过学习与成长、内部流程及顾客预警子系统尽早发现问题，及时发出预警。对于事件引爆型的银行危机，可以通过外部环境预警子系统，持续关注宏观环境的变化及其对其他预警子系统的影响，以便在外部冲击或偶然事件爆发的第一时间发出预警，给银行尽可能多的缓冲和应对时间，从而将损失降到最低，避免风险的快速蔓延。至于财务预警子系统，是银行面临各种风险的集中体现，发出的预警信息精确度最高；但因其是风险传递的末端环节，往往只能提示危机的结果，难以厘清风险的成因，也无法保证预警的及时性。因此，基于平衡计分卡的银行危机预警模型，主要特点在于从风险产生的源头及其传递的路径着手，重点监测银行危机早期的风险特征，以便对症下药，及时应对。具体结构如图1所示。
三、基于平衡计分卡的银行危机预警系统指标体系设计
四、基于平衡计分卡的银行危机预警系统的综合风险度量
（一）预警指标的权重分配
指标权重的确定对预警模型的准确性有着至关重要的影响，在实践中可以采用德尔菲法与层次分析法。首先，应由银行高级管理人员和相关专家、学者组建预警评估专家团队，深入了解银行自身特点及平衡计分卡的实施情况。然后，参照Satty的九级标度法设计调查问卷，由各专家根据具体指标的相对重要程度进行赋值打分。综合多位专家的意见构造各层次两两比较的判断矩阵，并利用和积法或幂法求得最大特征值及其对应的特征向量，对这个特征向量作归一化处理后即可计算各指标的权重，最后进行一致性检验。经计算，指标体系及其权重分配结果如表1所示。
（二）单项预警指标的风险度量
（三）综合预警系统的风险度量
（四）基于四大国有商业银行的案例分析
运用上述方法，依据2011年中国银行业外部宏观环境相关指标的现实数据及四大国有商业银行2011年年报资料，计算整理各商业银行综合预警分值及各子系统预警分值，结果如表3所示。
由表3可见，基于平衡计分卡的银行危机预警系统能够更全面地揭示银行面临的风险。从财务角度看，各家银行各项指标安全状况良好，除累计外汇敞口头寸比例外，得分均值均在90分以上；除中国银行外，预警分值均在92分以上，表明四大国有商业银行整体运行良好、风险较小。中国银行得分偏低，主要原因在于其外汇敞口较大、外汇风险较高，此外工商银行的流动性比率偏低，也应引起足够关注。
但如果考虑外部环境及其他三个预警子系统，各家银行的综合预警分值则出现戏剧性、颠覆性的变化，财务评价最优的农业银行综合表现变为最差，各家银行的分值均出现明显下滑，均值下降16分之多，说明在光鲜的“财务外衣”之下，四大国有商业银行也隐藏着较为严重的局部风险。从顾客角度看，四大国有商业银行虽然保持了较好的客户增长率和利润率，但是在激烈的市场竞争中，市场份额均有不同程度的下滑；此外农业银行整体的客户利润率偏低，可能与其低端客户比例偏高有关。因此，维系良好的客户关系，努力开发高端客户应是各家银行的当务之急。从内部流程角度看，营业网点平均业务量偏低、成本收入比率偏高是四大国有商业银行的通病，表明其整体效率不高、内部流程尚有较大的改善空间，其中以农业银行最为突出。从学习与成长角度看，四大国有商业银行整体的人才战略、人才结构较为合理，对员工的培训和成长比较关注。但其中农业银行的表现较为弱势，在员工培训、高学历员工比率、人均利润贡献率等方面均有较大差距。从中国银行业所处的外部宏观环境来看，货币化程度较高、固定资产投资增速较快，是银行面临的主要风险和冲击，特别是在欧洲主权债务危机和美国财政悬崖不断恶化、国内经济增速放缓、房地产调控力度加强的背景下，实体经济对金融系统的冲击将逐步显现，之前过快的投资和信贷膨胀所带来的风险将在地方融资平台、房地产相关行业及部分实体经济领域持续发酵。因此，各银行应予高度关注和警觉。
结 语
将平衡计分卡应用于商业银行的危机预警是一种崭新的理论探索，本文仅就其研究框架、路径进行简单示例，在预警指标的选取、权数的分配及预警临界值的确定等方面还存在很大不足，望能抛砖引玉。
【参考文献】
[1] Fisher.The debt deflation theory of great depress[J]. Econometrics，1933（4）：337-357.
[2] Dianmon，D.W and Dybvig，B.H.Bank runs， deposit Insurance， and Liqudity[J]. Journal of Political Economy，1983（3）：401-419.
[3] Demirguc-Kunt and Detragiache.The Determinants of Banking Crises in Developing and Developed Countries.IMF STAFF Papers， 1998（1）：45.
[4] Eichengreen and Arteta. Banking Crises in Emerging Markets：Presumptions and Evidence . Center for Interna
-tionaland Development Economics Research，2000.
[5] 叶望春，夏清华.银行危机对商业银行资产配置的启示[J].世界经济，2001（9）：69-72.
[6] 王爱民，朱启贵，屠梅曾. 商业银行危机成因研究[J].生产力研究，2005（12）：62-65.
[7] 沈坤荣，李莉.银行监管：防范危机还是促进发展？——基于跨国数据的实证研究及其对中国的启示[J].管理世界，2005（10）：6-23.
[8] 陈雨露，马勇.混业经营与金融体系稳定性：基于银行危机的全球实证分析[J].经济理论与经济管理，2008（3）：43-49.
作者：王伟
银行危机论文 篇3：
关于构建我国银行危机预警指标体系的思考
[摘要]银行危机预警指标体系是我国银行危机预警体系中的重要组成部分。结合国内外的一些研究成果，认为银行危机预警属于宏观与微观相结合的研究范畴，所以在构建预警指标体系时综合考虑外部环境对银行业的影响和冲击以及银行业自身运营状况两个方面，选取8个宏观经济指标和5个大类、13个分类银行体系自身指标构建起我国银行危机预警指标体系。
[关键词]银行危机预警指标体系；宏观经济指标；银行体系自身指标
※基金项目：国家社科基金重大委托项目（05&ZD006）。
银行安全是我国金融和经济安全的重要议题，一个有效的银行危机预警体系是我国金融和经济稳健运行的重要保证。它能帮助金融监管当局合理配置资源。并为及早处理危机和减少损失赢得时间。还有利于社会公众正确区分银行经营效益的优劣，避免由于信息不对称带来的心理恐慌和短时间内资金的大规模波动对银行稳定所带来的灾难性影响。银行危机预警体系中预警指标体系是必不可少的组成部分，它为预警模型的建立并进行实证分析打下了基础，是预警体系中的重要一环。
一、国内外对银行危机预警指标体系的研究
国际货币基金组织经济学家Morris在“中国银行部门的改革与开放问题高级研讨会”上认为[1]新兴经济体银行面临的环境具有高度波动性，这些国家的贸易条件、国际借款利差、实际汇率、经济增长和通货膨胀，以及私人资本流动的波动性都大大高于工业化国家。他还对1994年的墨西哥危机进行实证研究，并列出了7个危险信号：①外汇储备与短期债务的比例。②经常项目逆差与GDP之比。③消费比例是否过大。④财政赤字与GDP之比。⑤资本流入结构是否合理，即短期外债占外债总额之比和短期外债占GDP之比是否过大。⑥汇率是否适度。⑦货币供应量增加是否适当。
Morris、Kaminsky、Reinhart还对新兴市场国家的银行危机预警指标作出了自己的研究，他们认为在15个月度指标中最好的6个指标是实际汇率的上升、股票价格的下跌、M2的增加、实际产量的下降、出口下滑和实际利率上升。在8个年度指标中最具代表性的指标包括高的短期资本流动与GDP之比；大的资本账户赤字与投资之比[2]。
1999年，Kaminsky和Reinhart将信号分析法运用于银行危机的研究中。他们以20个新生工业国家在1970-1995年内所发生的危机作为样本，这项研究着[于“双生危机”的现象。也就是说在货币危机与银行危机是相伴随而发生的。他们发现对于银行危机而言，最低噪音信号比和最高的银行危机可能性的信号指标首先取决于实际汇率的上升，随后是资产价格与货币乘数[3]。他们还得出，银行危机往往和经济衰退、贸易条件恶化、国内信贷的快速增长以及真实利率上升联系在一起。同时，高的通货膨胀率也预示着银行危机的可能性增大。因为，通货膨胀率高到使真实利率降低时，就会引致银行信贷的扩张同时伴随着借款者信用等级的下降，而真实利率一旦升高就宣告了这一过程的结束以及借款者可能将处于还贷的困境当中，也就意味着银行危机发生的可能性增大[4]。实证研究还表明，一国的金融制度安排也是一个重要的指标，一般而言，金融自由化是和更大可能的银行危机联系在一起的。因为对信贷的控制放松之后，银行都会倾向于从事风险更高的业务。
IMF与世界银行在1999年5月启动了“金融部门评估计划”，主要用来判断金融业和银行体系的稳定与安全性。其宏观经济指标有经济增长率、通货膨胀率、利率等，微观审慎指标有资本充足率、盈利性指标、资产质量指标等。
2002年中国人民银行的唐旭和张伟在《论建立中国金融危机预警系统》一书中对我国银行业危机提出了16个衡量指标[5],即: GDP实际增长率、消费增长率、投资增长率、资本产出率、储蓄存款变动率、公共部门贷款总额、私人部门贷款总额、外债总额、通货膨胀率、实际利率、实际汇率、实际进口增长率、贸易条件、银行体系整体资本充足率、银行体系整体资产质量、利率自由化程度。这16个指标构成比较完整的预警指标体系，具有重要的理论价值。但是，我们看出这套指标体系主要侧重于宏观经济指标，银行自身的指标选取较少（宏观经济指标多达14个，银行自身指标只有2个）。另外这套指标选取的依据主要是文献中出现的频率，我们知道在金融危机以及银行危机的研究中西方的文献占多数，所以我们在构建我国银行危机预警体系时还应考虑制度性因素。
目前，我国银行监管当局对银行业风险的预警指标有6大类[6]，包括流动充足性、资产安全性、资本充足性、收益合理性、管理稳健性、经营合规性。其中流动充足性包括备付金比例、资产流动性比例、中长期贷款比例、存贷款比例四项指标；资产安全性包括关注贷款率、次级贷款率、可疑贷款率、损失贷款率、贷款损失抵补率五项指标；资本充足性包括核心资本充足率、资本充足率两项指标；收益合理性包括资本利润率、资产利润率、利息回收率、应付利息充足率四项指标。这套指标体系主要用于监测各银行的稳健运营，没有综合考虑宏观经济风险对银行的冲击，我们在构建银行危机预警体系时可以将其纳入银行自身指标中。
二、构建我国银行危机预警指标体系
银行业危机预警属于宏观与微观相结合的分析范畴，应综合考察外部环境对银行业的影响以及银行业自身运营状况构建预警指标体系。本文的危机预警指标体系分为宏观经济指标和银行体系自身指标两部分，用来说明银行业面临的外部环境的影响和冲击以及银行业的风险状况。
1.宏观经济指标的选取
通过分析以上国内外的研究，我们选取的宏观经济指标包括：①GDP增长率。GDP是最为直观地反映一国宏观经济状况的指标。在我国，银行业资产在金融业仍占据绝对主导地位，银行信贷是主要的融资方式。因而，在中国，银行的状况更易受到和宏观经济的波动的影响。②通货膨胀率。一国的通货膨胀情况也是影响银行状况的一个因素。通货膨胀水平过高本身就表明宏观经济的不稳定，同时还会损害一部分银行客户偿还贷款的能力，从而使银行面临着信用风险。③固定资产投资增长率。虽然全社会投资来源的多元化，但我国的固定资产投资的资金来源和银行的关系比较紧密。而且，固定资产投资对宏观经济增长的贡献也比较大。因而，在选取银行危机预警指标时，有必要把这个指标考虑进去。④M2的增长率。M2过快增长，一方面意味着储蓄存款的过快增长，另一方面则意味着银行不良贷款的急剧增加。⑤储蓄增长率。目前，中国现处于经济快速成长和储蓄率相对较高的阶段。高储蓄率为我国经济增长提供了充足资金来源，是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是，源源不断的资金流保证了金融机构的流动性，增强了银行的稳定性。⑥贷款增长率。随着我国居民储蓄量的不断增多，我国银行的贷款量也在不断增加，其中就包含着大量的不良贷款。⑦实际利率变动。⑧实际汇率变动。高的实际利率变动率和高的实际汇率变动率会使企业丧失竞争力和外部市场，导致经济增长放慢，随着企业的倒闭与经济的衰退，银行的不稳定性增加。
2.银行体系自身指标的选取
银行体系自身指标的选取主要依据美国CAMEL预警模型中对银行体系的监管要求，结合我国银行的实际情况初步选取的指标有：①资本充足性指标；②资产质量指标；③管理性指标；④盈利性指标；⑤流动性指标。
（1）资本充足性指标
资本充足性指标是商业银行和金融监管当局确定银行部门是否稳健的基准，是目前国际金融组织最为关注的指标。资本充足性指标有很多种，我们选取资本充足率与核心资本充足率两项作为衡量指标。这两个指标不但是我国股份制商业银行在其每年公布的年报中所用到的重要财务指标，也是是目前国际上通用的监管指标。
从整体上看，2004年至2005年，国有商业银行的改革使得中国银行业的资本充足率与核心资本充足率水平有了质的提高，主要银行的资本充足率水平达到或超过了8%的监管要求，但距离国际活跃银行12%的水平还有很大的差距。
（2）资产质量指标
资产质量的高低直接影响银行的盈利能力和支付能力，对银行业的安全具有十分重要的意义,资产质量低下一直是我国银行的顽疾。不良贷款比率是衡量我国银行资产质量的综合指标，不良资产过高会对整个银行体系构成严重的威胁，因此该指标是银行危机预警指标体系的关键指标。另外，拨备覆盖率也是一项重要的指标，它反映了银行抵抗坏账风险的能力，这个指标反映了银行对于不良资产的应对能力，指标数值越大说明银行相对安全。
近些年，我国政府对银行系统采取了一些重要的措施，这在很大程度上提升了国有银行的资产质量，但国有银行的抗风险能力还有赖于其自身经营机制的转变和公司治理的提升。
（3）管理性指标
管理性指标重点反映内部控制制度是否健全有效。管理水平较高的银行，资产质量一般较高，费用控制得较好，流动性较充足。但是，管理质量的指标一般很难量化，主要还是要依靠主观判断。但是，我们也有一些可以量化的指标可供参考，主要包括营业费用率、支出结构、支出与收入的比率、人均盈利等，其中成本收入比例使用较多，在此我们以成本收入比例作为衡量管理能力的指标。成本收入比是一个逆向指标，它的数值越大说明银行的效率越低，也间接说明了银行的管理能力越差。
目前从我国国有商业银行与股份制商业银行的对比来看，国有商业银行的盈利性指标数值普遍高于股份制商业银行，这说明了我国的国有商业银行并没有体现出规模经济效应。
（4）盈利性指标
银行从本质上说也是经营性企业，只有获得足够的利润，银行才可能增加自有资本的积累，增强抵抗风险的能力，在这里我们将资产利润率和资本利润率作为银行营利性指标。资产利润率可以反映银行资产利用的综合效果。该比率越高，说明资产的利用效率越高，获利能力越强，银行抗风险能力越强。资本利润率反映了银行利润总额与资本金的关系，它一方面体现金融机构的经济效益，另一方面也可以体现金融机构从盈利中增加资本的潜力。该比率越高，银行抵御风险的能力越强。
随着国有商业银行坏账的大量剥离，财务费用大幅下降，我国国有商业银行的盈利大幅增加。但是与国外银行相比，我们还存在着很大的差距。
（5）流动性指标
流动性是指银行能够随时应付客户的提款、满足必要贷款的能力，保持适当的流动性对于银行的稳健经营具有举足轻重的作用。衡量流动性的指标主要有以下3个指标：备付金比率、资产流动性比例、存贷款比率。备付金比率反映了商业银行直接或及时支付的能力，它是保障银行流动性和安全性的第一道防线。资产流动性比率从总体上反映商业银行流动性风险的大小，它代表了商业银行的短期支付能力，是保障银行流动性和安全性的第二道防线。存贷款比例的反映了银行通过存款来满足流动性负债支撑的资产越多，银行的流动性越低。
2000年以来，中国银行业流动性过剩问题日益凸现。目前，国家采取了提高银行存款准备金率以及发行国债等方式来解决我国的流动性过剩问题。
三、小 结
构建我国银行危机预警指标体系为以后的预警模型实证以及建立起我国银行危机预警体系打下了基础，是我国银行及经济安全网的一个重要组成部分。当前，我国经济运行存在着固定资产投资增长过快、货币信贷投放过多的问题，外部宏观经济承受着过热的压力，加上银行体系存在着自身的风险和问题，我国银行业的稳健发展不容乐观。
为了保证银行和经济的良好运行，除了建立必要的预警体系，还应做好内控的建设并加快我国银行体系的改革，从“软件”和“硬件”两个方面完善我国的银行体系。
[参考文献]
[1]Morris.新兴经济体银行危机的根源和早期预警指标 [J].国际经济评论 ，2001,(Z3).
[2]Morris，Kaminsky，Reinhart.Assessing Financial Vulnerability : An Early Warning System for Emerging Markets[J].Institute for International Economics，June ,2000.
[3]Kaminsky, Reinhart.The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems [Z].IMF Working Paper, June,1999.
[4]Barry Eichengreen,Carlos Arteta.Banking Crises in Emerging Markets:Presumptions and Evidence[J]Center for International and Development Economics Research，2000.
[5]唐 旭,张 伟.论中国建立金融危机预警系统 [M].成都：西南财经大学出版社，2002.
[6]阎庆民.中国银行业风险评估及预警系统研究 [M].北京：中国金融出版社，2005.
Construction of the Banking Risk Alarming Index System in China
Huang Juan
(Sichuan University, Chengdu 610051, China)
Key words: the banking risk alarming index system; the macroeconomic index; the index of the banking sector
（责任编辑：张丹郁）
作者：黄 娟
【银行危机论文】相关文章：
银行危机论文05-05
银行危机论文提纲11-15
国有银行危机分析论文04-20
国有银行危机分析论文提纲11-15
商业银行危机管理论文04-21
银行金融体系危机管理论文04-21
金融危机影响银行风险论文04-22
货币银行危机理论剖析论文04-26
银行金融体系危机管理论文提纲11-15
商业银行危机管理论文提纲11-15