范家俊

（上海对外经贸大学商务信息学院 上海 201620）

一、引言

商业银行在经营过程中面临众多风险，如市场风险、财务风险、信用风险、流动性风险等。而目前我国商业银行面临的重大风险：一是不良资产规模较大；二是资产充足率不高；三是贷款损失准备金抵补率较低。所以，构建有效的风险预警系统对于我国商业银行有特别重要的意义。

二、建立商业银行风险预警系统的指标体系

商业银行风险预警系统的指标体系由衡量银行风险水平、抵偿风险能力、补偿能力增长方面的9个指标组成，具体如下。

1、资本充足率

该指标是资本充足程度指标，反映消化贷款损失的能力和偿付能力，是银行抵御风险的重要指标。计算公式：资本充足率=（核心资本+附属资本-扣减项）/（风险加权资产+12.5倍的市场风险资本）×100%。

2、核心资本充足率

该指标和资本充足率一样反映银行抵御风险的能力，是银行实力的象征，只是资本的质量更高，属于资本充足度指标。计算公式：核心资本充足率=（核心资本核心-资本扣除项）/（风险加权资产+12.5倍的市场风险资本）×100%。

3、不良贷款率

该指标反映银行贷款质量，属于信用风险指标。计算公式：不良贷款率=（可疑贷款+次级贷款+损失贷款）/贷款总额×100%。

4、资产利润率

该指标反映银行资产的使用效率，是盈利能力指标。计算公式：资产利润率=净利润/平均资产总额×100%。

5、不良贷款拨备覆盖率

该指标反映银行提取的贷款损失准备金弥补不良贷款损失的程度，是准备金充足度指标。计算公式：不良贷款拨备覆盖率=贷款损失准备金余额/（可疑贷款+次级贷款+损失贷款）×100%。

6、最大十家客户贷款比例

该指标反映银行贷款风险的集中度，属于信用风险指标。计算公式：最大十家客户贷款比例=最大十家客户贷款总额/资本净额×100%。

7、存款增长率

该指标反映银行规模扩张的速度，是市场增长能力指标。计算公式：存款增长率=（本期存款余额-上期存款余额）/上期存款余额×100%。

8、净利润增长率

该指标反映银行未来自有资本增长能力及弥补不良贷款损失的能力，是盈利能力增长指标。净利润增长率=（本期利润净额-上期利润净额）/上期利润净额×100%。

9、杠杆系数

该指标是反映银行弥补不良贷款能力的指标。计算公式：杠杆系数=（资本净额+贷款损失准备-不良贷款）/期末总资产。

三、商业银行风险预警系统评价模型的构建

1、建立模糊关系评价矩阵

设有n个待评价银行，确定m个评价指标，每个银行的所有评价指标值可用向量表示，记为 xi=（xi1，xi2，…，xim），i=1，2，…，n，从而得到原始评价矩阵X=（xij）nm。

根据L.A.Zadeh提出的目标优属度公式有：

在评价矩阵X=（xij）n×m中，对于效益型指标，取xj*=maxxij，xj0=minxij，则yij=（xij-xj0）/（xj*-xj0），（1≤i≤m，1≤j≤n）（1）

对于成本型指标，取xj*=maxxij，xj0=minxij，则yij=（xj*-xij）/（xj*-xj0），（1≤i≤m，1≤j≤n） （2）

据公式（1）、（2）可得模糊关系评判矩阵Y=（yij）n×m。

2、利用主成分分析构建商业银行风险预警系统

本文利用主成分分析建立商业银行风险预警系统评价模型。从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。它使用坐标变换的方法，通过线性变化将原有的多个相关变量转换为另外一组不相关的变量。选取方差最大的几个主成分，使因子分析的变量个数减少，同时将原有变量的绝大部分信息以较少的变量来代替，从而避开了变量间的共线性问题，又能不丢掉重要信息，便于进一步分析。利用各个类别的主成分，得到综合得分，利用综合得分再来对个体进行排序。根据上文的分析结合我国商业银行的经营管理现状，选取资本充足率（X1）、核心资本充足率（X2）、不良贷款率（X3）、资产利润率（X4）、不良贷款拨备覆盖率（X5）、最大十家客户贷款比例（X6）、存款增长率（X7）、净利润增长率（X8）、杠杆系数（X9）作为预警系统指标来衡量我国商业银行风险管理的水平和效果。本文选取了交通银行、招商银行、浦发银行、中信银行、华夏银行、民生银行、光大银行等12家主要商业银行作为评价的对象，具体的各项指标数据见表1。

表1 12家商业银行指标数据统计表

表2 12家商业银行风险预警模型综合得分排序表

本文利用SPSS软件对数据进行主成分分析，得到相关系数矩阵的特征根及方差贡献率，提取和列出满足要求的主成分。再将每个变量的系数除以其相应的特征根的值后得到单位特征向量，得到主成分函数表达式。为了进行综合比较，再将各个主成分的方差贡献率作为系数相乘，得出最后一个综合值F，F=αF1+βF2+…+γFn（α、β、…、γ为方差贡献率），即能得出各个商业银行风险管理水平的得分情况。

四、商业银行风险预警系统的实证分析

先对表1的数据通过公式（1）、（2）得到模糊关系评价矩阵，然后用SPSS软件进行主成分分析，得到相关系数矩阵的特征根及方差贡献率，提取和列出满足要求的5个主成分：

F1=-0.007X1+0.004X2-0.427X3+0.155X4+0.426X5+0.104X6-0.15X7+0.045X8-0.195X9（3）

F2=0.494X1+0.515X2-0.005X3-0.101X4+0.04X5+0.026X6+0.021X7+0.081X8+0.212X9（4）

F3=0.026X1-0.041X2-0.138X3+0.637X4+0.001X5-0.229X6+0.256X7-0.051X8+0.374X9（5）

F4=-0.067X1+0.109X2+0.103X3+0.104X4+0.006X5+0.543X6+0.63X7+0.081X8+0.013X9（6）

F5=0.045X1+0.169X2+0.066X3-0.095X4+0.145X5+0.347X6-0.163X7+0.907X8+0.298X9（7）

从5个主成分公式中可以明显的看出：第一主成分F1反映的是商业银行的抵御不良贷款能力的信息，第二主成分F2反映的是商业银行的资本充足的信息，第三主成分F3反映的是商业银行的盈利能力的信息，第四主成分F4反映的是商业银行的扩张能力的信息，第五主成分F5反映的是商业银行的经营成果的信息，也即是盈利能力的信息。各个商业银行的综合主成分值由下式给出：

F=0.25F1+0.22F2+0.17F3+0.16F4+0.12F5（8）

最终由式（8）得出各家商业银行的综合得分。表2为各家银行综合得分排序表。

从表2可以看出，中信银行得分最高，但与排名其次的浦发银行分数差别不大，另外交通银行和招商银行得分也很靠前，说明这几家商业银行在国内的商业银行中风险管理水平较高，抵御风险的能力较强。而得分相对较低的光大银行、兴业银行在风险控制的某些方面存在缺陷，抵御风险的能力比较弱。

五、研究结论

本文以《商业银行风险监管核心指标（试行）》为基础，确立了评价商业银行风险管理水平的9个核心指标，并利用主成分分析法对我国商业银行的风险管理做了定量分析。通过对核心指标的主成分分析得到的综合主成分分值，可以在很大程度上反映各大商业银行风险管理整体经营水平，得分越高说明银行在这方面做得越完善。从表2可以看出，中信银行之所以分数最高，是因为其5个主成分的水平比较平均，其中资本充足水平比较高，扩张能力和盈利能力也比较强。光大银行得分比较低的原因就是其资本充足水平比较低，盈利能力不强。但是从中可以发现我国商业银行总体资本充足水平都不是很高，说明我国商业银行抵御风险的能力都还比较弱，这应该也是各家商业银行亟待解决的问题。

本文主要从定量分析的角度建立了一套商业银行风险预警系统，并对12家商业银行进行了实证研究。当然，除了上述定量指标，还应该考虑到一些定性指标，比如管理层评价、公司治理、风险管理与内控、信息披露等指标。并且我们还要根据时代的发展和我国国情的变化，随时注意新的风险因素，不断优化改进预警指标体，所以今后的研究重点是使银行风险和危机的预警更加准确有效。

[1]高峰：商业银行风险预警系统的建立及实证分析[J].西安金融，2007（4）.

[2]陈四清：商业银行风险管理通论[M].北京：中国金融出版社，2006.

[3]牛源：中国商业银行风险预警系统的构建及其实证研究[J].北方经济，2007（10）.

[4]孙志娟：我国商业银行风险预警机制的构建[J].经济问题，2012（6）.

[5]沈悦：中国商业银行系统性风险预警指标体系设计及检测分析[J].西南大学学报，2008（4）.

[6]袁梁：我国商业银行系统性风险预警指标体系的构建[J].理论界，2007（1）.

[7]迟国泰：商业银行经营风险预警模型及其实证研究[J].系统工程学报，2009（4）.