独家 | 沈建明：关于银行风险管理的一些项目经验和技术性思考

2021年4月29日，中国人民大学金融科技研究所理事、弈酷高公司创始人沈建明应邀出席“商业银行市场风险计量和治理闭门研讨会”并以“关于银行风险管理的一些项目经验和技术性思考”为主题发表演讲。沈建明首先结合FRTB和银行结构化产品估值两个实际银行案例，分享了银行市场风险管理的经验和思考。沈建明指出，实例表明，实施FRTB，商业银行的资本金要求可能会大幅提高；可以考虑在交易账户和银行账户之间进行优化以降低资本金。关于银行结构化产品的估值，沈建明认为需要关注产品的期权结构和标的、回报函数和现金流结构。

以下为演讲纪要：

今天的分享以案例为主。第一个是基于交易账户基础评估（FRTB）的计算银行资本金的实际案例，是对一个国内大型股份制银行的数据进行从交易到数据的全流程分析；第二个是结构化存款估值的案例，这个案例的数据来源是国内一家比较大的银行。

 1

FRTB案例

某大型股份制银行有一批比较典型的交易，希望按照FRTB的方式计算资本金。2020年12月31日拿到交易数据，包括信用债、货币掉期（CCS）、黄金期权和黄金延期，以及4类外汇产品，涵盖了该银行大部分交易类型。计算的过程中，涉及到两类报表货币（reporting currency），一类用人民币计价，一类用美元计价。如果只用美元作为汇报货币，中国国债就有信用风险，反之，用人民币计价同理，美国国债有信用风险，因此，必须分两个系统来分析计算。我们使用巴塞尔协议的FRTB标准方式计算，包括SBM(Equity， FX， GIRR, Commodity, CSR), DRC, RRAO。计算结果经分析发现，这些交易中真正带来风险的是信用债，信用债有如此大的风险可能是意料之外的。此外，计算出来的资本金量远远超过这家银行原来所设想的量，风险也比使用RWA的方式算出来的结果大得多。这提示我们，如果开始实施FRTB，商业银行的资本金要求会大幅提高。银行也希望知道信用债如果放在银行账户和交易账户，对资本金有什么影响。我们使用了两种方法计算银行账户，一个是标准法，一个是高级法，其中高级法目前国内还没有应用。有意思的是，中长期国债在资产组合里产生的风险量非常大，这和直觉不完全一致，但通过反复计算确认，事实如此。在FRTB的框架下，对于短期债券而言，放在交易账户下更优化，能更省资本金；而中长期债券反之，因为利差基点（CS01）比较高，放在银行账号更节省资本金，这是很有意思的事情。对于各类产品和投资组合，从银行账户和交易账户来看，风险资本金差别还是很大的。如果要做最优的规划，就要做很大量的分析，分析的结果有利于做调整。这次FRTB规则更新提供了一个非常好的机会。而调整后，就不太利于再变化，因为按照FRTB的规定，一旦把某个业务划在交易账户下，就不能再放在银行账户下，反之亦然。我们在国外给很多银行做FRTB工作，对工作的难点有一些总结。一般而言，计算市场风险，肯定是计算定价，重要的是敏感性分析。这部分问题不是很大，实际的难点在什么地方？配置是一个问题，数据也是一个问题。这次的FRTB项目很大一部分工作在于信用数据的整合，目前国内信用数据的质量欠佳，以前做市场风险也不需要。对于交易的分类和标记也是很重要的一点。有没有经验、能不能把交易分类做好，很大程度上关系到是系统能否成功实施。例如，国内大部分银行是把黄金当外汇算，下一阶段，黄金就变成了大宗商品了。整个系统的改造、风险因子的识别，这些问题都需要解决。计算结果的复杂使我们很难对结果产生直观的印象，因此，系统能否做好可视化，也是很重要的因素。除了关注系统可用性和可视化，还关注计算速度。新的FRTB，实际上计算量会变成原来计算量的几十倍，如果做得更细，真正做到交易台，产品之间的资本计算，就会要求原来几百倍的计算速度。另外是服务和支持。当时这家大股份制银行找我们来做FRTB的计算，原因之一是他们原来的系统算出来一批数据，但不能解释清楚这批数据，比较缺乏信心。因此，怎么把数据解释清楚这一服务就变得很重要。另外，现在市场上有一些复杂产品。我们曾经被两家银行同时要求做一支评级3A债券175598.SH的估值和风险计算，这支债券包含了两个期权，发行方两年后可以决定调整一次息票的息率，调整20天之后，投资人可以选择卖出债券。这实际上是非常复杂的债券，这种复杂的金融产品在国际上都是非常少见的。我们通过两种方法进行计算。一个是OAS的方法，通过量化的方法推算债券的风险，这个方法对模型的要求较弱，实际上是没有办法的办法。另一个是Hull-White模型，但使用这一模型需要确定一个将来利率的波动率，这是没有的。我们作为一家公司，有相当强的模型开发能力和研发能力，但是这么复杂的东西，还是要靠学术界做很多先行研究，提供一些实际的指导。监管对这一类产品是如何考量，是我们希望知道的，而从银行的角度则要考虑如果没法很好的计量风险，应该做多少这样的业务。国内有复杂的金融产品，对这些产品的分析富有挑战性，也是产学研和监管一个很好的结合点。FRTB的主要工作量在数据准备、映射、计算验证和流程管理。我们在给一家很大的股份制银行做一个很大的项目，解决数据问题是项目的交付物之一。另外是解决验证问题。银行现在手头有几十万笔交易，需要全部能够验证出来。银行给出一个对标系统，我们要么跟对标系统算的结果一样，要么解释结果和对标系统不一样的原因，是对标系统做错了，是我们的系统做错了，还是我们估计错了，总之要把这个监理项目验证出来。另外这个项目包括了流程的验证，比如交易台的设计是否合理，绩效归因是否合理，CDS、CVA是否要算进去。当时这个项目邀请了很多国外的公司参加，我们发现真正能够计算、解释、解决问题的公司是很少的。很多公司把产品卖出去，但是产品到底为什么得出这样的结果，很少有公司会进行研究。当然，提供这一服务需要公司有很强的业务能力和很好的工具，满足这些条件的公司比较少。做FRTB的时候有几个关键点，就是对每一笔交易首先要分成什么类，用什么模型，用什么市场数据，有什么风险因子，这些实际上是做FRTB很核心的东西。做这张表（风险因子映射表）要对交易有很深的理解，对市场数据、模型、监管要求有很深的理解，还要对系统有很深的理解，正确配置系统才可以保证计算结果正确。

 2

银行结构化产品的案例

最近，国内一家大银行给出一批交易的数据，希望我们把结构化存款产品做出来。国内的结构化存款结构很多，银行给了我们7类结果，标的则涉及两类大宗商品、两类股票，还有外汇。这类项目同时有三家银行在做，我们发现各家银行之间的结构差别不是很大。这三家银行提供给我们的数据只有两个结构上的区别，其一是一家有一个乒乓结构，另两家没有；其二是另外一家有一个Wedding Cake结构，其他家没有。他们的结构虽然差别不大，但是标的差别比较大，因为标的直接决定底层的随机过程应该是什么样子。国内做结构化存款有一类是流动性不是很强的标的，如糖、棉花之类的大宗商品。如此便会带来两个挑战，第一是这个模型到底应该怎么做，国外对模型的研究本来就少，国外的模型用在国内是否可行也需要考察；第二个挑战是糖、棉花这些大宗商品的市场数据非常少。结构化存款的特点，常是复杂的期权结构，或者是自动赎回的结构。另外，结构化存款的标的具有多样性和复杂性，标的通常包括了利率、汇率、股票、大宗商品，有时候是它们之间的组合。还有层出不穷的回报函数。结构化产品还有很特殊的现金流结构，通常来说，结构化存款现金流的结构比较简单，就是一笔付；结构化理财则可能有复杂的现金流结构。他们只能通过建模估算市场价值。建模的时候要考虑多因子，一旦涉及多因子就必须考虑相关性，相关性也很难处理。此外，组合里面有很多路径依赖的产品。例如，我们拿到的18笔交易当中，大概有5个产品是路径依赖的，像乒乓结构就是一个很标准的路径依赖产品，自动赎回也是一个典型的路径依赖产品，路径依赖产品绝大多数只能用Mont Carlo 或PDE的方式来解。另外结构化产品的风险计价需要非常大的计算量。银行希望证明自己的能力，无论是从系统角度还是模型方面，还包括估值、风险和数据方面。而我们对银行的建议是尽早解决好数据问题，否则，系统的实施和上线会受到很大的影响。

 3

对市场风险管理的挑战

从我们做项目的经验来看，对市场风险管理的挑战主要包括以下三个方面。首先是风险管理模型的可用性问题。我们一直在观察CSI、上海500和300的股指，发现它们的波动率套利机会很大。如果波动率套利的机会很大，就说明现有的模型不能很好地处理市场行为。这些模型都是国外开发出来的，如果将模型放进市场中发现套利机会很大，就说明模型不对或不好。一般都是实现学术界做的模型。风险管理需要有一个学界、业界和监管公认的模型，还是要依靠学界的力量来开发适用于中国市场的模型。还有另外一个有研究意义的课题。金融市场部的大部分交易是在平值期权（At-the-Money，ATM）的点上进行的。市场就在那里，相应地流动性最高的也在那个点上，我们的模型大部分时间表现都很好。但是，在交易结构化产品的时候，大部分价格都偏离ATM一大截，这是结构化产品有意思的地方，计价结果的有效性是一个数学和学术的问题。最后是数据缺乏和质量不高的问题。我们做很多项目时，会发现常用的三家数据提供商的数据差别比较大，路透、万得、彭博的数据差别不大。我们曾经和做市商谈合作，但是做市商不想把他们的数据给银行。数据质量不佳，会导致估值效果大打折扣。

编辑  郭瑞华

观点整理  李锦璇

责编  李锦璇、蒋旭

监制  安然、朱霜霜

点击查看近期热文

欢迎加入群聊

为了增进与粉丝们的互动，IMI财经观察建立了微信交流群，欢迎大家参与。

入群方法：加群主为微信好友（微信号：imi605）,添加时备注个人姓名（实名认证）、单位、职务等信息，经群主审核后，即可被拉进群。

欢迎读者朋友多多留言与我们交流互动，留言可换奖品：每月累积留言点赞数最多的读者将得到我们寄送的最新研究成果一份。

关于我们

中国人民大学国际货币研究所（IMI）成立于2009年12月20日，是专注于货币金融理论、政策与战略研究的非营利性学术研究机构和新型专业智库。研究所聘请了来自国内外科研院所、政府部门或金融机构的90余位著名专家学者担任顾问委员、学术委员和国际委员，80余位中青年专家担任研究员。

研究所长期聚焦国际金融、货币银行、宏观经济、金融监管、金融科技、地方金融等领域，定期举办国际货币论坛、货币金融（青年）圆桌会议、大金融思想沙龙、麦金农大讲坛、陶湘国际金融讲堂、IMF经济展望报告发布会、金融科技公开课等高层次系列论坛或讲座，形成了《人民币国际化报告》《天府金融指数报告》《金融机构国际化报告》《宏观经济月度分析报告》等一大批具有重要理论和政策影响力的学术成果。

2018年，研究所荣获中国人民大学优秀院属研究机构奖，在182家参评机构中排名第一。在《智库大数据报告（2018）》中获评A等级，在参评的1065个中国智库中排名前5%。2019年，入选智库头条号指数（前50名），成为第一象限28家智库之一。

国际货币网：http://www.imi.ruc.edu.cn

微信号：IMI财经观察

（点击识别下方二维码关注我们）

理事单位申请、

学术研究和会议合作

联系方式:  

010-62516755 

[e-mail]

只分享最有价值的财经视点

We only share the most valuable financial insights.