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梁田 汇丰银行高级副总裁 独立模型验证市场风险负责人
Fundamental review of the trading book（FRTB，交易账户基础评估），是第三版巴塞尔协议针对市场风险资本开支管理的重要部分，对于世界各地的银行来说，这都是非常重要的变化，也是今后的一个重大趋势。
FRTB的目的是更改当前市场风险资本管理所用的VaR框架，其效果是解决了目前存在的一些问题。此外，在市场风险资本管理的实施过程中，即使对于同样的模型，银行之间也有很多差异，这也是监管机构尝试用FRTB去解决的问题。
第一，银行之间的操作差异怎么解决？对于这个问题，FRTB有非常细化的准则，会尽量减少各个银行、各个交易商之间解读监管规则的空间，明确说明应该如何做。例如，在VaR（风险价值模型）中，当模型数据质量不同时，银行可能会有不同的办法，比如追加一些资本，或者用一些相似的风险因子来代替不太好的因子，而细化的准则会减少银行操作方面的差异。
第二，当前银行的很多交易有时候可以放在trading book（交易账户，适用市场风险资本规则）,有时候可以放在banking book（银行账户，适用信用风险资本规则）,这两个账户的边界一般不是特别严格，在实际操作时，基金经理和交易员会尽量优化操作方法，想办法使资本开支更合算一些，而FRTB会降低他们在这方面操作的自由度。
第三，新的标准法和内部模型法是重中之重。标准法相对内模法更简单，只需用风险敏感度、风险权重来计算资本开支。同时，标准法的资本要求是内模法的下限。内模法和VaR有所不同，并没有一致的操作方法，但内模法对风险因子数据的质量要求有非常明确和严谨的细则。
第四，FRTB对trading desk（交易台）有建模要求，而VaR并不会具体到trading desk这个级别上，也不要求对模型做各种各样的测试。 FRTB的交易台有相关批准方法，并要求做一些测试，包括盈亏测试等。
在国际上，与FRTB相关的监管机构有好几个，他们有各自的时间表和要求，和巴塞尔协议基本一致，但也有一些略微不同的地方。巴塞尔协议本身的要求已经因为新冠疫情被推迟到了2023年初，在这个时间点，银行都需要在新的资本框架下来汇报自己的资本开支。
欧盟的CRR2（capital regulation requirements资本要求框架）和巴塞尔协议有些技术细节的不同，并要求在今年的9月底，各个银行开始汇报标准法下资本的计算，对于内模法，则要求在2023年的9月底开始汇报；在美国、香港、英国、日本、加拿大，有的监管机构已经和银行进行了协商，他们的时间表和巴塞尔协议2023年的时间表基本差不多。
不同监管机构造成的额外操作，对银行来讲是额外的负担。比如欧盟的CRR2在风险管理系统里有一些额外的实施细则，导致敏感度计算或者风险权重计算与巴塞尔协议不一样，这些都需要银行在系统里实现。
1.Expected shortfall—期望损失
这一项和当前的VaR框架下的 value at risk（在险价值）以及stressed value at risk（压力风险价值）基本对应，不同于VaR中99%的置信区间， Expected shortfall的置信区间是97.5%，而且会看Tail risk（尾部风险）的统计分布。
此外，Expected shortfall引入了“流动性区间”这个新概念。在VaR下，大家都是看10天的盈亏，而Expected shortfall会根据不同的风险等级，用不同的流动性期限，进而会造成资本开支的不同。
2.Non-modellable risk factors—不可建模的风险因子
这一项和当前的VaR框架下的risk not in VaR（VaR模型之外的风险）比较接近,这是比较常见的。比如，一个风险因子数据不太好，没有非常好的流动性，则可以在计算时用一些更粗略的办法，或者用更少的历史数据，计入模型外风险，这是目前很多银行和监管机构比较通行的做法。
在FRTB内模法下，如果数据不好，则不能计算Expected shortfall。FRTB数据的细则会说明哪些风险因子可以计算Expected shortfall，哪些风险因子会放在第二项中进行计算。
此外，在这一项会产生额外的资本开支，相对来讲贵很多，这也是银行在实施内模法的时候比较在意的，银行会尽量减少不可建模风险因子。
3.Default risk charge—违约的资本风险开支
这一项和当前的VaR下的incremental risk charge(新增风险资本)比较像，后者要求识别交易中可能出现的违约风险或者债券降级风险，这些在VaR之上的信用风险会被放到当前的风险管理框架，要求增加资本开支。
在FRTB内模法里面，因上述信用风险而追加的资本就放在Default risk charge 中。与VaR不同的是，Default risk charge不再关注风险等级的改变，只关注违约风险，此外还有一些具体建模的细节有所改变。
1. Sensitivity based charge—基于敏感度的资本开支
这一项和巴塞尔协议下所谓的standardized charge（标准资本）很像，用一个简化的方法来计算资本开支，不需要价格数据和历史数据，也不像VaR和内模法中的Expected shortfall那么复杂。在风险权重之上看交易的敏感度，直接把敏感度和风险权重相乘，就得到了与风险敏感度、风险权重挂钩的资本开支。这也是FRTB尝试做的事情，用一个简单的算法反映风险敏感度。
2.Default risk charge—违约的资本风险开支
这一项在标准法下简单很多，将违约的风险敞口乘以风险的权重，就得到违约的资本风险开支。
3. Residual risk add-on—剩余风险
在交易里会有一些不太容易量化的东西，在标准法里面就归到第三项。比如一个复杂的期权，风险敏感度不容易计算，需要计算一些额外的风险资本开支时，就将名义的价值乘以风险权重，从而得到剩余风险。
1.各个交易台敏感度计算的细节差异
交易台需要考虑敏感度，敏感度包括delta、vega、curvature（曲率）。delta是最容易理解的，比如一个债券的最大敏感度来源是利率变化，则在计算敏感度时，要对利率做一个shock（冲击），加上0.01%，有的银行可能算delta的时候会既要加上一个bp（base point基点），要减掉一个bp，这种操作基本上大同小异，但是会和巴塞尔协议规定有一点不同。这种小细节一般来讲也不算什么问题，大家都可以接受，但监管机构会要求银行记录 跟踪这些小的区别，看一下对最后的资本开支有什么影响，这会增加银行的负担。所以在实施的时候，要尽量做的和监管要求一模一样，减少额外负担。
2.风险bucket（逾期期数）和巴塞尔的差异
另外一个追求跟监管保持一致的地方就是风险的bucket。当我们看利率的期限结构时，有10年、20年、30年的利率，风险因子里会算相应的敏感度。但各个银行自己的 bucket可能和巴塞尔规定的不一样，巴塞尔有非常详细的规定，比如利率会有几个不同的bucket，3年、7年、10年、20年，银行可能会比它更细，会有7年、8年、9年、10年、11年、12年等等bucket，但是最后算敏感度的资本开支时，必须要跟巴塞尔保持一致，要不然没法算。所以银行要对前台系统或者风险管理系统算的delta、vega做一个转换，和监管机构保持一致。一般来讲也不太复杂，只需做一个线性运算，有时会复杂一点，会有非线性产品，如果对非线性的产品做线性的操作，不一定合适，这个也不常见。
3.指数因子的组成
一个股票指数SNP500，既可以把它当做一个单独的因子，像一个单独的股票一样，也可以把它给分解成500个因子，两种方法都可以，巴塞尔没有说一定要怎么样，但是操作的过程中，银行显然会考虑怎么样去做是最优的，有时用指数因子很容易，但万一这个指数因子里有一些高风险的东西、市场上流动性不太好的东西，则不能用指数因子，必须把它拆成各自的组成成分。至于别的复杂情况，比如算vega时，怎么样得到指数因子的波动率，如果把各个组成成分放在一起得到波动率，这时是要数学上的无懈可击，还是需要做一些简化？这也是一些考虑的细节。
4.数据以及系统的准确和完备
关于敏感度的资本开支部分，还经常需要考虑数据和系统的准确完备，这涉及到银行风险管理系统是不是做得很好，有的银行基础比较好，做VaR的时候就很好，做FRTB也不难。有的银行可能相对差一点，在做FRTB的时候就会比较难受。
在实施过程当中，大家更多关注的是内部来评估信用等级时，是不是和FRTB保持一致，系统能否给出一个合理的信用评级。因为信用评级最后决定风险权重，从而决定最后产生多少资本开支，所以一致性还是很重要的。
对于剩余风险，大家关注的也是系统处理够不够干净，是不是覆盖了各种应该考虑的风险因素？比如关于港币的风险敞口，港币有一定的和美元脱钩的可能性，我们需要计算在这个可能性下，会造成多少损失。这个风险是不太主流的，但是有时候真的需要把它算进剩余风险当中。
在实施的过程当中，银行应该关注监管的规则细节，然后把巴塞尔协议里的每一个小细节都很仔细地来和自己的对照，看看有什么不一样。
在内模法启用的时候，先要评估整个银行的交易账户可不可以用内模法，这就涉及到银行的模型是否足够健康、银行的风险管理机制是否健全，如果大方向有问题，那内模法就会被否决，整个交易账户就必须要用标准法。一般来讲遇到比较严重的问题才会否决内模法，但显然这是一个非常重要的事情。
区别于VaR，FRTB需要看各个交易台来做评估。VaR不会看交易台，虽然也看模型，但不会说模型不好对交易台有影响。而FRTB详细地规定哪些交易台可以用内模法，怎么样量化评估才能通过，量化评估如果不能通过，则不能用这个方法，或者是需要用更贵一些的标准法，需要额外资本开支。这些对交易台的新要求非常重要，因为对于交易员、基金经理来讲，能不能通过测试和量化评估，会对整个经营交易行为有影响，如果不能通过测试，资本开支会受到限制，甚至整个银行无法通过模型的健康检查。
量化评估有两项，盈亏分析和回溯测试。盈亏分析相对更重要一些。现在各银行的风险管理也有中台，会做盈亏分析，但是不够严格，不够严谨。FRTB对盈亏分析有非常量化的要求，能不能通过会有相应后果。对于回溯测试，很多银行现在也有交易台级别的回溯测试，也看VaR和盈亏，并进行比较，但是也不一定有什么后果。在FRTB下，后果就会相对严重一些。
交易台可以做内模法，但是在建立风险以及盈亏的模型时，可能使用很多风险因子，有些风险因子比较适合用做内模法，因为有足够多的数据和流动性，类似于VaR和 risk not in VaR。而流动性不够时，就不能用来做建模，就是所谓的非建模因子，必须要追加资本。
综上所述，内模法基本上走三个步骤，第一看银行整个交易部门的健康程度能不能用内模法，然后再看各个交易台的级别能不能用内模法，有相应的量化评估。第三看各个风险因子能不能在内模法上面用，如果不能，就是非建模的风险因子，要追加资本。
第一个是Risk theoretical P＆L（风险模型盈亏分析）。第二个是hypothetical P＆L（交易模型盈亏分析）。风险模型基本上属于风险管理模块，由银行内部监管人来控制操纵，不由交易员控制。而交易模型由交易员操控，自己来算盈亏。
这两个盈亏数据显然应该保持一致，或者保持非常接近，这样的话才能确保风险管理够准确。如果这两个盈亏差得多，说明其中之一是有问题的，风险管理肯定不合格。怎么来看这两种盈亏计算是否一致呢？
一个测试就是来看两个数据的Correlation（相关度）有多么接近，如果Correlation足够高的话，就说明很接近，如果低到一定程度，就算没有通过，可能没有办法继续用内模法。
另外一个测试是Kolmogorov-Sminov，更完整地看两个变量之间的统计分布有多接近，要看累积统计分布图，如果变量足够接近的话，两个曲线一直都很接近，否则就会在某个地方会有一个较大的差异，并会给出一个很高的KS结果，这个测试结果就是不合格的。
FRTB中的回溯分析与VaR下的回溯分析是接近的。通过回溯分析看是否有很多超出历史的偏调，如果这种情况足够多的话，就说明风险管理的资本开支不够，需要补充资本。
如果计算内模法的Expected shortfall，需要风险因子的数据要足够好，即不管是在第三方还是银行内部，都有很多历史价格能够观测到，且必须得是真实的交易，而且交易有足够的流动性，在这种情况下，才能够确保风险因子能够用在Expected shortfall上。否则，就把它放到不可建模的风险因子这一类，这时就需要追加额外资本。在计算时需要引入的压力情景和流动性期限，会导致不可建模的风险因子对银行来讲是非常昂贵的支出。
怎么来解决？一个方法就是深挖银行内部的交易数据，另外是从第三方购买数据，或者用一个风险因子去代替它。
如下图公式，用到了流动性期限。ES就是Expected shortfall，首先需要对不同的风险因子分类，比如股票、信用等有不同的流动性期限，在投资级别的信用债券流动性期限会好一些，反之，垃圾级别债券流动性差一些。在计算ES的时候，必须用这个公式来把不同的流动性期限结果放在一起，得出一个综合ES。
这个模型的好处就是更周全地照顾到了真正的风险，坏处是引入了太多的计算，因为要用不同的流动性期限、不同的风险因子分类，还要算好几个ES，有些有历史数据，有一些没有足够历史数据，会导致计算量多好几十倍，这个对银行是一个大的挑战。
内模法的违约风险和标准法不一样，是一个蒙特卡罗模拟计算模型，需要两个系统风险因子，然后按99.9%执行。
提几个对银行的实施来讲比较看重的事情。第一，这一项对数据的要求很高，需要10年的数据。第二，有违约几率下限设置，违约几率不能低于0.03%，区别于VaR框架下的 incremental risk charge，这个里面并没有对风险级别很好的债券设置违约几率下限。也就是说，理论上，欧盟国家或者美国政府的债券并不需要额外违约风险的资本开支，但是在FRTB的内模法下，可能会有一定的开支，这是银行不乐于见到的。
（责任编辑：郭舒琪）
来源：TGES 2021高级研讨会：金融市场业务与风险（8月）
