石智勇 中国农业银行总行风险管理部副总经理
模型在商业银行应用广泛,各类模型广泛运用于客户管理、风险管理以及财务报告各个领域。模型风险的管理也引起了监管和一些商业银行的重视,各个主要的市场经济体也都发布了一些有关模型风险的监管文件。本文从模型风险的基本概念、理论框架、风险认知三个方面来谈一谈商业银行的模型风险管理。
模型指基于理论及假设而建立的一种量化方法,可将输入的数据和判断进行加工,产生确定的估计结果。我们可以将模型分为三个组成部分,第一部分是输入的数据和信息,第二部分是对数据和信息的加工和处理过程,第三部分是模型的估计结果。从模型的表现形式而言,模型的表现形式可能是一个公式,也可能是一个策略规则或者更为复杂的数学模型。
从各大银行的管理实践来看,对于模型风险的定义,有两个主要的看法。一种看法是把模型风险分解为模型自身的风险和模型使用过程的风险。模型自身的风险包括建模数据的不正确或不具有代表性、模型的假设存在错误、建模方法存在缺陷等。而模型的使用风险则指在模型过程中使用不当,造成模型的输出结果和预期结果之间产生了偏差。另一种看法则是把模型风险作为一种使用风险或者是一种决策风险。
模型风险需要考虑三方面的因素,一方面要考虑外部的监管要求,监管的合规是一个底线。另一方面要考虑模型的应用情况:一个层面是要考虑模型在决策过程中起到了一个什么样的作用,模型是作为决策的重要依据或者唯一依据,还是仅仅是一个参考;另一个层面要考虑模型应用的领域和范围以及自身的管理能力。第三个方面,要考虑模型风险管理人员的数量和质量,作为一个模型管理者,需要深入的去了解模型的缺陷和薄弱环节。
模型风险管理框架主要包括模型的治理结构、模型的机制和流程以及模型的规范管理三个部分。
模型的治理结构解决的是谁来管的问题,核心在于建立三道防线,在董事、董事会高管层的统一领导下,三条防线相互配合,相互制约,形成一个完整的治理机制。一般而言,使用部门和IT的部署部门是模型风险管理的第一道防线;风险管理部门、内控部门和业务管理部门是模型风险管理的第二道防线;审计部门则是模型风险管理的第三道防线。
模型风险管理的机制和流程,重点是解决怎么管的问题,明确如何实施模型的生命周期管理和各个环节需要开展的重点工作。对于模型的生命周期管理,模型从产生到结束的整个过程都应该纳入到生命周期管理的流程中去。比如数据的获取和加工、模型的验证和退出等整个流程。
模型缺陷识别和策略匹配机制是模型风险管理的机制和流程中的两个重要环节。每一个模型的预测效能都是有限的,都有其盲区,识别模型的缺陷就尤为重要。可以从模型的建模数据、抽样方法、模型表现等方面去识别模型的缺陷,并根据模型缺陷的大小对模型进行风险的识别和排序,再根据自身的风险偏好决定策略。
量化策略模型可以分为风险接受型、风险控制型和风险规避策略。在模型表现良好的情况下,可以运用风险接受策略,在使用环节采取比较开放的策略,信任模型输出的结果。风险控制策略则是根据模型风险的大小,采取不同的风险控制策略,通过使用策略来规避模型的一些缺陷。风险规避策略则根据模型的大小和固有缺陷,限制模型的范围,使模型只应用于风险可控的范围。
模型规范管理应该建立四个方面的规范,第一个方面是模型开发的规范,包括明确模型的数据方法,模型数据要保持持续性、一致性、完整性、准确性的底线标准。第二个方面是要明确模型的开发流程,包括以下几个方面:数据的获取、清洗和分析;样本的创造;模型结果的归因和标签化管理等。第三个方面的规范是要建立模型监控和验证的规范,包括检测和验证的实施主体、检测和实施的频率、报告验证的路线、监测验证的文档管理和管理测试的落实。
最后一个方面是要建立模型的变更和退出的规范。首先要对所有的模型建立一个模型清单或者模型库,实施版本管理记录。其次要建立模型变更和退出的触发条件。最后要建立模型变更和退出的流程,即当模型变更和退出的触发条件被触发后,如何开展模型的变更和退出并做好业务的衔接。
模型风险管理存在的一个问题是,模型风险是作为单项风险管理,还是嵌入到信用风险、市场风险等风险中,用现有的流程和机制来管理风险。如果把模型风险作为单项风险,存在着如何将模型风险和其他环节的风险进行分离和计量的问题。如果把模型风险放入信用风险、市场风险等单项风险里,也面临着如何进行模型风险责任划分的问题。
模型性能判断也面临着一些方法上的挑战,特别是面对一些对于模型风险高度审慎的应用场景,比如说洗钱,在这种情况下如何去判断模型的性能存在着一定的困难。同时,承担模型的风险管理的角色是多元的,可能既是模型开发部门,又是使用部门,也是验证部门,如何划分模型风险管理的职责和责任也是一个棘手的问题。
(责任编辑:曾祥瑞)
来源:TGES2021高级研讨会:资本、风险偏好和限额管理(8月)