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      基于熵權(quán)-改進TOPSIS的商業(yè)銀行財務(wù)風險評價

      2022-04-19 13:37:36東華理工大學經(jīng)濟與管理學院何紫荊
      綠色財會 2022年3期
      關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行距離銀行

      ○東華理工大學經(jīng)濟與管理學院 何紫荊

      一、引言

      商業(yè)銀行是我國金融體系的主體,在整個金融體系的健康發(fā)展中起至關(guān)重要的作用?!敖鹑诨睿?jīng)濟活;金融穩(wěn),經(jīng)濟穩(wěn)”,隨著金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以及“六穩(wěn)”等工作的不斷推進,國內(nèi)的經(jīng)濟總體運行較為平穩(wěn),但風險依然蘊含其中。2020年8月,經(jīng)營了20余年的包商銀行由于資不抵債申請破產(chǎn),其風險處置成為我國銀行業(yè)具有重大歷史意義的標桿事件。其破產(chǎn)為商業(yè)銀行的審慎經(jīng)營提出了挑戰(zhàn),更縝密的風險監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)以及更精準的風險識別能力對銀行業(yè)至關(guān)重要。在利率市場化以及數(shù)字金融發(fā)展的新時代背景下,機遇與挑戰(zhàn)同在。商業(yè)銀行面臨的競爭環(huán)境空前嚴峻,增強風險捕獲能力,提高競爭力是推進商業(yè)銀行實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ),也是商業(yè)銀行能夠更好服務(wù)于實體經(jīng)濟的重要支撐。銀行業(yè)亟需構(gòu)建滿足發(fā)展規(guī)劃及戰(zhàn)略目標的風險評價體系和模型,以準確評價銀行業(yè)的風險總體水平、反映內(nèi)部風險防控情況、把握與監(jiān)管機構(gòu)及經(jīng)濟環(huán)境之間的關(guān)系,為銀行可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

      二、風險評價相關(guān)文獻綜述

      (一)風險評價方法回顧

      風險評價的發(fā)展方向主要可以分為兩類,一類是以分析報告、專家打分為主的定性評價研究,一類是以統(tǒng)計模型為主的定量評價方法。就統(tǒng)計模型而言,單變量的統(tǒng)計分析方法較早地應(yīng)用在對商業(yè)銀行的風險度量與分析上,其優(yōu)點在于方法簡單且結(jié)果直觀,但無法完全反映商業(yè)銀行的整體狀況[1]。隨后,多變量分析法得到發(fā)展,比較著名的就是Altman(1968)[2]基于22個財務(wù)指標建立五變量Z-Score模型。鄭文通(1997)[3]針對風險價值法的相關(guān)理論和國外應(yīng)用情況進行了研究,探究評估企業(yè)風險的方法效用。朱秉青(2001)[4]基于專家調(diào)查意見的模糊方法,將模糊數(shù)學方法運用到財務(wù)風險評價中,將定性分析與定量方法相結(jié)合,對風險評價方法進行了拓展。隨著研究的不斷深入,國內(nèi)外學者不斷嘗試將新的模型應(yīng)用于風險評價。至今,因子分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊分析法、優(yōu)劣解距離法等多種評價方法已經(jīng)應(yīng)用在對各類領(lǐng)域的風險評價當中。其中,TOPSIS綜合評價方法由于不受樣本規(guī)模和指標的限制,可以對目標單位進行排序、計算簡便、結(jié)果精確,適用于多種情境下的綜合評價。

      (二)風險評價指標體系的相關(guān)研究

      有關(guān)商業(yè)銀行的官方風險指標體系中,比較著名的是美國金融管理當局對商業(yè)銀行及其他金融機構(gòu)制定的駱駝評價體系,其主要是從資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、管理水平、盈利狀況、流動性和敏感性等六個方面構(gòu)建等級評定制度。我國銀監(jiān)會則根據(jù)國內(nèi)商業(yè)銀行的特性,發(fā)布了《股份制商業(yè)銀行風險評級體系(暫行)》規(guī)定,從定性和定量兩個角度出發(fā),對銀行的資本充足狀況、資產(chǎn)安全狀況、管理狀況、盈利狀況、流動性狀況、市場風險等六個方面制定銀行風險評級體系。此外,按照《巴塞爾協(xié)定》基于誘發(fā)風險的原因?qū)⑸虡I(yè)銀行面臨的風險分為信用風險、市場風險、流動性風險、操作風險、國家風險、法律風險、聲譽風險以及戰(zhàn)略風險等八項。從現(xiàn)有的文獻中可以看出,大部分有關(guān)銀行風險評價的研究多專注于財務(wù)風險、信用風險和流動風險,這些風險的評價體系大多基于財務(wù)數(shù)據(jù),財務(wù)數(shù)據(jù)的可獲得性強且評價結(jié)果客觀。如琚望靜等(2019)[5]從商業(yè)銀行的資本風險、盈利風險、信用風險、流動性風險、成長性風險等五個方面構(gòu)建財務(wù)風險評級體系。任英華等(2020)[6]從資產(chǎn)、負債、資產(chǎn)與負債的匹配度、資產(chǎn)安全性等四個方面對我國商業(yè)銀行的流動性風險進行評價。但這些風險僅是企業(yè)在金融環(huán)境下可能遭受的部分風險,在網(wǎng)絡(luò)發(fā)達、信息傳播速度迅猛的新時代背景下,金融市場的復雜性,造成了企業(yè)風險的多樣性。以上學者的研究及官方機構(gòu)的規(guī)定豐富了商業(yè)銀行風險指標體系,具有科學性及可操作性,但還需要不斷探索新的體系,以符合新時代發(fā)展需求。

      (三)優(yōu)劣解距離法的拓展研究

      近年來,多屬性決策在各領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸廣泛,決策者通過建立評價指標對一系列評價對象進行綜合分析,更快、更精準地建立管理機制以減少風險或成本提高的可能性。隨著對傳統(tǒng)TOPSIS法研究不斷深入,學者們也逐漸發(fā)現(xiàn)方法中的缺陷。為了更好地使用這種多屬性決策的評價方法,許多學者開始探索改進TOPSIS方法的途徑,以期進一步完善和優(yōu)化該方法。

      通過文獻梳理,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學者從兩個方面進行改進。一方面,一些學者主要探索確定權(quán)重的方法,權(quán)重的確定方法主要可以分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法,其中常見的主觀賦權(quán)法有層次分析法(AHP)、德爾菲法(DLP)等;而相比主觀賦權(quán)法,客觀賦權(quán)法能夠避免人為因素帶來的偏差,因而逐漸受到學者們的青睞,常見的有包絡(luò)分析法、主成分分析法、熵權(quán)法等。另一方面,學者們是通過改進正、負理想解或相對貼近度的計算方法以優(yōu)化傳統(tǒng)TOPSIS法。傳統(tǒng)的TOPSIS采用歐氏距離計算評價對象的各指標與正、負理想解之間的相對距離作為評價依據(jù),而該方法可能存在逆序現(xiàn)象,即與正理想解歐式距離更近的點可能與負理想解的歐式距離也更近[7]。陸偉鋒(2012)[8]則將相對正、負理想解轉(zhuǎn)換成固定正、負理想解,并采用投影法設(shè)定貼近度。Wang(2014)[9]采用一種加權(quán)的馬哈拉諾比斯距離代替歐氏距離,對傳統(tǒng)的TOPSIS法加以改進,但馬哈拉諾比斯距離會存在夸大微小變量的問題,可能會對排序結(jié)果造成影響。黃魯成等(2019)則提出一種屬性權(quán)重未知情境下,采用聯(lián)系向量“垂直”距離計算相對貼近度的改進方法。但當多個對象在正、負理想點連線上的投影點相同時,“垂直”距離無法區(qū)別其優(yōu)劣。李華等(2016)[10]試圖引入馬氏距離以代替歐氏距離進行計算,但馬氏距離存在決策指標屬性數(shù)不能多于備選方案個數(shù)的問題。徐澤水(2001)[11]引入向量夾角余弦,重新定義了目標貼近度概念。向量夾角余弦的引入不但可以克服歐氏距離下可能出現(xiàn)的決策體系失效情況,還可以解決馬氏距離的不足之處[12]。

      (四)文獻述評

      從以上研究中可以看出,熵權(quán)法能在處理較多樣本信息的同時保留更多原始信息,并避免人為主觀因素的干擾,使結(jié)果更加客觀。以向量夾角余弦距離代替歐氏距離計算樣本數(shù)據(jù)與正、負理想解之間的貼進度能夠克服傳統(tǒng)TOPSIS法的弊端,但該方法存在專注于數(shù)據(jù)個體差異忽視對整體進行系統(tǒng)評判的問題?;疑P(guān)聯(lián)法能夠考慮各指標數(shù)據(jù)的內(nèi)部變化趨勢,更加系統(tǒng)地反映指標數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。因此,本文首先根據(jù)我國商業(yè)銀行特性構(gòu)建涵蓋資產(chǎn)流動性風險、資產(chǎn)質(zhì)量風險、盈利風險、成長風險、資本安全風險、聲譽風險等六個方面的風險評價指標體系;然后采用熵權(quán)法確定指標權(quán)重,同時引入向量夾角余弦距離和灰色關(guān)聯(lián)法改進TOPSIS法,并將其應(yīng)用到對我國上市商業(yè)銀行的風險評價中。以期評價結(jié)果能夠使商業(yè)銀行精準研判風險,及時采取有效應(yīng)對措施。

      三、基于熵權(quán)-改進TOPSIS的銀行風險評價體系構(gòu)建

      (一)評價指標及樣本的選取

      1.樣本選取

      選取在滬深兩地上市的32家商業(yè)銀行作為評價樣本,剔除了數(shù)據(jù)缺失以及財務(wù)狀況異常的上市商業(yè)銀行。以此數(shù)據(jù)對改進模型進行算例分析,從而更加客觀、清晰地看到不同模型驗算結(jié)果之間地差異,更好地驗證改進模型的合理性和有效性,同時也可以了解目前銀行業(yè)中各上市商業(yè)銀行風險防控情況,為提升銀行公司治理制度、促進金融企業(yè)改革提供參考。

      2.風險評價指標的構(gòu)建

      基于監(jiān)管部門對商業(yè)銀行風險管理的相關(guān)規(guī)定,參照商業(yè)銀行CAMELS評級體系以及MPA評估體系,本文共選取了21個可量化的風險指標。從商業(yè)銀行的資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、流動性、盈利性、成長性和企業(yè)聲譽等六個方面構(gòu)建了商業(yè)銀行風險評價指標體系。本文的數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫、各財經(jīng)網(wǎng)站以及證監(jiān)會官網(wǎng),對商業(yè)銀行的類型劃分以證監(jiān)會發(fā)布的分類為標準。由于《商業(yè)銀行流動性風險管理辦法》明確要求商業(yè)銀行的流動性覆蓋率不低于100%,因此對于個別沒有披露流動性覆蓋率的上市商業(yè)銀行,在進行數(shù)據(jù)分析過程中采用100%替代。(見表1)

      表1 商業(yè)銀行風險評價指標體系

      (二)評價模型構(gòu)建

      熵權(quán)法是根據(jù)各個指標值的離散程度進行賦權(quán)的客觀賦權(quán)方法,相對變化程度大的指標具有較大的權(quán)重,反映了信息熵的效用價值。

      1.基于熵權(quán)法改進TOPSIS模型

      改進TOPSIS法作為一種逼近理想解的決策方法,其基本的思路是首先采用向量規(guī)范法構(gòu)建規(guī)范決策矩陣X;其次,基于熵權(quán)法確定加權(quán)規(guī)范化決策矩陣;再次,確定最優(yōu)值和最劣值,即正、負理想解,然后分別計算各個評價對象與正、負理想解的向量夾角余弦距離;最后獲得各評價方案與最優(yōu)值的相對貼進度,進行排序。

      向量夾角余弦是采用數(shù)據(jù)信息構(gòu)造空間中的特征向量,用兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異大小,即關(guān)聯(lián)程度(Similarity)。歐氏距離衡量是空間各點的絕對距離,跟各個點所在的位置坐標直接相關(guān);而余弦距離衡量的是空間向量的夾角,相比歐氏距離,余弦距離更注重兩個向量在方向上的差異,也從根本上解決了線性相關(guān)問題的出現(xiàn)。

      (1)

      (2)

      灰色關(guān)聯(lián)度對樣本量的多少及樣本的規(guī)律性要求較低,且計算量小,通常不會出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況,能夠系統(tǒng)地整體評判結(jié)果[13]。計算樣本銀行與正、負理想方案之間的灰色關(guān)聯(lián)數(shù)。

      i=1,2,…,m; j=1,2,…n

      (3)

      i=1,2,…,m; j=1,2,…n

      (4)

      其中,ρ為分辨系數(shù),ρ∈[0,1],一般取值為0.5。

      Qi=qi/max1≤i≤m(qi),i=1,2,…,m

      (5)

      其次,對TOPSIS及灰色關(guān)聯(lián)度進行加權(quán)無量綱化處理。

      (6)

      (7)

      其中,α+β=1,且α∈[0,1],β∈[0,1],二者的取值視情況而定,現(xiàn)有文獻一般取α=β=0.5。

      最后,計算商業(yè)銀行風險評價與理想解的相對貼近度并排序。

      (8)

      用計算的Ci值進行排序,Ci越大,銀行的風險越高,越需要加強風險防控。

      四、算例分析及模型合理性驗證

      (一)評價結(jié)果及分析

      對比分析三種評價方法的相對貼近度和評價排名,從整體結(jié)果可以看出,三種風險評價結(jié)果的中間排名相似度較高,但是端點位置排序波動較大,尤其是風險排名靠前的部分。產(chǎn)生差距的原因主要是基于歐氏距離計算的傳統(tǒng)TOPSIS法更容易受到量綱的影響,反映信息的能力相對較弱。通過引進向量夾角余弦距離判斷樣本間的相似度,能夠更好地反映出個體之間的差異。但是忽略了企業(yè)風險內(nèi)部變化趨勢與最優(yōu)理想解的聯(lián)系,灰色關(guān)聯(lián)度則能夠更好的反映內(nèi)部各因素之間的變化情況。

      表2 樣本銀行風險排序?qū)Ρ?/p>

      如表2所示,基于改進的評價方法得出前三個風險較大的排序是郵儲銀行、交通銀行和建設(shè)銀行?;谟嘞腋倪M的TOPSIS得出的結(jié)果與前者相近,但是風險前三的銀行仍存在一些差異,分別為工商銀行、建設(shè)銀行和郵儲銀行,而交通銀行風險排名14,臨近平均水平,這一結(jié)果與改進方法相差較大?;跉W氏距離的TOPSIS風險評價結(jié)果與前兩種方法整體差距更大,在該方法下風險排名前三的銀行分別是交通銀行、鄭州銀行以及中國銀行,而郵儲銀行風險排名為15、建設(shè)銀行風險排名13,排名均處于中間水平。

      (二)方法合理性驗證

      1.根據(jù)32家銀行每項指標的均值來分析。如表3所示,郵儲銀行存在12個指標值均高于樣本均值(正向指標高于均值,負向指標低于均值),其中成本收入比、基本每股收益、總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率、杠桿率、資產(chǎn)負債率等指標值與每項指標均值差異較大,說明郵儲銀行在這些指標方面的質(zhì)量遠低于大部分樣本銀行;建設(shè)銀行則有10個指標值高于樣本均值(正向指標高于均值,負向指標低于均值),其中凈利潤增長率、資本積累率、營業(yè)收入增長率、貸款損失準備充足率、流動性比例等指標值與樣本均值差異較大。

      表3 商業(yè)銀行風險指標值及樣本均值

      2.對比各項評價指標排名分析評價結(jié)果。根據(jù)各風險指標的熵權(quán)大小進行降序排列,選取熵值較大的11個風險指標進行排名分析,如表3所示。①聲譽風險來看,信息披露考評指標中,上海證券交易所評價的這32家樣本公司分別為A和B兩級,A級的有20家銀行,剩下的為B級。郵儲銀行為B,低于平均水平,杠桿率指標中,郵儲銀行的杠桿率高達30%,財務(wù)杠桿風險位居第一。但郵儲銀行和建設(shè)銀行的分紅率表現(xiàn)相對較好,分別為30%和33.09%,位居前十,綜合來看,兩家銀行的聲譽風險較高;②就成長能力而言,資本積累率指標中,郵儲銀行和建設(shè)銀行的降序排名分別為16(14.64%)和20(12.23%),指標質(zhì)量屬于中等偏下,而總資產(chǎn)增長率的降序排名分別為25(7.36%)和19(9.53%),指標質(zhì)量相對靠后;③從成本收入比看,郵儲銀行的盈利能力較弱,降序排序下,比值為樣本銀行中最高,為56.57%。郵儲銀行有著獨特的“個體戶代理”經(jīng)營模式,其中的代理網(wǎng)點占絕大多數(shù),因此郵儲銀行的蓄代理費等遠高于其他商業(yè)銀行。而建設(shè)銀行的成本收入比(26.53%)也較高,降序排名第21;④從資產(chǎn)流動性中的存貸比而言,郵儲銀行最低,為53.41。建設(shè)銀行則居于中后位,降序排名18;⑤根據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量的指標值來看,郵儲銀行的不良貸款情況表現(xiàn)較好,降序排名31,說明其貸款質(zhì)量較高。建設(shè)銀行不良貸款率(1.42%)排名17,風險略高于平均水平。兩家銀行撥貸比均靠近樣本平均水平,建設(shè)銀行(3.23%)排名16,郵儲銀行(3.35%)排名17;⑥從資本充足指標來看,郵儲銀行的資產(chǎn)負債率最高,為94.67%,降序排名第1,說明大部分資金來源于債務(wù)的資金較多,較少部分來源于股東。相比之下,建設(shè)銀行的資產(chǎn)負債率較低,為降序排名28。此外,建設(shè)銀行的核心資本充足率(13.88)表現(xiàn)相對好,在樣本銀行中降序排名第2,而郵儲銀行的核心資本充足率(9.9%)略低于平均水平,排名17。

      五、主要結(jié)論

      本文通過對32家上市商業(yè)銀行進行實證分析,在綜合分析銀行風險的基礎(chǔ)上,驗證了改進TOPSIS方法的合理性和有效性,進而更好地為評價企業(yè)風險、科學地制定風險管理機制提供了方法。

      第一、本文建立的風險評價指標在CAMELS評價體系的基礎(chǔ)上,綜合考慮了企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量風險、成長性風險、資本安全風險、盈利風險、流動性風險和聲譽風險等六個方面的風險指標,考慮了商業(yè)銀行特性、社會貢獻、財務(wù)及非財務(wù)等多種因素,如撥備覆蓋率、不良貸款率、撥貸比、第三方機構(gòu)評級等多方面對風險的影響。能夠反映銀行的經(jīng)濟發(fā)展情況以及未來發(fā)展過程中可能承受的風險強弱,從而促使銀行能夠根據(jù)經(jīng)營情況更好地做好風險防控。

      第二、從各指標的熵值來看,對銀行風險影響較大的是深圳交易所通報的對上市公司信息披露質(zhì)量的評級、杠桿率和成本收入比等指標。因此,銀行應(yīng)多關(guān)注聲譽風險、銀行資產(chǎn)質(zhì)量風險以及盈利狀況風險等方面的風險防控。尤其是銀保監(jiān)會新制定的《銀行保險機構(gòu)聲譽風險管理辦法(試行)》,明確規(guī)定銀行機構(gòu)若存在聲譽風險管理機制極度不完善、聲譽事件造成機構(gòu)或行業(yè)重大損失等情況,將會受到嚴厲處罰。現(xiàn)大多數(shù)銀行在應(yīng)對信用風險、流動性風險、資產(chǎn)質(zhì)量風險等方面的風險防控機制逐漸成熟,但卻少有銀行在聲譽風險方面形成一套成熟的防控機制。因此,在互聯(lián)網(wǎng)媒介發(fā)展如此迅猛的背景下,銀行應(yīng)重點關(guān)注負面事件造成的聲譽影響,加強聲譽風險管理機制建設(shè)。

      第三、從評價結(jié)果來看,雖然國有大行在資產(chǎn)質(zhì)量和資本充足性方面控制表現(xiàn)良好,但其在流動性方面存在較高風險,成長能力不強,總體風險相對突出;國有大行的規(guī)模較大、影響范圍廣而深,一旦發(fā)生負面事件遭遇監(jiān)管處罰,會威脅到整個銀行體系的正常運行,也將對整體金融市場的穩(wěn)定發(fā)展造成一定影響。建議銀行完善風險度量體系,尤其是聲譽風險管理機制,使銀行管理層和監(jiān)管機構(gòu)形成共識,進一步提高防范金融風險能力,助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

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