银行业集中度风险的计量与监管_国际经验及对我国的启示
在巴塞尔新资本协议中，风险集中被定义为任何可能造成巨大损失（相对于银行的资本、总资产或总体风险水平）、威胁银行健康或维持核心业务能力的单个风险或风险组。风险集中产生于银行资产、负债或表外项目（无论产品或服务），既可以出现在交易过程中，也可以由不同类别风险暴露的组合而产生。从广义的角度来看，集中度风险可以体现在信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等风险中（见附图）。
银行业集中度风险监管的主要情况
在新资本协议第一支柱框架下，信用风险资本要求的计量方法包括标准法和内部评级法(IRB)。在标准法中，单笔贷款的资本要求取决于借款人的外部评级和信用风险暴露按照一定的特征分类后对应的风险权重，贷款组合的资本要求等于所有贷款资本要求的简单加总，与该组合的构成和特征没有关系，也没有考虑每笔贷款间的关联情况以及受行业或地区等共同因素影响的可能性，因此计算出来的资本要求没有覆盖集中度风险。内部评级法计算资本要求的理论基础模型是渐近单风险因素模型(Asymptotic Single-Risk Factor，ASRF)，它有以下两条关键假设：一是贷款组合充分分散(perfectly fine-grained)；二是只存在单一的系统风险因子(one source of systematic risk)。 第一条假设要求银行信贷资产组合中的各笔贷款间没有相关性，且不存在单一大额敞口；第二条假设中的单一系统风险因子是指宏观经济因素，也就是说，要求所有银行的信用资产组合都只受共同的宏观经济因素影响，不会因为过分集中于某个行业或地区而受到行业或地区特有的系统风险影响。然而，这两点假设在实际组合中不可能完全得到满足，银行信贷资产的风险不可能得到完全分散，所有组合也不可能只受到单一系统风险因子影响，因此这种分散性的缺乏(lack of granularity)可能导致利用内部评级法计算的经济资本要求被低估。
新资本协议在第二支柱框架下对信用风险集中度提出了关注要求，包括单一或一组相互关联的客户、同一经济行业或地域的客户、财务状况依赖于同类业务或商品的客户等的信贷风险。本次国际金融危机后，巴塞尔委员会对新资本协议又做了一次修改，修改后第二支柱要求银行将交易性业务、表外合同和非合同业务等各个层面都纳入集中度风险的范围考虑。银监会2008年9月发布的《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》第69条要求商业银行应书面记录资产池风险同质性分析、集中度分析；第186条指出风险数据集市应包括单个客户、单笔债项的详细数据，以及行业、区域、产品等资产组合以及宏观层面的数据等；第238条规定商业银行应根据债务人或债项的评级结果，设置单一债务人或资产组合限额。
《商业银行资本充足率监督检查指引》中对商业银行集中度风险管理也提出了要求，第73～77
条指出商业银行不仅应当理解本行当前面临的各类集中度风险，而且应当对在压力市场条件下、经济下行和市场不具备流动性情况下可能产生的集中度风险有清楚的估计；应当建立全面的集中度风险管理框架，并对集中度风险配置相应的资本以有效抵御集中度风险可能带来的损失。从具体方式来看，我国现在主要是通过限额的方式来监管客户集中度风险，对组合集中度风险的监管指标研究与实践尚待进一步完善（见附表）。
集中度风险计量的方法及国际经验
尽管现在国际上没有统一的信用集中度风险计量方法，但是相应的研究正在不断深入，计量方法也在逐步演进，从最基础的“基于敞口的集中度评估”→“调整后的监管资本法”→“风险贡献度法”→“经济资本模型法”，计量的精确度不断提高，但同时对数据和模型的要求也越来越高，操作难度越来越大。对集中度风险的计量要根据单一客户和组合集中度分别进行。
单一客户集中度的计量
单一客户集中度风险的计量方法包括敞口比率(Ratios)、基尼系数(Gini Coefficient)、HHI指数(Herfindahl-Hirschman Index)、分散度调整(Granularity Adjustment)等。前三种属于非模型法(heuristic or model-free)，最后一种是模型法(model-based)。
敞口比率法直接计算最大前10（或20或50）家客户的敞口总额，并将其同资本挂钩，例如要求不超过银行资本净额的50%。这种方法非常简单和直观，但其反映的信息比较片面（只有风险敞口），未刻画借款者的信用质量，如违约可能性、违约损失率等，也未考虑资产的相关性，因此比较粗糙。 基尼系数可以作为一种集中度指标，计算单个敞口量对组合的贡献度与平均贡献度之间的差距。系数接近于0说明组合中各单个敞口分布均匀，系数接近于1则说明组合高度集中。这种计量方法的缺陷是没有合理考虑组合的规模。例如，一个只包含少数几笔贷款但额度分布均匀的组合与包含大量分散度高但额度不均匀贷款的组合相比，可能前者的基尼系数低于后者。并且，如果在已有组合中增加一笔很小额的贷款，尽管分散度更高了，基尼系数却可能是上升的。因此，基尼系数一般只用于测量资产分布的均衡情况。
HHI指数定义为组合内各单一客户资产敞口比重的平方和。分散得很好的组合该指数接近于0，而集中度高的组合该指数接近于1，如果组合只包含一个客户则该指数就等于1。但在组合样本量较少时，受不同个体违约可能性差异的影响，基于HHI指数的计量结果可能不精确。
分散度调整计算的是实际组合与跟它具有完全一样风险特征的无限分散(infinitely granular,即集中度极低)组合之间非预期损失的差。它是ASRF模型的一个扩展，遵循了IRB公式的理论基础，同时将原被忽略的单个客户集中度纳入ASRF模型，并在经济资本中直接体现出来，其本质就是提供一种基于公式的解决方案来测算个体层面因不分散所导致的额外资本需求。但缺点就是计算较为繁琐，且
对规模较小的信贷组合不太适用。
组合集中度的计量
对组合集中度进行计量的一个关键前提是恰当的行业划分，如果行业划分不准确，看似分散了的组合可能实际上依然存在很大的集中度风险。行业准确划分的理想状态应该是行业内的相关系数非常高而行业与行业之间的相关系数非常低。行业内的相关系数通常用企业利润、营业收入等价值指标走势来计算，而行业与行业间的相关系数通常用行业股价指数的走势代替权益相关性来估算（通过权益相关性估计资产相关性的精确度可能受到怀疑）。但是，数据的获取与稳定的相关系数标准是进行行业划分的重大障碍。许多国家的官方行业划分都未考虑风险计量因素，因此并没有将信用风险关联度高或者严重依赖同一风险因素的企业归于同一行业。
计量组合风险集中度的非模型法包括HHI指数、敞口比率等，HHI指数是由行业敞口量（或资本量）占组合比重的平方加总而来。这些方法可以将资产组合根据集中度风险的高低排出序来，但是它们并没有将行业之间的信用风险关联关系纳入考虑，而且HHI指数也不能算出覆盖集中度风险所需的经济资本。
计量组合集中度的模型法包括解析式方法和模拟方法等。风险贡献度法(risk contribution)就是基于解析式的计量方法，它通过计算单笔债项的预期和非预期损失并对其求偏导得出单笔债项的风险贡献度、计算出债项的相关性矩阵并将其转化为债务人违约相关性矩阵、根据相关性矩阵计算组合层面的损失波动性、假设一个Beta或Gamma分布或基于历史数据模拟分布计算出组合层面资本乘数，从而得出单笔债项的资本需求。这种计量方法纳入了资产间及行业间的相关性，并实现了单笔债项层面的风险计量，因此精确度较高。但由于对数据要求高，计算量大，需投入的资源非常多，并且该方法中违约相关性的测算及一些假设条件在实施中可能不被接受。
经济资本模型(economic capital)是基于模拟方法的一种多因素模型(multi-factor models)，它赋予每个行业相应的系统性风险因子，测算行业内和因子间的相关性，并将其引入扩展的ASRF模型，通过模型计算出信贷组合由于集中度而需要额外提取的经济资本。它可以用于计算单笔资产对组合经济资本的边际风险贡献度，简单来说，就是在已有组合中加入一笔新的贷款后组合风险的增加值。这种方法对行业的划分要求较高，要利用蒙特卡罗模拟方法获得经济资本，且赋予的行业因子结构需要跟随信贷组合结构以及因子的相关性变化而进行调整，因此精确度很高，但因素太多，计算繁琐，数据难以获得，并且计量模型也并未统一，对银行和银行监管者来说都难以执行。
多因素模型中也有比较简单或被简化的计量方法，简化的目的就是在降低数据要求的基础上，用透明度高、基于公式的方法来计算，这样计算出来的结果能给比较复杂的计量模型提供标准，同时也便于信贷机构操作，并且它们所得出的信息比通过非模型法计量所得出的信息要精确，不过它们的适用性和可靠性都有待继续探究。（全文请阅读《中国金融》印刷版2010年第3期
银行业集中度风险的计量与监管_国际经验及对我国的启示
在巴塞尔新资本协议中，风险集中被定义为任何可能造成巨大损失（相对于银行的资本、总资产或总体风险水平）、威胁银行健康或维持核心业务能力的单个风险或风险组。风险集中产生于银行资产、负债或表外项目（无论产品或服务），既可以出现在交易过程中，也可以由不同类别风险暴露的组合而产生。从广义的角度来看，集中度风险可以体现在信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等风险中（见附图）。
银行业集中度风险监管的主要情况
在新资本协议第一支柱框架下，信用风险资本要求的计量方法包括标准法和内部评级法(IRB)。在标准法中，单笔贷款的资本要求取决于借款人的外部评级和信用风险暴露按照一定的特征分类后对应的风险权重，贷款组合的资本要求等于所有贷款资本要求的简单加总，与该组合的构成和特征没有关系，也没有考虑每笔贷款间的关联情况以及受行业或地区等共同因素影响的可能性，因此计算出来的资本要求没有覆盖集中度风险。内部评级法计算资本要求的理论基础模型是渐近单风险因素模型(Asymptotic Single-Risk Factor，ASRF)，它有以下两条关键假设：一是贷款组合充分分散(perfectly fine-grained)；二是只存在单一的系统风险因子(one source of systematic risk)。 第一条假设要求银行信贷资产组合中的各笔贷款间没有相关性，且不存在单一大额敞口；第二条假设中的单一系统风险因子是指宏观经济因素，也就是说，要求所有银行的信用资产组合都只受共同的宏观经济因素影响，不会因为过分集中于某个行业或地区而受到行业或地区特有的系统风险影响。然而，这两点假设在实际组合中不可能完全得到满足，银行信贷资产的风险不可能得到完全分散，所有组合也不可能只受到单一系统风险因子影响，因此这种分散性的缺乏(lack of granularity)可能导致利用内部评级法计算的经济资本要求被低估。
新资本协议在第二支柱框架下对信用风险集中度提出了关注要求，包括单一或一组相互关联的客户、同一经济行业或地域的客户、财务状况依赖于同类业务或商品的客户等的信贷风险。本次国际金融危机后，巴塞尔委员会对新资本协议又做了一次修改，修改后第二支柱要求银行将交易性业务、表外合同和非合同业务等各个层面都纳入集中度风险的范围考虑。银监会2008年9月发布的《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》第69条要求商业银行应书面记录资产池风险同质性分析、集中度分析；第186条指出风险数据集市应包括单个客户、单笔债项的详细数据，以及行业、区域、产品等资产组合以及宏观层面的数据等；第238条规定商业银行应根据债务人或债项的评级结果，设置单一债务人或资产组合限额。
《商业银行资本充足率监督检查指引》中对商业银行集中度风险管理也提出了要求，第73～77
条指出商业银行不仅应当理解本行当前面临的各类集中度风险，而且应当对在压力市场条件下、经济下行和市场不具备流动性情况下可能产生的集中度风险有清楚的估计；应当建立全面的集中度风险管理框架，并对集中度风险配置相应的资本以有效抵御集中度风险可能带来的损失。从具体方式来看，我国现在主要是通过限额的方式来监管客户集中度风险，对组合集中度风险的监管指标研究与实践尚待进一步完善（见附表）。
集中度风险计量的方法及国际经验
尽管现在国际上没有统一的信用集中度风险计量方法，但是相应的研究正在不断深入，计量方法也在逐步演进，从最基础的“基于敞口的集中度评估”→“调整后的监管资本法”→“风险贡献度法”→“经济资本模型法”，计量的精确度不断提高，但同时对数据和模型的要求也越来越高，操作难度越来越大。对集中度风险的计量要根据单一客户和组合集中度分别进行。
单一客户集中度的计量
单一客户集中度风险的计量方法包括敞口比率(Ratios)、基尼系数(Gini Coefficient)、HHI指数(Herfindahl-Hirschman Index)、分散度调整(Granularity Adjustment)等。前三种属于非模型法(heuristic or model-free)，最后一种是模型法(model-based)。
敞口比率法直接计算最大前10（或20或50）家客户的敞口总额，并将其同资本挂钩，例如要求不超过银行资本净额的50%。这种方法非常简单和直观，但其反映的信息比较片面（只有风险敞口），未刻画借款者的信用质量，如违约可能性、违约损失率等，也未考虑资产的相关性，因此比较粗糙。 基尼系数可以作为一种集中度指标，计算单个敞口量对组合的贡献度与平均贡献度之间的差距。系数接近于0说明组合中各单个敞口分布均匀，系数接近于1则说明组合高度集中。这种计量方法的缺陷是没有合理考虑组合的规模。例如，一个只包含少数几笔贷款但额度分布均匀的组合与包含大量分散度高但额度不均匀贷款的组合相比，可能前者的基尼系数低于后者。并且，如果在已有组合中增加一笔很小额的贷款，尽管分散度更高了，基尼系数却可能是上升的。因此，基尼系数一般只用于测量资产分布的均衡情况。
HHI指数定义为组合内各单一客户资产敞口比重的平方和。分散得很好的组合该指数接近于0，而集中度高的组合该指数接近于1，如果组合只包含一个客户则该指数就等于1。但在组合样本量较少时，受不同个体违约可能性差异的影响，基于HHI指数的计量结果可能不精确。
分散度调整计算的是实际组合与跟它具有完全一样风险特征的无限分散(infinitely granular,即集中度极低)组合之间非预期损失的差。它是ASRF模型的一个扩展，遵循了IRB公式的理论基础，同时将原被忽略的单个客户集中度纳入ASRF模型，并在经济资本中直接体现出来，其本质就是提供一种基于公式的解决方案来测算个体层面因不分散所导致的额外资本需求。但缺点就是计算较为繁琐，且
对规模较小的信贷组合不太适用。
组合集中度的计量
对组合集中度进行计量的一个关键前提是恰当的行业划分，如果行业划分不准确，看似分散了的组合可能实际上依然存在很大的集中度风险。行业准确划分的理想状态应该是行业内的相关系数非常高而行业与行业之间的相关系数非常低。行业内的相关系数通常用企业利润、营业收入等价值指标走势来计算，而行业与行业间的相关系数通常用行业股价指数的走势代替权益相关性来估算（通过权益相关性估计资产相关性的精确度可能受到怀疑）。但是，数据的获取与稳定的相关系数标准是进行行业划分的重大障碍。许多国家的官方行业划分都未考虑风险计量因素，因此并没有将信用风险关联度高或者严重依赖同一风险因素的企业归于同一行业。
计量组合风险集中度的非模型法包括HHI指数、敞口比率等，HHI指数是由行业敞口量（或资本量）占组合比重的平方加总而来。这些方法可以将资产组合根据集中度风险的高低排出序来，但是它们并没有将行业之间的信用风险关联关系纳入考虑，而且HHI指数也不能算出覆盖集中度风险所需的经济资本。
计量组合集中度的模型法包括解析式方法和模拟方法等。风险贡献度法(risk contribution)就是基于解析式的计量方法，它通过计算单笔债项的预期和非预期损失并对其求偏导得出单笔债项的风险贡献度、计算出债项的相关性矩阵并将其转化为债务人违约相关性矩阵、根据相关性矩阵计算组合层面的损失波动性、假设一个Beta或Gamma分布或基于历史数据模拟分布计算出组合层面资本乘数，从而得出单笔债项的资本需求。这种计量方法纳入了资产间及行业间的相关性，并实现了单笔债项层面的风险计量，因此精确度较高。但由于对数据要求高，计算量大，需投入的资源非常多，并且该方法中违约相关性的测算及一些假设条件在实施中可能不被接受。
经济资本模型(economic capital)是基于模拟方法的一种多因素模型(multi-factor models)，它赋予每个行业相应的系统性风险因子，测算行业内和因子间的相关性，并将其引入扩展的ASRF模型，通过模型计算出信贷组合由于集中度而需要额外提取的经济资本。它可以用于计算单笔资产对组合经济资本的边际风险贡献度，简单来说，就是在已有组合中加入一笔新的贷款后组合风险的增加值。这种方法对行业的划分要求较高，要利用蒙特卡罗模拟方法获得经济资本，且赋予的行业因子结构需要跟随信贷组合结构以及因子的相关性变化而进行调整，因此精确度很高，但因素太多，计算繁琐，数据难以获得，并且计量模型也并未统一，对银行和银行监管者来说都难以执行。
多因素模型中也有比较简单或被简化的计量方法，简化的目的就是在降低数据要求的基础上，用透明度高、基于公式的方法来计算，这样计算出来的结果能给比较复杂的计量模型提供标准，同时也便于信贷机构操作，并且它们所得出的信息比通过非模型法计量所得出的信息要精确，不过它们的适用性和可靠性都有待继续探究。（全文请阅读《中国金融》印刷版2010年第3期