摘要：操作风险的量化研究主要集中在银行业，如何在基金管理中运用量化模型是个不小的挑战。本文通过回顾美国近年来基金操作风险计量的相关文献，发现通过操作风险尽职调查可以得到更为完善的数据信息，通过典型相关分析构建的模型可以更好地预测基金操作风险与未来基金失败的关联度。
关键词：操作风险 量化 基金管理 典型相关分析


一、引言
2004年巴塞尔II（又称巴塞尔新协议）的框架中指出，操作风险是由不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险。此协议主要针对银行业的风险进行了定义并提出了量化的框架，而对银行业有效的计量方法可能并不适用于基金管理领域。基金管理领域的操作风险暴露水平很高，但却缺乏足够的数据来支持高级计量方法（AMA），这是由基金行业的现状决定的。为了更好地解决基金行业的操作风险问题，本文首先回顾了银行业对操作风险量化的认识与方法，再根据近年美国学者对基金操作风险量化的研究，最后提出了一种量化基金操作风险的新思路。
二、银行业操作风险的量化
银行业很早就发现一些风险是由系统失败或人为错误引起的，但操作风险作为银行三大风险之一而被单独命名是最近几年的事情。在过去，业内认为操作风险是剔除了财务风险和信用风险以外的剩余风险，直到2004年巴塞尔新协议才赋予了操作风险全面的定义与解释。同时，巴塞尔委员会指出，这一定义包括法律责任，但不包括策略风险和声誉风险。
随着操作风险被纳入银行资本计量与监管的范畴，如何量化操作风险成为了业内普遍关注的焦点。Embrechts et al.（2003）的研究指出，在银行业，巴塞尔委员会认识到量化操作风险是有难度的，并建议银行在毛利润的基础上按固定比例提取资本准备金，用于覆盖未来可能出现的操作损失。巴塞尔委员会认为随着国际活跃银行的计量与监管实践的发展，会出现更为普遍而先进的定量测量方法。近年来尽管业内对此有着不懈的研究与努力，但仍未出现普遍可用的计量方法。正因如此，巴塞尔银行监督委员会（2009）承认对操作风险暴露水平的量化实践还有很长的一段路要走。
操作风险的量化有着三重阻力。第一，操作风险内在特征是一种多方面复合型的风险，因为操作损失可能同时出现在程序、人员或者系统等多个方面。第二，计量操作风险的数据很难得到，因为信息系统在设计时可能未准备去计量这些风险。第三，严格地区分操作风险与市场，信用风险是比较困难的。
尽管量化上存在不少困难与阻力，但国内外学者的研究还是取得了不少成果。学术界按照操作风险度量的出发角度不同将这些量化模型分成由下至上模型和由上至下模型两大类。
（一）由下至上模型（bottom-up）
“由下至上”是在对企业各个业务部门的经营状况及各种操作风险的损失事件有了深入的研究之后,然后分别考虑各个部门的操作风险，最终将其加总作为整个企业的操作风险。按照这种思路发展的具体计量方法有内部衡量法（IMA）、损失分布法（LDA）、极值原理法（EVT）、贝叶斯网络法（BBN）等。它们都属于巴塞尔新协议中的高级计量法（AMA）。其优点在于区分了过去已经发生或可能发生的事件，并对这些事件的操作风险产生的原因和作用机制进行了解释，从而可以帮助管理者采取相应的管理措施，缺点则在于企业需要投入更多的资源用于搜集相关数据并保证数据的及时性。
（二）由上至下模型（top-down）
“由上至下”主要采用财务指标与收益波动率等作为衡量操作风险的变量。它从宏观角度，以过去发生的失误为依据对操作风险进行度量，并不区分损失的事件和原因。按照这种思路发展的计量方法有巴塞尔新协议中的基本指标法（BIA）与标准法（TSA）等。其优点在于简单方便，缺点在于企业不能按业务线或部门来分析具体操作风险的原因，并不能把量化结果运用于各业务线或部门的风险管理。
综上所述，“由下至上”提供了一种更为精准与全面的计量思路。实际上，从发达国家的量化实践来看，“由下至上”中的高级计量法已成为各国量化操作风险的首选。
但是，运用高级计量法面临着诸多挑战。一是数据挑战。计量模型对数据有着很高的要求，它要求数据至少满足准确性与及时性。除此之外，巴塞尔新协议还要求实施高级计量法的银行应当把自身内部损失数据与外部损失数据相结合，这是个巨大的挑战。二是量化内容挑战。有些操作风险事件的损失如监管罚款、败诉赔款等财务损失数据比较直观，但很多操作损失事件的界定是比较困难的。因为一些操作风险产生于业务流程中，风险损失要经历诸多环节，这些环节的综合作用形成最后的损失结果，如何量化业务线的操作风险很大程度要依靠专家的主观判断。
从国外近期的研究来看，在行业内共享操作损失数据是一种解决数据局限性与风险事件协同性的思路，广泛共享数据信息可以找到引发操作风险暴露的共同因素。Chernobai et al.（2011）的研究检验了美国金融机构1980-2005年操作风险的发生率，他通过分析1980-2005年大量的数据库中操作损失事件而得出发生率，其中操作损失事件按照巴塞尔新协议的标准的建议分为七类：内部欺诈；外部欺诈；雇员活动和工作场所的安全问题；客户、产品和业务活动的安全问题；银行维系经营的实物资产损坏；业务中断和系统错误；行政、交付和过程管理。这七类操作损失发生率满足泊松过程，其中解释变量是公司特征与宏观独立变量。公司特征包括公司规模、公司年限和财务状况等因素；宏观协变量包括信用价差、GDP增长率及美国S&P 500指数中收益与风险的度量等因素。在他们的实证结果中发现操作风险和财务报告缺陷是强正相关的。而且，公司治理的质量和操作风险暴露也有较强的负相关。最后，他们发现更强的高管激励与操作风险事件是相关的。最重要的是，他们发现操作损失事件是相互关联的而且所有七类操作损失都可以由这些常见的因素解释。
三、量化基金管理中的操作风险
在基金管理领域要实施高级计量方法是具有极大挑战的，因为这些量化方法对数据的要求是极为严格的。在基金管理领域，证监会或其他的监管机构并未强制要求基金公司披露巴塞尔新协议中所提及的七类操作损失的发生率和强度。在对冲基金中更是如此，因为《1940年投资公司法案》免除了其大部分信息披露的要求。但是，近年来，对冲基金领域有许多由操作而导致失败的案例。故对基金领域操作风险的管理是必要的，首先我们要量化基金管理中的操作风险，这样才能更好地管理基金操作风险。但由于缺乏信息披露与操作风险分类，基金公司并不适合“由下至上”的高级计量模型。最近的研究提出使用“由上至下”的量化方法来计量基金公司操作风险的暴露水平。
从2006年初开始，所有客户数大于14个，管理基金规模大于2 500万并且锁定期小于2年的对冲基金必须在美国证监会注册登记，同时，它们要填写ADV披露文件。ADV披露文件可以方便投资者估量所投资基金的操作风险，文件还包含了基金公司内外部可能存在的利益冲突、基金公司过去遇到的法律或监管问题等。
Brown.（2008a）分析了2006年度879家对冲基金公司所申报的ADV文件，并且把这些数据与TASS数据库中的相关数据相对照。他们发现法律监管问题和公司内外部利益冲突有显著的相关性。这与Chernobai et al.（2011）的研究发现相契合，Chernobai et al.（2011）发现不健全的内部控制与操作风险的发生有显著关联。他们还发现损失 事件与基金公司的所有权集中度有显著关联，而且，这些问题的发生率与基金公司杠杆的降低有关。
巴塞尔银行监管委员会（2009）强调了有效量化操作风险的重要性。使用的量化方法要确定操作损失事件是否有市场影响。Cummins et al.（2006）的研究发现，操作损失事件的披露与市场反应有显著的负相关性。为了确定文献中使用的量化模型与巴塞尔新协议的要求一致，Brown et al.（2008a）的重新检验并发现外部利益冲突和管理权力集中都和有法律监管问题的基金投资收益有显著的负相关关系。
然而，正如我们所知，法律和监管问题的产生并不一定是由于操作风险暴露而导致。而且，内部程序、人员和系统的失败不一定能引起外部法律或监管部门的注意。正因如此，Brown et al.（2008a）提出一种量化操作风险的方法，它是在典型相关分析的基础上演变而成的。他们首先识别出在TASS对冲基金数据库中的相关变量，这些变量被先前研究认为是失败的可能性。典型相关分析识别出TASS变量组合中与2006年初ADV中披露的交叉型操作风险变量组合中有最大的线性关系的组合。TASS变量的线性组合被定义为W-score。它与所有ADV文件中分析操作风险中的法律和监管问题等变量呈正相关关系。尽管ADV披露只有2006年初的数据，但依靠TASS数据库中基金特征的时间序列，可以计算出2006年之前一些年份的W-score。
再之，为了确定这种量化与巴塞尔新协议中操作风险的定义是一致的，Brown et al.（2008a）发现用W-score计量操作风险与后期较差的收益率相关。Brown et al.（2009）发现利用W-score量化的操作风险与未来基金失败的关系更显著。因此，Brown（2008b）认为尽职调查是解决对冲基金操作风险披露的一条出路。有效的尽职调查可以消除或减少有问题的基金，并且可以避免由操作风险而导致的未来损失。然而，尽职调查是一项昂贵的工作，但对于大型的对冲基金公司来说，他们有足够的能力来解决相关成本费用。Brown et al.（2012b）研究表明基金公司是否有能力承担起操作风险的尽职调查，是解释过去几十年间大型对冲基金能够继续生存的关键因素。
富有经验的投资者可以雇佣外部咨询公司进行操作风险的尽职调查。Brown et al. （2012a）发现数据库中有444份投资者的尽职调查报告。这些报告，有些长达600多页，详细地分析了目标基金公司的操作程序，人员及系统的失败的原因。普遍发现的操作缺陷是粉饰基金往年回报率，旗下管理资产的规模与公司正面临的法律问题。样本中有9%的基金公司对外宣传他们没有任何法律和监管问题，但实际却有22件未披露的法律起诉事件。
使用尽职调查的数据，Brown et al.（2012a）重新定义了W-score。直接运用尽职调查报告中的操作特征来计算，而不是间接使用外部观察到的基金特征。虽然444份报告并未包含全部对冲基金的信息，但这指出未来基金公司量化操作风险的新思路。
在研究中，他们发现直接从444份尽职报告中计算出的W-score与内部流程的不适当或失败、证券投资组合的内部定价、缺少有信誉的审计师、对过去问题的误导性陈述等相关。以这些共同特征为变量构建的量化模型能很好地预测基金未来业绩。
四、结论
虽然高级计量法（AMA）已经逐步成为银行业衡量操作风险的主流方法，但是，目前将其运用到基金管理中是不现实的。首先，监管机构对大多数基金公司并未提出强制披露的要求。其次，虽然部分大型基金公司向证监会提交了ADV披露文件，但文件中并没有披露出巴塞尔II建议的七类操作风险事件。近期国外研究表明，采取操作风险的尽职调查可能是一种解决基金领域信息局限等问题的开端。
近期国外的研究指出，在基金管理领域，开发出新型“由上至下”的量化方法是可行的。把内部操作特征与外部观测到的基金失败因素相结合起来分析，通过典型相关分析，计算出两组变量组合之间的相关组合。计量的结果可以很好地显示出是哪些原因导致了流程、人员和系统的失败并可以很好地预测基金未来情况。这种由典型相关分析构建的模型是可以成为量化基金领域操作风险的可靠模型。随着基金监管的不断完善，随着操作性尽职调查的普及，这种量化方法可以得到更好的改进。X