基于收入模型的证券公司操作风险度量的实证研究［摘要］基于中国证券公司操作风险数据特征，运用“自上而下”的度量方法，构建中国证券公司操作风险的度量模型，采用XX年中国4家上市券商季度财务报表数据和其他相关经济数据，度量中国上市证券公司的操作风险进行和实证检验，结果表明收入模型能够在一定程度上度量证券公司的操作风险［关键词］操作风险；收入模型；证券公司［］E830［文献标识码］A［］1008-1763(XX年鉴和证券公司的年度报告中得到，因此，收入模型对数据的要求不高。根据《巴塞尔新资本》协议，证券公司的风险主要包括市场风险、流动性风险、信用风险和操作风险四个部分。基于此，我们能够建立证券公司的收入模型如下：Y=a+B1x1+B2x2+B3x3+•••+Bixi+e(1)其中，Y为目标函数，即净收入，xi为各影响因素,Bi为各影响因素的敏感程度。该收入模型的建模思路是：证券公司的收入波动是各种风险因素综合作用的结果，我们可以将总的风险因素分为两类，一类是可以识别的风险因素，另一类是不可识别的风险因素，即操作风险。因此，我们将可以识别风险因素度量处理，然后将公司收入的总体波动与识别风险因素相减，就得出了整个公司的操作风险。在这一思路下，我们设证券公司的净收入为目标变量，设公司可识别风险因素(市场因素、宏观经济因素、流动性因素等)为解释变量，在较大程度上，证券公司净收入波动可以被这些因素解释，那么，余下的不能解释部分，就是我们要求的由操作风险所引起的净收入波动。在具体的回归估计过程中，从净收入总方差中减去由其他因素造成的净收入方差波动，即得到由操作风险引起的净收入方差波动。根据收入模型，证券公司净收入的方差o2Total由两部分组成，一部分为回归模型可解释部分的方差o2EX,另一部分为回归模型所不能解释部分的方差o2op。艮"。2Total=。2EX+。20P(2)由于证券公司面临的风险可以分为信用风险、流动性风险市场风险和操作风险，采用收入模型度量操作风险，我们要把市场风险、信用风险、流动性风险和其他宏观影响因素作为解释变量全面考虑，因此，证券公司净收入的总方差可以通过市场风险、信用风险、流动性风险、其他宏观因素引起的总方差波动加操作风险引起的总方差波动得到。在计算多元回归方程时，模型的拟合效果会受到剔除解释变量个数的影响，因此，本文用模型调整后的拟合优度系数作为模型能解释部分所占比例。本文假设市场风险、信用风险、流动性风险、其他宏观因素等解释变量引起的方差波动与净收入总方差波动的比率是R2,那么，由操作风险引起的净收入方差的波动为：o20P=o2Total(l-R2)(3)再假设证券公司的净收入服从正态分布，且置信度为99.9%o根据《巴塞尔新资本协议》，则操作风险引起的总损失(LOP)是：Lop=3.1*oOP(4)其中，LOP是操作风险的损失估计值，oOP是操作风险引起的证券公司净收入波动的标准差四证券公司操作风险实证研究(解释变量的选取在国内外研究文献中，多数学者都采用GDP增长率、股票指数、CPI指数、存贷款利差等指标解释收入模型。GDP增长率、CPI指数是衡量一国经济整体状况的宏观经济指标,存贷利差是衡量金融机构收益水平的指标，本文将这些经济指标统归到影响证券公司净收入的市场因素中。同时，已有收入模型的解释变量中，除股票指数能从某种程度上反映金融市场风险外，没有过多金融机构净收入的影响,而忽略了其各类实际经营中的风险的涉及反映信用风险、流动性风险的解释变量。根据《巴塞尔新资本协议》，我们不仅要考虑宏观市场因素还应该考虑到其他各类中观、微观风险因素，包括市场风险、信用风险、流动性风险，它们都是不可忽视的证券公司净收入解释变量。在解释变量选择上，已有收入模型偏重考虑宏观因素对对净收入造成的影响。已有收入模型笼统地将由操作风险、信用风险、流动性风险、市场风险所引起的金融机构净收入方差的波动，全部归因于操作风险，夸大了操作风险引起方差波动的比重，从而降低了收入模型的准确性。另一方面，已有收入模型主要针对中国商业银行的特征来设计各类解释变量，虽然证券公司和商业银行同属于金融机构范畴，所面临的风险因素有很多相同之处，但证券公司和商业...