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引言
巴塞尔协议风险管理理念是建立满足银行对风险敏感需求的监管框架，精确计量银行经营的风险水平和所需配置的资本水平。数据模型和数据质量管理是实施巴塞尔协议的关键。高效满足实施巴塞尔协议的数据要求，银行应当构建一整套全面、高质量的数据管理体系。从巴塞尔协议对数据的要求中，可以总结归纳出银行提升数据管理能力要采取的具体措施。因此，巴塞尔协议给银行带来的不仅是风险管理框架的再造，也是对数据架构、数据治理体系的变革。
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巴塞尔协议风险管理的数据模型和数据要求
回顾巴塞尔协议发展进程，复杂程度不断提高，究其核心仍在于通过建立逐渐完善的数据模型，实现对未来的不确定性进行精确量化，充分反映未来的风险水平。随着银行业务的逐渐多元化，银行面临的风险特征也日趋复杂化，为确保风险计量结果的精确度，对银行数据管理的要求也在不断提升。下面，从巴塞尔协议第一支柱信用、市场、操作三大风险计量的数据模型和数据需求中，尝试发掘巴塞尔协议数据管理的基本脉络。内部评级法计量信用风险的流程是：首先，根据历史数据量化为内部估计的风险参数；其次，将风险参数通过一定的函数公式得到各类资产的风险权重。最重要的三个风险参数为：违约概率（PD），即特定时间段内借款人违约的可能性；违约损失率（LGD），指债务人违约给债权人造成的损失金额；违约风险暴露（EAD），是违约风险敞口，就是可能发生违约风险的金额。巴塞尔协议规定采用内部评级法的银行，必须收集和保留每笔贷款违约损失率及违约风险暴露完整的历史数据，包括但不限于每笔违约贷款估计的和已实现的违约损失率、违约风险暴露数据、信用风险缓释作用前后的违约损失率数据，以及每笔违约贷款损失或清偿的信息，例如清偿的数量、清偿的方式、清偿要求的时间及管理成本等数据。同时，新巴塞尔协议规定了估计这些参数最少要满足的数据观察期，计算违约概率、违约损失率和违约风险暴露要求银行对数据的积累要超过七年，甚至在理想的情况下，数据观察期至少应涵盖一个完整的经济周期。
表1 估计参数所需的数据观察期
此外，参数估计的数据不但要求时间长，而且对数据的来源和内容要求也非常高，不但要求有客户资料、财务数据、信贷记录，还要综合考虑历史及当前的宏观、行业等数据，作为计算相关参数所需的预测变量。内部模型法计量市场风险的主要方法是计算风险暴露的在险价值（VaR）。VaR就是在一定的持有期和一定的置信度区间内，一个投资组合最大的潜在损失是多少。VaR这种金融风险评估和计量模型，是利用概率论与数理统计来评价风险的方法，使投资人既可以知道损失发生的可能性，又可以知道潜在损失的金额是多少。VaR的计算方法主要有方差—协方差法、历史数据模拟法、结构化蒙特卡洛法。历史数据模拟法是根据历史数据模拟未来的一种方法，它采用历史上真实发生的数据，因此该方法比较直观、结果说服力较强，许多大银行倾向于采用这种方法，但尤其历史数据模拟法对历史数据积累的要求最高。VaR模型需要大量的历史数据进行计算、分析和预测。市场风险计量要求的基础数据包括：①头寸数据，是由交易活动产生的数据。②风险要素的价格数据，风险要素一般分为：利率、汇率、股票价格、商品价格以及上述各类风险要素中的期权波动性等几个大类。③计量参数，包括：持有期(即头寸值的变化区间)、观察风险要素价格的历史时间、达到审慎保护度的置信区间。另外，巴塞尔协议规定，VaR模型的有效性必须进行返回检验该模型的预测值和现实情况是否一致，这个过程要求的数据期限很长，对数据质量的要求比较高。高级计量法计量操作风险应当基于内部损失数据、外部损失数据、情景分析、业务经营环境和内部控制因素建立操作风险计量模型。高级计量法计算操作风险需要内部和外部数据。其中内部数据指银行按照标准跟踪收集的损失记录，对内部损失数据至少需要5年期观测值。外部数据指相关的公开数据以及行业集合数据。外部数据应包含：实际损失的金额数据、发生损失事件的业务范围相关信息、损失事件起因和情况或其他有助于评估的相关性信息。
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巴塞尔协议风险管理对银行数据管理的导向作用
综合上面风险管理的数据需求，可以看出巴塞尔协议对数据的要求着重体现在数据收集与维护系统方面。银行需要建立收集数据、评估并管理数据完整性的流程，建立数据质量控制政策和程序，确保达到数据长时间积累、历史数据完整保存、业务全周期全方位数据收集，以及数据高质量的具体要求。借鉴巴塞尔协议风险管理对于数据的管理要求，银行通过完善基础信息系统的开发及建设工作，通过建立数据集市和标准化的数据字典，通过建立数据质量控制政策程序及相应的管理机制流程，增强对基础数据的获取、筛选和存储能力，提升数据系统化管理水平。在此基础上，提升数据分析能力，开展挖掘数据价值等一系列工作，实现数据资产向价值载体的转变，进一步提升数据精细化管理和科学决策水平。
参考文献：
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