《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險管理》之案例分析（5）

　　風(fēng)險管理失敗的罪魁禍?zhǔn)?

　　在風(fēng)險管理過程中，建模數(shù)據(jù)、度量標(biāo)準(zhǔn)、因素識別、信息溝通等任何一個環(huán)節(jié)的失誤都可能直接導(dǎo)致風(fēng)險管理失敗，進(jìn)而給公司帶來巨額損失

　　在本次金融危機(jī)中，相信無數(shù)投資者在盤點(diǎn)虧損時都不禁要問，華爾街怎么會變得如此糟糕？那些復(fù)雜的模型究竟出了什么問題？甚至在2007年11月，股市遭遇重創(chuàng)之前，一位評論家就在《金融時報》上寫道，“顯然，巨大的風(fēng)險管理失敗充斥著華爾街。”

　　即使是風(fēng)險管理水平的金融機(jī)構(gòu)，也可能出現(xiàn)巨額虧損，因為金融業(yè)是一個經(jīng)營風(fēng)險的行業(yè)。在風(fēng)險管理過程中，建模數(shù)據(jù)、度量標(biāo)準(zhǔn)、因素識別、信息溝通等任何一個環(huán)節(jié)的失誤都可能直接導(dǎo)致風(fēng)險管理失敗，進(jìn)而給公司帶來巨額損失。

　　依賴歷史數(shù)據(jù)

　　風(fēng)險管理模型通常是用過去的情況來預(yù)測某種風(fēng)險在未來發(fā)生的概率。假如2006年時你是一家銀行的風(fēng)險經(jīng)理，你認(rèn)為房地產(chǎn)價格在來年可能會出現(xiàn)暴跌，并將這種擔(dān)憂告訴了你的上司。然而，銀行的高管們必須知道這種暴跌出現(xiàn)的可能性有多大，一旦出現(xiàn)會給銀行帶來多少損失，并以此來確定銀行對房地產(chǎn)市場的風(fēng)險暴露（risk exposure）水平。

　　接著，你的工作可能就是檢驗房地產(chǎn)價格的歷史波動數(shù)據(jù)，計算年平均波動率以及標(biāo)準(zhǔn)差。在這個過程中，你實際上假定了過去的情況能夠很好地模擬未來的趨勢。在檢驗過歷史數(shù)據(jù)之后，你發(fā)現(xiàn)價格的變動似乎是隨機(jī)的，就好像拋硬幣的正反面一樣，價格上漲和下跌同樣的幅度具有同樣的概率，而且價格波動通常是小幅度的，出現(xiàn)大幅波動的概率比較低。在直角坐標(biāo)中，用橫軸表示價格變化，用縱軸表示出現(xiàn)概率，那么房地產(chǎn)價格變化的概率分布應(yīng)該是以平均波動率為中軸呈“鐘形”。

　　這個模型看起來似乎很嚴(yán)密，但在現(xiàn)實中，它很可能會出錯。如果未來房地產(chǎn)價格的波動率高于過去的數(shù)字（現(xiàn)實市場確實如此），那么模型就大大低估了價格暴跌的可能性，因為現(xiàn)實的波動概率分布要比你的模型描述的“鐘形”扁平得多。另外，“鐘形”分布本身很可能就是錯的，如果價格變化不服從正態(tài)分布，那么波動率的概率分布曲線就會變得不規(guī)則——就像拋出一枚表面被彎曲的硬幣，落地時出現(xiàn)正反面的可能性就不再相等了。

　　當(dāng)你開始計算房地產(chǎn)價格下跌對銀行的影響時，問題就更嚴(yán)重了。如果大量次級貸款無法按時償還，房地產(chǎn)市場出現(xiàn)危機(jī)，那么，可能根本就沒有恰當(dāng)?shù)臍v史數(shù)據(jù)能夠模擬這種情況。如果銀行還持有CDOs（債務(wù)抵押債券）這類衍生證券，那么要預(yù)測房地產(chǎn)價格變化對銀行的影響就更難了。

　　即使你真的能計算出房地產(chǎn)價格下跌對銀行資產(chǎn)負(fù)債表的影響，但若考慮到其他非直接關(guān)聯(lián)因素，你的預(yù)測結(jié)論依然不堪一擊。金融機(jī)構(gòu)通常會持有多種資產(chǎn)，其他種類資產(chǎn)的價格很可能與房地產(chǎn)價格相關(guān)，若要正確估計銀行對某種風(fēng)險的暴露情況，你就必須正確計算出各種資產(chǎn)之間的價格相關(guān)度。在用歷史數(shù)據(jù)來估算該相關(guān)度時，你又要面對上述的所有問題。

　　每日風(fēng)險度量的缺陷

　　不合適的數(shù)據(jù)只是問題之一，到度量風(fēng)險，尤其是證券交易風(fēng)險時，新問題就出現(xiàn)了。

　　金融機(jī)夠通常用每日VaR（風(fēng)險價值）來測算證券交易風(fēng)險。VaR是指某一資產(chǎn)在某一概率水平下的最大可能損失。比如每日VaR為1%水平下的1億美元，其含義指在未來24小時內(nèi)資產(chǎn)損失超過1億美元的可能性只有1%.UBS（瑞士銀行）在其2006年年報中稱，全年沒有一次損失超過每日VaR，但在2007年就有23次損失超過每日VaR的情況——說明該風(fēng)險衡量方法在市場條件劇烈變化時就會失靈。

　　VaR忽略了發(fā)生概率小的巨額損失事件。假設(shè)一家公司的每日VaR為1%水平下的1億美元，而在100天里只有1天的損失超過了1億美元，如此出色的風(fēng)險管理記錄似乎應(yīng)該獲得嘉獎。但是，巨額損失往往只需一次，就能讓公司倒閉。

　　另外，每日風(fēng)險度量忽略了流動性風(fēng)險。VaR方法假設(shè)公司隨時能夠把資產(chǎn)出售或?qū)_，所以公司的損失僅限于一天之內(nèi)。但我們在2008年全球金融危機(jī)和1998年亞洲金融（2.37，0.00，0.00%）危機(jī)中看到，市場流動性的突然缺失迫使公司持有相關(guān)頭寸數(shù)周甚至數(shù)月之久。以次貸衍生品CDOs為例，這類產(chǎn)品的交易市場瞬間消失了，所以投資機(jī)構(gòu)沒有辦法從CDOs的風(fēng)險中脫身，除非以極其低廉的價格才能賣掉它。在這種情況下，現(xiàn)實風(fēng)險遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了VaR衡量的范圍。

　　避險操作失誤

　　我們暫且假設(shè)風(fēng)險經(jīng)理能夠準(zhǔn)確地度量識別出的風(fēng)險，但這不代表他就能成功地規(guī)避這些風(fēng)險。現(xiàn)實世界往往不能滿足金融理論的關(guān)鍵假設(shè)（比如市場完備、信息通暢、投資者理性等），所以理論上完美的操作模式，在現(xiàn)實中可能就會出問題。

　　在研究風(fēng)險管理失敗的案例時，我們發(fā)現(xiàn)有些公司已經(jīng)完成了風(fēng)險測算，并且采取了規(guī)避措施，卻未能識別出規(guī)避風(fēng)險的操作本身所具有的風(fēng)險，最終導(dǎo)致風(fēng)險管理失敗。

　　在1998年8月之前，俄羅斯政府還沒有違約，許多對沖基金持有高收益的俄羅斯政府債券，并通過賣空盧布兌美元遠(yuǎn)期合約來對沖債券違約風(fēng)險以及匯率風(fēng)險，投資者很容易相信頭寸組合是零風(fēng)險的。但是在對沖風(fēng)險的操作過程中，賣出盧布遠(yuǎn)期合約的交易對手大都是俄羅斯的銀行，在俄羅斯政府違約之后，很多俄羅斯的銀行隨即便倒閉了，遠(yuǎn)期合約自然也就無法正常交割了。也就是說，這些對沖基金最終還是沒能有效識別出風(fēng)險，因為對沖交易的對手本身就不安全。

　　另外，在金融機(jī)構(gòu)中，管理信貸風(fēng)險的經(jīng)理通常不負(fù)責(zé)匯率風(fēng)險，反之亦然。所以，盡管交易對手風(fēng)險引起了某個經(jīng)理的注意，但假如信息溝通效率不高的話，最終在組合操作時這類風(fēng)險可能仍然會被忽略。

　　溝通失敗

　　具有諷刺意味的是，能夠?qū)徤鞯赝瓿娠L(fēng)險建模、度量、控制的人最可能犯第四種風(fēng)險管理錯誤——與董事會和CEO缺乏有效溝通。假如一家公司擁有的風(fēng)險管理系統(tǒng)（通常在技術(shù)上很復(fù)雜），但公司董事和CEO卻不是風(fēng)險管理專家，如果風(fēng)險經(jīng)理無法通過恰當(dāng)?shù)姆绞较蜻@些非專業(yè)人士解釋復(fù)雜的分析報告，那么這套的風(fēng)險管理系統(tǒng)可能是弊大于利。

　　溝通失敗在本次金融危機(jī)中尤為突出。瑞士銀行在給投資者的報告中寫道，“針對次級貸款以及與房地產(chǎn)相關(guān)的其他風(fēng)險暴露，我們做了大量研究，但由于多種原因，尤其是研究所用技術(shù)過于復(fù)雜，導(dǎo)致無法與公司高管有效溝通。”某行業(yè)協(xié)會在總結(jié)危機(jī)的教訓(xùn)時，也強(qiáng)調(diào)了溝通是個關(guān)鍵問題，他們指出，“風(fēng)險管理應(yīng)該考慮一個基本的問題，即在正確的時間為正確的人提供正確的信息，讓他們在盡量知情的條件下做決策。” Senior Supervisors Group（該組織包括美、英、德等國的高級監(jiān)管者）發(fā)布報告稱，“在一些案例中我們看到，公司管理層級可能會造成高管獲得的信息滯后或者扭曲。”

　　構(gòu)建風(fēng)險管理系統(tǒng)成本很高，如果CEO發(fā)現(xiàn)重金打造的系統(tǒng)并不能預(yù)測出精確的數(shù)字時，他可能會吃驚甚至惱火。所以，風(fēng)險經(jīng)理在向董事會和CEO述職時，傾向于夸大公司的風(fēng)險識別和度量的能力，這種現(xiàn)象無疑會為公司帶來額外的風(fēng)險。實際上，承認(rèn)并理解風(fēng)險管理的局限性反而能夠提高風(fēng)險管理的價值。

　　如上文所述，傳統(tǒng)的風(fēng)險管理方法確實造成了許多麻煩。甚至在市場的“好日子”里，你若想出色地管理風(fēng)險，都必須要對數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的判斷能力，對各種風(fēng)險有很好的統(tǒng)籌管理能力，還要有優(yōu)秀的溝通能力。如果遇上“壞日子”，歷史數(shù)據(jù)模型失靈，市場流動性干涸，各種金融資產(chǎn)的價格聯(lián)動性發(fā)生劇變，幾乎可以肯定地說，你的風(fēng)險管理是一團(tuán)糟。

　　為了避免悲劇再次上演，僅僅對現(xiàn)有風(fēng)險管理系統(tǒng)進(jìn)行一些調(diào)整就行了嗎？對此我很擔(dān)憂。別總認(rèn)為災(zāi)難是小概率事件，風(fēng)險經(jīng)理應(yīng)該對這些大風(fēng)險事件做情景模擬分析，并且公司應(yīng)該制定出相應(yīng)的生存策略，這也許應(yīng)該被稱作“可持續(xù)風(fēng)險管理”。

　　具體分析請查看>>

轉(zhuǎn)載請注明·正保會計網(wǎng)校原創(chuàng)