证券行业全面风险管理的建设思路

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:6,479 次浏览
2023-08-27 22:47:38

帆软数据应用研究院 刘传岑

证券行业全面风险管理背景

回顾2020年的股市,从年初的低迷到年中的一路向上突破3300点再到下半年的持续震荡,很多人预测的如五年前股市的大起大落没有再次重现。

往前追溯这一轮的股市轮回,从2015年的大涨大跌到2016年初,熔断机制的推出和夭折,验证了机制干预对于市场情绪的无效性。证监会和证券协会为了加强股市管理,控制股市风险,引导证券行业健康发展,只能从宏观政策和券商侧出手,一方面抑制快牛行情,另一方面提升证券公司的全面风险管理水平,《证券公司全面风险管理规范》在这样的背景下发布,要求所有券商对公司经营中的流动性风险、市场风险、信用风险、操作风险等各类风险,进行识别、评估、监控以及全程管理。通读《规范》一共三章几十个条款,从管理制度到组织架构,全文几十个“应当”,相当于一份开放式答卷,只有要求,没有一套明确和验证有效的落地指南,这让很多券商犯了难。

而《规范》发布接近四年后,不同券商在全面风险管理建设上明显看出了差距:头部券商各展拳脚,开始内部整理自己的一套管理思路;部分中小型券商小步快跑、步步为营;还有部分守株待兔、伺机而动。但是不管如何,针对各自情况,对于全面风险管理都有相应需求。

券商进行全面风险管理的必要性和必然性

什么是风险?笔者摘录《金融风险管理学》中对于风险的定义:“风险是未来收益的不确定性,可以用概率来测度这种不确定性”。读到这条定义的同时,笔者又联想到《微观经济学》中对于风险偏好的分类:风险厌恶、风险中性、风险爱好。从字面意思上不难理解,风险和收益往往成正相关性,对于在股市中投机的大部分散户来说,一定都是风险爱好者,他们追求高风险高收益,更有甚者不惜加杠杆堵上身家。但是对于机构客户和券商来说,大部分都是风险厌恶者,会想尽一切办法测算风险发生的概率,消除对于未来收益的不确定性。

同时,中国证券业的发展历经将近30年历史,经历了粗放型发展到合规转型发展这一过程。在今天的中国证券市场,从上市公司数量和整个市场交易总额来说,己经具有了相当规模。中国证券业协会对行业内历年的相关数据进行了整理,从结果看,最近几年并不那么乐观,根据统计,2018年的数据显示,虽然106家证券公司实现盈利,但是131家证券公司实现营业收入2662.87亿元,同比下降14.5%,实现净利润666.2亿元,同比降低41%。?虽然说收到外部股市环境熊市的影响,但是行业竞争加剧带来的利润减少也不容小觑。(数据来源:中国证券业协会)

在粗放发展的年代,各大券商纵横驰骋、跑马圈地,风险发生带来的损失掩盖在业务急剧扩张带来的收入利润增长之下,并不引人注目。但是在合规转型、精细化运营的时代,风险管理作为防守的武器,是保证券商健康发展,防守阵地的堡垒。

而随着数据化时代的到来,注重数据资产的金融企业,更是需要建立与自身业务发展相匹配的风险管理体系,实现对自身面临的风险的全面、及时、准确的识别、计量、监控与报告。

证券行业风险管理现状和存在问题金融风险管理,全面风险管理,证券行业

根据笔者和不同体量的券商的接触,大部分券商都有不同的风险管理系统覆盖主要风险管理类型,行业内也有不同的业务系统厂商针对流动性风险、市场风险、信用风险等提供业务统实现对不同风险指标的度量,但在《全面风险管理规范》出台之前,尚未有券商建立起一套集成统一、高效灵活的全面风险管理平台。

近些年来,全面风险管理成为行业的共同话题,规范第三十条要求风险管理部门应当向经理层提交风险管理日报、月报、年报等定期报告,反映风险识别、评估结果和应对方案,对重大风险应提供专项评估报告,确保经理层及时、充分了解公司风险状况;经理层应当向董事会定期报告公司风险状况,重大风险情况应及时报告。该规范对风险报告提出了更加细致规范的要求,通过手工方式已经逐步难以满足要求,借助专业的BI工具,搭建一个统一的风险信息报告分析平台实现集团级的全面风险管理迫在眉睫。

理想是丰满的,然而现实往往骨感。不同体量的券商在实现全面风险管理的步调和准备上大相径庭。对于很多中小型券商来说,应对行业协会的监管需求,是建立全面风险管理的初衷,由于风险数据集市还未或者正在建设,管理层对于管理思路没有太大想法,需要借鉴同业经验,提升自身风险管理能力。对于大券商来说,如果将企业内部对于风险的管理思路融入全面风险管理平台,让平台不仅有效展示全面风险,还能提供专业的风险管理服务,为客户资产保值增值保驾护航,提升公司竞争力。

全面风险管理的建设思路

《规范》第四章第33条要求,证券公司应当建立与业务复杂程度和风险指标体系相适应的风险管理信息技术系统,覆盖各风险类型、业务条线、各个部门、分支机构及子公司,对风险进行计量、汇总、预警和监控,并实现同一业务、同一客户相关风险信息的集中管理,以符合公司整体风险管理的需要。

所以从不同券商自身现状出发,需要针对自身目前风险管理数据和需求情况,量体裁衣、量力而行。根据笔者对客户现状的总结,全面风险管理平台的建设思路主要分为:

1、建立全面风险管理视图全貌

全面风险管理的意义,首先是将不同风险类型集中监控,展示当前公司风险管理全貌。

在这个过程中,需要将不同类型的专项风险评分进行量化,因为市场、信用、流动性和操作等不同风险类型涉及的指标各不相同,在全面风险管理平台,需要将五大专项风险统一到一个量化模型中进行评分,以揭示公司目前整体风险水平。

在量化过程中,各风险类型选择影响该风险的指标,比如操作风险量化,可以选取系统中断和故障、系统中断风险容忍度等指标,明确不同中断时长以及中断带来的财务损失和声誉损失,和不同系统中断的容忍程度,量化出赋值得分。信用风险量化,可以选择平均维持担保比、风险资产占比、压力测试坏账总金额等指标,根据历史回测数据计算风险划分动态阈值,对不同阈值区间的指标进行量化出信用风险得分。金融风险管理,全面风险管理,证券行业

上图是华东某家券商风险管理总览,蜘蛛图展示了公司目前的整体风险情况,风险评分根据自定义的量化模型为风险程度进行量化打分,决策层可以根据打分所在颜色区域 (红色区代表严重,黄色代表关注,绿色代表正常)判断当前各类风险的状况。

2、建立专项风险管理分析体系

以专业风险管理类型划分,覆盖反映集团各类业务所蕴含的不同风险,以资本管理、市场、信用、流动性和操作风险等五大类风险,同时兼顾资产负债、股权/项目、IT、声誉及合规等风险管理。

以流动性风险为例,流动性风险指公司无法以合理成本及时获得充足资金,以偿付到期债务、履行其他支付义务和满足正常业务开展的资金需求的风险。

因此在流动性风险管理分析视图中,选择流动性覆盖率和净稳定资金率作为管理指标。流动性覆盖率旨在确保公司在设定的严重流动性压力情景下,能够保持充足的、无变现障碍的优质流动性资产,并通过变现这些资产来满足未来 30 日的流动性需求。净稳定资金率则旨在引导公司减少资金运用与资金来源的期限错配,增加长期稳定资金来源,满足各类业务对稳定资金的需求。

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而在分析过程中,首先是对流动性监管指标进行监控,对优质流动性资产、未来1、7、30日净现金流出量、可用的稳定资金、所需的稳定资金分别进行日常监控,层层透析,展现导致 监管指标变动的因素。金融风险管理,全面风险管理,证券行业

其次是对流动性资产储备类指标、流动性综合指标、负债类指标、资产类指标进行日常监控,对于超出阈值范围的变动进行风险提示和预警。

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最后是对现金流缺口和应急现金流进行预测,包括统计各个业务部门按照周、月、季度频率的不同时间节点的现金流入流出预测值,预测出公司和各业务部门的现金流缺口。同时对应急现金流,包括银行活期、结算备付金、协议存款、货币市场融资、货币基金、理财产品、其他资产折现等进行汇总统计,预测发生流动性风险时的应急现金流情况。

3、建立各业务条线全面风险管理体系

以业务条线划分,先收集各业务条线对于风险管理的指标需求,按照不同业务条线建立风险管理体系,包括设计各业务条线风险管理驾驶舱、风险管理指标监控、风险管理报表等。金融风险管理,全面风险管理,证券行业

以自营业务条线为例,上图是北方某家券商自营业务的风险管理驾驶舱。自营权益类业务市场风险包括针对股票、基金等权益类基础产品及其衍生品的各种交易业务。权益类业务的市场风险主要来源于股价、波动率、流动性水平、敞口、组合敏感性等。

风险管理思路更应注重整体持仓,通过控制持仓规模限制业务过快扩张,避免风险累积;结合 VaR 值限额分析整体风险水平是否在可容忍范围内;结合压力测试,直观清晰地反映权益类业务当前风险状况,提前应对可能的市场突发性事件。

自营风险管理驾驶舱针对自营风险管理需求,对上证50、沪深300、创业板值等不同股价指标的波动监控以及VaR值、当日盈亏的测算,对限额指标进行监控,反映自营条线的风险管理情况。同时对于相关舆情进行实时跟踪,了解市场反馈。

4、建立集团全面风险管理报表库

报表库向各风险管理团队、不同业务条线和分公司、子公司提供各类风险管理日报、月报、年报等定期报告,以及日常风险管理报表。反映风险识别、评估结果和应对方案,对重大风险应提供专项评估报告,确保公司各层级及时、充分了解公司风险状况。金融风险管理,全面风险管理,证券行业

上图是华南某券商信用风险管理日报,其通过月、周、日报的形式,将风险管理融入日常管理,对风险管理的方方面面进行日常监管,将管理层压力逐级下放,并对各个层级制定不同的风险管理数据并表上报,实现了数据的层层向上传递汇总,成功打通了数据链路与管理链路,形成了自身的全面风险管理闭环。

结语

本文结合笔者参与的客户全面风险管理建设项目中的几家实际落地情况,总结出针对风险管理监管新规下的全面风险建设思路,希望能够吸取行业先进经验,给新规下举棋未定的券商客户带来参考。

另外,帆软针对大金融行业有丰富的解决方案,涵盖银行、证券、基金、保险等,具有丰富的数据应用场景和数字化经验。感兴趣可了解→金融行业数字化解决方案

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