文/Rene M. Stulz   譯/胡宇飛

　　在風險管理過程中，建模數據、度量標準、因素識別、信息溝通等任何一個環節的失誤都可能直接導致風險管理失敗，進而給公司帶來巨額損失

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

　　即使是風險管理水平一流的金融機構，也可能出現巨額虧損，因為金融業是一個經營風險的行業。在風險管理過程中，建模數據、度量標準、因素識別、信息溝通等任何一個環節的失誤都可能直接導致風險管理失敗，進而給公司帶來巨額損失。

　　依賴歷史數據

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

　　接著，你的工作可能就是檢驗房地產價格的歷史波動數據，計算年平均波動率以及標準差。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。在檢驗過歷史數據之后，你發現價格的變動似乎是隨機的，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，出現大幅波動的概率比較低。在直角坐標中，用橫軸表示價格變化，用縱軸表示出現概率，那么房地產價格變化的概率分布應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密，但在現實中，它很可能會出錯。如果未來房地產價格的波動率高于過去的數字(現實市場確實如此)，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分布，那么波動率的概率分布曲線就會變得不規則——就像拋出一枚表面被彎曲的硬幣，落地時出現正反面的可能性就不再相等了。

　　當你開始計算房地產價格下跌對銀行的影響時，問題就更嚴重了。如果大量次級貸款無法按時償還，房地產市場出現危機，那么，可能根本就沒有恰當的歷史數據能夠模擬這種情況。如果銀行還持有CDOs(債務抵押債券)這類衍生證券，那么要預測房地產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價格下跌對銀行資產負債表的影響，但若考慮到其他非直接關聯因素，你的預測結論依然不堪一擊。金融機構通常會持有多種資產，其他種類資產的價格很可能與房地產價格相關，若要正確估計銀行對某種風險的暴露情況，你就必須正確計算出各種資產之間的價格相關度。在用歷史數據來估算該相關度時，你又要面對上述的所有問題。

　　每日風險度量的缺陷

　　不合適的數據只是問題之一，到度量風險，尤其是證券交易風險時，新問題就出現了。

　　金融機夠通常用每日VaR(風險價值)來測算證券交易風險。VaR是指某一資產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小時內資產損失超過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——說明該風險衡量方法在市場條件劇烈變化時就會失靈。

　　VaR忽略了發生概率小的巨額損失事件。假設一家公司的每日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，如此出色的風險管理記錄似乎應該獲得嘉獎。但是，巨額損失往往只需一次，就能讓公司倒閉。

　　另外，每日風險度量忽略了流動性風險。VaR方法假設公司隨時能夠把資產出售或對沖，所以公司的損失僅限于一天之內。但我們在2008年全球金融危機和1998年亞洲金融危機中看到，市場流動性的突然缺失迫使公司持有相關頭寸數周甚至數月之久。以次貸衍生品CDOs為例，這類產品的交易市場瞬間消失了，所以投資機構沒有辦法從CDOs的風險中脫身，除非以極其低廉的價格才能賣掉它。在這種情況下，現實風險遠遠超出了VaR衡量的范圍。

　　避險操作失誤

　　我們暫且假設風險經理能夠準確地度量識別出的風險，但這不代表他就能成功地規避這些風險。現實世界往往不能滿足金融理論的關鍵假設(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，在現實中可能就會出問題。

　　在研究風險管理失敗的案例時，我們發現有些公司已經完成了風險測算，并且采取了規避措施，卻未能識別出規避風險的操作本身所具有的風險，最終導致風險管理失敗。

　　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期合約來對沖債券違約風險以及匯率風險，投資者很容易相信頭寸組合是零風險的。但是在對沖風險的操作過程中，賣出盧布遠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險，因為對沖交易的對手本身就不安全。

　　另外，在金融機構中，管理信貸風險的經理通常不負責匯率風險，反之亦然。所以，盡管交易對手風險引起了某個經理的注意，但假如信息溝通效率不高的話，最終在組合操作時這類風險可能仍然會被忽略。

　　溝通失敗

　　具有諷刺意味的是，能夠審慎地完成風險建模、度量、控制的人最可能犯第四種風險管理錯誤——與董事會和CEO缺乏有效溝通。假如一家公司擁有一流的風險管理系統(通常在技術上很復雜)，但公司董事和CEO卻不是風險管理專家，如果風險經理無法通過恰當的方式向這些非專業人士解釋復雜的分析報告，那么這套一流的風險管理系統可能是弊大于利。

　　溝通失敗在本次金融危機中尤為突出。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相關的其他風險暴露，我們做了大量研究，但由于多種原因，尤其是研究所用技術過于復雜，導致無法與公司高管有效溝通。”某行業協會在總結危機的教訓時，也強調了溝通是個關鍵問題，他們指出，“風險管理應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、德等國的高級監管者)發布報告稱，“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。”

　　構建風險管理系統成本很高，如果CEO發現重金打造的系統并不能預測出精確的數字時，他可能會吃驚甚至惱火。所以，風險經理在向董事會和CEO述職時，傾向于夸大公司的風險識別和度量的能力，這種現象無疑會為公司帶來額外的風險。實際上，承認并理解風險管理的局限性反而能夠提高風險管理的價值。

　　如上文所述，傳統的風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險，都必須要對數據有很強的判斷能力，對各種風險有很好的統籌管理能力，還要有優秀的溝通能力。如果遇上“壞日子”，歷史數據模型失靈，市場流動性干涸，各種金融資產的價格聯動性發生劇變，幾乎可以肯定地說，你的風險管理是一團糟。

　　為了避免悲劇再次上演，僅僅對現有風險管理系統進行一些調整就行了嗎？對此我很擔憂。別總認為災難是小概率事件，風險經理應該對這些大風險事件做情景模擬分析，并且公司應該制定出相應的生存策略，這也許應該被稱作“可持續風險管理”。

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