在過去10年中，金融風險管理領域發生了翻天覆地的變化。期權定價、德爾塔對沖（delta hedging）、風險價值（VAR）等定量工具開始為金融機構廣泛應用。然而，人們越來越擔心，當金融體系受到外部衝擊時，這些風險管理工具可能誘發不同的銀行採取類似的交易模式，產生所謂的"羊群效應"。羊群效應會使得眾多金融機構同時陷入困境，導致系統風險。那麼，這些風險管理工具的普及應用是否真的會增加系統風險？本文將就此問題展開討論。
VAR的概念非常簡單。它用一個單一的數位來概括投資組合的所有下行風險。VAR由於考慮了當前的持倉狀況，因而具有前瞻性意義。例如，JP摩根大通銀行（JP Morgan Chase）在其最新的年度報告中披露，其總交易的風險價值為7,200萬美元。因此，在正常的市場狀況下（在99%的情況下），該行的每日自由資金交易損失不會超過7,200萬美元。由於VAR是一個用美元表示的資料度量，因而可以與該行的資本金（年報發佈時為1,000億美元）進行比較。股東可以根據這些資訊來判斷銀行的交易風險是否在可承受範圍內。隨著時間的推移，現在在設定交易限額、甚至確定企業所需的經濟資本時，也開始採用VAR這一工具。
出於防範信用風險及市場風險的考慮，商業銀行必須達到一個最低資本的要求。按照巴塞爾協定，銀行可以根據內部的VAR模型，結合具體的情況，計算出市場風險的資本要求。因此，防範市場風險的資本要求是隨風險變化而變化的。該協議自1998年1月起生效，恰逢金融市場的多事之秋。當時，俄羅斯的債務違約事件導致資金外流，引發流動性危機，長期資本管理公司（LTCM）等對沖基金也因此瀕臨破產邊緣。隨後的市場混亂加劇了人們對於金融體系內部失控的擔憂。這就是一起典型的系統風險事件。
惡性循環假設
有學者認為，嚴格執行VAR限制措施將導致銀行被迫減倉，造成資產價格的進一步下跌。因此，在發生諸如俄羅斯債務違約這類嚴重動盪事件時，銀行的持倉風險及VAR值也會隨之增加。在面臨是增倉還是減倉的兩難抉擇時，很多銀行會同時選擇變賣同一類資產，致使該資產價格下跌，從而加劇動盪，並進一步增加資產價格之間的相關性。這會導致情況進一步惡化，迫使銀行拋售更多的資產。
從以上分析可以得出一個令人憂慮的結論：VAR風險管理工具可能將加劇市場動盪，並引發一連串的問題。果真如此的話，風險管理系統的普遍應用可能會在經濟局勢嚴峻的情況下加劇市場動盪，進一步削弱金融市場的安全性。
羊群效應
在資本市場上，以上惡性循環假設體現了一種典型的羊群效應。羊群效應是指在一個投資群體中，單個投資者總是根據其他同類投資者的行動而行動，在他人買入時買入，在他人賣出時賣出。導致羊群效應的還有其他一些因素。比如說，一些投資者可能會認為同一群體中的其他人更具有資訊優勢。
羊群效應也可能由系統機制引發。例如，當資產價格突然下跌造成虧損時，為了滿足追加保證金的要求或者遵守交易規則的限制，一些投資者不得不將其持有的資產割倉賣出。VAR導致的羊群效應就屬於這種情況。
VAR的缺陷
顯然，VAR並不是一個完美無缺的風險度量工具。事實上，VAR的簡單易用性既是它的優點也是它的缺點。雖然VAR代表了在特定的置信度範圍內可能遭受的損失的最大值，但它不能說明在極端情況下，一旦損失超過了VAR值，這一損失究竟會有多大。我們再來分析一下前面的VAR例子，假設日損失不超過7,200萬美元的置信度為99%。也就是說，在那1%的概率下，損失將超過這一數字。一旦出現了這種情況，知道平均損失到底是8,000萬美元還是80億美元就顯得非常重要了。
理論上，銀行可以在報告VAR的同時，披露預期的極端情況（ETL）。然而在實際操作中，沒有一家銀行做到這點。原因在於，對於極端情況的觀測非常少，無法就此推算出一個可靠的數字。另一方面，真正的風險也可能隱藏在那些我們未曾經歷過的情況中。正因如此，銀行業現在普遍選擇在VAR之外再輔以壓力測試（Stress Tests）。進行壓力測試時需要參考歷史情況，如1987年10月的華爾街股市崩盤；也需要考慮未來的前景，最好將現有投資組合可能受到的各種衝擊都考慮在內。由於壓力測試比VAR涉及更長的週期（一般是一周）和更多的劇烈變動，因此，壓力測試得出的損失值一定比VAR值大。比如上文提到的這家銀行，其報告的壓力測試損失值高達7億美元。同樣，我們也可以將這一數位與銀行資本進行對比。
從實證的角度出發
雖然， VAR引發商業銀行羊群效應的假說在業界有不少非正式的論據可以驗證，但並沒有經過嚴格的證明。不過，我們完全可以通過實證手段來加以檢驗。這一假設成立的先決條件是大部分受限於VAR風險管理的投資者在開始時有相似的頭寸。否則，投資者的交易對價格的影響就非常有限。莫里斯（Morris）和忻（Shin）於1999年指出，"在有關風險管理系統表現的爭論中，一個爭論的焦點就是，如此多的金融機構在陷入危機的時候，其頭寸是否真的相似。"
從根本上講，由於各家銀行的頭寸情況是嚴格保密的，因此，我們無法進行銀行間的頭寸對比。然而，如果銀行間的頭寸類似，那麼他們的風險大小和交易收入也應該相似。換句話說，如果我們能夠觀察到各行交易收入之間具有很高的相關性，就說明存在系統風險隱患。如果一家銀行出現虧損，那麼其他銀行也很可能同時出現虧損，形成多米諾骨牌效應，最終將危及整個銀行體系的穩定。
由於這些問題非常重要，因此學術界對此問題的關注程度也越來越高。美國國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research）近期將出版一本關於金融機構風險的專著，其中刊登了多篇相關論文。2005年，伯考維茨和奧布賴恩（Berkowitz and O'Brien）搜集了美國排名前七的商業銀行從1998年到2003年的日總交易收入資料，包含有8,000多個觀測值，主要來源於美聯儲對這些銀行的檢查記錄。不過，由於這些資料屬於機密資訊，不得洩露，因此出於保密考慮，原資料都按照相應的比例進行了轉換處理。作者分析了在面臨利率、信貸息差（credit spread）、資本額以及貨幣權益回報等風險因素時，這些銀行在風險敞口方面存在多大的相似性。這兩位作者在他們的論文中還披露了這些銀行之間交易收入的相關係數（correlation coefficient）。相關係數等於1表明完全正相關，即說明它們的頭寸基本相同。反之，相關係數等於0則表明交易收入完全不相關。實際分析表明，銀行交易收入的平均相關係數只有0.09，說明它們的頭寸差異是比較顯著的。
一般來講，銀行的收入分為四類：固定收益、權益、貨幣和商品。然而，伯考維茨和奧布賴恩收集的資料並沒有按照業務收入的來源進行分類。在筆者2005年進行的一項研究中，分析了11家美國商業銀行自1995年至2003年的季度資料，涵蓋了385個季度的分類交易收入的觀測資料。
筆者在論文中指出，分類業務的風險分散效益非常顯著。平均來說，銀行分散投資後的VAR值比四個業務各自的VAR值之和低40%。假設固定收益交易的VAR為6,300萬美元，貨幣交易的VAR為2,600萬美元，權益交易的為3,300萬美元，商品交易的為1,800萬美元，這四個資料之和為1.4億。然而，這四個市場同時出現最糟糕情況的可能性是微乎其微的。分散投資經營使其業務的總VAR下降到了1億美元。而且，這些銀行的總交易收入之間的相關係數只有0.16，說明其頭寸幾乎截然不同。該實證檢驗的結果並不支持VAR誘發羊群效應的假說。
另外還有幾點原因也讓我們不得不質疑前面提出的惡性循環假設。上文中摩根大通銀行的案例就很能說明問題，因為它是整個銀行業的一個典型。不同業務的風險各異，所需經濟資本也各不相同。銀行在權衡過風險與預期回報後，才會決定應該進入哪類業務，或者需要拓展哪類業務。例如，摩根大通銀行的自由資金交易業務利潤豐厚。董事會就會決定需要多少經濟資本來支援其自由資金業務，這完全取決於銀行自身的風險偏好。資本越多，安全性也越高，但與之同時，權益資本的回報率也會降低。關鍵在於，銀行的經濟資本額最終是由銀行自行決定的。如果銀行的經濟資本遠遠超過了法律規定的資本要求，那麼針對VAR的監管也就沒有多大意義了。
而且，因外部因素而導致的VAR值急劇上升，要求銀行採用短區間大變化的VAR 模型，比如能夠密切追蹤動態變化的時間序列模型。然而，根據巴塞爾協定規定，度量風險時至少要依據1年的資料，因此上述模型並不合乎要求。所以，像俄羅斯債務違約這類外部動盪事件只會使VAR值以一個較為緩慢的速度上升。巴塞爾協議這麼規定是合理的，因為衝擊是均數回歸（mean-reverting）的。換句話說，對日波動的預測可能變化較大，但對於10日平均波動的預測卻相對穩定。由於銀行持有的資金極有可能承受住至少10天的損失，因此，預測的時間跨度越長，結果就越接近事實。如此看來，巴塞爾協定中對於VAR模型平滑程度的要求是有道理的。
總之，沒有證據表明，商業銀行的VAR資本要求與資本市場的羊群效應相關，雖然其他市場參與者（如投資銀行或對沖基金）在使用短區間大變化的VAR模型後有可能會導致風險難以控制，造成全球性的價格連鎖反應，但這仍然有待於進一步驗證。另外必須再次強調的是，只有在這些機構一開始都持有相似頭寸的情況下，才可能產生羊群效應。
新巴塞爾協議的啟發
到目前為止，討論的重點還僅限於市場風險。然而，信用風險也是這場討論的一個重點。監管機構即將提出對風險敏感的資本要求。根據2006年開始執行的《新巴塞爾協議》，信用風險將被用以反映違約概率。在經濟不景氣時期，隨著違約頻率的增加，當貸款損失造成銀行可用資本減少時，銀行的信用風險資本要求就會同時增加。
需要關注的是，在經濟不景氣時期，這種資本要求可能會帶來負面效應，即在信用風險以及違約概率增加的情況下，導致銀行收緊信貸。這種順週期風險（procyclicality）可能是銀行監管部門現在面臨的一個重要問題，因為在商業銀行的資本要求中，用於防範信用風險的比重遠比用於防範市場風險的比重大得多。因此，信用風險資本要求設計上的漏洞所帶來的危害遠比市場風險大得多。
對此問題我們並沒有一個簡單的解決方案。在經濟不景氣時期，增加信用風險的資本要求並不表示風險的增加。認識到這一點非常重要。當風險增加時，股東應該有所知曉。為了降低順週期風險，我們也許應該引入一個隨時間變化的資本要求乘數，以便在經濟不景氣時期降低資本要求。另一個解決問題的方法是讓商業銀行預期到這些問題，並在經濟繁榮期建立更多的資本儲備。
結論
不可否認，VAR增加了市場風險的透明度，因此被廣泛地用於金融風險的衡量、控制和管理上。雖然世界上並沒有一種完美無缺的風險度量方法，但使用VAR總比完全不進行風險衡量要好得多。
VAR方法正在越來越多地成為計算對風險敏感的資本要求的最基本方法。這種方法顯然比1988年巴塞爾協議中硬性規定的標準化資本要求要科學得多。早期的標準化規則並沒有將資本要求與實際承擔的風險相結合，因此帶來了不少負面結果。而現在，如果銀行承擔了過多的市場風險就會遭到處罰。這將有效地激勵銀行更加關注風險。
總體說來，VAR系統的確幫助金融機構改善了風險管理。毫無疑問，即使發生了更大規模的債務違約事件，VAR都將發揮重大的作用，使銀行體系較快地恢復正常。然而，我們還是得不厭其煩地追問，這些手段的普遍使用是否真的會增加金融市場的動盪呢？
許多學者認為，VAR在一定程度上引發了1998年的系統風險。然而，這兩者的關係到目前為止還未被驗證。注意，VAR惡性循環假設的前提是，受VAR限制的機構有類似的頭寸。而如果機構間果真有類似頭寸的話，那麼他們的交易收入就會呈現很高的相關性。然而近期的實證檢驗表明，這種相關性很低。不同銀行、以及銀行內部的不同業務都表現出了分散投資的特徵。儘管現在VAR體系被廣泛使用，但沒有證據表明，自1998年後市場的波動性比以往更大了。因此，關於銀行交易和VAR體系增加了市場波動性的觀點，目前並無實證支持。
總之，系統風險這一問題至關重要，應引起學者關注。而我們只有基於實證資料才能使研究真正地取得進展。交易對手風險管理政策第二小組（Counterparty Risk Management Policy Group II）近期在題為《為加強金融穩定而努力》的報告中指出，加強資訊披露對於促進金融市場的穩定來說是非常重要的。另一方面，加強資訊披露也可以幫助我們更好地理解金融市場的動態。
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