第三节农村微型金融机构风险度量——基于VaR方法
5.3.1VaR方法介绍
5.3.1.1VaR方法简介
《农村微型金融机构风险生成机理及控制路径研究》共分为九个部分。第一部分，绪论。主要由选题背景及意义、国内外研究现状、全书结构安排和研究方法几个部分组成。第二部分，微型金融与金融风险的一般理论。首先，由金融在现实生活和经济中的作用引出金融这一概念，并深入分析了金融的功能，同时进一步阐述了微型金融的内涵及作用；随后，本部分将分别介绍农村金融理论（农业信贷补贴论、农村金融市场论、不完全竞争市场论和局部知识论）和金融风险理论（金融脆弱性理论、金融危机理论）。
风险价值是一种利用统计思想对金融风险进行估值的方法，它最早起源于20世纪80年代，作为一种市场风险测定和管理的工具。
其中，P为资产价值损失小于可能损失上限的概率，ΔP表示某一金融资产在一定持有期Δt的价值损失额，VaR是给定置信水平a下的在险价值，即可能的损失上限，a为给定的置信水平。
VaR主要有三种计算方法：参数模型法（Parametric Models）、历史模拟法（Historical Simulation Approach）和蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）。参数模型法是一种常用的估计VaR值的方法，利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计分布简化VaR计算，主要包含四种方法，即投资组合法、资产标准化法、Delte-类模型和Gamma-类模型分析法，它们都是假设具有正常的收益率，把VaR当作投资收益率的标准误差。历史模拟法比参数模型法计算强度更大，它不需要对收益率的分布做任何假设，主要依赖于过去一段时间内的资产组合收益的频率分布，找到在历史上一段时间内的平均收益以及在给定置信水平下的最低收益水平来进一步估计VaR的值，采用的是全值估计法。蒙特卡罗模拟法是一种基于大量事实以表示影响投资组合未来价值的变动来计算VaR估计值，依赖计算机进行统计推断，比较耗时，与历史模拟法不同的是，该方法允许用户修改未来的模式。
根据Bacmann和Gawron2004的理论假设，记X1，X2，X3……是分布函数的同分布随机变量，代表各种所需研究的风险变量。风险变量超过某一设定的较高的门限值g的分布函数可用广义帕累托分布Generalised Pareto Distribution（GPD）分布函数。
5.3.1.2本书的VaR求解模型
由于本文研究具有数据容量小、市场不规范的缺陷，如果将这一时期的数据加入分析变量数列会造成风险特征的扭曲。为此，参照周晔2010、温红梅和韩晓翠2010的计算方法，本文采用VaR的方差-协方差模型，计算公式和研究假设如下：设资产组合的初始价值为W，持有期末的期望收益为R，R的数学期望和标准差为和，在给定的置信水平下，资产组合的最低价值为=W（1+），其中为对应的收益率。
5.3.2农村微型金融机构风险的度量
5.3.2.1数据来源和研究假设
1、数据来源
由于我国各类农村微型金融机构信息公布不完善，本文则选取各地区的农村信用社作为研究对象。另外，由于有些地区部分年份数据缺失，在此进行补充说明，它们分别是北京考察的数据范围在2000-2005年，天津的在2000-2009年，上海的是2000-2004年，重庆的是2000-2008年，西藏自治区的数据缺失，其它各省、自治区的数据跨度都是2000-2010这11年。本书的数据来自《中国金融年鉴》（2001-2011）和中国人民银行网站，2007-2010年中长期贷款数据为推算值。
2、研究假设
（1）鉴于我国各地区农村信用社所公布的数据都是以“年”为单位，所以我们假设农村微型金融机构风险头寸的持有期为1年。
（2）由于我国各地区农村信用社业务较为简单，假设其业务受市场风险因子影响的只有存款和贷款。
（3）考虑农村信用社贷款的现状，我们假设各地区农村信用社的存款都为活期存款，而且贷款为1年期和中长期（3年期）贷款。
（4）假设各年份发生盈利或亏损的概率都一样。
（5）中长期贷款利率按照复利计算。
5.3.2.2指标说明
1、存款额。2000-2010年各地区农村信用社存款余额。
2、贷款额。2000-2010年各地区农村信用社贷款余额。
3、中长期贷款额。2000-2010年各地区农村信用社中长期贷款余额，其中2000-2006年数据来自历年《中国金融年鉴》，2007-2010年数据为推算值。
4、1年期存款利率。查找历年《中国金融年鉴》整理得来。
5、1年期贷款利率。查找历年《中国金融年鉴》整理得来。
6、3年期贷款利率。查找历年《中国金融年鉴》整理得来。
7、农村信用社业务收益和收益率。
5.3.2.3度量结果分析
第一步，根据获取的数据和统计学知识，运用SPSS17.0软件和Excel软件计算得出各地区的利润率标准差值。第二步，选择置信水平。置信水平的选择区间是在95%-99%之间，由已有的置信水平函数所对应的临界值可知，若选取99%的置信水平，则临界值为-2.33；若选取95%的置信水平，则临界值为-1.65。1997年底巴塞尔委员会公布的资本充足性条款中要求的置信水平为99%，所以本文选择计算99%的置信水平下的金融风险VAR值，其经济涵义是指在99%的可能性保证下农村微型金融机构资产业务最大的损失程度，换句话说就是1%概率下发生损失超过某一程度的状况。第三步，依据公式（5.7）计算得出最后结果。
通过对2000-2010年各地区农村信用社风险的度量研究，我们得出如下几点重要结论：
第一，从各年份VaR数值的变化趋势来看，2000-2010年各地区农村信用社风险的VaR值处在不断增加的趋势，到2010年各地区平均风险数值达到最大，说明随着农村微型金融机构存贷业务数量的增加，面临损失的风险也在逐渐增加。
第二，从四大区域层面来看，各区域VaR值有着较大的差异，其中平均值最大的是东部地区（为522.697亿元），其次是东北地区（为418.119亿元），西部地区的最小（只有253.828亿元），中部地区平均值第三，为269.738亿元。这说明了虽然东部地区农村金融市场比较发达，但面临的金融风险却是最大的；同时，不同经济与金融发展水平、不同文化环境和习俗惯例的农村地区，微型金融机构的风险状况具有差异性。
第三，从各区域具体情况来看，每个区域都有一个省份的VaR值明显较大，如东部地区的广东省（平均值2047.516亿元）、中部地区的山西省（平均值587.281亿元）、西部地区的四川省（平均值762.538亿元）以及东北地区的黑龙江省（平均值575.302亿元）。表明了在各区域中，各省农村微型金融机构的风险也存在不一致，防范及控制金融风险的措施应该具有区别性和针对性。
第四节农村微型金融机构风险的影响因素分析
5.4.1皮尔逊积矩相关系数
1、基本定义
在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient），有时也简称为PMCC，通常用r或是ρ表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系（线性相关）的，取值范围在[-1，+1]之间。皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱，它是由Karl Pearson在19世纪80年代从Francis Galton介绍的想法基础发展起来的，但是发展后原想法相似但略有不同的，这种相关系数常被称为“Pearson的相关系数”。
两个变量之间的皮尔逊积矩相关系数定义为这两个变量的协方差与二者标准差积的商。
2、皮尔逊相关系数的数学特性
不论是样本的还是总体的Pearson相关系数绝对值均小于等于1，相关系数等于1或-1时，所有数据的点都精确地落在一条直线上（为样本相关系数的情况），或是两变量的分布完全由一条直线支撑（为总体相关系数的情况）。Pearson相关系数具有对称性。
Pearson相关系数的一个关键的特性就是它并不随着变量的位置或是大小的变化而变化。也就是说，我们可以把X变为a+bX，把Y变为c+dY，其中a，b，c和d都是常数，而并不会改变相互之间的相关系数（这点对总体和样本Pearson相关系数都成立）。
5.4.2检验结果
鉴于本研究数据获得的局限性，对农村微型金融机构的影响因素分析的数据也只能借助《中国商业银行发展报告》（2009-2011）中提供三大地区的农村商业银行的2008-2010年数据，其中缺失的数据按照推算值计算。依据上述分析方法，运用SPSS17.0软件，我们得到各指标相关性分析的统计结果。
1、东部地区农村微型金融机构风险影响因素的特征。只有资产收益率指标在6家金融机构中与金融风险呈现正相关关系，其它指标在不同机构中结果都有所差异。具体来看，资本充足率和核心资本充足率指标中，北京农商行、顺德农商行、常熟农商行的系数为正，上海农商行、张家港农商行、昆山农商行的系数为负；存贷款比例指标的系数只有北京农商行为负数，其他的都是正数；净利润增长率指标的系数有北京农商行和顺德农商行为负数，其他的都是正数；不良贷款率指标的系数大部分是负相关，只有上海农商行和常熟农商行的为正数；与之相反，拨备覆盖率指标的系数大部分是正相关，只有上海农商行和常熟农商行的为负数；最大单一客户贷款比例系数大部分是负相关，只有上海农商行的为正数；最大十家客户贷款比例系数中北京农商行、上海农商行和顺德农商行为正相关，常熟农商行、张家港农商行、昆山农商行的系数为负相关；前五大行业贷款集中度指标系数中北京农商行、顺德农商行、常熟农商行3家为正相关，上海农商行、张家港农商行、昆山农商行3家的系数为负相关；存款增长率系数中北京农商行、上海农商行和昆山农商行为负相关，其他的为正相关；最后，不良贷款余额下降率只有常熟农商行的为负数，其他的金融机构都是正数。
2、中部地区农村微型金融机构风险影响因素的特征。中部地区主要以武汉农村商业银行为代表，统计结果显示，资本充足率、核心资本充足率、存贷款比例、净利润增长率、资产收益率、拨备覆盖率、最大单一客户贷款比例、存款增长率和不良贷款余额下降率与金融风险具有明显的正相关关系，其中净利润增长率相关系数最大（为0.974），表明利润的增长有利于金融风险的有效防范。而不良贷款率、最大十家客户贷款比例和前五大行业贷款集中度与金融风险具有明显的负相关关系。
3、西部地区农村微型金融机构风险影响因素的特征。西部地区主要以重庆农村商业银行为代表，我们可以看出，资本充足率、核心资本充足率、净利润增长率、资产收益率、拨备覆盖率和存款增长率与金融风险具有明显的正相关关系，说明了上述指标的改善直接有利于金融风险的控制及降低；另外，存贷款比例、不良贷款率、最大单一客户贷款比例、最大十家客户贷款比例、前五大行业贷款集中度和不良贷款余额下降率这六个指标与金融风险呈现负相关关系，说明了这六个指标的提升不利于金融风险程度的改善。
由以上分析我们可以得出一些基本启示：（1）收益和利润指标是影响金融风险的最明显因素。金融机构发展的最终目标就是尽可能追逐更多的利润，因此收益和利润可以说是金融机构得以生存和发展的生命线。从实证研究的结果来看，八所金融机构的资产收益率的系数都是正数，说明二者之间存在明显的正相关关系，而净利润增长率指标也只有两家是负相关，其余六家都是正相关。（2）资本充足率和核心资本充足率两个指标所体现的含义保持一致，在三大区域金融机构中的系数有所不同，这一结果可以在一定程度上说明对于金融机构而言，资本充足率和核心资本充足率并不是越高越好，应保持在合理的水平。（3）与金融风险有明显负相关的指标主要有不良贷款率、最大单一客户贷款比例、最大十家客户贷款比例和前五大行业贷款集中度四个指标，这也充分反映了这些指标过大对金融机构风险所构成的隐性危险。