新型农村金融组织是相对于传统的农村正规金融组织来说的, 《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策更好支持社会主义新农村建设的若干意见》明确规定, 农村金融市场面向所有社会资本开放, 境内外资银行资本、产业资本、民间资本都可以到农村地区投资, 在农村设立村镇银行、贷款公司和资金互助社等新型银行业组织。朱爱国、曹元鹏 (2007) 认为农村新型金融组织是指商业银行、股份制银行、政策性银行、邮政储蓄等正规金融组织以外的以服务“三农”为立足点的准正规金融组织。马勇、陈雨露 (2010) 认为新型金融机构是立足于农村本地, 发挥自身天然贴近农村的特点, 充分利用“熟人信息”降低交易成本, 保证资金在农村内部循环, 扩大农户和农村中小企业的融资渠道, 增加农村信贷供给总量的金融组织。
本文认为, 新型农村金融组织是伴随着农村金融机制改革不断深化, 内生于我国农村金融市场, 由农村民间非正规金融机构演变而来, 在国家政策引导下建立的, 以服务“三农”为主要目标, 保证资金在农村内部循环的区域性小型金融组织, 它吸收了非正规金融小成本运作、简单快捷服务和独特的信息搜集的优势, 主要包括村镇银行、小额贷款公司和农村资金互助合作社三种组织形式。本文应用层次分析法与模糊综合评价法对我国农村新型金融组织风险评价的全过程进行实证分析, 选用农村新型金融组织中比较有代表性的一类——村镇银行, 作为风险分析的研究对象, 选择龙江银行控股的KS润生村镇银行进行风险评价的案例分析, 对导致其风险的各类因素进行综合评价排序, 确定各种风险因素的关键程度之分, 为制定风险防范措施提供有力保障。
1. 风险评价的基本原理与过程
本文采用模糊综合评价法对我国农村新型金融组织风险进行评价。模糊综合评价是以模糊数学为基础, 应用模糊关系合成的原理, 将一些边界不清, 不易定量的因素定量化, 进行综合评价的一种方法。在我国农村新型金融组织风险评价的实证分析中, 涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用, 而且, 评价中存在大量的模糊现象和模糊概念。因此, 在综合评价时, 常用到模糊综合评价的方法进行定量化处理, 评价出我国农村新型金融组织的风险等级, 一定会取得良好的效果。但权重的确定需要专家的知识和经验, 具有一定的缺陷, 为此, 本文采用层次分析法来确定各指标的权系数, 使其更有合理性, 更符合客观实际并易于定量表示, 从而提高模糊综合评判结果的准确性。此外, 模糊综合评价中常取的取大取小算法, 信息丢失很多, 常常出现结果不易分辨 (即模型失效) 的情况。所以, 本文提出了针对模糊综合评价的改进模型。另外, 本文在对模糊综合评价结果进行分析时, 对常用的最大隶属度原则方法进行了改进, 提出了加权平均原则方法。
模糊综合评价是通过构造等级模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化 (即确定隶属度) , 然后利用模糊变换原理对各指标综合。
1) 确定评价对象的因素论域
2) 确定评语等级论域
v={v1, v2, ⋯⋯, vp}, 即等级集合, 每一个等级可对应一个模糊子集。
3) 建立模糊关系矩阵R
在构造了等级模糊子集后, 要逐个对被评事物从每个因素ui (i=1, 2, ⋯⋯, p) 上进行量化, 即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度 (R|ui) , 进而得到模糊关系矩阵:
矩阵R中第i行第j列元素rij, 表示某个被评事物从因素ui来看对vj等级模糊子集的隶属度。一个被评事物在某个因素ui方面的表现, 是通过模糊向 (R|ui) = (ri1, ri2, ⋯⋯, rim) 来刻画的, 而在其他评价方法中多是由一个指标实际值来刻画的, 因此, 从这个角度讲模糊综合评价要求更多的信息。
4) 确定评价因素的权向量
在模糊综合评价中, 确定评价因素的权向量:A= (a1, a2, ⋯⋯, ap) 。权向量A中的元素ai本质上是因素ui对模糊子{对被评事物重要的因素}的隶属度。本文使用层次分析法来确定评价指标间的相对重要性次序。从而确定权系数, 并且在合成之前归一化。即, i=1, 2, ⋯⋯, n。
5) 合成模糊综合评价结果向量
利用合适的算子将A与各被评事物的R进行合成, 得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B。即:
其中b1是由A与R的第j列运算得到的, 它表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度。
6) .对模糊综合评价结果向量进行分析
实际中最常用的方法是最大隶属度原则, 但在某些情况下使用会很勉强, 损失信息很多, 甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法, 对于多个被评事物并可以依据其等级位置进行排序。
2. 所选研究对象的来源与基本经营情况
本文选择农村新型金融组织中比较有代表性的一类——村镇银行, 作为风险分析的研究对象, 选择龙江银行控股的RS村镇银行的具体指标作为风险评价的主要分析对象。
截至2011年底, RS村镇银行营业满一年, 各项存款余额16969万元, 比年初增加15492万元, 增长率1049%。其中储蓄存款为2893万元, 比年初增加1416万元, 增长率96%;对公存款为14076万元, 全部为新增。
2011年末, RS村镇银行贷款余额为6, 786万元, 全部为新增贷款。贷款四、五级分形态均为正常类。当年到期的贷款本息全部收回。2011年累计放款16, 254万元, 其中“涉农”贷款15, 490万元, 占发放额的95%。
截止2011年12月末, RS村镇银行营业收入1535.40万元:其中贷款利息收入为1333.57万元、金融机构往来利息收入88.45万元, 手续费收入113.38万元;营业支出1037.56万元:包括利息支出63.97万元, 金融机构往来利息支出306.25万元, 手续费支出0.01万元, 业务及管理费支出619.58万元, 营业税金及附加47.75万元, 营业外支出为0.02万元, 调增利润减少以前年度亏损, 以前年度损益调整13.18万元。利润总额为511万元, 本年净利润为428.62万元。本年利润弥补去年亏损181.44万元, 提取法定盈余公积24.72万元, 提取一般风险准备金67.86万元。本年未分配利润为154.60万元。
3. 案例分析
本文以龙江银行控股的RS村镇银行的具体指标作为风险评价的主要分析对象, 采用自填式问卷打分法收集数据, 将涉及风险评价的有关评价指标设计成问卷, 然后采用分层抽样方法, 将问卷随机发放给被调查人中, 让其独立完成调查问卷, 并对每份问卷进行有效性审查。共发出问卷100份, 回收95份, 回收率95%, 有效问卷95份, 有效率为100%。
问卷设计成李克特量表的格式, 所制定的风险评价指标体系共由3个一级指标与11个二级指标构成, 指标的测量采用李克特量表的方法, 利用语义学标度分为4个风险测量等级:很高、较高、一般、不高。为了便于计算, 我们将主观评价的语义学标度进行量化, 并依次赋值为4、3、2及1。主观测量是用四级语义学标度。所设计的评价定量标准见表4-3。
3.1 风险评价指标层级的确定
根据前文对我国农村新型金融组织的风险分类分析, 结合龙江银行控股的RS村镇银行风险情况实际, 从影响因素统计数据的可获取性和建模的适用性角度出发, 经过多位专家反复研究讨论, 最终确定应从以下几个方面来进行风险评价较为合适:从市场风险、操作风险、信用风险考虑设定3个一级评价指标以及11个二级评价指标构成体系。所构成的风险指标体系见图4-1。
3.2 指标权重求解的层次分析法步骤
1) 确定评价对象集
P=农村新型金融机构风险评价。
2) 构造评价因子集
u={u1, u2, u3}={市场风险, 操作风险, 信用风险}。
3) 确定评语等级论域
v={v}1, v2, ⋯⋯, v4={很高, 较高, 一般, 不高}
4) 一级指标权重的计算
我们采用层次分析的方法求出一级指标A的3个因子B1、B2、B3权重, 如表4-4所示。
因此, 构造判断矩阵即:
用Mathematica软件计算判断矩阵S的最大特征根得λmax=3.000。为进行判断矩阵的一致性检验, 需计算一致性指标:
平均随机一致性指标RI=0.580。随机一致性比率:
因此认为层次分析排序的结果有满意的一致性, 即权系数的分配是非常合理的。
其对应的特征向量再作归一化处理得:
5) 计算二级指标权重
我们分别采用层次分析法对3个二级指标B1、B2、B3的因子C1-C11的权重进行分析, 如表4-5, 4-6, 4-7所示。
因此, 构造判断矩阵S= (uij) p×p即:
因此, 构造判断矩阵S= (uij) p×p即:
因此, 构造判断矩阵S= (uij) p×p即:
同理, 我们仍采用Mathematica软件计算最大特征根和一致性检验, 得出合理的权系数。
市场风险评价三个指标的权重, 其特征向量归一化得: (0.251 0.301 0.448) ,
其中:CI=0, RI=0.580, CR=0<0.10;
操作风险四个指标的权重, 其特征向量归一化得: (0.201, 0.230, 0.270, 0.299) ,
其中:CI=0, RI=0.900, CR=0<0.10;
信用风险四个指标的权重, 其特征向量归一化得: (0.200, 0.180, 0.351, 0.269)
其中:CI=0, RI=0.900, CR=0<0.10;
因此认为层次分析排序的结果有满意的一致性, 即市场风险、操作风险、信用风险的权系数的分配是非常合理的。
综上所述, 我们得到RS村镇银行两级评价指标及其权重如表4-8所示。
3.3 多级模糊综合评价
1) 加权平均模糊合成综合评价
利用加权平均M (∙, ⊕) 模糊合成算子将A与R足合成得到模糊综合评价结果向量B。模糊综合评价中常用的取大取小算法, 在因素较多时, 每一因素所分得的权重常常很小。在模糊合成运算中, 信息丢失很多, 常导致结果不易分辨和不合理 (即模型失效) 的情况。所以, 针对上述问题, 这里采用加权平均型的模糊合成算子。计算公式为:
式中, bi, ai, rij分别为隶属于第j等级的隶属度、第i个评价指标的权重和第i个评价指标隶属于第j等级的隶属度。
2) 多级模糊综合评价结果向量
将来源于专家打分调查的统计数据代入建立的模型中, 计算各级模糊综合评价的向量, 即用各层级指标权重与专家风险量化打分表进行合成。
(1) 市场风险的评价向量
归一化后的综合评价向量: (0.064, 0.522, 0.339, 0.075)
(2) 操作风险的评价向量
归一化后的综合评价向量: (0.071, 0.324, 0.458, 0.147)
(3) 信用风险的评价向量
归一化后的综合评价向量: (0.032, 0.275, 0.508, 0.185)
(4) 综合评价向量
归一化得A′= (0.053, 0.357, 0.446, 0.143)
(5) 对综合评分值进行等级评定
由上述计算可知, 对照表4-1的评价分级标准可得该村镇银行的市场风险评价指标的评价结果为“较高”属于E2级, 其他2个指标操作风险与信用风险的评价结果都均为“一般”, 属于E3级。按照各个指标的评分等级的大小可以对其排序, 其中风险数值最低的为信用风险。而对总体的综合评判分值为:
说明RS村镇银行的风险等级为“一般”, 属于E3级。
而从各一级指标所细分的二级指标风险情况分析, 我们可以看出在市场风险的各种影响因素中, 风险情况排序为:竞争风险>利率风险>流动性风险;操作风险排序为:外部环境风险>基础设施风险>管理流程风险>管理战略风险;信用风险排序为:道德风险>保障体系落后风险>经济周期风险>特殊事件风险。
3.4 风险防控结论
1) .针对RS村镇银行竞争风险突出的问题, 我们建议该行应在县域的繁华地段及主要乡镇增设营业网点增加业务覆盖率, 切实为客户提供就近、便捷的金融服务;同时强化优质规范化管理, 提高员工业务技能水平, 让更多的客户喜欢到该行办理各项业务, 逐步提升KS润生村镇银行的市场竞争力, 树立优质品牌形象。
2) 稳定财政、股东存款的同时, 加大对公、对私存款的营销力度, 增资扩股, 以提高资本充足率, 做大信贷规模, 提高单笔授信额度, 规避制约发展的因素。
3) 做好农业供应链金融模式, 以合作社产业链贷款、农村土地承包经营权抵押贷款等涉农贷款为主体, 积极开展信贷工作, 同时选择县域内优质客户, 作为业务发展的主要目标群体, 紧抓规范信贷五级分类, 严格控制不良贷款产生, 为进一步强化信贷管理打好基础, 严控风险, 确保贷款数量与质量的同步提升。
4) 加大营销力度, 促进存款增长。KS润生村镇银行目前存款主要为对公客户, 储蓄存款相对较少, 为此该行应不断加大广告、媒体、员工面对客户宣传等力度, 以提高该行在城镇居民中的信誉度, 做老百姓值得信赖的银行, 使客户进一步加深对该行的了解, 培养忠诚的客户群体, 促进存款持续、稳定的增长。
摘要：本文在界定农村新型金融组织的基本概念基础上, 对我国农村新型金融组织风险评价进行了实证分析。本部分首先对农村新型金融组织风险评价进行了界定, 选择层次分析法对其风险管理问题进行综合评价, 确定了风险评价的基本原理与过程, 在综合考虑了农村新型金融组织经营特点和数据收集情况的基础上, 选择龙江银行发起设立的RS村镇银行为例进行了实证分析, 通过风险评价指标层级的确定、指标权重求解的层次分析法步骤确定、多级模糊综合评价的确定, 并提出了风险防控建议。
关键词：农村新型金融组织,风险评价,层次分析法
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