複雜的金融監理制度解決不了問題

　近來，全球股市表現續處高點，令研究行為財務學聞名的諾貝爾經濟學獎得主席勒（R. Shiller）在內的學者專家頻頻示警。但投資人在難以抗拒牛市誘惑之下，多以金融機構已記取歷次危機的教訓，也走過各種自我修復的過程，較以往更有韌性，不斷地自我催眠。遺憾的是，從歷史經驗看來，金融危機總是周而復始地重覆上演。

何以至此？最關鍵的原因是，當代金融監理習慣用「以毒攻毒」策略解決危機，也就是當問題愈複雜，就要設計出更複雜的監理機制來「鎮壓群魔」，最常被引用的便是巴塞爾協定（Basel Capital Accord）自1988年剛問世的30頁，經過3次重大修訂與擴增，至2010年12月的巴塞爾協定III（Basel III）規範已多達616頁，理應可以包山包海之勢防堵金融風險云云。

但巴塞爾協定增修至今的核心基本要義，仍聚焦在銀行資本適足性（capital adequacy）內涵的充實性與精確性（資本適足性即指自有資本除以「經風險係數」調整後的資產），以致於愈來愈複雜的監理模式，側重在改善風險係數的估計。再者，金融監理單位一廂情願地認為，只要引進複雜的「現代化」內部評等法（Internal Ratings-Based Approach），評估專屬於該銀行的風險機率分布，就能更精準地掌握風險的型態，進而針對各種已知的風險（risk）情境，制定鉅細靡遺的風控方針，並提高風控效率。

問題是，數理模型藉由歷史資料所計算出的風險機率分配，大多只能解釋過去的狀態，無法因應時時刻刻不斷演化（evolution）的社經環境，以致於實證上的經驗分配，常不見得能代表真實的機率分配。而一味打造繁複的風控模型，消耗過多資源在應對「過去」風險的結果，就是輕忽發生在眼前，且資料無法分析的新型態風險。至於常常錯把無法估算機率分配的不確定性（uncertainty）當成風險，更是危險至極。

再者，單就統計觀點來看，隨著需要估計的參數增加，若欲得到「穩健」（robust）的估計值，所需的樣本數將大幅提高。英國大學教授丹麥迪爾（V. DeMiguel）的研究指出，光是一個複雜的多因子模型就約需250年的資料，才有辦法得到穩健估計值。惟目前實務上用來估計信用風險的歷史資料，大多只有20～30年，用來估計市場風險的資料甚至有不超過5年者，自然極難得到一個符合統計學要求的穩健估計值。

更麻煩的是，銀行的資產負債表涉及多種不同類型的資產，在多個複雜模型衡量每個資產風險後，進一步合併成資產組合過程中，還需要估計不同模型之間的相關性。但單是一個複雜模型就已存在資料不夠的缺陷，當然更難衡量模型間的相關性。為此，巴塞爾協定允許使用一些藉由「主觀判斷」的簡化假設，如信用損失決定因素或在資產組合中的各類型資產均獨立且互不影響。由此可知，奠基於巴塞爾協定、看起來很「科學」且「客觀」的複雜監理模式，絕非想像般做愈多、愈安全。

那麼，甫在新春談話宣布今年要提升監理效能的金管會，該怎麼做才有益於台灣金融體系發展？曾在英國央行擔任金融穩定主管的霍爾丹（A. Haldane）於2012年全球央行年會中，針對金融監理所提出三大原則性建議，應可做為金管會制定相關政策規章的重要參考。

首先，要避免單靠內部模型評估風險的風控模式，並應強化以簡約的標準化方法，來衡量銀行的市場交易和貸放信用風險之重要性。例如可將複雜模型計算的資本適足率與簡單、透明、非以風險為計算基礎之槓桿比率，列為同等重要的風控機制。因為在許多情況下，槓桿比率比資本適足率具有更多洞悉未來的能力。

第二，要想避免龐大資源用以防堵曾發生的已知風險，卻輕忽正在演變中的未來風險，金融監理單位便應增強市場敏銳度，透過精煉其經驗法則，加強預防性監督檢查與市場約束的能力。

第三，簡化監理法規，著重透明度的提高，以利削弱金融機構為迴避層層監管，衍生各種表外業務，催生複雜且非定型化的理財產品之誘因，讓監理單位與金融機構不再進行「相互複雜化」的競賽。如此一來，應可避免銀行風控成本大幅增加、投資人難以理解與信任計算複雜的銀行風險權重，造成銀行透明度降低，市場約束隨之弱化等負面外部性的問題。

　要言之，當代金融監理過度追求「複雜」，輕忽一些簡單、透明的原則，反而讓金融市場產生諸多風險，甚至釀出更多監理制度無法因應的不確定性。所以，金融監理單位制定監理規則時，應先了解每個監理標準的的本質後，再制定一個提綱挈領、具有代表性的規則或簡約的監理標準。同時，金融機構的相關高層主管及董事會也必須認知到，風控模型有其侷限，絕不能有完全仰賴模型行事的心態。倘若，金融監理制度仍無法跳出崇尚複雜的迷思，便形同用塞滿過期藥品的急救箱，來拯救明天的危機，難以真正收效。