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投資銀行理論與案例 第十五章投資銀行的風險管理與監(jiān)管 本章精粹 風險和風險管理概述投資銀行主要風險及其應對方法市場風險管理工具 VaR分析法及其補充信用風險管理工具 KMV模型與Creditmetrics模型投資銀行監(jiān)管制度 章前導讀 參見教材P360 核心概念 全面風險管理VaR方法壓力測試返回檢驗KMV模型Creditmetrics模型集中型監(jiān)管模式自律型監(jiān)管模式綜合型監(jiān)管模式市場準入制度投資銀行保險制度 2 第一節(jié)投資銀行的風險管理概述 3 第一節(jié)投資銀行的風險管理概述 對現(xiàn)代金融機構來說 風險是一種很微妙的事物 承擔太多也許將使之遭受破產(chǎn)之痛 完全回避又意味著回避掉一切機會 如何理解風險 把握風險 利用風險 機會 是所有金融機構 包括投資銀行值得研究的問題 本節(jié)從風險和風險管理的概念開始 對投資銀行風險管理的目標 原則 流程以及可能面臨的各類風險進行介紹 以期給讀者一個概覽式的了解 4 一 投資銀行面臨的主要風險 一 政策風險 二 法律風險 三 體系風險 四 市場風險1 利率風險2 匯率風險3 資本市場容量風險 五 信用風險 六 流動性風險 七 操作風險 5 二 投資銀行風險管理的概念和原則 二 投資銀行風險管理原則1 全面性原則2 獨立性原則3 防火墻原則4 時效性原則 6 二 投資銀行風險管理的概念和原則 一 風險管理概念 1 企業(yè)風險管理不是某個階段的特定工作 它貫穿于企業(yè)成長的始終 2 企業(yè)風險管理不是某個層級的專屬任務 它需要上下攜手 通力合作 3 企業(yè)風險管理更不僅僅是某個部門的獨立職責 如果將風險管理完全視為風險控制部門的事情 必然難以全盤考慮 綜合分析 從而產(chǎn)生協(xié)同效應 7 三 投資銀行風險管理的基本流程 一般來說 投資銀行風險管理包括風險識別 風險評估 風險控制 風險監(jiān)察和效果評價五個步驟 如圖15 1所示 8 三 投資銀行風險管理的基本流程 一 風險識別 1 將公司按照業(yè)務或者部門分為不同的風險單位 2 詳細列出各風險單位的業(yè)務流程 這是對步驟 1 的進一步細化 3 將風險單位各業(yè)務流程中面臨的風險點一一列出 如前面所述的市場風險 信用風險 操作風險等 二 風險評估 9 三 投資銀行風險管理的基本流程 三 風險控制1 政策風險應對2 法律風險應對3 體系風險應對4 市場風險應對 1 確定計量 評估市場風險的模型和方法 2 風險管理部門下屬市場風險管理部門要定期對各業(yè)務單位進行風險評估 3 根據(jù)確定的風險暴露制定風險限額 5 信用風險應對6 流動性風險應對7 操作風險應對 四 風險監(jiān)察 五 效果評價 10 四 投資銀行風險管理評價 1 資本充足 2 公司治理與合規(guī)管理 3 動態(tài)風險監(jiān)控 4 信息系統(tǒng)安全 5 客戶權益保護 6 信息披露 11 第二節(jié)投資銀行風險管理的模型與方法 在投資銀行所面臨的風險中 最核心的是市場風險和信用風險 投資銀行的核心業(yè)務共同面臨這兩類風險 而且無論是投資銀行內(nèi)部風控部門還是外部監(jiān)管機構 都將其視為風險管理的主要對象 因此也誕生了不少量化 評估和控制市場風險 信用風險的模型和工具 其中比較流行的有衡量市場風險的VaR分析法及其補充方法 度量信用風險的KMV模型和Creditmetrics模型 隨著風險管理技術的發(fā)展 VaR方法也逐漸運用于信用風險的度量 Creditmetrics模型實際上也蘊含了這種思想 這些都是本節(jié)將著重介紹的內(nèi)容 12 第二節(jié)投資銀行風險管理的模型與方法 13 14 64 一 VaR方法1 VaR定義VaR 我們有X 的把握 在未來T時期內(nèi) 資產(chǎn)組合價值的損失不會大于V 目前 VaR已經(jīng)被巴塞爾委員會用來計算世界上不同地區(qū)銀行的風險資本金 包括針對市場風險 信用風險和操作風險的資本金 V 資產(chǎn)組合的VaRVaR可以由投資組合收益 Profit 的概率分布得出 也可以由投資組合損失 Loss 的概率分布得出 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 15 64 VaR的定義 當采用損失分布時 VaR等于損失分布第X 分位數(shù) 例 當T 5 X 97 時 VaR對應于投資組合在5天后收益分布的3 分位數(shù)的負值 也對應于投資組合在5天后損失分布的97 分位數(shù) 16 64 VaR的定義 當采用收益分布時 VaR等于收益分布第 100 X 分位數(shù)的負值 17 64 VaR的計算例子 Example1假定一個交易組合在6個月時的收益服從正態(tài)分布 分布的均值為2 單位 百萬美元 標準差為10 由正態(tài)分布的性質(zhì)可知 收益分布的1 分位數(shù)為2 2 33 10 即 21 3 因此 對于6個月的時間期限 在99 置信度下的VaR為21 3 百萬美元 18 64 VaR的計算例子 Example2假定一個1年期項目的最終結果介于5000萬美元損失和5000萬美元收益之間 中間的任意結果具有均等的可能性 項目的最終結果服從由 5000萬美元到 5000萬美元的均勻分布 損失大于4900萬美元的可能性為1 因此 在1年后 基于99 置信度的VaR為4900萬美元 19 64 VaR的計算例子 Example3一個1年期項目 有98 的概率收益200萬美元 1 5 的概率損失400萬美元 0 5 的概率損失1000萬美元 20 64 VaR的計算例子 在這樣的累積分布下 對應于99 累積概率的損失為400萬美元 VaR 400萬美元可以這樣描述 我們有99 的把握認為在未來1年后該項目損失不會超過400萬美元 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 一 VaR方法2 VaR的三個重要參數(shù)P3691 觀察期間2 持有期限3 置信水平 21 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 一 VaR方法3 投資組合價值變化概率分布的確定1 歷史模擬法2 方差 協(xié)方差法3 蒙特卡羅模擬法 22 基于歷史模擬法的VaR計算 1 基于標準歷史模擬法的VaR計算基本原理將各個風險因子在過去某一時期上的變化分布或變化情景準確刻畫出來 作為該風險因子未來的變化分布或變化情景 在此基礎上 通過建立風險因子與資產(chǎn)組合價值之間的映射表達式模擬出資產(chǎn)組合未來可能的損益分布 進而計算出給定置信度下的VaR 顯然 標準歷史模擬法不需要假設市場風險因子服從某種概率分布 而是直接用風險因子過去的變化分布表示未來的變化分布 所以 標準歷史模擬法不需要進行參數(shù)估計 因而是一種非參數(shù)全值估計法 分析步驟P370 23 基于歷史模擬法的VaR計算 24 基于歷史模擬法的VaR計算 25 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 一 VaR方法3 投資組合價值變化概率分布的確定1 歷史模擬法2 方差 協(xié)方差法P3703 蒙特卡羅模擬法P3704 VaR方法的局限性P3711 風險測度指標選取2 從操作和實用性 26 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 二 返回檢驗返回測試是指將實際數(shù)據(jù)輸入檢驗模型中 然后檢驗該模型預測值是否與現(xiàn)實結果相吻合的過程 27 1 VAR模型回測的動因 28 VaR模型是否有效 只有準確地預測風險的VaR模型才是有效的模型模型驗證 modelvalidation 檢驗一個模型是否正確的一般過程 可以運用一系列的工具 如回測 壓力測試以及獨立審查和監(jiān)管來完成 回測 BackTesting 也被稱為現(xiàn)實檢驗 realitycheck 用來檢測實際損失與預期損失是否一致的有效的統(tǒng)計方法 把VaR的歷史預測值與實際實現(xiàn)值進行系統(tǒng)比較可以提供改進VaR模型的方法 巴塞爾委員會推薦的內(nèi)部模型法中 VaR回測至關重要找到故意報低風險的銀行 但區(qū)分因運氣造成VaR超標和銀行不正當行為造成超標 2 回測的構建 29 使用者必須通過比較預期損失水平和實際損失水平 來對風險模型的有效性進行核查 當模型被驗證后 落在VAR圖形之外的觀測值數(shù)量應與置信水平相一致 如果例外數(shù)量很大 表明模型低估了風險 如果例外數(shù)量太少 意味著單位風險資本閑置或無效 P372舉例 30 記錄在給定時間內(nèi)VaR被突破的次數(shù)比例 回測圖示 31 如果選擇的置信度水平為99 風險期限為一年 共250個交易日 星點表示實際每天實現(xiàn)的市場收益率 上下兩條曲線表示與置信度水平相對應的VaR值 1 實施檢驗發(fā)現(xiàn)實際損失率超過VaR的天數(shù)為5天 表明什么 2 實施檢驗發(fā)現(xiàn)實際損失率超過VaR的天數(shù)為1天 表明什么 例子 32 市場中存在大量的金融機構 它們各有不同的經(jīng)營特點 采用的計算模型可能有較大的差別驗證過程還需要大量的歷史數(shù)據(jù) 在很多場合下是不現(xiàn)實的 有效驗證VaR模型的準確性很困難 一 市場風險管理工具 VaR分析法及其補充 三 壓力測試壓力測試是指利用一系列方法評估投資組合或金融機構承受 異常但是仍然可能 的宏觀經(jīng)濟沖擊或重大金融事件沖擊的過程 33 1 什么是壓力測試 34 壓力測試 Stresstesting 是一個識別和管理那些可能導致巨大損失的情形的過程 壓力測試的方法包括情景分析 ScenarioAnalysis 定量分析 StressModel 壓力模型 波動性及相關性模型 2 為什么需要壓力測試 35 VaR方法的缺陷VaR建立在正常市場條件下的歷史相關性之上 在極端情況下 這相關性可能被打破當歷史數(shù)據(jù)不存在時 很難使用VaRVaR不能反映非正常市場中的損失程度VaR不能告訴管理者除了降低所有證券的風險暴露之外還能如何降低組合的風險 2 為什么需要壓力測試 36 壓力測試可用于估計在非正常 abnormal 市場環(huán)境下潛在的經(jīng)濟損失歷史數(shù)據(jù)顯示收益率的分布存在 厚尾現(xiàn)象 fattails 而非正態(tài)分布 表明在市場中出現(xiàn)非正常環(huán)境地可能性要遠遠高于人們對它的預期 2 為什么需要壓力測試 37 壓力測試考慮缺乏歷史數(shù)據(jù)的情形 或歷史上沒有發(fā)生但卻可能發(fā)生的情形在歷史關系被短暫或永久打破的情況下 壓力測試可以確認現(xiàn)實的情形壓力測試可以衡量特定方向的市場沖擊的影響 比VaR更直觀壓力測試有助于風險管理經(jīng)理主動降低不可接受的風險程度 調(diào)整風險暴露的結構對于多個獨立運作的資產(chǎn)組合 壓力測試可以揭示整體的風險集中度 2 為什么需要壓力測試 38 3 壓力分析方法 39 3 壓力分析方法 40 一維情景分析一維情景分析只關注一個變量適合前臺交易員評估一個風險因素的影響 但不適合于組合對壓力事件的風險暴露 沒有考慮相關性 1 將利率曲線平行移動100個基點 2 將某種主要匯率變化6 或?qū)⒛撤N非主要匯率變化20 3 將股指變化10 將資產(chǎn)隱含波動率變動20 這些情景每次沖擊一個風險因素 適合資產(chǎn)組合主要受到一種風險來源有限的情況 案例點擊P372 二 信用風險管理工具 KMV模型與Creditmetrics模型 一 KMV模型KMV模型又稱違約預測模型 expecteddefaultfrequency EDF模型 是由著名信用風險評估公司KMV公司開發(fā)而出的一個信用風險計量模型 該公司以其三位創(chuàng)始人名字 Kealhoferh McQuown Vasicek 首字母命名 稱為CreditMonitorModel 信用監(jiān)控模型 創(chuàng)新性 基于公司市場價值 利用期權定價理論來估計的違約概率 KMV認為 實際違約概率和歷史平均違約率的差異很大 并且對相同信用級別的企業(yè)而言也存在很大的差異 KMV沒有使用S P的評級數(shù)據(jù) 而是自己建模估計 41 1 KMV模型原理 一 KMV模型KMV模型又稱預期違約率模型 expecteddefaultfrequency EDF模型 該模型將企業(yè)負債看作是買入一份歐式看漲期權 即企業(yè)所有者持有一份以公司債務面值為執(zhí)行價格 以公司資產(chǎn)市場價值為標的歐式看漲期權 歐式權證是指持有人只有在約定的到期日才有權買賣標的證券 如目前市場內(nèi)的幾只歐式權證只能在權證存續(xù)期屆滿日才可行權 如果負債到期時企業(yè)資產(chǎn)市場價值高于其債務 企業(yè)償還債務 當企業(yè)資產(chǎn)市場價值小于其債務時 企業(yè)選擇違約 KMV模型評價公司信用風險的基本思路是以違約距離DD表示公司資產(chǎn)市場價值期望值距離違約點 DPT DefaultPoint 的遠近 距離越遠 公司發(fā)生違約的可能性越小 反之越大 違約點DPT通常處于流動負債與總負債面值之間的某一點 違約距離常以資產(chǎn)市場價值標準差的倍數(shù)表示 42 2 KMV模型步驟 一 KMV模型步驟一利用B S模型倒推出公司資產(chǎn)的市場價值及其波動率 步驟二計算公司的違約距離步驟三去頂預期違約概率EDF 43 2 KMV模型步驟 一 KMV模型步驟一公司資產(chǎn)價值及波動率的計算公司資產(chǎn)市場價值的計算公式為 其中右邊可以看成一個與歐式看漲期權等價的 或者說是復制期權的投資組合 這個組合有股票和負債兩部分組成是股票的市值 是復制交易策略中負債的價值E為企業(yè)股權市場價值 V為企業(yè)資產(chǎn)市場價值 De為企業(yè)債務面值 r為無風險收益率 t為債務償還期限 D d 為標準累積正態(tài)分布函數(shù) V為企業(yè)資產(chǎn)價值波動率 E為企業(yè)股權市場價值波動率由隨機微方程中伊藤引理 44 3 KMV模型的意義 一 KMV模型從金融工程的角度來看 歐式看漲期權可以分拆或有資產(chǎn)看漲期權 asset or nothingcalloption 多頭和或有現(xiàn)金看漲期權 cash or nothingcalloption 空頭 是或有資產(chǎn)看漲期權的價值是D份或有現(xiàn)金看漲期權空頭的價值 45 46 例 無收益資產(chǎn)的歐式期權定價 假設一種不支付紅利股票目前的市價為50元 無風險利率為12 該股票的年波動率為10 求該股票協(xié)議價格為50元 期限1年的歐式看漲期權的價格 解 由上述條件知 50 D 50 t 1 0 1 r 0 1 例 無收益資產(chǎn)的歐式期權定價 47 第一步 先計算d1和d2第二步 計算和通過查標準正態(tài)分布累積概率函數(shù)表或標準正態(tài)分布表求出第三步 計算看漲期權 美元 48 4 影響歐式看漲期權價格的因素 當期股價S越高 期權價格越高到期執(zhí)行價格D越高 期權價格越低距離到期日時間t越長 期權價格越高股價波動率 越大 期權價格越高無風險利率r越高 期權價格越高 KMV模型步驟 一 KMV模型步驟二計算公司的違約距離DD DistancetoDefault 違約觸發(fā)點DP DefaultPoint 公司市場價值 負責水平DP CL 50 LL其中CL為流動負債 LL為長期負債違約距離DD越大 說明該公司到期發(fā)生違約的可能性越小或其中是對資產(chǎn)價值在時間t的預期為公司預期資產(chǎn)增值率 49 KMV模型步驟 一 KMV模型步驟三確定預期違約概率EDF其中N是距離為DD的公司家數(shù) M是N家中違約的家數(shù) 50 二 信用風險管理工具 KMV模型與Creditmetrics模型 二 Creditmetrics模型Creditmetrics模型是J P 摩根在1997年推出的一種用于衡量信用風險的模型 1 單一資產(chǎn) 信用工具 信用風險度量2 組合資產(chǎn) 信用工具 信用風險度量 51 二 信用計量模型 Creditmetrics Creditmetrics 譯為 信用計量 是由J P摩根公司聯(lián)合美國銀行 KMV公司 瑞士聯(lián)合銀行等金融機構于1997年推出的信用風險定量模型 它是在1994年推出的計量市場風險的Riskmetrics 譯為 風險計量 基礎上提出的 旨在提供一個可對銀行貸款等非交易資產(chǎn)的信用風險進行計量的VaR框架 Creditmetrics試圖回答的問題 如果下一年是個壞年份 那么 在我的貸款或貸款組合上會損失掉多少 52 1 Creditmetrics基本假設 信用評級有效 信用狀況可由債務人的信用等級表示 債務人的信用等級變化可能有不同的方向和概率例如 上一年AAA的貸款人有90 概率 的可能轉(zhuǎn)變?yōu)锳A級 方向 把所有的可能列出 形成所謂的 評級轉(zhuǎn)移矩陣 53 2 Creditmetrics的總體框架 信用評級p374 2 信用價差 優(yōu)先權 信用轉(zhuǎn)移概率 殘值回收率 債券現(xiàn)值 信用風險估計 54 3 計量模型需要的數(shù)據(jù) 需要利用的數(shù)據(jù) 借款人當前的信用評級數(shù)據(jù)信用等級在一年內(nèi)可能改變的概率P374 2 違約貸款的殘值回收率債券的 到期 收益率注 以上這些資料可以公開得到 觀察P374的表格 看看案例為我們提供哪些數(shù)據(jù) 55 步驟1估計信用轉(zhuǎn)移矩陣 P375表15 1第二行 根據(jù)歷史資料得到 期初信用級別為AAA的債券 1年后的信用等級的概率如下 56 注意 A級別債券有0 06 的概率在下一年度轉(zhuǎn)移到D級 即A級債券仍有違約的可能 P375表15 1 第4行 57 構建信用轉(zhuǎn)移矩陣 以上給出了AAA和A級債券的轉(zhuǎn)移概率 同樣可以得到其他級別 如AA BBB C等信用級別的轉(zhuǎn)移概率 將債券所有級別的轉(zhuǎn)移概率列表 就形成了所謂的 信用轉(zhuǎn)移矩陣 58 4 示例 信用轉(zhuǎn)移矩陣 P374表15 1 59 步驟2估計違約回收率 由于A CCC債券有違約的可能 故需要考慮違約時 壞賬 殘值 回收率 企業(yè)破產(chǎn)清算順序直接關系回收率的大小 有擔保債高于無擔保債優(yōu)先高于次級 次級高于初級債券契約 次級所有在其之后的債券 60 61 步驟3債券估值 由于債券信用級別上升 下降 到新的級別 因此 需要估計每個級別下的市值 估計市值采取的方法是貼現(xiàn)法利用市場數(shù)據(jù)得到 不同級別債券的利率期限結構 Term structure 62 每個信用級別的貼現(xiàn)率 p375表15 2 63 例子 假設BBB級債券的面值100元 票面利率為6 若第1年末 該債券信用等級由BBB升至A級 則債券在第1年末的市值可以根據(jù)上表得到 以上計算的是BBB債券轉(zhuǎn)移到A級后的市值 若該債券轉(zhuǎn)移到其它信用等級 可以同理類推計算其它市值 BBB債券如若轉(zhuǎn)移到AAA 請計算其價值和轉(zhuǎn)移概率 64 BBB級債券一年后可能的市值 包含面值 p377表15 4 65 次級額外債務 今天你購買了一張債券 到了明天 你可能會苦惱地發(fā)現(xiàn)該公司未償還的債務已擴大為原來的三倍 這也意味著投資者的債券的質(zhì)量與他昨日購買時相比已降低了 為了阻止公司以這種方式損害債券持有人的利益 次級條款 subordinationclauses 的規(guī)定限制了發(fā)行者額外借款的數(shù)額 原始債務優(yōu)先 額外債務要從屬于原始債務 也就是說 如遇公司破產(chǎn) 直到有優(yōu)先權的主要債務被付清 次級債務的債權人才可能被償付 因此 具有優(yōu)先級的債券信用高于次級 66 違約回收率統(tǒng)計表 P375表15 3 例 BBB級債券在下一年違約概率為0 18 若它是優(yōu)先無擔保債券 則其一旦違約 面值100元可回收51 13元 67 步驟4計算信用風險 BBB債券的價值分布 例如若轉(zhuǎn)移到AAA 則價值為109 37 概率為0 02 其他情況可以類似地計算出 68 69 步驟5度量VaR 表15 5BBB級無擔保優(yōu)先債券一年后價值變化及概率 計算 V的期望 方差 70 V的期望方差 標準方差其99 置信度下的其99 置信度下的 5 對Creditmetrics模型的評述 優(yōu)點 動態(tài)性 適用于計量由債務人資信變化而引起資產(chǎn)組合價值變動的風險 可預見性 不僅包括違約事件 還包括債務人信用評級的升降 不僅能評估預期損失 還能估計VaR 這對于銀行特別具有意義 缺點 對信用評級的高度依賴 一般地 信用評級只是對企業(yè)群體的評估 而非個性化 所以 對個別企業(yè)評估不準確 信用評級主要是依靠歷史上的財務數(shù)據(jù) 是一種 向后看 的方法 71 二 信用風險管理工具 KMV模型與Creditmetrics模型 三 KMV模型和Creditmetrics模型比較和評價 1 KMV模型的衡量更具個體特征 在針對性加強的同時對企業(yè)信用相關性卻沒有充分考慮 2 KMV模型采用的是股票市場價格分析方法 將股權視為企業(yè)資產(chǎn)的看漲期權 這樣可以將最新觀測的企業(yè)股票市場價值E及其波動率 E輸入模型之中 得到企業(yè)資產(chǎn)價值V0和 v 并由此求出更新的企業(yè)預期違約率EDF 3 KMV模型估測的EDF基于對股票市場價值的實時分析 其中反映了市場中投資者對企業(yè)信用狀況未來發(fā)展的預期 Creditmetrics模型則主要依賴信用轉(zhuǎn)移的歷史數(shù)據(jù) 72 第三節(jié)投資銀行的監(jiān)管 投資銀行是整個資本市場的核心 業(yè)務遍及資本市場方方面面 單純的內(nèi)部管理并不能充分保障資本市場運行的穩(wěn)定有效和投資銀行業(yè)務的安全規(guī)范 因此外部機構或組織的監(jiān)管必不可少 本節(jié)從外部監(jiān)管目標和原則 模式和具體監(jiān)管制度等方面討論投資銀行監(jiān)管問題 73 一 監(jiān)管目標和原則 一 監(jiān)管目標1 充分發(fā)揮證券市場機制的積極作用 限制其消極作用 2 規(guī)范證券中介機構經(jīng)營活動 創(chuàng)建高效 有序運行的證券市場 3 調(diào)控證券市場交易規(guī)模 引導投資流向 使虛擬經(jīng)濟的發(fā)展有助于產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級 4 重中之重在于保護投資者利益 防止人為操縱 欺詐等不法行為對投資者利益的侵害 二 監(jiān)管原則1 合法原則2 三公 原則3 政府統(tǒng)一監(jiān)管與行業(yè)自律原則4 國家審計監(jiān)督原則 74 二 監(jiān)管模式 一 政府主導型監(jiān)管模式 二 自律型監(jiān)管模式 三 綜合型監(jiān)管模式 四 中國證券監(jiān)管模式選擇 75 三 投資銀行監(jiān)管制度 一 有關市場準入的制度 二 有關經(jīng)營管理的制度1 經(jīng)營報告制度2 純資本比例制度3 經(jīng)營收費標準4 證券評級制度5 投機經(jīng)營管理制度6 繳納管理費制度 三 有關違規(guī)懲罰和破產(chǎn)保險的制度1 對投資銀行違規(guī)行為的懲罰制度2 投資銀行保險制度 76 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 一 投資銀行承銷業(yè)務監(jiān)管1 禁止投資銀行承銷未經(jīng)核準 如超過其承銷能力的證券 避免過度投機 2 嚴禁投資銀行在承銷過程中 進行虛假或誤導投資者的宣傳推介活動或以不正當手段誘使投資者申購股票 3 禁止投資銀行在承銷過程中的信息披露含有虛假記載 誤導性陳述或重大遺漏 4 禁止任何形式的內(nèi)幕交易 77 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 二 投資銀行經(jīng)紀業(yè)務監(jiān)管1 投資銀行從事經(jīng)紀業(yè)務時要堅持誠信原則 禁止欺詐和牟取私利的行為 2 投資銀行向客戶提供的貸款不得超過證券市場價格的一定百分比 而且需要滿足保證金要求 3 投資銀行不得違規(guī)勸誘或者限制客戶的交易行為 不得從事有損投資者利益的活動 4 投資銀行不得私自決定收取傭金標準 5 除特殊情況之外 投資銀行需對客戶資料保密 78 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 三 投資銀行自營業(yè)務監(jiān)管1 限制投資銀行的負債規(guī)模以及大量購買問題證券的行為 并要求投資銀行提取足額準備金 將其承擔風險限制在一定范圍 2 限定投資銀行所能購買證券數(shù)量 防止其操縱市場行為 3 投資銀行自營業(yè)務與經(jīng)紀業(yè)務必須嚴格區(qū)分 防止相互混淆損害投資者利益 4 投資銀行應努力維護證券市場秩序 禁止其過度投機行為 79 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 四 投資銀行并購業(yè)務監(jiān)管1 上市公司重大購買或出售資產(chǎn)的行為 董事會決議 中介機構報告 監(jiān)事會意見 關聯(lián)交易 同業(yè)競爭等問題 均需及時披露 持續(xù)時間較長的并購需要定期連續(xù)公告 2 股東獲得某公司有投票權股份達到一定比例時 需要披露權益變動等信息 3 禁止投資銀行中參與某公司并購方案實施的職員利用內(nèi)部消息 從事內(nèi)幕交易 80 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 五 投資銀行基金管理業(yè)務監(jiān)管1 投資銀行不得將其固有資產(chǎn)和他人資產(chǎn)混同進行證券投資 2 投資銀行不得不公平地對待其管理的不同基金財產(chǎn) 3 投資銀行不得向基金份額持有人承諾收益或者承擔損失 4 強化基金信息披露以及基金操作規(guī)范化的監(jiān)管 81 四 投資銀行具體業(yè)務的監(jiān)管 六 投資銀行金融創(chuàng)新監(jiān)管1 擴大投資銀行監(jiān)管范圍 將各種衍生業(yè)務納入其中 2 加強監(jiān)管靈活度 在加強立法和放松管制中尋找最合適的平衡點 3 完善監(jiān)管硬件設施 使其適應不斷變化的交易規(guī)模和成交速度 4 會計核算制度要強調(diào)市場價值 對投資銀行財務報告進行更準確的評估 5 加強外部監(jiān)管跨國合作 確保全球金融穩(wěn)定 82 本章小結 83 典型案例 摩根士丹利的風險管理架構參見教材P389 84 復習思考題 一 不定項選擇題二 簡答題參見教材P391 85