《巴塞尔协议Ⅱ》要求将外部损失数据用于风险资本的计算，却没有指出具体的计算方法。加入数据协会的银行应该提供按照同质原则进行分类的数据，数据应包含全面和可靠的信息。在合并外部损失数据以进行风险度量时，应该考虑银行规模的差异或各机构特定因素的区别。
现在可用的三个主要外部损失数据源包括：公开或外部损失数据源、行业协会数据，以及内部产生的情景数据。我们决定将这三者结合起来。一般情况下，公开渠道拥有大量的数据，尤其是与内部情景相比较时。来自行业协会的数据对于某些国家或业务来说，其分布可能过于扭曲。
[意] 奥尔多·索普拉诺 伯特·克里拉德 法比奥 著
中信出版集团 出版
01
公开或外部损失数据源
2001年《巴塞尔协议Ⅱ》征求意见稿颁布时，这些是市场中最先出现的公开数据源。这里收集了历史上损失较大的数据，这些数据来自报纸或网络，常常还包括广为媒体关注的极端事件和争议事件。
最初，数据提供者认为这些会有用，尤其是它们填补了风险资本计算一些时间序列数据的空白。有些数据是50年前的，涵盖的不仅仅是金融业，还有其他行业的事件。对于这些事件，我们建议应该特别关注某些选取标准，包括：
1 地理跨度
我们验证数据集当中包含的国家的数量，检查某些国家是否存在数据特别集中的现象。这种情况需要考虑，因为风险度量可能改变所产生的影响，需要判断或权衡。银行在某些国家和业务领域高度集中，可能导致风险估计出现偏差。当监管和市场准则以及产品或顾客的状况可能存在显著差异时，不一致的极端结果可能增加。
2 行业集中
银行用于风险资本计算的相关数据应该是银行或金融公司遭受的损失事件——检查并排除其他行业的事件。
来自无关行业（如生产或媒体）的损失事件可以用作其他目的，但是在风险资本的计算时需要将其排除在外，因为金融行业有着不同的操作风险暴露。例如，假定不管企业类型如何，诈骗总是一样，这样会严重低估各控制系统之间的区别。
3 以事件划分的时间序列长度
4 数据分类和证明规则
银行内部分类规则可能与外部损失数据提供者的分类规则有着显著区别。这可能带来一致性问题，比如我们发现在边界信用事件以及验证事件如何更新中经常出现这种情况。外部损失数据提供者依赖于公开可用的新闻来进行事件更新，但媒体可能报告不同的信息，尤其当涉及损失程度时。
同样，事实证明，要确保可靠的数据证明以便更新数据也很困难。对于严重的损失，则需要很长时间来确定和报告最终数据。我们特别注意数据提供者采用的质量控制流程和规则。典型的公开数据源具有较高的损失报告阈值，并在筛选过程中存在相关性。
02
行业协会数据
行业协会是指由相互交流操作损失的银行组成的协会，协会将交流汇总起来的损失数据再反馈给协会成员使用。这可能是现在使用最广泛的外部损失数据源。由于既有国际协会，也有国内协会，而提供一个集中的数据集对于没有（或较少）国际业务的银行来说，尤其确保了外部损失数据与银行的风险暴露状况更加一致。
有人会担心国内协会数据集中可能缺少极端事件的信息，因为数据提供是一个自愿行为。我们认为使用协会数据时，也有可能出现极端损失数据缺失的情况。但有人会说要认定恰当的“极端”数据也会存在疑问，国际性大银行遭受的损失与区域性小零售银行的损失并不一定相关。
在评估是否加入一个协会时，我们建议进行如下分析：
• 加入的银行数目，以及业务运营所在的国家。
• 报告阈值。协会可能比公开数据源拥有更大的数据量，可以用来进行风险资本的建模。协会的规则通常与银行内部的规则相差很大。由于成员银行之间存在隐私协定，与公开数据源相比，个体事件的披露可能受到更多限制，这也是对数据分类的准确性进行验证的一个很大制约因素。
03
情景数据
这些数据都产生于银行内部，以损失频率和损失程度来衡量潜在的事件影响。我们定期进行情景分析，这是联合信贷集团操作风险控制框架的关键要素。虽然存在着一些限制，但情景数据可以代替外部损失数据。这些限制如下：
★ 产生情景意味着管理层和员工的积极介入，要求进行反复的访谈和对结果一致性的精确控制。
★ 确保情景的估计在频率和程度上均正确。
我们将情景数据、公开数据和协会损失数据结合起来，这样操作风险管理者将会有更多的外部信息综合内部时间系列数据。这也有助于事件比较、基准确定以及数据换算。
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