《巴塞尔协议III》中的“内部模型法”用于计算市场风险资本要求的“回测”（Backtesting）与“损益归因分析”（Profit and Loss Attribution， PLA）的双重验证框架 概念导入：为何需要双重验证？ 银行在计算其交易账户的 市场风险 资本要求时，可采用监管规定的 标准法 ，也可在满足严格条件后，使用其自行开发的 内部模型法 （通常是风险价值模型）。 内部模型法赋予银行更大自主权，但模型可能不准确或存在偏差。为确保其审慎可靠，监管机构（以巴塞尔委员会为代表）设定了严格的验证要求，其中 回测 和 损益归因分析 是两项核心的、必须持续进行的定量验证工具，构成“双重验证”。 第一重验证：回测（Backtesting） 目的 ：检验银行内部模型（主要是风险价值模型）对实际损益的预测能力，特别是其对“尾部风险”（极端损失）的覆盖程度。 基本方法 ： 比较 ：银行每日将模型计算出的 风险价值 （VaR，例如99%置信水平、1天持有期）与同日实际的 交易账户损益 （扣除费用和佣金后的“假设损益”）进行比较。 计数 ：统计一年内（约250个交易日）实际损失“突破”VaR预测值（即实际损失大于VaR）的天数，即“突破”次数。 监管评估与后果 ：巴塞尔委员会根据“突破”次数将模型划入不同“绿/黄/红”监管区域。 绿色区域 （0-4次突破）：模型基本可接受，但需审查。 黄色区域 （5-9次突破）：模型可能存在问题，监管将施加惩罚性措施，通常是提高 乘数因子 ，导致资本要求增加。 红色区域 （10次及以上突破）：模型严重失效，银行可能被要求改用标准法，或必须立即整改模型并面临更高资本惩罚。 意义 ：回测是评估模型能否“覆盖”极端损失的关键事后检验，直接关系到资本计提的审慎性和模型的存续资格。 第二重验证：损益归因分析 目的 ：在模型未被“突破”的平常日子里，深入检验模型风险因子（如利率、汇率、股价）的构成、估值及预测风险的准确性，确保模型风险映射的精细度和风险预测的前瞻性。 核心逻辑对比 ： 风险模型预测的损益 ：银行每日使用内部模型，基于其对风险因子的敏感度和风险因子的波动，预测一个“风险理论损益”。 实际的风险驱动损益 ：银行每日根据其实际持仓和风险因子的实际市场变动，计算一个“实际的风险驱动损益”。 分析方法 ： 比较与计算 ：将上述两个损益序列（风险理论损益 vs. 实际风险驱动损益）进行比较，并计算其差异（残差）。 统计检验 ：对差异进行严格的统计检验，主要看两个标准： 均值标准 ：在一定观测期内，这两个损益序列的平均差异是否足够小。 波动性标准 ：这两个损益序列的差异（残差）的波动性是否足够低。 监管评估与后果 ：银行需定期（如每季度）进行PLA测试。如果测试结果持续、显著地未能通过上述任一标准，则表明模型的风险映射存在系统性问题，无法准确捕捉主要风险来源。监管机构将要求银行整改模型，并可能导致其内部模型法的批准被暂停或附加条件。 双重验证框架的协同作用与监管逻辑 功能互补 ： 回测 关注“ 点 ”的覆盖——极端损失是否被预测到，侧重于结果的 稳健性 。 PLA 关注“ 线 ”的准确——日常风险驱动是否被精确建模，侧重于过程的 精确性 。 完整闭环 ：两者结合形成了对内部模型从“日常风险解释”到“极端损失覆盖”的全方位、持续性的验证闭环。一个模型可能在某些普通日子因风险因子映射不准而PLA测试失败，也可能在某些极端日子因对尾部风险估计不足而回测失败。 监管威慑 ：此框架迫使银行不能仅仅满足于回测结果“侥幸”停留在绿/黄区，还必须持续投入资源确保其风险模型的精细度和理论基础牢固。它为监管者提供了客观、定量的工具，以决定是否信任银行的内部模型，从而维护市场风险资本计量的整体可靠性和公平性。