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风险调节资本收益率RAROC（Risk-Adjusted Return On Capital）是上一个世纪70年代末美国信孚银行首次提出并于90年代被国际先进银行广泛采用的。自Wilson（1992）对RAROC 进行改进，Edward Zaik等（1996）对美国银行RAROC的理论与应用进行全面阐述；Christopher James（1996）在Edward Zaik 的基础上细化RAROC在经济资本分配、绩效评估两个不同领域的运行模式之后，发达国家领先银行全面风险管理的思想已经深入人心，理论与技术体系也完全成熟。29710
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国内RAROC的应用研究起步较晚，多数研究工作在借鉴国外商业银行先进管理经验上开展的。然而，完全照搬国外现成的模型和计量方法并不一定适合中国国情。随着我国金融体制改革步伐加快，以风险调整收益为核心的一系列风险管理技术及理念，逐步被金融业应用到经营管理决策层面，由此带动了一大批学者和银行从业人员围绕各种类型各个层面的业务在宏观层面和各银行的微观层面开展研究。主要包括经济资本的配置、绩效评价、风险控制、贷款定价等。论文网
经济资本理论是RAROC原理的基础。张丽坤,张中朝（2005）指出了RAROC与传统CAPM相结合资本配置陷阱产生的根源及导致的后果；刘莉亚，邓云胜等（2005）单笔业务经济资本度量方法的风险敏感性；郑鸣（2007）研究RAROC波动法并对9家股份制银行进行了实证检验；周行健（2008）通过扣减经济资本成本并对RAROC的分子进行修正；李忠民 ,武琦（2009）许敏，贺磊（2012）对我国商业银行信贷资源配置进行了讨论；梅伟林（2015）从农信机构的实际出发，提出了RORAC指标参数的计量方法；刘晓锋，黄文凡等（2016）构建了一个最低资本回报率的双因素模型。
不同于EVA，RAROC是相对指标。以RAROC原理为核心的绩效评价机制，可以对不同部门、客户和交易中的资本收益与风险损失进行估算，达到衡量商业银行内部的风险管理现状和控制风险的目的。袁桂秋（2003）基于RAR0C原理调整已公开使用的信用等级转移矩阵建立信用风险定价模型；窦尔翔，熊灿彬（2011）通过TailVaR 函数计算8 家商业银行和5家保险公司的RAROC并对它们的风险进行了讨论；易会满（2015）阐述了资本管理高级方法的实施效果及相关建议；刘青，王玉蔚等（2016）以某银行为例讨论了RAROC模型及计量方法。
近年来，RAROC模型逐渐成为商业银行贷款定价模型的研究热点。边俊杰，冯莲娜等（2008）指出运用RAROC理论的贷款定价模型的缺陷；刘新军，周鸿卫（2009）将市场化资金成本引入RAROC定价,并对贷款模型做信用风险和客户回报的动态调整；刘彦文，张春玲（2010）采用主成分分析法、聚类分析和转移矩阵对中小企业进行信用风险评级；孙清华，张瞳等（2012）将基于RAROC的农村信用社小微企业贷款与传统ROE方法进行比较；周朝阳，王皓白（2012）运用RAROC方法贷款定价模型对研究样本的各类成本、资本进行计算，得出全面涵盖样本企业风险的贷款定价；冯丽（2014）以建设银行2013年为样本，用RAROC对各行业的经济资本进行测量，确定各行业理论最低贷款利率；黄纪宪，顾柳柳（2014）从信用风险和客户回报等方面对RAROC贷款定价模型进行改进；李丹（2015）在渐进单因子模型的基础上,引入违约概率与违约损失之间的正相关性；独军利，刘庭兵等（2016）以延安市某信用联社某笔贷款为例进行贷款利率定价并与传统定价方法进行比较。
综上所述，RAROC手段更多地用于比较各类金融机构的经营风险、运作效益。其中，经济资本的度量是基础。RAROC的相关技术一定是在经济资本理念的指导下，根据各类风险、各种层面和各种业务的具体要求和实践运用效果不断完善的。国内RAROC的倡导者和先行者，大多来自中国工商银行、中国建设银行等国有大行，这些商业银行创办历史长、设施先进，历史数据积累丰富，能为RAROC的精确计量提供舞台。而以农村信用合作社为代表的新兴商业银行，由于规模小、数据少，有关RAROC的应用大多停留在原始阶段、初级阶段，只能利用宏观的一些数据对RAROC进行粗算并结合经验进行校正，结果往往有较大偏差。在RAROC研究最多的贷款定价领域，研究工作主要从行业和客户两个方面展开，大多数要求客户、行业信息档案齐全、银行数据库完整。虽然目前国内外学者们对RAROC的研究已经非常透彻，研究也取得了丰硕的成果。但RAROC对国内商业银行广大基层从业人员来讲，是新理念、新方法、新技术，相关研究并不深入，远不能适应在各类风险、各种层面、各个业务中全面推行RAROC的要求。海量数据的积累、加工与应用，是RAROC实务管理系统与数学模型开发的前提。现有中小银行和大型银行分支机构有关RAROC的研究，多停留在主观假设层面，缺乏客观数据支撑，经济资本、预期损失无法在真实环境中应用，必须依托互联网金融和大数据处理技术的支持，有关此类研究成果是少之又少，需要进一步深入研究。