商业银行风险预警系统的构建与分析
商业银行市场风险预警体系构建及实证分析
．２ Ｏ ２ ．８ Ｏ ２
市场风 险预警指标体系是由一系列相 互联 系的、 能敏感反 映市 场风险状态及存在 问题的指标有机构 成的整体。 本文在分析商业银 行 市场 风 险根 源 的基 础 上 ， 宏 观 和 微 观 两 个 层 面 选 取 商 业 银 行 市 从 场风险预警指标 。
机制 中的重要环节——市场风险预警进行研究。 方法 ， 得到原始 指标 对主成分 因子 的因子载荷 量 ， 这样 有效避免变 目前 ， 国外 对于 商业银行风险预警 的研 究 ， 多采用数理 分析 方 量 之 间 多重 共 线 性 ， ２显 示 了部 分指 标 的 ５个 主 因子 得 分 。 表
ｅ ｌ － ｒ ｉｇ ｓ ｓｅ ｆｒｔ ｅＣｈｉｅ ｅｃ ｍ ｅｃａ ａ ｋ ， ｏ ｉｉ ｇｔ ｏ ｅｉａ ｕ ｄ ｎ ｅ ｆｒｍａ ａ ｅ ｎ ｒ ｃｉｅ ｒ ａ ｙ ｗａ ｎｎ ｙ ｔｍ ｏ ｈ ｎ ｓ ｏ ｒ ｉ ｂ ｎ ｓ ｐｒｖｄ ｎ ｈｅ ｒｔｃ ｇ ｉ ａ ｃ ｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔｐ ａ ｔｃ ． ｌ ｌ
表 １ 市 场 风 险 预 ■ 指 标
类 型 名 称
汇率变动率
．２ ４ ｏ
一 ６ ．ｌ Ｏ
一 １ ．ｌ ０
一 ２ ．８ Ｏ
中国商业银行系统性风险预警指标体系设计及监测分析
２０ ０ ８年 ７月
Ｊｌ ｕ ｙ，２ ０ ０８
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ４ １３ ．
中 国商 业 银 行 系统 性 风 险 预警 指 标 体 系 设 计 及 监 测 分 析
沈 悦 ， 亓 莉
（ 安 交 通 大 学 经 济 与金 融 学 院 ， 西 西 安 ７ ０ ６ ） 西 陕 １０ １
随着我国加入 ＷＴ Ｏ过渡期结束， 国内金融业进一步 高， 而且其他各项变量在 自由化后预测危机的准确值都有 对外开放， 系统性金融风险发生的可能性显著提高 ， 因此建 所提高 。
立有效的金融风险预警系统 ， 提高金融业抗风险能力显得
更加紧迫。而要建立风险预警系统首先是要设计科学 、 规
二 、 行 系统性风 险预 警指标 的设 置原则 银
我们在选取预警指标时遵循以下原则 ：１有效性。选 （）
融 自由化变量预测货币危机和银行危机的预警值都 比较 取与危机具有内在联系的指标， 这样才能从理论上解释发
收 稿 日期 ：０ ７０—０ ２ ０—５１ 作 者 简 介 ： 悦 （ ９ １）女 ， 西 西 安 人 ， 安 交 通 大 学 经 济 与 金 融 学 院 ， 授 ， 士 生 导 师 ， 要 研 究 金 融 学 。 沈 １６ － ， 陕 西 教 博 主 基金项 目： 国家 社 会 科 学 基 金 “ 国金 融 自 由化 进 程 中 的金 融 安 全 预 警 研 究 ” Ｏ Ｘ Ｌ ０ ） 项 目负 责 人 ： 悦 ； 中 （条件恶化、 国内信贷快速增长 行危机的发生主要是由于其具有以下脆弱性：１短借长贷 （）
以及真实利率上升联系在一起 ； ｅ ｒｕ— ｕ ｔ Ｄ ｔ ｇ 和部分准备金制度降低了其内在的流动性；２在资产负债 Ｄ ｍｉ ｃ ｎ 和 ｅ ａｉ ｇ Ｋ ｒ — （） ａ ｅ ｃ ＿ 的研究成果表明， Ｇ Ｐ增长率、 ｈ２ 低 Ｄ 过高的真实利率 表中， 主要是金融资产而不是实物资产， 主要是金融负债而 和高通货膨胀率都增加了金融危机发生的可能性。
商业银行的金融风险预警机制
商业银行的金融风险预警机制近年来，金融风险对于商业银行而言已经成为一个十分重要的问题。
因此，建立有效的金融风险预警机制是商业银行管理和运营的关键环节。
本文将探讨商业银行的金融风险预警机制，以及其在防范金融风险、保障金融稳定方面的重要作用。
一、金融风险预警指标的选择和确定商业银行在建立金融风险预警机制时，首先需要选择并确定合适的风险预警指标。
这些指标应当能够准确地度量和监测各种金融风险，包括信用风险、流动性风险、市场风险等。
同时，这些指标应当具备敏感性和实用性，能够及时反映出不同金融风险的潜在问题。
在选择和确定金融风险预警指标时，商业银行需要考虑以下几个关键因素。
首先是指标的可操作性和可控性，即商业银行能否及时获取相关数据，并通过采取相应的措施来降低风险。
其次是指标的准确性和可靠性，即指标是否能够客观地反映出真实的金融风险情况。
最后是指标的前瞻性和预警性，即指标是否能够提前警示商业银行可能面临的风险，以便及时采取措施进行风险防范。
二、金融风险预警机制的建立和运行商业银行在建立金融风险预警机制时，需要确立相应的组织架构和运行流程。
这包括设立专门的风险预警部门或岗位，负责监测和分析各类风险指标，制定相应的预警策略和措施。
同时，商业银行还应当建立风险信息共享和沟通机制，确保各个部门之间能够及时、准确地交流风险信息，以便更好地进行风险预警和应对。
在金融风险预警机制的运行过程中，商业银行需要注意以下几个方面。
首先是信息采集和处理的精确性和及时性。
商业银行需要建立完善的信息系统和技术手段，确保能够全面、准确地采集和处理风险信息。
其次是风险评估和分析的科学性和全面性。
商业银行需要充分利用统计分析和模型建立等方法，对各类风险进行科学的评估和分析，为决策提供科学依据。
最后是风险预警和控制的及时性和有效性。
商业银行需要根据预警指标发出风险预警信号，并及时采取相应的措施进行风险控制和防范，避免金融风险的扩大和蔓延。
三、金融风险预警机制的意义和作用建立有效的金融风险预警机制对商业银行来说具有重要的意义和作用。
商业银行风险预警指标体系构建——以浦发银行为例
作者简介： 刘耀 成 （９５ １８ 一 ） 男 ， 川达 州人 ， 苏银 行 镇 江 分 行 职 员， ， 四 江 中级 经 济 师 ， 要研 主
面 。可 以看 出 ， 巴塞 尔 委 员 会 的理 念 是 通 过 加 强
参考信用评级 ， 通过违 约概率 和坏账转变概率计
算 出 Ｖ Ｒ数值 来 估 计 应 提 取 的资 本 金 数 。著 名 Ａ 的 Ｃ ＭＥ Ａ Ｌ评 级体 系 以资 本 充 足 性 、 产 质量 、 资 管 理 水平 、 利 能力 及 流 动 能 力 ５个 方 面 作 为考 察 获 重点 ， 利用 统计 方 法先 评 出各 指标并 赋 以权 数 ， 然
自己的 内部 风 险监测 与资 本配 置模 型， 以弥补
《 巴塞尔协议》 的不 足。这些 内部 风险检测模型 主要有 ： 在险价值法 Ｖ Ｒ 其最 主要 代表是摩根 Ａ ，
银行 的 “ 险矩 阵系统 ” 银行 业 绩衡 量 与资 本 配 风 ；
、
文 献 综 述
置方法 ， 主要代表是美 国信孚银行 的“ 险调 最 风
第 ７卷
第 ２期
南 京 审 计 学 院 学 报
Ｊｕ ａ ｏ 肌ｊ ｇＡ ｄｔ ｎｖ ｒｉ ｏｒ ｌｆ ｎ Ｎ ｉ ｕ ｉＵ ｉ ｓｙ ｎ ｅ ｔ
Ｖｏ ． １ ７，Ｎｏ ．２ Ａｐ ．，２ ０ ｒ ０１
２１ ０ ０年 ４月
商业银行风险预 警指 标体 系构建
以浦 发 银行 为 例
后计算综合指数 ， 根据得分考察银行 的风险状况 ， 这一方法较适用于考察单个银行 的风险状况 ， 也
商业银行的风险分析与预警机制
商业银行的风险分析与预警机制商业银行作为金融机构的重要组成部分，在经济运行中承担着非常重要的角色，但同时也面临着各种风险。
为了促使商业银行在经营过程中能够及时发现、评估和控制风险，需要建立科学有效的风险分析与预警机制。
本文将从风险识别、风险度量、风险监测和风险预警这四个方面来探讨商业银行的风险分析与预警机制。
一、风险识别风险识别是商业银行风险管理的第一步。
银行应关注可能导致风险发生的内部和外部因素，并采取适当的手段来识别潜在风险。
1. 内部因素的风险识别内部因素包括管理层风险、机构风险、业务风险和人员风险等。
管理层应该具备风险意识和风险认知能力，并对机构的风险水平进行全面评估和识别，以便进行合理的风险管理。
同时，保持银行内部运营的透明度，建立健全的内部审计制度，并加强人员培训，提高员工风险意识与风险防范能力。
2. 外部因素的风险识别外部因素包括政策法规风险、市场风险、经济风险以及自然灾害等。
银行应密切关注宏观经济形势的变化，了解国内外政策法规的演变，以及市场环境的变动，以便及时采取应对措施。
二、风险度量风险度量是对风险进行量化评估的过程，为商业银行提供了风险管理的基础数据。
1. 信用风险度量信用风险是商业银行所面临的最主要的风险之一。
银行可以通过建立一套科学的信用评级模型来评估借款主体的违约概率，并量化信用风险的等级。
2. 利率风险度量银行在资产负债管理中要面对利率风险。
通过对资产负债表的敏感性分析，可以评估银行在利率波动下的损失情况。
3. 流动性风险度量流动性风险是指银行在短期内无法满足资金需求，造成经营困难的风险。
银行可以通过流动性压力测试来评估其流动性风险暴露程度。
三、风险监测风险监测是指银行对风险的动态跟踪和监控，以及实时获取有关风险的信息。
1. 数据收集与处理银行应建立完善的风险数据库，收集和处理多种类型的数据，包括客户信息、交易数据、市场数据等。
通过数据分析，可以发现风险的潜在线索。
商业银行的智能风险预警与监控
商业银行的智能风险预警与监控随着金融业的快速发展和科技的日益进步，商业银行面临的风险也愈加复杂和多变。
为了确保金融体系的稳定运行，商业银行采用智能风险预警与监控系统日益普及和重要。
本文将探讨商业银行智能风险预警与监控的重要性、应用场景以及未来发展趋势。
一、智能风险预警与监控的重要性商业银行作为金融机构的重要组成部分，其经营面临的风险无处不在。
风险事件的发生可能导致金融机构的经营瘫痪甚至破产，对整个金融体系乃至社会经济产生严重影响。
因此，智能风险预警与监控系统的引入具有以下重要性：1. 提高风险识别和应对能力：智能风险预警与监控系统通过对大数据的分析和挖掘，能够迅速识别出潜在的风险因素，并对风险进行评估，提前采取相应措施应对，以保证风险在最小范围内得到化解。
2. 优化决策支持：智能风险预警与监控系统可以根据数据分析结果，对业务风险进行实时监控和预测，为银行决策者提供科学准确的风险评估和决策支持，从而降低决策风险，提高银行经营的稳定性和效率。
3. 增强合规监管能力：智能风险预警与监控系统与银行的内部控制和风险管理紧密结合，可以有效监测银行的合规性，并能按照监管要求生成相应报表和数据，加强对银行合规风险的监管和控制。
二、智能风险预警与监控的应用场景智能风险预警与监控系统可以在商业银行的各个环节中应用，以下是一些重要的应用场景：1. 交易风险监控：智能风险预警与监控系统可以对银行的交易操作进行实时监控和识别，如异常交易和违规操作等，及时预警并采取措施加以应对。
2. 信用风险评估：智能风险预警与监控系统可以根据客户的个人和企业信息，对其信用风险进行评估和预测，为银行提供客观参考，以便进行有效的风险控制。
3. 管理风险评估：智能风险预警与监控系统可以对银行的内部管理风险进行评估，如员工违规行为、信息泄露等，及时发现并采取相应的管控措施。
三、智能风险预警与监控的未来发展趋势随着科技的不断进步和商业银行对风险管理的要求不断提高，智能风险预警与监控系统的发展将呈现以下趋势：1. 多元化数据的应用：未来的智能风险预警与监控系统将融合更多的数据来源，如社交媒体数据、公共数据等，以提高风险预测的准确度。
商业银行的数据分析与风险预警利用大数据技术提前识别风险
商业银行的数据分析与风险预警利用大数据技术提前识别风险近年来，随着大数据技术的迅猛发展，商业银行也开始广泛应用数据分析和风险预警技术来提前识别和应对潜在风险。
本文将探讨商业银行如何利用大数据技术进行数据分析和风险预警，以帮助银行提高业务水平及风险管理能力。
一、大数据技术在商业银行的应用1. 数据收集与存储：商业银行通过各种渠道收集客户的交易数据、信用数据以及其他与风险相关的数据。
这些数据结构庞大，需要高效的存储方式来确保数据的完整性和安全性。
商业银行通常采用分布式存储系统和云计算技术，以应对大数据的高速增长和分析需求。
2. 数据清洗与整理：商业银行的交易数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗和整理，以消除不准确和冗余的数据。
商业银行可以利用数据挖掘算法和机器学习技术，自动识别和纠正这些错误，提高数据质量。
3. 数据分析与模型建立：商业银行通过数据分析和模型建立，揭示数据背后的规律和趋势，以识别风险和机会。
商业银行可以利用统计分析、机器学习和深度学习等技术，构建预测模型来预测客户的违约概率、信用风险等，并作出相应的业务决策。
二、商业银行利用大数据技术进行风险预警的应用案例1. 客户信用风险预警：商业银行可以通过分析客户的交易数据、信用数据等，构建客户信用评分模型，对客户的信用风险进行预警。
当客户的信用评分低于一定的阈值时，银行可以采取措施，如提高贷款利率、降低额度等，以减小潜在的信用风险。
2. 交易欺诈预警：商业银行可以通过分析客户的交易行为和模式，检测交易欺诈的风险。
通过比对历史交易数据和实时交易数据，银行可以发现异常交易，并自动触发风险预警系统。
当出现异常交易时，银行可以及时采取措施，如冻结账户、拒绝交易等，以避免损失。
3. 市场风险预警：商业银行可以通过分析金融市场数据和经济数据，预测市场的波动和变化，并提前制定相应的应对策略。
商业银行可以利用大数据技术，对市场进行实时监测和预警，及时发现潜在的市场风险，并采取相应的风险对策，以保护银行的利益。
商业银行客户风险预警措施
第1章. 客户风险预警方案1.1. 系统概述风险预警项目要在客户报送的数据基础上，深入开发和利用银监会返回的跨行客户信息以及本行的客户详细信息，形成统一客户视图，集团认定和管理以及多维主题分析等，同时运用数据仓库、数据挖掘、模式识别等技术实现客户<包括集团客户）的风险识别、风险度量和风险提示等工作。
风险预警项目主要包括客户信息视图、关联集团管理、风险预警应用、业务主题分析等四大功能。
客户信息视图设计的目标是从客户的角度出发，分析其基本信息及相关联的其它信息，作为进一步了解和定位风险客户的一个辅助手段；关联集团管理的设计目标是基于集团管理的要求，实现对新集团生成的认定，对原有集团的维护的功能，同时监控其从诞生到成长直至消亡的全部过程以及在此过程中所暴露出来的风险；风险预警应用的设计目标是寻找到应该预警的客户和集团，系统采用统计理论、计量算法和OSCAR 模型及信息项目技术来帮助、促进实现此目标。
预警的输出为预警名单、风险特征、分析图表和分析报告等；多维主题分析的设计目标是为用户提供一种基于多角度分析探索问题的工具，用户可以通过尝试不同分析维度、条件维度和度量的组合来观察在不同角度下问题的反映。
客户信息视图其他部门1.2. 客户信息视图1.2.1.设计路线客户信息视图我们又把它叫做统一客户视图，设计的目标是从客户的角度出发，分析其基本信息及相关连的其它信息，提供针对客户的全方位的信息视角，作为进一步了解和定位风险客户的一个辅助手段。
这里的统一有三种含义，首先是客户类型上的统一，包含了对公客户、对私客户、参与担保的客户及关联客户；其次是数据范围上的统一，包含了行内的数据，同时也包含了同业的数据等，并按一定的规则进行了匹配和加工，使之更好的从同业角度来查看客户的风险状况；最后是功能的统一，系统通过提供单一入口，全面查看该客户信息的所有功能，使之该客户的风险分析一目了然。
1.2.2.功能介绍1.2.2.1.公司客户视图公司客户视图主要从对公客户的角度出发，结合外部披露数据，按默认条件或各种组合条件筛选出客户的基本信息列表。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
商业银行风险预警系统的构建与分析摘要：随着金融自由化和一体化的发展，尤其是现今互联网火箭式速度发展的条件下，我国商业银行在转型过程中面临着严峻的外部环境，致使银行风险进一步加剧。
因此，需全面把握银行风险，从而构建有效预警系统，以便减小风险，避免危机发生。
本文研究金融系统性风险的防范与控制问题，总体是以《商业银行风险监管核心指标（试行）》为框架，建立起一套商业银行风险预警系统，其中选取了8大指标对风险标度进行了定量分析。
本文以我国5大国有商业银行以及招商银行、民生银行等几家商业银行为研究对象，运用构建的商业银行风险预警系统进行了实证分析，以此来观测我国大型商业银行目前在风险管理方面的水平，并提出相关建议。
关键词：金融系统性风险; 风险预警系统; 指标体系一引言金融安全是一国经济安全的核心，确保金融安全的核心是金融系统性风险的防范于控制。
随着金融深化的程度日益加深，国际金融产品的多样化以及金融衍生业务的迅猛发展，让人忧心的是金融监管体系的不健全和效率低下，致使金融风险急剧攀升。
而商业银行作为金融系统最具代表性的金融机构，。
银行的系统性风险的防范与控制就尤为重要。
建立一个有效的金融危机早期预警系统模型，是银行系统专家、乃至各国政府以及其他金融组织研究金融系统性风险问题时最为关注的问题之一。
商业银行在日常经营过程中面临众多风险，如市场风险、财务风险、信用风险、流动性风险等，而目前我国商业银行面临的重大风险：一是不良资产规模较大；二是资产充足率不高；三是贷款损失准备金抵补率较低所以，构建有效的风险预警系统对于我国商业银行有特别重要的意义。
二文献综述商业银行风险预警系统，就是在分析银行经营状况的基础之上，通过观察一系列统计指标和统计数据（预警指标）的变化，运用经济计量模型和计算机等手段，对银行可能或激昂面临的风险危机进行识别，及时向决策部门发出预警信号，使决策部门能够及时进行调控，以防发生风险危机的预测分析系统。
它是国家宏观调控体系和金融风险防范体系的重要组成部分，也是现代金融监管体系的重要内容。
（一）国外文献综述根据国际货币基金组织的高级经济学家Daniel·C·Hardy的研究，他认为目前尚没有那套检测指标能够作为完全可靠的风险检测工具。
国际货币基金组织1999年提出了宏观审慎性指标由两类综合指标组成：一类是有关单个金融机构健康状况的微观审慎性指标；另一类是与金融体系稳健性有关的宏观经济变量。
但两类指标在监督及公开信息披露方面的可用性和可操作性受到多种因素的限制，在实践中难以很好的实施。
国外用来预测金融风险危机的方法基本上可以分为四类：一是Kaminsky的信号法（Signal Approach）；二是Frankel等人利用的概率单模型（Probit Model）或多远Logit模型；三是Sschs Tornell和Velasco等人的横截面回归模型；四是刘遵义的主观概率法。
（二）国内文献综述纵观现在，我国对于金融风险监测预警体系的研究仍不深入，缺乏一定的科学性。
但是在宏观的机构监控和一些指标设计的探讨上，也提出过若干个影响银行安全的经济、银行风险指标，如1998年提出的信用风险等19项指标，顾海兵在“宏观经济预警研究”中提出了值得借鉴的思路，还提供了分析的思路和量化模型的雏形等。
因此，我国还需要进一步加强对于银行系统风险的研究。
三建立商业银行风险预警系统的指标体系商业银行风险预警系统的指标体系由衡量银行风险水平抵偿风险能力补偿能力增长方面的8个指标组成，具体如下：1、资本充足率该指标是资本充足程度指标，反映消化贷款损失的能力和偿付能力，是银行抵御风险的重要指标。
计算公式如下：资本充足率=（核心资本+ 附属资本- 扣减项）/（风险加权资产+12.5 倍的市场风险资本*100%2、核心资本充足率该指标和资本充足率一样反映银行抵御风险的能力，是银行实力的象征，只是资本的质量更高，属于资本充足度指标。
计算公式如下：核心资本充足率=（核心资本核心- 资本扣除项）/（风险加权资产+12.5 倍的市场风险资本*100%3、不良贷款率该指标反映银行贷款质量，属于信用风险指标计算公式：不良贷款率=（可疑贷款+ 次级贷款+ 损失贷款）/ 贷款总*100%4、资产利润率该指标反映银行资产的使用效率，是盈利能力指标。
计算公式如下：资产利润率= 净利润/ 平均资产总*100%5、不良贷款拨备覆盖率该指标反映银行提取的贷款损失准备金弥补不良贷款损失的程度，是准备金充足度指标。
计算公式如下：不良贷款拨备覆盖率= 贷款损失准备金余额/ 期末不良贷款余额*100%6、存款增长率该指标反映银行规模扩张的速度，是市场增长能力指标。
计算公式如下：存款增长率=（本期存款余额- 上期存款余额）/ 上期存款余*100%7、净利润增长率该指标反映银行未来自有资本增长能力及弥补不良贷款损失的能力，是盈利能力增长指标。
计算公式如下：净利润增长率=（本期利润净额- 上期利润净额）/ 上期利润净*100%8、杠杆系数该指标是反映银行弥补不良贷款能力的指标。
计算公式如下：杠杆系数= （资本净额+ 贷款损失准备- 不良贷款）/ 期末总资产选取以上8大指标主要有3大依据，即建立指标体系的原则：（1）灵敏性。
所选的指标应对商业银行经济运行中的微小变化作出反应，一旦出现异常情况，这些指标能及时的发出指示信号；（2）全面性和充分性。
预警指标体系应从不同角度对商业银行经济运行作出描述，多层次，全方位地反映商业银行经济运行的主要方面和可能发生的各种变化，从而能实施全面预警监测，因而所选取的指标范围应比较宽泛；（3）指标体系设计的金融创新层出不穷，这就要求指标体系的设置不能一成不变，预警指标应随着时间推移和业务的发展而进行及时调整。
四商业银行风险预警系统评价模型的构建本文利用主成分分析建立商业银行风险预警系统评价模型。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术，它使用坐标变换的方法，通过线性变化将原有的多个相关变量转换为另外一组不相关的变量选取方差最大的几个主成分，使因子分析的变量个数减少，同时将原有变量的绝大部分信息以较少的变量来代替，从而避开了变量间的共线性问题，又能不丢掉重要信息，便于进一步分析，利用各个类别的主成分，得到综合得分，利用综合得分再来对个体进行排序。
根据上文的分析并结合我国商业银行的经营管理现状，选取资本充足率（X1）、核心资本充足率（X2）、不良贷款率（X3）、资产利润率（X4）、不良贷款拨备覆盖率（X5）、存款增长率（X6）、净利润增长率（X7）、杠杆系数（X8），作为预警系统指标来衡量我国商业银行风险管理的水平和效果。
本文选取了交通银行、招商银行、浦发银行、中信银行、华夏银行等几家商业银行作为主要评价的对象，具体的各项指标数据见表1。
表1 商业银行指标数据统计表（注：数据来源：各大商业银行2013年年报，金融网）图1 各大商业银行的指标比率（注：数据来源：各大商业银行2013年年报，金融网）从图1可以看出，选取的9大商业银行的资产利润率和不良资产率趋势平稳，且数值大致相同；而核心资本充足率和存款增长率两大指标，趋势基本平稳。
一方面，可能各商业银行在追求利润最大化的同时也是慎重考虑风险等多种因素了；另一方面，国家宏观调控，即央行的加强了对各商业银行的管控。
但从净利润增长率分析，整体波动比较明显，且农行的数值最大，由表1数据可分析，农行的高利润增长率也伴随着高的不良资产率。
而从北京银行的各大比率看，不良资产率属于最低，较低的资产利润率，但是却伴随着高的不良贷款拨备覆盖率，由此也可说明北京银行的较高的利润增长率从也是存在很大的风险的。
由表1 可知，9大商业银行的不良贷款拨备覆盖率都是挺高的，也进一步说明风险是存在的，但是具体的会对银行有多大的冲击还需要进一步的商讨。
五 商业银行风险预警系统的实证分析本文利用 SPSS 软件对数据进行主成分分析，得到相关系数矩阵的特征根及方差贡献率，提取和列出满足要求的主成分，再将每个变量的系数除以其相应的特征根的值后得到单位特征向量，得到主成分函数表达式为了进行综合比较，再将各个主成分的方差贡献率作为系数相乘，得出最后一个综合值 F ，12...n F F F F αβγ=+++ （ αβγ、、...、为方差贡献率），即能得出各个商业银行风险管理水平的得分情况。
先对表 1 的数据用 SPSS 软件进行主成分分析，得到相关系数矩阵的特征根及方差贡献率，提取和列出满足要求的 5 个主成分：1F =-0.007X 1+0.004X 2-0.427X 3+0.155X 4+0.426X 5-0.15X 6+0.045X 7-0.195X 8 （1） 2F =0.494X 1+0.515 X 2-0.005X 3-0.101X 4+0.04X 5+0.021 X 6+0.081 X 7+0.212 X 8 （2） 3F =0.026 X 1-0.041 X 2-0.138X 3+0.637X 4+0.001 X 5+0.256 X 6-0.051 X 7+0.374 X 8 （3） 4F =-0.067 X 1+0.109 X 2+0.103X 3+0.104X 4+0.006 X 5+0.63 X 6+0.081 X 7+0.013 X 8 （4） 5F =0.045 X 1+0.169 X 2+0.066X 3-0.095X 4+0.145 X 5-0.163 X 6+0.907 X 7+0.298 X 8 （5） 从 5 个主成分公式中可以明显的看出：第一主成分 F 1反映的是商业银行的抵御不良贷款能力的信息，第二主成分 F 2反映的是商业银行的资本充足的信息，第三主成分 F 3反映的是商业银行的盈利能力的信息，第四主成分 F 4反映的是商业银行的扩张能力的信息，第五主成分 F 5反映的是商业银行的经营成果的信息，也即是盈利能力的信息 各个商业银行的综合主成分值由下式给出：123450.250.220.170.160.12F F F F F F =++++ （6） 最终由式（6）得出各家商业银行的综合得分：表2 各大商业银行综合得分排序表从表2可以看出，北京银行得分最高，而与排名其次的农业银行分数差值不是很大，另外华夏银行和建设银行得分也很靠前，说明这几家商业银行在国内的商业银行中风险管理水平较高，抵御风险的能力较强。
而得分相对较低的中国银行和交通银行在风险控制的某些方面存在缺陷，抵御风险的能力比较弱。
单从F1即商业银行抵御不良贷款的能力情况分析，北京银行抵御不良贷款能力相对最强，农业银行紧随其后，而中国银行和交通银行抵御不良贷款的能力相对最弱；从F2即资本是否充足分析，北京银行和农业银行的数值仍然相对较大，说明这两大银行的资本在满足央行的规定之外，与其他几大银行相比较是充足的。