我国商业银行风险预警系统研究
我国商业银行信用风险预警与缓释：基于全面风险管理视角
我国商业银行信用风险预警与缓释：基于全面风险管理视角在BCBS、COSO和IASC等国际组织合力推动之下,全球商业银行实施全面风险管理(ERM)之势方兴未艾,渐成主流。
在当前我国商业银行建设全面风险管理体系过程中,公司信用风险是最为主要的风险种类,而其风险预警和风险缓释则是最为薄弱的关键环节。
本文正是站在商业银行角度,从全面风险管理视角出发,选择公司信用风险管理作为研究范围,选择信用风险预警和信用风险缓释两大环节作为研究对象,不但系统地梳理了全面风险管理发展动力、信用风险预警原则、信用风险缓释工具性质等理论命题,而且结合中国商业银行需要,基于实践实用角度,提出了一套新的信用风险预警模型和一套信用风险缓释价值内部评估模型族,并应用到商业银行信贷业务实践之中,从而在提高我国商业银行信用风险管理乃至全面风险管理的有效性方面做出初步探索。
第1章(1.78万字)为导论,介绍了研究背景、研究意义、研究思路和研究方法,并在界定相关概念的基础上,重点对国内外相关研究文献进行了综述梳理。
在近年来我国商业银行业务飞速发展、管理亟待提升、监管日益严格的大背景下,显然有必要对全面风险管理、信用风险预警和信用风险缓释等进行理论上的溯本清源,实践中的因地制宜。
在研究方法方面,主要以实践为导向,运用理论比较、历史推演、抽象归纳等分析工具,同时构建模型、开发系统并进行实证或案例研究。
第2章(2.45万字)分析了现代风险管理的发展趋势及其对我国商业银行的启示和影响。
采用五星模型对比分析近三十年来推动现代风险管理的三大代表性国际组织,发现其近年来的最新成果均不约而同指向全面风险管理,这给我国正在改革中快速前行的风险管理提供了有益启示,那就是要立足现状,奋起直追,尽快实施全面风险管理。
而在当前建设全面风险管理过程中,关键议题之一就是要建立适合我国国情和银行行情的有效信用风险预警与缓释模型、工具和系统。
第3章(1.81万字)开始探讨适合于我国企业特征因而适用于我国商业银行的信用风险预警模型。
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。
中国商业银行金融风险预警指标体系研究
２０ 年以美 国次贷危机为标志 的金融海啸席 ０８ 卷全球 ， 作为金融机构的主体部分 ， 商业银行在此次 危机中同样遭受重创 。在历经冲击之后 ， 商业银行 的风险管理和识别能力开始让人质疑 。中国经济 尚
处于高速发展和转 型初期 ， 商业银行金融风险在宽 松 的宏观经济环境下并不显著 ， 由于中国不断与 但 国际经济接轨 ， 开放条件下全球性 的金融危机仍然
一
Ａｍｎ ｈ ａ 等人（９４ 利用神经 网络对意大利公司 １９ ） 进行失败预测［ 神经网络方法是一种 自 ４ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 。 适应的非参
种切实可行方法 。本文在国内外相关学者的研究
基础上 ， 结合国内商业银行风险现状 ， 建立 了一个全 面的商业银行金融风险预警体系 ， 并从近期数据给
出了对商业银行金融风险的评价及实证检验。
收稿 日期 ：０ １ ０ — ７ ２ １＿ ５ １
基金项 目： 安徽省人文社科重点项 目（０ ０ｋ ７ ｚ） ２ １ ｓＯ ６ｄ
信用度量技术 （ ｒ ｉ Ｍ ｔｃ，９ ７运 用 Ｖ Ｒ Ｃｅ ｔ ｅ ｉ １９ ） ｄ ｒｓ ａ 框架嗍 对贷款和非交易资产进行 风险的评价 和计 ， 量 。但是 Ｃｅｉ Ｍ ｔｃ 模型的违约模型和相关系 ｒ ｔ ｅｉ ｄ ｒ ｓ
国金融市场的安全 。 关键词 ： 商业银行 ； 融风 险； 金 预警体系
中图分类号 ：８２２ Ｆ３．
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０３ ３９ （０ １０ — ０ ８ ０ １０ — ８０ ２ １ ）７ ０４ — ６
一
、
引言
很 大 的差距 。
１７ ９ ９年 由联邦 金融 机 构监 管 委员 会建 立 的 ＣＭＬ Ａ Ｅ 评级制度经过 １９ 年的修改后 ，成为美 国 ９７ 主要监管机构统一使用的 Ｃ Ｍ Ｌ （ Ａ Ｅ Ｓ 骆驼 ） 制度【伴 １ ］ 。 随银 行 业 务 的拓 展 ，部分 国 家 监 管 当 局 引 入 美 国 ＣＭ Ｌ Ａ Ｅ 评级制度 ， 同时结合本 国监管情况建立 了相 对独立的主观判断评价体系。 Ｃ Ｒ （ ｌｓｉｃ ｔ ｎ ａ ｄ Ｒ ｇｅｓ ｎ Ｔｅ ） 构 Ａ Ｔ Ｃａｓ ａｉ ｎ ｅｒｓｉ ｒｅ 结 ｉ ｆ ｏ ｏ 分析法 ，根据选定的某几项财务指标作为分类的标 准， 运用二分法 ， 通过建立二元分类数来分析被考查 对象状态嘲 ｏｉ模型主要采用了 ｌ ｉｉ 。Ｌｇ ｔ ｏ ｓｃ函数［ 该 ｇｔ ３ １ ， 模型的问题在于当样本点存在完全分离时，模型参 数的极大似然估计可能不存在 ，模型的有效性存在 问题 ， 另外该方法对临界 区域的判别敏感性过度 ， 容
《2024年我国商业银行信用风险度量和管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量和管理研究》篇一一、引言随着经济全球化和金融市场的日益复杂化，商业银行所面临的信用风险问题愈发突出。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产质量和金融稳定具有重要意义。
本文旨在研究我国商业银行信用风险的度量和管理，分析当前存在的问题及挑战，并提出相应的解决方案和建议。
二、我国商业银行信用风险现状及问题1. 信用风险现状我国商业银行的信用风险主要表现在贷款业务中。
由于经济周期、政策调整、企业经营状况等多种因素影响，借款人的还款能力可能发生变化，导致银行贷款无法按时收回，从而产生信用风险。
2. 存在的问题（1）信用风险度量体系不完善：我国商业银行在信用风险度量方面，尚未形成完善、科学的度量体系，导致风险识别和评估的准确性不高。
（2）风险管理意识不足：部分银行对信用风险的认识不足，风险管理意识薄弱，缺乏有效的风险管理机制。
（3）信息不对称：银行与借款人之间的信息不对称，使得银行难以全面、准确地了解借款人的信用状况和还款能力。
三、信用风险度量方法及模型研究1. 传统信用风险度量方法传统信用风险度量方法主要包括专家评估法、信用评分法等。
这些方法主要依赖于银行信贷人员的经验和主观判断，准确性受人为因素影响较大。
2. 现代信用风险度量模型（1）KMV模型：KMV模型是一种基于借款人公开信息的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用状况和还款能力，预测违约概率。
（2）CreditMetrics模型：CreditMetrics模型是一种基于市场数据的信用风险度量模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率，计算贷款的预期损失和波动性。
（3）我国商业银行在实践中应用的度量模型：近年来，我国商业银行在实践中逐渐引入了KMV、CreditMetrics等现代信用风险度量模型，结合自身业务特点进行改进和创新，形成了具有中国特色的信用风险度量模型。
四、信用风险管理策略及实施建议1. 完善信用风险度量体系：建立科学、完善的信用风险度量体系，提高风险识别和评估的准确性。
《2024年我国商业银行信用风险度量及管理研究》范文
《我国商业银行信用风险度量及管理研究》篇一一、引言随着中国金融市场的不断发展和深化，商业银行作为金融体系的重要组成部分，其信用风险管理已成为业界和学术界关注的焦点。
信用风险是商业银行面临的主要风险之一，其度量和管理对于保障银行资产安全、维护金融市场稳定具有重要意义。
本文旨在探讨我国商业银行信用风险的度量方法及管理策略，以期为商业银行的信用风险管理提供理论支持和实证依据。
二、我国商业银行信用风险现状我国商业银行面临的信用风险主要源于贷款业务。
由于贷款业务是银行的主要收入来源，因此信用风险管理显得尤为重要。
当前，我国商业银行的信用风险主要表现为以下几个方面：1. 贷款集中度较高，部分行业或企业的违约风险较大；2. 信用评级体系不完善，导致风险评估不准确；3. 内部信用风险管理机制不健全，缺乏有效的风险控制措施；4. 外部环境变化，如经济周期、政策调整等，对信用风险产生影响。
三、信用风险度量方法针对上述信用风险现状，本文介绍几种常用的信用风险度量方法：1. 信用评分模型：通过建立评分模型，对借款人的信用状况进行量化评估，如KMV模型、Z-score模型等；2. 信用组合模型：基于资产组合理论，对贷款组合的信用风险进行评估和度量；3. 信用等级转移模型：通过分析历史数据，预测借款人的信用等级转移概率，从而度量信用风险；4. 大数据分析和人工智能技术：利用大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高信用风险的识别和评估能力。
四、信用风险管理策略针对不同信用风险的度量结果，本文提出以下管理策略：1. 完善内部信用风险管理机制：建立完善的信用风险管理机制，包括风险评估、监控、预警和处置等环节；2. 加强行业和区域风险管理：针对不同行业和区域的信用风险特点，制定相应的风险管理策略；3. 强化信贷审批和贷后管理：加强信贷审批的严格性和贷后管理的有效性，降低违约风险；4. 利用大数据和人工智能技术提高风险管理水平：通过大数据和人工智能技术对信贷市场进行实时监控和预警，提高风险识别和评估能力。
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。
- 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)。
我国商业银行风险预警系统研究
摘要:2008年的金融危机给全球的经济都造成了非常大的影响和破坏,对我国也造成了一定程度的影响,自上世纪90年代一系列金融危机发生后,各个国家都在努力建立自己的金融危机防御体系。
随着金融业的日益开放并与国际接轨,银行业面临的风险因素也在不断增多,国有商业银行是我国银行体系的主体,它经营的好坏直接影响整个银行体系的正常运行和国民经济的健康发展,因此,研究并建立商业银行风险预警系统对我国经济发展具有极为重要的现实意义。
关键词:商业银行;风险;预警系统;对策建议
1研究商业银行风险预警系统的意义
1.1从商业银行自身来看,商业银行以信用为经营基础,银行的资金筹集和运用已经开始市场化,商业银行的资本金极易受到侵蚀,甚至造成商业银行的倒闭,由于商业银行在整个社会经济活动起着非常重要的作用,商业银行的经营异常将会给国民经济造成不可估量的损失。
商业银行风险预警体系可以有效的预测控制一部分风险,可以把风险的损失控制在最低限度,从而稳定金融秩序,从而使我国经济保持稳定的增长态势。
1.2随着我国银行向商业银行的转化,在经济体制发生根本性变革和经济结构发生重大调整的过程中,银行经营活动中的不确定性和不稳定性必然增加,这将导致银行风险的加剧。
为了缓和这些波动,必须建立新行的风险管理体系。
1.3建立有效的风险预警系统是我国商业银行与国际商业银行接轨并参与国际竞争的要求。
今年的经济危机使好多西方国家的商业银行面临倒闭,银行业的国际化要求我国商业银行要迅速适应环境,建立风险监测系统并提出风险管理方案,从而将我国商业银行的风险降到最低。
2我国商业银行现有风险预警系统及相关学者研究现状
目前我国商业银行采取的风险预警体系是我国银行业监督管理委员会对商业银行的非现场监管指标体系。
风险预警指标体系包括定量指标和定性指标两部分,定量指标由资本充足度、信用风险、市场风险、经营风险和流动性风险等5项分类指标组成,共22个指标。
同时,定性指标包括六项分类指标,分别为管理层
评价、经营环境、公司治理、风险管理与内控、信息披露和重大危机事件。
同时,风险预警体系根据金融风险的历史数据和银行监管经验,确定各指标的预警阀值和权重系数,对每个定量指标设置了蓝色预警值和红色预警值。
银行监管部门通过对单个商业银行的各项预警指标进行连续观测,并将数据导入模型,计算其综合风险分值,并获取相应的预警信号。
在此基础上,按照一定的风险转换矩阵,综合判断商业银行的风险预警等级,分别给出正常、蓝色预警、橙色预警和红色预警信号。
目前,银监会已开发出相关工具软件,实现了风险预警的自动化操作。
另外,贺晓波、张宇红通过构造输入模块、计算模块、输出模块,运用多元统计分析方法中的聚类分析法、熵值法、层次分析法构造了一个较为完善的风险预警系统,即宏观经济预警中的信号灯显示法。
通过对经营过程中出现的各种风险进行分析,建立风险预警指标体系,测定各个指标的警限和警度, 判断银行经营风险落入的灯号区间并亮出相应的指示灯。
张美恋、王秀珍研究了径向基神经网络(RBF)在商业银行风险预警系统中的应用。
根据商业银行风险预警系统的特点选择12个指标,构建了风险预警系统的RBF模型,基于该模型进行了示范性仿真实验。
牛源采用人工智能技术,基于人工神经网络能很好地对时变信息进行处理将ANN与ES结合起来,建立基于ANN与ES组合的金融风险预警系统,提出的基于ES和BP神经网络的风险判定与预警模型,实现对银行风险状态的判定,不需要主观定性地判断银行风险状态,因而能够更加合理地确定银行的风险状态。
但实际应用中由于BP算法的缺陷容易导致收敛速度慢和陷入局部极小,从而影响了网络的预测精度。
高峰从定量和定性两方面对银行风险做出综合评价, 根据量化得分情况对银行面临的风险状况进行评级, 从而建立起一套商业银行风险预警系统。
3我国商业银行风险预警系统及相关研究所存在的缺陷
3.1我国金融机构监管的法规不少,但问题一是不够细化和明确化;二是执行力不够。
我国金融业CAMEL评级系统的五个指标除流动性比率外均大大低于国际标准。
如:资本充足率的标准次级资本的概念尚未引入不良贷款率(按国际标准)的标准,五级贷款分类和信用评级制度尚未严格实施,会计和审计制度仍未向国际标准看齐,市场风险和运行风险控制系统尚未成熟,现代化的合规(Compliance)概念尚未建立,对金融机构控股股东的资格要求基本缺乏。
这些问题都极大增加了银行业的风险,因此,建立商业银行风险预警系统更加刻不容缓。
3.2相关研究中,风险预警指标太多,差异性分析不明显,指标权重不合理。
3.3在一些定量和定性分析上,对其中一些指标分析多采用数学模型,没能采取模糊性判断,对银行风险预警能力较差。
3.4一些研究人员往往把风险管理摆在业务发展的对立面上,认为风险管理是阻碍业务发展的;部分风险管理人员不能研究业务,研究市场,研究效率。
通过否定业务逃避承担风险。
使该发展的业务发展不了,反而降低了银行的整体抗风险能力。
3.5我国商业银行先进的风险管理文,化还未形成。
风险管理部门和业务部门很少通过沟通去消除文化上的差距,矛盾往往被动解决,换位思考不够。
由于我国商业银行风险管理起步比较晚,风险管理人员在风险管理理念方面还不能满足业务快速发展,风险管理日益变化的需要。
长期以来,我国商业银行在风险管理方面比较重视定性分析,如信用风险管理中,重视贷款投向的政策性,合法性,贷款运行的安全性等。
4中越直接投资存在问题应对对策分析
4.1吸收描述性指标的分析能力:考察实际问题需要的不仅仅是数据,还包括以文字表述的信息。
如果系统能够处理描述性指标,就可更全面更充分地利用历史信息,更全面的描述监测对象,并与参照对象相比较。
4.2不断“学习”的系统能力:商业银行与宏观经济环境都在不断变化,如果开发的系统模型不能适时吸收新的信息,则经过一段时期,它就可能失去对新问题的反应能力。
因此,理想的金融风险预警系统应能够将外部出现的新知识不断加入到自己的“知识库”中,以保证系统模型的时效性。
4.3引入模糊综合评判方法。
模糊综合评判方法,是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。
它是一种以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一的分析评价方法。
由于这种方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂系统问题方面所表现出的独特的优越性,所以在银行风险预警中会起到重要作用。
可以通过对商业银行所有风险指标进行分析,并对指标进行聚类分析,采用关联矩阵法(古林法)对聚类分析结果进行权重分析,建立风险预警指标体系。
根据这些指标及权重进行模糊综合评判,通过模糊综合判断结果进行风险预警。
参考文献:
[1]高峰.商业银行风险预警系统的建立及实证分析[J].西安金融,2007(4).
[2]牛源.我国商业银行风险预警系统的构建及其实证研究[J].北方经济,2007(5).
[3]陆晓明.次贷危机挑战美国银行业风险管理系统[J].银行家,2008(4).
[4]徐辉.商业银行信贷风险识别及其模糊测度[J].工业技术经济,2007(4).
[5]贺晓波,张宇红.商业银行风险预警系统的建立及实证性研究[J].杭州金融研修学院学报,2001(5).
[6]张莉.我国商业银行风险预警系统的构造[J].浙江金融,2004(11).
[7]张美恋,王秀珍.基于径向基神经网络的商业银行风险预警系统研究[J].集美大学学报(自然科学版),2005(9).
[8]艾迪.凯德著,王松奇译.银行风险管理[M].我国金融出版社,2004(5).。