中国银行全面信用风险模型管理系统建设

中国银行全面信用风险模型管理系统建设中国银行股份有限公司风险管理总部阮杰锋【摘要】信用风险是商业银行面临的主要风险之一，利用信用风险模型对其进行精确量化评估既是商业银行实施新《巴塞尔资本协议》（以下简称“新资本协议”）的核心工作，也是其提升风险控制能力的必要手段．随着风险量化工作的深入推进，模型在风险管理中发挥着越来越重要的作用，模型的有效性直接影响银行的经营决策，模型管理日益受到重视。

【期刊名称】中国金融电脑【年(卷),期】2012(000)007【总页数】4【关键词】信用风险模型;模型管理系统;中国银行;商业银行;量化评估;风险控制;风险管理;经营决策阮杰锋，中国银行风险管理总部新协议办公室模型验证团队主管，熟悉商业银行信用风险管理、内部评级体系建设、信用风险模型开发和验证等相关领域。

信用风险是商业银行面临的主要风险之一，利用信用风险模型对其进行精确量化评估既是商业银行实施新《巴塞尔资本协议》（以下简称“新资本协议”）的核心工作，也是其提升风险控制能力的必要手段。

随着风险量化工作的深入推进，模型在风险管理中发挥着越来越重要的作用，模型的有效性直接影响银行的经营决策，模型管理日益受到重视。

然而，信用风险模型往往数量众多、涉及面广且具有生命周期的特性，使得模型管理工作面临挑战。

为了确保信用风险模型的有效性，更好地发挥模型在信用风险管理中的作用，进一步提高信用风险管理水平，中国银行基于SAS软件开发了全面信用风险模型管理系统。

一、信用风险模型管理系统建设的重要意义1.信用风险模型管理系统是中国银行模型开发、验证和优化机制有效运作的重要平台随着信用风险模型的深入应用，业务管理对模型准确性的要求日益提高。

为加强对信用风险模型的管理，有效控制模型风险，必须建立一套模型开发、验证、优化的长效机制。

这不仅需要一个分工明确、职责清晰的组织架构和一套周密严谨、操作性强的制度保障，还需要一个能够完成上述模型管理工作的系统平台。

信用风险模型管理系统具有模型开发、监控、验证和优化的相关功能，能够支持中国银行模型管理机制的有效运作。

2.信用风险模型管理系统是提升中国银行量化风险管理水平的重要途径作为中国银行实施新资本协议的重要成果之一，信用风险模型管理系统的使用，能够保障模型开发、验证和优化的规范性，增加模型监控和验证的频率，提高模型管理的工作效率，及时发现模型表现力下降的趋势，当指标突破触发值时，启动模型优化程序，改善模型的预测能力，更好地发挥模型的作用，有利于提高中国银行的量化风险管理水平。

3.信用风险模型管理系统是中国银行加强模型数据管理的重要手段数据积累是模型开发和验证的基础，数据的及时性和准确性直接影响着模型管理的质量和效果。

信用风险模型管理系统能够将模型开发和验证数据汇集到一起，统一进行管理，提高了数据的一致性和准确性；系统还能与上游数据源建立连接，确保了数据获得的及时性，提高了模型管理的时效性；系统还支持对数据进行深入挖掘，充分发挥数据对于风险建模的价值。

信用风险模型管理系统的数据库属于一个以模型开发和验证为主题的小型风险数据集市，是中国银行全球风险数据集市的重要组成部分。

二、信用风险模型管理系统1.系统简介中国银行信用风险模型管理系统利用SAS工具实现了各类相关数据源与模型监控和验证系统的透明连接，具备模型定期持续监控和模型验证功能，建立了完善的模型自我纠正机制，增强了信用风险高级计量法的稳健性和可靠性。

信用风险模型主要应用于一般公司业务、金融机构业务和零售业务。

不同的业务对应不同的数据源，汇总于统一的模型管理数据库。

模型管理服务器直接与模型管理数据库进行数据交互。

信用风险模型管理系统的主要用户包括：模型管理用户、数据分析用户和系统管理用户，不同的用户使用不同的客户端工具访问模型管理服务器，其中，模型管理用户包括模型开发人员、监控人员和验证人员，他们的主要职责与模型相关；数据分析用户虽然不直接参与模型的开发监控和验证，但是也可以利用系统做一些灵活的业务探索和分析；系统管理用户主要负责数据和用户的权限管理。

信用风险模型管理系统架构如图1所示。

2.主要功能（1）数据的统一管理信用风险模型的广泛应用，导致相关数据量爆炸式增长。

以往由于缺乏一个将数据整合的平台，使得由不同团队负责的模型产生的相关数据散落在不同服务器上，难以保障数据的安全性和可管理性。

信用风险模型管理系统实现了数据的统一管理，系统平台由SPDS层系统库和BASE层库组成（如图2所示）。

其中SPDS层系统库具有高性能、高安全特性；BASE层库可满足用户方便灵活自定义路径层级的需求。

SPDS层系统库主要服务于模型管理，中国银行根据不同的业务领域分别创建了数据源库、监控中间库、监控结果库、验证中间库、验证结果库和公共库。

其中，数据源库用于定期加载上游数据源提供的数据；中间库用于保存分析过程中有价值的中间结果；结果库用于保存分析结果；公共库用于临时分析和团队间数据交换。

BASE层库为不同用户提供了对业务进行灵活分析的私有空间。

其中，私有库用于保存个人用途数据；公共库用于跨业务领域的临时数据交换。

根据不同用户的工作职责，信用风险模型管理系统将用户分为系统管理组、监控团队（开发团队）、验证团队和公用组。

其中系统管理组为系统管理员，拥有最高操作权限，具有所有库的读写和控制权限；监控团队（开发团队）和验证团队为数据模型管理用户，拥有职责范围内库的读写权限，对其他库仅有读权限；公共组为数据分析用户，仅拥有公共库读写权限，对其他库仅有读权限（用户组数据库权限如图3所示）。

在模型管理系统平台上的用户私有库为用户个人所有，用户对自己的私有库具有读写权限，但不能访问其他用户的私有库。

而全局公共库是对所有用户开放的，每个用户都具有读写权限。

（2）模型管理的系统化中国银行把信用风险模型管理分为模型监控和模型验证两个层面，分别由不同团队开展工作，模型监控工作由模型开发团队承担，模型验证工作由模型验证团队承担。

相应地，信用风险模型管理系统提供了单独的模型监控体系和模型验证体系以满足不同团队的工作需要。

为了确保模型管理的科学性，以及避免不同团队工作重叠，模型管理系统把客户是否表现出好坏客户的本质(即Y变量)作为监控和验证的切分点（如图4所示）。

模型投产后，当客户还没有表现出好坏客户的本质时，通过分析X变量和模型预测结果监控模型预期性能表现。

通常，X变量的分布情况越稳定，模型的预测能力越强。

在此阶段，模型监控主要针对X变量和模型的预测结果进行，通过监控X变量和观察模型预测结果的分布是否显著变化来监控模型的预期性能表现。

当客户表现出好坏客户的本质后，再利用Y变量的真实取值验证模型的准确性和区分能力。

此阶段，模型验证主要利用Y变量和预测结果来评判模型是否准确、稳定和具有区分能力。

不同业务的信用风险模型特点不同，需根据各个模型的特点分别选择监控指标和验证指标，并设定不同的监控和验证周期。

模型管理系统根据指标和频率的设置，定期持续发布相应的监控和验证报表，实现信用风险模型管理的系统化。

3．模型更新的灵活性模型管理工作的目的在于及时发现需要更新的模型。

如果某个模型的监控报表或验证报表性能下降，就需要进行模型更新。

信用风险模型管理系统支持模型复制，存储了大量开发样本以及监控和验证样本，基于统一的系统平台，用户可迅速创建新的开发样本。

同时，模型管理系统还提供强大的统计分析和数据挖掘工具，用户可以便捷地创建出新的模型以适应客户群体的变化，更好地服务于业务需要。

4．其他特性信用风险模型管理系统还具有以下特性：一是可实现系统访问和操作的审计跟踪，能够根据系统日志追溯使用人员访问时间和操作内容；二是具有良好的可移植性，支持向其他操作系统的迁移；三是具有较强的扩展性，可通过升级服务器的硬件配置（CPU数量和内存）支持系统的扩展，用户可根据业务需求灵活添加其他模块。

三、信用风险模型管理系统的未来拓展规划信用风险模型管理系统是确保中国银行模型开发、验证和优化机制有效运作的重要平台，是中国银行实施新资本协议的重要成果之一，也是提升量化风险管理水平的重要途径之一。

未来，该系统还将进一步拓展。

1.数据管理和分析功能进一步强化数据是模型开发、验证和应用的基础，数据的可获得性、完备性和准确性对模型及其应用至关重要。

作为连接上游数据源与数据用户的桥梁，信用风险模型管理系统功能不应仅局限于数据集中，还应具有其他必要的数据管理和分析功能。

在数据的可获得性功能拓展方面，通过数据接口，实现从上游数据源下载数据的功能；在数据的完备性分析功能拓展方面，系统将增加数据分析和报表展现功能，包括数据总体情况分析、缺失情况分析、基本统计量计算和报表展现等；在数据的准确性分析功能扩展方面，系统将逐步实现数据钩稽关系分析、财务报表质量分析等数据质量检验功能。

2.实现模型并行监控与模型风险预警功能将现有模型及备选模型部署至系统，通过模型管理系统实现系统运行模型与备选模型的并行监控，并定期生成监控报表。

当模型出现以下情况之一，则给出模型风险预警提示：一是模型表现指标低于阈值且超过限定的次数；二是模型表现劣于备选模型且超过限定的次数；三是模型表现呈现明显的连续下降趋势。

3.拓展系统功能，持续完善模型开发、验证和优化长效机制持续拓展系统平台性能，使其管理范围拓宽至模型的整个生命周期，包括模型开发、验证和优化、模型参数管理等模型管理的各个环节，而不是只停留在监控、验证阶段。

系统平台功能拓展一方面确保建模、验证过程的规范性和准确性，另一方面能够有效提高模型开发和验证效率，使模型能够及时优化并得到有效管理，从而真正建立模型开发、验证和优化长效机制，促使银行内部评级体系持续完善。

栏目编辑：李庆莉 liqingli@【文献来源】https:///academic-journal-cn_financial-computer-china_thesis/0201256573755.html。