市场风险数据分析模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇市场风险数据分析，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技术的发展为银行的发展带来更多的机遇，同时也带来较大的挑战，尤其是近几年来，信息数据正在迅速的膨胀，如果银行不能够掌握更好的发展方向，可能会影响到银行的管理质量。进入2012年以来，大数据库概念逐渐被人们所熟知，在这样的背景下，需要银行关心系统数据的管理质量，及时分析数据中存在的问题，从而更好的保证银行的发展质量水平。大数据时代的来临，为银行今后的发展提供了机遇，同时也带来了一定的挑战。只有通过对大数据时代有着科学的认识，在能够保证银行的信息数据管理水平。

一、大数据的特点及意义

（一）大数据特点

大数据有自身的特点，首先它的数据规模比较大，而且增加相对比较迅速，从原有的TB级别跃升至PB甚至是EB级别，这样会增加银行信息管理系统的运行压力，甚至会导致系统的瘫痪。其次，大数据的类型相对较多，既包含有传统的结构化数据，同时也包含较多的非结构化数据，这些非结构化的数据在进行处理时，对系统的要求更加严格，系统分析能力需要进一步的提升。再次，数据的价值非常关键，而且存在比较大的隐蔽性，这样就会导致数据分析能力下降，对于银行的系统来说，运行压力会大大上升。

（二）意义

随着我国商业的发展，银行原有的数据系统已经不能够适应社会经济发展的需求，只有建立更加完善的管理系统，才能够更好的提升银行管理质量水平。传统的数据仓库在对数据分析要建立在模型基础之上，而且数据的分析大都是企业自身信息系统中产生的运行数据，这样的数据一般都具有标准化、结构化的特点。但是当前许多企业的发展需要非机构化的数据支撑，尤其是物联网、社交网络和电子商务日益成熟的阶段，需要建立更加完善的非结构化的信息系统，帮助企业进行更加全面的数据分析，提升企业的运行效率和管理质量，最终达到企业市场发展的目标。

二、银行发展的应对策略

随着大数据时代的到来，银行要想更好的发展就要转变原有的发展方式，积极引进先进的信息技术，提升银行内部的管理质量。尤其是在电子商务和互联网的发展喜爱，市场的敏感度在不断上升，大数据在这样的环境下有着更加明显的分析优势。但是如果进入到金融领域就会对其产生比较大的不利影响。因此需要银行制定出更加科学的应对策略，保证银行的发展质量水平。当前我国互联网以及阿里巴巴等已经开始使用大数据库技术来提供相应的金融服务，比如支付宝、淘宝网等，借助大数据技术来对客户进行分析，决定是否给企业贷款。在这样的过程中几乎不用人工干预，因此可以体现出大数据技术的优越性。

大数据技术能够为今后银行的发展提供更加宽阔的平台，这已经成为金融业发展的必然趋势。对于银行来说，他们在机构性数据的处理上技术比较先进，比如客户的基本身份信息，但是对于客户的其他信息银行都不够了解，比如客户的性格特征、兴趣爱好以及生活习惯等，这样就会使得银行信息不全，在贷款时就会产生比较大的风险。同时在传统的数据分析中，银行对网页浏览信息以及客户之间资金往来信息处理上比较困难，进而会因想到整个银行系统的发展水平。因此需要银行提升对大数据技术的认识，增强大数据的处理能力，使其在金融市场竞争中获得更加有利地位。银行还要加大与电子商务企业的合作，获得更多的客户信息，在大数据的分析中得到更多的信息，进而更好的保证客户需求，提升银行的服务质量。

在大数据的平台支持下，银行的发展还需要加强技术创新，不但完善银行内部的管理结构，从而更好的满足银行发展的需求，降低银行的发展风险，提升银行的服务质量。同时在大数据的技术支持下，银行还能够掌握更多的客户信息，改善自身与客户之间的交互，简化银行业务，为银行的发展带来更多的机遇。并且在未来的银行数据分析中更趋向于数据分析的挖掘，为银行的提供更多的非结构化信息，不断丰富银行企业的业务形式，改变银行的服务水平，最终达到银行发展的目标。

三、银行发展面临挑战

（一）大数据库建设

在大数据时代背景下，银行所面临的竞争在不断增多，它不仅仅来自同行业的竞争，同时还来自外部的挑战，如果银行企业不能够找到更加科学的管理方式，最终会影响到银行在市场竞争中的发展地位。传统的商业智能、数据仓库二本能够对结构化的数据进行存储，而且操作相对简单。但是在大数据背景下，以往的数据库分析能力不能够满足银行数据发展的需求，尤其是在非结构数据不断增多的情况下，增加了银行的信息风险，对银行发展带来较大的挑战。除此之外，一些大数据大多数都是类型丰富的碎片化数据，没有相对固定的模式，分析环境相对较为复杂，给银行的精细化管理和专业化经营都带来巨大的挑战性。

（二）银行人才培养

信息时代的带来，大数据背景下的发展模式已经被越来越多的企业和银行所采纳，这样可以更好的满足企业的发展，适应社会发展的需求。但是大数据分析和传统的数据分析存在较大的差别，当前银行的管理还主要是基于报表数据以及部分数据模型，不能够描绘出全面的经营结构图示。通过大数据模式的分析，可以更好的展现出银行发展方式，提升银行的数据管理效率。这就需要先进的技术人员，不断提升银行内部人员的技术水平，能够掌握更加先进的信息管理方式，充分利用大数据对银行信息管理系统进行改造升级，不断满足社会经济发展的需求。

在进行大数据建立时不仅需要技术支撑，还需要人员素质的提升，这样才可以保证银行内部的信息处理效率，保证银行各项数据信息的准确性，为银行今后的发展提供更多的数据，减少银行的市场风险。但是银行人员的素质培养不是一蹴而就的，他需要银行内部加大对大数据培训工作的认识，提升员工的大数据管理观念，掌握更多信息技术，在今后的发展能够充分发挥自身技术优势，提升银行市场发展质量。大数据技术发展给银行的发展带来了许多的挑战，因此需要企业抓住发展的机遇，改变自身的发展模式，衍生出更多的商机，在发展中做出更加科学的方案，加强银行企业应对市场风险的能力，最终保证银行的健康发展。

四、大数据在银行中的应用场景

（一）客户管理

在大数据的分析中，首先需要建立科学的客户管理方式，从而保证银行的客户信息管理质量。尤其是在当前我国社交网络的背景下，服务的渠道和方式在不断增多，以往的银行数据分析模式已经不能够适应社会发展的需求，通过建立大数据客户管理模式，能够让银行在制定发展战略时从产品的角度出发，结合客户信息需求，开发出更加适合市场发展的银行商品，为客户提供更加完美的银行服务。在客户管理的过程中，银行可以充分利用大数据分析平台，通过对客户的社交网络、电子商务以及终端设备等产生的非结构数据进行分析，从而建立更加全面的客户信息，针对不同客户的需求开发出不同的商品，增强银行服务质量，减少客户的流失。比如在客户流失数据分析中，银行可以借助大数据平台搜集到客户的行为信息记录，并且分析出客户流失的原因，找到自身服务中存在的问题，及时调整自身的发展路线，减少该类客户的流失数量，保证银行的利益。

（二）风险管理

在银行的市场发展中必然会存在一定的风险，因此需要银行管理人员建立良好数据风险分析部门，从而更好的满足银行市场的发展需求。但是随着大数据技术平台的产生，原有的数据分析已经不能够适应市场风险分析的发展趋势，需要银行风险管理人员利用大数据平台，加强与社会媒体的互动，及时了解金融市场的发展动向，建立更加科学的风险分析数据，为银行的市场发展奠定良好的环境，降低银行的发展风险。

（三）营销管理

银行在营销过程中也可以借助大数据平台，通过对形式多样的用户进行数据分析、挖掘，将客户分为不同的群体，并为其提供更加专业化的服务，提升银行的信誉形象。同时在这样的分析中还有助于获取用户信息，了解客户的消费习惯和风险收益偏好等，为客户打造隔年个性化的产品营销服务方式，将最适合的产品介绍给用户，提升银行的营销管理质量，保证银行的营销精准性，保证客户对银行的认可程度。

五、总结

综上所述，银行的发展需要大数据技术平台的支撑，从而为其提供更加良好的环境，增强银行的市场竞争活力。同时在大数据技术支持下，银行还可以降低自身的市场风险，掌握更加全面的客户信息，制定出更加科学的营销发展方案，提升银行的市场竞争力，在金融行业中处于更加有利地位。但是在发展过程中也存在一定的挑战，需要银行不断去克服，找到更加适合自身发展的道路。

参考文献：

篇2

一、引言

金融风险管理的目标之一是对潜在巨大损失发生的规模和可能性大小进行准确度量。从统计学角度来讲，巨大损失发生的规模和可能性大小分别对应着损失分布的高分位数和尾部概率。一些参数方法和非参数方法能在有很多观测值的基础上很好地拟合经验损失分布，但对尾部的拟合效果很差，从而这些方法并不能满足风险管理者对超出观测的极端风险度量的需求。而极值理论（Extreme Value Theory）很好地解决了这一问题，该理论是对尾部建模的一种方法，关注的是极端值而非全部数据，也就是不研究序列的整体分布情况，只关心序列的极端值分布情况，因而能对极端风险进行较准确的度量。

根据确认极值的方法不同，极值理论存在两种模型：第一种方法考虑在连续周期内的最大值，建立在此极值基础上的模型称为BMM（Block Maxima）模型，它利用广义极值分布来逼近损失分布的尾部情况；第二种方法考虑超过某一给定阈值的观察值，建立在此极值基础上的模型称为POT（Peak Over Threshold）模型，它利用广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution，简称GPD）来逼近损失分布的尾部情况。由于POT模型能够更有效地使用数据、很方便地计算出在险价值（Value-at-Risk，简称VaR）和预期不足（Expected Shortfall，简称ES），因此POT模型已经成为实证研究中的首选模型。

沪深300指数作为即将推出的股指期货标的物，对其进行风险研究将有利于更好地了解股指期货投资所存在的风险，从而为投资者进行风险防范、为交易所制定相关风险政策等提供参考。本文拟采用极值理论中的POT模型对沪深300指数进行实证研究，将考虑以下几个方面的问题：用极值理论度量沪深300指数市场风险是否合适？如果合适，那么风险度量值VaR和ES应为多少？它们之间有何不同？

二、极值理论中的POT模型简介

极值理论假定每日损失Xt是相互独立的随机变量，且服从相同的分布F（x）。

（一）尾部的广义帕累托分布近似

（二）阈值u的选择

（三）VaR和ES的计算

三、对沪深300指数的实证研究

极值理论的独立性假定是非常严格的，目前这一假定已经得到拓展，即在序列只有弱相关性的情况下，极值理论也是适用的。在实际应用中，对金融资产的分析通常采用收益率数据，大多数金融资产收益率要么是序列不相关的，要么序列弱相关，因而极值理论在分析金融资产时同样适用。本文搜集了某段时期的825个沪深300指数每日收盘价数据记为pt，并计算得到对数收益率rt=lnpt-lnpt-1，即共有824个收益率数据，本文采用软件Eviews5.0与Splus8.0进行数据分析。

（一）日收益率数据的描述统计分析

从收益率序列rt的描述统计量图1可知峰度大于3，和正态分布相比具有厚尾性，同时J-B统计量表明在0.01的显著性水平下拒绝收益率序列rt服从正态分布的原假设。

（二）阈值的选择与参数估计

在建立极值理论的POT模型时，首先要确定阈值u。利用splus8.0软件得到样本超额期望图2。由于股票市场不允许做空，为了和前述极值理论中采用损失数据相对应，仅考虑损失序列{-rt}的右尾，也即收益率序列rt左尾。选择u=0.010作为rt左尾的阈值，因为其正好处在样本超额期望图近似线性部分的开端处，从而保留了181个极端值用来估计GPD拟合的参数，极大似然估计的结果见表1。

四、小结

由以上对沪深300指数日收益率数据的实证研究可知：广义帕累托分布能够很好地拟合极端日收益率数据，从而用建立在广义帕累托分布基础上的POT模型来度量投资者所面临的市场风险是合适的。通过比较风险值VaR和ES可知，在进行风险度量时，若数据存在厚尾性，基于正态分布得到的风险值偏小，而且仅仅只得到VaR值是不够的，必须要计算ES，并结合其置信区间来分析问题。

参考文献

[1]曹中，陶爱元，沈学桢.应用极值理论度量金融市场风险[J].商业研究，2006（23）.

[2]陈守东，孔繁利，胡铮洋.基于极值分布理论的VaR和ES度量[J].数量经济技术经济研究，2007（3）.

[3]柳会珍，顾岚.金融市场极端日收益数据的广义Pareto分布拟合[J].数理统计与管理，2006（6） .

篇3

资产定价理论（CAPM模型）是关于金融资产的价格决定理论，这些金融资产包括股票、债券、期货、期权等有价证券，是在市场均衡状态下，对风险资产预期收益的一种预测模型。它是由威廉·夏普于1964年提出之后，由约翰·林特勒以及简·莫辛等人发展而成。由于模型的简单明了以及对于资产风险和收益之间关系的精确描述，使得其得到了广泛应用，从而成为了现代金融学的重要定价理论之一。

一、CAPM模型介绍

（一）模型假设

(1)所有投资者总是根据证券收益率的期望值和标准差两个参数进行投资决策，都是效用最大化的理性投资经济人。

(2)整个市场处于充分竞争状态，所有投资者都是价格的接受者。

（3）借入利率与贷出利率相等。即所有投资者可以在一定限度内任意地借入或贷出，而不影响利率水平。

(4)市场有效性假设(EHM)，即认为市场是充分有效的。在此类市场中，投资者信息畅通，信息成本为零，分析方法类似，对市场未来拥有相同预期，买卖成本为零等。

（二）基本结论

CAPM模型主要表示单项资产或资产组合的收益率与其系统风险之间的关系，其基本形式为：

E（Ri）=Rf+βi[E（Rm）-Rf]

（式1.1）

其中，Rf(Risk free rate),是无风险收益率，纯粹的货币时间价值；

βi：证券的Beta系数；

E(Rm)：市场期望回报率 (Expected Market Return)；

E(Rm)- Rf：股票风险溢价 (Equity Market Premium)

CAPM公式中的右边第一个是无风险收益率，比较典型是10年期美国政府债券。如果股票投资者需要承受额外的风险，那么他将需要在无风险回报率的基础上多获得相应的溢价。那么，股票风险溢价（equity market premium）就等于市场期望回报率减去无风险回报率。证券风险溢价就是股票市场溢价和其β系数的乘积。其中，β值是对证券系统性风险大小的衡量。

（三）模型运用

1. 资产估值

在资产估值方面，资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价。

2. 资源配置

资本资产定价模型在资源配置方面有着重要应用，即可用于根据对市场走势的预测来选择具有不同β系数的证券或组合以获得较高收益或规避市场风险。

证券市场线（SML）表明，β系数反映证券或组合对市场变化的敏感性，因此，当有很大把握预测牛市到来时，应选择较高β系数的证券或投资组合。因为这些高β系数的证券将成倍地放大市场收益率，带来较高的收益。相反，在熊市到来之际，应提前购置β系数较低的证券或投资组合，以减少因市场下跌而遭受损失，从而达到优化资产配置的目的。

二．数据处理分析

1、样本的选取

选取了三支个股,个股的选取主要考虑以下两大因素：1.保证各只股票在上市时间、可用数据区间上基本保持一致，以满足数据采集的一致性的需要。2.使得三支个股分别分布在照明器具制造业、房地产、电子信息三大行业，从而相对增强数据分析的说服力。

2、时间区间的选择

为了使得此次基于CAPM模型的数据分析结果，能够对当前的股市行情起到一定的解释作用，即保证数据的有效性，同时考虑到中国证券市场的机制尚处于不断完善之中，此次数据分析的时间段定在：股改之后——至今，并以月度数据为研究对象。这是由于考虑到在运用市场模型确定β值时，既有样本数据的要求，又要考虑到由于证券的风险在一定时间后会发生变动，因而会引起β值变动的事实，故我们将测定β值的时间区间划分为：2006年1月1日-2007年12月31日,2008年1月1日-2011年12月31日两个区间段，分别进行测度分析，这样一来，既保证了β值测定的相对准确性，同时也可在阶段对照中保证数据分析的全面性。

3、数据收集

通过华泰证券通信达行情系统，获取上证综指、万科A、方正科技、飞乐音响三支个股的股价（或股指）月度变动数据，每一只个股的月收益率Ri都根据当月的复收盘价与开盘价进行计算，碰到分红派息的月份都通过对月末收盘价进行复权处理后进行计算，从而保证股价的连续性。市场组合的收益Rm选用“上证综指”相应的月末收盘指数减去月初开盘指数之差与月初开盘指数之比进行确定。

关于风险溢价Rm-Rf的确定，为了保证收益率计算的同期性，我们考虑将一年期的基准存款利率作为无风险利率，并采用如式1.3的算法，通过各年“上证综指的实际年收益率”与相应年份的“一年期基准存款利率”间的差价来确定相应年度的风险溢价。如果一年期基准存款利率在年内进行了调整，则采用以各项利率实际实行的天数为权数求加权平均数的方法来确定该年的存款利率。

风险溢价（Rm-Rf）=上证综指的实际年收益率-同年的1年期基准存款利率 （式1.3）

篇4

1.样本数据问题

VaR模型是建立在大量的历史数据基础上的,而我国金融市场的数据库不能满足风险计量的数据要求,即数据信息量不够、数据不具有代表性,数据不能及时获得、反映不够全面等等。这与我国金融发展的历史和多年来形成的金融体制有关,因为没有形成一个开放的金融市场环境,数据信息很封闭。运用数理统计方法计量分析都面临着样本数据问题。在利用模型进行分析和预测时要用足够的历史数据,对分析数据的检验同样要求数据量,如对VaR模型有效性进行返回测试要求的数据期限更长。如果按照巴塞尔银行监管委员会的要求,采用99%的置信水平和10日持有期限,一次返回检验就需要三年的历史数据,我国证券市场上的许多股票都难以满足要求。此外数据有效性也是一个重要问题,而且由于市场的发展不成熟,使一些数据不具有代表性。市场炒作,消息的引导等原因,使数据非正常变化较大,缺乏可信性。寿险产品具有长期性的特点,而寿险发展的时期又不长,上个世纪九十年代随着央行的普遍降息,寿险产品的增殖利率也多次下调,有的产品只有短短几个月的生命期,新产品如分红险,万能险,投资连结险的大量涌现,各家公司积累的数据不多且可信度不大。并且,由于统计手段限制重视程度不够等因素使的各家保险公司的数据分析水平处于参差不齐的状况。

2.风险因子的确定问题

在VaR模型中,首要的一步是对组合中的资产进行风险的分解,从而确定所包含的风险因子,引入的风险因子的个数越多,计算的维数越大,计算越困难,也越精确。因此首先要在精确且完整的反映组合的风险与提高运算效率之间进行权衡。在我国目前的寿险公司中,还没有公司建立VaR的风险管理体系,即使应用VaR较为完善的银行等金融机构也没有建立其VaR风险管理体系,一旦寿险公司等金融机构要用VaR进行风险衡量,就没有适合我国实际的VaR模型可以利用,就要花费相当长的时间和相当大的财力和人力去进行风险因子的确定。

3.模型问题

由于在计算VaR时使用不同的方法,不同的模型会得到不同的结果,使得VaR的可靠性难以把握。因此无论是监管部门还是金融机构本身对不同的VaR模型进行评价和选择都是比较困难的。目前在我国使用VaR来管理风险还是一个空白领域,不管是风险管理人员的识别能力还是硬件的机制配套都要从零开始,因此对模型的检验、评价和甄选都是一个漫长而艰苦的过程。其中,事后检测在确认寿险公司所采用的模型是否妥当方面可以担当重要的角色。事后检测是指事前风险值和事后实际的损益相结合进行比较。如果经过多次,多期测量,事后的损益值小于事前风险值,则模型基本是可靠的。反之若事后的损益值大于事前风险值,则需要重新修订模型。任何一种经不起事后检测的风险度量模型都将被淘汰。

4.利率市场化

利率改革的滞后己经成为中国经济改革的瓶颈。利率不能由市场所决定,不仅造成了金融抑制,而且使金融资产的配置极为紊乱,存贷利率、长短利率倒挂的现象屡见不鲜,利率的非市场化,还导致了金融资产价格的非市场化,使价格变动的风险很大程度上变成了政策风险,这使VaR模型功能难以有效发挥。利率决定的人为化.还使金融产品的定价无从下手,制约了金融产品和VaR模型的标准化及其推广。利率改变的实质性推进,是深入发展中国金融风险管理的前提条件。利率也是影响我国寿险公司的一个重要风险因子,特别是我国寿险公司的利差损问题,使利率风险变的更加重要。如果利率的市场化功能不能正常发挥,将使VaR的应用效率大打折扣。

5.真正市场参与主体的塑造

中国金融市场投机行为丛生的一个重要原因,就是市场的主要参与主体都是管理问题比较严重的国有机构.这些机构的人(经理人员和市场操作人员)的风险收益结构较为扭曲。因此,每一个初衷良好的金融产品最后都有可能扭曲成追逐风险的工具,这显然不利于金融风险管理的实施与发展。也许,中国金融市场面临的首要问题就是真正的市场参与主体的塑造问理.

6.道德危机

利用VaR模型,各寿险公司可以控制自己公司面临的风险,但可能会导致“道德危机”的问题,即为了降低风险资金的要求,人为减少VaR模型的风险暴露。同样,寿险公司的各个部门有时为了追逐高利润而不被高层机构察觉,就人为减少风险暴露。因为VaR模型的保密性,使监管机构对于模型的检验十分困难,模型存在的一些严重问题可能无法发现和及时调整。

7.难以预测的业务增长状况

我国保险市场潜力巨大,但也有相当的不确定性,很难对业务的发展状况做出准确预测。与保费收入增长缓慢的市场相比,我国保险市场正处于一个快速增长的时期,每年不断增长的保费收入将能够满足当年保险给付的资金需求和营运费用的支出需求,而以各种准备金形式存在的保险资金需要寻求更加安全的增值空间,以应对未来集中给付的高峰。一个不稳定的市场产生的VaR信息将不能有效的反映公司面临的风险。

二、VaR方法的完善与修正

应用VaR模型在实践中有上述因素的影响,导致即使在置信区间内,偶发事件也会非常集中的发生,由此带来的风险是致命的,极端情况的发生将给公司带来巨大的损失。另外,VaR对交易频繁,成交量大的金融产品风险测量比较准确,但对交易不活跃,成交量小的金融品种风险测度的准确性就差些。最后,我国金融证券市场受许多不确定因素的影响,市场的有效性不高。因此在应用此方法测量风险时,仍需结合其他一些定性定量方法,以保证测量风险更准确、更有效。这就需要对VaR方法做进一步的完善和修正:

1.完善的数据库体系

保险经营中的各类风险数据、损失数据是保险经营的数理基础,从相当程度上也可以说,风险数据、损失数据是保险经营的保险资源。在具体运用风险价值方法时,我们不仅需要获得各个风险的数据,也需要总的风险数据。

总的风险需要协方差距阵来整合,协方差距阵需要长期观察统计才能得出。但目前我国无法得到该数据,可以用其他国家的数据然后根据中国的实际进行调整。保险经营依据这些保险资源从事保险展业,通过展业扩充丰富这类资源以提高保险经营水平和展业范围。而我国的寿险公司即使是一些大型公司也缺乏完善的数据库.更为重要的是,我们利用各种可能的方法和技术对数据进行有效的数据分析,得出科学和可靠的结论.最后,寿险公司不仅要建立自己公司的数据库,还要注意运用其它公司的数据和保险行业协会的数据,这对一些小型公司和开发新业务的公司尤为重要.

市场持续在变化,导致使用历史资料所估算出的风险无法反映最新的市场状况。这个缺点也是所有采用历史资料方法所共有的缺点。解决的方法所起来简单,就是定期更新模型。可是要做到这一点,就必须设置专门的机构或部门来负责,需要人力和财务上的支持。

2.加强补充压力测试和情景分析

为了弥补VaR对非正常情况下风险衡量的不足,应当加强压力测试和情景分析的补充,还必须注意采用返回检验,来检验模型的有效性。压力测试和情景分析有许多相似之处,都是对未来的极端情况(往往是不利的情况)做出主观上的想象,然后将金融机构或资产组合置于这一设想环境中来考察它的表现。只是压力测试是针对市场中的一个或相关一组变量,如假定利率骤升100个点或股价暴跌20%,在短期内的变化进行假设分析,研究和衡量的是这组市场变量异常变化给投资组合带来的风险。情景分析是从更广泛的视野更长远的时间范围来考察金融机构或投资组合的风险问题。所谓返回检验即是将实际的数据输入到VaR模型中去,然后比较该模型的预测值与显示结果是否相同的过程,以此来检验VaR模型的有效性,并做出适当的模型修正。

除此以外,还需在管理和制度建设方面的进一步完善,改进法人治理结构,建立适合自身的风险管理体系和完善的风险管理报告体系,通过这些,将进一步增强VaR的有效性、适用性,扩展其在寿险领域的应用。

参考文献:

[1]皮埃特罗•潘泽:用VaR度量市场风险[M].机械工业出版社,2001

[2]王春峰:金融市场风险管理[M].天津大学出版社,2001

篇5

随着我国金融市场的发展，我国金融行业的竞争，尤其是商业银行之间的竞争日趋激烈。在同质化竞争日趋激烈的地市场竞争中，积极开展新型金融业务就成为商业银行实现自我转型，长远发展的必然选择。随着国家对中小企业的重视程度越来越高，积极开展中小企业信贷业务就成为了我国商业银行的当务之急。

融资困难，这是我国中小企业遇到的最为典型的问题。中小企业由于其经济规模小、风险大，导致其本身陷入了融资困境。近些年来，中小企业融资难的问题逐渐被人们所重视。国家也不断出台各项措施来鼓励银行等金融机构开展中小企业信贷业务。

一、发展中小企业信贷业务本身具有很大风险

积极开展中小企业信贷业务是未来银行等金融机构的必然选择，可是在开展这项业务之前，必须要认识到中小企业信贷有其风险。笔者认为开展中小企业信贷业务最少要面临五种风险：一是管理风险；二是市场风险；三是财务风险；四是经营风险；五是信用风险。

1.管理风险。在开展中小企业信贷业务的时候，首先遇到的就是管理风险。目前我国大多数中小企业管理水平还很低，与西方国家相比还有很大差距。公司法人治理结构、组织体系、现代经营管理理念等都还很缺乏。有的中小企业在经营管理过程中没有完善的管理机制，在管理过程中人治色彩很严重。管理水平低下最终会增强风险。

2.市场风险。市场风险主要指的是中小企业遭受市场冲击的能力差。中小型企业本身资产流动小，由于其实力所限无法对市场的整体发展做出科学预测。在市场竞争中与那些占据市场主体地位的企业相比，始终处于被动地位。

3.财务风险。财务风险主要指的是由于中小企业财务管理问题而产生的风险。当前我国中小企业的财务管理水平普遍低下。基本的财务管理制度没有建立起来，在管理过程中随意性很大，不注重原始凭证的记录保存。中小企业自身存在多套账目而且各套账目之间出入很大。

4.经营风险。中小企业由于本身实力以及管理人员素质的限制，其本身存在很大的经营风险。中小企业决策的时候存在很大的随意性，在管理过程中甚至会出现违法违规的现象，这就会给信贷业务带来巨大的风险。

5.信用风险。信用风险主要指的是在管理过程中企业本身由于自身或者是客观原因的影响导致无法偿还贷款的情形。信用风险是一种典型的风险，是需要我们高度重视的风险。

二、开展中小企业信贷业务面临的问题

笔者经过考察发现我国开展中小企业信贷业务面临的问题主要是三个方面的问题：一是银行等金融机构缺乏科学的风评价机制；二是缺乏有效的信息管理系统；三是信贷人员自身素质问题。

1.缺乏科学的风险评价机制。风险评价机制是开展信贷业务的前提。笔者经过对我国商业银行风险评价机制进行深入考察发现我国大多数商业银行还没有建立起针对中小企业的风险评价机制。完整的信用风险评价机制包括文字评价、客户信用评价、贷款后监督、财务比率分析等多种程序。当前我国商业银行针对中小企业的风险评价主要是单纯地采取定性方法来进行评价、在财务分析方面还很落后，针对中小企业的评价只是停留在表面，对历史数据过度重视，相反却忽视了中小企业本身的偿还贷款的能力以及管理水平的评价。科学的风险评价机制的缺失会导致银行对中小企业的评判失准。最终导致信贷资源的浪费。

2.风险管理信息系统的缺失。建立全面高效的风险管理信息库是现代商业银行的必然选择。一般意义上，风险管理信息库主要是由数据库、数据分析层、中间数据处理器构成。数据库负责存储交易信息，中间数据处理器负责分类识别，数据分析层则是对各种数据进行更深入地分析。当前我国商业银行的信息数据库建设还存在一系列问题。其中最为典型的问题就信息数据的遗漏、分割、失真、数据的完整性和统一性较差。基础数据质量的低下最终会影响到数据分析的结果。通过笔者调查发现我国商业银行的结果偏离度很高。基础数据的缺失还会导致高层次风险分析无法进行，风险管理模型无法建立，商业银行风险管理水平不断降低。

3.信贷人员自身素质差。信贷人员自身素质差，风险管理意识薄弱。在管理过程中对各种财务数据的分析不准确、不全面，最终导致中小企业的信贷风险得不到真实反映。

三、解决中小企业信贷业务问题的措施

笔者认为要想解决中小企业信贷业务问题必须要做到以下几点：一是要慎重选择客户，实施边界管理；二是要重视风险评价；三是实行跟踪管理。接下来笔者就来详细探讨这三方面的措施。

1.慎重选择客户，实施边界管理。商业银行在开展中小企业信贷业务的时候要慎重选择客户，要根据区域特点，坚持有所为有所不为的原则，来选择客户。在选择时候首先是要优先考虑国家重点支持的区域和行业，这也是边界管理的实质。在确定了边界之后，而后就是专门针对中小企业制定负债率、信用等级、增长率、主营业务利润率等重要指标以量化评价体系。

2.重视风险评价。商业银行在开展中小企业信贷业务的时候要做好风险定价，要通过风险定价来弥补信贷风险。在管理过程中要做到高风险，高定价；低风险，低定价；风险定价要结合资金成本，风险成本，税负成本，风险补偿率，同业利率等重要指标来进行确定。

3.实现跟踪管理。实现跟踪管理笔者认为重点是要做好以下几点：一是要定期开展客户评价，针对中小企业的贷款要结合客户评价结果酌情处理；二是要积极实行要素跟踪管理，在平常管理过程中要对中小企业的贷款使用、贷款回笼、市场销售、单项财务指标重大变化等要素进行有效监控与管理。

四、结语

中小企业融资难是一个社会性问题。随着国家对中小企业的重视程度越来越高，积极开展中小企业的信贷业务就成为了商业银行的必然选择。笔者认为要积极稳妥的开展这项业务，关键是要控制风险。要建立以风险控制为中心的管理评价体系。

篇6

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 108

[中图分类号] F713.36 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）05- 0224- 03

目前创业市场虽说商机无限，但对资金、能力、经验都有限的大学生创业者来说，可供选择的项目并不多。而电子商务创业则是大学生能够扬长避短、发挥优势的一个最佳选择。大学生群体与电子商务新兴产业的有机结合，形成二者共赢的局面。大学生在电子商务创业时，必须要考虑并解决创业团队、创业项目、网站运营管理、风险控制等影响电子商务创业成败的关键因素，才能分享电子商务创业成功的喜悦。

1 创业团队

在创业过程中，团队和人才是左右创业成败的核心要素。大学生电子商务创业能否成功的关键性因素在于创业团队的综合实力，一个优秀的创业团队是创业成功的保障。创业活动的复杂性，决定了所有事务不可能由创业者个人包揽，要通过组建分工明确的创业团队来完成，创业团队的优劣，基本决定了创业能否成功。成功的创业者是以正确的创业理念来指导创业活动和组建创业团队的，创业理念决定着创业团队的性质、宗旨和获取创业的回报，并且关系到创业的目标和行为准则，共同的创业理念是组建团队的一个基本准则。

创业团队是由创业团队的领导者所组建的，创业团队领导者是创业团队的核心，创业团队领导者将那些具有共同创业理念、志同道合的团队成员联合起来，为共同的创业目标而奋斗。在创业团队中，团队的领导者是至关重要的，他必须有创业者的胸怀和品质，有素养和能力来组建团队和发挥团队的作用，并在创业过程中，随时做好团队成员间的协调工作，使团队的整体水平不断提高。创业团队领导者应对团队不同成员的个性、知识、技能和能力进行有效地整合，以保持团队的竞争优势。作为创业团队成员，应该具备创业者的特征和技能，比如工作积极主动、有明确的目标；不满足于现状，有责任感；善于接受新事物，勇于变革和敢于承担责任等。同时，还应该注意创业团队成员的性别、技能、专业的互补，以便形成合力。对于一个创业团队而言，其基本的人员配置为行政管理人名、财务人员、文员及客服人员、技术人员、营销人员、生产人员等，其具体的人员构成由创业项目的特点而定。比如创业项目可以分为技术创业和营销创业，技术创业则以技术人员为主体，营销创业则以营销人员为主体。

2 创业项目

创业项目的选择是市场分析的结果，通过市场分析，说明创业项目市场前景广阔，能够发挥创业团队的优势，值得创业团队为之而奋斗。针对具体的创业项目，可以从宏观方面即宏观环境、中观方面即行业竞争、以及微观方面即创业项目和创业团队本身的内在条件进行分析研究，提炼出对于电子商务创业的有利因素和不利因素，进而把握全局，进行决策。电子商务可以应用于国内外贸易、金融、证弧⒙糜巍⒐愀妗⑿挛懦霭娴雀鞲隽煊颍发展潜力巨大。目前对于电子商务而言，无非是网上销售有形商品、无形商品和服务两种形式。网上销售无形商品和服务，如信息、计算机软件、电影和音乐等娱乐商品，可以通过Internet直接向消费者提供，其模式可以包括网上订阅模式、付费浏览模式、广告支持模式、网上赠与模式、专业服务模式等。有形商品指的是实物商品，这种商品的交付不能通过Internet网络实现，有形商品的电子商务模式指的是成交在Internet网络上，而实际交付则依靠传统的物流，其模式可以包括网上批发电子商务模式、网上零售模式、网上拍卖模式等。电子商务的创业项目可以从以上分类中进行选择，但是就大学生而言，由于其各方面条件的限制，很难选择大型的项目。就目前来看，大学生电子商务创业选择的项目无非是以下3种：①建立个人网站。建立个人网站需要极大的勇气，并且要有独特的创意；②开网上商店。在网上开店主要有两种模式，一是建立自己的商品网站，二是借助于大型的、成熟的网络平台，如淘宝、当当、卓越等；③当网络。网络如今是一个时髦的职业，很受大学生宅男宅女们的青睐。选择一个好的适合创业团队的创业项目，是创业成功的关键。

大学生电子商务创业团队所选择的创业项目，要适合其“资金和经验少，知识多和熟悉网络”的特点，同时更要考虑创业团队各个成员的专业背景、社会背景、成长环境，以及一切可以利用的资源，充分发挥各自的优势。如学技术的，可以侧重于技术方面；学经济管理的，可以侧重于市场营销方面；具有独特资源的，可以对其资源进行分析整合，实现其市场价值。大学生创业团队各个方面的实力较弱，对具体项目选择时最好要做到“一大一小”，即市场要足够小，小到门户网站不愿意进来，同时市场也要足够大，大到可以盈利。创业项目的选择要充分考虑宏观的电子商务环境，如国家在电子商务方面的法律法规、互联网的发展程度、网民的数量与结构、电子支付的方便程度、网络安全及物流的支持力度。而对于具体项目，还要考虑项目执行地的实际情况，如当地的网络环境、信息安全、网民的支付水平等，创业项目的选择，必须获得外在环境的支撑。

3 网站运营管理

电子商务网站是通过Internet相互连接起来的，是在计算机硬件和软件基础设施的支持下，为用户提供信息服务、网页服务、邮件服务的信息载体，是企业和个人开展电子商务的平台。电子商务网站是大学生电子商务创业的必要条件，电子商务网站质量的高低关系到创业成败，一个好的电子商务网站有助于大学生电子商务创业。对于资金雄厚或有一定技术实力的创业团队，可以创建自己的电子商务网站；而对于资金匮乏或技术实力较弱的创业团队，可以借助于现有的电子商务网站平台，如淘宝网、易趣网等。一个好的创业网站，不仅仅是一次性制作完成就成功了，由于创业的内外部环境在不断地发生变化，因此网站的内容也需要随之调整。搞好电子商务网站的运营管理，对于大学生电子商务创业显得尤为重要，网站运营是指网络营销体系中一切与网站的后期运作有关的工作，网站运营包括网站内容策划及、网站可用性分析、网站数据分析、网站优化等。创业团队运作创业项目进行电子商务创业，其创业项目的经营管理就依赖于电子商务网站，因此在某种意义上来说，创业项目的经营管理就相当于网站的运营管理，二者在这里是等价的。网站运营管理包括以下内容：

3.1 网站内容策划与

网站内容策划与是服务于和服从于创业项目的，是创业项目在网站上的具体化和实现方式，创业项目是通过网站的形式来体现出来的，是依靠网站来进行管理和运营的。网站内容策划与主要包括：①网站定位。也就是创业项目的具体实施过程；②可利用的资源。即创业团队的外部环境和内在条件；③目标客户，即创业项目的市场定位；④网站盈利模式；⑤网站的财务投资计划；⑥具体的创业计划书。

3.2 网站的可用性分析

可用性是表达某种东西在使用时难易程度的一种属性。根据国际标准化组织ISO解释，电子商务网站可用性是指电子商务网站用户在网络环境下，利用电子商务网站完成商品交易时所达到的有效性、效率和满意度。其具体影响指标包括网站的响应速度、网页的合理布局、网页的美观、网站的安全性、网站信息的可靠性、网站导航功能、客服的及时回应、购物过程简洁安全、网页的有效链接、网站信息实时性等因素。创业团队可以采取相应措施，来提高网站的可用性，比如：①减少图片和动画的使用，提高网站的响应速度；②合理网页的布局、高质量的网页内容，提高网站信息的质量；③网站导航清晰，网站链接有效准确，确保用户快速浏览网站。

3.3 网站数据分析

电子商务网站数据分析本质上也是网站与顾客的交往记录。相对于传统企业，电子商务网站如果要想记录网站与顾客之间的交往记录，比以往大部分传统商务活动都方便得多。网站与顾客之间的互动行为，基本上分为两种。一种是最简单的互动，即顾客访问某个页面，是由日志文件来记录这些互动行为。日志文件通常采用PV数据分析方法，PV即Page View，也就是页面浏览量或点击率，是衡量一个商务网站所售卖商品受顾客欢迎程度的主要指标。影响商务网站PV的因素包括商品的时间；不同时段网民的人口特征，如性别、年龄、教育程度；访问的周期；以及一些偶然因素等。另一种是比较复杂的互动，即顾客进行注册、登陆BBS、购买商品，是由数据库文件来记录这些互动内容。分析网站的顾客行为，就是采用一定方法对数据库文件进行分析，通过这些分析可以取得对网站运营管理有帮助的数据，如顾客的来源、顾客的年龄、顾客的习惯、顾客最喜欢或最讨厌的网站的商品或服务，以及对顾客的意见和建议的归纳和总结等。

4 风险控制

创业团队在经营管理创业项目过程中将不可避免地遇到各种风险，如果处理不当，任何风险对创业都有可能是致命的打击。风险不同于危险，在创业过程中大多是基于投机风险的决策问题，是可以通过风险管理进行规避的，将风险降低到可能的最低限度。按照风险的来源可以分为技术风险、内部风险和外部风险3个方面。技术风险是指相关产品科学技术难度以及模仿性；内部风险是指在内部管理和财务方面可能存在的风险；外部风险主要来自同行业市场的竞争、国家的产业政策、自然灾害以及相关法律和政策等。而对于大学生电子商务创业项目，其创业风险主要有市场风险、财务风险、技术风险等。

4.1 市场风险

由于电子商务创业资金门槛低，进入容易，大量的创业者已经进入了这个领域。一些传统企业也纷纷上网，将市场扩展到网络中，这使新进入者面临巨大的竞争压力。根据波特的5种竞争力量模型分析，创业者不但要面对已有竞争对手的威胁，还要面对新加入者的威胁，消费者讨价还价能力的威胁，供应商要价能力的威胁，还有潜在竞争对手的威胁。并且电子商务创业不但要面临同类网站的竞争，还要面对传统市场的竞争。针对创业的市场风险，可以通过市场调研、了解消费者需求、加大网站推广力度和品牌推广力度、增加增值服务、不断总结经验、重视市场调查在市场营销中的地位等手段，来尽可能地规避市场风险。

4.2 财务风险

任何公司在创业的时候都会存在资金短缺的问题，如何有效地利用资金，采用何种融资的方式和手段，这对于创业团队都是十分重要的。财务风险是指创业企业在经营管理过程中，由于其所需要的资金不能够适时供应，以支持企业正常运行，从而导致创业失败的可能性。创业的资金来源可以分为自筹、贷款、股权投资和各种风险投资。无论何种资金来源，资金都是有成本的，是需要付出代价的，并且资金的供给也是有限度的。创业者都可能面对资金短缺的现实，面对资金链断裂的危险。要想规避创业过程中的财务风险，必须做好财务的收入和支出的短期及长期预算，建立和完善财务制度，同时创业者必须时刻关注现金流，以及预算的现金流和现实的现金流之间的差异，一旦发现问题，要及时采取弥补措施。

4.3技术风险

电子商务创业面临的技术风险主要来自网络环境和交易安全方面。网络环境风险是指服务器遭受到黑客的袭击；网络中的信息系统受到攻击后无法恢复正常运行；网络软件常常被人篡改或破坏；网络中存储或传递的数据常常未经授权被篡改、增删、复制或使用等。交易安全风险是指很多消费者担心网上购物的风险，交了钱不给东西怎么办；网络支付时银行卡密码会不会被盗；拿到手的东西跟网上看到的东西是不是一样；还有个人信息的保密程度等问题。此外，现阶段电子合同、在线支付、商品交付等问题虽有了初步的法律规范，但还没有做到全面的法律保护，个人隐私权保护、欺诈等问题困绕着消费者，使之不敢大胆地在网上购物。要想有效规避技术风险，可以将电子商务网站的软硬件进行升级，建立完善的风险监控和跟踪系统，并制定风险防范计划，甚至可以考虑将网站安全服务外包给第三方可信的互联网安全公司。

主要参考文献

[1]龚志周.电子商务创业压力及其对创业绩效影响研究[D].杭州：浙江大

篇7

一、研究背景

随着金融体制的不断完善和金融产品的日益丰富，家庭资产呈多样化发展，城乡居民家庭参与资本市场投资活动的程度不断加深，越来越多的普通居民开始涉足股市，由于个人之间风险意识、信息充足率、专业知识等方面的差别，投资收益存在很大的差别。

股票由于其高流动性和高收益性，受到广大投资者的欢迎，而其高风险却往往重视不足。本文希望在分析我国家庭个人投资股票的基本情况的基础上，对个人投资股票的风险控制提出相关建议。

二、我国家庭个人投资股票的现状

（一）我国家庭个人投资股票的比例

从目前的情况看，家庭个人投资方向中，银行储蓄仍然占据了半壁江山，占总投资的57.5%，现金为17.93%，股票则为15.45%。鉴于银行储蓄的高流动性和高安全性，银行储蓄一直是居民和机构投资的首选。在当前通货膨胀的背景下，银行储蓄收益偏低，扣除通胀之后无法实现保值增值的目的，这也促使投资者在满足日常流动性的基础上将部分资金投入收益更高的领域，股票市场就是典型的高收益工具。

（二）我国家庭个人投资股票的盈亏状况

亏损与收益的对应，是金融市场上的常态。损失和收益交替出现，和经济形势的好坏交替呈同步变动。除了经济形势之外，行业的周期性发展和国家政策的转变也会影响到盈亏状况。

家庭个人投资股票是否盈利，除了上述基本面的情况，还与个人对风险的识别能力与规避风险能力有关系。

通过具体的数据分析，我们可以发现从股市中盈利的群体只占总人数的22.17%，其余77.83%则为亏损或者持平。这正好体现了股市“二八”法则，即在股市中，二成投资者盈利，八成投资者亏损或持平。

三、投资股票面临的风险

家庭个人投资股票面临的风险有多种，但在一般情况下，家庭个人面临的风险主要是违约风险、利率风险和通胀风险，其他风险较少遇到。

（一）违约风险

违约风险是指债务人无法按时支付利息和偿还本金的风险。违约风险不多见，ST风险警示的股票存在退市的风险，但退市后仍可以在三板市场交易，而且可以参与分红。至于债券违约，2012年山东海龙债由于资不抵债，濒临违约，政府出资解除了违约风险。

（二）利率风险

利率下调，银行存款收益低，从而造成买证券者增多、证券价格便会随之上升；相反，利率上调，银行存款收益高，则证券价格也随之下跌。

（三）通胀风险

物价指数上涨时，债券价格下降，但是，股票却是一种保值手段，因为物价上涨时企业资产也会随之增值，因此，物价上涨也常常引起股价上涨。不过总的来说，物价上涨，债券价格下跌，股市则会兴旺。

（四）技术风险

技术风险是指股票市场内部因技术性操作因素引起股价波动而产生的风险。技术风险因素包括投机者的投机性操作、股市的强弱变动趋势、股价循环、信用交易和证券主管部门对股票市场的限制性规定。不同公司的技术风险差异可通过Beta系数来反映。

四、股票投资的风险控制

（一）分散系统风险

分散风险可以通过分散投资工具、投资时间、投资行业三个原则来实现。

1.投资工具分散

将资金平均分散到多家公司股票上，总的投资风险会大大降低。市场上的投资工具对利率的变动有不同的效果，如果选择两只反向变动的资产，则可以对冲风险。有研究表明，对任意选出的60种股票的组合进行投资，其风险可将至11.9%左右。

2.时间分散

股市在得知上市公司派息消息后，股票价格会有明显地变动。短期投资宜在发息日之前大批购入该股票，在获得股息和其他好处后，再将所持股票转手；而长期投资者则不宜在这期间购买该股票。

3.行业选择分散

2013年以无锡尚德、江西赛维等为代表的光伏产业的衰落很好的说明了投资行业的重要性。股票投资不仅要对不同的公司分散投资，而且这些不同的公司也不宜都是同行业的或相邻行业的，最好是有一部分或都是不同行业的，不同行业、不相关的企业才有可能对冲风险，从而能有效地分散风险。

（二）回避市场风险

市场风险来自各种因素，需要综合运用回避方法。

1.掌握趋势

对每种股票价位变动的历史数据进行详细的分析，从中了解其循环变动的规律，了解收益的持续增长能力。

2.搭配周期股

有的企业受其自身的经营限制，一年里有部分时间停工停产，其股价在这段时间里大多会下跌，为了避免因股价下跌而造成的损失，可策略性地购入另一些开工、停工刚好相反的股票进行组合，互相弥补股价可能下跌所造成的损失。

3.选择买卖时机

以股价变化的历史数据为基础，算出标准误差，并以此为选择买卖时机的一般标准，当股价低于标准误差下限时，可以购进股票，当股价高于标准误差上限时，最好把手头的股票卖掉。

4.注意行业周期

企业的经营状况往往呈一定的周期性，经济气候好时，股市交易活跃；经济气候不好时，股市交易必然凋零。要注意不要把股市淡季作为大宗股票投资期。

（三）避免利率风险

了解企业营运资金中自有成份的比例，利率升高时，负债较多的公司会遇到资金困难，从而殃及股票价格，而利率的升降对那些借款较少、自有资金较多的企业或公司影响不大。

参考文献

篇8

一、引言

伴随金融风险复杂程度的上升银行业正在不断地改进和完善其风险管理理念、手段和技术商业银行风险管理已经逐步由传统的资产负债管理模式向以风险资本约束为核心的全面风险管理模式迈进。提升国内商业银行的全面风险管理能力业是贯彻落实科学发展观的具体体现事关国家金融安全稳定的大局其意义十分重大。

二、商业银行风险的识别

商业银行风险的主要类型有信用风险、市场风险、操作风险。故商业银行的风险识别相应的为:客户信用风险识别;商业银行市场风险识别;商业银行操作风险识别。

1、客户信用风险的识别。是指对客户各项风险因素的捕捉和分别进行判断的过程.实际上就是对客户信用风险的尽职调查过程。客户信用风险评级指标主要包括基本面指标、财务指标两大类内容。(1)基本面指标。又称为定性指标或非财务指标包括品质、实力、环境三个主要方面。品质类指标包括管理层素质、股东治理结构、还贷诚意、信用记录等多个方面。实力类指标从客户的资金、技术及设备、管理、人员等各方面考量企业实力高低。环境类指标包括市场竞争环境、信用环境、政策法规环境;(2)财务指标。对财务指标的分析主要包括偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、成长性指标和其他指标等几个方面。诬脍债能力指标主要考量客户的资产负债率、利息保障倍数、平衡的流动比率或速动比率等;②营运能力指标主要考量客户的总资产周转率、应收账款周转率、营运资金周转率以及流动资产周转率等等。③盈利能力指标主要考量客户总资产收益率、销售利润率、净资产收益率。④成长性指标主要计算和分析销售收人增长率、利润增长率、权益增长率等。

2、商业银行市场风险的识别。银行面临的风险可以分为重新定价风险、收益率曲线风险、基准风险和期权性风险。重新定价风险也称为期限错配风险来源于银行资产、负债和表外业务到期期限或重新定价期限所存在的差异;重新定价的不对称性也会使收益率曲线斜率、形态发生变化从而形成收益率曲线风险也称为利率期限结构变化风险;基准风险也称为利率定价基础风险是另一种重要的利率风险来源;期权性风险是一种越来越重要的利率风险来源于银行资产、负债和表外业务中所隐含的期权。商业银行应当对每项业务和产品中的市场风险因素进行分解和分析及时、准确地识别所有交易和非交易业务中市场风险的类别和性质。

3、商业银行操作风险的识别。操作风险识别过程应该以当前和未来潜在的操作风险两方面为重点。这个过程应该考虑:潜在操作风险的整体情况;银行运行所处的内外部环境;银行的战略目标;银行提供的产品和服务;银行的独特环境因素;内外部的变化以及变化的速度操作风险识别的主要手段有以下几种:(1)操作风险内部分析。其作为日常业务计划循环流程的一部分而完成典型的是通过一个业务部门员工会议来完成;(2)操作风险指标分析。银行可选择一些和风险产生有关的”关键指标”通过监控这些指标发现存在一些能够引起风险发生的条件;(3)升级触发指标分析或临界触发指标分析。通过将当前交易或事件与预先定义的标准相比较引起银行管理层对潜在领域进行关注;(4)损失事件数据分析。用以往单个操作风险损失事件的数据记录等信息来识别操作风险及其诱因;(5)流程图分析通过绘制业务和管理活动流程图排查和识别业务流程中的风险点。

三、商业银行风险的评估

风险估计是商业银行风险管理的第二步。通过风险识别商业银行在准确判明自己所承受的风险在性质上是何种具体形态之后随之需要进一步把握这些风险在量上可能达到何种程度以便决定是否加以控制如何加以控制。

1、商业银行客户信用风险的评估

客户信用风险的评估是指根据客户经理对客户信用风险识别判断的结果对客户整体的信用风险高低给予评估得到客户信用风险评级结果。其评估方法主要有:(1)专家判断法。专家判断法主要采取"5C"分析框架:借款人的品质(character)、还款能力〔capacit办资本金大小(capital)、抵押品情况(collateral)，所处环境情况(condition)，(2)信用评分法即结合信贷专家的业务经验预先设定的一系列主观和客观的风险因素将这些因素设计为相对固定的打分表由评级人按照打分表确定客户的信用风险评级结果。(3)模型法。其可分两类:一类是建立对客户信用风险的多变量判别模型包括线性概率模型、L.ogit模型、Probit模型和多元判别分析模型;另一类为市场模型或套利模型如期权定价型的破产模型、债券违约率模型和期限方法、神经网络分析系统等。

2、商业银行市场风险的评估与计量

在市场风险识别后应根据本行的业务性质、规模和复杂程度对银行账户和交易账户中不同类别的市场风险选择适当的、普遍接受的计量方法将所计量的银行账户和交易账户中的市场风险在全行范围内进行加总以便董事会和高级管理层了解本行的总体市场风险水平。可采取不同的方法或模型计量银行账户和交易帐户中不同类别的市场风险计量方式包括缺口分析、久期分析、外汇敞口分析、敏感性分析和运用内部模型计算风险价值等此外还可采用压力测试等手段进行补充。商业银行应采取措施确保假设前提、参数、数据来源和计量程序的合理性和准确性并当对市场风险计量系统的假设前提和参数定期进行评估制定修改假设前提和参数的内部程序。

3、商业银行操作风险的评估。

操作风险被识别出来后对其进行评估以决定哪些风险具有不可接受的性质应该作为风险缓解的目标。进行这一步骤时通常需要通过考察一项操作风险的驱动者和原因估计该项风险可能发生的概率;此外还应在不考虑控制战略影响的情况下评估一项操作风险可能的影响。对风险可能影响的评估不仅要考虑经济上的直接影响还应该更广泛地考虑风险对公司目标实现的影响。

四、商业银行风险的应对

做出适当的风险评估后需要决定如何应对这些风险。根据风险发生的概率和影响程度的高低银行所有人员需选择合理的风险应对对策包括规避风险、接受风险、降低风险和转移风险。

I、商业银行客户信用风险的应对。客户信用风险的应对是指基于对客户信用风险的评估结果银行应采取相应措施来防范、化解或控制其信用风险。表现为:①根据客户信用风险评级结果确定客户准人标准把好商业银行授信业务的第一道关口;②根据客户信用风险评级结果对存量客户进行分类管理。对于信用风险高低不同的客户银行应采取不同的管理政策和管理措施;③根据客户信用风险识别、分析和评估提供的关键信息提高对客户信用风险监控工作的针对性和效率;④参考客户信用风险评级结果确定贷款定价弥补信用风险可能产生的预期损失。

2，商业银行市场风险的控制与监测。(1)市场风险的控制与管理。包括:①限额管理。对市场风险实施限额管理制定对各类和各级限额的内部审批程序和操作规程根业务性质、规模、复杂程度和风险承受能力设定、定期审查和更新限额;②完善的市场风险管理信息系统;③对重大市场风险情况的应急处理方案;(2)市场风险的监测与报告商业银行定期、及时向董事会、高级管理层和其他管理人员提供有关市场风险情况的报告。向董事会提交银行的总体市场风险头寸、风险水平、盈亏状况和对市场风险限额及市场风险管理的其他政策和程序的遵守情况等内容;向高级管理层和其他管理人员提交按地区、业务经营部门、资产组合、金融工具和风险类别分解后的详细信息等。

篇9

互联网从1987年进入中国，经过十几年缓慢的发展，在2011年开始了进入互联网金融发展的实质性热潮，到2015年3月总理在政府工作报告中提出互联网+概念，达到一个。随着互联网技术的发展和网民人数的增加，越来越多的业务寻找互联网为依托，逐步形成了网上支付，网上购买，网上集资，网上理财等线上金融服务的选择。

传统金融打个比喻可以称为“凳子金融”，最大特点是“守株待兔，等客上门”，最大的特点就是凭借自身具有牌照优势来谋取利息差的一种“衙门式”服务模式。相比“凳子金融”，互联网金融依托于互联网技术大数据、云平台和区块链技术等互联网技术，实现资金通融并且提高金融服务的效率和降低金融服务的成本，使传统金融不得不撤销凳子，真正回归“便捷、对称、互动、普惠”这一信息化时代的特点，充分展现出其创新强、覆盖广、成本低、效率高等特性。金融的核心能力是议价能力和风险定价。客户金融产品个性化和定制化的需求在传统金融中操作难度较大，需要消耗巨大的成本。通过互联网金融，金融产品或服务尊重客户体验，以客户为导向，反向进行相应的产品开发，为客户提供个性化的增值服务，将金融化于无形，去中介化，通过交互式营销，这些操作只需要用指尖点击鼠标或者用指尖触摸手机即可完成。称为"指尖金融”。

今年暑假，有幸与几个同学组织了闻融互联社会实践队，实践的主题是考察互联网金融的未来发展，重点考察了P2P代表公司红岭创投、O2O代表公司深圳淘金山公司，互联网大数据挖掘及网络安全公司深圳广道高新技术有限公司、互联网股权投融资平台的深圳众投邦公司、提供小微金融理财服务信贷工厂的联金所、创新型互联网抵押贷款平台钱来网公司，通过调研并在各个方面搜集资料，认识到目前金融已经实现大跨越的发展，传统的金融从交易各方存在的信息不对称，消费者需要金融机构的实体网点进行操作，发展到互联网金融供求各方的信息获取趋于相对对等透明，通过互联网技术在金融领域的应用，跨越了实践和空间的限制，彻底改变了“凳子金融”的运行操作模式。互联网金融利用数据云计算通过设定的各种风控模型，寻找相应的客户群体，快速进行决策，降低服务成本，改善服务效率，提高服务的覆盖面，使供求各方信息沟通突破了地域和时间的限制，各方真正实现了资金的对接。

现代金融发展从“凳子金融”到“指尖金融”的跨时代的演化，形式改变了，但金融的核心本质-信用与风险却没有改变。互联网金融依托大数据、云计算等互联网技术使数据信息更及时、更透明、更多元、更动态、更可靠，对金融需求双方的信息对称和交流作用凸现，使需求双方匹配的时间、空间更广、更宽、更分散，金融风险匹配和防范能力更强，信用识别效率更高。解决市场主体之间信息不对称的历史难题，更为高效便捷地实现数据分析、信息透明、资源整合，给“凳子金融”生态圈带来了翻天覆地的变化。刹那间，“指尖金融”成为掘金利器，各路精英云集，各种新概念频生，各种模式呈现，各种平台云起，欣欣向荣的景象，难免也出现各种乱象，坏账、跑路、破产等等问题，究其根本是对风险的无所敬畏。 “指尖金融”的风险究竟有哪些？ 同属于金融领域，相对于“凳子金融”，但发生的诱因、形式等不同，主要有一下几个方面：

（1）信用风险：借款方不愿意或者无力履约造成未能及时或者足额偿还而违约的可能性；

（2）道德风险：企业内部欺诈、流程不完善漏洞、员工违规操作等；

（3）交易风险：交易操作风险；

（4）技术风险：于经营的平台信息技术系统发生故障，使得系统失灵或者业务中断不能保证交易有效、及时、有序、顺利进行；

（5）监管风险：由于国家监管或者政策法规，自律性的组织制定等各类规定涉及的可能遭受到的法律或者监管的处罚从而造成的重大财务损失风险；

（6）市场风险：未预料或者对市场利率、国际汇率、借款企业或个人经营的行业市场波动进而未能有相应的应对措施的潜在风险。

金融服务的本质在于收益实现的延迟性，与普通的商品交换不同，在商品交易交换、支付完成以后，收益立刻体现，即使存在赊销方式，也是金融服务的范围。正是由于这种本金归还的延迟性，就形成风险后置，所以就必须搭建相应的风控系统。针对上述的信用、道德、市场、政策、监管、技术等风险，设定相应的风控体系。

目前国内的各家平台的风控体系良莠不齐，针对不同的平台运营模式（表现为纯线上模式，线上线下相结合模式，线下债权模式、公益模式等）可以归为下面几种风控形式：信用认证包括信用报告等；引入保险模式、机构担保或者抵押物、质押物等担保方式；采用风险备用金计划；快标分散风险；债权拆分组合进行转让；平台保证自担风险模式；金融机构信用模式；小额贷款担保模式；同时，为了尽可能降低风险，目前国内主流互联网金融平台大多选择了和专业的第三方风控软件提供商合作的模式，将自有模式和三方结合起来，比如国内的主流互联网金融平台都在使用的风控反欺诈服务。但由于征信系统不开放，假冒猖獗，投资人不成熟，热衷刚性对付，征信不完备，需要作大量的前期工作；引入各种担保模式，难管理，目前企业担保的数百倍于自己净资产的交易，杠杠放大过大；而且目前担保行业也是鱼龙混杂，无异于同床异梦；风险准备金模式很难将不良资产覆盖，而且监管不严会被挪用。看似完美的风控背后也会让人心头一紧。

“指尖金融”作为一个新生事物，自身的发展也存在一个淘汰，去伪存真的过程，我们要从正反两方面辩证的对待，既不能谈“互联网”就色变，把“指尖金融” 看成混乱不堪，不加甄别一巴掌拍死，全面枪毙；另一方面也不能任“指尖金融” 衍生出“草根金融” 放任自由生长，对其风险及控制不理不睬，要认真对待，寻求规范发展的道路，留出足够的空间让其充分生长壮大。同时也要以金融创新和金融重塑的姿态积极推动并对其规范监管和引导，并学习传统金融多年的监管经验，摒弃不足方面，依托互联网技术和思维方式，通过海量的大数据分析和处理，逐步形成适应互联网金融的监管思路体系，从而突破“凳子金融”的监管理念，适应“指尖金融”本身的发展特点和运行规律，为互联网金融的顺利发展保驾护航。

“凳子金融”和“指尖金融”都存在各自的优势和不足，传统金融具有口碑强、多年积累的甄别风险能力、资本、规模效益、客户群体等方面的优势，能够灵活处理各种复杂大额的借款情况，而互联网金融却在数据挖掘和数据积累等方面优势，能够低成本拓展客户和发展业务。二者之间可以取长补短。在金融功能上的优势互补可以有以下几个方面：

一是营销对象的互补。“指尖金融”实际上是对“凳子金融”传统业务较少涉及或服务盲区的领域进行补充。传统金融追求规模经济性，集中将资源分配到对利润贡献大的业务领域，出于成本与风险的考虑，针对中小企业或者次级借款方面由于获取信息成本较高，需要花费较高的人力、物力、时间等各种成本，收益与成本不成比例，从而小微企业扶植力度欠缺。但“指尖金融”规避了这一弊端，成功将“长尾理论”运用到金融业务服务之中，通过互联网技术合理分配资源，提高利用率，弥补这一不足。“指尖金融”凭借其互联网覆盖范围广、操作便利的先天优势，建立具有门槛低、效率高、手续简单特点的融资平台来满足小微企业和次级借款者的融资的实际需求，对“凳子金融”服务范围进行了有效扩展。但在高端客户群体的点对点的个性化全方位服务则是“指尖金融”的短板。

二是思维方式互补。“凳子金融”由于具有独特的牌照优势，更多依赖于雄厚的资本以及口碑以及多年积累的市场资源与监管政策的指导，“酒香不怕巷子深”的思想导致缺乏金融创新的动力。而“指尖金融”以客户为中心，通过分析互联网用户的行为习惯，利用数据分析和处理为客户提供多维度的用户体验，注重创新思维的经营管理模式需要传统金融进行思维方式的转变。从思维方式上看，“指尖金融”与“凳子金融”之间形成一种线上与线下、互联网思维与传统金融理念的优势互补关系。互联网金融业务在运营管理中运用以客户为中心的大数据云计算思维、用户体验思维以及平台交互思维为核心的互联网金融思维。

三是运用技术互补。互联网优化了“凳子金融”服务手段，改变了以本身为主导出发转变为以客户为导向的满足用户需求而服务点对点的资金对接服务手段。“指尖金融”的优势在于可以充分利用云计算和海量大数据分析挖掘技术等手段，通过建立用户、云、产品之间的互动构成了动态、多维的生态系统，从而深入挖掘不同用户消费偏好归纳出个性化需求，跨越时间和空间，为客户带来丰富的多元化产品和完美的用户体验，交易效率大幅提高、交易成本更低、操作更便利。

从上面的介绍和分析，“指尖金融”并不是对“凳子金融”进行毁灭性和颠覆性的变革，而是在大数据云计算的互联网思维方式下进行二者的融合，向着智慧银行方向进行变革。融合可以在以下几个方面进行：

一是数据资源共享。数据资源共享是“凳子金融”与“指尖金融”进行战略合作的前提。互联网金融拥有大量的用户行为、用户习惯、购买行为、交易数据可以通过分析数据获得用户需求，而传统金融对客户群体的资信各种财务数据以及资质状况比较了解。将两者的数据资源进行整合，可以全面地了解各种用户群的相关需求及各种信息，从而对后续产品开发，市场营销等提供更完善的数据。

二是建立共同评级系统。“凳子金融”和“指尖金融”在征信方面有各自不同的评级系统。各方都要花费大量的人力、财力、物力来完成这个数据系统。数据共享以后，信用信息更完备，根据共享资源优势互补重新建认评级系统。通过大数据分析和处理，以较低的成本，高效的分析客户信用评级，拓展客户规模和客户群，提升整个利润空间。

三是发展多元化的金融产品。“凳子金融”与“指尖金融”进行战略合作以后，在金融这个大框架体系下可以从金融理财、供应链金融、小微企业金融、消费金融、农村金融等等多个角度、多维度进行，通过互联网技术金融碎片化的思想，通过产业创新可以实现更多的跨界的多元化金融产品，提高金融覆盖率，促进社会经济的发展。

篇10

通过对国内外金融史料的解读，会发现早期的银行管理并没有比较清晰的前、中、后台界定。基于市场化的金融交易与自身财务管理是银行日常经营管理的主要内容，银行中后台的管理大多以会计视角出发，结合财务数据进行绩效考核、简易预算、报表应用等，这是银行数据应用最早期初态雏形。

20世纪以来，伴随管理会计理论研究的发展，丰富了银行财务管理的内容，中后台管理内容慢慢丰富，不断发展为独立于前台营销和交易的中后台管理体系。管理会计理论思想改变了人们长期以来的会计认知，并在银行业慢慢被普遍接受，特别是在信息化大潮中，银行管理理论模型通过数据应用实现，使得理论化最终落地。可以说银行数据应用和银行管理体系是相伴而生、相伴成长的。

进入21世纪，国际银行业流行的平衡计分卡、经济增加值、作业成本法、标杆管理、巴塞尔协议等先进的管理工具和监管方法开始在国内银行得到应用，使得银行经营管理内容变得更加丰富，银行数据应用延展到市场营销、产品定价、全面预算管理、成本管控、风险管理、资产负债管理、绩效考核、审计管理等领域。银行业数据应用内容进入了与国际先进同业趋同和本土化发展相适应的繁荣期。最近几年大数据分析更加引人瞩目，借助大数据应用从数据中获得洞察力，攫取价值，通过数据应用将理论转化为生产力，驱动银行经营决策的效率和质量，商业银行数据应用体系已经进入趋于稳健和崭新阶段。

数据应用的本质与内涵

正如前文所言，数据应用与银行管理体系是相伴而生的，数据应用的本质是银行管理手段的信息化呈现。银行管理涵盖了负债业务、资产业务、中间业务，以及资本管理、风险管理和营销管理等诸多内容，数据应用可以准确描述银行经营概况与考核评价全貌。

伴随经济的发展与银行业的深入改革，银行管理内容开始充分融合相关国际或国内法规，系统地夯实银行管理的基本知识，并透彻刻画商业银行经营现状、问题暴露和未来预期等，充分反映银行业改革与发展的实践及其发展趋势，而这所有的一切均是通过数据应用的结果信息呈现的。换句话说，银行数据应用的最终目的是使管理人员通过数据解读，掌握银行过去经营结果、及时了解现状、把控将来的发展路径。

我国经济正处于“三期叠加”的特定阶段（即经济增长速度进入换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期），经济发展步入新常态、外加利率市场化的大背景，银行传统的经营模式、风险管控方法和数据应用方式已经不能适应复杂、多样、多变的经营环境、竞争环境和监管环境。所以银行业经营管理者应与时俱进，思考新常态下银行数据应用体系建设策略。

主要矛盾以及必要性

商业银行在经营管理、市场准入等方面的市场化程度迅速加大，竞争程度进一步加剧，银行要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须加快数据应用建设，提升银行的核心竞争力。

商业银行经营管理的能力高低取决于决策的正确与否，而决策很大程度是取决于数据应用系统的支持。数据应用系统作为提供、处理和传播信息的载体，其功能定位至关重要。银行必须加快数据应用体系的建设，全面提高信息技术在管理领域的应用水平，增强核心竞争力，更好地促进商业银行经营管理的健康发展。

虽然管理信息系统的决策支持作用在银行的经营管理中发挥着越来越重要的作用，但由于管理信息系统建设工作缺乏科学方法，造成管理信息未能有效地提供经营管理的决策支持作用。主要不足体现在，数据应用体系缺乏总体规划、数据应用系统建设缺乏认知高度、数据应用缺乏统一的标准和规范、数据应用的源数据质量差、数据应用缺乏配套的技术手段，以及信息系统的孤岛现象突出。这些不足问题亟需通过系统化的建设和实施来解决，这些问题如果不能在认知上引起注意，很有可能让商业银行在竞争中处于劣势，这也从侧面再一次提醒银行管理者，银行数据应用体系建设具有紧迫性。

信息技术的迅猛发展，商业银行金融电子化步伐的加快，建立以决策支持为核心的管理信息系统，高效地处理和利用数据，提高信息化水平，增强银行的核心竞争力是银行面临的重要问题，而数据应用体系的健全是重中之重。

银行数据应用领域

商业银行管理类信息系统建设过程中着力推进信息一体化进程，可以将银行数据战略与经营战略相结合，打通管理与技术两条主线。制定数据应用规划，建设数据应用的组织架构与工作机制，完善数据应用的制度、流程与操作细则。在统一全行数据源标准、规范和质量的基础上，实现全行统一账下的数据集中管理，统一挖掘和利用内外部数据资源，为经营管理层、各业务单元提供准确及时的信息，进而提高商业银行信息化服务水平。自上而下打开管理视野、拓宽数据应用范围。银行数据应用领域约略归纳有以下几个方面。

市场营销

银行市场营销管理方面利用数据应用技术，实现市场营销、销售、服务等活动信息化，使银行能更高效地为客户提供满意、周到的服务，以提高客户满意度、忠诚度为目的的一种管理经营方式。客户关系管理既是一种管理理念，又是一种数据应用技术，以客户为中心的管理理念是市场营销类数据应用系统实施的基础。市场营销类数据应用全方面获取银行所有客户和交易对手的基本信息、消费信息、交易信息和行为偏好等，实现客户信息数据的集中整合。将新老客户营销的每一个环节与产品策划、推广、人力资源等多部门业务对接，通过营销类数据应用来优化各业务环节，减少各环节客户流失和成本消耗，满叉销售和精准营销等业务需求。

产品定价

越来越多的商业银行开始将互联网大数据与内部管理数据结合，基于数据分析理论，综合制定和优化金融产品定价方法，更准确把握降低成本与提高收入的动因，找到合适的价格定位点，可以说在定价领域将数据价值充分发挥到了极致。

银行借助数据分析构建以价值经营为导向的定价机制，以客户、地域、行业、市场份额等差异化细分为基础，统筹表内、表外全盘项目，使用数据分析出各维度的综合创收能力，同时兼顾成本消耗等诸多因素，对金融产品进行差异化定价，重新优化利润的分布，促进整体利润增长。让数据分析结果第一时间对业务指导，不会在变化中因为被动等待，而失去了决策的最佳时机。

管理会计

管理会计系统的目标是，构建基于管理会计基础的利润贡献度分析和绩效管理，按照这样的功能定位，管理会计需要采集核心、信贷、资金业务等系统的数据，为满足管理会计的分析需要，数据采集应基于较细的粒度进行，抽取银行系统交易层或账户层的数据，抽取后的数据按照一定规则进行数据的清洗、转换和加载处理，进入核心数据模型进行信息的整合和指标的计算，通过利息收入、利息支出、机会成本、交易笔数、资本金分配等指标的相互运算结果，成为特定分析对象的盈利能力信息。按照产品、客户、机构等维度，基于一定的筛选条件，从数据仓库中复制数据，形成管理会计系统专用的数据基础，在此基础上开展多维度利润贡献度分析，分析的结果可以共享。

资产负债管理

商业银行资产负债管理从顶层战略出发，深度参与和支撑管理决策全过程。只有将资产负债管理和数据应用紧密相结合，才可以全方位了解银行收入、成本和风险的全貌以及分布状态，清晰资源投入和价值产出的合理配比，知道如何实现银行高效运行最佳状态。

目前银行业较为常用的资产负债管理匹配数据应用的方法，例如基础的缺口及敏感性分析风险度量方法、动态前瞻性的度量方法情景分析和压力测试、组合管理技术资金转移定价和风险调整资本收益率等，这些与数据应用密不可分。在实践工作中已经得到了验证，可以辅助银行在制定风险偏好、审查市场风险状况、调节风险敞口等关键事项做出决策。

资产负债管理实际工作中，需要处理海量级的表内外业务数据，通过数据还原原始交易场景，来支撑和满足资产负债管理数据需求，这样就以最稳妥的方式在资产负债管理参与的每个经营决策重点环节构建起强有力的信息屏障，借助数据应用实现更多有价值的决策，资产负债管理在银行中后台的影响力会越来越大。

全面风险管理

银行全面风险管理需要建立一整套体系，包括识别风险种类、确定风险限额、评估风险收益、调节风险敞口、选择业务策略、配置经济资本、考核风险绩效等一系列重点内容。在风险量化方面，从风险识别、计量、预警、建模、验证等各个环节均依赖于数据应用。权威、准确的风险量化结果，对合理制定授信策略至关重要。

实践工作中往往通过建立风险专用数据库来从风险视角整合数据，形成统一的风险数据视图，从内外部业务系统等各渠道获取客户、债项、风险缓释等风险敏感信息，并尽可能附带更多交易属性类数据，这样就可以捕获到行业、区域多维度信息，这些数据在应用中将提升银行自身风险管理能力，降低交易双方的成本和违约概率，这正是风险量化最根本的落脚点。

全面审计管理

银行内部审计的首要职能是监督和确认，审计是作为银行内部的“医士、卫士、谋士”而存在的。协同数据应用，发现和揭示流程障碍、机制缺陷管理漏洞、风险隐患，进一步保证银行安全、健康地运行，发挥审计的“免疫系统”功能。

特别是在非现场审计工作中，在多种多样的数据库、海量的业务数据中，借助审计分析数据模型工具，从审计视角对业务数据采集和分析，更准确抓住审计对象存在的问题、疑点和异常情况，评估审计对象的风险状况，为制订审计计划及审计方案提供支撑，有效降低审计风险以及恶性案件的发生，提高审计工作效率。在全面审计报告中，援引更多数据应用分析结果，可以涵盖和展示更多内部管理决策关注的信息。

监管报送

监管报送工作是商业银行与监管机构沟通和互动的重要内容之一，也是银行数据应用的重点内容之一。银行通过建立监管类数据应用系统，用于监管机构分析、评价银行的风险状况，实现监管机构对银行的非现场监管、现场检查、风险评级和预警分析。

随着中国经济的发展和中国金融市场的开放，监管当局逐渐开始加大对银行业的监管。各类监管政策不断出台，各类监管数据报送要求也层出不穷，监管报送数据量越来越大、数据组织形态趋于复杂。对于城市商业银行来说，监管报送是刚性要求，必须在操作层面的数据采集、校验处理、汇总处理、报送文件生成、报表生成等重要环节，优化数据应用方法，减少总分支行统计报送工作人员的工作压力，提高工作效率和质量，快速实现监管当局新的数据收取要求和提高自动化率。符合监管机构提出的“统一规划、统一管理、统一标准、资源共享”建设原则。

数据深度应用与展望

通过数据的集中整合、共享、挖掘，使银行整个经营决策和战略制定从依赖经验向依据数据转变，海量数据对银行管理决策提供更多的洞察机会，同时提出了挑战。清醒认识银行数据产生与发展的状况，充分理解数据内容，有效管理和应用数据信息、建立精细化分析为基础的科学经营决策体系，将成为信息化时代下银行经营管理的核心竞争能力。