个人信贷风险评估模型建立
个人信贷风险评估模型
建立
Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
个人信贷风险评估模型建立
摘要
随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。
本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。
论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。
一、问题的提出
2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。
“古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。
二、问题分析
中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。
我们首先通过对深圳某银行消费信贷样本数据的分析，并对风险评价值与所选取的十个重要因素的关系进行假设，通过运算得出了对应的评价系数i C 、评价函数Y 、临界值C Y 和等级梯度值AAA+、AAA 、AA+、AA 、A+、A 、B 、C 。且用已有的数据去检验评价函数及信贷风险标准中的等级梯度值，使模型符合实际。
三、模型的假设及符号说明
1. 模型的假设:
（1）根据实际选取十项影响信贷风险的重要因素（理想状态下忽略其他次要因素
的影响）。
（2）各项影响因素评价系数与所取值的关系是线性的。 （3）各影响因素的量化值与实际相符。
（4）评分标准的临界值是组A 、B 评分值的加权平均数。 2. 符号说明：
i Y :样本数据的评分值 i C :对应影响因素的评分系数
ij X :各影响因素实际数据的属性量化值 0Y 、1Y ：样本数据评分值的算数平均值
0si X 、1
ti X ：A 组、B 组原始数据的量化值
0i X 、1i X ：A 组、B 组数据各列的平均值
A=00si i X X ??-?? B=11
ti
i X X ??-?? S=1
2
（A+B ） 0A Y 、1B Y ：A 组、B 组评分值的平均水平 C Y ：是否贷款的临界值
四、模型的建立
信贷风险评估模型是评价借款者信用可靠性的定量技术，通过对银行大量个人消费贷款的调查分析建立这一模型。本模型主要通过对贷款者的年龄、婚姻状况、文化程度分期付款占收入的比重、担保情况、单位性质等方面评估信贷风险，涉及十个因素，它们是：
1.年龄：C 0为年龄评分系数，X 0为贷款申请者实际年龄的属性评分。
30岁以下记为1分，30～40岁记为3分，40～49岁记为5分，50～65
记为4分，65岁以上记为2分。
2.婚姻状况：C1为婚姻状况评分系数，X1为贷款申请者实际婚姻状况的属性评
分。
未婚记2分，已婚无子女记4分，已婚有子女记5分。
3.文化程度：C2为文化程度评分系数，X2为贷款申请者实际文化程度的属性评
分。
高等教育记为5分，中等教育记为3分，初等教育记为1分。
4.单位性质：C3为单位性质评分系数，X3为贷款申请者单位性质的属性评分。
事业单位记5分，企业单位记4分，个体记3分，其他记2分，无单位记1分。
5.职称：C4为职称评分系数，X4为贷款申请者职称的属性评分。
高级职称记为5分，中级职称记为3分，初级职称记为1分。
6.月收入：C5为月收入评分系数，X5为贷款申请者实际月收入的属性评分。
3万以上记为5分，3万～2万记为4分，2万～1万记为3分，1万～5000记为2分，5000以下记为1分。
7.分期付款占收入的比重：C6为分期付款占收入比重的评分系数，X6为贷款申请
者分期付款占实际月收入比重的属性评分。
大于40%记为1分，30%～40%记为2分，20%～30%记为3分，10%～
20%记为4分，10%以下记为5分。
8.担保情况：C7为担保情况评分系数，X7为贷款申请者实际担保情况属性评分。
有担保记为3分，无担保记为1分。
9.身体情况：C8为身体情况评分系数，X8为贷款申请者实际身体情况属性评分。
良好记为3分，一般记为2分，差记为1分。
10.贷款期限：C9为贷款期限评分系数，X9为贷款申请者实际贷款期限属性评
分。
5年以上记为1分，5年～4年记为2分，4年～3年记为3分，3年～2年记为2分，2年～1年记为1分。
以上十项得分的总和:
Y=C0X0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5+C6X6+C7X7+C8X8+C9X9
记为该笔贷款的信贷评分。（各信贷风险影响因素的量化值见附录一）。
下面根据收集的贷款样本资料，求出各评分i C 。从消费贷款的非违约贷款和违约贷款中分别随机抽取s 和t 个样本分别记为A 、B 组。则它们对应的评分为： 组A 的评分值
Y 0=C 0X 00 + C 1X 01 + C 2X 02 +……+ C 8X O8+C 9X 09 Y 1= C 0X 10 + C 1X 11 + C 2X 12 +……+ C 8X 18+C 9X 19 Y 2= C 0X 20 + C 1X 21 + C 2X 22 +……+ C 8X 28 + C 9X 29
……………………
Y s =C 0X s0 + C 1X s1 + C 2X s2 +……+ C 8X s8 + C 9X s9
组B 的评分值
Y 0=C 0X 00 + C 1X 01 + C 2X 02 +……+ C 8X O8+C 9X 09 Y 1= C 0X 10 + C 1X 11 + C 2X 12 +……+ C 8X 18+C 9X 19 Y 2= C 0X 20 + C 1X 21 + C 2X 22 +……+ C 8X 28 + C 9X 29
……………………
Y t =C 0X t0 + C 1X t1 + C 2X t2 +……+ C 8X t8 + C 9X t9
又做0
01s i i Y Y s ==∑，1
1t i i Y Y t ==∑，即0Y 为组A 的平均值，1Y 为组B 的平均值。为使
组A 与组B 之间有明显区别，希望它们平均值之间差距越大越好，而组内离差平方和越小越好，即
()012
01234567890
02112
1
1
(),,,,,,,,,()()s
t
i
i i i Y Y L C C C C C C C C C C Y
Y Y Y ==-=
-+-∑∑ （1）
越大越好，从而建立评分系数0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C 为
()0123456789,,,,,,,,,L C C C C C C C C C C 的极大值点。[1][2]
由微分方程可知（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）为方程组
()
0123456789,,,,,,,,,0i
L C C C C C C C C C C C ?=?(0,1,...,9)i =的解
五、模型的求解
1. 将原始数据写成矩阵 组A 的矩阵
000
00010809
00
101118
1900009091
98
99X X X X X X X X X X X X ??????????????=35321223333511122333353511133332323153331
43411233345521433233534124333555312312355551153233555144333??
??????
??
????
??????
??
????
??
????
组B 的矩阵
00
00
00010809
0000
1011
1819000090919899X X X X X X X X X X X X ???????
??????
?=323513433352323233234
23231431335355133333
51251433355555511123555521333353431133245115113135
252131323??
??????
??
????
??
????
??
????
??
????
各列的平均值0
0000
189()X X X X =[]3543123333
1111
01
89()X X X X =[]443342323
2 做新的矩阵A 、B ，及两组的算术平均值矩阵S
000
00
0000000110880990
00
000
00100111188199000000
0900911
988999X X X X X X X X X X X X X X X X A X X X X X X X X ??----??----??=??????----??=0
011
0010000032001000
01
201200003
112120002
11101100
010*********
01
10010002010000210201201201
00
01
20
2
1
00
0---------------------------??
??
????????????????????????????
11111111
000011088099
1
111
1111
1001111881991111111190
0911988999X X X X X X X X X X X X X X X X B X X X X X X X X ??----??----??=??????----??=1
20230201012011010000
20111201011021110101
121
11201011221
21
2111122
111
01011
01111
01101221110101
2213
01
000-------------------------------------????
??
??
??
????
??????
??
????
??
????
且 1()2S A B =+=121211311010123310000002111200101211123010303212101021311510211113100210111111120121101210201231330000------------------------------------??
??????????
??
????
??????????????
满足式（1）的（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）为方程组
010
0001
11101222013330
1
44
40
155********
77
701
88
80199
9X X C X X C X X C X X C C X X S C X X C X X C X X C X X C X X ??-??????-??
????-????????-??????-??
???=????-??????-????????
-??????-??
??????
-??
的解， 即
010
0001
111012220133301
4
4410
1
555
0166
601
77
701
88801999X X C X X C X X C X X C C X X S C X X C X X C X X C X X C X X -??-??????-??
????-????????-??????-????=????-??????-????????
-??????-??
??????
-??
=1
S -1110301010-
??????????????-??????????????????
解得：
（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）=（，，，，，，，，，） （其中1S -通过设计程序求得，具体程序见附录二） 3. 确定评分函数
01234567890.9 1.8 5.5 4.5 3.8 6.37.5 5.5 3.6 2.7Y X X X X X X X X X X =+++++++++ （2） 4. 组A 、B 评分制的平均水平
00
00000
118899A Y C X C X C X C X =++++=
11111
00
118899B Y C X C X C X C X =++++=
再取出两组数据（每组20个），重复以上过程，取平均数，最终求得
临界值：01
A B c sY tY Y s t
+=+= [3][4]
5. 信用等级梯度值划分为：
AAA+级：得分≥，客户整体实力极强，家庭、职业极为稳定，文化程度高，身体健康，职业发展或个私经营发展获得显着成功且前景十分看好，经济收入高。家庭综合经济实力强、还贷能力极强，信用品质佳，信用风险极小。
AAA 级：＞得分≥，客户实力很强，家庭、职业的稳定性很强，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展获得很大成功且前景看好，经济收入高。家庭综合经济实力较强，承贷及还贷能力很强，信用品质很好，信用风险很小。
AA+级：＞得分≥，客户整体实力强，家庭、职业的稳定性强，文化程度较高，身体健康，个私经营发展较成功且前景看好，经济收入高。承贷及还贷能力强，信用品质好，信用风险小。
AA级：＞得分≥，客户整体实力较强，家庭、职业稳定，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展顺利且前景看好，经济收入较高。承贷及还贷能力强，信用品质好，信用风险小。
A+级：＞得分≥, 客户整体实力较强，家庭、职业较稳定，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展较为顺利且前景较好，经济收入较高。承贷及还贷能力较强，信用品质好，信用风险较小。
A级：＞得分≥，客户整体实力一般，家庭、职业较稳定，文化程度一般，身体健康，职业发展或个私经营发展一般但具有一定的发展潜力，经济收入良好。具有一定的承贷及还贷能力，信用品质较好，存在一定的信用风险。
B级：＞得分≥，客户整体实力较弱，家庭、职业的稳定性一般，文化程度一般，身体健康，职业发展或个私经营发展一般，个人发展前景不确定，经济收入偏低。承贷及还贷能力偏弱，信用风险较大。
C级：得分＜，客户整体实力差，家庭、职业稳定性差，文化程度一般，身体健康，经济收入极低或收入不稳定。承贷及还贷能力很弱或丧失，存在不良信用记录，信用风险大。
六、模型分析及检验
十组数据的信用等级梯度值：
1的等级梯度值为：A
2的等级梯度值为：A
3的等级梯度值为：A
4的等级梯度值为：A+
5的等级梯度值为：A
6的等级梯度值为：AA
7的等级梯度值为：A
8的等级梯度值为：A
9的等级梯度值为：AA
10的等级梯度值为：A
七、模型的优缺点及改进方向
本模型的优点是操作简单，实用性强。通过大量随机数据的验证，模型基本符合实际情况，对银行的信贷风险评价具有一定的帮助作用。另外在模型的计算中进行了程序上机实现，对以后银行信贷评分标准的程序化、软件化具有一定的指导作用。
本模型的缺点是考虑的情况较为理想化，有地区局限性。另外，在信贷风险影响因素的量化过程中考虑了普遍情况，对特殊个例没有进行分析研究。
八、参考文献
［1］周海涛，《数据分析》第23~50页，西安，西安交通大学出版社，2003年3月
［2］谭永基、蔡志杰、俞文编着，《数学模型》第246~356页，上海，复旦大学出版社，2005年11月
［3］张超，《数学模型》（第2版）第112~166页，高等教育出版社，2008年9月
［4］姜启源，谢金星，叶俊编着，《数学模型》（第3版）第207~300页，北京，高等教育出版社，2008年9月
九、附录
附录一影响风险指标变量及其属性
S 求解的程序
附录二1
附录三深圳某银行消费信贷样本数据
附录一：影响风险指标变量及其属性
附录二: 1
S 求解的程序
#include
using namespace std;
class Matrix
{
public:
void SetSize( void );
void Initial( void );
void Assign( void );
void Display( void );
void converse( void );
void Show( void );
private:
int Row;
int Column;
float MatrixA[100] [200];
};
<< endl << endl;
();
();
();
();
();
return 0;
}
附录三：深圳某商业银行消费样本数据
EPC总承包项目成本风险评估模型
EPC总承包项目成本风险评估模型 【摘要】EPC总承包项目本身的特点对承包方提出了较高的要求，承包方承担的工作内容相对于传统承包模式而言更加广泛，需要总承包方对项目的整体成本进行有效控制才能保证项目的盈利能力。对项目的成本风险评估应该在总承包项目的投标阶段开展，以评估项目的可操作性。建立EPC总承包项目成本风险评估模型有利于测评相应的项目风险，而不同总承包商由于自身特点不同，所面临的风险因素也不同，本文以设计院为主营业务的总承包工程公司为例，设计相应的总承包成本风险评估模型。 【关键词】总承包；成本控制；风险因素 0 引言 随着我国对项目管理理论体系的引入，越来越的工程公司开始应用项目管理理论于企业实践中，项目风险管理理论随着大型工程项目的数量日益增加越发凸显其重要性。对于一些大型的工程公司而言，由市场经济决定的业主与承包商之间的双向选择性，工程公司可以通过项目组合管理来提升工程公司的整体盈利能力和风险控制能力，因此在投标过程中对项目整体风险测评以确定项目价值，从总承包方的角度决定相应的投标策略。EPC总承包项目所涉及的工作内容较多，包含了设计、采购、施工，有些工程公司本身已具备了相应的设计和设备制造能力，同时对于施工和一些特殊设备的采购和调试工作又需要的其他的分包商来完成，工作接口较多，这是其内部特点。总承包项目还需要面临业主方合同约定，工程实施地的相关政治法律环境，地理条件等众多外部条件的约束，从成本的角度上分析，不同的内外部条件也会导致不同的成本风险，因此对风险因素的识别和评估显得十分重要。 1 EPC项目成本风险评价指标体系 在以EPC作为主营业务的工程公司建立风险评价指标体系前应建立详细的风险管理手册，风险管理手册应列举根据项目技术特点和项目所处环境特点列举的各个风险因素，做出相对应的描述和定义，是企业所特有的。成本风险评价指标体系应在风险管理手册基础上对项目本身成本造成较大影响风险因素进行总结，而一些对企业本身影响较大，但是对项目本身成本影响较小或甚至没有影响的风险因素不作为考虑对象，这些因素应在项目本身是否实施或者执行的综合性考虑范畴之内。本文根据国内工程公司的特点总结的成本风险评价指标体系如下（图1）： 图1 EPC项目成本风险评价指标体系 根据EPC总承包项目的实际情况可以将项目风险归类为项目内部风险和项目所处的环境风险，这两大类风险共同作于项目本身，给项目成本带来相应的影响，直接作用于项目最终成本状况。
中国农药行业银行信贷风险评估及建议
中国农药行业银行信贷风险评估及建议 报告目录请查看：《中国农药行业银行信贷风险评估及建议报告》 新中国成立60 多年来，我国农药工业取得了长足发展，形成了包括原药生产、制剂加工、科研开发和原料中间体配套在内的农药工业体系，已经真正 成为世界上为数不多的具有农药创制能力的国家。 2011 年末，我国农药制造工业企业达774 家，行业总资产达1471.3 亿元，比2010 年增长20.60%；规模以上农药制造工业企业实现主营业务收入达1945 亿元，比2010 年增长了29.67%；实现利润总额达125.95 亿元，比2010 年增长了21.44%。2012 年，全国农药行业累计完成现价工业总产值2440.2 亿元，比上年增长24.4%；完成现价销售产值2363.4 亿元，比上年增长23.2%。产品销售率为96.3%，比上年降低1.69 个百分点。2013 年我国农药产量319 万吨增长1.6%，经济效益延续较快增长势头，利润为229.3 亿元，增长30.8%。 通过对有机氯、有机磷等高毒、高残留农药的逐步淘汰，我国农药产品 结构更趋合理。我国三大农药品种比例已接近发达国家水平。与此同时，以水 乳剂、水分散粒剂、水悬浮剂为代表的高效、环保新剂型农药得到了较快发 展。 农药在农业及其它各个领域的应用也十分广泛，在农业生产中具有不可 替代的重要作用，是农业丰收和粮食安全的重要保证。未来几年中国农药市场 将呈刚性长存、理性增长格局，农药年需求将增长3%-6%。 银行及相关金融机构在对农药行业进行信贷决策时，必须对行业存在的 风险进行系统的评估。本研究报告运用大量专业的分析工具，并结合相关理论 模型，综合运用定量和定性的分析方法，对农药行业近年的运行状况及发展趋
企业贷款担保风险评估报告 样本
企业贷款担保风险评估报告一、申请企业基本情况
xxxx有限公司所提供的上述公司基本资料经审核，企业法人营业执照、组织机构代码证、税务登记证、开户许可证、贷款卡、股东身份及对应出资额度均为真实、合法有效，符合国家有关规定。该公司具备向金融机构申请贷款和向担保公司申请贷款担保资格。 二、企业背景情况分析 2.1、经营业务内容、经营历史、股权结构变更历史、行业特点前景等情况说明： 2.2、企业所在行业情况的简要分析 三、企业经营情况和市场状况分析 3.1、主要经营产品、主要市场分布及销售渠道分析 3.2、主要上下游客户供销情况及结算方式分析 3.3、信用状况分析（企业信用、主要股东及实际控制人信用分析） 3.4、融资及结算情况说明分析 四、企业基本素质、核心竞争力分析 4.1、企业长远规划及发展目标 4.2、企业管理层构成及主要领导情况 4.3、股东对企业支持及关联企业情况 4.4、产品核心竞争力分析 五、企业财务情况分析 5.1.、近三年及当期资产负债状况
资产负债比较表初步分析： 1、应收账款结构账龄分析及可回收性了解 注：比例结构分析 2、其他应收款 3、当月存货分类 注：比例结构分析 4、当月固定资产分类
注：抵押部分及抵押额应在备注中说明 附表：房屋建筑物、自制大型设备办权属证及抵押情况 5、应付账款结构账龄分析 注：比例结构分析 6、短、长期借款及应付票据明细
7、其他应付款 8、或有负债： 目前公司有无对外担保、未决诉讼等或有负债；已决诉讼无法收回的货款是否已做核销处理 9、关联方及其交易 5.2企业收入及利润状况分析 5.3、企业主要财务指标分析
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
银行贷款风险评估
数学建模 银行贷款 摘要 本文针对商业银行在发放贷款的过程中，如何利用一定的判别准则对申请贷款企业信用度进行打分的问题，建立相应的数学模型，给出判别准则。 首先，对商业银行现有的600个申请贷款企业背景资料及打分情况的数据进行预处理。巧妙地构建字符型取值数值化公式，合理的将离散型变量（取值均为字符型）取值数值化，以及利用spss软件对15个自变量和1个因变量做相关性分析，筛选出12个属性变量。此外，通过回归分析对数据进行深挖掘，利用MATLAB软件对背景资料数据作时序残差图，考察分析时序残差图发现有64个 奇异点，在Logistic回归模型中将对应的64个样本点予以剔除。 然后，对预处理所得的背景资料数据，建立Logistic回归模型，利用spss 统计软件对模型求解，得到各属性的权重系数。以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出了判别准则。 随后，鉴于背景资料信息不全的情况，本文利用WAA算子的思想，构建“缺 ”，同时定义相应的“缺省信息运算法则”，对Logistic回归模型省信息均值 j 进行修正。利用C++软件编程，重新求得修正后的各属性权重系数。本文特从600个申请贷款企业随机抽取75个样本，随机丢失若干属性信息，同样以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出修正后的判别准则。 接下来，通过C++编程，利用给出的判别准则对剔除64个问题样本点后的536个企业重新打分，结果与原始打分相比，吻合度达到98.5%。对被剔除的64个企业单独重新打分，发现与原始结果完全相反，实际是对问题样本点进行了纠正，打分准确度达到100%。同样使用判别准则求得前53个待申请企业打分值。分析修正判别准则对随机抽取75个样本打分结果，发现对不发放贷款的企业的原始打分与重新打分完全相同，实现了风险最小化原则，再使用修正判别准则求得后37个待申请企业打分值。 最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析，根据数据分析结果，为银行高层管理者写一份报告，使判别准则得以被采用。 中小企授信评审的参考指标主要有以下几个方面： （仅供参考）
企业贷款担保风险评估报告最新版
企业贷款担保风险评估报告 一、申请企业基本情况 申请担保企业： 申请担保金额：期限：担保费率： 贷款银行：贷款种类： 贷款用途： 还款来源方式： 注册地址：xxxxx 邮编：450000 注册资本：xxx万实收资本：xxxx万法定代表人：xxx 身份证号：xxxxx 工商登记号：xxxxx 税务登记号：xxxxx 组织机构代码：xxxx 贷款卡号：xxxx 基本账户开户银行：xxxx 账号：xxxx 经营范围：xxxx 股本结构出资人名称出资方式出资额（万元）所占比例xxx 货币xx xxx xxx 货币xxx xxx 备注： 资产规模雇员人数生产经营场地
xxxx有限公司所提供的上述公司基本资料经审核，企业法人营业执照、组织机构代码证、税务登记证、开户许可证、贷款卡、股东身份及对应出资额度均为真实、合法有效，符合国家有关规定。该公司具备向金融机构申请贷款和向担保公司申请贷款担保资格。 二、企业背景情况分析 2.1、经营业务内容、经营历史、股权结构变更历史、行业特点前景等情况说明： 2.2、企业所在行业情况的简要分析 三、企业经营情况和市场状况分析 3.1、主要经营产品、主要市场分布及销售渠道分析 3.2、主要上下游客户供销情况及结算方式分析 3.3、信用状况分析（企业信用、主要股东及实际控制人信用分析） 3.4、融资及结算情况说明分析 四、企业基本素质、核心竞争力分析 4.1、企业长远规划及发展目标 4.2、企业管理层构成及主要领导情况 4.3、股东对企业支持及关联企业情况 4.4、产品核心竞争力分析 五、企业财务情况分析 5.1.、近三年及当期资产负债状况 企业资产负债状况 项目09年10年11年2012年x月备注 一、资产总额 1、流动资产总额 货币资金 应收票据
商业银行信用风险评估
商业银行信用风险评估 结合本文分析了商业银行内部信用风险评估体系在银行风险管理的地位和作用，内容摘要：对如何完善和发展内蒙古商业银行,我国商业银行在信用风险评估方法上存在的问题和现状的内部信用风险评估体系提出了几点建议。国内银行业面临着参与国际随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高， 我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理在金融全球化的新形势下，竞争的挑战。经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴赛尔协议》新框架的需银行融资仍将是企业筹措资金的在今后很长一段时期，要。我国处于经济发展的初期阶段，深入研究我国商业银行银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成因素。主要方式，从全局不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，的信用风险管理问题，股市引发货币危机、上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃，下面仅就如何构建商行内部信用风险管理评估体系谈谈自己的一点暴跌和金融危机的需要。浅见，仅供交流和探讨。风险管理信用风险关键字：内蒙古商业银行 一、引言次系统性银行危机。个国家先后爆发了112世纪初，全球有70年代末到2193自20 世纪年美国利率风暴年美国股市崩盘、1994尤其90年代以来频频爆发的金融危机——如198720071998年俄罗斯政府违约事件，特别是及中南美洲比索风暴、1997年亚洲金融危机、影响程度之大，年的全球金融风暴，波及范围之广，年春季开始的次贷危机最终演变为2008对全它们不仅使一国多年的经济发展成果毁于一旦，还危机到一国的经济稳定，史无前例。近年随着巴林银行和雷曼兄弟的倒闭让人们愈加的认识到银行球经济也产生了强大的冲击。信用风险管理的重要性。二、我国商业银行业信用风险评估方法现状分析 目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估。信用风险的分析仍然是以单一投资项目、贷款和证券为主,衍生工具、表外资产的信用风险以及信用集中风险的评估尚属空白,更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。其主要表现在以下几个方面: (一)信用风险衡量采用专家制度。我国商业银行信用风险衡量大多采用专家制度。但专家制度存在一定的缺陷和不足,在实际运用中没有引起重视。如专门信用分析人员不足、实施效果很不稳定、银行应对市场变化的能力较低、银行在贷款组合方面过度集中的问题进一步加剧等。 (二)信用风险评估中定量分析不够。从信用风险的识别、衡量方面看,我国商业银行信用风险管理定性分析多,定量分析少(尽管已经使用了一些定量分析方法,但仍存在着不完善的地方);静态分析多,动态分析少;局部分析多,全局分析少。以企业信用评级为例,从评级要素的设计看,多侧重财务指标分析(总分值达三十分以上),而忽略了财务信息的质量问题。众所周知我国企业财务信息质量不高已是不争的事实;忽视了企业发展前景在信用评级中的作用,如企业所在行业发展状况、市场预期状况仅占1分,这样得出的评级结果更多反映的是企业过去和现在的信用状况,而未能反映企业未来的资信质量。从评级时间看,对企业的信用评级每年进行一次,不利于银行及时了解企业的信用等级变化,不能为风险管理提供动态的信息。再从国内银行对贷款的风险度测量方法看,一个最主要的问题就是贷款风险度涉及因素的选择和风险系数的确定很大程度上受到主观因素的影响。贷款风险度是否受到或仅受到企业信用等级、贷款方式的影响,有实证研究结果表明,中国的商业银行资产质量与抵押、担保贷款风险系数确定的依据是这意味着贷款方式与贷款风险度并无直接关系。, 率无直接线性关系 什么?这些问题由于未得到解决,导致了贷款风险度的测量并不能真正反映贷款信用风险水平。此外,我国商业银行贷款风险度的测量关注的是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行测定。一笔贷款对贷款组合的信用风险贡献度,即边际信用风险为多少?各笔贷款之间的风险度相关性如何?这些问题在贷款风险度的测量方法中都没有加以解决。
个人信贷风险评估模型建立
个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。
构建商业银行信贷风险评估及预警体系
构建商业银行信贷风险评估及预警体 系
商业银行信贷风险评估及预警体系的构建 摘要随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象如何有效地防范银行的信贷风险已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题本文在对中国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上分析商业银行信贷业务的现状指出其存在的问题并在全面深入分析其成因的基础上借鉴国外先进的信贷风险管理经验提出构建中国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路 关键词信贷风险信贷风险评估体系预警体系信贷管理 近年来中国国民经济保持了持续、高速增长,而银行作为经济活动的主要媒介,如何在抓住机遇,加快发展的过程中规避和
防范金融风险已成为国内银行业不可回避的问题建立一套实用性较强又能与国际接轨的信贷预警模型及警管理机制对中国商业银行持续快速健康发展具有重要的现实意义 一、商业银行信贷风险的概念及形成的原因 商业银行信贷风险是由于不确定性因素使借款人不能按合同规定偿还银行贷款本息导致信贷资产预期收入遭受损失的可能性 商业银行的信贷风险产生的原因有许多方面如图1所示归纳起来主要表现为:(1)商业银行自身经营性原因例如银行信贷内部控制制度不完善缺乏科学的信贷管理与防范体系信贷资产质量监管制度与偿债的约束机制的执行不严格经营管理人员和经办人员缺乏职业道德等造成了信贷风险;(2)商业银行的信贷风险识别机制不健全没有对信贷风险准确全面的评估导致风险防控滞后;(3)信贷营销理念偏差盲目相信企业集团增大了信贷风险忧患;许多商业银行争抢大集团客户对企业集团盲目跟进对其多头授信、过度授信放宽了信贷条件和监控从成都市信贷统计数据看前10户商业银行贷款在全市各项贷款中的所占比例呈现逐年走高的态势末为28.4% 末31.5% 末为41.3%说明了各行的贷款投向高度集中增大了银行的信贷风险隐患(4)对国家经济产业及行业政策研
风险评估模型
风险审计预估要素确定（底稿） 第315号国际审计准则(IsA315)要求从六方面了解被审计单位及其环境： (1)行业状况、监管环境以及其他外部因素； (2)被审计单位的性质； (3)被审计单位对会计政策的选择和运用： (4)被审计单位的目标、战略以及相关经营风险； (5)被审计单位财务业绩的衡量和评价； (6)内部控制 ISA315将被审计单位的战略以及相关经营风险与其他五个需要考虑的因素并列，对重大错报风险的分解过于粗略，实务中难以实篇。我国学者汪国平认为：重大错报风险应从宏观经济因素、行业因素、微观因素三方面分解，微观因素包括：法人治理结构、持续经营能力、可能使管理层舞弊的因素、内部控制制度、战略规划、财务状况六个因素，这样的划分，较为全面概括了重大错报风险的影响因素。 风险评估审计：审计风险--------> 道德风险*1+固有风险*β（式1）-------> 重大*1+非重大*α（式2） 1.道德风险(不可控制风险) 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德，风险值只有0和1，和重大事项风险相同，但重大风险的风险值可以通过展开后续审计减少可以控制的风险，降低后的重大风险事项和非重大风险事项的综合值才是应该被财务报表使用者参考的数据。 2.固有风险(可控制风险) 包括：固有风险=重大错报风险*1+非重大错报风险*α 3.重大风险（重大错报风险） 包括：与管理层沟通的有效性 客户持续经营能力，是否能保证持续经营 客户主体赔偿能力，是否能维持合理的资产结构 法人治理结构是否合理，股东是否拥有绝对的控制权 4.非重大风险=（外部环境风险+行业风险+企业内部风险）*α 包括：外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值* 企业内部风险=③客户企业生产能力即供给状况→客户企业吸取资本的能力→当年实收资本/平均总资产*+④客户持续经营能力→营运能力综合指标+偿债能力综合指标*+⑤诉讼风险 1.1道德风险 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德 1.2固有风险=外部环境风险+行业风险+企业内部风险 外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值*
企业贷款风险评估报告
贷款风险评估 银行贷款的风险主要来自于借款人的风险，尤其是借款人的经营风险。而借款人经营风险的大小又与借款人一定时期内的信用状况有着直接的联系。因此，借款人信用状况的分析是贷款风险管理的基础，也是贷款风险评估的主要内容。贷款风险评估涉及到： 一、借款人经营实力的评价 借款人经营实力是借款人销售能力、生产（供应）能力、技术能力的综合体现。借款人经营风险的大小与借款人的经营实力有着密切的关系。经营实力越强，表明借款人的应变能力和风险承受能力越强，因而经营风险就越小，相应的银行贷款风险也就越小；反之，经营实力越差，表明借款人越是缺乏应变能力和风险承受能力，因而经营风险也就越大，相应的银行贷款风险也就增大。 评估借款人的经营实力一般从3个方面入手： （1）借款人推销其产品的能力； （2）借款人的生产能力； （3）借款人的技术能力； 二、借款人经营环境的评估 借款人的经营环境是其生产经营的外部条件，借款人企业的经营和发展离不开外部环境。如果借款人能够利用好其外部环境，就可能会给借款人带来获利的机会；如果利用不好，就会给借款人带来危险。因此，借款人的外部经营环境与其经营风险之间有着十分密切的联系。 外部环境的评估涉及到评价借款人外部环境对其经营行为和经营成果的影
响，一般从以下两个方面着手： （1）分析借款人生产经营的产品十分有市场、市场容量有多大、竞争程度如何、竞争对手的情况、市场的发展趋势等等。 （2）分析国家的法律、法规和政策对企业生产经营的影响。 三、借款人管理能力的评估 借款人作出的任何一项决策，都与其自身的知识、经验和判断力密切相关。借款人的领导管理能力、业务知识、对市场的基本判断都关系到借款人决策的成败。管理能力评估就是要对借款企业管理层的经营管理经验、业务知识、判断力等各方面作出评价，并分析其对企业生产经营的影响。 四、借款人财务状况的评估 对借款人的财务状况的分析是贷款分析的主要内容，其结果是银行决定贷款与否、贷款多少的核心依据。借款人一旦向银行申请贷款，就应该主动向银行提供历年的财务报表，银行根据其财务报表提供的数据，进行财务比率分析，对借款人的财务状况、盈利能力、现金流量和还款能力作出评价。财务比率分析要测算的内容如下： （1）流动性比率（Liquidity ratios） 用来表明借款人以其短期资产变现获得的现金来偿还到期债务的能力。主要有以下几个比率： －－－流动比率（Current ratio） 流动比率＝全部流动资产/全部流动负债 流动资产＝现金（包括存款）＋有价证券＋应收款＋存货
第三方支付机构的信用风险评估研究
万方数据
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以考虑采取如下措施：第三方支付机构要严格区分自有资金以及注册用户的资金，把注册用户交易前后暂存在平台里的资金存储在担保银行的用户注册账户中；对于用户因支付产生的在途资金则存入委托监管的银行的无息监控账户中．由银行进行托管．对该账户“专户专款专用”的情况进行监控．每月出具托管报告。同时．定期向监管部门上报本企业的资产负债表．使监管部门及时地掌握企业的财务状况（资产．负债和业主权益的状况）。在评估机构对第三方支付机构进行评估时，要对这些情况有准确的了解，根据其资金管理的实际情况进行评估。 １５）技术手段 第三方支付机构的正常运行建立在技术平台的基础之上．因此技术实力的雄厚与否也是对第三方支付机构进行评估的标准之一。对第三方支付机构而言，要利用技术手段．为用户提供高效．安全．专业的服务体系．首先应该注重控制风险和提高效率之间的权衡，采用消息队列技术提高系统的吞吐量，不断提高系统运行效率．保证系统的稳定性和可靠性；其次要充分发挥第三方支付机构的优势．将重点放在对金融服务渠道层的设计与探索上．注意加强与商业银行之间的合作，为客户提供更加丰富的接入渠道和专业优质的服务；要加强第三方支付机构数据中心安全体系的建设，采用多种技术手段，保障用户信息安全。 （６）人才培养 第三方支付是一个新型行业．随着管理办法的出台，我国支付服务市场有着巨大的发展空间．对于第三方支付机构的自身建设而言，人才是关键因素。支付企业需要依靠具有丰富行业经验的决策者来制定发展方向；需要依靠管理人员建立一套合理规范的内部管理制度．保证支付机构的健康发展；需要具备相关ＩＴ知识的技术人员．保障支付平台的正常运行。可见．这一新型行业对人才的需求是多方面的，培养复合型人才是第三方支付机构发展的必要条件。因此．是否具有多层面的人才积累．健康的人才培养机制和充足的人才储备，也是一项重要的评估标准。 注： 本文为北京市自然科学基金资助课题（Ｎｏ．４１０２０５８）的研究成果。 参考文献： １．王川，２００２，＜新世纪的金融创新＞，中国金融出版社。 ２．央行上海总部金融服务一部课题组，２００８，《我国新型支付组织发展现状及管理政策思考》，《上海金融》第１２期１００６—１４２８页。 ５．张宽海，２００８，《金融与电子支付》，北京大学出版版社。 ４．黄达，２００５，《金融学》，中国人民大学出版社。 ５．林毅夫、潘士远，２００６，《信息不对称、逆向选择与经济发展》，《世界经济》第１期５—１１页。 ６．邹小苋、余君和钱英，２００５，《企业信用评估指标体系与评价方法研究》，《数理统计与管理》第１期５７—４４页。 作者简介： 吴晓光工学博士中国科学院研究生院管理科学 与工程专业博士后 万方数据
企业贷款风险评估报告
企业贷款风险评估 报告 1
贷款风险评估 银行贷款的风险主要来自于借款人的风险,特别是借款人的经营风险。而借款人经营风险的大小又与借款人一定时期内的信用状况有着直接的联系。因此,借款人信用状况的分析是贷款风险管理的基础,也是贷款风险评估的主要内容。贷款风险评估涉及到: 一、借款人经营实力的评价 借款人经营实力是借款人销售能力、生产(供应)能力、技术能力的综合体现。借款人经营风险的大小与借款人的经营实力有着密切的关系。经营实力越强,表明借款人的应变能力和风险承受能力越强,因而经营风险就越小,相应的银行贷款风险也就越小;反之,经营实力越差,表明借款人越是缺乏应变能力和风险承受能力,因而经营风险也就越大,相应的银行贷款风险也就增大。 评估借款人的经营实力一般从3个方面入手: (1)借款人推销其产品的能力; (2)借款人的生产能力; (3)借款人的技术能力; 二、借款人经营环境的评估 借款人的经营环境是其生产经营的外部条件,借款人企业的经营和发展离不开外部环境。如果借款人能够利用好其外部环境,就可能会给借款人带来获利的机会;如果利用不好,就会给借款人带来危险。因此,借款人的外部经营环境与其经营风险之间有着十分密切的联系。
外部环境的评估涉及到评价借款人外部环境对其经营行为和经营成果的影响,一般从以下两个方面着手: (1)分析借款人生产经营的产品十分有市场、市场容量有多大、竞争程度如何、竞争对手的情况、市场的发展趋势等等。 (2)分析国家的法律、法规和政策对企业生产经营的影响。 三、借款人管理能力的评估 借款人作出的任何一项决策,都与其自身的知识、经验和判断力密切相关。借款人的领导管理能力、业务知识、对市场的基本判断都关系到借款人决策的成败。管理能力评估就是要对借款企业管理层的经营管理经验、业务知识、判断力等各方面作出评价,并分析其对企业生产经营的影响。 四、借款人财务状况的评估 对借款人的财务状况的分析是贷款分析的主要内容,其结果是银行决定贷款与否、贷款多少的核心依据。借款人一旦向银行申请贷款,就应该主动向银行提供历年的财务报表,银行根据其财务报表提供的数据,进行财务比率分析,对借款人的财务状况、盈利能力、现金流量和还款能力作出评价。财务比率分析要测算的内容如下: (1)流动性比率(Liquidity ratios) 用来表明借款人以其短期资产变现获得的现金来偿还到期债务的能力。主要有以下几个比率: 3
商业银行信贷风险评估及预警体系的构建
商业银行信贷风险评估及预警体系的构建 摘要随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象如何有效地防范银行的信贷风险已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题本文在对我国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上分析商业银行信贷业务的现状指出其存在的问题并在全面深入分析其成因的基础上借鉴国外先进的信贷风险管理经验提出构建我国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路 关键词信贷风险信贷风险评估体系预警体系信贷管理 近年来我国国民经济保持了持续、高速增长,而银行作为经济活动的主要媒介,如何在抓住机遇,加快发展的过程中规避和防范金融风险已成为国内银行业不可回避的问题建
立一套实用性较强又能与国际接轨的信贷预警模型及警管理机制对我国商业银行持续快速健康发展具有重要的现实意义 一、商业银行信贷风险的概念及形成的原因 商业银行信贷风险是由于不确定性因素使借款人不能按合同规定偿还银行贷款本息导致信贷资产预期收入遭受损失的可能性 商业银行的信贷风险产生的原因有许多方面如图1所示归纳起来主要表现为:(1)商业银行自身经营性原因例如银行信贷内部控制制度不完善缺乏科学的信贷管理与防范体系信贷资产质量监管制度与偿债的约束机制的执行不严格经营管理人员和经办人员缺乏职业道德等造成了信贷风险;(2)商业银行的信贷风险识别机制不健全没有对信贷风险准确全面的评估导致风险防控滞后;(3)信贷营销理念偏差盲目相信企业集团增大了信贷风险忧患；许多商业银行争抢大集团客户对企业集团盲目跟进对其多头授信、过度授信放宽了信贷条件和监控从成都市信贷统计数据看前10户商业银行贷款在全市各项贷款中的所占比例呈现逐年走高的态势2005年末为28.4%2006年末31.5%2007年末为41.3%说明了各行的贷款投向高度集中增大了银行的信贷风险隐患（4）对国家
股指期货的风险评估模型(完整资料).doc
【最新整理，下载后即可编辑】 4．2股指期货风险的评估 股指期货风险的识别解决的问题是风险种类的识别，而股指期货风险的评估解决是风险将在什么时候发生，损失会有多大，即找出风险发生的概率及风险损失的程度，以便为下一步的风险管理提供充足有效的数理依据。风险是未来结果的不确定性和可能性，这在本质是一种概率事件或随机事件。因此，理论界以概率论和数理统计的方法为基础来估测金融风险发生的可能性。王春峰等(1998)考虑到利率、汇率、股指、商品价格等因子的复杂性以及它们之间的交互作用，提出了三维风险测量方法，包括敏感性分析、在险实验和压力试验三个层次。 VaR(Value at Risk)模型是90年代开始兴起的风险“损失”度量方法。Group集团于1993年开始提出基于Value—at—Risk损失的风险度量管理思想，此后投资银行J．P．Mrogan将这一风险管理思想逐步实现于它的分析软件工具Riskiletric中，并于1994年10月将核心的计算方法向全球公开，从此引起了监管部门和商业银行、证券投资公司、大型非金融机构的极大关注，并加以广泛的运用。在众多研究机构的推动下，以及基于“损失”(Value at Risk)度量方法的良好特征，“损失"度量方法得到了迅速的发展，现已成为金融市场风险度量的主流。 VaR字面意思是“在险价值”，其含义是在市场J下常波动下，在一定的概率水平下(置信度)和持有期间内，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。本质是对资产组合波动的统计度量，其核心在于构造资产组合价值的概率分布，基本思想是利用资产组合的历史波动信息来推断未来情形。只不过对未来价值波动不是一个确定数值，而是一个概率分布，可以用以下图形来表示：L 概率E 回报 W=、hR图4．1 VaR本质图形 从上面给出的定义中，VaR具有以下几个非常重要的特征： l、VaR是个总结性的度量值； 2、VaR在要求用随机形式表达一个组合未来的损益； 3、VaR值依赖于所选择的时间范围；
个人信用卡申请风险评估模型
申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。 与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP 神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。 一、AHP -BP 神经网络模型 1.模型构建的出发点 传统的B P 神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间 维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为B P 神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P 神经网络的输入值，以减小B P 神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。 2.两种方法集成的可行性分析 以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P -B P 神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。 信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面 的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。而A H P -B P 神经网络模型具有很强的非线性映射能力。AHP -BP 神经网络模型自适应能力强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模型。商业银行以不断更新滚动数据训练模型，使评估结果更符合实际，形成动态评估过程(见图1)。 福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英 申请风险评估模型 信用卡个人
2017年风险评估报告
潍柴重机股份有限公司关于山东重工集团财务有限公司 2017年风险评估报告 根据深圳证券交易所《主板信息披露业务备忘录第2号——交易和关联交易》的要求，潍柴重机股份有限公司通过查验山东重工集团财务有限公司（以下简称“重工财务公司”）《金融许可证》、《企业法人营业执照》及重工财务公司相关情况等资料，并审阅了重工财务公司的月度财务报表，对财务公司的经营资质、业务和风险状况进行了评估，具体情况报告如下： 一、重工财务公司基本情况 重工财务公司是经中国银行业监督管理委员会银监复[2012]269号文件批准成立的非银行金融机构。2012年6月11日取得《金融许可证》（机构编码：L0151H237010001），并于同日领取了《企业法人营业执照》（注册号：370000000004163）。 根据2017年12月26日《山东银监局关于山东重工集团财务有限公司增加注册资本及调整股权结构的批复》（鲁银监准〔2017〕449号），重工财务公司于2017年12月27日完成山东省工商行政管理局股权变更登记，重工财务公司注册资本及股权构成如下：（一）山东重工集团有限公司出资6亿元人民币，占重工财务公司注册资本的37.5%； （二）潍柴动力股份有限公司出资5亿元人民币(含1000万美
元)，占重工财务公司注册资本的31.25%； （三）潍柴重机股份有限公司出资2亿元人民币，占重工财务公司注册资本的12.5%； （四）山推工程机械股份有限公司出资2亿元人民币，占重工财务公司注册资本的12.5%； （五）陕西法士特齿轮有限责任公司出资1亿元人民币，占重工财务公司注册资本的6.25%。 法定代表人：申传东 注册及营业地:山东省济南市燕子山西路40-1号 经营范围：对成员单位办理财务和融资顾问、信用鉴证及相关的咨询、代理业务；协助成员单位实现交易款项的收付；经批准的保险代理业务；对成员单位提供担保；办理成员单位之间的委托贷款；对成员单位办理票据承兑与贴现；办理成员单位之间的内部转账结算及相应的结算、清算方案设计；吸收成员单位的存款；对成员单位办理贷款及融资租赁；从事同业拆借；承销成员单位的企业债券；有价证券投资（股票二级市场投资除外）；成员单位产品的消费信贷、买方信贷及融资租赁。 二、重工财务公司内部控制制度的基本情况 （一）控制环境 重工财务公司已按照《山东重工集团财务有限公司章程》中的规定建立了股东会、董事会和监事会，并且对董事会和董事、监事、高级管理层在内部控制中的责任进行了明确规定。重工财务公司法人治
商业银行公司客户信贷风险评估系统的分析与设计
商业银行公司客户信贷风险评估系统的分析与设计随着我国银行业务的发展,一些传统的信贷风险评估办法已经难以适应经济、金融形势的发展变化,不利于我国商业银行参与未来的国际竞争,特别是随着中 国加入世界贸易组织以后,面对拥有先进技术手段和成熟管理经验的外资银行的竞争,这一形势将更为严峻。因此,尽快适应信息时代新技术革命的浪潮,以技术创新带动管理创新,成为中国银行业提高信贷业务核心竞争力的必然选择。 本文主要的目的是根据中国企业的实际情况,研究、设计针对公司客户的信贷风险评估模型,利用风险量化模型对风险进行多维量化分析,形成一个覆盖了 整个信贷业务操作过程的公司客户信贷风险评估系统,实现对信贷风险的有效控制,降低不良贷款的比例,增强银行的竞争力。该系统包括了评级子系统、授信子系统、项目贷款风险评估子系统和贷后管理子系统四个部分,每个部分均是商业银行信贷风险暴露的关键环节,控制住了以上环节就能有效降低信贷风险,提高 商业银行信贷资产质量。 评级子系统主要是用定量评价和定性评价相结合的办法,对公司客户在一定经营期间内的偿债能力和意愿进行分析,最后形成信用等级。定量评价采用功效系数法,定性评价采用综合分析判断法。 授信子系统主要是在取得客户的信用等级后,用定性分析与定量测算相结合的办法,通过模型计算得出商业银行对客户能够承受的最高风险限额,并加以刚 性控制,将客户或组合风险的事前防范与事中控制有机结合起来。项目贷款风险评估子系统主要是对项目贷款中可能出现的风险进行评估,用专家打分和偿债能力测算相结合的办法确定贷款的金额、期限、利率和风险防范措施等。 贷后管理子系统主要是让银行人员通过系统对所有信贷业务进行逐日逐户
巨灾风险评估模型的发展与
第20卷第6期 2011年12月自然灾害学报JOURNAL OF NATURAL DISASTERS Vol．20No．6Dec．2011收稿日期：2011－07－10；修回日期：2011－09－20 基金项目：北京市地震局科技专项资助 作者简介：刘博（1979－），男，工程师，博士生，主要从事震害防御、震灾损失评估及巨灾保险相关技术研究．E- mail ：baronliu@bjseie．gov．cn 文章编号：1004－4574（2011）06－0151－07 巨灾风险评估模型的发展与研究 刘博1，2，唐微木 3（1．中国地震局工程力学研究所，黑龙江哈尔滨150080；2．北京市地震局，北京100080； 3．中国出口信用保险公司，北京100032） 摘要：巨灾已经成为全球经济损失的重要原因之一。近20年来，巨灾频繁发生，造成了重大的人 员伤亡和财产损失， 巨灾的发生甚至可能造成国家政治经济的不稳定。因此如何进行巨灾风险管理并减轻巨灾事件发生后所造成的损害， 便成为一个相当重要的研究课题。巨灾风险评估模型作为应对巨灾风险最为有效的分析工具，近20年来得到了长足的发展，同时巨灾模型已成为巨灾保险设立 的根本依据。对巨灾模型的发展与模型构架进行了综述，并结合我国的实际情况提出了一些建议。 关键词：巨灾模型；风险管理；地震保险；综述 中图分类号：X43；F841．3；F843文献标志码：A Research and development of catastrophe risk assessment models LIU Bo 1，2，TANG Wei-mu 3 （1．Institute of Engineering Mechanics ，China Earthquake Administration ，Harbin 150080，China ；2．Earthquake Administration of Beijing Municipality ，Beijing 100080，China ；3．China Export and Credit Insurance Company ，Beijing 100032，China ） Abstract ：Natural catastrophe can cause the damage to the human being and make a huge loss of property．As peo-ple known ，catastrophe even can lead to unstability of national politics and economy．Therefore ，how to carry out risk management and reduce the loss of the catastrophe event is the most important thing of the catastrophe risk management．This paper introduces catastrophe model ，reviews the research situation of the catastrophe model and gives some suggestions for establishing an effective catastrophe model in China． Key words ：catastrophe model ；risk management ；earthquake insurance ；summary 巨灾自古以来就无可避免，近20a 间全球范围由于巨灾导致的经济损失达到了惊人的增长速度。从全球角度来看，随着城市化进程的不断加大，人口、财富不断集中在少数大中型城市，使得整体社会的巨灾风险 值日趋增大。同时，各种灾害的发生所造成的损失规模也有随时间增加的趋势［1］。 图1、图2［2－3］分别为近几十年全球巨灾发生次数和经济损失的统计数据，从统计资料可以看出，全球的 巨灾发生次数明显增加，巨灾造成的经济损失也成明显增加趋势。但是，通过巨灾分析模型制定的巨灾保险 赔付金额却显现出一种不协调的比例。以中国大陆为例， 2008年的汶川大地震造成了超过8000亿人民币的直接经济损失，而保险赔付金额却只有18亿人民币，绝大部分损失由政府和民间援助承担。相比1994年的美国北岭地震，各家保险、再保险公司承担了70%的损失重建费用。巨大的差距促使中国等发展中国家需尽快根据自身条件建立巨灾风险模型并有效地运用到巨灾保险中。