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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 运用信息科技,构建银行风险治理预警系统金融机构盈利的来源其实就是承担风险的风险溢价 , 一家杰出的金融机构 , 必定拥有较之非金融机构和金融同行更为游刃有余的风险治理才能；金融机构的核心竞争力就在于能否更好地懂得业务中的确定性和不确定性, 从而以行之有效的风险治理架构和创新、风险定价策略, 使其能在一般状况下获得利润, 在极端状况下保持生存；随着近几年我国新资本协议的实施,各银行风险治理才能 和水平获得了较大提升的同时,各种估值定价和风险计量模型 也开头在我国银行业大量应用；但单个模型的运用并不能满意 全面风险治理的要求,而且模型结果也简单失真
2、；因此笔者认 为,我们可以基于多个风险治理模型建立风险预警系统,并可 在该系统中引入风险日常计量,风险报警,供应风险治理策略 参考等功能；日常运用中,各机构可以通过该系统清楚的看到 本机构的风险暴露点和风险暴露值的大小,并由系统供应风险 对冲策略的参考；对于触发预警的风险暴露,系统也可以自动 向治理人员发出预警；因此,运用信息科技,通过构建风险管 理模型,建设风险治理预警系统,对于提高我行的风险治理水 平,扩展风险治理手段,进行全面风险治理有着重要的意义；一、 风险治理预警系统高度依靠信息科技手段1 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 8 页精选学习资料 - - -
3、 - - - - - - 风险治理系统的核心是风险治理模型的运用,而风险治理 模型的实现过程是高度依靠于信息科技手段；这点将从金融模 型的以下三个特点进行分析：（一）模型的数据依靠性 银行风险治理模型不仅仅是要找到被说明变量与影响因素 之间的关联关系的理论模型,更是要反映出其数量关系的量化 模型；数据是一切分析的源头,只有依靠正确的数据才能分析 出正确的结果；即使有合格的数据质量,也并非肯定有有效的 猜测模型,但没有合格的数据质量,肯定不会有牢靠的猜测模 型；针对 * 行而言,我行业务数据的基础来源是综合业务系统 与 CM系统；而金融市场数据的来源就要依靠国家金融数据发布 机构与金融数据供应商
4、；从我行目前的情形看,综合业务系统 和 CM系统多年的运营,积存了巨大的一手数据,但我行尚未对 这些数据通过统计、计量和模型运用等方法进行挖掘和分析；通过正确分析方法的运用,透过我们数年的营运数据,笔者相 信我们能挖掘到很多有助于治理运营的信息；风险治理模型的建立离不开建模的数据,优良的风险治理 预警系统更离不开连续的数据治理体系下形成的牢靠数据质 量；数据和事实是建立风险计量体系的基础和生命线,数据把 关是风险治理的第一道屏障；新资本协议对数据合规提出长跨度、广掩盖和高质量的样本数据以及强大的IT 系统等较高要求的缘由；这也为我行的信息科技部门提出的新的挑战：怎么从 2 / 8 名师归纳总结
5、 - - - - - - -第 2 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 软件和硬件两个方面着手,供应牢靠、全面、便利的数据支 持；（二）模型的时效性 模型的时效性是指任何模型都是基于历史体会、基于建模 当时数据的数据情形和基本情形建立起来的,随着时间的推 移,不论是外部宏观环境,仍是建模对象本身的风险特点,都 有可能发生重大变化,而引起建立模型时成立的模型关系不再 成立,模型猜测的有效性降低,甚至模型失效；“ 一切以时 间、地点、条件为转移” ,任何一个模型都需要进化,需要在 原有基础上连续监测保护、验证和升级,补偿模型缺陷,从而 保证模型的时效性和稳固性,提高模型
6、的猜测才能和前瞻性；对于一个有着高度时效性的系统,采纳人工手段采集数 据、分析运算、验证修正模型,明显不能满意时效性的要求,并会增加很多重复性的工作；因此,充分挖掘我行现有业务数 据,定制合理的运算机程序,高速完成模型的运算与验证,并 供应参数保护功能；通过程序自动修正模型内部参数与人工修 正外部金融环境参数,两种手段并举共同提高模型的精确性和 猜测才能；（三）模型的运算复杂性 在模型的数据依靠性和时效性的要求下,加之风险治理模 型多为基于概率与统计学的运算；其运算过程凸显大规模运 算、复杂性和重复性的特点；加之全系统各分支机构需基于本3 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 3
7、 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 机构业务数据生成针对本机构的风险治理模型计量结果,这将 花费大量的人力成本；因此,开发风险治理模型系统,用信息 科技手段实现风险治理模型的程序化、信息化势在必行；这将 大幅降低投入与风险计量的人力成本,并提高风险计量的时效 性,精确性和全面性；二、 数据挖掘和风险治理模型科技实现的初步构想 一 数据挖掘初探 金融时间序列是将某个金融统计指标在不同时间上的各个 数值,依据时间先后次序排列而形成的序列；显而易见,我行 各个会计科目的日余额即可构成一个金融时间序列；单个企业 的贷款余额的变化亦可构成一个金融时间序列；甚至是网络的 吞吐
8、量形成的序列来代表时点上的业务量的金融时间序列；业 务实现过程中,我们可以从现有的数据库中提取数据,经过加 工形成新的金融时间序列,并对此序列进行分析；例如：对于 一个基层营业网点,其现金、存放中心银行、存放同业款项、系统内存放款项的日均余额既能形成四个金融时间序列；我们 可以从综合业务的数据库中提取相应的数据,存放于新的数据库的数据表中,然后通过自回来模型（如GARCH模型）等,对今后一段时间的序列走向进行猜测,进而猜测了该网点将来一 段时间的资金需求；如此一来,该机构可以有效持有最优头 寸,从而有效降低资金成本； 二 久期缺口模型进行利率风险治理4 / 8 名师归纳总结 - - - - -
9、 - -第 4 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 久期缺口分析将银行总资产的价格敏锐度与其总负债的价 格敏锐度进行比较,用以评估当利率变动时,是资产仍是负债 的经济价值变化更大；任何差异性的影响都能反映银行的经济 价值会如何变化；久期缺口分析要求从战略上治理银行总资产 平均久期和总负债的平均久期之间的差异,并实行久期免疫策 略；以下结合我行业务,阐述该模型的大致实现过程：1. 久期度量了金融工具的平均期限,定义为：D金融资产 n 期现金流以市场利率i 贴现,初始价格为P*,t 等于现金支付前的时间；为精确测量金融资产的久期,针对 我行,模型可以逐笔测度资产负债表工
10、程的久期；其中贷款工 程可以将估量仍款方案作为现金流,测度平均期限；存款工程 中,定期存款工程有固定的时限和现金流,活期存款工程可以 在历史数据的分析基础上,平均运算并进行季节性调整；2. 资产加权平均久期：将各项贷款资产的久期加权平均,对于该项的实现,在发放贷款时,依据综合业务系统和CM系统的相关数据,依据贷款 5 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 的发放逐笔生成贷款的久期,并在贷款余额发生变化是进行修 正；3. 负债加权平均久期：将各项存款等负债的久期加权平均；对于定期存款,存入 时就可运算出久期,而对于
11、活期存款分析历史数据,设定现金 流参数,进而运算出久期；4. 久期缺口 : 5. 实行免疫策略,使得久期缺口为零；当久期缺口为零 时,银行的经济价值将免疫于市场利率的变化；比如：当资产 久期过大时,就可以调整各期限贷款的组合或增加久期较大的 负债工程等方式进行对冲,对冲的金额由程序进行运算,并向 治理人员供应参考值； 三 VaR方法进行风险治理VaR Value-at-Risk中文译为“ 风险价值” ,是指在正常的市场条件和肯定的置信水平上,运算出给定时间段内预期发生的最坏情形缺失的风险评估方法；VaR 实际上是要回答在概率给定情形下,银行投资组合价值在下一阶段最多可能缺失多 少；在详细运算
12、VAR值时,有三种不同的方法；一是历史模拟6 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 法：“ 历史模拟法” 是借助于运算过去一段时间内的贷款组合 风险收益的频度分布,通过找到历史上一段时间内的平均收 益,以及在既定置信水平 下的最低收益率,运算贷款组合的 VaR 值；二是方差协方差法：方差协方差法是假定风险因 子收益的变化听从特定的分布（通常为正态分布）,然后通过 历史数据分析和估量该风险因子收益分布的参数值如方差、相 关系数等,进而依据出整个贷款资产组合收益分布的特点值；三是蒙特卡罗模拟法：基于蒙特卡罗模拟的Va
13、R 运算,原理与历史模拟法相类似,不同之处在于市场因子的变化不是来自于 历史观测值,而是通过随机数模拟得到；其基本思路是重复模 拟贷款风险因子的随机过程,使模拟值包括大部分可能情形,这样通过模拟就可以得到组合价值的整体分布情形,在此基础 上就可以求出 VaR；以上三种方法的运算过程,都将依靠于大 量的历史数据和大规模的运算过程,最终只有通过信息科技手 段,才能实现；在形成金融时间序列的基础上,加以合适的风险治理模型 的运用,通过计量、分析,我们得出风险预警指标,对这些指 标进行预警便形成了风险预警系统的雏形；三、我行风险预警系统的构建 在风险模型的基础上,构建符合我行的风险预警体系,能够随 时
14、把握业务运行状态,并能有效评估风险；有助于从事后监管 和化解风险,转向事前预警；“ 防火” 胜于“ 救火” ,及早发7 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 现危机的某些早期征兆,将危机排除在萌芽状态,有效防范和 化解银行风险,保护整个金融体系的稳固,必需建立银行风险 预警系统；针对我行而言,风险预警系统的构建是一项系统性工程；第一,我们要选取符合我行业务实际的风险预警模型；其次,制定预警规章,并辅以资产质量、流淌性和盈利才能等方面的 风险预警指标和预警值；然后,开发风险预警测试系统,并进 行测试验证；最终,进入
15、运行保护阶段；不同于一般的业务系 统,风险预警系统依靠于经济运行、金融大环境和地域因素方 面的参数,风险预警系统要着重于外生环境变量参数的保护,并需常常测试系统的有效性；银行的风险治理已迈入全面风险治理阶段,对风险进行量 化,精细化治理已成为银行风险治理的前进方向；这种风险管 理模式必定要求期限长,质量高,类型多,来源广的数据源；通过将海量数据大规模运算进行数据加工,检验与运算,测度 风险预警指标,并触发预警；最终通过分析运算供应风险治理 策略的参考；因此,将风险治理模型运用科技化手段予以实 现,从而建立风险预警系统；此系统将会显著提高我行的风险 治理水平和系统科技化水平,适应银行业金融机构全面风险管 理的要求；日常运用中能够精确测度风险暴露,并进行预警,为风险治理策略供应参考,提升我行的风险治理水平；8 / 8 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 8 页