基于网络分析法的我国商业银行操作风险评级模型研究
我国银行同业之间流动性风险传染研究基于复杂网络理论分析视角
我国银行同业之间流动性风险传染研究基于复杂网络理论分析视角一、本文概述近年来，随着金融市场的全球化、银行业务的多元化以及金融机构间相互关联性的增强，流动性风险已成为影响我国银行业发展稳定的关键因素之一。
特别是在经济周期波动、金融市场动荡等外部冲击下，一家银行遭遇的流动性困境可能通过复杂的业务往来和资金链关系迅速蔓延至其他银行，形成系统性风险。
对银行同业间流动性风险传染的精准识别、有效监测与妥善管理，对于维护我国金融体系稳健运行、防范化解系统性金融风险具有重大现实意义。
构建银行同业流动性风险网络模型：以我国银行业为研究对象，基于实际业务数据，如同业拆借、信贷互保、债券投资等，构建反映银行间资金流动关系的复杂网络模型。
该网络将银行作为节点，资金往来作为边，量化刻画各银行之间的互联程度及潜在的风险传导路径。
刻画风险传染特征与机制：应用复杂网络理论中的度分布、聚类系数、最短路径长度等指标，分析网络的拓扑结构特征，揭示流动性风险在银行间传播的规律。
进一步，引入网络动力学模型模拟风险传染过程，探讨风险扩散的速度、范围及敏感性等因素。
识别关键节点与脆弱环节：通过计算节点的重要性度量（如度中心性、介数中心性、特征向量中心性等），识别在风险传染过程中起关键作用的银行个体，以及网络中易于引发连锁反应的薄弱环节。
这些识别结果有助于监管部门聚焦重点监管对象，以及银行自身优化风险管理策略。
提出风险防控政策建议：基于上述分析，结合国际最佳实践与我国银行业实际情况，提出针对性的宏观审慎监管措施、微观风险控制手段以及应急处置预案，旨在增强银行体系抵御流动性风险传染的能力，维护金融系统的整体稳定。
研究采用定性与定量相结合的方法，包括文献综述、理论建模、网络分析、仿真模拟以及案例解析等。
数据主要来源于公开发布的金融统计数据、银行年报、监管报告等权威资料，以及通过合法途径获取的银行业务数据。
先进的统计软件和复杂网络分析工具将被用于数据处理、模型构建与结果解读。
基于KMV模型的商业银行信用风险度量及管理研究
基于KMV模型的商业银⾏信⽤风险度量及管理研究1 导⾔（论⽂中不能出现截图）1.1 研究背景及意义在新巴塞尔协议的背景下，商业银⾏所⾯临的风险可明确分类为：信⽤风险、市场风险、操作风险、流动性风险、清算风险、法律风险和信誉风险等七种类型。
McKinney（麦肯锡）公司以国际银⾏业为例进⾏的研究表明，以银⾏实际的风险资本配置为参照，信⽤风险占银⾏总体风险暴露的60％，⽽市场风险和操作风险仅各占20％。
因此，在商业银⾏所⾯临的众多风险中，信⽤风险占有特殊的地位，且信⽤风险已经成为国际上许多商业银⾏破产的主要原因。
对于我国商业银⾏来说，企业贷款是其主要业务，银⾏⼤部分的⾦融资产为企业贷款，因此贷款的信⽤风险是商业银⾏信⽤风险的最主要组成部分。
截⾄2014年底，商业银⾏的不良贷款余额为5921亿元，不良贷款率1％，⽐年初增加993亿元；2014年我国银⾏业⾦融机构不良贷款率达1.64%，较2013年提⾼了0.15%；商业银⾏2014年末不良贷款率1.29%，提⾼了0.29%，2014年商业银⾏不良贷款率创2009年来新⾼,2013年和2014年我国商业银⾏不良贷款率也不断上升。
以上数据都表明我国商业银⾏的信⽤风险形势还相当严峻。
信⽤风险问题俨然成为阻碍我国⾦融业的持续发展的重要原因。
因此，研究信⽤风险的特点，收集信⽤相关数据，建⽴度量信⽤风险的信⽤风险模型，定量分析信⽤风险数据，以及如何将信⽤风险管理措施运⽤到各项业务当中，已经是商业银⾏提⾼经营管理⽔平，降低信⽤风险的最基础、最迫切的要求。
本论⽂的选题就是在这样的前提和背景下进⾏的。
在西⽅发达国家，其商业银⾏的信⽤风险管理⽐较成熟，在实践和理论上都已形成相应的体系，表现出⼀种从定性到定量、从简单到复杂、从个别资产信⽤风险评级到资产组合信⽤风险评级的趋势。
信⽤风险度量的⽅法和模型也不断推陈出新。
相较⽽⾔，我国的商业银⾏信⽤风险管理系统体系尚不健全，信⽤评级⽔平较低，对信⽤风险的分析任然处于传统的⽐例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满⾜商业银⾏对贷款安全性的度量要求。
基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究
构 建一个科 学有 效 的商业 银行 风险 预警 模 型 ，对
于尽早 识别 和预警银 行风 险 ，并及 时采取 措施 防范 和 化解风 险 ，防止风 险蔓延 具有 重要 的现 实意 义 。传统 的风 险预警模 型多通 过统 计技 术如 多元统 计 分析 、逻
张美 恋 、王 秀 珍 （ ０ ５ 探 讨 了径 向基 神 经 网 ２０ ） 络 （ Ｂ ） 在商 业银行 安全 评价 系统 中 的应用 。他 们 ＲＦ 根据商 业 银 行 安 全 评 价 系统 的特 点 选 择 １ ２个 指标 ， 并对各 个指 标风 险程度 进行 判断 ，确定 相应 的风 险等 级 及 得 分 。 由此 构 建 了安 全 评 价 系统 的 Ｒ Ｆ模 型 ， Ｂ 并 基于 该模 型进行 了示 范性仿 真实 验 ，结果 验证 了该
其 中 ，宏 观预 警指标综 合考 虑外 部环境 对 银行 业
的影 响 ，主要从 宏 观经济 风险 、货 币流通 风 险 、房 地
产 泡沫风 险这三 个方 面构建 。微 观预警 指标 主 要研究
单个 银行 机构 的风 险状 况 ，具体包 括 资本 风险 、流 动
资产流 动 性 比例 是 流 动 性 资 产 与 流 动 性 负 债 之 比，反 映 了商 业银行 资 产流 动性 强弱 的指标 。存 贷 款
确 定
（ ）反 映资本 风 险状况 的指 标体 系 １
虽 然银行 主 要是通 过 负债来 经 营 ，但 银行 自有 的
资本才 是 获 取 资 金 的 保证 。资 本 充 足 率 （ 与 核 Ｘ）
心资本 充 足率 （ 是 衡 量 银 行 经 营 稳 健 性 和 抵 御 Ｘ） 风 险能 力 的重 要指标 ，综 合反 映 了商业银 行 的资本 状 况 和资产 质量 。 （ ） 反映流 动性 风险 的指标 体 系 ２ 流动 性风 险是商 业银行 面临 的最直接 的风 险 ，也 是各 种风 险发生 后 的最 终 表现 。根 据我 国 的具 体 情况 建立 的 流 动 性 风 险 预 警 指 标 有 ：资 产 流 动 性 比 例 （ 、存 贷款 比例 （ 。 Ｘ） Ｘ ）
商业银行的风险评估模型金融风险的工具
商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。
在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。
一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。
它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。
通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。
二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。
它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。
2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。
它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。
常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。
3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。
它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。
常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。
三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。
首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。
其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。
此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。
四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。
银行风险预警模型与预测方法研究
银行风险预警模型与预测方法研究近年来，随着金融行业的快速发展和金融创新不断推进，银行风险也越来越复杂化和多样化。
面对巨大的风险压力，银行需要建立一套可靠的风险预警模型和预测方法，及时洞察风险，有效地防范风险。
一、银行风险预警模型的基本构成银行风险预警模型的构成包括两部分，一部分是基础模型，另一部分是附加模型。
基础模型是利用银行历史数据构建的模型，主要包括数据准备、变量筛选、变量转换和建模四个部分。
附加模型是针对基础模型不足或不够完整的情况所开发的模型，主要包括行业模型、生态模型、产品模型和风险管控模型等。
在基础模型中，数据准备是模型评估的关键，数据的质量对模型的精度和准确性起到决定性的作用。
变量筛选是基础模型的重头戏，通过对变量进行筛选，挑选出对模型影响最大的变量，减少误差和冗余，降低模型的复杂度。
变量转换是将原始数据转换为可用于建模的变量，通常包括标准化、离散化、归一化等。
建模是模型的核心环节，各种建模方法可以根据不同的需求和数据特点进行选择，如决策树、神经网络、支持向量机等。
二、银行风险预警模型的应用和优化银行风险预警模型可以应用于银行的信贷管理、市场风险管理、操作风险管理等多个领域。
其中，信贷管理是应用最广泛的领域之一，通过风险预警模型，银行可以及时发现信贷风险，并通过采取相应的风险控制措施加以防范。
为保证银行风险预警模型的精确性和可靠性，需要在模型应用中进行不断的优化和改进。
首先，需要加强数据质量的监督和管理，保证数据的准确性和完整性。
其次，需要不断更新模型参数，让模型保持对新数据的适应性，加强预测效果。
最后，需要加强模型的监测和评估，及时发现和纠正模型的缺陷和偏差，提高预警的准确率和有效性。
三、银行风险预测方法的研究除了风险预警模型以外，银行还需要开展风险预测方法的研究。
风险预测是指通过分析银行业务发展趋势、宏观经济环境、行业政策等因素，预测银行未来可能遇到的各种风险。
在风险预测方法中，统计分析方法是最基础的方法之一。
基于贝叶斯网络的商业银行操作风险管理
【 融观察 】 金
基 于 贝叶斯 网络 的 商业银行 操作 风 险管理
薄 纯林 ， 宗 军 王
（ 中科 技大 学 管理 学院， 华 湖北 武 汉 ４ ０ ７ ３ ０ ４） 摘要 ： 巴塞 尔新 资本 协议 框 架下 ， 作风 险成 为 商业银 行 面 临的 三 大风 险之 一 。文章 采 用 用 在 操
（ ） 一 简单 的贝叶斯 网络模 型
市场风 险［ ５ １ 。操作 风 险与市 场风 险 、 用风 险存 在显 信
著 的不 同 ， 构成 更 复 杂 ， 以结 构 化 ， 险 暴露 不 其 难 风
清晰 ， 同个 体 间存 在较 大 的差异 ， 不 并且 对风 险 发生 的特定 环境 具有 高度依赖 性 。 另外 ， 操作风 险研 究 的
操 作风险 的度量 和管 理很 合适 ，有利 于金 融 机构对
操 作风险 的管理 。 该定义 包括 法律风 险 ， 不包 括 战 但 略风险和 声誉风 险 ， 而且 ， 风 险所要 求 的资本 配 置 从 来 讲 ，对 策略 风险 和声誉 风险进 行衡 量并 配置 资本 几 乎是不 可能 的（ ４ ３］ Ｉ。 现有 研究表 明 ，操作风 险损 失是 银行 业风 险 的 重要来 源 ，其对 风险 资本要 求 的影 响甚 至可 能 超过
历史也 不长 ， 历史 数据 与建模 经验 都很少 ， 且 操作 而 风险事 件发生 频率 很低 ，但一 旦发 生易 造成 极 大的 损失 ， 至会 导致 银行破 产Ｉ 甚 ６ ］ 。 鉴 于 操作 风 险 的特 点 ， 致使 其 难 以度 量 、 管理 。 新 巴塞 尔资本协 议要 求用 于计算 监 管资本 的内部 操
中 图分 类号 ： ８ ０ Ｆ ３． ２
浅析我国城商行运营操作风险成因及管理——基于某一样本的实证分析
法 ，使用成本型指标规 范化 方法 得到每一大项判断标准 向量规 范化值为 ： （ １ ６ ６ ． ６ ７ ％ ３ ３ ． ３ ３ ％ ０ ） 每一 大项 “ 可能损失 ” 比重规范化标准值 向量为 ： （ ０ ７ ． ８ ２ ％
０ ４ ２ ． ３ ９ ％ ０ ７ ８ ． ０ ５ ％ ２ ２ ． ４ ０ ％ ６ ７ ． ０ ８ ％ ０ ５ ８ ． ８ ５ ％）
一
● 金 融研 究
浅 析 我 国 城 商 行 运 营 操 作 风 险 成 因 及 管 理
基 于 某 一样 本 的 实证 分析
●赵 培
、
引言
随着跨 区经 营和上市 步伐 的加 快 ， 城市 商业银行 （ 简称 “ 城 商行 ” ） 作为我 国商业银行 的第三 梯 队， 在我 国金融体 系 中发 挥 着 日益重要 的作 用 ，在不少省市 已成 为当地经济增长 的主力 发 动机 ，其 能否稳 健运行直接关 系到区域 经济的可持续发展 。因 此， 城商行内部控制管理也越发 引起 人们 的重视 ， 而运营操作 风 险管理作为城商行最 基础的管理 内容 ，自然也成为 了学者关 注 的对象 。然而 ，从 目前已公开发表 的关 于运 营操 作风险 的文献 看， 更 多地 是把大 中型商业银行作 为研究主体 ， 而且分析也更多 地是规范性 的陈述 ， 把城商行作 为分 析对 象的非常鲜见 ， 以具体 数据进行实 证的更少 。本 文则 试图 以某一城 商行 一次柜面检查 结果为样本 ，来分析 我国城商行运营管理 中操作 风险现状及其 形 成原 因 ， 并提 出相应 的解决建议 。
１ ． 数据准备 。该城商行 的这次柜面检查 ， 是对可能存在操作 风 险的业务进行抽样检查 ，仅 能反 映这些不合规操作 可能存在 损失， 但 当时并没有形成真正的损失 。目前国内外通用的评估方 法， 更多地是对 已经形成 损失的事件进行计量 ， 并不适用 于这次 检查获得 的信息。为满足对其柜 台操作 风险现状进行判 断的需 要， 利用合规 与操作风 险间的耦 合关系 ， 尝试 使用一个相对 简单 的评估框架 。对现场检查 中形成的 Ｎ份 检查表的信息进行数据 加工 ， 由于检查前未对检查表 中各项 内容 的比重进行定 义 ， 不 同 瑕疵 的可能损失程度 也没有给 出， 所以进行如下处理 ： 就每一个 样本点 （ 即每一个营业 网点 ） ， 其对应 的检 查 内容 只有 “ 无损失 ” 和“ 可能损失 ’ ’ 两种状态 ， 分别赋值 为 ０和 １ 。 判断标准确定方 面 ， 采取风 险容忍度来测试 。事实上 ， 国内 同行的操作风险管理也与其他 风险一样 ， 给出 了风险容忍度 ， 在 容忍度范围 内的操作风 险可以被接受 。但 由于操作 风险损失的 不可观测性和难 以量化 ， 以及小概率大损失 的特点 ， 普 遍的容忍 度区间非 常小。 加之此次样本点只有 Ｎ个 ， 我们给 出风险容忍度 边 界值 ９ ５ ％、 ９ ０ ％、 ８ ５ ％， 并对合规程度如表 １ 所示规定 。
我国商业银行信用风险的识别与评价研究
总结：
我国商业银行在信用风险的识别与评价方面已经取得了一定的进展，但是还 需要进一步完善和提升。通过建立多元化的评价指标体系、完善评级方法和模型 以及加强内部控制和风险管理文化建设等措施，我国商业银行可以更好地应对信 用风险挑战，保障业务稳健发展。
参考内容
随着全球金融市场的不断发展，商业银行面临的信用风险环境越来越复杂。 信用风险评价是商业银行风险管理的重要组成部分，有助于识别、评估和控制信 用风险。本次演示旨在探讨我国商业银行信用风险评价的应用研究，以期为提高 商业银行的信用风险管理水平提供参考。
2、构建评价指标体系
根据具体的业务场景和实际情况，构建合理的评价指标体系是进行评价的关 键。在构建评价指标体系时，应注意指标的全面性和代表性，同时避免冗余和相 关性的影响。
3、确定权重系数
在多指标综合评价中，各指标的权重系数对评价结果有很大影响。因此，需 要采用合适的方法确定各指标的权重系数。常用的方法包括主观赋权法和客观赋 权法，可以根据实际情况进行选择。
2、定量评价方法定量评价方法主要通过数学模型和统计方法对信用风险进 行量化和评价。我国商业银行在信用风险评价中，广泛应用了如Logit模型、神 经网络等现代统计方法，提高了信用风险评价的准确性和效率。
三、我国商业银行需要构建完善的信用风险评价 体系。该体系应包含定性和定量两个方面的评价指标，同时还需要考虑不同行业、 不同地区以及不同借款人之间的差异。
1、加强内部控制商业银行应建立健全内部控制机制，确保信用风险评价的 准确性和公正性。例如，建立内部审批流程、风险管理制度以及内部审计制度等， 以防止舞弊和不当行为的发生。
2、风险管理文化建设商业银行应积极培育风险管理文化，提高全员风险管 理意识。通过培训、宣传等方式，使员工充分认识到风险管理的重要性，并主动 参与到风险管理活动中来。
基于网络分析法的我国商业银行操作风险影响因素实证分析
ｗｅｇ ｔ ．Ｉ ｏ ｃｕ ｉｎ， ｐ ｒｔ ｎ ｓ ｓｉ ｈ ｅ ｐ ｓ ｏ ａ ｋ ｉ ｒ ｅ ｔ ｔ ｉｈ ｓ ｎ ｃ ｎ ｌ ｓｏ ｏ ｅ ａｉ ａ ｒ ｋ ｔｒ ｅ ｔ ｅ Байду номын сангаас ｎ ｎ ｏ ｄ ｒｉ ｓａｅ—ｏ ｅ ｏｄ ｎ ａｇ ｏ ｏｌｉ ｎ ｙ ｂ ｓ ｗｎ ｄ ｈ ｌ ｉ ｇｌｒ ｅ ｃ ｍｍｅ ｃａ ａ ｋ ｒ ｉｌ ｎ ｓ ｂ
银监会相 关政 策要 求下 ， 国银行界纷纷致力于操作风险量化和研 究。 由于其影响 因素十分广泛且各 因素间相 我
互 作 用 。 文 采 用 网络 分 析 法 ， 国 内颇具 代表 性 的 四 家 商 业 银 行 为 评 估 对 象 ， 人 员 、 度 、 程 与 系 统 、 部 本 以 从 制 过 外
ｓ ｎ 正式提出。随后 ， ｉ） ｏ 国际金融组织及 学术界对
它展开广泛研究 Ｊ 。研究主要 围绕操作风险定 义、 成因、 类型、 度量及其防范治理等内容展开 ， 操 作风险度量是其 中颇具基础性和关键性 的问题 。
对此 ， 巴塞尔委员会 （０ １ 提 出采用基本指标 ２０）
孟姝希 、 周宗放 （ ０９ 结合梁 伟等人 的研究 ２０ ）
级指标 、８个二级指标的指标体 系， ２ 利用 Ａ Ｐ Ｎ
操作风 险是一种 与银行 相伴 而生 的古老 风
识别出我国当前操作风险依影 响因素重要程度排 序为内控制度 ＞ 治理结构 ＞内部欺诈 ＞ 外部欺诈 等； 梁伟等 ２０ ） 刮（０７ 从内部程序 、 人员 因素 、 系统 因素 、 外部环境 、 组织 因素等方面选取关键指 标 ， 建立包括 ５ 个一级指标 、９ １ 个二级指标 的指标体 系， 结论显示长期内导致银行操作风险最关键 的 因素是治理结构 ， 其次是 内控制度和组 织文化 ；
商业银行风险管理模型及效果评估
商业银行风险管理模型及效果评估随着金融市场的不断发展，商业银行面临着更加复杂和多样化的风险。
因此，构建有效的风险管理模型成为商业银行的重要任务。
本文将探讨商业银行风险管理模型的设计原则和不同类型的风险管理模型，并对这些模型的效果进行评估。
首先，商业银行风险管理模型的设计原则是基于以下几个方面：准确性、全面性、及时性和可操作性。
准确性是指模型应该能够准确地识别各种风险，并给出合理的风险评估结果。
银行应该通过模型对各种风险进行量化，包括信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等。
全面性是指模型应该覆盖银行可能面临的所有风险，以确保银行能够全面地管理和监控风险。
及时性是指模型应该能够及时地反映风险的变化，并提供实时的风险评估报告。
可操作性是指模型应该具备可操作性和可执行性，方便银行进行风险管理和决策。
根据风险类型的不同，商业银行可以采用不同的风险管理模型。
以下是几种常见的商业银行风险管理模型：1. 基于历史数据的统计模型：这种模型通过分析历史数据来预测未来的风险，例如使用历史违约率来预测未来的信用风险。
这种模型适用于市场风险和信用风险等比较稳定的风险类型。
2. 基于市场数据的价值调整模型：这种模型通过对市场数据的实时监测和分析，来评估风险暴露和价值调整需求，例如用于计算金融工具的风险价值调整。
这种模型适用于市场风险和流动性风险等需要实时监测和调整的风险类型。
3. 机器学习模型：这种模型利用机器学习算法来分析大量的数据，发现隐藏的模式和规律，并预测未来的风险。
例如，使用机器学习算法来预测信用卡欺诈和网络安全风险。
这种模型适用于各种类型的风险。
针对商业银行风险管理模型的效果评估，可以从以下几个方面进行评估：1. 预测准确性：评估模型对风险的预测准确率，包括真阳性率、假阳性率和准确性等指标。
模型的预测结果与实际发生的风险事件相比较，评估模型的有效性和稳定性。
2. 效率和成本：评估模型在实际应用中的效率和成本，包括模型的计算速度、操作便捷性和所需资源。
我国商业银行风险预警系统研究
关键 词 ： 商业银行： 预警系统： 风险： 对策建议
１ 研 究商业银行风 险预警 系统 的意义 Ｉ 从商业银行 自身来看 ，商业银行以信用为经营基础 ， ． Ｉ 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 ， 以把风险的损失控制在最低 限度 ， 可 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 随着我 国银行 向商业银行的转化 ， ． ２ 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。 了 为 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， ２ 共 ２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 、 营环境 、 司治理 、 经 公 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 ， 每个 定量指 对 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 ， 照 按 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 、 出模 输 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 区问并亮 出相应 的指示灯 。 张美恋 、 秀珍研究 了径 向基 神经 网络（ Ｂ 在商 业银 行 王 Ｒ Ｆ） 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 １ ２个指标 ， 构建 了风险预警 系统 的 Ｒ Ｆ模型 ， 于该模 型进 Ｂ 基
商业银行的风险分析模型
外部操作风险模型是一种基于外部数据和信息的风险评估方法，主要 关注外部环境、市场变化和外部事件等因素对银行的影响。
该模型通过对外部数据的收集和分析，评估外部事件对银行操作风险 的影响，并提前采取应对措施。
外部操作风险模型的优点在于能够及时反映市场变化和外部事件的影 响，提供预警和应对策略。
然而，该模型可能存在数据获取和准确性的问题，需要加强数据源的 可靠性和稳定性。
流动性比率分析
存贷比率
通过比较存款和贷款的规模，评估商业银行 的流动性状况。存贷比率越高，表明银行的 流动性越强。
流动性覆盖率
衡量商业银行在压力情境下，能够通过变现 资产来满足短期负债的能力。流动性覆盖率 越高，银行抵御流动性风险的能力越强。
压力测试分析
01
压力情境设定
设定多种可能的压力情境，如经济衰退、金融市场估借款人的信用风险等级。
输标02入题
外部评级模型通常采用量化分析方法，利用统计模型 和算法对大量数据进行处理和分析，以得出信用风险 评估结果。
01
03
外部评级模型的缺点在于数据质量和更新频率可能难 以保证，且需要支付一定的数据服务费用。
04
外部评级模型的优点在于数据来源广泛、客观性强， 且能够快速对大量借款人进行评估。
模型参数设定
根据所选模型的要求，设定合适的参数，如历史模拟法的置信水平 和持有期。
模型建立
利用选定的参数和数据，建立风险分析模型，为后续的风险评估和 决策提供依据。
模型验证与优化
01
验证方法
采用多种方法对模型的有效性和 准确性进行验证，如对比分析、 K-S检验和ROC曲线等。
误差分析
02
03
模型优化
风险分类
我国银行业机构风险溢出网络效应研究
我国银行业机构风险溢出网络效应研究一、研究背景和意义随着我国经济的快速发展，银行业在国民经济中的地位日益重要。
银行业机构作为金融市场的核心参与者，其风险管理能力的提升对于整个金融体系的稳定和发展具有重要意义。
国内外学者对于银行业机构风险溢出网络效应的研究逐渐增多，但在我国银行业领域的研究仍相对薄弱。
深入研究我国银行业机构风险溢出网络效应的现状、机制及其对银行业的监管政策提出有益建议具有重要的理论和实践意义。
研究我国银行业机构风险溢出网络效应有助于揭示银行业风险传染的本质。
风险溢出是指一个金融机构的风险事件通过各种渠道传播到其他金融机构的过程。
国际上关于银行业风险溢出的研究主要集中在单个银行的风险传染问题上，而对于我国银行业的风险溢出网络效应研究相对较少。
深入研究我国银行业机构风险溢出网络效应有助于揭示银行业风险传染的本质，为我国银行业风险防控提供理论支持。
研究我国银行业机构风险溢出网络效应有助于优化银行业的监管政策。
我国银行业面临着复杂的内外部风险环境，如信贷风险、市场风险、操作风险等。
如何有效防范和化解这些风险已成为银行业监管的重要课题，通过深入研究我国银行业机构风险溢出网络效应，可以为监管部门制定更加科学合理的监管政策提供依据，从而提高银行业的抗风险能力。
研究我国银行业机构风险溢出网络效应有助于促进银行业的创新发展。
在金融科技的推动下，银行业的竞争格局正在发生深刻变革。
如何在这一变革中保持竞争优势，成为银行业的核心竞争力之一。
通过研究我国银行业机构风险溢出网络效应，可以为银行业提供新的竞争策略和创新方向，从而提高银行业的竞争力。
A. 研究背景随着我国金融市场的快速发展，银行业机构在国民经济中的地位日益重要。
银行业风险也随之增加，尤其是在金融危机背景下，银行业风险的传染效应和溢出效应更加明显。
深入研究我国银行业机构风险溢出网络效应，对于提高我国银行业的稳健性和抵御风险具有重要意义。
国内外学者对银行业风险溢出网络效应的研究取得了一定的成果。
2018年金融专业毕业论文题目与选题参考
2018年金融专业毕业论文题目与选题参考1、中国小微企业融资问题研究2、中国农村金融可持续发展问题研究3、中小企业融资难研究4、金融产业集聚及其对区域经济增长的影响研究5、资本约束下我国商业银行盈利模式的转型研究6、金融消费者保护理论研究7、农民收入增长与农村金融发展的互动研究8、我国反向抵押贷款的风险因素与定价研究9、信息不对称视角下中国上市公司股权结构与股利政策关系研究10、中国地方政府债务融资问题研究11、中国商业银行网点布局研究12、中国上市公司股权激励问题研究13、基于绩效考核下的国有控股银行操作风险管理研究14、互联网金融发展研究15、我国新型农村合作医疗实施效果的实证研究16、中国金融发展对企业技术创新的效应研究17、全球视角下的欧洲主权债务危机研究18、外资银行进入对中国商业银行竞争行为的影响研究19、银行宏观审慎监管的基础理论研究20、人口老龄化背景下日本公共养老金制度的经济学分析21、基于时间序列分析的我国上市银行系统性风险研究22、我国中小企业融资问题研究23、中国农产品贸易比较优势动态研究24、次贷危机后国内外金融监管思路和模式研究25、宏观经济不确定下的商业银行信贷风险防范研究26、我国商业银行服务管理问题研究27、国际碳交易定价机制及中国碳排放权价格研究28、农村中小企业融资体系研究29、陕西省农户借贷行为研究30、我国小企业融资困境与对策研究31、我国融资租赁公司的融资问题研究32、中国金融发展方式转变研究33、企业集团财务公司风险防范问题研究34、中国利率市场化研究35、融资融券对股票市场的影响研究36、基于动态随机一般均衡模型的中国经济波动数量分析37、中国大型商业银行公司治理及其优化路径研究38、供应链金融融资模式分析及风险控制39、中国农村小额信贷可持续发展影响因素研究40、中国城市基础设施建设融资模式研究41、中美中小银行比较研究42、关于黄金定价的一些研究43、我国民间金融发展研究44、美国次贷危机成因与我国住房和金融市场发展45、我国农村金融排除研究46、欧洲国家债务危机的风险传导研究47、中国证券交易制度的设计与变革研究48、农村金融产品与服务创新研究49、中国中小企业融资担保制度问题研究50、我国市政债券融资的理论研究与制度设计51、中国商业银行资本结构优化调整研究52、中国上市公司债权再融资的实证研究53、影子银行发展对我国货币政策的挑战54、中国政策性银行市场化路径研究55、房地产价格波动对宏观经济影响的一般均衡分析56、我国互联网金融的演进及问题研究57、村镇银行发展的内外部制约因素研究58、我国上市公司股利政策研究59、新型农村社会养老保险基金运营管理研究60、经济周期中我国民营企业融资问题研究61、风险可保性理论与巨灾风险的国家管理62、我国商业银行信贷风险控制研究63、保荐代表人、证券监管与保荐质量的提高64、中国商业银行可持续发展研究65、基于全面风险管理的商业银行功能再造研究66、中国银行业监管问题与对策研究67、外商直接投资与我国二氧化碳排放68、我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究69、股指期货影响股市波动的机制解析与实证检验70、基于情绪的投资者行为研究71、中国上市公司投资不足和过度投资研究72、发展中国家金融开放的时机抉择及政策选择73、中国公立大学财务治理模式创新研究74、顺周期性下的银行风险管理与监管75、现代金融危机生成的机理与国际传导机制研究76、资本约束下的银行经济资本管理与经营转型77、互联网金融对传统金融的影响力研究78、基于需求视角的互联网金融模式研究79、互联网金融对商业银行的影响及对策研究80、中国中小企业融资渠道拓展研究81、基于投资者情绪的行为资产定价研究82、股指期货市场风险管理与量化策略研究83、商业银行个人理财产品市场竞争行为研究84、保险公司多元化经营行为研究85、中国中小企业融资难的制度性缺陷研究86、地方政府债务风险预警体系研究87、我国农产品品牌价值及品牌战略管理研究88、我国中小企业信用担保制度问题研究89、房地产价格与货币政策90、互联网金融发展及其对我国商业银行的影响研究91、我国房地产金融风险研究92、余额宝存在的风险及对策研究93、我国互联网金融对商业银行盈利的影响研究94、浅析互联网金融及其对商业银行的影响95、温州中小企业融资问题研究96、人民币跨境结算的制约因素与推进策略研究97、基于主成分分析法和熵值法的我国指数基金综合评价98、中国影子银行效应、风险及监管研究99、中国上市公司并购动因与绩效研究100、江苏区域金融作用机制及发展差异研究101、中国区域金融协调发展研究102、互联网金融对商业银行的影响与启示研究103、互联网金融模式对我国商业银行体系的冲击104、第三方支付发展及其对商业银行影响研究105、关于第三方支付平台以及互联网金融发展研究106、中美社区银行模式比较研究107、股票挂钩型结构性银行理财产品特征及其定价分析108、我国财政补贴农业保险问题研究109、论我国巨灾保险制度的建立与完善110、第三方支付的模式分析及问题探索111、季节性农产品供应链内部融资问题研究112、美国扩张性货币与财政政策对中国通货膨胀的影响113、水果价格形成、波动及调控政策研究114、中国股票市场波动的影响因素研究115、我国新型农村金融机构的发展特征及政策效果研究116、中国农村金融供给创新的路径选择117、我国家庭金融资产选择行为研究118、我国股票市场与货币政策的相互影响研究119、我国商业银行操作风险理论与实证研究120、互联网金融风险及风险管理研究121、P2P 网络借贷平台风险防范研究122、村镇银行 - 我国农村金融发展的新选择123、我国商业银行的操作风险研究124、信息披露的投资者保护效应研究125、近代中国金融机构变迁研究126、基于供应链的湖北农产品物流服务体系研究127、中国区域金融支持问题研究128、信贷风险管理研究129、中国银行监管的问题与对策研究130、互联网金融的发展对我国商业银行的影响131、中小企业新型融资方式比较研究132 、P2P 网络借贷平台运营模式研究133、上市公司股权结构与现金股利政策间关系的实证研究134、我国货币政策的利率传导机制及效率研究135、资本监管与商业银行行为研究136、中国大型商业银行国际竞争力的研究137、节能减排约束下中国城市经济增长138、我国信托业功能演进和发展研究139、中国商业银行对小微企业信贷融资问题研究140、银行理财业务机制研究141、人民币国际化路径设计及政策建议142、中国农村金融供给与需求结构研究143、我国大型商业银行对中小企业信贷融资问题研究144、基于模糊分析法的商业银行信贷风险内控体系评价研究145、中国金融生态问题研究146、基于互联网金融的小微企业融资模式研究147、互联网企业并购风险控制研究148、电商小额信贷金融模式的优势与风险研究149、我国利率市场化的现状和对策研究150、P2P 借贷行业的发展与风险控制151、我国商业银行风险管理存在的问题与对策研究152、我国 P2P 网络信贷风险评估研究153、中国金融发展与产业结构调整的实证研究154、个人信用评分组合模型研究与应用155、货币政策冲击对股票市场的非对称影响研究156、我国企业债券信用增进研究157、基于企业社会责任视角的期货公司风险管理研究158、产业政策对产业结构变迁、二氧化碳排放的影响159、利率市场化进程中我国商业银行中间业务发展研究160、中国金融发展对农民收入增长影响的理论与实证研究161、中国商业银行效率研究162、P2P 网络信贷行为及风险评估研究163、我国商业银行个人理财业务发展研究164、我国商业银行个人理财业务风险防范研究165、商业银行践行绿色信贷政策运行机制研究166、商业银行个人理财业务风险研究167、汇率变动对价格影响的实证分析168、中小企业融资研究169、中国商业银行国际化发展模式研究170、低碳经济框架下碳金融体系运行的机制设计与制度安排171、基于信用评分模型的小微企业贷款的可获得性研究172、我国战略性新兴产业的融资模式研究173、中国商业银行整体风险管理研究174、美国货币政策对中国产出溢出效应的实证研究175、人民币汇率变动的出口价格传递效应研究176、中国村镇银行制度研究177、中国货币政策的股票市场传导机制研究178、中国银行业全面风险管理改进研究179、经济转型中我国商业银行效率与相关因素研究180、生鲜电商行业发展研究181、“大家投”网众筹融资模式分析182、互联网金融对我国商业银行的影响研究183、北京农商银行应对互联网金融的策略研究184、利率市场化对商业银行风险的影响研究185、定量宽松货币政策理论与实践的研究186、我国私募股权投资基金退出机制研究187、海外创业板市场比较研究188、中国民间借贷的现状和出路189、国家农业产业技术体系建设与发展190、商业银行操作风险度量与预警研究191、金融宏观与微观审慎监管协调机制研究192、银行数据挖掘的运用及效用研究193、新兴市场中小企业融资研究194、人民币离岸市场与在岸市场联动关系研究195、中国金融脱媒研究196、商业银行流动性风险管理研究197、关系型融资研究198、中国商业银行效率研究199、大数据技术在商业银行中的运用探讨200、上海自贸试验区金融与贸易功能拓展研究201、中国互联网金融发展研究202、P2P 网络信贷中借款人的信用风险评估研究203、我国影子银行风险研究204、新型城镇化导向下的金融支持体系研究205、我国社区银行发展现状及前景研究206、商业银行个人理财业务风险控制研究207、我国中小企业融资问题研究208、商业银行小微企业贷款定价机制研究209、我国商业银行风险预警系统研究210、基于供应链金融的中小企业融资模式研究211、国内外商业银行个人理财业务的比较研究212、房地产价格波动与金融稳定研究213、我国上市电影企业价值研究214、农村金融与担保机制研究215、收入分配与中等收入陷阱的关系研究216、控股股东代理问题与公司投融资决策217、股指期货风险管理研究218、股指期货套期保值和套利策略研究219、国际贸易融资创新及风险控制220、个人住房抵押贷款提前还款风险实证研究221、互联网金融与金融包容性222、中国 P2P 网络贷款行业研究报告223、信息不对称下 P2P 网络借贷行为的实证研究224、互联网金融对我国商业银行的影响研究225、国内外商业银行电子银行业务发展的比较研究226、新形势下我国商业银行中间业务发展研究227、招商银行投资价值分析228、利率市场化背景下我国商业银行业务转型问题研究229、我国中小企业融资问题研究230、P2P 网络借贷模式研究231、基于 BP 神经网络的股票指数期货价格预测232、基于模糊综合评判法的企业信用评级研究233、供应链金融融资模式及案例分析234、中国企业集团资金集中管理研究235、我国外汇储备与通货膨胀关系研究236、跨国资源类并购定价及绩效研究237、我国贸易收支不平衡实证研究238、对冲基金对中国 A 股市场的影响研究239、人民币升值：研判、成因及影响研究240、金融危机传导理论研究241、现代商业银行信用风险管理技术研究242、中小企业银行信贷融资研究243、中国互联网金融的三种新型投融资模式研究244、我国对外直接投资发展阶段、模式及策略研究245、我国村镇银行发展路径研究。
基于Credal网络的商业银行操作风险管理度量研究
提 出一种基于 Ｃ ｅａ 网络的商业银行操作风 险度量方法， ｒｄｌ 建立 了基 于 Ｃ ｅａ 网络 的商业银行操作风险度量模型 ， ｒｄｌ 并
融合 多专 家的各 种 不 确 定性 概 率 知 识进 行 推 理 。 然后 ， 合 Ｍａｌ ．ＮＴ工具 箱 ， 出 了 Ｃｅ ａ 网络 模 型 的 双 向推 理 结 ｔ ｂＢ ａ 给 ｒｄｌ
算法实现 ， 在诸多不精确局部概 率条件下， 进行前向的风险损 失预测和后向的风险原 因分析 ， 并通过对商业银行信贷 操作风险的风险损失实例说明该度量方法的合理性和有效性 。
［ 键 词］ 业银 行 ； 作 风 险 ；ｒｄｌ 关 商 操 Ｃ ｅａ 网络 ； 因果建 模 ［ 分 类号 】 ８ ０ ３ 中图 Ｆ ３． ３ ［ 稿 日期 】 ０ ００ －３ 收 ２ １—９１ ［ 金 项 目］ 基 吉林 省 社会 科 学基 金 项 目（ ０ ９ ２ ７ ２ ０Ｂ ２ ） 【 标 识 码］ 文献 Ａ ［ 编 号 ］ ６ ４３ ８ （ ０ ００ —０ ７０ 文章 １７ —２ ８２ １ ）５０ ３ －４
是 由于国内银行有关操作风险损失 的数据很少 ，这就给用损失分布法等高级度量法度量操作风险带来了困 难 。笔者认 为 ， 用 Ｃｅａ 网络度量操 作风 险则可 以避免很 多 困难 。原 因在 于 ：ｒｄｌ 使 ｒｄｌ ｃｅａ 网络不需要 大量 的风 险损失数 据 ， 这对 于缺乏数 据 的国内金融 机构来 说 ， 决 了很 多困难 ；ｒｄｌ 解 Ｃｅａ网络可 以清楚 的说 明不 同风 险种 类之 间的关 系 ， 这有利 于操作 风险 的监控 和管理 。 除此之外 ， ｒｄｌ Ｃｅａ 网络能够 通过扩 大局部节 点概率 的范 围 ， 使用 Ｃｅａ集合 的形式来 表示 节点 的概率 区间 ， ｒｄｌ 发挥 了不 同专 家对 同一 个节点 概率 的综合 意见优势 。
试论我国银行业操作风险的蒙特卡罗模拟估计
试论我国银行业操作风险的蒙特卡罗模拟估计我国银行业作为金融体系中的关键组成部分，其操作风险对整个经济及金融系统具有重要影响。
为了有效评估和管理这些风险，使用蒙特卡罗模拟技术可以提供一种定量的估计方法。
蒙特卡罗模拟是一种基于概率统计的数值计算方法，通过生成大量随机数来模拟不同情况下的潜在风险。
在银行业中，可以将模拟应用于操作风险的估计。
首先，我们需要收集银行的历史数据，包括贷款违约率、信用卡违约率、操作错误率等指标。
然后，通过对这些数据进行统计分析和建模，可以得到不同情况下的概率分布函数。
接下来，我们可以使用蒙特卡洛模拟方法来模拟银行业的操作风险。
通过生成大量随机数，每个随机数代表一个可能的情况，可以计算出相应的风险指标，例如违约损失、操作错误导致的损失等。
重复这个过程多次，可以得到一个风险指标的分布。
通过分析这个分布，我们可以得到一些关键的风险指标，例如风险价值（Value at Risk），即在特定置信水平下的预期最大损失金额。
此外，还可以计算出其他风险指标，如条件风险价值（Conditional Value at Risk），用于衡量在超过某一固定阈值时的损失。
利用蒙特卡洛模拟估计操作风险具有以下优点：1. 考虑到不确定性：蒙特卡洛模拟可以模拟不同情况下的风险，并考虑到各种不确定性因素的影响，更全面地评估操作风险。
2. 提供定量指标：通过蒙特卡洛模拟，可以从概率角度评估银行业的操作风险，提供定量的风险指标，帮助银行制定风险管理策略和决策。
3. 可重复性与灵活性：蒙特卡洛模拟可以灵活地根据不同的需求进行调整和重复，加以改进和优化，以适应不同的操作风险场景。
当然，蒙特卡洛模拟也存在一些限制和挑战。
其中，数据的准确性和有效性是最大的挑战之一。
模拟的结果取决于输入的数据，如果数据不准确或不充分，模拟结果可能不准确或无效。
总之，蒙特卡洛模拟是评估我国银行业操作风险的一种有效方法。
通过模拟不同情况下的风险，可以提供定量的风险指标，帮助银行更好地管理和控制操作风险，提高金融体系的稳定性和可持续发展。
基于贝叶斯网络的我国商业银行声誉风险度量研究
商 业 银 行 风 险 问题 历 来 为 学 术 界 及 实 务 界 关 注 。在 以往 的研 究 当 中 ， 对商业 银行 信用 风 险 、 市 场 风险 、 操作 风 险 、 流动 性 风险等 研究 已经 较为完 善 和
协议 征求 意 见 稿 中 明确 将 声 誉 风 险 列 入 市 场 约 束 中， 商业银 行声 誉 风 险正 式 被 纳 入商 业 银 行 风 险 管 理 的范畴 。其 中 ， 企 业 声誉 理 论 方 面 ， Ｊ ａ ｎ Ｂ ｅ ｂ ｂ ｉ ｎ ｇ —
ｔ ｏ ｎ ， ｅ ｔ ａ １ ． （ ２ ０ ０ ８ ） 讨论 了企 业社 会 责 任 报告 在 企 业
型， 考 量 国 有 商 业银 行 ２ ０ ０ ７ ～２ ０ １ ２年 间 的 ４ ８ ５组 声誉 损 失数 据 ， 得 出声 誉 风 险 的 超 极 限 矩 阵。 实证 表 明 ， 企 业 感 召 力缺 乏 、 产 品 和服 务 缺 陷 、 银 行 风 险控 制 不足 等 成 为 中 国 商业 银 行 声 誉 风 险 的 主 要 因 素 ， 银 行 应 有 针
・
金融 与保 险 ・
基 于 贝 叶 斯 网 络 的 我 国商 业 银 行 声 誉 风险 度 量研 究
张 强 ， 胡 敏
（ 湖 南 大 学 金 融 与统 计 学 院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ９ ）
商业银行操作风险的高级计量法
商业银行操作风险的高级计量法为了量化和管理操作风险，商业银行需要使用高级计量法来评估其风险水平。
高级计量法是指一种综合性的、定量化的方法，用于评估和估计金融机构的操作风险。
下面介绍几种常见的商业银行操作风险高级计量法：1. 历史模拟法：这是一种比较简单直观的方法，通过分析历史数据来估计未来可能发生的操作风险。
具体而言，历史模拟法基于过去的业务活动数据来计算损失分布，并通过计算预期损失和置信区间等关键指标来评估风险水平。
2. 场景分析法：这是一种建立在多种预定情景下的模型方法。
场景分析法假设可能发生的不同情景，并根据这些情景对损失分布进行建模。
这种方法有助于更全面地了解各种不同情景下的损失潜力，从而为商业银行制定风险管理策略提供参考。
3. 简化法：这是一种利用线性模型回归方法估计风险的方法。
简化法通过收集和分析相关数据，建立线性回归模型，从而计算出相应的操作风险水平。
尽管这种方法相对简单，但在实践中得到广泛应用。
4. 机器学习方法：近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习方法在操作风险高级计量中的应用逐渐增多。
机器学习方法可以对庞大复杂的数据进行模型训练，并帮助商业银行更准确地估计操作风险水平。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
综上所述，商业银行需要使用高级计量法来评估和管理操作风险。
不同的计量方法有不同的优缺点，商业银行可以根据自身实际情况选择适合的方法。
此外，为了更好地应对操作风险，商业银行还应建立完善的内控制度、风险管理框架，并加强员工培训和技术投入，以提升整体风险管理水平。
高级计量法是商业银行操作风险管理中的重要方法，可以帮助银行更好地理解和评估其面临的操作风险，并采取相应的风险管理措施。
首先，历史模拟法是一个常用的计量方法，它以过去的历史业务数据为基础，通过模拟历史事件的情景来评估未来可能的风险水平。
历史模拟法根据过去的数据，计算出损失的概率分布和期望损失，并可以构建置信区间来衡量不确定性。
基于大数据的银行客户信用风险评估研究
基于大数据的银行客户信用风险评估研究随着互联网智能化和人工智能技术的快速发展，金融机构越来越倾向于基于大数据进行风险评估和管理。
银行客户信用风险评估是银行业务风险管理的核心之一，大数据技术在这方面也有着重要的应用前景。
本文将从大数据的优势和银行客户信用风险评估的需求出发，探讨基于大数据的银行客户信用风险评估研究。
1. 大数据的优势大数据是指数据量极大、类型多样、生成速度快的数据。
现代科技已经能够收集、存储和处理海量的数据，从而为决策提供更加全面、客观、科学的数据依据。
大数据具有以下几个优势：1.1 提高数据处理效率：传统方法处理大数据常常耗时、易失真，而基于大数据的技术，能够通过并行计算、分布式存储等技术使数据的处理时间显著缩短，从而大幅提高数据处理效率。
1.2 增强数据分析能力：由于大数据的规模庞大，其中蕴含的信息量也极为丰富。
基于大数据的技术，不但能够对数据加以汇总和统计，还能够利用机器学习、深度学习等人工智能技术提取数据的隐藏信息，从而提升数据分析的能力。
1.3 建立更为准确的模型：大数据能够为建立模型提供更为全面的数据依据，避免模型因数据缺失、偏差等问题而产生错误。
同时，针对海量的数据，人工智能技术能够通过深度学习、神经网络等方法训练模型，从而达到更高的准确率。
2. 银行客户信用风险评估的需求银行客户信用风险评估是银行风险管理工作的重要一环。
客户的信用评级将直接关系到银行是否能为其提供贷款、投资等金融服务，因此需要建立一套科学、有效的银行客户信用风险评估体系。
2.1 市场竞争压力：随着金融市场的全球化，银行业务产生了激烈的市场竞争。
建立科学、精准的客户信用评级，能够帮助银行更好地识别客户风险，从而确保贷款流向优质的客户，提高银行整体的竞争力。
2.2 风险降低要求：金融风险大，银行需要建立风险管理机制，降低自身风险。
通过评估客户信用，银行能够更好地掌握客户的财务状况、信用记录、借贷情况等，从而对贷款客户进行全面风险评估，并采取有效的风险管理措施，从而达到风险降低的目的。
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（１）计算未加权超矩阵：
由判断矩阵计算得到归一化特征向量（Ｗ ， （ｊｌ） ｉ１
Ｗ （ｊｌ），…，Ｗ （ｊｌ））Ｔ，由这些向量组合成为一个矩阵：
ｉ２
ｉｎｉ
这样的超矩阵共有ｍ个，它们都是非负矩阵，它
的子块Ｗ 是列归一化的，但Ｗ却不是列归一化。 ｉｊ （２）计算加权超矩阵：
以控制层元素Ｐ 为准则，对Ｐ 下各组元素对准
三、商业银行操作风险评级模型
１ 建立 Ａ Ｎ Ｐ 模型
分析影响我国商业银行操作风险的关键风险指 标，明确各指标之间的依赖与反馈关系；确定操作风 险评级的准则为操作风险最小化；建立操作风险评
级的网络模型，并根据分析结果在模型中建立连接。 连接包括同一元素集中各元素之间的内部依赖和不 同元素集元素之间的外部依赖。
ｉｎｉ
Ｃ 中元素ｅ ，ｅ ，…，ｅ 的影响程度排序向量。若Ｃ 重
ｊ
ｊ１ ｊ２
ｊｎｊ
ｊ
元素不受Ｃ 中元素影响，则Ｗ ＝０。将所有Ｗ 组合起
ｉ
ｉｊ
ｉｊ
来，得到未加权超矩阵：
Ｗ Ｗ Ｗ … Ｗ
Ｗ ＝ ２１ ２２
２ｎ
（４）
… … … …
Ｗ Ｗ … Ｗ
ｎ１ ｎ２
ｎｎ
３２
学术 Academic
基于网络分析法的我国商业银 行操作风险评级模型研究＊
孟姝希 ＭＥＮＧ Ｓｈｕｘｉ 周宗放 ＺＨＯＵ Ｚｏｎｇｆａｎｇ
电子科技大学经济与管理学院 成都 ６１００５４
摘 要 随着操作风险大案要案频繁发生，操作风险管理已经成为全球银行业风险管理的重要问题之一， 但目前对银行操作风险评级的研究并不多。结合我国商业银行的实际情况，分析了影响操作风险的关键风 险指标，利用网络分析法给出各指标权重，构建了我国商业银行操作风险评级模型。在构建模型过程中，考 虑了专家的可信度因素。最后利用所构建的模型对选取的三家商业银行操作风险进行了评级。根据计算结 果，提出了我国商业银行操作风险管理需要重视的问题。 关键词 操作风险评级 网络分析法 商业银行 关键风险指标
２．构造判断矩阵及检验一致性
设在构建的Ａ Ｎ Ｐ 模型的控制层中有元素Ｐ ， １
Ｐ２，…，Ｐｎ，网络层有元素组Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎ，其中Ｃｉ中有
元素ｅ ，ｅ ，…，ｅ （ｉ＝１，２，…，ｎ）。以控制层元素Ｐ
ｉ１ ｉ２
ｉｎｉ
ｓ
（ｓ＝１，２，…，ｎ）为准则，以Ｃ中元素ｅ （ｌ＝１，２，…，ｎ）为次
ｊ
ｊｌ
二、网络分析法基本原理
网络分析法（ａｎａｌｙｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＮＰ）是 Ｓａｔｔｙ教授在１９９６年提出的适应复杂结构的决策方法 （１９９６）。该方法的前身是在评级中广泛使用的层次
＊基金项目 国家自然科学基金资助项目（７０６７１０１７） 作者简介 孟姝希（１９８３．１１－），女，辽宁沈阳人，电子科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：信用风险管理、金融工程、数 量经济等；周宗放（１９５０．１０－），男，四川成都人，电子科技大学经济与管理学院博士生导师，教授，研究方向：信用风险管理、金融工程、 运筹优化等。 ①巴塞尔监管委员会．新巴塞尔协议（征求意见稿）．２００３．
ａ ａ … ａ
ｎ１ ｎ２
ｎｎ
对未加权超矩阵Ｗ的元素加权，得加权超矩阵： （３）计算极限超矩阵：
３５
Ｗ ｉ ｊ ＝ ａｉｊＷｉｊ（ｉ＝１，２…，ｎ；ｊ＝１，２…，ｎ）
（６）
在网络分析中，需要做一个稳定处理，即计算极 限超矩阵：
－∞
－ｔ
Ｗ ＝ ｌｉｍＷ
ｔ→∞
（７）
这个极限值如果唯一、收敛，且各列向量完全相
网络分析法将系统元素分为控制层和网络层两 部分。控制层包括问题目标及决策准则，决策准则是 彼此独立的，而且只受目标的支配。控制层也可以没 有决策准则，仅有目标，这时目标就是决策准则。控 制层是一个典型的ＡＨＰ递阶层次结构，每个准则的 权重都可以用传统的ＡＨＰ法得到。网络层是由受控 制层支配的元素组成的，相似的元素组成元素集，元 素之间是互相依存的。元素和层次间内部不独立，递 阶层次结构中的每个准则支配的不是一个简单的内 部独立的元素，而是一个相互依存、反馈的网络结 构。在建立网络模型之后，构造出网络分析法的判断 矩阵，从而通过计算得到各元素对决策目标影响程 度的大小（即权重）。
由于ＡＮＰ模型是一种网状模型，求解问题时计 算相当繁琐，因此通常都是借助计算机软件进行求 解的。本文借助超级决策软件（Ｓｕｐｅｒ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ，ＳＤ） （刘睿，余建星，孙宏才，田平，２００３；胡子义，谭水木，
彭岩，２００６）求解。
１． 建立 ＡＮＰ 模型
构建我国商业银行操作风险评级模型的关键是 确定影响操作风险的关键风险指标。国内已有学者 对操作风险的影响因素进行了深入研究。本文结合 国内学者现有研究成果（梁伟，胡利琴，胡燕，２００７） 及我国商业银行的特点，将操作风险影响指标分为 四个元素集：内部因素、外部因素、流程因素和系统 因素，每个元素集中包括若干个元素（即关键风险指 标），具体如表３所示：
ｊ
准则，按照１－９标度（如表１所示）构建判断矩阵。
表１ 判断矩阵标度及含义
标度
含义
１
表示两个因素相比，具有相同重要性
３
表示两个因素相比，前者比后者稍重要
５
表示两个因素相比，前者比后者明显重要
７
表示两个因素相比，前者比后者强烈重要
９
表示两个因素相比，前者比后者极端重要
２，４，６，８
表示上述相邻判断的中间值
３３
分析法（ａｎａｌｙｔｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）。层次分析 法（孙宏才，田平，２００１；王莲芬，２００１）
的基本思想是将总目标的各种影响因素按其相 互关联以及隶属关系分为递阶的层次结构；然后确 定各指标之间的相对优势，建立判断矩阵；最后计算 出各指标对总目标的权重，从而得到重要性排序。层 次分析法假设同一层次的元素之间是互相独立的， 而且不考虑下层元素对上层元素的反馈作用。这种 假设虽然简化了模型内部元素之间的关系，方便了 计算，但是限制了该方法在复杂的决策问题中的应 用。在实际问题中，同一层次的元素之间经常会有相 互依赖关系，而且下层元素对上层元素会有反馈作 用。网络分析法正是适应这种需要，在层次分析法的 基础上发展得到的。
ｓ
ｓ
则Ｃ （ｊ＝１，２，…ｎ）的重要性进行比较。 ｊ
Ｃｊ Ｃ１， Ｃ２， … Ｃｎ 归一化特征向量
Ｃ１
ａ１ｊ
Ｃ２
ａ２ｊ
… …
Ｃｎ
ａ ｎｊ
与Ｃ 无关的元素组对应的排序向量分量为零， ｊ
由此得权重矩阵：
ａ１１ ａ１２ … ａ１ｎ
ａ ａ … ａ
Ａ ＝
２１ ２２
２ｎ
（５）
… … … …
表 ３ ＡＮＰ 模型元素集的构成
元素集
１ 内部因素
关键风险指标
１．１ 组织文化
１．２ 治理结构
１．３ 内控制度
１．４ 内部欺诈
１．５ 人员稳定性
１．６ 员工素质
１．７ 薪酬结构
２ 外部因素 ２．１ 外部欺诈 ２．２ 政策风险 ２．３ 灾难风险 ２．４ 法律风险
＝１
（１）
为专家ｅ 关于专家集的综合可信度；此时（ａ ，ａ …ａ ）
ｉ
１２ｍ
构成专家可信度权重向量。设共有ｔ个判断矩阵，ｄ ｉｊｋ
表示第ｉ个专家对第ｋ个判断矩阵中的第ｊ个指标的重
要性的标度，则通过专家可信度权重向量可得专家
集对第ｋ个判断矩阵的第ｊ个指标的标度为：
ｍ
ｄ ｊ ｋ ＝ ∑ｉ＝１αi ·ｄｉｊｋ（ｊ＝１，２…ｎ；ｋ＝１，２…ｔ）
中图分类号 Ｆ８３０．５ 文献标识码 Ａ 文章编号１６７４－１７２２（２００９）１１－００３２－０８
一、引言
从上个世纪九十年代巴林银行倒闭，大和银行 遭受巨大损失等由操作风险引起的灾难性事件，到 近年我国商业银行操作风险大案要案频繁发生，商 业银行操作风险管理越来越受到全球银行业重视。 巴塞尔新资本协议也将操作风险列为与信用风险、 市场风险并列的又一大风险，并将其定义为：由不完 善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所 造成损失的风险①。这一定义包括法律风险，但不包 括策略风险和声誉风险。
（２）
Ｗ （ｊ１） Ｗ （ｊ２） … Ｗ （ｊｎｊ）
ｉ１
ｉ１
ｉ１
Ｗ （ｊ１） Ｗ （ｊ２） … Ｗ （ｊｎｊ）
Ｗ ｉｊ＝
ｉ２
ｉ２
ｉ２
… … … …
（３）
Ｗ （ｊ１） Ｗ （ｊ２） … Ｗ （ｊｎｊ）
ｉｎｉ
ｉｎｉ
ｉｎｉ
这里Ｗ 的列向量就是Ｃ 中元素ｅ ，ｅ ，…，ｅ 对
ｉｊ
ｉ
ｉ１ ｉ２
巴塞尔新资本协议提出的三种度量操作风险的 方法：基本指标法，标准法和高级计量法。我国学者
田玲、蔡秋杰（２００３）对操作风险的各种度量模型进 行了比较研究；学者周效东，汤书昆（２００３）对操作风 险的度量、管理方法和模型应用进行了研究。这些方 法都是针对单一银行的操作风险进行度量的方法， 本文所用的方法可以对多家商业银行操作风险水平 进行横向比较，从而得到不同银行操作风险水平的 相对高低，适合银行监督管理机构使用。
将所有得分ｄ （ｊ＝１，２…ｎ）组合起来得到第ｋ个 ｉｊｋ
判断矩阵Ｄ 。 ｋ 构建判断矩阵之后，要对矩阵进行一致性检验。
如果判断矩阵存在关系：ａ ＝ａ ／ａ ，∨ｉ，ｊ，ｋ＝１，２…ｎ，则 ｉｊ ｉｋ ｊｋ
称它具有完全一致性。为了检验一致性，需要计算一
致性指标：ＣＩ＝（λｍａｘ－ｎ）／（ｎ－１），λｍａｘ为判断矩阵的最大 特征值。一致性指标的值及其含义如表２所示：
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学术 Academic
构成专家集Ｅ＝｛ｅ ，ｅ …ｅ ｝，ｎ个评价指标为Ｉ＝｛ｉ ，ｉ …