风险预警系统模型

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预警模型

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的需参数化设置，由各法人单位自行灵活设置。
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交易码是111210,111220,111750,111760,111780。
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1．每月办理5(含)笔以上的交易的柜员作为预警信息 2．交易码为113010,111080,113020 1、提取10日内互转2笔以上,相同转账3笔以上的数据 2、金额大于等于50000（交易码111030 111040 111020 841010 845110 845410 111060） 1、单笔金额大于等于20w 2、交易码为163010
111020
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基本户、一般户、临时户（不含单位定期存款户）同户名本系统内开立多个正常账户，则预警（交易代码111010）对开户许可证到期前三天存款账户预警；到期后对该账户交易流水监控。（提取账户信息，控制到期日）每月同一账号累计3次(含)以上的数据.（交易代码113010和账户账号）
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提取交易码为121010,金额大于等于50w的。
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累计金额大于等于500w （可设定）的应还未还大额贷款。
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发生垫款时预警。（130802科目只要发生就预警）
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柜员日试扎帐3次以上预警。（交易代码525004）
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网点现金库存连续三天超过限额（可设定）时预警。（科目 100101）取所有冻结、止付交易记录做预警。挂失撤销、凭证补发金额>=1w 的交易做预警（交易码113010 113020 113030 111090）取交易类型为改密(折，单，卡)、修改支取方式、帐户信息维护、密码重置、密码解锁的交易记录做预警。（交易码113114 533010 113110）取交易类型为对公定期存单签发/撤销的交易记录做预警。（交易码113120）

企业财务风险预警模型的构建与运用

企业财务风险预警模型的构建与运用一、现状分析企业财务风险预警是指通过对企业财务状况进行综合分析和评估，发现可能出现的风险隐患，及时采取措施，避免风险进一步扩大。

在当前经济发展不稳定不确定因素增多的情况下，企业财务风险预警显得尤为重要。

1.1 财务风险预警的重要性财务风险是指企业在经营过程中可能面临的各种财务问题，包括资金周转不灵、利润下降、负债累积等。

财务风险的存在对企业非常危险，可能导致企业经营困难甚至破产。

及时发现和预警财务风险，对企业维持稳定经营至关重要。

1.2 现有财务风险预警模型的不足目前，企业财务风险预警模型存在一些问题。

现有模型主要基于传统的财务指标，缺乏对企业内外环境因素的综合考虑。

预警模型通常采用单一的统计算法，无法全面、准确地评估企业的财务风险。

再次，预警模型忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。

二、存在问题分析2.1 缺乏全面的财务指标现有财务风险预警模型主要关注企业财务报表上的一些财务指标，如偿债能力、盈利能力和运营能力等。

然而，这些指标无法全面反映企业的财务状况，容易忽视其他因素的影响。

2.2 预警模型算法不够准确现有财务风险预警模型通常采用单一的统计算法，如判别分析、Logistic回归等。

然而，这些算法无法全面、准确地评估企业的财务风险，容易产生误判。

2.3 忽视经营行为和管理情况的影响现有预警模型主要关注财务指标，忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。

然而，企业的经营行为和管理情况对财务风险有重要影响，应该纳入考虑范围。

三、对策建议为了构建更准确、全面的企业财务风险预警模型，并提供有效的风险应对策略，应从以下几个方面进行改进：3.1 综合考虑内外环境因素在构建财务风险预警模型时，应综合考虑内外环境因素对企业财务状况的影响。

包括法规、市场环境、行业发展趋势等因素，这样可以更全面地评估企业的财务风险。

3.2 使用多元化的预警模型算法为了提高预警模型的准确度，应采用多种算法综合评估企业的财务风险。

金融风险事件预警模型研究

金融风险事件预警模型研究金融风险是金融交易中不可避免的一个重要问题，因为金融市场的波动性和复杂性往往是人们所预测不到的。

而金融风险事件预警模型则是一种能够在风险事件发生前预警，并在事件发生后加以控制和处理的方法。

在这个信息时代，金融企业往往需要利用海量数据进行金融风险的监测和预测，才能保证安全稳健地经营。

首先，什么是金融风险事件预警模型？它是指从已有数据中，运用数学模型、统计分析和计算机技术等方法构建数学模型，以发现金融风险的来源和存在的规律，并通过实时数据和事件监控功能实现预警。

它包括风险发现、风险度量和风险控制三个方面，旨在发掘潜在的风险因素，分析和评估风险事件的可能性和影响，并采取必要的措施来降低风险或避免风险。

金融风险事件预警模型的建立离不开四个基本要素：数据、模型、技术和决策。

数据是预警模型的基础，如经济数据、市场数据、金融数据和政治数据等，是预警模型运行的原材料和特征库。

模型则是基于数据构建的数学模型，是表示风险因素与风险源之间关系的抽象表达形式，可以是基于统计方法、机器学习、人工智能等的方法。

技术则是实现模型运行的各种计算机技术，如大数据分析、云计算、人工智能、区块链等。

决策则是基于预警结果制定的有效的决策方案，即对预警结果进行判断和应对。

在金融风险预警模型的研究过程中，常用的方法有以下几种：1.时间序列模型。

时间序列模型是利用历史数据进行预测的方法，它假设未来一段时间的发展趋势与过去一段时间的发展趋势是一致的，并根据过去的数据规律来预测未来的趋势。

例如ARIMA模型，VAR模型和GARCH模型等。

2.回归分析模型。

回归模型是基于样本数据的统计关系建立的方法，通过变量之间的关系反映风险源和风险因素之间的关系。

例如线性回归、逻辑回归等。

3.神经网络模型。

神经网络模型是通过模拟人脑神经元的方式来进行分析和预测的一种方法，它能够处理非线性关系和复杂的数据关系，适合处理大量数据和模拟复杂过程。

金融风险监测预警模型的实证研究

金融风险监测预警模型的实证研究一、金融风险监测预警模型概述金融风险监测预警模型是一套系统性的工具，旨在通过定量分析和定性判断来识别、评估和预警金融系统中的潜在风险。

这些模型对于维护金融市场的稳定、预防以及保护者利益具有重要意义。

随着金融市场的全球化和复杂化，金融风险监测预警模型的重要性日益凸显。

1.1 金融风险监测预警模型的核心功能金融风险监测预警模型的核心功能包括风险识别、风险评估、风险预警和风险管理。

风险识别是指通过数据分析发现可能影响金融市场稳定的各种因素。

风险评估是对这些风险因素进行量化分析，以确定其对市场可能造成的影响程度。

风险预警则是在风险评估的基础上，对可能发生的金融风险进行预警。

最后，风险管理是根据预警信息采取相应的措施，以减轻或避免风险的影响。

1.2 金融风险监测预警模型的应用领域金融风险监测预警模型的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 银行信贷风险监测：评估银行信贷资产的质量，预警潜在的信用风险。

- 证券市场风险监测：分析波动性，预警市场异常波动和潜在的系统性风险。

- 汇率风险监测：监测汇率波动，评估汇率变动对经济和金融市场的影响。

- 保险业风险监测：评估保险产品的风险暴露，预警保险市场的潜在风险。

二、金融风险监测预警模型的构建构建金融风险监测预警模型是一个多步骤、跨学科的过程，涉及到金融学、统计学、计量经济学等多个领域的知识。

2.1 金融风险监测预警模型的理论基础金融风险监测预警模型的理论基础包括金融市场理论、风险管理理论、行为金融学等。

金融市场理论提供了对市场行为和资产价格波动的基本理解。

风险管理理论则关注如何识别、评估和控制风险。

行为金融学则研究者行为对市场波动的影响。

2.2 金融风险监测预警模型的关键技术金融风险监测预警模型的关键技术包括数据挖掘技术、统计分析技术、计量经济学模型等。

数据挖掘技术用于从大量金融数据中提取有价值的信息。

统计分析技术用于对数据进行描述和推断。

商业银行的风险控制模型与预警机制

商业银行的风险控制模型与预警机制商业银行作为金融系统中的重要组成部分，承担着吸收存款、发放贷款和提供各种金融服务的角色。

然而，由于金融市场的不稳定性和不确定性，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。

为了应对这些风险，商业银行需要建立科学有效的风险控制模型和预警机制。

本文将探讨商业银行风险控制模型与预警机制的重要性，并介绍几种常见的模型和机制。

一、商业银行风险控制模型商业银行风险控制模型是指利用统计学和数学方法分析和评估银行面临的各种风险，并制定相应的控制策略和措施的模型。

常见的商业银行风险控制模型包括VaR模型、基于历史模拟的风险度量模型和预期损失模型等。

1. VaR模型VaR（Value-at-Risk）模型是一种基于统计学方法的风险度量模型，用于评估在一定的信心水平下，银行在未来一段时间内可能面临的最大损失。

VaR模型通过对历史数据和概率分布进行分析，计算出在给定置信水平下的损失限额，从而控制银行的风险水平。

2. 基于历史模拟的风险度量模型基于历史模拟的风险度量模型是通过分析历史数据，建立风险敞口的分布，从而评估银行面临的风险水平。

该模型基于假设，认为未来的风险与过去的风险是相似的，因此可以通过过去的数据来预测未来的风险。

该模型的优点是简单易用，但也存在模型假设不准确的风险。

3. 预期损失模型预期损失模型是一种基于概率理论和数学统计的风险度量模型，通过分析不同风险事件的概率和损失大小，计算出银行在未来一段时间内可能发生的损失期望。

预期损失模型可以帮助银行更好地理解风险分布，并制定相应的风险控制策略。

二、商业银行预警机制商业银行预警机制是指通过建立一套有效的预警指标和监测系统，及时发现和预测银行面临的潜在风险，并采取相应的措施进行防范和化解。

商业银行预警机制的建立可以帮助银行及时警示风险，降低风险带来的损失。

1. 资产质量预警指标资产质量是商业银行的重要指标之一，直接影响到银行的偿还能力和盈利能力。

风险预警系统模型

1 主营业务收入利润率2 营业利润比重3 主营业务收入增长率与应收帐款增长率比较分析4 应收帐款周转率5 净资产收益率6 现金流量结构分析7 资产负债率8 流动比率9 速动比率10 存货周转次数11 赢利现金比率12 强制性现金支付比率13 资产关联方占用率14 关联业务收入〔成本〕比率15 投入产出比率16 项目投资进度完成率17 长期股权投资比率18 投资收益率19 重大承诺事项20 股权变动21 管理层变动22 变更会计师事务所23 抵押担保事项主营业务收入利润率≤ 5%营业利润比重≤ 50%主营业务收入增长率≤ -30%或者主营业务收入增长率≤ 0应收帐款增长率-主营业务收入增长率≥ 20%应收帐款周转率≤ 行业水平的 50%净资产收益率≤ 0 或者6%≤近三年净资产收益率平均值≤ 6.5%经营现金流量比率≤ 50%资产负债率≥ 85%流动比率≤ 125%速动比率≤ 25%存货周转次数≤ 行业水平的 50%赢利现金比率≤ 1强制性现金支付比率≤ 1资产关联方占用率≥ 5%<流动资产为除数>资产关联方占用率≥ 40%<应收款项为除数>关联业务收入〔成本〕比率≥ 70%投入产出比率≤ 同期银行存款利率水平项目投资进度完成率≤ 50%长期股权投资比率≥ 50%投资收益率≤ 净资产收益率存在未履行承诺事项的情况大股东、控股股东发生变化涉嫌贪污、欺诈、走私等经济犯罪行为；变动频繁变更原因披露不详细为股东担保、无反担保等防 X 措施主营业务利润率是主营业务利润与主营业务收入的比值.计算公式为：该指标反映每元主营业务收入带来的利润是多少 ,表示主营业务的收益水平 .主营业务收入指经营营业执照上注明的主营业务所取得的收入.有时,如果营业执照上注明的兼营业务量较大,且为时常性发生的收入 ,也可归为主营业务收入 .当主营业务利润率偏低或者浮现负数时,公司经营风险增大,需加以警戒.该数据来源于《利润与利润分配表》中的相应科目.营业利润比重是营业利润与利润总额的比值.计算公式为：该指标反映主营业务〔其他业务所占比例普通较小〕收益在企业整体收益中的比重.指标数值高,说明公司主营业务突出,生产经营相对稳定；反之,则可能存在隐患.普通认为,当该指标低于 50％ ,预警信号产生.该数据来源于《利润与利润分配表》中的相应科目.3主营业务收入增长率与应收帐款增长率属多期比较分析指标,反映主营业务和应收帐款增长幅度,计算公式为：普通认为,当主营业务收入增长率低于－ 30％时,说明公司主营业务大幅滑坡 ,预警信号产生.此外,当主营业务收入增长率小于应收帐款增长率 ,甚至主营业务收入增长率为负数时 , 公司很可能存在控制利润行为,需严加防 X.在判断时还需根据应收帐款占主营业务收入的比重进行综合分析.上述指标主要是从主营业务收益能力和公司利润构成角度对公司经营风险进行监测 .一般而言,一个业绩斐然或者成长性很好的企业往往是因为在其主营业务上取得了成功所致.一个企业兴许可以将多余资金用于寻觅新的增长点或者开展多角经营,但最好也要环绕其主业经营,即发展一些与主业相近或者相似的行业,即这些行业在技术要求、工序要求、人员要求方面与主业近似.或者,新发展的业务是为了支持主业的进一步发展.如：彩电企业收购一个电子器件工厂；食品企业收购一个种植基地等.这也是要求改制企业必须做到"主营业务突出〞的原因.所以,如果一个企业的利润有相当部份来自于非营业利润,如：出租房屋出租土地等其他业务收入,或者来自于资本市场上的炒作等 ,这些与企业的长远发展并无十分明显的相关性 ,很难由这样的利润认定其有好的发展前景,特殊是当营业利润严重偏低甚至浮现负值的情况下,存在控制利润的可能性较大,风险程度较高,监控力度需与时加强.以上数据来源于《资产负债表》和《利润与利润分配表》中的相应科目.应收帐款周转率是年度内应收帐款转为现金的平均次数 ,它说明应收帐款流动的速度 .其计算公式为：普通来说,应收帐款周转率越高,平均收帐期越短,说明应收帐款的收回越快.否则,企业的营运资金会过多地呆滞在应收帐款上,影响正常的资金周转.在使用时,需与公司前期指标、与行业平均水平或者其他类似企业的指标相比较,判断该指标的高低.该数据来源于《资产负债表》和《利润与利润分配表》中的相应科目.5净资产收益率也叫净值报酬率或者权益报酬率 ,是净利润与净资产的比值 ,反映公司所有者权益的投资报酬率 .指标越高,说明投资带来的收益越高 .对上市公司来说,是最重要的指标之一.计算公式为：由于在有关新股发行资格要求中 ,对净资产收益率有较为严格的规定 ,为取得发行资格, 公司可能存在控制利润行为.当公司净资产收益率接近发行资格临界点时,可认为发出预警信号,需注意防 X.根据《关于做好上市公司新股发行工作的通知》〔证监发<2001>43 号〕的规定,预警 X 围定为最近 3 年加权平均净资产收益率的平均数在 6％—6．5％之间〔扣除非时常性损益后的净利润与扣除前的净利润相比孰低〕 .此外,在使用该指标时,还应结合对"应收帐款〞、 "其他应收款〞与"待摊费用〞三项财务数据的分析进行综合判断.〔1〕应收帐款：在我国,由于存在大量的"三角债〞 ,以与人为利用关联交易通过"应收帐款〞项目来进行利润控制等情况 .于是"应收帐款〞在资产总额中所占比重向来居高不下 ,不少企业甚至大量存在三年以上帐龄的应收帐款.如该帐款数额较前期增长过快,或者集中在会计报表日前发生,则可认为发出预警信号.〔2〕其他应收款：原指企业发生的非购销活动的应收债权,如企业发生的各种赔款、存出保证金、备用金以与应向职工收取的各种垫付款等.但在现实中,其他应收款却没有如此简单,往往有公司利用该科目起到了推迟确认费用、调节利润的作用 .此外,大股东通过 "往来款〞方式占用上市公司资金情况也在该科目中反映 .因此,该科目数额过大 ,则可认为发出预警信号.〔3〕待摊费用：指本期公司已经支出,但根据"权责发生制〞和收益费用确定的"配比原则〞应由本期和以后各期分别负担的各项费用.在一些上市公司的会计处理中,待摊费用摊销很不规 X,为上市公司推迟确认费用提供了便利 .因此,该科目数额过大或者变动过大时,可认为发出预警信号.上述有关数据来源于《资产负债表》和《利润与利润分配表》中的相应科目预会计报表附注.现金流量结构分析是指同一时期现金流量表中不同项目间的比较与分析,可细分为经营活动比率、投资活动比率和筹资活动比率,以揭示各项数据在公司现金流入量中的相对意义. 其计算公式为：通过该比率分析,可了解维持公司运行、支撑公司发展所需要的大部份现金的来源,从而判别企业财务状况是否良好、公司运行是否健康 .普通而言,公司现金流入以经营活动为主 , 以收回投资、分得股利取得的现金以与银行借款、发行债券、接受外部投资等取得的现金为辅,是一种比较合理的结构.与主营业务收入利润率指标相类似,当经营现金流量比率低于 50％时,预警信号产生.数据来源于《现金流量表》中的相应科目.资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比 ,也就是负债与资产的比例关系 .它反映在资产总额中有多大比例是通过借债来筹资的,也可以衡量公司在清算时保护债权人利益的程度.计算公式为：该指标反映债权人所提供的资本占全部资本的比例 ,亦称为举债经营比率 .如该比率过低,说明公司资金需求较少,意味着企业扩 X 与发展潜力不足,活力不够；比率过高,超过债权人心理承受程度,则难以筹到资金,筹资风险加大；且利息负担增加,偿债风险也随之增加.通常,资产负债率在 60％—70％ ,比较合理、稳健；达到85％与以上时,应视为发出预警信号.数据来源于《资产负债表》中的相应科目.流动比率是流动资产除以流动负债的比值.计算公式为：流动比率可以反映公司短期偿债能力,即公司用可在短期内转变为现金的流动资产偿还到期流动负债的能力.该比率越高,说明公司偿还流动负债的能力越强.普通认为,生产企业正常的流动比率是2,下限是1．25,低于该数值,公司偿债风险增加, 应视为发出预警信号 .需注意的是,不同行业的平均流动比率不同 ,分析时应根据行业水平相应调整预警数值.数据来源于《资产负债表》中的相应科目.3、速动比率速动比率也叫酸性测试比率 ,是从流动资产中扣除存货部份 ,再除以流动负债的比值 .其计算公式为：通常认为正常的速动比率为 1,下限是 0．25,低于该界限的速动比率被认为是短期偿债能力偏低 .同流动比率一样,不同行业的平均速动比率是不同的 ,分析时应根据行业水平适当调整预警数值.数据来源于《资产负债表》中的相应科目.存货周转次数又称存货周转率,是衡量和评价公司购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合指标.它是销售成本被平均存货所除得到的比率.计算公式为：普通来讲,存货周转速度越快,存货的占用水平越低,流动性越强,存货转换为现金或者应收帐款的速度越快,提高存货周转率可以提高公司的变现能力；存货周转速度越慢则变现能力越差,从而影响公司的短期偿债能力 .同样,不同行业的存货周转率水平也是不同的 ,应结合行业水平进行比较.在预警分析时,可将其与流动比率结合使用 .如,当公司存货周转次数明显低于行业水平 , 而流动比率仅略高于该行业平均水平时,也应视为发出预警信号.数据来源于《资产负债表》中的相应科目.盈利现金比率是经营现金净流量与净利润的比值,反映企业本期经营活动产生的现金净流量与净利润之间的比率关系.计算公式为：在普通情况下,比率越大,企业盈利质量就越高.如果比率小于 1,说明本期净利中存在尚未实现现金的收入 .在这种情况下,即使企业盈利,也可能发生现金短缺,严重时会导致企业破产.因此,当该比率小于 1 时,视为发出预警信号,应加强监控力量,特殊是对那些对经营现金需要量大的行业企业.数据来源于《现金流量表》和《利润与利润分配表》中的相应科目.强制性现金支付比率是现金流入总额除以经营现金流出量与偿还债务本息付现合计数的比值.计算公式为：强制性现金支付比率＝现金流入总额／〔经营现金流出量＋偿还债务本息付现〕这一比率反映企业是否有足够的现金偿还债务、支付经营费用等 .在持续不断的经营过程中,公司的现金流入量至少应满足强制性目的支付 ,即用于经营活动支出和偿还债务 .这一比率越大,其现金支付能力就越强.当公司强制性现金支付比率小于 1 时,说明公司本期创造的现金流入量不能满足经营活动和偿还债务的现金需要,将发生支付艰难,严重时会导致企业破产,因为企业破产是以"不能支付到期债务〞为标志的,这时应认为发出预警信号.数据来源于《现金流量表》中的相应科目.资产关联方占用率是上市公司各关联方占用资产总和与流动资产的比值.计算公式为：关联方占用资产主要体现在公司应收帐款科目和其他应收款科目 ,均属流动资产 ,因此本指标选用流动资产金额为除数；又上述科目属于应收款项,也可用应收款项金额作除数.目前,上市公司中普遍存在关联企业、特殊是大股东占用公司资产的情况,严重干扰公司的正常生产运营和资金使用计划 ,增加财务负担,最终影响其盈利能力,侵害中、小股东权益 . 因此,如该比率数值较高,普通认为达到流动资产的 5％或者应收款项的 40％时,发出预警信号, 应提高监管力度.数据来源于《资产负债表》中的相应科目与报表附注.关联业务收入比率是关联交易产生的收入占主营业务收入的比例.计算公式为：上市公司为避免亏损、达到新股发行资格或者保持利润增长率以维护公司形象,存在通过关联交易控制利润的现象 ,但扣除非时常性损益后 ,公司无法利用该等交易控制利润 .因此,关注重点转移到采购与销售活动的关联交易上,审查该类交易的进行是否公平、公正,交易价格是否合理,是否集中在年底完成,并追踪调查该交易收入的资金收回到帐情况与有无会计报表日后大宗退回情况.如发现交易价格有失公允、集中在年底完成或者有会计报表日后大宗退回情况,则存在控制利润的可能,产生预警信号.此外,如该指标数值较高,达到 70％以上,说明公司采购销售系统的独立性值得怀疑.数据来源于"关联方与关联交易〞中的有关描述 .值得注意的是,该风险判断在一定程度上依赖于审核人员对公司的了解和相关经验.投入产出比率是投资项目收益与项目投资的比率.计算公式为：该指标可以是单个项目的投入产出比率,也可是全部募集资金项目的总的投入产出比率, 反映募集资金的使用效果 . 目前,上市公司募集资金的使用效果参差不齐 ,变更募集资金用途的情况较多,还有些项目长期搁置,投入项目的实际收益水平也明显低于估计数 .因此,当该指标低于项目所属行业平均投资报酬率 ,特殊是低于同期银行存款利率水平时 ,预警信号产生 . 同时还应关注公司募集资金时估计的项目收益或者收益率,如实际收益明显低于计划,也应视为产生预警信号.数据来源于有关募集资金使用情况报告或者专项审核报告,并注意收益以现值计算.项目投资进度完成率是项目投资实际进度与计划进度的比例.计算公式为：该指标反映投资项目的实施状况,普通情况下应达到 70％以上,至少不低于 50％ ,否则说明项目实施受阻或者发生变化,募集资金投资项目风险加大.数据来源于有关募集资金使用情况报告.长期股权投资率是公司对外长期股权投资初始成本与公司最近一期经审计的净资产的比值〔合并报表数据〕 .计算公式为：我国《公司法》明确规定：公司可以向其它、股分##投资,并以该出资额为限对所投资公司承担责任.公司向其它、股分##投资的,除国务院规定的投资公司和控股公司外,所累计投资额不得超过本公司净资产的 50％ ,在投资后,接受被投资公司以利润转增的资本,其增加额不包括在内.因此,当该指标超过 50％时〔非国务院规定的投资公司和控股公司〕 ,意味着公司违反了有关法律规定,产生预警信号.数据来源于《资产负债表》有关科目预会计报表附注.投资收益率是指投资收益〔税后〕占投资成本的比率.计算公式为：投资收益率反映投资的收益能力 .当该比率明显低于公司净资产收益率时 ,说明其对外投资是失败的,应改善对外投资结构和投资项目；而当该比率远高于普通企业净资产收益率时,则存在控制利润的嫌疑,应进一步分析各项收益的合理性.数据来源于《利润与利润分配表》有关科目预会计报表附注中国证券监督管理委员会在《关于上市公司 20##年度报告披露工作有关问题的通知》中要求： "如公司或者持股 5％以上股东在指定报纸和上曾经披露承诺事项,公司应作为重要事项说明该承诺事项在报告期内的履行情况 .如无承诺事项,也应明确说明 .〞如公司存在未履行承诺事项的情况,应分析原因,加强监控.上市公司股权转让,特殊是大股东、控股股东发生变化,普通发生在公司营运状况开始或者已经恶化、大股东希翼寻觅有力的合作火伴,使公司和自身摆脱困境的情况下.如上市公司的资产重组大多是以股权转让为开端的.〔1〕自律情况关注董事与高管人员有无涉嫌贪污、诈骗、走私等经济犯罪行为,因为他们的行为不仅伤害公司形象,还往往给公司带来巨大的经济损失.〔2〕人员稳定情况董事会是公司经营方针的拟定者 ,高管人员是既定方针的执行者 .董事和高管人员的频繁变动,必然会造成发展战略和经营方针的不稳定与执行偏差,从而影响公司的正常运营,最终影响公司的盈利能力.如,某上市公司,原是一个拥有知名品牌的生产企业, 但上市不到半年就开始更换总经理,在 4 年多的时间里更换达 6 次之多,严重影响日常生产经营活动的组织、管理,影响内部控制的有效性,造成其内部管理混乱,生产经营停顿,利润水平一再滑坡.同时,董事会权利斗争激烈,董事会成员方案两度被股东大会否决,股权纠纷迭起,重组失败,导致 20##亏损成为定局.因此,对人员变动频繁的公司也必须加以重视.我国上市公司更换会计师事务所的比率比较高 ,几乎每年均在 10％摆布,明显高于国际普遍水平〔低于 5％〕 .上市公司更换会计师事务所的原因是多方面的,有合理的原因,如不满意现注册会计师之服务,需要某一领域有特长的事务所为其提供服务；管理当局发生较大变动；随着公司的发展壮大,需要与之声誉相匹配的事务所等.也有不合理的原因,如事务所违反执业规定,为拉拢客户削价竞争,客户为降低审计费用而变更事务所；有些公司与现注册会计师就某项会计处理或者信息披露产生分歧,于是转向礼聘一个在会计准则使用上能与之配合的事务所,以便于其控制利润 .我国目前在会计师事务所更换的信息披露方面要求不是很严格 , 只要求在重大事项中披露聘任、改聘、解聘会计师事务所情况,不少上市公司对此含糊其辞, 敷衍了事.因此,对更换会计师事务所的公司 ,要认真问询公司与先后两个事务所 ,分析公司近期财务状况,切实弄清更换原因,防 X 风险发生.对外担保是产生或者有负债的主要原因 ,关系到上市公司的财务安全和财产完整.20XX6 月 6 日中国证监会发布《关于上市公司为他人提供担保有关问题的通知》 ,明确规定："上市公司不得以公司资产为本公司的股东、股东的控股子公司、股东的附属企业或者个人债务提供担保〞、 "上市公司为他人提供担保,应当采用反担保等必要措施防 X 风险〞 .因此,当公司有对外担保行为时,需按通知要求检查担保对象是否为股东,其他担保行为是否有相应的反担保.需要强调的是, 目前存在两个或者多个上市公司相互为对方股东提供等额担保的现象 ,应重点防 X,保证公司财产安全.上述资料主要来源于公司董事会报告、重要事项等。

金融风险预警模型的设计与优化

金融风险预警模型的设计与优化金融风险预警模型是金融机构和投资者用来识别和管理风险的重要工具。

它可以通过分析市场数据和监控风险指标，及时预警潜在的金融风险，帮助机构做出相应的调整和决策，以保护投资者的利益。

1. 设计金融风险预警模型的基本原则设计金融风险预警模型需要遵循一些基本原则，以确保模型的可靠性和有效性：a. 数据准备：收集和整理与金融风险相关的数据，包括市场数据、宏观经济数据、公司财务数据等。

确保数据的准确性和完整性，并进行数据清洗和处理，以消除异常值和缺失值的影响。

b. 变量选择：选择与金融风险相关的指标作为模型的变量，例如股价波动、财务指标、市场流动性等。

变量的选择应基于经验和理论依据，并进行合理的量化和归一化处理。

c. 模型建立：选择适当的建模方法，例如统计模型、机器学习模型等，根据数据的特点和模型要求进行建模。

建模过程中需要考虑模型的拟合度、稳定性和解释性等因素。

d. 模型验证：使用历史数据对模型进行验证，评估模型的预测准确度和稳定性。

根据验证结果对模型进行修正和调整，确保模型具有较好的预测能力。

e. 模型监控：建立定期监控机制，及时检测模型的运行情况和预警信号，确保模型能够持续有效地预警风险。

2. 金融风险预警模型的优化方法为了提高金融风险预警模型的准确性和效果，可以采取以下优化方法：a. 多模型融合：将多个预警模型的预测结果进行综合和整合，以提高预警的准确性和鲁棒性。

可以使用加权平均、集成学习等方法进行多模型融合。

b. 特征选择和提取：通过对数据进行特征选择和提取，选择对目标变量具有较强预测能力的特征，提高模型的效果和解释性。

可以使用相关性分析、主成分分析等方法进行特征选择和提取。

c. 参数调优：对模型的参数进行调优，使模型能够更好地拟合数据和预测风险。

可以使用网格搜索、遗传算法等方法进行参数调优。

d. 模型更新：根据市场的变化和新数据的收集，定期更新模型的参数和结构，确保模型能够适应新的风险情况。

金融风险预警模型的构建与分析

金融风险预警模型的构建与分析随着金融市场的不断发展和全球化的趋势，金融风险管理变得越来越重要。

金融风险预警模型是一种重要的工具，它可以帮助金融机构及时发现潜在的风险，并采取相应的措施来避免和减少损失。

本文将探讨金融风险预警模型的构建和分析方法，以及它们在实践中的应用和局限性。

首先，构建金融风险预警模型需要收集和整理大量的数据。

这些数据包括金融市场的历史数据、经济指标、公司财务报表等。

通过分析这些数据，可以识别出与金融风险相关的关键变量，比如市场波动率、公司财务健康状况等。

同时，还可以运用统计学和机器学习的方法，构建风险预测模型，以便更好地预测未来的风险。

其次，分析金融风险预警模型的输出结果也是非常重要的。

预警模型一般会生成一些风险指标或得分，用来评估风险水平。

分析这些指标的变化趋势和异常情况，可以帮助金融从业者及时察觉风险信号，采取应对措施。

此外，还可以进行模拟和压力测试，以评估模型在不同市场情况下的稳定性和鲁棒性。

金融风险预警模型在实践中具有重要的应用价值。

首先，它可以帮助金融机构提前发现潜在的风险，从而避免或减少损失。

比如，在金融危机期间，一些机构通过预警模型及时发现风险信号，并及时采取措施，从而避免了更大的损失。

其次，预警模型也可以帮助监管机构更好地监督金融市场，保护投资者的利益。

监管机构可以利用预警模型进行风险评估和监测，及时发现并应对可能对市场稳定性造成威胁的因素。

然而，金融风险预警模型也存在一些局限性。

首先，模型的建立依赖于历史数据和统计方法，对于未来的风险可能存在一定的预测误差。

其次，模型的构建和分析过程需要大量的数据和专业知识，对于一些中小金融机构可能难以实施。

此外，模型的有效性和可靠性受到市场环境和金融产品的复杂性的影响，需要不断进行修正和改进。

因此，在构建和分析金融风险预警模型时，需要注意以下几点。

首先，确保数据的准确性和完整性，避免因为数据缺失或错误导致模型预测结果的失真。

财务风险预警模型研究

财务风险预警模型研究一、引言在当前的市场经济环境中，企业面临着各种各样的风险，而其中财务风险是比较普遍的一种风险。

为了避免由于财务风险而导致企业的倒闭和破产，企业需要建立一套有效的财务风险预警模型。

这种模型可以通过各种财务指标和其他的特定因素来判断企业是否面临财务风险，并及时出发预警措施以避免风险的发生。

二、财务风险的概念与类型财务风险是指企业在经营活动中，由于各种原因导致其在未来某一时间无法履行债务或支付负债，从而使得企业的经营和发展面临较大压力。

财务风险通常可以分为两种类型，一种是流动性风险，另一种则是偿债能力风险。

流动性风险是指企业在短期内无法满足其出借人或供货商的资金需求，而偿债能力风险则是指企业在长期内无法清偿其债务并面临着财务困境。

三、财务风险预警模型的建立财务风险预警模型的建立可以基于各种数据和指标，其中常用的有资产负债率、流动比率、速动比率、利润率等等。

通过这些财务指标和其他的特定因素的模型，可以得出企业的财务风险状态，从而在最早的时候预警。

财务风险预警模型的建立是一个综合性的过程，需要研究者综合考虑各种因素，并设置合理的预警阈值，才能有效的帮助企业避免财务风险。

四、财务风险预警模型的应用财务风险预警模型的应用范围很广，可以应用在各种企业和行业中。

其中，银行、保险、证券等金融行业是比较典型的应用场景。

这些行业在业务上需要与很多企业息息相关，如果其中有企业出现财务风险，很容易导致整个行业的风险爆发。

因此，这些行业需要建立完善的财务风险预警模型，以便及时预警并采取措施。

五、财务风险预警模型的发展趋势随着大数据和人工智能的逐渐普及，财务风险预警模型也面临着新的发展机遇。

目前，一些企业开始尝试基于人工智能技术构建财务风险预警模型，以更加全面的考虑企业的财务状况和市场环境。

未来，财务风险预警模型的智能化应用将成为一个重要发展趋势，有望为企业提供更加精准、实用的风险预测预警方案。

六、结语财务风险预警模型的建立对于企业的经营和发展至关重要，是防范财务风险的一种有效措施。

风险预警系统模型

风险预警系统模型中国证监会办事处上市公司监管处（一）经营风险预警指标1、主营业务收入利润率主营业务利润率是主营业务利润与主营业务收入的比值。

计算公式为：主营业务利润率＝主营业务利润／主营业务收入×100％该指标反映每元主营业务收入带来的利润是多少，表示主营业务的收益水平。

主营业务收入指经营营业执照上注明的主营业务所取得的收入。

有时，如果营业执照上注明的兼营业务量较大，且为经常性发生的收入，也可归为主营业务收入。

当主营业务利润率偏低或出现负数时，公司经营风险增大，需加以警戒。

该数据来源于《利润及利润分配表》中的相应科目。

2、营业利润比重营业利润比重是营业利润与利润总额的比值。

计算公式为：营业利润比重＝营业利润／利润总额×100％该指标反映主营业务（其他业务所占比例一般较小）收益在企业整体收益中的比重。

指标数值高，说明公司主营业务突出，生产经营相对稳定；反之，则可能存在隐患。

一般认为，当该指标低于50％，预警信号产生。

该数据来源于《利润及利润分配表》中的相应科目。

3、主营业务收入增长率与应收帐款增长率比较分析主营业务收入增长率与应收帐款增长率属多期比较分析指标，反映主营业务和应收帐款增长幅度，计算公式为：主营业务收入增长率＝（考查期主营业务收入－上期主营业务收入）／上期主营业务收入×100％应收帐款增长率＝（考查期应收帐款－上期应收帐款）／上期应收帐款×100％一般认为，当主营业务收入增长率低于－30％时，说明公司主营业务大幅滑坡，预警信号产生。

另外，当主营业务收入增长率小于应收帐款增长率，甚至主营业务收入增长率为负数时，公司极可能存在操纵利润行为，需严加防。

在判断时还需根据应收帐款占主营业务收入的比重进行综合分析。

上述指标主要是从主营业务收益能力和公司利润构成角度对公司经营风险进行监测。

一般而言，一个业绩斐然或者成长性很好的企业往往是因为在其主营业务上取得了成功所致。

金融风险评估与预警模型研究

金融风险评估与预警模型研究摘要：金融风险评估与预警模型在现代金融领域起着重要的作用。

本文将详细探讨金融风险评估与预警模型的研究内容和方法，并通过国内外相关研究成果进行综述，最后提出了未来的研究方向和发展趋势。

一、引言随着金融市场的不断发展，金融风险成为金融机构和投资者面临的重要问题。

为了规避和控制金融风险，金融机构和投资者需要有效的评估和预警模型。

本文旨在研究金融风险评估与预警模型，为金融市场的稳定和可持续发展提供理论和实践指导。

二、金融风险评估模型金融风险评估模型是通过计量金融市场的各种风险因素来评估风险水平的工具。

常见的金融风险评估模型包括VaR模型、CVaR 模型、Regime-Switching模型等。

VaR模型是最常用的评估金融风险的模型，其用统计方法估计在给定的置信水平下的最大可能损失。

CVaR模型在VaR模型的基础上进一步考虑了损失的尾部风险，更能反映风险暴露的真实情况。

Regime-Switching模型能够刻画金融市场的不同状态，并分析不同状态下的风险水平。

三、金融风险预警模型金融风险预警模型是通过预测金融市场的风险状况来提前预警，并采取相应的措施避免或降低系统性风险。

常见的金融风险预警模型包括ARIMA模型、GARCH模型、机器学习模型等。

ARIMA模型是一种时间序列预测模型，能够通过历史数据来预测未来风险水平。

GARCH模型能够刻画金融市场波动性的变化，并预测未来的风险暴露。

机器学习模型是近年来发展起来的一种新型预警模型，通过训练算法和样本数据来预测金融市场的风险状态。

四、国内外研究综述目前，国内外对金融风险评估与预警模型的研究已经取得了不少成果。

在金融风险评估模型方面，国外学者主要关注VaR模型和CVaR模型的改进和应用，提出了许多新的评估方法和技术。

国内学者从中国特色的角度出发，研究了金融系统的整体性风险评估模型和考虑到金融市场非线性特征的模型。

在金融风险预警模型方面，国外学者主要关注基于统计方法和机器学习方法的预警模型研究，取得了一定的研究成果。

银行信贷风险预警模型构建与验证

银行信贷风险预警模型构建与验证随着金融市场的不断发展和创新，银行业的信贷风险管理日益重要。

为了更好地把控信贷风险，银行需要建立有效的预警模型，以便及时发现潜在风险并做出相应的措施，保护自身和客户的利益。

本文将从银行信贷风险预警模型的构建与验证两个方面进行探讨。

一、银行信贷风险预警模型的构建1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的构建首先需要收集相关数据，并进行整理和清洗。

数据的来源可以包括客户的个人信息、财务状况、历史借贷记录等。

通过对这些数据的分析，可以识别出一些客户特征和行为模式，作为构建模型的重要基础。

2. 特征工程在构建信贷风险预警模型时，需要对收集到的数据进行特征工程，即根据经验和专业知识，选择合适的特征，并对其进行加工和处理，以便更好地反映信贷风险。

特征工程可以包括特征选择、特征变换、特征扩展等方法，旨在提取出能够有效刻画风险的特征，并为后续建模提供可靠的输入。

3. 建立模型在收集和整理好数据，并进行特征工程之后，可以根据具体需求选择合适的建模方法。

常用的建模方法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。

根据实际情况，可以采用单一模型或组合多个模型的方法建立信贷风险预警模型。

同时，为了提高模型的稳定性和准确性，需要进行模型参数的优化和选择。

4. 模型评估与验证模型的构建并不是最终目的，还需要对模型进行评估和验证。

评估模型的有效性和稳定性，验证模型对未知数据的预测能力。

常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

同时，也可以通过交叉验证、训练集和测试集的划分等方法进行模型验证。

通过评估和验证，可以进一步改进模型，并为实际应用提供可靠的依据。

二、银行信贷风险预警模型的验证1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的验证需要收集关于风险事件的数据，并对其进行整理和清洗。

这些数据可以包括各类风险事件的发生次数、损失金额等信息。

通过对这些数据的分析，可以识别出潜在的风险因素，并为模型验证提供依据。

风险预警指标体系

风险预警指标体系20XX年以美国次贷危机为标志的金融海啸席卷全球，作为金融机构的主体部分，商业银行在此次危机中同样遭受重创。

在历经冲击之后，商业银行的风险管理和识别能力开始让人质疑。

中国经济尚处于高速发展和转型初期，商业银行金融风险在宽松的宏观经济环境下并不显著，但由于中国不断与国际经济接轨，开放条件下全球性的金融危机仍然会给国内商业银行带来巨大的经营压力。

实践表明，中国商业银行的风险管理多侧重于事后弥补和经验，但是相对来说更为重要和紧迫的事先却未能得到足够的认识和实施。

要实现对于商业银行金融风险的监测，建立风险预警机制，根据现有的指标数据对短期内商业银行金融风险爆发的可能性进行全面有效的评估是事先管理的一种切实可行方法。

本文在国内外相关学者的研究基础上，结合国内商业银行风险现状，建立了一个全面的商业银行金融风险预警体系，并从近期数据给出了对商业银行金融风险的评价及实证检验。

二、相关领域文献回顾国际上对于银行业金融风险预警的研究早在20世纪就已经取得了令人瞩目的成绩，但种种成果也存在诸多问题，并且多数方法与中国的实际有着很大的差距。

1979年由联邦金融机构监管委员会建立的CAMEL评级制度经过1997年的修改后，成为美国主要监管机构统一使用的CAMELS（骆驼）制度。

伴随银行业务的拓展，部分国家监管当局引入美国CAMEL评级制度，同时结合本国监管情况建立了相对独立的主观判断评价体系。

CART（Classification and Regression Tree）结构分析法，根据选定的某几项财务指标作为分类的标准，运用二分法，通过建立二元分类数来分析被考查对象状态。

Logit模型主要采用了logistic函数，该模型的问题在于当样本点存在完全分离时，模型参数的极大似然估计可能不存在，模型的有效性存在问题，另外该方法对临界区域的判别敏感性过度，容易导致相近样本评估结果之间差别过大。

Altman等人（1994）利用神经网络对意大利公司进行失败预测。

基于大数据的风险预警模型研究

基于大数据的风险预警模型研究一、引言随着互联网和大数据技术的快速发展，企业、政府和金融机构对于风险预警的需求越来越高。

大数据的优势在于它能够处理海量的数据，并从中分析出隐藏的规律、趋势和模式，有助于提前发现潜在的风险。

因此，基于大数据的风险预警模型研究具有重要的实际意义和应用价值。

二、大数据在风险预警中的应用风险预警是指企业、政府或金融机构通过各种手段获取和分析数据，提前预警可能产生的风险，以避免或降低损失。

而大数据在风险预警中的应用主要有以下几个方面：1. 数据获取和分析：通过互联网、传感器、物联网等方式获取数据，并利用人工智能、机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，以发现潜在的风险。

2. 风险识别和分类：将大量数据分为不同的类别，如信用风险、市场风险、操作风险等，并对其中的潜在风险进行识别和分类。

3. 预警信号发现：通过对数据进行挖掘和分析，发现潜在的预警信号，并及时向相关人员报告。

4. 风险评估和控制：通过对风险的评估和控制，避免或降低损失，保护企业或机构的利益和声誉。

5. 风险监控和预测：通过对风险的监控和预测，及时发现变化和趋势，以为后续决策提供参考。

三、基于大数据的风险预警模型为了更好地应用大数据技术进行风险预警，需要建立一个基于大数据的风险预警模型。

该模型可以通过数据分析和建模，预测未来可能出现的风险，以及评估和控制风险的措施和成本。

基于大数据的风险预警模型的设计与实现涉及以下几个方面：1. 数据采集和清洗：通过采购外部数据和收集内部数据进行数据收集，在数据收集过程中需要对数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值填充、异常值处理等。

2. 数据分析和挖掘：通过对数据进行分析和挖掘，建立各种模型和算法，包括回归分析、决策树、神经网络等，使模型能够更容易捕捉隐藏的规律和趋势，进而预测未来的风险。

3. 预警与控制：通过制定合适的预警和控制措施，对潜在风险进行预警和防范，并及时采取相应的措施，避免或降低损失。

风险预警模型

第12卷第1期2010年2月北京邮电大学学报(社会科学版)Journal of Beijing University of Posts and Telecommunicati ons (Social Sciences Editi on )Vol 112,No 11Feb 12010收稿日期:2009212210作者简介:赵旭(1986—),女,黑龙江牡丹江人,上海理工大学管理学院2008级硕士研究生。

企业风险预警管理模型研究赵　旭,辛制高(上海理工大学管理学院,上海　200093)摘　要:从企业风险与预警的定义出发,分析了风险预警管理的演化过程,介绍了国内外企业风险预警模型的研究。

从多元统计分析方法、人工神经网络(ANN )模型、系统动力学方法、支持向量机(S VM )模型4个主要研究方法对风险预警模型研究进行了综述,指出了目前研究的不足,并对未来风险预警管理模型研究的方向进行了展望。

关键词:企业风险;预警管理;预警模型中图分类号:F272 文献标识码:A 文章编号:100827729(2010)0120093205一、相关概念内涵及企业预警管理的演化过程11相关概念内涵(1)风险在商业活动和日常生活中,风险(risk )一词具有多种含义。

事实上,由于风险是与人类或组织追求的目标、愿望密切相关的,目标的实现是克服风险、与风险斗争的胜利结果,因而风险的定义只能与目标相联系,给出一个更完善的定义———风险是指影响组织目标的不确定性。

这个定义说明不确定性与风险并非同一概念,可以说风险是一种不确定性,而广泛存在于环境与组织内部的不确定性又是风险产生的原因。

[1]企业生存与发展面临诸多不确定性,不确定性既给企业带来契机,也给企业引发威胁。

面对不确定性引发的各种风险与机会,企业必须强化预警理念,建立全面有效的企业预警体系,以把握不确定性,识别不确定性带来的威胁或机会。

(2)预警目前,预警(fore warning )这一概念广泛用于政治、经济、科技、军事、社会、文化、教育、医疗、自然等各个领域。

金融风险预警模型的构建与评估

金融风险预警模型的构建与评估近年来，金融行业规模迅速扩张，金融市场变得愈加复杂和敏感。

由于市场行为具有不确定性，金融市场的波动性增加，进而导致金融风险也随之加剧。

因此，建立有效的金融风险预警模型是保证金融市场稳定的重要手段之一。

一、金融风险预警模型的构建在建立金融风险预警模型之前，需要明确的是金融风险的定义。

一般来说，金融风险主要包括信用风险、市场风险、流动性风险等几个方面。

每个方面的风险均来源于市场行为，不同行为会产生不同的风险。

因此，在构建风险预警模型时，需要充分考虑市场因素，以及市场行为对风险的影响。

针对金融市场行为的复杂性和随机性，目前常用的金融风险预警模型主要有两种：基于概率模型的模型和基于机器学习的模型。

1. 基于概率模型的模型基于概率模型的预警模型是传统的模型之一，主要用于测量风险并制定风险管理策略。

它基于一定的概率分布来描绘各种风险的分布情况，从而预测未来的市场行为和风险情况。

对于数据相对较少或者数据较为稳定的金融机构，基于概率模型的预警模型能够有效地进行风险预测。

2. 基于机器学习的模型基于机器学习的预警模型是近年来新兴的模型之一，相对而言，能够更好地解决金融市场行为的不确定性和复杂性。

与传统的模型不同的是，基于机器学习的预警模型其实是一种数据驱动型的方法。

机器学习模型通过对历史数据进行分析，从中学习出影响风险的因素并进行预测，因此，其预测的准确性往往能够得到有效保证。

二、金融风险预警模型的评估对于已经建立的金融风险预警模型，其运行效果的评估是非常重要的，评估主要通过以下几个方面展开：1. 准确性评估准确性评估是判断模型预警效果的关键指标。

要进行准确性评估，需要将模型应用到真实数据中，并与实际结果进行对比。

通常来说，评估准确性可以采用如下指标进行衡量：(1) 预警率预警率即指模型能够识别出来的真正风险事件占实际风险事件总数的比例，通常称为召回率。

(2) 正确率正确率是指模型识别出来的预警信息中的正确率，用预测正确的数量总量除以总体样本量而得出。

商业银行风险预警系统整体架构设计

商业银行风险预警系统整体架构设计目录第1章前言 (3)1.1项目背景 (3)1.2项目目标 (3)1.3建设原则 (4)第3章总体架构设计 (5)3.1风险预警系统整体架构 (5)3.2网络架构 (25)3.3运行环境配置 (27)3.6系统性能指标 (31)第1章前言1.1项目背景随着商业银行业务的不断创新和快速发展以及数据集中程度和核算自动化程度的提高，现有运营监督工作重心、内容等都发生了很大变化，传统的账务监督已愈来愈偏离事后监督设计的初衷，各项会计核算的风险点增多，风险的隐蔽性增强，防范风险的难度也随之加大,且在监督工作中存在着监督技术手段落后、监督时效性不强、监督重点不突出等问题。

商业银行目前运营风险的预警和监控主要依靠事后监督系统，其建设较早，存在预警功能模块存在功能单一、预警模型预警针对性不强、预警模型开发不便利等问题，已经不能充分发挥其在防弊纠错、规范行为、保证资金安全等方面的重要作用。

为加快传统事后监督方式方法转型，运用科学的监督技术和管理手段，建立科学、高效、智能的监督管理架构，迫切需要引入先进的科技手段，建设较完善的风险预警、监测和控制平台, 实现对基础账务数据、会计业务内控、风险预警数据系统化、电子化管理的目标，提高运营管理的质量和效率、加强风险控制水平,实现对风险的事前优化、事中预警阻断、事后监督评估。

1.2项目目标本系统的建设目标为建立独立的、开放的、全行统一的风险监测预警系统，辅助行内实现对重要的网点、柜员、交易、业务的智能、连贯、动态化的监控，实现全渠道风险监测的目标，防范操作风险，消除案件和事故隐患，充分依托先进的科技手段和信息技术，使业务监督从简单操作型的静态事后复审向动态预警分析转变，使操作过程的事中控制前移，加大业务风险的检查、监督以及监控力度。

通过建设该系统，我们期待达到：1.有效利用技术手段强化对运营业务的风险监督和控制，实现运营业务风险监控的科学化管理。