基于大数据的金融风险控制模型研究与应用

基于大数据的金融风险控制模型研究与应用

随着金融市场的不断发展和金融市场的不断创新，金融风险逐渐增大，金融风险控制成为金融市场中至关重要的一环。而大数据技术的出现为金融风险控制提供了一个全新的解决方案。本文将从大数据技术的角度，谈论基于大数据的金融风险控制模型研究与应用。

一、大数据技术在金融风险控制中的应用

金融风险控制具体包括市场风险、信用风险和操作风险。市场风险是指金融市场波动、利率变化、汇率变动、价格风险等因素带来的风险；信用风险是指借款人不能按时、按约还款，或可能发生违约的各种风险；操作风险是指金融机构的内部管理、流程、技术等方面出现的不当操作所带来的风险。

大数据技术主要有数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据展示等核心技术。基于这些技术，金融机构可以在金融市场行情方面、客户信息方面、行业数据方面、舆情分析方面等方面收集大量数据，进而对市场风险、信用风险和操作风险进行全面的识别、分析和控制。

例如，在市场风险控制方面，基于大数据技术可以开发出精细化的交易策略模型，从市场数据中获取有效信号，及时调整交易策略，降低市场波动对投资组合的影响。在信用风险控制方面，可以通过大数据技术收集客户消费、征信等数据，对客户授信进行风险评估，有效控制与客户的信用风险。在操作风险控制方面，可以通过大数据技术对数据中心、系统运营、网络等运营环节进行系统化、全链路的运维风险评估，降低操作风险的出现概率。

二、基于大数据的金融风险控制模型的研究

基于大数据技术的金融风险控制模型主要分为风险评估模型、风险预警模型和风险控制模型三种。

1. 风险评估模型

风险评估模型主要负责对市场风险和信用风险进行定量的评估，为金融机构的

风险管理提供基础数据。其中，市场风险评估模型可以通过借鉴投资组合理论、资产定价模型等经典的金融学理论，对资产组合的情况、风险情况等方面进行全面评估。信用风险评估模型则可以根据客户征信数据、客户背景信息、客户交易数据等，对客户的信用等级进行细致的评估，为机构授信提供有效的参考依据。

2. 风险预警模型

风险预警模型主要负责对市场风险、信用风险等风险的短期的预警。在模型实

践时，可以利用ARIMA时间序列模型、SARIMA模型、ARIMA-GARCH模型等

经典的预测方法，对不同类型的金融风险数据进行预警。同时，根据不同风险类型的特点，也可以利用神经网络、贝叶斯模型、支持向量机等机器学习模型，提升预警的准确率和预警的时效性。

3. 风险控制模型

风险控制模型主要负责在发生金融风险时，如何降低、控制风险。其中，市场

风险控制模型可以通过管理策略、资产配置、投资组合评估等手段降低和控制市场风险。信用风险控制模型则可以在客户违约时，通过各种手段从不同角度回收资产，降低机构的损失。操作风险控制模型则可以在较小的操作风险发生时，通过各类操作控制工具与风控组织部署，消除风险，防衡风险发展。

三、基于大数据的金融风险控制模型的应用

在实际应用过程中，基于大数据的金融风险控制模型被广泛运用于各类金融机构，包括银行、证券公司、基金公司等。其中，很多具有较强风控实力的机构已经研发出包括资产定价、债务网络、市场情绪、信用评级、结构化产品等在内的基于大数据的风险控制模型。

例如，在市场风险方面，基于大数据技术的金融风险控制模型可以通过分析历史数据、综合整合全球信息、关注政治新闻、关注货币政策，预判市场的走势，根据情景做出后续的风险措施。在信用风险方面，大数据技术的应用，可以通过对客户的不良行为样本进行分析, 识别出重点客户，对这些客户进行风险警报，及时落实并采取针对性的风险防范措施。

四、结语

随着大数据技术的发展，基于大数据的金融风险控制模型已经成为了金融风险控制的主要方向之一。在未来，大数据技术将会在金融风险控制中发挥更加广泛的作用，到了未来，只有基于大数据技术的风险控制模型才能帮助机构迎接风险，保护稳健运营，满足用户需求。