商业银行信用风险预警模型
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 )
国有商业银行信贷风险预警模型研究
[ 关键词 ]商业银行 ; 贷风 险; 警; 信 预 模型 ; 实证研 究
[ 中图 分 类 号 ] 82 3 [ 献 标 识 码 ] [ F 3 .3 文 A 文章 编 号 ]6 1 7 1 (0 8 0 — 0 8— 5 17 — 12 20 ) 1 02 0
Th stv s a c t e— W a n ng M o e fC r d tR ik f r e Po ii e Re e r h o Pr ri d lo e i s 0
,
u ig t e I n a r b b l y Mo e n o it d l o c ry o h o i v e e r h,e t l hp e s h A e rP o a i t d la d L gsi Mo e ar i t e p st e r s a c n i c t l i s bi r —w r ig u gn d xss m a d c d i a s a n d igi e t n r ir k n j n ye et s
Ab t a t T i a e , h c i n l zn e e st ftk n r s r c : h s p p r w i h wh l a ay ig n c s i o i g p e—w r i g mo e n c e i rs n g me to tl d—o e o e y a a n n d li r d t ik ma a e n fsae wn d c mme ca a k ril n s b
[ 金融理 论与 实务 ]
国有 商 业银 行 信 贷风 险预 警模 型研 究
佘 雪锋 , 杨瑾 淑
( 台州市职业技术学院 , 浙江 台州 3 80 ) 10 0
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。
商业银行信用风险预警模型的实证研究
的预测 能力 。在 随后 的研 究 中 , mi ws i1 8 ) Z j k ( 9 4 使 e
用 P o i分 析 模 型 , ib ( 9 5 第 一 次 将 主 成 分 rbt Lb y 1 7 ) 分 析方 法 引入 了判 别 分 析 模 型 以克 服 自相 关 问题 。 而 且近 年来 基于 市 场价值 的现代 信用 风 险度量 模型
一
、
现 有 文 献 综 述
我 国关 于商业 银行 信 贷风 险分 析 方法 的研究 起 步较 晚 。陈 晓 、 陈治 鸿 ( 0 0 运 用 多元 逻 辑 回归 模 20) 型 , 中 国上 市公 司 的财 务 困境进 行 了预测 , 对 他们 研
信用 风 险 预 警模 型 又 称 为企 业 财 务 困 境研 究 ,
・
金 融 与保 险 ・
商业银行信 用风险 预警模 型的实证研究
刘 倩
(. 沙 理 工 大 学 经济 与 管理 学 院 , 1长 湖南 长 沙 4 0 1 }2 长 沙 商 贸 职 业 技 术 学 院 , 南 长 沙 114 . 湖 400 ) 10 4
摘
要 : 择 深沪两市 4 选 O家上 市公 司作 为样 本 , 基 础 财务 指 标 采 用 相 关 分 析 法 和 逻 辑 回 归 法 进 行 筛 对
第3 1卷
第 ] 6期 6
财 经理 论 与 实践 ( 月刊 ) 双
TH E HE0RY T AND PRACTI CE NANCE 0F FI AND ECON0M I CS
商业银行风险预警指标体系构建——以浦发银行为例
作者简介: 刘耀 成 (95 18 一 ) 男 , 川达 州人 , 苏银 行 镇 江 分 行 职 员, , 四 江 中级 经 济 师 , 要研 主
面 。可 以看 出 , 巴塞 尔 委 员 会 的理 念 是 通 过 加 强
参考信用评级 , 通过违 约概率 和坏账转变概率计
算 出 V R数值 来 估 计 应 提 取 的资 本 金 数 。著 名 A 的 C ME A L评 级体 系 以资 本 充 足 性 、 产 质量 、 资 管 理 水平 、 利 能力 及 流 动 能 力 5个 方 面 作 为考 察 获 重点 , 利用 统计 方 法先 评 出各 指标并 赋 以权 数 , 然
自己的 内部 风 险监测 与资 本配 置模 型, 以弥补
《 巴塞尔协议》 的不 足。这些 内部 风险检测模型 主要有 : 在险价值法 V R 其最 主要 代表是摩根 A ,
银行 的 “ 险矩 阵系统 ” 银行 业 绩衡 量 与资 本 配 风 ;
、
文 献 综 述
置方法 , 主要代表是美 国信孚银行 的“ 险调 最 风
第 7卷
第 2期
南 京 审 计 学 院 学 报
Ju a o 肌j gA dt nv ri or lf n N i u iU i sy n e t
Vo . 1 7,No .2 Ap .,2 0 r 01
21 0 0年 4月
商业银行风险预 警指 标体 系构建
以浦 发 银行 为 例
后计算综合指数 , 根据得分考察银行 的风险状况 , 这一方法较适用于考察单个银行 的风险状况 , 也
商业银行信用风险管理模型设计与实现
商业银行信用风险管理模型设计与实现在当今的商业银行业务中,信用风险是一项重要的风险之一。
为了有效地管理和控制信用风险,商业银行需要设计和实现科学可靠的信用风险管理模型。
本文将探讨商业银行信用风险管理模型的设计与实现。
一、风险管理模型的设计1. 信用评级模型的设计信用评级模型是商业银行信用风险管理的核心工具之一。
基于借款人的信用历史、财务状况、行为特征等数据,通过一系列评估指标来对借款人进行评级。
在设计信用评级模型时,应考虑以下几个因素:(1)数据获取与清洗:需要建立完整、准确、全面的数据获取和清洗机制,确保评级模型所使用的数据质量高且可靠。
(2)评级标准的制定:根据实际业务需求和信用风险管理的目标,制定科学合理的评级标准,确保评级结果能够准确反映借款人的信用风险水平。
(3)模型参数的确定:通过统计分析和实证研究,确定评级模型的各项参数,包括权重、截距等,以保证评级结果的准确性和稳定性。
2. 风险度量模型的设计风险度量模型是评估商业银行信用风险水平的重要工具。
通过量化评估信用风险,并计算出相应的风险指标,帮助商业银行确定风险容忍度和资本充足率。
在设计风险度量模型时,需要考虑以下几个因素:(1)指标选择:选择合适的风险指标,如违约概率、违约损失等,用于度量信用风险的大小。
(2)模型构建:根据选定的指标,构建风险度量模型,可以采用概率模型、回归模型等方法,以准确地估计信用风险的水平。
(3)风险分析与报告:通过风险度量模型,对商业银行的信用风险进行分析和报告,提供有效的决策支持和风险预警。
二、风险管理模型的实现1. 数据采集与处理风险管理模型的实现首先需要进行数据的采集与处理。
商业银行需要收集借款人的相关信息,包括个人资料、财务信息、交易记录等。
同时,对采集的数据进行清洗、筛选和整理,以确保数据的准确性和完整性。
2. 模型开发与验证在模型开发阶段,需要根据设计的信用评级模型和风险度量模型,进行模型的具体实现。
商业银行信贷风险管理:模型与技术
商业银行信贷风险管理:模型与技术在当今复杂多变的经济环境中,商业银行作为金融体系的重要组成部分,信贷业务是其主要的盈利来源之一。
然而,信贷业务在带来收益的同时,也伴随着不可忽视的风险。
有效的信贷风险管理对于商业银行的稳健运营和可持续发展至关重要。
本文将深入探讨商业银行信贷风险管理中所应用的模型与技术。
信贷风险,简单来说,就是借款人无法按时足额偿还贷款本息的可能性。
这种风险可能源于借款人的信用状况、市场环境的变化、宏观经济的波动等多种因素。
为了应对这些风险,商业银行需要运用一系列的模型和技术来进行识别、评估和控制。
首先,信用评分模型是信贷风险管理中常用的工具之一。
信用评分模型通过对借款人的各种信息,如年龄、收入、职业、信用历史等进行量化分析,给出一个综合的信用评分。
这个评分可以帮助银行快速判断借款人的信用风险水平,从而决定是否批准贷款以及贷款的额度和利率。
常见的信用评分模型有逻辑回归模型、决策树模型等。
逻辑回归模型通过建立自变量(借款人的各种特征)与因变量(是否违约)之间的线性关系来进行预测。
决策树模型则通过对数据的逐步分类和分割,生成一棵决策树,从而对借款人的信用风险进行判断。
除了信用评分模型,风险评估模型也是信贷风险管理的重要手段。
风险评估模型更加全面地考虑了各种风险因素,包括行业风险、区域风险、宏观经济风险等。
例如,压力测试模型可以模拟在极端市场情况下,借款人的还款能力和银行的资产质量受到的影响。
通过压力测试,银行可以提前制定应对策略,增强自身的抗风险能力。
在信贷风险管理中,大数据技术的应用也日益广泛。
随着信息技术的发展,银行能够获取到海量的客户数据,包括交易数据、社交数据、行为数据等。
通过大数据分析,银行可以更全面、更深入地了解借款人的信用状况和还款意愿。
例如,通过分析借款人的消费行为和交易模式,可以判断其收入稳定性和财务状况。
同时,大数据技术还可以实现实时监控和预警,及时发现潜在的风险信号。
商业银行信用风险评估模型文献综述
2 O 世纪 5 O年代 以前 , 信 用风 险评价 以传 统 的主观 分析 法 为 主, 主要依据专 家 的知识 和经 验 , 对贷 款 的信用 风 险做 出判 断 。比较具有代表性 的分 析方 法是 专家分析法 , 该方法简单 、 易
接受 , 但主观性较强 , 容 易造成 较大的评估误 差。
展进 程。
数学方法定量评价信用风险 。Ma r k o wi t z 提 出现 代资产组 合理
论( Mo d e m P o r t f o l i o T h e o r y ) 、 L u c e根 据 I I A特性首次 导 出 L o g i t 模型 、 S h a r p e 构建 了资本资产定价模型( C AP M) 、 B l a c k& S c h o l e s和 Me r t o n提 出 了 期 权 定 价 理 论 ( O p t i o n P r i c i n g
费率 。
近几年来 , 各保险公司逐渐涉足农村保险 , 但 农村保险的发 展 不尽 如人意。农 村保险要 发展 , 增加有 效需求 是关键 。农 村 保 险需求不 足是困扰中国农村保险发展的重要问题 。本文通过 对 山东省农村保险需求的调查分析发现 山东省农 民的农村保险 购买率低 , 农 民对保 险缺乏 了解 。通过对 样本进行 多元 回归分 析, 发现影响农户购买保 险 的主要 影 响因素有农 民对保 险的 了 解程度 、 农 民年 收入 、 保险产品费用等 。并对农村保险 的发展提 出 了相 关 建 议 。
金 融 管 理
商 业 银 行 信 用 风 险评 估 模 型 文 献 综 述
翟 万 里 彭 中云
摘 要: 商 业 银 行 信 用风 险 评 估 是 银 行 信 用 风 险 管 理 的 核 心 环
我国商业银行信用风险预警系统构建的开题报告
我国商业银行信用风险预警系统构建的开题报告一、研究背景和意义信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一,信用风险管理的水平直接影响到银行业的发展和稳定。
商业银行信用风险包括贷款、担保、信用证、保函等业务中涉及的借款人、担保人、开证人、保证人等各类交易方的信用违约风险。
如何有效地评估和预测信用风险,成为商业银行风险管理中的重要问题。
随着信息技术的迅速发展,商业银行信用风险预警系统逐渐成为商业银行风险管理的有力工具。
商业银行可以对客户和交易方的信用风险进行实时监控和分析,及时发现预警信号,防止信用违约事故发生,保障银行的经济效益和声誉。
因此,商业银行信用风险预警系统的构建对于提高商业银行风险管理的水平和效率具有重要意义。
二、研究目标本次研究的目标是构建一套完整的商业银行信用风险预警系统,包括数据采集、数据挖掘和模型建立三个模块,具体目标如下:1. 数据采集模块:建立数据采集系统,实现对客户、交易方等相关数据的实时采集和更新。
2. 数据挖掘模块:利用数据挖掘技术和机器学习算法,提取信用风险的关键特征,并建立信用风险模型。
3. 模型建立模块:基于机器学习算法和统计分析方法,建立商业银行信用风险预警模型,并对模型进行优化和测试。
三、研究内容1. 商业银行信用风险预警系统总体架构设计:简要介绍商业银行信用风险预警系统的总体设计和流程,明确各个模块之间的关系和数据流向。
2. 数据采集模块:设计并实现数据采集系统,对客户、交易方等相关数据进行实时采集和更新。
3. 数据挖掘模块:收集、处理和分析商业银行相关的业务数据,利用数据挖掘技术和机器学习算法提取关键特征,并建立信用风险模型。
4. 模型建立模块:基于机器学习算法和统计分析方法,构建商业银行信用风险预警模型。
5. 系统测试和优化:测试商业银行信用风险预警系统的效果和性能,对系统进行优化和改进。
四、研究方法1. 数据采集模块采用数据采集技术和数据库技术,实现数据的实时采集和存储。
信用风险评估的预警指标和模型
信用风险评估的预警指标和模型信用风险评估是一个重要的金融管理工具,用于衡量个人或机构在未来违约的可能性。
为了能够及时发现潜在的风险并采取相应的措施,预警指标和模型的使用变得至关重要。
本文将介绍信用风险评估的预警指标和模型,以及其在风险管理中的应用。
一、信用风险预警指标1. 违约概率违约概率是衡量个人或机构未来违约可能性的指标之一。
它通常基于历史数据、财务指标、市场前景等因素进行计算。
违约概率高的个人或机构意味着其信用风险较大,需要采取相应的风险管理措施。
2. 信用评级信用评级是金融机构对个人或机构信用状况的评估结果。
通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等级。
评级较低的个人或机构被视为信用风险较高,需要进行严格的监控和管理。
3. 财务指标财务指标是评估个人或机构财务状况的重要参考标准。
例如,个人的债务比率、流动比率、盈利能力等指标,以及企业的资产负债表、利润表、现金流量表等报表都是衡量信用风险的重要指标。
4. 市场指标市场指标是评估个人或机构信用风险的重要参考数据。
市场指标包括股票价格、债券收益率、信用违约互换等金融市场数据。
这些指标可以反映市场对个人或机构信用状况的预期,对风险管理有重要意义。
二、信用风险预警模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种常用的信用风险预警模型。
它基于个人或机构的历史数据,通过建立多个变量之间的关系,预测个人或机构未来违约的可能性。
该模型可以将各种风险因素纳入考虑,对信用风险进行较为准确的预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型,也常用于信用风险预警。
该模型通过构建多层神经元之间的连接,将输入的个人或机构信息转化为输出的违约概率,提供了一种复杂问题建模的方法。
3. 决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测模型,也常用于信用风险评估。
该模型通过对历史数据进行分析,构建树形结构,根据个人或机构信息的不同特征进行不同路径选择,最终预测违约概率。
商业银行的风险评估模型
总结词
该案例展示了商业银行如何运用风险评估模型来管理信用风险,包括贷款违约风险和债券投资风险等。
详细描述
该商业银行采用了基于CreditMetrics的信用风险评估模型,对借款人和债券发行人的信用评级进行量化分析。通过分析历史数据和市场信息,该银行能够预测借款人和债券发行人的违约概率和损失程度。此外,该银行还运用信贷资产组合模型、信贷评级模型等方法,对信用风险进行分散化和集中化管理,确保信贷资产的质量和安全性。
防范市场风险的措施包括合理配置资产和负债的期限结构,以及建立完善的市场风险管理体系。
01
02
03
操作风险是指由于内部流程、人员和系统的不完备或失效,以及外部事件导致商业银行损失的风险。
评估操作风险的指标包括巴塞尔协议中规定的内部操作风险损失事件,商业银行通过加强内部控制和合规管理来降低操作风险。
总结词:压力测试模型是一种用于评估极端市场环境下金融资产或投资组合的风险承受能力的工具。
总结词
风险矩阵模型是一种用于评估和管理各类风险的框架和方法。
总结词
风险矩阵模型具有全面性、系统性和可操作性等优点,已成为国际上商业银行风险管理的重要工具。
详细描述
通过风险矩阵模型,商业银行可以全面了解其面临的风险,并采取相应的管理措施。此外,风险矩阵模型还可以帮助商业银行制定风险管理策略和资本配置计划。
现代风险评估模型
为了应对极端事件和不确定性,商业银行还经常使用压力测试和情景分析等方法,来评估不同情境下可能面临的风险。
压力测试与情景分析
商业银行面临的主要风险
市场风险是指由于市场价格波动(如利率、汇率、股票价格等)导致商业银行表内外头寸损失的风险。
评估市场风险的指标包括利率敏感性缺口、汇率敞口等,商业银行通过使用金融衍生品等工具进行对冲。
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在金融领域中,银行信贷风险是一个关键的问题。
为了保障银行的稳定经营和客户资金的安全,构建有效的信贷风险预警模型变得至关重要。
本文将探讨银行信贷风险预警模型的构建与验证的过程和关键步骤。
首先,构建银行信贷风险预警模型的第一步是数据收集和预处理。
银行通常拥有大量的交易数据、贷款信息和客户信用评级等数据。
通过收集这些数据,并进行适当的预处理,可以更好地理解银行的贷款业务和风险暴露情况。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理和特征选取等步骤。
通过预处理,可以减少噪声数据的影响,提高模型的准确性和可靠性。
其次,银行信贷风险预警模型的构建需要选择合适的建模方法和算法。
常用的建模方法包括传统的统计方法和机器学习算法。
统计方法如Logistic回归、决策树和支持向量机等,可以根据历史数据和特定的风险指标来建立模型。
机器学习算法如神经网络、随机森林和梯度提升树等,通过学习大量数据和模式来预测信贷违约的可能性。
选择合适的建模方法和算法取决于数据的特点和模型的需求。
在模型建立阶段,特征工程是提高模型性能的关键步骤。
通过选择和创建适当的特征变量,可以更好地反映信贷风险的特征和规律。
特征工程可以包括特征选择、特征变换和特征组合等处理。
例如,可以根据经验选择相关的特征变量,如贷款金额、借款人收入和贷款用途等。
还可以通过数值变换、归一化和标准化等方法对特征进行处理,以便更好地应用于模型建立。
特征组合可以将不同的特征组合成更有意义和更高预测能力的新特征。
在模型构建完成后,需要进行模型验证和评估。
模型验证是评估模型预测能力和泛化能力的过程。
常用的模型验证方法包括训练集和测试集的划分、K折交叉验证和留一验证等。
通过将数据集划分为训练集和测试集,可以用训练集来训练模型,用测试集来评估模型的预测性能。
K折交叉验证通过将数据集划分为K个子集,依次使用其中一个子集作为测试集,剩余的K-1个子集作为训练集,最后对K次实验结果进行统计分析。
商业银行风险预警机制体系
05 结论与建议
汇总与总结
风险识别重要性
商业银行风险预警机制的首要任务是准确快速地 识别风险。
机制建立必要性
一个健全的风险预警机制有助于银行及时应对风 险,避免或减少损失。
预警系统有效性
高效的风险预警系统不仅依赖于先进的技术,还 需要与其他业务部门紧密合作。
03 风险预警机制的实施与运 行
数据收集与处理
数据来源
商业银行风险预警机制首先需从 内部系统、外部市场、监管机构 等多元渠道获取全面、准确的数
据。
数据处理
通过高效、稳定的数据处理技术, 对收集的各类数据进行清洗、整合 及标准化,以确保数据质量和可用 性。
数据分析
利用适当的分析方法和模型,对数 据进行深入挖掘,以发现潜在的风 险因素和趋势。
关注市场动态、汇率、利率等因素,预测 市场风险,为银行提供投资建议和风险管 理策略。
操作风险预警
流动性风险预警
通过监控银行内部操作流程、员工行为等 ,发现潜在操作风险,确保银行业务稳健 运行。
监测银行存款、贷款等资金流动情况,确 保银行保持足够的流动性,防范流动性危 机。
当前面临的挑战与解决方案
数据质量挑战
操作风险
由于内部流程、人为错误或外 部事件导致的风险。
流动性风险
银行无法及时满足负债或资产 负债表外业务的到期结算需求
的风险。
风险预警机制的重要性
01
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提前识别风险
通过预警机制,银行能够 在风险事件发生前,及时 发现潜在风险,避免或减 少损失。பைடு நூலகம்
强化风险管理
商业银行的数据分析与风险预警模型
商业银行的数据分析与风险预警模型随着信息技术的不断发展和互联网金融的兴起,商业银行面临着越来越大的数据量和复杂的风险挑战。
为了有效地管理和应对这些挑战,商业银行开始广泛采用数据分析和风险预警模型,以及相应的技术工具和策略。
本文将就商业银行的数据分析和风险预警模型进行探讨,旨在帮助银行界了解并提高其风险管理水平。
一、数据分析在商业银行中的应用商业银行作为金融机构,每天都会产生大量的数据,包括客户的交易记录、贷款信息、市场行情等等。
这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的风险,通过数据分析可以挖掘出其中的规律和趋势,为银行的决策提供有力的支持。
在数据分析中,商业银行可以应用以下几种方法和技术:1. 统计分析:利用统计学方法,对数据进行描述和分析,了解其分布、相关性等特征。
例如,可以通过统计分析来确定客户的风险偏好、贷款违约率等指标,进而制定相应的风险管理策略。
2. 机器学习:利用机器学习算法和模型,对大规模数据进行分类、聚类、预测等分析和应用。
例如,在信用评分模型中,可以使用机器学习算法对客户的个人信息、历史信用记录等数据进行分析,预测其违约概率。
3. 数据挖掘:基于大数据技术和算法,挖掘潜在的关联规则、异常模式等信息。
例如,商业银行可以通过数据挖掘技术来发现客户的交易行为异常,从而及时采取相应的风险控制措施。
4. 可视化分析:利用图表、图像等可视化技术,将数据结果以直观的方式展示出来,方便分析师和决策者理解和使用。
例如,可以用数据可视化来展示风险事件的时间、地点、规模等,帮助银行管理和监控风险。
二、风险预警模型在商业银行中的应用风险预警模型是商业银行风险管理的重要工具,通过对不同类型的风险进行分析和预测,帮助银行及时识别风险、预警风险,并采取相应的措施进行防范。
以下是几种常见的风险预警模型:1. 资产质量预警模型:主要用于预测贷款违约的概率,帮助银行评估贷款的风险水平。
该模型通常基于客户的个人信息、还款历史等指标,通过一系列算法和模型进行分析和预测。
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
商业银行贷款风险评估模型及其应用
商业银行贷款风险评估模型及其应用商业银行作为金融机构,主要经营贷款业务。
然而,贷款风险是银行经营面临的重要问题。
因此,商业银行需要建立一套完备的贷款风险评估模型,以减少不良贷款和坏账损失。
一、什么是贷款风险评估模型贷款风险评估模型是商业银行根据客户的信用情况、还款能力、贷款用途等因素,通过统计学分析、回归分析、决策树等方法建立的用于评估贷款风险的数学模型。
贷款风险评估模型是商业银行决策风险控制和风险管理的重要工具。
二、商业银行贷款风险评估模型的构成商业银行的贷款风险评估模型包括评估指标、评估模型、评估标准等三个部分。
1、评估指标评估指标是商业银行依据贷款风险的不同情况,选取的一些与借款人相关的特征参数。
评估指标包括个人信息、家庭背景、财务状况、信用记录、经营状况、贷款用途等多个方面。
商业银行根据借款人的评估指标,对其进行分类,以进行贷款风险评估。
2、评估模型评估模型是基于评估指标构建的数学模型,通过分析评估指标间的关联关系,计算借款人的风险评估值。
评估模型主要包括线性回归模型、逻辑回归模型、支持向量机模型等。
3、评估标准评估标准是根据银行的风险偏好和风险承受能力确定的,用于评估借款人的贷款申请是否准予批准。
评估标准主要包括贷款利率、贷款期限、还款方式等多个方面。
三、商业银行贷款风险评估模型的应用商业银行的贷款风险评估模型主要应用于以下几个方面。
1、贷款审批商业银行在处理客户贷款申请时,会通过贷款风险评估模型对客户的信用状况、还款能力等进行评估,以帮助银行更准确地判断贷款申请的可行性和风险水平。
2、贷后管理商业银行在客户贷款期间,会通过贷款风险评估模型对客户的还款状况等进行监控,以便在客户出现还款问题的时候及时处理,并采取相应的措施。
3、风控预警商业银行在使用贷款风险评估模型时,还可以通过对评估模型的调整和更新,发现潜在的风险因素,并及时采取相关措施进行风险控制和预防。
四、商业银行贷款风险评估模型存在的问题及解决方案商业银行在使用贷款风险评估模型的同时,也会遇到一些问题。
商业银行客户信贷风险预警模型构建
Ab t a t A de s s t up t na y e c s s r c : mo li e o a l z on ume o i k o me c a a r l an rs s ofc m r i lb nks hi r r hi a l he e a c c ly bv t AH P m e hod Us ng t s m o l arou a t r weghtn n rs n x s t m s,a xp t . i hi de ,v i s f c o i i gs i ik i de ys e nd e one s o nt f l n rs s c n be c l ul t d,t he c oa i k a a c a e hus t ons ume o n rs r de a a l r ng s a e a e obt i d. r l a ik g a nd e ry wa ni t t r ane
随 着世 界经 济 一体 化 进 程 的加 快 , 商业 银行 的经 营 风 险 已越 来 越受 到 人 们 的广 泛 重视 。在 我 国 , 鉴 于 信 用 风 险 的严 峻 形 势 , 户信 贷 风 险 问题 尤 为 突 出 , 高 商业 银 行 的 信贷 风 险 防Байду номын сангаас范 技术 , 立 具 有前 客 提 建
V O .1 O. 1 6N 2 AD . 0 r 20 2
商 业 银 行 客 户 信 贷 风 险预 警 模 型 构 建
剥、 青 宛
( 中国科学技术大学 商学院 , 安徽 合肥 205) 3 0 2
摘
要: 通过 运用 AHP法建 立商业 银行 客户信 贷风 险层次分 析模 型 , 计算 出风 险指 标体 系各 因素权 重 以及
我国商业银行信贷风险评估预警研究——基于灰色自校正SAGM(1,1)模型
银行信贷风险的发展态势( 孙宛青 , 2 0 0 2 ) ; 其次 , 田 关于商业银行信贷风险评估预警机制 , 当前 国 苗、 焦 桂奇 、 王 晓敏 等 结合 某 商 业银 行 的实 际数 据 , 内外 学者 的研 究 主要 集 中在神 经 网络模 型 在信 贷风 通过人工神经 网络技术在我国商业银行信贷风险评 险 预警 预 测 上 的 非参 数 、 非 线 性 运用 。例 如 : 首先 , 估 模 型 中 的运用 , 认 为基 于 灰 色 自校 正 理论 的信 贷 S h e n g — T u n L i a 、 We i s s o r S h i u e 、 Me n g - H u a h Hu a n g 等 风 险评 估 系统 具 有 较 好 的风 险防 范 和调 控 作用 ( 田 学者利用支持向量技术对个人贷款信用评估问题进 苗 、 焦桂 奇 、 王晓敏 , 2 0 0 6 ) ; 再次 , 李 文汉 则认 为 在 行 了研 究 ( S h e n g — T u n L i a , We i s s o r S h i u e , Me n g — Hu a h 银行 风 险 的监 管 过程 中应 借助 于灰 色 自校 正理论 来 Hu a n g , 2 0 0 6 ) ” ; 其次, D i m i t r a s 、 Z a n a k i s S 、 Z o p o u n i d i s 完善其信贷风险预警机制( 李文汉 , 2 0 1 2 ) t “ 。 c和 Z h a n g G、 Hu M、 P a t u w o B等 人 分 别 就 神 经 网络 总之 , 国 内外 学者 分 别 从 不 同 的角 度 对银 行 信 模 型对 银行 信 贷风 险 的预测 能力 进行 了研 究 ( D i m i — 贷 风 险 预警 与评 估 这 一 问题 进 行 了有益 的探 索 , 使 t r a s ,Za n a ki s S ,Zo p o u n i d i s C,1 9 9 6; Zh a n g G,Hu M, 得 这 一领 域 的研 究 日渐 丰 富 , 但 如何 结 合 灰 色 自校 P a t u w o B, 1 9 9 9 ) ; 再次 , V e l l i d o 、 L i s b o a P 、 V a u g h a n J . 正 理论 从风 险 预测 的视 角来 展开 对银 行信 贷风 险预 和 Wo n g T 、 B o d n o v i c h 、 S e l v i Y则 分别 对神 经 网络在 商 警 与 评 估 这一 问题 的研 究 , 当前 仍 有一 些 问题需 要 业 银 行 管理 中的应 用 进行 了讨 论 ( V e l l i d o ,L i s b o a P , 进 一 步完善 和深 化 。 因此本 文 即尝试 着在 众 多 国内
商业银行的风险模型与分析
商业银行的风险模型与分析随着金融市场的不断发展与竞争的加剧,商业银行面临着越来越多的风险。
为了应对这些风险并确保银行的稳健经营,银行需要建立有效的风险模型,并进行相应的风险分析。
一、风险模型的分类商业银行的风险模型可分为多个类型,如下所示:1.信用风险模型:用于评估借款人无法按时偿还贷款本息的风险。
该模型基于借款人的信用评级、收入状况、负债情况等因素进行评估和分析。
2.市场风险模型:用于衡量银行在金融市场波动中所面临的风险。
该模型基于投资组合的价值波动、市场指数变动等因素进行风险度量和分析。
3.流动性风险模型:用于评估银行在资金需求和资金来源之间的匹配程度,以及银行资金短缺时可能面临的风险。
该模型基于银行的资金流入流出情况、流动性指标等进行分析。
4.操作风险模型:用于评估银行在业务操作中可能遭受的风险,如内部失误、欺诈等。
该模型基于银行的业务流程、员工行为等因素进行分析。
二、风险模型的建立商业银行在建立风险模型时,需要考虑以下几个方面:1.数据收集:银行需要收集大量的数据,包括借款人的个人信息、财务状况、历史还款记录,市场指数的变动情况等。
这些数据是建立模型和进行分析的基础。
2.模型选择:根据不同的风险类型,选择合适的模型进行建立。
例如,信用风险可以采用评级模型、违约概率模型等;市场风险可以采用价值-at-risk(VaR)模型等。
3.模型参数估计:对于选定的模型,需要估计相应的参数。
这通常需要借助统计方法和计量经济学模型来进行估计。
4.模型验证:完成模型的建立和参数估计后,需要进行模型验证。
通过与实际情况进行对比,验证模型的准确性和稳定性。
三、风险分析的意义商业银行进行风险分析的目的在于:1.风险预警:风险模型与分析可以提前发现潜在的风险信号,并对可能产生的风险进行预警。
这有助于银行及时采取相应的风险管理措施,减轻损失。
2.风险控制:通过风险分析,银行可以确定风险暴露的程度,并制定相应的风险控制策略。
商业银行信用风险预警支持模型及其系统
对 预 警 (al— rig 的 研 究 最 早 来 源 于 军 事 , 通 过 预 E r Wann ) y 指 警 飞 机 、 警 雷 达 等 工具 提 前 发 现 、 析 和 判 断 敌 人 的进 攻 信 预 分
警 、 于 灰 色模 型 的 信 用 风 险 预 警 等 等 这 些 研 究 从 本 质 上看 基 都 是 对 信 用 风 险度 量 方 法 的 应 用 和 延 伸 , 乏 对 信 用 风 险 整 个 缺 生命 周 期 内预 警 的 研究 。 本 文 通 过 对商 业 银 行信 用 风 险 生 命 周 期 的研 究 , 合 企 业 结 预 警 理 论 , 究 商 业 银 行 信 用 风 险 预 警 的 三 个 阶 段 , 分 析 商 研 在 业 银 行 信 用 风 险 预 警 各 个 阶 段 的 目标 和 实 现 步 骤 的基 础 上 , 研 究 信 用 风 险 预 警 的 概 念 模 型 , 后 运 用 系 统 分 析 的 方 法 , 究 最 研 商 业 银 行 信 用 风 险 预警 支 持 系 统 的系 统结 构 。
二 、 用风 险的 生 命 周 期 和信 用风 险预 警 的 过 程 信
商 业 银 行 是 经 营 风 险 的组 织 , 否 很 好 地 管 理 信 用 风 险 将 能
关 系到 商 业 银 行 的生 存 和发 展 。现 有 对 信 用 风 险 管 理 的研 究 ,
不论是 5 C法 、— cr 还 是 K M 模 型 章编 号 :0 3 4 2 (0 6 0 — 0 3 0 10 — 6 5 2 0 )8 0 0 — 3 中图分 类号 :8 23 F 3 .3 文献标 识 码 : A
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商业银行信用风险预警支持模型及其系统一、引言商业银行是经营风险的组织,能否很好地管理信用风险将关系到商业银行的生存和发展。现有对信用风险管理的研究,不论是5C法、Z-Score还是KVM模型等,都倾向判断信用风险的大小。这些研究的方向沿着“逐步求精”的思想,从判别信用风险的相对大小到判别信用风险的绝对大小。然而,信用风险的大小是内外部环境不断变化的,具有易变性;同时它也随时间而不断变化,具有时变性。虽然,对单一时间点信用风险的研究在信用风险研究中,可以度量及比较信用风险的大小,但在商业银行信用风险管理的实务中,还需要解决什么时间、由什么依据决定需要对信用风险进行度量,以及对度量结果采取怎样避险措施的问题。对预警(Early-Warning)的研究最早来源于军事,指通过预警飞机、预警雷达等工具提前发现、分析和判断敌人的进攻信号,并把这种信号的威胁程度传递给指挥部门,以提前采取应对措施。在经济领域,穆尔首先采用多种指标综合方法构建美国宏观经济预警系统。在信用风险管理方面,首先将信用风险预警和将预警系统(EWS)的概念应用到信用风险管理的是Fisk,预警被认为是对风险的提前预测。将预警理论应用到信用风险预警,现有的研究大多集中在对单一时间点、信用风险大小转化成预警级别的研究,如基于人工神经网络的信用风险预警、基于灰色模型的信用风险预警等等。这些研究从本质上看都是对信用风险度量方法的应用和延伸,缺乏对信用风险整个生命周期内预警的研究。本文通过对商业银行信用风险生命周期的研究,结合企业预警理论,研究商业银行信用风险预警的三个阶段,在分析商业银行信用风险预警各个阶段的目标和实现步骤的基础上,研究信用风险预警的概念模型,最后运用系统分析的方法,研究商业银行信用风险预警支持系统的系统结构。二、信用风险的生命周期和信用风险预警的过程传统的信用风险定义为包括借款人、债券发行人或金融交易对方在内的交易对手由于各种原因不能完全履约致使金融机构、投资人或交易对方遭受损失的可能性。从狭义上讲,信用风险就指信贷风险。通过对风险概念的梳理,从风险承担者(即商业银行)的角度来看,信用风险即由于交易对手是否违约的最终结果和商业银行认为交易对手是否违约之间的偏差,这种差异可能对商业银行造成损失。信贷交易是产生信用风险的一种交易,商业银行的交易对手即贷款人。根据贷款人借贷的实际情况,对一个贷款人信用风险产生到结束的时间阶段可以用图1表示。该过程一直持续到借贷合同到期,贷款人做出是否违约的决策为止,即信贷交易信用风险的生命周期。在生命周期内,商业银行如果始终认为贷款人一定不会违约的话,贷款人是否违约的事实和商业银行对贷款人是否违约的预期存在差距,这种差距可能导致商业银行的损失,即信用风险。因此信用风险管理应该覆盖信用风险的生命周期(T)。企业预警管理理论的基本方法,即通过监测并预控造成各种经营风险和管理失误的致错环境,通过对致错环境中各种内部和外部主要致错因素(行为)进行有效的测评,进而控制错误的发生或发展,把失误控制在早期,把各种经营风险降到最低限度。对于商业银行信用风险的预警,也需要在信息的时效性范围之内,及时地从作为信用风险的表现和影响因素的外部环境中获取信息,根据获取到的信息,筛选到可能影响商业银行交易对手或是交易对手信用风险大小变更的信息以及这些信息所对应的交易对手;针对所发现的交易对手,重新度量其信用风险,得到交易对手的信用风险大小;根据评估出的交易对手和他们的信用风险大小,从众多应对策略中选取合适的应对策略并实施。因此,将信用风险预警分解成如下三个预警阶段:环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)、信用风险度量阶段(P_e)、制定应对策略阶段(P_s)。其中:P_d阶段在整个信用风险的生命周期中持续工作,仅当P_d阶段发现交易对手信用风险变化的信号或可能影响信用风险预警的交易对手信息和环境信息时,才触发信用风险度量阶段通过获取交易对手的财务数据或金融市场数据使用专家系统、记分模型或定量模型等信用风险度量模型来度量其信用风险的大小;仅当P_e阶段度量出的信用风险值大于某一个阈值,才进入P_s阶段。这样商业银行就完成了一次信用风险预警的全部过程。在T内,可能重复着一个或多个这样的信用风险预警过程。三、信用风险预警的概念模型商业银行信用风险包括两个确定的直接参与者,即商业银行(L)和交易对手(B)。若把自然的选择(N)当成一个间接的参与人,则商业银行信用风险预警中的参与人(P)可以表示如下:P=(L,B,N) (1)(一)信用风险预警各阶段目标和子过程从L的视角,分析在信用风险各个阶段的需求和信息交互。(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)该阶段的任务是从N和B中发现可能导致信用风险变化的信息以及这些信息所影响的B。为了实现这个目的,L要在整个信用风险的生命周期中持续从B和L 获取信息。由于信息量非常巨大,而且所获取的信息可能由于不具备有用性、时效性和真实性等等要求,需要对获取的信息进行筛选。并且,当单独的信息并不能直接发现信用风险,需要通过信息组合起来才能发现信用风险。如发现某个B`的贷款在时间t`内到期并不能发现其信用风险变更,发现它在其他商业银行的贷款在时间t`内到期也不能说明其信用风险变更,然而这两条信息组合则意味着由于B`要同时偿还多笔贷款而可能产生现金的不足。筛选、组合后的信息转换成知识,和L的所有B 进行匹配,得到其信用风险可能受影响的一部分交易对手B+(B+∈B)。该阶段中,信息主要从N和B向L流动,由于在B和L之间的博弈中,信息不对称对B有利,因此N是主要的信息来源。该阶段向下一阶段输出B+和相关的知识。(2)信用风险度量阶段(P_e)该阶段的任务是根据P_d输出的B+和相关的知识,选择满足合理性和准确性的信用风险度量模型和方法度量其信用风险的大小。该阶段的核心任务是选择并运行信用风险的度量模型。该阶段通过度量模型的选择、输入数据的获取、模型运行和度量结果的输出四个子过程来实现其核心任务。该阶段中,信息主要从N和B 流动,和上一阶段不同的是,由于直接获取用于度量信用风险的财务和金融数据,该阶段主要的信息来源是B。该阶段的输出为B+的信用风险度量结果。(3)制定应对策略阶段(P_s)该阶段的任务是根据P_e输出的B+的信用风险度量结果,判定是否超过阈值,并选择或制定L的应对策略并加以实施,以避免由于信用风险的变更而引起的损失。该阶段的核心任务是选择并实施信用风险应对策略。该阶段的子过程有:判断是否超过阈值、风险应对策略的选择、策略的实施。(二)信用风险预警的概念模型综合前面提出的信用风险预警的逻辑过程分析、参与者分析和信用风险影响因素分析,三阶段信用风险预警的概念模型如图3所示。四、信用风险预警支持系统(一)信用风险预警系统需求分析对于信用风险预警而言,其目标是得出何时对B采用何种度量方法和模型进行信用风险度量,并且对度量结果需要采用何种措施来避免可能的损失。根据前面对信用风险预警三个阶段的分析,可以提出三个信用风险预警阶段的功能需求。(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)该阶段的功能需求:信息获取、知识组合和筛选、与交易对手匹配、输出B?觹和相关知识。该阶段从各种国家的、行业的、商业、企业自身相关的信息系统和WEB网站中获取信息,向下一阶段P_e输出可能发生信用风险的交易对手和相关联知识。(2)信用风险度量阶段(P_e)该阶段的功能需求:模型选择、输入数据的获取、模型运行、输出度量结果。该阶段接受P_d阶段输入的交易对手和相关联知识,向P_e输出交易对手的信用风险度量值。(3)制定应对策略阶段(P_s)该阶段的功能需求:判断是否超过阈值、应对策略选择、策略的实施。该阶段接受P_e输入的交易对手信用风险度量值,输出应对策略。(二)信用风险预警系统框架模型根据信用风险预警三阶段的功能需求分析,信用风险预警支持系统的框架模型如图4所示。五、案例分析本文以商业银行B在成功收回A公司巨额逾期贷款本息及全部追偿费用一案为例,具体阐述商业银行信用风险预警过程。A公司是一家当地知名企业,因承建某国家重点建设项目,而先后获得包括B以及另一银行的亿元贷款,资金来源充足,B经贷前考察向其发放了贷款。图5模拟了商业银行B通过信用风险预警的三个阶段,及时发现A公司信用风险的变化、并加以度量和采取措施的过程。在P_d阶段,B行从直接信息来源获取了要求B行贷款展期而账户内并未筹集足够还贷资金的信息,并从银行同业获取了A公司在近三个月内在数家银行多笔数量较大的贷款将先后到期的信息。通过这些信息的组合,发现的知识指向了A公司在到期时可能现金不足;在P_e阶段,B行通过专家主观估计了该信用风险的大小,发现其信用风险有明显变大的趋势;在P_s阶段,B行选取信贷政策与法律相结合的策略,一方面明确拒绝其展期要求,另一方面,结合法院以诉前保全方式查封其多家银行账户。最终A公司将其在B行的全部贷款本息及包括诉讼费、律师代理费等在内的全部追偿费用一并偿还。本文对信用风险和信用风险预警进行了研究,提出了信用风险预警的概念模型和支持系统的系统结构,其目标是从商业银行的实务出发,建立商业银行信用风险预警的支持系统。要实现最终的目标,还需要做以下方面的研究:信用风险发现的机理;对不同交易对手和不同类型的信用风险,风险度量的方法、模型的自动选择机理;信用风险应对策略的选择机理。参考文献:[ 1]E I Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate. Bankruptcy. Journal of Finance, 1968,(23): 189-209.[ 2]KMV Corporation. Credit Monitor Review. SanFrancisco California: 1993.[ 3]佘从国,席酋民.我国企业预警研究理论综述[ J].预测,2003,(22):23-29.[ 4]Charles Fisk, Frank Rimlinger. Nonparametric Estimates of LDC Repayment Prospects. Journal of Finance, 1979, 34(2): 429-436.[ 5]苗建敏.财务风险概念梳理及其识别、估测与控制[ J].理财者,2004,(1).[ 6]佘廉.企业预警管理理论[ M].石家庄:河北科学技术出版社,1999.。