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市場風險數據分析范文1
（一）定性分析
1.優勢分析。商業銀行在多年發展中，擁有廣大的客戶群體，積累了客戶基本資料、客戶交易、客戶存貸款等大量數據。在大數據時代，商業銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數據服務器等設備，將這些傳統數據與其他來源數據進行整合，數據分析人員通過云計算等技術手段挖掘出有價值的信息，從各個角度分析客戶需求以及識別信貸風險，從而有助于商業銀行更加科學地評價經營業績、評估業務風險、配置全行資源，引導銀行業務科學健康發展。
2.劣勢分析。在現有的銀行交易系統中，客戶的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶的家庭情況、收入狀況、消費習慣、興趣愛好等其他方面的信息。另外，目前小微企業客戶信息以及商業銀行的產業鏈客戶信息也比較缺乏，直接影響著銀行對這些客戶提供金融服務的水平。再者，大數據時代下，需要金融專業人才和數據分析人才相互配合，才能充分挖掘數據價值，但數據分析人員較為匱乏也將成為商業銀行的軟肋。
3.機會分析。剛剛進入大數據時代，商業銀行應率先構架大數據戰略體系，制定大數據發展戰略，突破同質性，實施差異化業務發展戰略，從而贏得先機。如果大數據獲得成功應用，將為銀行創造先發競爭優勢，使銀行決策從“經驗依賴”向“數據依據”轉化，打造不可復制的核心競爭力。“數據—信息—商業智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發展路線，數據分析也將成為其風險防控的法寶。
4.威脅分析。大數據在給商業銀行帶來前所未有的機遇的同時，也給其帶來了諸多威脅，例如大數據存在的風險、網絡安全、數據失真等。在大數據開發利用過程中，云計算技術將會得到廣泛應用。但是云計算將數據存入云端，而云端往往是由第三方服務器實現存取的，如果第三方將數據泄露，將會給銀行帶來極大的風險。另外，互聯網金融正在顛覆著傳統的金融模式，網商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業銀行很難開發到這些客戶，將給銀行帶來挑戰。
（二）定量分析
除了對大數據時代商業銀行信用風險管理面臨的內外部環境進行定性分析外，還可以進行定量分析。具體思路為：
①確定包括優勢與劣勢、機會和威脅等多于10個的內外部環境因素；
②利用主觀賦權法、客觀賦權法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權重；
③給各個因素打分，分值范圍為1到5分，評分越高說明因素越重要；
④將各個因素的權重與得分相乘，從而最終計算出各個因素的加權分數；
⑤各個因素加權分數計算代數和得出公司的總加權分數，然后根據分數進行判斷。某商業銀行內外環境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機會大于外部威脅，內部優勢大于內部劣勢，應抓住大數據帶來的機遇，充分利用信息技術，更加科學地評估業務風險、配置全行資源，引導銀行業務科學健康發展。
二、基于大數據的商業銀行征信系統構建
目前，我們已經進入了大數據時代，由于大數據包含的信息量大而且非常復雜，傳統的系統已不能滿足銀行新的分析需求，有必要建立一個統一的數據環境，構建大數據的商業銀行征信系統，采取新分析算法，搭建大數據跨業務的統一應用平臺，從而滿足銀行精細化管理、差異化服務、提升風險分析能力的需求。
（一）大數據時代商業銀行征信系統概述
在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發現各類欺詐行為，對保證商業銀行的正常運作和國家人民財產安全都顯得十分重要。商業銀行征信系統要針對信貸風險防控工作的實際特點，通過客戶交易信息以及客戶其他信息收集來加強客戶信用風險監測。系統總體見附圖。附表某商業銀行內外環境分析內部環境評分權重加權分外部環境評分權重加權分⑴整體競爭優勢明顯；30.100.30⑴云計算的快速發展；50.150.75⑵良好的客戶群體；50.150.75⑵數據來源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數據庫；40.050.20⑶科技發展為數據應用提供支持；40.200.80⑷擁有專業客戶人才；30.200.60⑷精準評估業務風險；40.251.00⑸良好的內控環境；50.251.20⑸先入為主的機會；40.150.60優勢⑹豐富的風險防控經驗；50.251.25機會⑹精細化管理的趨勢。40.100.40小計1.004.30小計1.004.80⑴缺乏個人客戶基本信息；-30.25-0.75⑴網商的競爭；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業基本信息；-30.20-0.60⑵大數據安全風險；-50.25-1.25⑶缺少產業鏈客戶的信息；-40.20-0.80⑶網絡安全面臨挑戰；-30.2-0.60⑷缺乏專業的數據分析人才；-30.10-0.30⑷外部風險事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結構化數據收集能力；-50.15-0.75⑸外部風險來源多樣化。-30.1-0.30劣勢⑹商業運營模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計1.00-3.50小計1.00-4.10優勢劣勢合計0.80機會威脅合計0.70系統將從海量數據中提取出有關聯的數據信息，以發現潛在或已知的風險，系統將數據倉庫、模型庫、知識推理、人機交互四者有機地結合起來，充分發揮數據挖掘的作用，通過建立風險評估模型較好地處理數據資源中存在的模糊性和隨機性，在成熟的模式識別技術和智能分析技術的輔助下，對銀行業務的全方位、多角度的可靠性分析和風險評估，有助于商業銀行實施全面風險管理體系，從而進一步提高融資、貸款、授信等方面的風險評估、監控水平。
（二）大數據時代商業銀行征信系統工作原理
1.數據原料。數據原料是商業銀行風險防控中的關鍵一環，它直接影響到數據挖掘的效率、精準度以及所得模式的有效性。目前，商業銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數據庫系統，在以大數據引領、以智能化為核心的產業變革時代，銀行要真正將數據作為風險控制的源點，有效整合來自銀行網點、PC、移動終端設備、社交網絡、征信機構等傳來的結構化和非結構化的海量數據，既要獲取常規渠道的數據，又要收集社會化媒體數據，真正將數據作為戰略性資產，實現從管控風險向經營風險方向的轉型。
2.數據工廠。數據工廠是利用數據挖掘理論與技術將數據中潛在的、有用的模式搜索出來，是整個征信系統最為關鍵的一步，也是技術難點。在數據工廠中，系統通過數據抽取工具、數據集成工具、數據過濾工具、數據挖掘工具以及模式評估工具等，從海量數據原料中提取輔助決策的關鍵性數據，并經過歸納總結、推理、分析數據，利用數據挖掘中分類、聚類、偏差檢測、概念分析、異類分析、關聯分析、時序演變分析和元數據挖掘等功能，完成對銀行信用風險控制、銀行市場風險評估和銀行操作風險評估，從而幫助決策者對信息預測和決策起作用。
3.數據產品。數據工廠最終的結果是數據產品，把所有最終經挖掘發現的知識直觀地通過可視化技術展示給商業銀行，以幫助其理解和解釋數據挖掘的結果，控制信貸風險。這些數據結果既包括傳統的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶信用信息，也包括客戶的其它方面的信用記錄、客戶的信用評級以及對市場風險的評估。當然，整個數據挖掘過程是一個不斷反饋、循環往復的過程，信用評級結果也是動態變化的。
4.數據應用。經過數據挖掘得出的風險評估結果為商業銀行評估信貸業務的風險和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動信用風險管理模式。在此背景下，商業銀行應規范貸款審批標準和審批程序，優化金融信用監控機制，完善組織架構和規章制度，實施風險動態防控，使信貸風險管理體系健康運行。
三、大數據時代商業銀行信用風險管理應注意的問題
在“大數據”時代，商業銀行面臨著信用風險防控的新形勢，要積極做好如下應對工作。
（一）風險意識要思維開放
商業銀行在進行風險預測時，需要考量政策、人為的操作風險、市場環境等等眾多因素，但現有的技術水平難以支撐挖掘大數據的商業價值。因此，商業銀行需要具備一種像互聯網一樣的開放式思維，建立分析數據的習慣，重視“大數據”開發利用，關注與風險預測高度相關的大數據信息，如客戶的基礎信息（如客戶開立賬戶時留存的住址、年齡、從事行業、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機上的存取款情況、使用銀行卡、購買理財、使用其他業務的記錄等等）、外部的信息（從互聯網、電信運營商、證券交易所等處挖掘來的有關信息）等，用數據說話，從而提高不確定風險的預測水平。
（二）數據整合要注重質量
大數據很多時候是從一種非傳統的角度去分析、挖掘、利用數據價值的思路。由于數據來源龐雜廣泛，需要不斷利用技術創新去挖掘利用大數據的價值，再加上數據之間的關聯性很強，商業銀行應建立自己的數據地圖，整合銀行內部數據和大數據鏈上的其它外部數據，堅持做到數據要依照標準化采集，確保數據來源真實可靠，杜絕以假亂真；同時構建專門的數據分析方法和使用體系，對數據進行規范化處理，并嚴格按照國家法律法規進行使用，從而確保數據質量，提高數據應用性。
（三）系統建設要高屋建瓴
市場風險數據分析范文2
關鍵詞：云金融；商業風險；互聯網金融；預警管理
解析互聯網金融的商業風險整體分析互聯網金融風險。按照《巴塞爾協議》內有關全面風險管理的要求，借鑒國際上的有益經驗，本文將互聯網風險劃分為上文所提到的三種類型風險。其中政策法律風險細分成了國家、行業和機構等層面，商業風險主要有市場、信譽和操作等風險，技術分為安全和技術選擇風險，如圖1所示。解析基于業務平臺的互聯網金融商業風險。從上述分析得知，互聯網金融主要被分成了三大平臺，分別是業務、管理和協作三大平臺?；ヂ摼W金融資金需求的雙方在業務平臺上撮合成交；通過國家管理者、行業管理者以及互聯網企業各分支機構對其實行各層監管，上述各監管組成了互聯網金融管理平臺；軟硬件開發維護者及網絡服務商主要擔任協作業務及管理平臺的運營，他構成了互聯網金融融資類的業務協作平臺。在業務層，資金融通雙方都面對了商業風險。一是市場風險。互聯網金融市場風險主要是由利率和流動風險組成。互聯網風險一方面會受到行業監管、行業分化和行業競爭等的影響，另外還會遭受央行貨幣政策刺激，兩者同時加劇了利率風險。互聯網金融機構一般會發揮資金周轉的作用，沉淀資金有可能會在第三方中介滯留兩天至兩周的時間，不具備有效的擔保及監管，很容易會出現資金挪用的情況，若是缺少流動性監管或出現資金鏈的斷裂，必然會導致支付危機的出現。另外不斷出現的互聯網金融業務平臺也會上限，不具備用戶優勢的平臺將會借助提升利率和縮短投資期限的形式來吸引投資者加盟，這就必然會引起平臺流動性風險，并且很多用戶在平臺跑路消息報道的基礎上，針對平臺的投資僅僅限于打新投資，這顯然會提升互聯網金融的流動性風險。二是信譽風險。信譽風險就主體劃分，主要分為自然人信貸風險及企業信貸風險兩種。自然人信貸風險主要是指自然人違約，其出現違約主要是由于其抗風險的能力較弱進而出現了道德問題。自然人信貸風險主要是由于借款人的經濟情況具有不確定性，尤其是該種借貸用在了生產經營商?；ヂ摼W金融業務內會牽涉到大量的自然人信貸范疇，由自然人承擔對應的償還義務，但是自然人的經營狀況、身體健康情況和消費習慣等都會引起還款風險。另外自然人借款人的個人觀念及道德問題都會造成違約風險。企業信貸風險和自然人借款人的動機以及償債能力的影響因素存在較大的差異。通常企業借款人主觀上惡意不按時清償債務可能性較低，對比之下，由于經濟實力、行業發展和經營狀況等因素導致的資金短缺更加容易使其違約。因此在對信譽風險實施評價時，自然人信用風險要更側重對其償還意愿的評估，但是企業借款人信用風險的評估則更加側重對其償還能力的評估。三是操作風險。互聯網金融操作風險主要指的是互聯網金融的活動內，由于人員匱乏、內部流程制定不當或是實施失敗以及系統不足所造成的直接性或間接性損失的可能性。目前用戶數據、用戶操作行為數據、交易數據、文本數據等大數據系統出現交織，由于沒有通過授權方位、系統退化、雇員欺詐、服務提供商風險和客戶安全保護意識較低等交易內，操作風險正是來自這些繁瑣和復雜的數據系統行為的結合內。依據操作風險的不同來源，可以劃分為內部操作風險及外部操作風險兩種。內部操作風險主要因為績效考評、審計監管及內部控制等多方面的互聯網金融企業內部因素所引發；外部操作風險主要是因為私人泄露、釣魚網站的盛行等外部因素引起的。追究其根本原因就是在于大數據，互聯網金融企業對用戶注冊無法實現有效管理，并且不能很好地分析和管理交易中出現的大數據，另外是否可以合理地對各種數據進行保存也是當前互聯網金融企業迫切需要解決的問題?；ヂ摼W金融商業風險特點。一是擴散速度快，破壞力強大。傳統銀行業務通常是通過紙質或是銀行內部系統來操作，一旦出現了錯誤，是有充分的時間查找、連接并且追回損失的。但是包含了交易數據、用戶操作行為數據和用戶數據及文本數據等大量數據的云金融為載體的互聯網金融，一旦出現了問題或是差錯，將會難以立刻糾正，并且互聯網金融業務運作速度飛快，等到發現問題后再攔截和追討損失基本無望。二是風險會交叉傳染。一方面互聯網金融業務平臺內包含了融資類、支付類和理財類業務，業務相互之間存在交叉性；此外互聯網金融商業風險內的市場風險、信譽風險和操作風險就像是多米諾骨牌，一旦一個出現風險將會引發一系列的風險。三是很難區分風險責任。互聯網金融辦理的過程一般都會涉及到外包商、電力和電信等其他多種合作方式，因此一旦某個方面出現了服務終端、客戶信息泄露和系統崩潰，將會直接對互聯網金融企業造成極大的損失，并且難以對責任實行區分。責任不能區分的直接結果就是一旦發生了損失，將難以對有關方的損失賠付進行明確。
互聯網金融的風險預警系統
數據作為中心的體系設計原則。互聯網金融風險預警系統設計內必須要遵循下面幾點：一是系統性原則?；ヂ摼W金融風險預警系統屬于一個針對互聯網金融風險實行檢測、預測和預警的系統，是大型的體系，該體系內包含了互聯網金融行業的所有，因此建立該系統時必須要考慮每一個用戶和金融產品的提供者等全部參與到金融活動內的人的利益，同時還要實行系統性建設。二是時效性原則。互聯網金融行業最大的特點是高速，充分體現了互聯網金融活性具有的及時性特點，因此在實行互聯網金融風險預警系統的建設中，必須要實時防范并且及時處理，確?？梢约皶r判斷風險和快速應對，避免造成太多損失。三是科學性原則。在預警系統的建立中要確保科學性，保障系統可以準確對金融風險實行判斷，防止對金融風險作出錯誤估計，最終導致不必要損失。將數據當做中心系統層級。在互聯網金融預警系統內存在以下幾層：一是數據管理層。預警系統主要是基于數據建立的，對此必須要建立和健全系統對數據的管理機制，建設和企業規模相適應的數據管理中心，便于對數據的收集、整理、加工和存儲。而且在數據中心還要實行管理過程內確保數據的準確性、完整性及安全性。二是數據整合層。風險預警系統的最主要任務是要通過分析互聯網金融行業內的海量數據，進而實現對其中風險的語境，這就必須要系統地對金融風險存在更為透徹的認識，自金融風險的定義出發，重新整合和分析數據，進而提取出有用的信息，信息整合能夠很好地保證信息的準確性及可靠性，數據提取層主要是整合及提取數據。三是數據分析層。數據分析層主要是分析數據，判定數據的風險。這就要保證系統具有完備的智能性。四是數據的解釋層，數據解釋層是對風險的解釋，更加準確地來講就是通過風險和企業現狀結合得出分析結果，其中包含了風險的可靠性、危險度、產生根源和處理方法。
建立互聯網金融風險預警模式
（一）風險預警設計思路
在上述分析的基礎上，針對定性風險評估指標使用模糊綜合評價法對其實行量化，對互聯網金融商業風險進行測度。依據選擇的權重系數測定互聯網金融商業風險預警綜合評分值，依據設定的預警區域范圍來確定互聯網金融的風險預警區域，從而選擇互聯網金融商業風險的相應策略權重系數的選擇在風險測度內是最關鍵的問題，對市場風險、信譽風險及操作風險實施分別測度中，須確定各個具體指標的權重系數問題；另外就是互聯網金融商業風險預警評分值測度過程內的市場風險、操作風險以及信譽風險分別權重系數確定的問題。
（二）構建互聯網金融風險預警指標體系
在業務平臺基礎上的互聯網金融商業風險主要被分成了市場、信譽和操作風險三個維度，而且各個維度的風險有著豐富的含義，很難使用單一指標來客觀描述。為了使得評價指標變為更精準，本文使用主客觀結合的方式設計互聯網金融三個維度的商業風險。 針對定量指標，筆者結合有關學者的研究成果和銀行體系定量指標來計算，最終對定性指標使用問卷調查的方式，結合模糊綜合評價方法得到最終對應的評分值。
（三）建立互聯網金融商業風險預警
通過假設互聯網金融商業風險內各變量間均是相互影響并且相互作用的，建立互聯網金融業風險的結構方程模型，并且對上述指標之間的關系進行檢驗?；ヂ摼W金融商業風險的三維關系假設主要為：H1：市場風險防控對互聯網金融商業風險的預警防控的直接正影響；H2：信譽風險防控對互聯網金融商業風險預警防控的直接正影響；H3：操作風險防控對互聯網金融商業風險預警的直接正影響；H4：市場風險防控及信譽風險防控的直接雙向正關系；H5：市場風險防控及操作風險防控的直接雙向正關系；H6：信譽風險防控及操作防控間的直接雙向正關系；H7：市場風險防控依賴各種要素不受信譽風險及操作風險防控影響；H8：操作風險防控依賴的各要素不會受市場和信譽風險防控影響；H9：信譽風險防控依賴的各要素不會受市場和操作風險防控影響；H10：除市場、操作和信譽風險以外的其他因素都是殘差項。劃分衡量互聯網金融商業風險的指標為：一是互聯網金融機構個體的指標，包含財務健康情況及機構規模；二是互聯網金融整體指標，包含了信貸質量、資產規模、資產及負債匹配數量；三是互聯網金融機構指標，包含了業務發展模式、產品類型、風險度量等。見表1所示。在模型內市場、信譽和操作風險分別作為三個外生潛變量分別由各自所屬顯變量測量，互聯網金融風險系統的各變量相互間是存在關聯性的，因此假設三個外生潛變量之間存在相互變聯系?；ヂ摼W金融的融資業務風險是內生的潛變量，主要是表1內的八個顯變量反應。
分析互聯網金融商業風險預警結果
首先要對預警信號閾值實行確定。預警信號閾值是觸發預警后續行動的臨界值，閾值要綜合數據的模型、歷史數據經驗和專家經驗以及同業信息確定，并且還要考慮互聯網金融的融資平臺的風險偏好、客戶與平臺的聯系、監管部門檢查評估互聯網金融融資平臺和監管要求等因素。一旦風險表征值超出了預警信號的閾值，將會觸及預警流程，進入風險預警系統，將實現對風險級別的定位。其次是定位互聯網金融商業風險的預警級別。依據評估風險大小，劃分互聯網融資風險為正常狀態、關注狀態、次級狀態、可以狀態以及損失狀態5個等級，分別用綠、藍、黃、橙、紅五種顏色的燈來表示。詳情見表2所示。第三是分析互聯網金融商業風險預警的結果。在處于綠色信號燈范圍情況下，互聯網金融平臺必須要考慮和其開展對應的業務活動，還要增強互聯網金融平臺的效益，平臺必須要大量的吸收該種類型的業務；在處于藍色信號燈的范圍下，互聯網金融平臺則可以考慮接受和其開展對應的業務，那些已經有的處于藍燈狀態的業務，則可以考慮持有；在處于黃燈信號的范圍時，互聯網金融平臺可以按照公司的戰略和客戶征信情況，適當考慮是否需要開展其他方面的業務，若是已經存在了處于黃燈狀態的業務，要及時防范并且調整，或是改變持有策略或是適當轉出業務；在處于橙色燈信號時，互聯網金融平臺則不應當考慮其借貸，若是當前業務已經處于信號燈為橙色的狀態，要立即采取對應措施來降低損失；若是當前處于紅色信號范圍內，則互聯網金融平臺必須將其拉進黑名單，針對已經處于紅燈狀態的業務，則要采取強硬的手段實行積極挽回，盡力彌補損失，實行不良征信評價。
參考文獻：
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市場風險數據分析范文3
金融市場中各變量的變化或波動將導致未來資產組合收益存在不確定性，因而產生金融市場風險。在此定義中，金融市場中各變量指的是包含股票的價格、利率、衍生品價格等變量，這些變量同時也被稱作市場風險因子。以上定義可以得出結論，金融市場風險基本上可以定義為金融資產價格風險。
而在金融市場中，銀行業作為金融體系中十分重要的組成部分，同時也成為貨幣傳導機制的重要一環，自然對商業銀行的監管將成為金融風險管理研究的課題之一。首先，金融產品的多樣化擴大了銀行的收入來源，隨著我國逐步推行利率市場化、各商業銀行的中間業務尤其以表外業務為主的規模不斷發展擴大，商業銀行所面臨的風險也隨之擴大。其次，我國國內市場化進程不斷深化、利率市場化程度不斷加深，越來越開放的市場環境使得國內大多傳統分業經營的界限日益模糊，商業銀行走上混業經營成為銀行業未來發展的必由之路。與此同時，眾多金融衍生工具的誕生、銀行業務的不斷完善創新，都為商業銀行創造了巨大的利潤，也帶來了不容忽視的金融風險。如何在提升商業銀行自身的市場競爭力的同時增強銀行本身的抗風險能力，現成為眾多商業銀行經營管理的核心內容。
二、文獻綜述
（一）國外文獻綜述
1952年哈里馬克維茨在他的博士論文中開創性的提出了一種關于資產組合選擇的方法，馬克維茨提出基于投資組合中的兩個基本參數，理性投資者會以此做出合適的資產組合的選擇，這兩個參數即預期收益和風險，這就是現代風險管理理論發展的基礎。至1960年前后，威廉夏普與林特納提出了資本資產定價模型（CAPM），資本資產定價模型推進了風險管理的研究進程，它基于馬克維茨的理論將單個資產分為兩部分即是否能被分散化的風險。1995年，巴塞爾委員會提出VaR必須成為商業銀行資本充足性評判依據的要求，并在聲明之后對VaR模型是否適用于商業銀行風險管理的分析做了詳細的介紹。在1995年末美國證交委員會提出上市公司需定期披露自身信息并將VaR作為報告期的重要衡量指標的建議后，研究者們及銀行家們對VaR模型的使用日益重視，且模型在金融業的適用范圍日益擴大。
進入21世紀后，研究者們對VaR模型進行更深入和擴展的研究2004年，羅伯特首次基于VaR提出了條件VaR模型（CAVaR），在此模型中模型參數來自于分位數回歸，這也是條件自回歸模型的首次亮相。2010年，羅伯特又對三類基本方法，即Delta正態法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法的優缺點進行了比較分析。
（二）國內文獻綜述
2006年，梁志森指出在我國商業銀行的市場風險管理上，VaR 的應用雖具有一定的局限性，但在一定程度上是可以克服的，即表明VaR在中國銀行業風險管理領域同外國一樣具有相當的適用性。2007年，何飛平對VaR模型的隨機波動進行了討論，并對此情況下的VaR值進行實證分析，結果顯示隨機波動模型下的VaR值更具準確、動態性。隨后在2008年，牛茜指出使用VaR模型來計量市場風險與風險管理是我國商業銀行未來的可行之路，但我國銀行在使用模型時仍然存在數據缺失與后尾分布現象。2012年，劉靜，高翔就當下我國銀行業中存在的普遍現象和問題，針對性的提出風險管理審計在我國商業銀行業中實施的必要性，并深入探索研究更符合我國商業銀行經營狀況的風管審計新體系。
三、商業銀行市場風險的度量
（一）度量方法介紹VaR介紹
1、VaR的定義
所謂VaR，簡單來說就是指在正常情況與給定的置信水平下，資產、投資組合在未來一段時間內將會遭受的最大可能損失?？梢员硎緸椋?/p>
Prob（P
其中，Prob表示概率密度；P=P（t+t）-P（t），表示組合在未來持有期即t內的損失；c即為給定置信水平；VaR表示在給定置信水平c下資產組合的風險價值。
2、VaR的基本特點及參數
基本特點：
（1）基本公式僅能準確計算正常波動狀態下的市場風險而非極端情況；
（2）VaR具有可比性；
（3）VaR值越大說明風險投資組合面臨的風險越大，反之則越??；
（4）正常情況下，時間跨度越短，收益率越貼合正態分布；
（5）VaR值的基本參數為置信度和收益率。
基本參數：
（1）持有期
持有期是指計算在某段時間內持有資產的最大損失值，即VaR的時間范圍。一般在計算持有期時需考慮流動性、正態性、數據約束及頭寸調整這四個方面。并且在一般情況下，其他因素保持不變，流動性越大，持有期越短，資產組合面臨的風險越小。
（2）置信度
置信度是指資產組合的實際損失低于事先估計VaR值的可信度。置信度的選擇需考慮歷史數據的可得性與充分性，并且對于同一個資產組合，在不同置信度下得出的VaR值也不盡相同。因此，選擇恰當的置信區間對計算VaR模型十分重要。
（二）VaR模型對我國商業銀行市場風險的實證分析
1、樣本區間的選擇
上海銀行間同業拆借利率（SHIBOR）是我國銀行間利率市場化最具有代表性的數據且具有很高的市場化程度，因此實證分析選取此數據作為模擬變量。本文選取2012年1月4日至2014年6月17日之間的上海銀行間同業拆借利率（SHIBOR）作為樣本，同時考慮到市場交易量以及利率對市場變動反應的靈敏程度，選擇其中的隔夜加權利率作為觀測對象，選擇樣本容量為608，樣本數據的持有期為一天，即t=l。文中數據均來源于上海銀行間同業拆借利率網站，應用Eviews6.0軟件對數據進行分析處理。
2、樣本數據分析
（1）ADF檢驗
用單位根的方法對時間序列的平穩性進行檢驗，平穩性檢驗結果如表1：
由檢驗結果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設均被拒絕，即表明了SHIBOR對數日收益率序列是平穩的。
（2）VaR檢驗
由表2可得滯后階數為3階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩定性，見圖1：
由圖1可見，所有的特征根都落在單位圓內，即都小于1，表明該VAR模型的結構穩定，因此可以對其進行格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數分析和方差分解。
（3）格蘭杰因果關系檢驗
為了能進一步確定變量之間的相互關系，下面進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表3：
由表3可得以下結論：
（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系；
（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數并無格蘭杰因果關系；
（3）上證指數與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關系，也就是說上證指數的變動能夠引導一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應上證指數的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。
四、結論
通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業銀行的利率風險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎的利率風險管理體系具有重要的現實意義，現根據上面的分析得出如下結論：
第一，要建立與我國商業銀行利率管理體系相適應的VaR模型，商業銀行是一個需要實時數據作為支撐的行業，并且VaR模型需要應用大量精確有效的歷史數據，因此本文選取的數據是從2012年1月起至2014年6月總共610個數據，分析得出的結果具有時效性及可參考性。相反，如果數據缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；
第二，建立在我國商業銀行利率風險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結合現在我國商業銀行利率風險的管理現狀與文章中對VaR模型的實際應用情況，同時參考現階段數據的缺失對風險管理的影響，建議商業銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進行利率風險的管理；
市場風險數據分析范文4
【關鍵詞】 云金融； 互聯網金融； 商業風險； 預警管理
【中圖分類號】 F830 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）13-0103-06
一、引言
隨著信息技術的不斷發展，互聯網以其自由、開放、免費、平等、交互以及合作等特點，依托云計算、社交網絡以及搜索引擎等互聯網工具進入了傳統由少數精英控制的金融領域，降低了金融門檻，開辟了更加自由的資金融通渠道，促進了資金供給雙方的信息交流。然而，在互聯網金融企業迅猛發展的同時，由于互聯網金融企業內部管理不規范、監管體系不健全，引發了合法性、規范性和安全性等方面的諸多問題?；ヂ摼W金融企業面臨的三大風險為政策法律風險、商業風險和技術風險，筆者認為政策法律風險屬于系統風險范疇，技術風險主要基于技術選擇與安全性的考慮，不在本文討論之列。本文從云金融視閾出發，在對互聯網金融商業風險詳細解析的基礎上，探討了互聯網金融商業風險的預警模式、預警指標體系構建、預警模型及預警結果分析，為實務中互聯網商業風險的預警管理指明方向。
二、互聯網金融商業風險解析
（一）互聯網金融風險整體分析
依據《巴塞爾協議》關于全面風險管理的相關要求，借鑒國際有益經驗，本文將互聯網金融風險分為政策法律風險、商業風險和技術風險三大類，這三大類風險相互影響相互制約。其中，政策法律風險可細分為國家層面、行業層面和機構層面，商業風險可細分為市場風險、信譽風險和操作風險，技術風險可細分為安全風險和技術選擇風險。如圖1所示。
（二）基于業務平臺層面的互聯網金融商業風險解析
由上述分析可知，互聯網金融分為三大平臺，即業務平臺、管理平臺和協作平臺?；ヂ摼W金融資金需求的雙方在業務平臺上進行撮合成交；由國家層面的管理者、行業層面的管理者以及互聯網金融企業內部的各個機構分別對互聯網金融企業實施不同層面的監管，他們構成了互聯網金融的管理平臺；軟硬件開發維護者和網絡服務商則負責協助業務平臺和管理平臺的有效運營，其構成了互聯網金融融資類業務的協作平臺。在業務平臺層面，資金融通的雙方面臨的主要是商業風險，包括市場風險、信譽風險和操作風險。
1.市場風險
互聯網金融中的市場風險主要由利率風險和流動性風險兩部分構成?；ヂ摼W金融一方面受到諸如行業監管、行業競爭以及行業分化等的影響，另一方面受到央行貨幣政策的刺激，兩方面因素共同導致利率風險的加劇。
互聯網金融機構往往發揮資金周轉的作用，沉淀資金可能在第三方中介處滯留兩天至數周不等，缺乏有效的擔保和監管，容易造成資金挪用，如果缺乏流動性管理，一旦資金鏈條斷裂，將引發支付危機。此外，層出不窮的互聯網金融業務平臺上線，不具有用戶優勢的平臺會借助提升利率、縮短投資期限等方式吸引投資者加盟，這無疑會引發平臺的流動性風險，而且很多用戶基于平臺跑路消息的報道，對平臺的投資只限于打新投資，無疑加劇了互聯網金融的流動性風險。
2.信譽風險
信譽風險從發生信譽風險的主體來分類，主要分為自然人信貸風險和企業信貸風險兩個部分。
（1）自然人信貸風險
自然人違約是由于自然人抗風險能力弱而引發的道德問題。自然人信貸風險產生于借款人經濟情況的不確定性，特別是這種借貸用于生產經營上?；ヂ摼W金融業務中很多涉及到自然人信貸范疇，由自然人承擔相應的償還義務，而自然人的消費習慣、經營情況、健康情況都可能引發還款風險。此外，自然人借款人的觀念與道德問題，諸如主觀上存在不良動機，沒有還款規劃而進行的借貸等。自然人借款人在滿足自身利益的驅動下，缺乏自我約束能力，不遵守信用都會導致違約風險的產生。
（2）企業信貸風險
自然人借款人與企業借款人的借款動機以及償債能力影響因素都有著不同。一般來說，企業借款人主觀上惡意拒絕按時清償債務的可能性較小，而相比之下，其由于經濟實力、經營狀況、行業發展等原因造成的資金短缺更容易導致其違約。因此在評價信譽風險時，自然人的信用風險更側重于評估其償還意愿，而企業借款人的信用風險評估則更側重于評估其償還能力。
3.操作風險
互聯網金融的操作風險是指在互聯網金融活動中，由于人員缺陷、不當或失敗的內部流程以及系統缺陷等導致直接或間接損失的可能性。當下，用戶數據、交易數據、用戶操作行為數據、文本數據等大數據系統交織于未經授權的訪問、雇員欺詐、系統退化、服務提供商風險以及客戶安全保護意識不足等交易行為中，操作風險正源于這些紛繁復雜的數據與行為的結合中。
按照操作風險的來源不同，可分為內部操作風險和外部操作風險兩部分。內部操作風險是由于內部控制、績效考評以及審計監管等多方面互聯網金融企業內部因素引發的；外部操作風險是由于私人信息泄露、釣魚網站盛行等外部因素而引發的。究其根本原因即大數據，一方面互聯網金融企業無法很好地管理用戶注冊、交易過程中產生的大數據，另一方面能否合理保存各種數據也是當下互聯網金融企業亟待解決的問題。
（三）互聯網金融商業風險特征分析
一是風險擴散速度快，破壞力強。傳統銀行業務往往是通過紙質或銀行內部系統進行操作，出現差錯有時間進行查找、攔截并進行損失追回。而包含用戶數據、交易數據、用戶操作行為數據以及文本數據等眾多數據的以云金融為載體的互聯網金融業務，一旦出現差錯或問題，很難立即糾正，且互聯網金融業務運作速度非常快，等到發現問題想要攔截或追討損失幾乎是不可能的。
二是風險交叉傳染。一方面，互聯網金融業務平臺包含融資類業務、支付類業務以及理財類業務，業務互相之間存在著交叉性；另一方面，互聯網金融商業風險中的市場風險、信譽風險以及操作風險存在著多米諾骨牌效應，諸如市場風險會引發信譽風險進而從某種程度上影響操作風險。
三是風險的責任難以區分?；ヂ摼W金融的辦理過程常常會涉及到電信、電力、外包商等其他合作方，因此，一旦某一方出現服務中斷、系統崩潰、客戶信息泄密等情形，將直接給互聯網金融企業造成損失，且很難區分責任。責任無法區分的直接后果是一旦出現損失，很難對相關方損失的賠付事宜進行確定。
三、互聯網金融商業風險預警模式構建
（一）互聯網金融商業風險預警思路設計
基于上述分析，在互聯網金融商業風險的識別與評估過程中，并非所有的風險都能用定量的方法簡單測評，對于定性的風險評估指標采用模糊綜合評價的方法將其定量化，以測度互聯網金融商業風險（包括的市場風險、信譽風險和操作風險）。根據選定的權重系數測度互聯網金融商業風險的預警綜合評分值，按照所設定的預警區域范圍確定互聯網金融風險預警的區域，進而選擇互聯網金融商業風險的應對策略。詳見圖2。
權重系數的選取就成為風險測度過程中的關鍵問題，一方面是分別測度市場風險、信譽風險和操作風險過程中各具體指標的權重系數的確定問題；另一方面是互聯網金融商業風險預警評分值測度過程中市場風險、信譽風險和操作風險分別的權重系數確定問題。
通過權重系數的確定來衡量各指標的重要程度，本文主要采用專家咨詢和經驗判斷法，由個人經驗決策轉向專家集體決策。在數據處理時，采用算術平均值代表評委的集中意見，然后通過歸一化處理以確定權重，其計算公式為：
其中：n為評委的數量；m為評價指標總數；aj為第j個指標的權數平均值；aji為第i個評委給第j個指標權數的評分值。
（二）互聯網金融商業風險預警指標體系
基于業務平臺的互聯網金融商業風險分為市場風險、信譽風險和操作風險三個維度，且各個維度的風險含義豐富，難以用單一的指標進行客觀描述。為使評價指標更加準確，本文特采用主觀與客觀相結合的方法對互聯網金融三個維度的商業風險進行設計。
對于定量指標，筆者結合相關學者的研究成果以及銀行體系的定量指標進行計算；對于定性指標采用問卷調查的形式，結合模糊綜合評價的方法得出相應的評分值。具體的指標詳見表1。
（三）互聯網金融商業風險預警模型構建
通過假設互聯網金融商業風險中各變量之間都是相互影響、相互作用的，構建互聯網金融商業風險結構方程模型，以檢驗以上指標互相之間的關系，互聯網金融商業風險三維關系假設如下：
H1：市場風險的防控對互聯網金融商業風險的預警防控有直接的正影響。
H2：信譽風險的防控對互聯網金融商業風險的預警防控有直接的正影響。
H3：操作風險的防控對互聯網金融商業風險的預警防控有直接的正影響。
H4：市場風險的防控和信譽風險的防控之間有直接的雙向的正關系。
H5：市場風險的防控和操作風險的防控之間有直接的雙向的正關系。
H6：信譽風險的防控和操作的防控之間有直接的雙向的正關系。
H7：市場風險的防控所依賴的各要素不受信譽風險和操作風險防控的影響。
H8：操作風險的防控所依賴的各要素不受市場風險和信譽風險防控的影響。
H9：市場風險的防控所依賴的各要素不受信譽風險和操作風險防控的影響。
H10：除市場風險、信譽風險、操作風險之外的其他影響因素均作為殘差項。
將衡量互聯網金融商業風險的指標分為三類，一是互聯網金融機構個體指標，包括財務健康狀況和機構規模；二是互聯網金融機構整體指標，包括資產規模、信貸質量、資產和負債匹配數量；三是互聯網金融機構間指標，包括業務發展模式、產品種類、風險度量等。詳見表2。
根據模型函數形式和基本的假設，得出結構方程模型設計如圖3。
在模型中市場風險、信譽風險和操作風險作為三個外生潛變量分別由其各自所屬的顯變量來測量，互聯網金融風險系統各變量之間是相互關聯的，所以假定三個外生潛變量之間存在共變關系?；ヂ摼W金融融資業務風險作為內生潛變量，由八個顯變量y1，y2，…，y8來反映。全模型從圖3可以反映出4個潛在變量、88個觀測變量、89個誤差項的相互影響關系。
四、互聯網金融商業風險預警結果分析
（一）確定預警信號閾值
預警信號閾值是觸發預警后續行動的臨界值，閾值應綜合數據模型、專家經驗、歷史數據經驗以及同業信息來確定，同時需要考慮互聯網金融融資平臺自身的風險偏好、平臺與客戶的關系、監管部門對互聯網金融融資平臺的檢查評估以及監管要求等因素。一旦風險表征值超過了預警信號閥值，就會觸發預警流程，進入風險預警系統，定位其風險級別。
（二）互聯網金融商業風險預警級別定位
根據對應項目評估的風險大小，將互聯網融資風險分為“正常狀態”“關注狀態”“次級狀態”“可疑狀態”和“損失狀態”五個等級，分別以“綠燈”“藍燈”“黃燈”“橙燈”和“紅燈”來表示。詳見表3。
（三）互聯網金融商業風險預警結果分析
當處于綠色信號燈范圍內的情形時，互聯網金融平臺應該考慮與其開展相應的業務活動，不僅如此，為了增強互聯網金融平臺的效益，平臺應該多吸收該類業務；當處于藍色信號燈范圍內的情形時，互聯網金融平臺可以考慮接受與其開展相應業務，而對那些已有的處于藍燈狀態的業務，可以考慮持有；當對于處于黃色信號燈范圍內的情形時，互聯網金融平臺應根據自身公司戰略以及客戶征信水平，酌情考慮是否要與其開展業務，若存在已經發生的處于黃燈狀況的業務，應及時作出調整和防范，或改變持有策略或考慮轉出業務；當處于橙色信號燈范圍內的情形時，互聯網金融平臺不應考慮為其借貸，若已發生的處于橙色信號燈狀況的業務，應立即采取措施降低損失；當處于紅色信號燈范圍內的情形時，互聯網金融平臺應將其拉入黑名單，而對處于紅燈狀態的已有業務，則應采取強硬手段進行挽回，彌補損失，并進行不良征信評價。
【主要參考文獻】
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市場風險數據分析范文5
摘要：隨著金融創新的不斷發展，社會對于同時具備金融理論基礎和計算機技術支持的金融工程專業人才的需求不斷加大。復合應用型金融工程專業人才，需要扎實的理論功底，同時應兼具較強的動手操作能力和解決實際問題的能力。鑒于此，在分析了目前我國金融工程專業實驗課程設置中存在的問題的基礎上，提出了今后實驗類課程體系的設計思路。
關鍵詞：金融工程專業；實驗課程建設；人才培養
1金融工程專業簡介
金融工程是20世紀80年代末90年代初在西方國家興起的，隨著投資銀行業與資本市場的擴張而產生和發展起來的一門應用性很強的金融學科，它是一門將工程思維引入金融領域，結合數學建模、仿真模擬等工程技術方法，創造性地運用各種金融工具和策略來解決金融財務問題的新興學科。我國從21世紀初開始引入金融工程專業，南京財經大學自2003年開始開設金融工程本科專業，是進行金融工程專業人才培養實踐較早的財經類本科院校之一。金融工程專業強調培養學生在工作中的實際運用能力，作為一門前沿學科，金融工程在融合了經濟學、金融學和投資學的相關理論的基礎上，同時借鑒了數學、信息技術等手段，通過數據模擬，將理論知識轉化為可實現的投資工具。
2金融工程專業實驗教學中存在的問題
美國大學的金融工程專業分別設置在工程學院、數學院或商學院。南京財經大學金融工程專業設置在金融學院，依托江蘇省金融實驗教學示范中心———金融工程實驗室，開設證券投資學、金融計量學、金融建模與仿真分析、金融綜合實驗分析、量化投資等實驗課程。屬于職業導向型教學模式，培養學生扎實的理論功底的同時，引導學生由被動學習走向主動學習，啟發學生的創造力，提高動手能力和分析解決問題的能力。本專業學生畢業后能夠在銀行、證券公司等金融部門從事投資顧問、風險管理等工作。經過了近20年的發展和壯大，金融工程專業實驗課程建設已經取得一定的成績，但同時有些問題依然不容忽視。第一，目前開始的實驗課程多以課程級實驗為主，如證券仿真投資、期貨交易、風險管理等，學生對于理論知識的理解仍限定于每門理論課程的框架中，無法綜合的運用理論知識進行實際操作。只有通過開設綜合性實驗課程，將學生置身于整個投資過程，學生才會了解到每門課的知識要如何貫穿，如何運用。第二，數據分析、編程軟件的操作能力沒有得到系統的培養。目前面對金融工程專業的本科生開設的實驗課程中，數據處理軟件使用介紹的相關課程較少，通常為Excel、Eviews和Stata等軟件。學生很少有機會能夠接觸到Matlab、R語言、Pathon等編程軟件，這極大地限制了對于金融工程專業學生動手能力、金融建模能力的培養。只有結合相關理論課程內容，制定合理的信息技術培養方案，使學生能夠較為系統地掌握一門軟件編程技術，并能夠把它運用與解決實際問題，才能夠真正培養出復合應用型金融人才。
3金融工程專業實驗教學體系設計思路
（1）首先，扎實金融理論知識。金融工程專業開設金融學、證券投資學、金融工程學、公司金融、金融計量學、金融風險管理等主干課程，通過對以上專業課程的學習，學生給你可以系統地學習到金融工程相關理論知識。其中包括金融工程的核心理論模型如估值模型、資本資產定價模型、期權定價模型等。學生學習理論知識的同時，配以相關實驗進行補充，加深學生對于理論知識的理解和掌握。同時，金融工程專業課程的實務操作性很強，對創新精神和實踐技能要求高，因此需要分層次構建科學的金融工程專業實驗教學課程體系，按照專業級實驗、課程級實驗、綜合性實驗等幾個層次構建科實驗教學體系，使學生在掌握本專業理論知識的同時，動手實踐能力和創新能力同時得到強化和提升。專業級實驗是專業性實驗，包括股指期貨投資模擬實驗、金融工程風險管理實驗等。課程級實驗是專業課程教學中設計的實驗內容，如描繪有效邊界、構建二叉樹模型等。綜合性實驗是將個專業知識綜合運用的實驗，如構建投資組合、金融建模、企業投資決策模擬等實驗。
（2）其次，強化數理知識水平。金融工程是金融學領域最復雜的學科之一，涉及高等數學、概率論和數理統計、數學分析、博弈論等課程，因為數學模型能夠準確地模擬出一個投資或資產組合在將來或在不同的經濟環境中的變化，從而幫助決策層更準確地做出決策，因此要求金融工程專業的學生在本科學習中熟練掌握概率論、隨機過程等理論分析方法，并在建立仿真模型，進行精確的定量研究中加以應用。
（3）再次，提升軟件操作能力。利用相關數據處理及編程軟件對金融數據進行分析，從中發掘金融運行規律是當今金融信息全球化的重要手段，金融工程作為一門實踐性很強的學科，要求學生在掌握金融基礎理論、熟悉相當程度的數理知識的同時，還要求學生能夠熟練運用計算機技術進行操作分析。因此，有必要通過實驗教學，教授學生金融工程領域經典的金融模型并對其進行數據分析模擬，如金融數據的處理、資本資產定價模型、套利定價模型、期權定價二叉樹模型、固定收益類證券的計算、利率期限結構、投資組合構建、金融風險管理等，使學生能夠達到熟練運用包括Excel、Eviews、Spss等語言進行數據分析，熟練掌握Matlab、Pathon等語言進行編程的目的。掌握了數據分析及編程軟件的使用方法，才能夠靈活運用所學的專業知識有效地解決實際金融問題。
4優化金融工程專業實驗課程建設的對策建議
第一，從專業教學需要出發，編寫高質量的金融工程專業實驗教材。實驗教材是指導和組織學生進行實驗的重要工具。目前在金融學科教學領域，高質量的金融理論教材能夠滿足理論教學的基本需要，但大部分教材很少涉及實驗環節。實驗教材建設的落后大大制約了實驗課程教學的有效展開。目前金融工程專業的實驗課程教學多采用已經公開出版的教材，配合軟件公司提供的操作手冊。但這一方法存在缺陷，特別是對于綜合性實驗而言，必須是有實驗指導老師根據本校已配置的實驗教學資源和學生所學專業的具體情況設計實驗方案、安排實驗流程才能真正達到實驗教學的目的。第二，在實驗教學中重視實際技術能力的培養。培養高素質的金融工程人才，除了要培養扎實的理論功底，同時也要注重培養學生動手操作和解決實際問題的技術能力。具體包括學生動手能力、金融建模能力、數據分析能力的培養。動手能力的培養著重培養學生對于金融衍生產品的設計、定價以及風險管理能力。通過實驗教學，力求使學生在熟悉各類金融衍生品的基礎上，掌握如何利用無套利原理、風險中性定價原理設計金融衍生產品并為其準確定價，掌握市場風險、流動性風險、信用風險等的測算方法，構建不同風險回報的投資組合并找出最優的風險管理方法。金融建模能力的培養力求通過對于動態規劃原理、蒙特卡洛模擬等數學模型的介紹，使學生掌握如何在金融工程領域準確地模擬資產組合在不同的經濟環境中的變化，從而準確的作出投資決策。數據分析能力的培養力求通過教授Excel、Eviews、Matlab、Pathon等軟件或語言的操作方法，并結合金融時間序列分析、金融計量學等相關內容，提高學生數據分析和編程能力，使學生能夠利用金融數據分析方法發現市場的無效性以及錯誤定價，并進一步探求各種經濟變量間的關系。
5結語
金融工程專業具有很強的應用性，因此培養具有動手操作能力和解決實際問題能力的復合應用型金融人才是我國金融工程專業人才培養的重要目標和任務，而金融工程專業實驗是這其中必不可少的一個重要環節。本文通過分析目前我國金融工程專業實驗課程設置中存在的問題，提出了今后實驗類課程體系設計的具體思路，希望可以為優化金融工程專業實驗教學體系提供有益參考。
參考文獻
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［2］鄧鳴茂．金融工程專業實驗教學體系的創新與思考［J］．中國證券期貨，2012，（2）．
［3］王鵬．金融工程專業實驗教學體系探索［J］．中國證券期貨，2012，（7）．
市場風險數據分析范文6
這些日子以來，互聯網金融成了一個熱門話題。有人說這是對傳統銀行的根本性挑戰，斷言銀行要被顛覆了。更有人認為互聯網金融進一步發展后，它將取代現有的間接融資和直接融資形式，銀行、券商和交易所等金融中介都將不再起作用，甚至中央銀行的貨幣發行功能也會被取代，等等。于是不少人躍躍欲試，都想投身于互聯網金融業務，認為這是難得的商機。有人則干脆說，就是要當金融業的“攪局者”。
我認為之所以會出現目前這種狀況，首先，應該肯定這是隨著信息技術的不斷革新和互聯網功能的迅速進步而形成的潮流，因而這些現象的產生有其歷史性；其次，也需要指出，目前不少人對所謂互聯網金融的認識還不夠全面，了解得也不夠充分。市場上的一些說法和做法明顯地帶有一定的盲目性，因而目前的不少現象也許只是階段性的。
在互聯網金融發展的過程中，傳統銀行已經做了些什么？互聯網企業又正在做什么？現有的互聯網金融運作模式存在哪些風險和隱患？
不少人認為銀行尤其是我國的商業銀行是個傳統色彩很濃的行業，銀行對互聯網的了解和應用、對大數據概念的認識都是不夠的。我認為這種看法失之偏頗。就拿工商銀行來說，雖然現在有17000余家營業機構，但目前通過網上銀行、電話銀行、手機銀行、自助銀行等渠道處理的業務量已占到全部業務量的78%，相當于替代了30000多個物理網點。我們自主研發的核心應用系統支撐了海內外龐大經營網絡的平穩運行，目前日均業務量為2億筆，每秒處理業務的峰值達到6500筆。2012年全年的電子支付結算金額達到332萬億元人民幣，結算筆數超過了130億筆。積累的數據規模將近300個TB，利用這些數據，建立了4.1億個人客戶和460萬法人客戶的信息視圖和星級評價體系，開發了34個法人客戶評級模型、75個零售信用評分模型、16項市場風險內部計量模型和17類操作風險資本計量模型。就拿最近媒體熱炒的網絡信貸而言，截至今年8月末，工商銀行以小微企業為主要服務對象的“網貸通”的貸款余額已超過2150億元，累放額已近11000億元。
