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信用風險的評估方法范文1
【關鍵詞】風險；評估；企業；信息管理
1.企業信息安全評估的內容
企業在運行中會產生大量的運營數據，這些數據既有日常辦公方面的數據，也有涉及企業生產和研發方面的數據。隨著企業規模的擴大，對這些信息的管理大都是建立在一定的信息管理系統基礎上的，如ERP資源管理系統、MES系統等。這些管理系統管理的內容包含了企業運行中的各類信息，就涉及到如何保障系統運行中信息安全的問題。不同的信息管理模式會伴隨不同的信息泄露風險，因此需要對企業的信息管理風險程度進行評估，在此基礎上尋找彌補信息安全隱患的策略。對企業信息安全的評估主要有以下幾個方面的內容。
1.1 評估企業的管理制度
企業管理制度是企業有序運行的基礎，企業的信息安全也和此密切相關。很多企業信息外泄的案例都和企業管理制度漏洞直接聯系。因此在評估企業信息安全時企業的管理制度是必要的環節之一。在這個層面上評估企業信息安全主要是評估以下幾類基本的管理制度。①企業信息系統的使用制度；②企業信息系統的維護制度；③企業信息系統操作人員培訓制度；④系統設備和文件管理制度。
1.2 企業信息系統計算機安全評估
實踐表明大量的企業信息外泄都和計算機系統的安全漏洞有關系，因此對企業信息系統的安全評估是必不可少的環節。這類問題的評估需要專業計算機人員來進行，彌補系統安全漏洞是保障企業信息安全的重要手段。定期或不定期的對企業信息系統的運行日志和統計資料進行檢查是一種行之有效的方法。
2.企業信息安全風險定量評估方法
對上述幾類評估內容的定量估計是衡量企業信息安全的量化手段，其衡量得出的數值就是企業信息安全的風險值或安全程度指標。企業信息安全的定量風險評估考慮因素主要有三個：資產價值、威脅和脆弱性。在定量評估中這三類因素都需要用定量數據采集的方式來進行合成計算，安全風險的數學表達式為：。其中為風險指標，表示企業資產指標，為代表威脅，為脆弱性指標。上述三類因素的基礎數據都需要從實踐中通過調研和測試來獲得。
2.1 企業信息安全估價的描述方法
企業的資產既包括有形的資產，也包括無形的資源，表現形式也從機械設備到軟件文檔等多種多樣。企業信息安全又有其特殊性。企業信息安全的安全屬性估價需要從資產的保密性、完整性和可用性三個方面來展開評估。由于企業各類資產的形式各異，資產的安全級別無法用通用的量化標準來記性評估，因此采用的方法為定性的CIA模糊集合方式來描述，如“資產安全級別”=｛“很高”、“高”、“中等”、“低”、“較低”｝等模糊語言來描述，對應的論域為｛5、4、3、2、1｝。企業信息安全安全的保密性、完整性和可用性三個方面的屬性都可以用上述模糊語言來定性描述，綜合上述三類安全屬性的公式為：。上式中分別為企業信息安全的保密性、完整性和可用性的賦值，取值為1,2…5，為綜合評定指標。筆者這里提供一些評價指標的選取標準：
（1）信息保密性的評定標準
①很高：這類級別的企業信息包含企業的核心關鍵決策信息，信息泄漏將嚴重影響企業的利益；②高：這類級別的企業信息泄露會對到企業經濟效益造成明顯損害；③中等：企業的一般性的經營、決策信息，泄露對企業不利；④低：這類企業信息一般指企業內部部門的局部信息；⑤較低：企業可對外界公布的信息類型。
（2）信息完整性的評定標準
①很高：這類級別的企業信息包含企業的核心關鍵決策信息，其完整性直接決定企業的業務完整性，一旦缺失就無法彌補；②高：這類信息修改必須經過高層授權，一旦缺失將嚴重影響業務，一旦缺失彌補難度很大；③中等：企業的一般性的經營、決策信息，其修改需授權，缺失后可彌補；④低：這類企業信息一般指企業內部部門的局部信息，缺失后對企業運行影響較小，易于彌補；⑤較低：企業可對外界公布的信息類型，缺失后對企業運行無明顯影響。
（3）信息可用性的評定標準
①很高：這類信息具有最重要的實用性，企業的運作必須依照運行的信息類型；②高：這類信息的可用性價值較高，企業運作對其依賴性較高；③中等：這類信息屬于可部分不可用的類型，部分不可用不影響企業的正常運作；④低：這類企業信息一般指企業內部部門的局部信息，信息不可用不會造成明顯影響；⑤較低：這類信息使用性不高，信息不可用的影響可以忽略。
2.2 企業信息安全威脅程度的量化方法
企業信息安全的威脅通常定義為潛在的破壞性因素或突發事件。威脅是客觀存在的，既可能來自于系統的用戶（合法用戶或非法入侵）操作，也可能來自于系統的物理組件的損壞。這兩類威脅中最大也最常見的是系統用戶在操作方面的失誤、非法用戶利用系統漏洞來竊取企業機密信息，以及計算機病毒對信息系統的侵襲等。但這些事件都不易量化，在做風險評估時需要依賴專家經驗，對各種潛在的威脅因素給出一定的概率值，對各類威脅因素可按照和上節類似的方法，用形如：“威脅程度”=｛“很高”、“高”、“中等”、“低”、“較低”｝等模糊集合來表達，對應于相應的論域｛5、4、3、2、1｝。建議評定標準如下：①很高：風險事件發生的頻率很高，或對企業信息安全具有明顯的威脅，但又很難避免的情形；②高：風險事件發生的可能性較大或有發生先例；③中等：風險事件有可能發生，但尚未實際發生過的情形；④較低：風險事件發生的可能性較小，通常情況下不會發生；⑤很低：幾乎不可能發生的風險事件類型；
2.3 信息系統脆弱性的量化方法
信息系統脆弱性的評估和系統面臨的威脅是緊密相關的，所有的實際威脅都是利用系統安全的薄弱環節來發揮破壞性作用的，因此信息系統的脆弱性和威脅存點對點或單點對多點的關系。為便于計算，也采用和衡量系統威脅程度時相同的表示方法，“系統脆弱性”=｛“很高”、“高”、“中等”、“低”、“較低”｝，對應于相應的論域｛5、4、3、2、1｝。建議評定標準為：①很高：這類評定往往要基于企業信息系統存在明顯而易于攻擊的技術漏洞或者是管理規范上的缺陷，極易被非法使用的情形；②高：企業信息系統存在一定的技術漏洞或管理規范上的缺陷，容易被攻擊和利用；③中等：企業信息系統存在不易被發現（下轉第125頁）（上接第121頁）的技術漏洞，或必須經過人為非法操作才能被攻擊的管理規范上的漏洞；④低：企業信息系統不存在明顯的技術漏洞，或企業信息管理制度較為完善，不易被攻擊利用；⑤較低：企業信息系統技術較為完善，管理制度也較為合理，被攻擊點可能性很小。
2.4 信息安全的風險計算
按照風險的定義，風險包括風險事件發生的可能性和相應的后果。在企業信息系統中，各組成部分發生風險事件后的后果是不一樣的，其嚴重程度也存在差異。因此在風險計算時需要明確兩個方面的內容，一是風險的計算方式，二是對風險計算量化數值的評價。各因素風險值的計算按：來計算，即按資產價值、資產脆弱性和資產面臨的威脅性的乘積來衡量某種信息資產的風險值。上述幾類因素的取值按照評價論域中的取值來作為乘積因子。在計算出風險值之后，還需要建立起以風險值為基礎的風險評價體系。
由前文的分析可見，風險的定量估計是一個由三類風險因素的線性乘積得出的。每一類信息的最高等級論域數值為5，最低為1，因此組合情況下風險值的最高值為125，最低值為1。由此可建立其與之對應的風險定量評價體系。筆者建議采用與之對應的5級評定方式：①很高：風險值估計范圍在100～125之間，表明企業信息系統存在很高的安全風險，發生信息泄露的可能性非常高；②高：風險估計值在75～100之間，表明企業信息系統存在較大的安全風險，發生信息泄露的可能性較大；③中等：風險估計值在50～75之間，企業信息系統的安全風險一般，經過審查后能夠避免風險事件；④低：風險估計值在25～50之間，企業信息系統發生信息泄露的可能性很??；⑤很低：風險估計值在0～25之間，企業信息系統比較安全，但需要定期維護。
3.結語
企業信息系統安全管理關系到企業的內部運營數據的安全，是需要引起高度重視的問題。本文將企業信息安全評估中幾類常用的信息類型進行了風險量化評估，給出了以線性乘積為基礎的風險量化方法，最后給出了分等級的企業信息安全綜合評定。
參考文獻
[1]沈昌樣.關于強化信息安全保障體系的思考[J].信息安全與通信保密,2009,06.
[2]沈昌祥,馬東平,等.信息安全工程學導論[M].電子工業出版社,2009,9.
信用風險的評估方法范文2
關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
(四)模型校驗修改
模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。
(五)引進或自主開發授信評估系統
根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。
三、對銀行間市場完善授信評估的啟示
(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展
銀行間市場會員信用評估水平的提高?？捎行Х婪躲y行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。
(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程
根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。
(三)引進或自主開發授信評估系統
為防止操作風險，提高授信評估工作效率，實現授信評估與機構內部相關系統的連接，銀行間市場參與者需根據授信評估方法、模型、授信資料清單、分析報告模板、建議授信計算公式等內容。撰寫系統開發業務需求書，或引進先進的授信評估系統并進行客戶化改造．或選擇系統開發商進行自主開發授信管理系統。
信用風險的評估方法范文3
關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
信用風險的評估方法范文4
關鍵詞：BP神經網絡；層次分析法；風險評估
中圖分類號：F83 文獻標識碼：A
收錄日期：2012年3月7日
一、商業銀行風險評估方法比較
經過多年的發展，風險評估方法由早期傳統的ZET評估方法發展到現代的VAR評估方法，中間還有BP神經網絡法、因子分析法、層次分析法等，可謂是不勝枚舉。這些評估方法各有各的優點和缺點，下面就以神經網絡法、層次分析法和VAR法為例進行比較。
（一）BP神經網絡法
1、BP神經網絡概述。BP神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層、隱層和輸出層。
2、BP神經網絡的特點
（1）BP神經網絡的優點。一是分布式儲存信息。其信息的存儲分布在不同的位置，神經網絡是用大量神經元之間的連接及對連接權值的分布來表示特定的信息，從而使網絡在局部網絡受損或輸入信號因各種原因發生部分畸變時，仍然能夠保證網絡的正確輸出，提高網絡的容錯性和魯棒性；二是并行協同處理信息。神經網絡中的每個神經元都可根據接收到的信息進行獨立的運算和處理，同一層中的各個神經元的輸出結果可被同時計算出來，然后傳輸給下一層做進一步處理，這體現了神經網絡并行運算的特點，這一特點使神經網絡具有很強的實時性。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為是極其豐富多彩的；三是信息處理與存儲合二為一。神經網絡的每個神經元都兼有信息處理和存儲功能，神經元之間連接強度的變化，既反映了對信息的記憶，同時又與神經元對激勵的響應一起反映了對信息的處理；四是對信息的處理具有自組織、自學習的特點，便于聯想、綜合和推廣。神經網絡的神經元之間的連接強度用權值的大小來表示，這種權值可以通過對訓練樣本的學習而不斷變化，而且隨著訓練樣本量的增加和反復學習，這些神經元之間的連接強度會不斷增加，從而提高神經元對這些樣本特征的反映靈敏度。
（2）BP神經網絡的局限性。一是由于學習速率是固定的，因此網絡的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對于一些復雜問題，BP算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由于學習速率太小造成的，可采用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進；二是BP算法可以使權值收斂到某個值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為采用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對于這個問題，可以采用附加動量法來解決；三是網絡隱含層的層數和單元數的選擇尚無理論上的指導，一般是根據經驗或者通過反復實驗確定。因此，網絡往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網絡學習的負擔。
（二）層次分析法
1、層次分析法概述。層次分析法是20世紀七十年代美國運籌學家薩蒂提出的一種相結合的決策分析法。AHP主要是通過建立層次分析結構、邏輯判斷、分解綜合化將模糊不確定的因素轉化為明確可衡量的評估因素，使得評估的思維更加條理化，以解決復雜的決策問題。層次分析法優勢較為明顯，它理論簡單且操作容易，具有將不確定因素比較量化以納入決策過程的特性，同時能夠吸收并反映專家及決策者的意見。層次分析法把復雜的問題分解成各組成因素，將這些因素按支配關系進行分組，形成有序的階梯層次結構，以此建立層次結構模型；通過兩兩比較的方式確定層次中各因素的相對重要性，綜合專家的判斷以決定各因素相對重要性的總順序，來構造判斷矩陣；根據判斷矩陣計算指標的權重；最后，對其進行一致性檢驗。
2、層次分析法的特點
（1）層次分析法的優點。一是系統性的分析方法。層次分析法把研究對象作為一個系統，按照分解、比斷、綜合的思維方式進行層次分析法決策，成為繼機理分析、統計分析之后發展起來的系統分析的重要工具。系統的思想在于不割斷各個因素對結果的影響，而層次分析法中每一層的權重設置最后都會直接或間接影響到結果，而且在每個層次中的因素對結果的影響程度都是量化的，非常清晰和明確；二是簡單實用的決策方法。這種方法既不單純地追求高深的數學，又不片面地注重行為、邏輯、推理，而是把定性方法和定量方法有機地結合起來，使復雜的系統分解，將人們的思維過程數學化、系統化，便于人們接受；而且計算簡便，所得的結果簡單明確，易為決策者了解和掌握。
（2）層次分析法的缺點。一是定量數據較少，定性成分較多，不易令人信服。層次分析法是一有模擬人大腦的決策方法，帶有較多的定性色彩。往往人們更愿意信服于定量成分；二是指標過多時，數據統計量大，且權重難以確定。一般情況下，我們對層次分析法的兩兩比較是用1～9來說明其相對重要性的。如果有越來越多的指標，我們對每兩個指標之間的重要程度的判斷就可能會出現困難，甚至會對層次排序和總排序的一致性產生影響，使一致性檢驗不能通過，指標權重自然就不能確定。
（三）VAR法
1、VAR的含義。VAR即在險價值，表示在一定的置信度1-α下，可能損失的最大價值。在數學上可表示為：
P（lost>VAR）=1-α
VAR分析方法實際上是要回答銀行的投資組合在下一階段可能會損失多少資金，或者更精確地說，在風險概率給定的情況下，投資組合的價值最多可能損失多少。假如某銀行一天的概率為95%的VAR值為2萬元，那就意味著，這個銀行在一天內發生的損失大于兩萬元的可能性最多不超出5%。
2、VAR的特點
（1）VAR的優點。一是VAR模型測量風險結果簡潔明了，直觀而清晰地反映了風險的量化概念，容易為管理者所理解和掌握；二是VAR值明確地反映了市場風險，如果定期地測定各個金融機構的VAR值并且公布，便可以令普通投資者了解金融機構的經營狀況，增強市場的透明度，并且督促銀行管理者加強與客戶的溝通，增進雙方的信任和投資者的信心；三是VAR對風險的測量是建立在數理統計與概率論的理論基礎上的，計算簡便，有很強的可操作性，同時又不缺乏理論上的科學性，適于銀行進行內部監管和風險控制。
（2）VAR的缺點。一是VAR模型在使用時隱含了一定的前提假設，其中一個重要假設就是認為金融資產組合的未來走勢與過去是高度相似的，可以根據過去的歷史數據來推測未來的市場風險。然而事實上，市場風險卻往往是由一些突發的重大事件造成的，這種突發的市場波動卻往往與過去的市場走勢沒有太多的聯系，這樣來看，VAR模型估計出來的市場風險并不能涵蓋所有的市場風險；二是VAR法是建立在大量的歷史數據的基礎之上的，而我國金融市場發展的歷史短，面臨樣本數據有限的問題，利率、匯率沒有完全市場化，同宏觀政策還存在著一定的聯系，市場風險還可能來自人為因素，因此在我國使用VAR法存在著特殊的難度。這一點也需要我們從加速金融體系改革，增強市場的透明度來入手加以解決。
二、農村信用社風險評估方法適用性分析
農村信用社資產業務主要是貸款，貸款對象主要是農戶和中小企業。農戶的分散性、農戶貸款的小額性、中小企業的信息不透明性等使得金融機構難以采用復雜的信用風險評價方法和模型。特別是那些建立在現代金融理論和成熟的金融市場信息支持基礎之上的所謂新方法，目前不可能在農村信用社運用。其原因：一是我國金融市場相對不完善，缺乏相應金融資信評級機構，缺乏中小企業信息數據庫；二是我國農村信用社的規模相對狹小，技術設備、人員素質均相對較低，對定量方法的理解和運用能力都相對不足。因而，目前農村信用社的信用風險評價主要還應加強對傳統方法的有效運用。一是加強和完善專家主觀方法（如5C）的應用，并加強對貸款的監督檢查；二是加強對信用貸款的分類分級管理；三是建立中小企業的信用評分系統，通過搜集和建立相應的數據檔案，運用Logit模型、區別分析模型，有效評價信用風險，為信用社貸款決策和貸款定價服務；四是針對農村金融的特點，適當進行信貸配給。
由于我國金融市場相對不完善，相應數據檔案資料不健全，特別是農村信用社經營規模較小、經營水平不高，其貸款客戶為分散的農戶和中小企業，因而信用社的信用風險評價還很難運用較復雜的模型，特別是所謂新型的、適用大型或特大型金融機構針對大型企業和特大型企業的信用風險評價方法。
三、結論
經過對BP神經網絡法、層次分析法和VAR法的比較，以及農村信用社在貸款對象、企業信息數據的收集和人員素質這些方面不同于商業銀行。所以，對數據要求高的以及復雜的模型不適用于農村信用社風險評估，即層次分析法要比BP神經網絡法和VAR法更適用于農村信用社的風險評估。
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信用風險的評估方法范文5
摘要：個人信用卡申請風險評估是金融與銀行界研究的重要內容，其評估結果是信貸審批的主要依據之一。利用層次分析法（AHP）和灰色GM（1，1）模型相結合的組合評價方法建立信用卡申請風險評估模型，對信用卡申辦人進行信用等級評估，以尋求降低信用卡信用風險的有效措施。
關鍵詞：信用卡風險；評估；層次分析法；灰色GM（1，1）模型
一、引言
近年來，中國消費信貸快速發展，對擴大內需、推動經濟持續發展起到了重要作用。與國外銀行信用卡業務相比，中國各商業銀行信用卡業務的風險管理水平羅低，管理手段和方法相對落后，缺乏有效的申請評估方法來規避信用風險。如何有效分析信用風險狀況，關系到銀行自身的經營風險。
在信用評級研究中，多元判別分析技術（MDA）得到廣泛應用，但其要求數據服從多元正態分布和協方差矩陣相等的前提條件，與現實中的大量情形相違背，由此在應用中產生很多問題[1]。因此，許多學者對MDA進行了改進，主要有對數、二次判別分析（QDA）模型、Logit分析模型、神經網絡技術（NN）、決策樹方法等，這些方法在解決部分問題的同時也帶來新的問題。就中國的現狀而言，存在的問題是用于評估的數據特性不穩定、歷史數據樣本容量小等，這就導致MDA方法所需的有效樣本數量偏小而影響其使用效果[4~5]。
以往國內商業銀行對信用風險評估相關數據重視不足，造成有效信息的缺失，灰色預測模型具有少樣本預測的特點已被廣泛應用在許多領域[6~9]。本文利用層次分析法（AHP）和灰色預測模型相結合的組合評價方法對信用卡申辦人進行信用等級評估，以尋求降低信用卡信用風險的有效措施。
二、組合評估模型
（一）AHP計算信用卡申請指標權重
參照國際標準、國內外銀行經驗和個人信用等級評估方法，綜合考慮商業銀行特點與所在地區情況，通過對以往申請人群的考察，以專家判斷為基礎，選擇四大類17個指標來評價個人信用等級（見表1）。
根據影響個個信用等級的主要因素建立系統的遞階層次結構，運用AHP確定各評估指標的權重。具體步驟
Step 1： 構建判斷矩陣A=[aij]，i，j=1，2，…，n，式中aij就是上層某元素而言Bi與Bj兩元素的相對重要性標度。
Step 2： 判斷矩陣A的一致性檢驗，評估矩陣的可靠性。檢驗方法為：
1.計算一致性指標Ic=（λmax-n）/（n-1），當λmax=n，Ic＝0，為完全一致，Ic越大，判斷矩陣A的完全一致性越差。 計算平均隨機一致性指標IR：隨機構造500個樣本矩陣，隨機地從1~9及其倒數中抽取數字構造正負反矩陣，求最大特征根的平均值λ′ max，和IR=（λ′ max-n）/（n-1）。查找相應的平均隨機一致性指標IR（見表2）。 計算一致性比RC=IC/IR，當Rc0.1時，判斷矩陣A的一致性為可接受的；否則應對判斷矩陣A做適當修正。
Step 3： 計算層次單排序及總排序。層次單排序是根據判斷計算對于上一層某元素而言本層次與之有聯系的元素重要性次序的權值；層次總排序是依次沿遞階層次結構由上而逐層計算，即可計算出最低層因素相對于最高層總目標的相對重要性的排序值。
（二） GM（1，1）模型
設有已知序列：X （0 ）={x （0）（k）}nk=1，其1-AGO 生成序列：X （1 ）={x （1）（k）}nk=1，其中：x （1）（k）=x （0）（i），GM（1，1） 所建立的白化方程實際上是一個帶初值的微分方程，見（1）式。
+ax （1）（t）=ux （1）（1）=x （0）（1），其中a，u為待定參數。 （1）
對（1）式求解得： （1）（k+1）=（x （0）（1）-）e-ak+ （2）
其中：=[a u]T=（BTB）-1BTYN （3）
背景值：z （1）（k+1）=0.5x （1）（k+1）+0.5x （1）（k）（4）
B=-z （1）（1）-z （1）（2）…-z （1）（n-1）11… 1T
YN=（ x （0）（2），……，x （0 ）（n））T
對式（2）通過累減還原，得預測值：
（0 ）（1）=x （0）（1） （0）（k）=（1-ea）（x （0）（1）-）e-a（k-1 ），k=2，3…，n （5）
（三）AHP-GM11模型及其實現
1．模型輸入點的選取。通過AHP建立的指標體系，由于各判斷矩陣的RC值均小于0.1，可認為它們均有滿意的一致性。對權值累計貢獻率＝95%的指標保留，否則刪除該指標，從而得到簡化后的風險指標體系，并作為輸入值。
2．GM模型預測。有了評估體系后，銀行就可根據信用卡申請者或者信用卡授卡對象的歸一化數據通過GM（1，1）模型得到預測結果。如果預測值=0.8，說明申請者由于各種原因，申請者壞賬風險比率高，銀行應拒絕申請；如果0.4預測值0.8，說明信用一般，銀行可以授予普通的信用卡；預測值=0.4，說明其信用高，銀行可授予信用額度高的信用卡。 模型的實際應用。本文結合實際情況，選取10個樣本進行預測[13]，預測結果（見表3）。
三、結論
運用基于AHP和GM模型的風險評估模型可以同時考慮客戶的一些靜態和動態指標，如職業、學歷、還款記錄等，可以通過反映申請者的綜合情況來考核其信用狀況，為商業銀行開展信用卡業務風險防范提供了依據。
但與此同時，在評價每個因素時，有時會出現某些指標的權重過高導致其綜合評價指數偏高，而影響其信用狀況評定。所以，如何更好地確定指標權重，進一步提高評估模型的穩定性、合理性將是作者今后的研究方向。
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信用風險的評估方法范文6
1 巴塞爾協議Ⅲ的研究
1.1 巴塞爾協議Ⅲ的解讀
2008年，全球金融危機爆發，國際經濟形勢急速下滑，造成了諸如通貨膨脹嚴重、經濟增長遲緩、市場資金價格不穩定等經濟問題的出現，全球銀行業面對這一世界難題，需要積極尋求相應的對策以盡量減少自身受到金融危機的摧殘。2010年9月12日，以巴塞爾協議Ⅲ為代表的國際金融監管改革，針對本次金融危機提出了一系列的監管要求、監管理念和監管方法，在巴塞爾協議Ⅱ的基礎上，巴塞爾協議Ⅲ強化了資本定義，明確了儲備資本和逆周期資本，提高了損失吸收的能力，同時提出了杠桿率作為資本的補充，擴大了風險覆蓋的范圍，補充了流動性監管要求，提出了宏觀審慎監管的理念。巴塞爾協議Ⅲ的誕生為金融危機暴露的問題提出了有效的應對方法，保障了銀行的風險管理有序進行，在全球銀行業的發展歷程中有著里程碑的意義。
1.2 巴塞爾協議Ⅲ在全球的實施
目前，巴塞爾協議Ⅲ中資本充足率改革框架已經于2011年，并于2013年1月1日開始實施。全球系統重要性銀行（G-SIB）和國內系統重要性銀行（D-SIB）資本框架分別于2011年和2012年，計劃從2016年1月開始實施，并在2013年7月，了對全球系統重要性銀行更新后的評估方法和對其更高的損失吸收要求；巴塞爾委員會已于2013年1月6日通過并了最終的流動性覆蓋率標準，并計劃在2015年1月開始實施。巴塞爾委員會還在積極推動巴塞爾協議Ⅲ中其他關鍵指標標準的制定，其中交易賬戶資本要求和資產證券化的相關標準正在制定中，計劃于2014年基本完成；杠桿率標準計劃于2015年開始披露，并將在2018年納入第一支柱實施；凈穩定資金比例標準正在制定中，計劃于2018年正式。根據巴塞爾委員會的要求，全球各成員國應于2013年開始全面實施巴塞爾協議Ⅲ，并在2019年1月1日之前完成。目前，全球各成員國已經開始了對巴塞爾協議Ⅲ的實施，各國因自己國家的經濟發展情況或遇到的某些問題，巴塞爾協議Ⅲ的實施進度有所差異。例如在風險資本管理上，加拿大、澳大利亞、日本、瑞士、中國等11個成員國或地區已經頒布了最終的實施方案并進入了實施階段；美國、俄羅斯、阿根廷、韓國等14個成員國公布了最終的實施方案卻還未實施。對于全球系統重要性銀行和國內系統重要性銀行，目前僅有瑞士和加拿大已公布最終實施方案并實施；有包括南非和歐盟在內的10個成員國已公布最終實施方案但未完全實施；有15個成員國還未采取任何實際行動。在流動性覆蓋率實施方面，截至2013年8月，還沒有成員國已公布最終實施方案并實施；但有包括南非、瑞士和歐盟在內的11個成員國或地區已公布最終實施方案但未實施；有澳大利亞、印度、土耳其和中國香港共計4個成員國已實施草案。
整體上來看，全球各個成員國都在努力推進巴塞爾協議Ⅲ的實施，但仍有國家和地區因為遭受經濟危機的創傷過大，危害仍未完全消除，導致巴塞爾協議Ⅲ在該國家的實施進度有所延遲。
1.3 巴塞爾協議Ⅲ對中國的啟示
由于巴塞爾協議Ⅲ是針對美國次貸危機引發的全球金融危機而制定和實施的，其政策無論在理念、制定、實施和評估方面都更加適合歐美等發達國家的金融體系，這在一定程度上為發展中國家實施巴塞爾協議Ⅲ帶來了不適應性，甚至會阻礙發展中國家的金融健康發展。尤其是出現在發展中國家的衍生品交易市場，如果是針對金融體系較為完善、金融衍生品市場發展成熟的發展中國家來說，加強衍生品交易監管力度和措施具有一定的意義；但發展中國家的衍生品交易市場大部分還處在起步階段，一些交易政策還處在商議之中，如果過早地被監管起來，便會將衍生品交易扼殺在搖籃中，不利于國家的經濟繁榮發展。因此，從發展中國家的經濟環境來看，巴塞爾委員會在某些方面實施的較為嚴厲的監管措施并不完全適用于發展中國家，需要根據具體情況進行考量。
中國當前的經濟還處在崛起階段的飛速發展過程中，銀行、保險、證券等業務交叉進行，為了確保整個金融體系穩定發展，提高中國金融經濟的抗風險性，中國的銀行業應當建立在監管引導下的適合國情的差異化競爭上，以發揮監管協議對中國銀行體系穩健發展的最大效用。
2 銀行風險管理研究
2.1 銀行風險的定義
風險是對未來還沒有發生的事承擔的不確定后果，風險管理是對波動性的期望結果進行預測與判斷并提出相應對策以引導結果向好的方面發展。銀行業通過從客戶手中募集存款資金而后進行放貸掙取差額盈利的經營方式，進行貨幣資本的交易，完成資金在各行各業的流通。銀行業因其本身的特殊性使銀行的風險涉及面更為廣泛，可以說，只要涉及貨幣資金的行業，銀行的風險就無時無刻不存在著。
2.2 銀行風險的因素
由于銀行風險存在于各行各業中，任何一個行業經濟鏈出現斷裂，都有可能加大銀行的風險。一般來說，影響銀行風險的因素有國家經濟形勢、市場價格、金融管制、社會信用度等，具體的因素又可分為匯率、股票、商品價格、金融創新等。無論是銀行的對外經營還是內部管理，任何可能涉及的因素都會影響到銀行的風險存在。當然，銀行的風險雖然具有不可預知性，但如果仔細研究與分析影響風險的因素和原因，是可以做到有效預防和控制風險的發生，從而保證銀行經濟的穩定發展。
2.3 銀行風險管理理論概述
銀行風險管理是針對存在于銀行內部、影響和調控風險的一種管理手段，隨著近年來全球經濟形勢的多樣化、復雜化發展，銀行風險管理更加適用于當下的經濟社會。銀行風險管理理論主要有資產風險管理、負債風險管理、資產負債風險管理、金融工程理論和全面風險管理。
資產風險管理是銀行在發展初期為了避免因外借大量貸款收不回而導致的資金周轉困難，對其資產業務需要進行嚴格看管，避免壞賬損失的風險。負債風險管理是在資產風險管理的基礎上提倡多出去爭取更多的存款業務，為進行更多的放貸儲備資金，從而獲得更大的收益。資產負債風險管理是同時并行資產風險管理和負債風險管理兩大理論，在保證銀行對外放貸的盈利性和攬儲的流動性的同時，通過調整銀行的資產結構和負債結構，將銀行的風險調控到最小值。金融工程理論是一種創新的銀行風險管理模式，通過發行債券、期貨等衍生產品，增加了金融的交易性，使金融制度發揮其內在潛力，保證了銀行的盈利。全面風險管理是為了應對復雜多變的經濟環境而逐步在銀行業中推廣而來，這種風險管理模式力爭以最少的經營成本來獲取最大的收益，作為一種全新的管理模式，全面風險管理還需要再進一步加強和完善。
3 巴塞爾協議Ⅲ框架下銀行風險管理的改革
3.1 資本管理
有效管理和合理運用銀行的資本，不僅可以在銀行初創和發展時期提供運營資本，保證銀行業務的有序進行，而且在銀行盈利或虧損時能夠給予客戶一定的保障，不至于債權人得不到相應的利息或補償；同時，對銀行的資本進行合理的規劃和投資可以實現股東盈利的最大化目標，滿足銀行本身的業務發展需要。從金融秩序的角度考慮，銀行資本管理能有效約束和限制銀行的無限膨脹，使銀行內部的資產得到控制性的發展，防范或降低風險發生的可能性。
在巴塞爾協議Ⅲ市場風險監管框架的基礎上，2012年5月巴塞爾委員會了《交易賬戶基礎評價報告》（征求意見稿），提出了市場風險監管體系的全面改革方向，并對內部模型法和標準法的計量體系提出改革方案。在市場風險監管體系的改革方面，首先是重新劃分交易賬戶和銀行賬戶的邊界，在確定賬戶劃分不可取消的基礎上，提出了基于交易證據和基于估值兩種可選的重新劃分賬戶屬性的方法；二是改革了計量方法，使用預期損失法替換VaR指標；三是全面反映市場流動性風險來調整VaR模型；四是對沖和風險分散化效應的處理；五是強化標準法和內部模型法的聯系。在內部模型法計量體系的改進上，通過評估交易賬戶模型法的適用性、建立與自身組織結構和交易管理等基礎條件相匹配的交易柜臺、對交易柜臺可建模型的風險因素進行分析三個方面來提高內部模型法的審慎應用。在標準法計量體系的改進問題中，巴塞爾委員會提出了部分風險因素法和全面風險因素兩種新的、與模型法更為有效接軌的改進方案。
3.2 流動性風險監管
2010年，巴塞爾協議Ⅲ中的流動性風險監管新規正式運營；2013年1月，巴塞爾委員會推出了修訂版的巴塞爾協議Ⅲ監管規則；2013年7月，巴塞爾委員會又公布了《流動性覆蓋率披露標準（征求意見稿）》，體現了巴塞爾協議Ⅲ在流動性風險監管方面的不斷創新與改革。巴塞爾協議Ⅲ的短期監管指標為流動性覆蓋率，流動性覆蓋率能夠從短期內衡量一個機構應對流動性風險的能力。掌握銀行業的流動性覆蓋率，確保機構擁有足夠的流動性資源來應對短期的流動性風險，并得到迅速的恢復，是流動性風險監管的目的。巴塞爾協議Ⅲ的長期監管指標為凈穩定資金比例，作為流動性覆蓋率指標的一個補充，凈穩定資金比例要求銀行在長期的經濟壓力環境下仍然有穩定的資金來源用來持續經營和生存1年以上。這個監管指標的存在主要是為了讓銀行找到長久持續發展的融資渠道，確保擁有大于100%的穩定資金比例來應對流動性風險。無論是短期監管指標還是長期監管指標，兩者在時間維度、分析角度和監管目標上都存在差異性，但二者互相補充，共同支起了巴塞爾協議Ⅲ流動性風險的核心框架。
巴塞爾協議Ⅲ流動性監管的新規從實質上來說是降低了監管的標準和要求，使金融機構能更加靈活地應對市場，給銀行業一個緩沖和休整的機會。修訂過的巴塞爾協議Ⅲ流動性風險監管規則有助于減少銀行對中央銀行的依賴，在一定程度上隔離了政府杠桿和銀行杠桿的關聯，有助于銀行建立更穩健的流動緩沖，促進證券市場和實體經濟的發展，完善多元化融資機構，同時有助于防范系統性風險。
3.3 信用風險的度量
貸款是銀行業的主要業務，也是銀行獲取盈利性收入的重要渠道，貸款業務的存在讓銀行與客戶之間的信用風險大大增加，這種風險不僅存在于銀行賬戶，也有可能存在于交易賬戶。信用風險往往與市場的波動是緊密相連的，因此，防范信用風險，對存在于交易中的風險進行監管和審慎，是巴塞爾協議Ⅲ風險管理的一個重要任務。2013年，巴塞爾委員會首次采用非內部模型法來計算交易頭寸的違約風險暴露，這也在一定程度上彌補了現期風險暴露法不能區分保證金、不能反映壓力條件下的監管附加因子波動水平和處理沖和凈額結算過于簡單的不足之處。非內部模型法相較于現期風險暴露法和標準法來說，充分考慮了抵押品和保證金的影響，并且采用了更為精密的對沖規則和選擇了更為審慎的尺度乘數。為了避免信用風險的出現，應提高對信用風險的警惕，采取限額管理和簽訂主協議、提高抵押品和保證金管理水平、使用交易壓縮和建立完善的風險管理體系等措施，進一步加強信用風險的管控。
3.4 資產證券化風險計量
資產證券化起源于20世紀70年代的美國，是將缺乏流動性卻能產生未來收益的資產組織在一起，形成一個資產池，然后以資產池的收益來保證被發行的資產證券。多年來，銀行作為證券化運行過程中的發起、投資和承銷機構，在面對資產證券化帶來收益的同時，也承擔著資產證券化帶來的風險。因此，銀行需要計提一定的資本來抵御相關風險的爆發。巴塞爾協議Ⅲ采用了單獨的框架度量證券化風險暴露，運用評級法、監管公式法、內部評估法、集中度比率法和支撐集中度比率法來計算其資本要求，以防范預期損失和“尾部”風險導致的非預期損失。由于新的證券化監管體系和風險計量方法還在初步的實踐運用中，針對模型的不足，還需要在實際操作中反饋意見，提出修改策略。
3.5 全球系統重要性金融機構的評估
重要性金融機構是指機構本身具有一定的規模和市場，并在全球金融范圍內具有一定影響力，其本身的發展足以影響全球金融體系的發展和結構變化。這類機構在自身利益的獲得上面一般能做出較為明智的抉擇，但很少站在全球金融的角度上去考慮，因此，為了機構本身的順利經營和全球系統的有序發展，需要針對系統重要性金融機構建立風險管控，盡可能地遏制危機的出現。金融穩定理事會在巴塞爾協議Ⅲ的基礎上，先后公布了《評估金融機構、市場和工具系統重要性的指導原則》等一系列管控重要性機構的文件和制度。2013年7月，巴塞爾委員會更新了全球系統重要性銀行的評估方法，與此同時，國際保險監督官協會也公布了全球系統重要性保險機構的評估方法和政策措施。2013年新版本的評估方法主要從樣本銀行的確定方法、指標的變更、可替代性分類設置、標準化銀行分數、后續規劃、界限分數和分組門檻、分母頻率、披露要求等方面來調整。巴塞爾委員會希望這些評估方法能夠基于公開可得的信息進行評估，以確保各國在使用評估方法時的應用程序具有一致性。
4 巴塞爾協議Ⅲ在中國的展望
