市場風險數據分析模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇市場風險數據分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技術的發展為銀行的發展帶來更多的機遇，同時也帶來較大的挑戰，尤其是近幾年來，信息數據正在迅速的膨脹，如果銀行不能夠掌握更好的發展方向，可能會影響到銀行的管理質量。進入2012年以來，大數據庫概念逐漸被人們所熟知，在這樣的背景下，需要銀行關心系統數據的管理質量，及時分析數據中存在的問題，從而更好的保證銀行的發展質量水平。大數據時代的來臨，為銀行今后的發展提供了機遇，同時也帶來了一定的挑戰。只有通過對大數據時代有著科學的認識，在能夠保證銀行的信息數據管理水平。

一、大數據的特點及意義

（一）大數據特點

大數據有自身的特點，首先它的數據規模比較大，而且增加相對比較迅速，從原有的TB級別躍升至PB甚至是EB級別，這樣會增加銀行信息管理系統的運行壓力，甚至會導致系統的癱瘓。其次，大數據的類型相對較多，既包含有傳統的結構化數據，同時也包含較多的非結構化數據，這些非結構化的數據在進行處理時，對系統的要求更加嚴格，系統分析能力需要進一步的提升。再次，數據的價值非常關鍵，而且存在比較大的隱蔽性，這樣就會導致數據分析能力下降，對于銀行的系統來說，運行壓力會大大上升。

（二）意義

隨著我國商業的發展，銀行原有的數據系統已經不能夠適應社會經濟發展的需求，只有建立更加完善的管理系統，才能夠更好的提升銀行管理質量水平。傳統的數據倉庫在對數據分析要建立在模型基礎之上，而且數據的分析大都是企業自身信息系統中產生的運行數據，這樣的數據一般都具有標準化、結構化的特點。但是當前許多企業的發展需要非機構化的數據支撐，尤其是物聯網、社交網絡和電子商務日益成熟的階段，需要建立更加完善的非結構化的信息系統，幫助企業進行更加全面的數據分析，提升企業的運行效率和管理質量，最終達到企業市場發展的目標。

二、銀行發展的應對策略

隨著大數據時代的到來，銀行要想更好的發展就要轉變原有的發展方式，積極引進先進的信息技術，提升銀行內部的管理質量。尤其是在電子商務和互聯網的發展喜愛，市場的敏感度在不斷上升，大數據在這樣的環境下有著更加明顯的分析優勢。但是如果進入到金融領域就會對其產生比較大的不利影響。因此需要銀行制定出更加科學的應對策略，保證銀行的發展質量水平。當前我國互聯網以及阿里巴巴等已經開始使用大數據庫技術來提供相應的金融服務，比如支付寶、淘寶網等，借助大數據技術來對客戶進行分析，決定是否給企業貸款。在這樣的過程中幾乎不用人工干預，因此可以體現出大數據技術的優越性。

大數據技術能夠為今后銀行的發展提供更加寬闊的平臺，這已經成為金融業發展的必然趨勢。對于銀行來說，他們在機構性數據的處理上技術比較先進，比如客戶的基本身份信息，但是對于客戶的其他信息銀行都不夠了解，比如客戶的性格特征、興趣愛好以及生活習慣等，這樣就會使得銀行信息不全，在貸款時就會產生比較大的風險。同時在傳統的數據分析中，銀行對網頁瀏覽信息以及客戶之間資金往來信息處理上比較困難，進而會因想到整個銀行系統的發展水平。因此需要銀行提升對大數據技術的認識，增強大數據的處理能力，使其在金融市場競爭中獲得更加有利地位。銀行還要加大與電子商務企業的合作，獲得更多的客戶信息，在大數據的分析中得到更多的信息，進而更好的保證客戶需求，提升銀行的服務質量。

在大數據的平臺支持下，銀行的發展還需要加強技術創新，不但完善銀行內部的管理結構，從而更好的滿足銀行發展的需求，降低銀行的發展風險，提升銀行的服務質量。同時在大數據的技術支持下，銀行還能夠掌握更多的客戶信息，改善自身與客戶之間的交互，簡化銀行業務，為銀行的發展帶來更多的機遇。并且在未來的銀行數據分析中更趨向于數據分析的挖掘，為銀行的提供更多的非結構化信息，不斷豐富銀行企業的業務形式，改變銀行的服務水平，最終達到銀行發展的目標。

三、銀行發展面臨挑戰

（一）大數據庫建設

在大數據時代背景下，銀行所面臨的競爭在不斷增多，它不僅僅來自同行業的競爭，同時還來自外部的挑戰，如果銀行企業不能夠找到更加科學的管理方式，最終會影響到銀行在市場競爭中的發展地位。傳統的商業智能、數據倉庫二本能夠對結構化的數據進行存儲，而且操作相對簡單。但是在大數據背景下，以往的數據庫分析能力不能夠滿足銀行數據發展的需求，尤其是在非結構數據不斷增多的情況下，增加了銀行的信息風險，對銀行發展帶來較大的挑戰。除此之外，一些大數據大多數都是類型豐富的碎片化數據，沒有相對固定的模式，分析環境相對較為復雜，給銀行的精細化管理和專業化經營都帶來巨大的挑戰性。

（二）銀行人才培養

信息時代的帶來，大數據背景下的發展模式已經被越來越多的企業和銀行所采納，這樣可以更好的滿足企業的發展，適應社會發展的需求。但是大數據分析和傳統的數據分析存在較大的差別，當前銀行的管理還主要是基于報表數據以及部分數據模型，不能夠描繪出全面的經營結構圖示。通過大數據模式的分析，可以更好的展現出銀行發展方式，提升銀行的數據管理效率。這就需要先進的技術人員，不斷提升銀行內部人員的技術水平，能夠掌握更加先進的信息管理方式，充分利用大數據對銀行信息管理系統進行改造升級，不斷滿足社會經濟發展的需求。

在進行大數據建立時不僅需要技術支撐，還需要人員素質的提升，這樣才可以保證銀行內部的信息處理效率，保證銀行各項數據信息的準確性，為銀行今后的發展提供更多的數據，減少銀行的市場風險。但是銀行人員的素質培養不是一蹴而就的，他需要銀行內部加大對大數據培訓工作的認識，提升員工的大數據管理觀念，掌握更多信息技術，在今后的發展能夠充分發揮自身技術優勢，提升銀行市場發展質量。大數據技術發展給銀行的發展帶來了許多的挑戰，因此需要企業抓住發展的機遇，改變自身的發展模式，衍生出更多的商機，在發展中做出更加科學的方案，加強銀行企業應對市場風險的能力，最終保證銀行的健康發展。

四、大數據在銀行中的應用場景

（一）客戶管理

在大數據的分析中，首先需要建立科學的客戶管理方式，從而保證銀行的客戶信息管理質量。尤其是在當前我國社交網絡的背景下，服務的渠道和方式在不斷增多，以往的銀行數據分析模式已經不能夠適應社會發展的需求，通過建立大數據客戶管理模式，能夠讓銀行在制定發展戰略時從產品的角度出發，結合客戶信息需求，開發出更加適合市場發展的銀行商品，為客戶提供更加完美的銀行服務。在客戶管理的過程中，銀行可以充分利用大數據分析平臺，通過對客戶的社交網絡、電子商務以及終端設備等產生的非結構數據進行分析，從而建立更加全面的客戶信息，針對不同客戶的需求開發出不同的商品，增強銀行服務質量，減少客戶的流失。比如在客戶流失數據分析中，銀行可以借助大數據平臺搜集到客戶的行為信息記錄，并且分析出客戶流失的原因，找到自身服務中存在的問題，及時調整自身的發展路線，減少該類客戶的流失數量，保證銀行的利益。

（二）風險管理

在銀行的市場發展中必然會存在一定的風險，因此需要銀行管理人員建立良好數據風險分析部門，從而更好的滿足銀行市場的發展需求。但是隨著大數據技術平臺的產生，原有的數據分析已經不能夠適應市場風險分析的發展趨勢，需要銀行風險管理人員利用大數據平臺，加強與社會媒體的互動，及時了解金融市場的發展動向，建立更加科學的風險分析數據，為銀行的市場發展奠定良好的環境，降低銀行的發展風險。

（三）營銷管理

銀行在營銷過程中也可以借助大數據平臺，通過對形式多樣的用戶進行數據分析、挖掘，將客戶分為不同的群體，并為其提供更加專業化的服務，提升銀行的信譽形象。同時在這樣的分析中還有助于獲取用戶信息，了解客戶的消費習慣和風險收益偏好等，為客戶打造隔年個性化的產品營銷服務方式，將最適合的產品介紹給用戶，提升銀行的營銷管理質量，保證銀行的營銷精準性，保證客戶對銀行的認可程度。

五、總結

綜上所述，銀行的發展需要大數據技術平臺的支撐，從而為其提供更加良好的環境，增強銀行的市場競爭活力。同時在大數據技術支持下，銀行還可以降低自身的市場風險，掌握更加全面的客戶信息，制定出更加科學的營銷發展方案，提升銀行的市場競爭力，在金融行業中處于更加有利地位。但是在發展過程中也存在一定的挑戰，需要銀行不斷去克服，找到更加適合自身發展的道路。

參考文獻：

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一、引言

金融風險管理的目標之一是對潛在巨大損失發生的規模和可能性大小進行準確度量。從統計學角度來講，巨大損失發生的規模和可能性大小分別對應著損失分布的高分位數和尾部概率。一些參數方法和非參數方法能在有很多觀測值的基礎上很好地擬合經驗損失分布，但對尾部的擬合效果很差，從而這些方法并不能滿足風險管理者對超出觀測的極端風險度量的需求。而極值理論（Extreme Value Theory）很好地解決了這一問題，該理論是對尾部建模的一種方法，關注的是極端值而非全部數據，也就是不研究序列的整體分布情況，只關心序列的極端值分布情況，因而能對極端風險進行較準確的度量。

根據確認極值的方法不同，極值理論存在兩種模型：第一種方法考慮在連續周期內的最大值，建立在此極值基礎上的模型稱為BMM（Block Maxima）模型，它利用廣義極值分布來逼近損失分布的尾部情況；第二種方法考慮超過某一給定閾值的觀察值，建立在此極值基礎上的模型稱為POT（Peak Over Threshold）模型，它利用廣義帕累托分布（Generalized Pareto Distribution，簡稱GPD）來逼近損失分布的尾部情況。由于POT模型能夠更有效地使用數據、很方便地計算出在險價值（Value-at-Risk，簡稱VaR）和預期不足（Expected Shortfall，簡稱ES），因此POT模型已經成為實證研究中的首選模型。

滬深300指數作為即將推出的股指期貨標的物，對其進行風險研究將有利于更好地了解股指期貨投資所存在的風險，從而為投資者進行風險防范、為交易所制定相關風險政策等提供參考。本文擬采用極值理論中的POT模型對滬深300指數進行實證研究，將考慮以下幾個方面的問題：用極值理論度量滬深300指數市場風險是否合適？如果合適，那么風險度量值VaR和ES應為多少？它們之間有何不同？

二、極值理論中的POT模型簡介

極值理論假定每日損失Xt是相互獨立的隨機變量，且服從相同的分布F（x）。

（一）尾部的廣義帕累托分布近似

（二）閾值u的選擇

（三）VaR和ES的計算

三、對滬深300指數的實證研究

極值理論的獨立性假定是非常嚴格的，目前這一假定已經得到拓展，即在序列只有弱相關性的情況下，極值理論也是適用的。在實際應用中，對金融資產的分析通常采用收益率數據，大多數金融資產收益率要么是序列不相關的，要么序列弱相關，因而極值理論在分析金融資產時同樣適用。本文搜集了某段時期的825個滬深300指數每日收盤價數據記為pt，并計算得到對數收益率rt=lnpt-lnpt-1，即共有824個收益率數據，本文采用軟件Eviews5.0與Splus8.0進行數據分析。

（一）日收益率數據的描述統計分析

從收益率序列rt的描述統計量圖1可知峰度大于3，和正態分布相比具有厚尾性，同時J-B統計量表明在0.01的顯著性水平下拒絕收益率序列rt服從正態分布的原假設。

（二）閾值的選擇與參數估計

在建立極值理論的POT模型時，首先要確定閾值u。利用splus8.0軟件得到樣本超額期望圖2。由于股票市場不允許做空，為了和前述極值理論中采用損失數據相對應，僅考慮損失序列{-rt}的右尾，也即收益率序列rt左尾。選擇u=0.010作為rt左尾的閾值，因為其正好處在樣本超額期望圖近似線性部分的開端處，從而保留了181個極端值用來估計GPD擬合的參數，極大似然估計的結果見表1。

四、小結

由以上對滬深300指數日收益率數據的實證研究可知：廣義帕累托分布能夠很好地擬合極端日收益率數據，從而用建立在廣義帕累托分布基礎上的POT模型來度量投資者所面臨的市場風險是合適的。通過比較風險值VaR和ES可知，在進行風險度量時，若數據存在厚尾性，基于正態分布得到的風險值偏小，而且僅僅只得到VaR值是不夠的，必須要計算ES，并結合其置信區間來分析問題。

參考文獻

[1]曹中，陶愛元，沈學楨.應用極值理論度量金融市場風險[J].商業研究，2006（23）.

[2]陳守東，孔繁利，胡錚洋.基于極值分布理論的VaR和ES度量[J].數量經濟技術經濟研究，2007（3）.

[3]柳會珍，顧嵐.金融市場極端日收益數據的廣義Pareto分布擬合[J].數理統計與管理，2006（6） .

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資產定價理論（CAPM模型）是關于金融資產的價格決定理論，這些金融資產包括股票、債券、期貨、期權等有價證券，是在市場均衡狀態下，對風險資產預期收益的一種預測模型。它是由威廉·夏普于1964年提出之后，由約翰·林特勒以及簡·莫辛等人發展而成。由于模型的簡單明了以及對于資產風險和收益之間關系的精確描述，使得其得到了廣泛應用，從而成為了現代金融學的重要定價理論之一。

一、CAPM模型介紹

（一）模型假設

(1)所有投資者總是根據證券收益率的期望值和標準差兩個參數進行投資決策，都是效用最大化的理性投資經濟人。

(2)整個市場處于充分競爭狀態，所有投資者都是價格的接受者。

（3）借入利率與貸出利率相等。即所有投資者可以在一定限度內任意地借入或貸出，而不影響利率水平。

(4)市場有效性假設(EHM)，即認為市場是充分有效的。在此類市場中，投資者信息暢通，信息成本為零，分析方法類似，對市場未來擁有相同預期，買賣成本為零等。

（二）基本結論

CAPM模型主要表示單項資產或資產組合的收益率與其系統風險之間的關系，其基本形式為：

E（Ri）=Rf+βi[E（Rm）-Rf]

（式1.1）

其中，Rf(Risk free rate),是無風險收益率，純粹的貨幣時間價值；

βi：證券的Beta系數；

E(Rm)：市場期望回報率 (Expected Market Return)；

E(Rm)- Rf：股票風險溢價 (Equity Market Premium)

CAPM公式中的右邊第一個是無風險收益率，比較典型是10年期美國政府債券。如果股票投資者需要承受額外的風險，那么他將需要在無風險回報率的基礎上多獲得相應的溢價。那么，股票風險溢價（equity market premium）就等于市場期望回報率減去無風險回報率。證券風險溢價就是股票市場溢價和其β系數的乘積。其中，β值是對證券系統性風險大小的衡量。

（三）模型運用

1. 資產估值

在資產估值方面，資本資產定價模型主要被用來判斷證券是否被市場錯誤定價。

2. 資源配置

資本資產定價模型在資源配置方面有著重要應用，即可用于根據對市場走勢的預測來選擇具有不同β系數的證券或組合以獲得較高收益或規避市場風險。

證券市場線（SML）表明，β系數反映證券或組合對市場變化的敏感性，因此，當有很大把握預測牛市到來時，應選擇較高β系數的證券或投資組合。因為這些高β系數的證券將成倍地放大市場收益率，帶來較高的收益。相反，在熊市到來之際，應提前購置β系數較低的證券或投資組合，以減少因市場下跌而遭受損失，從而達到優化資產配置的目的。

二．數據處理分析

1、樣本的選取

選取了三支個股,個股的選取主要考慮以下兩大因素：1.保證各只股票在上市時間、可用數據區間上基本保持一致，以滿足數據采集的一致性的需要。2.使得三支個股分別分布在照明器具制造業、房地產、電子信息三大行業，從而相對增強數據分析的說服力。

2、時間區間的選擇

為了使得此次基于CAPM模型的數據分析結果，能夠對當前的股市行情起到一定的解釋作用，即保證數據的有效性，同時考慮到中國證券市場的機制尚處于不斷完善之中，此次數據分析的時間段定在：股改之后——至今，并以月度數據為研究對象。這是由于考慮到在運用市場模型確定β值時，既有樣本數據的要求，又要考慮到由于證券的風險在一定時間后會發生變動，因而會引起β值變動的事實，故我們將測定β值的時間區間劃分為：2006年1月1日-2007年12月31日,2008年1月1日-2011年12月31日兩個區間段，分別進行測度分析，這樣一來，既保證了β值測定的相對準確性，同時也可在階段對照中保證數據分析的全面性。

3、數據收集

通過華泰證券通信達行情系統，獲取上證綜指、萬科A、方正科技、飛樂音響三支個股的股價（或股指）月度變動數據，每一只個股的月收益率Ri都根據當月的復收盤價與開盤價進行計算，碰到分紅派息的月份都通過對月末收盤價進行復權處理后進行計算，從而保證股價的連續性。市場組合的收益Rm選用“上證綜指”相應的月末收盤指數減去月初開盤指數之差與月初開盤指數之比進行確定。

關于風險溢價Rm-Rf的確定，為了保證收益率計算的同期性，我們考慮將一年期的基準存款利率作為無風險利率，并采用如式1.3的算法，通過各年“上證綜指的實際年收益率”與相應年份的“一年期基準存款利率”間的差價來確定相應年度的風險溢價。如果一年期基準存款利率在年內進行了調整，則采用以各項利率實際實行的天數為權數求加權平均數的方法來確定該年的存款利率。

風險溢價（Rm-Rf）=上證綜指的實際年收益率-同年的1年期基準存款利率 （式1.3）

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1.樣本數據問題

VaR模型是建立在大量的歷史數據基礎上的,而我國金融市場的數據庫不能滿足風險計量的數據要求,即數據信息量不夠、數據不具有代表性,數據不能及時獲得、反映不夠全面等等。這與我國金融發展的歷史和多年來形成的金融體制有關,因為沒有形成一個開放的金融市場環境,數據信息很封閉。運用數理統計方法計量分析都面臨著樣本數據問題。在利用模型進行分析和預測時要用足夠的歷史數據,對分析數據的檢驗同樣要求數據量,如對VaR模型有效性進行返回測試要求的數據期限更長。如果按照巴塞爾銀行監管委員會的要求,采用99%的置信水平和10日持有期限,一次返回檢驗就需要三年的歷史數據,我國證券市場上的許多股票都難以滿足要求。此外數據有效性也是一個重要問題,而且由于市場的發展不成熟,使一些數據不具有代表性。市場炒作,消息的引導等原因,使數據非正常變化較大,缺乏可信性。壽險產品具有長期性的特點,而壽險發展的時期又不長,上個世紀九十年代隨著央行的普遍降息,壽險產品的增殖利率也多次下調,有的產品只有短短幾個月的生命期,新產品如分紅險,萬能險,投資連結險的大量涌現,各家公司積累的數據不多且可信度不大。并且,由于統計手段限制重視程度不夠等因素使的各家保險公司的數據分析水平處于參差不齊的狀況。

2.風險因子的確定問題

在VaR模型中,首要的一步是對組合中的資產進行風險的分解,從而確定所包含的風險因子,引入的風險因子的個數越多,計算的維數越大,計算越困難,也越精確。因此首先要在精確且完整的反映組合的風險與提高運算效率之間進行權衡。在我國目前的壽險公司中,還沒有公司建立VaR的風險管理體系,即使應用VaR較為完善的銀行等金融機構也沒有建立其VaR風險管理體系,一旦壽險公司等金融機構要用VaR進行風險衡量,就沒有適合我國實際的VaR模型可以利用,就要花費相當長的時間和相當大的財力和人力去進行風險因子的確定。

3.模型問題

由于在計算VaR時使用不同的方法,不同的模型會得到不同的結果,使得VaR的可靠性難以把握。因此無論是監管部門還是金融機構本身對不同的VaR模型進行評價和選擇都是比較困難的。目前在我國使用VaR來管理風險還是一個空白領域,不管是風險管理人員的識別能力還是硬件的機制配套都要從零開始,因此對模型的檢驗、評價和甄選都是一個漫長而艱苦的過程。其中,事后檢測在確認壽險公司所采用的模型是否妥當方面可以擔當重要的角色。事后檢測是指事前風險值和事后實際的損益相結合進行比較。如果經過多次,多期測量,事后的損益值小于事前風險值,則模型基本是可靠的。反之若事后的損益值大于事前風險值,則需要重新修訂模型。任何一種經不起事后檢測的風險度量模型都將被淘汰。

4.利率市場化

利率改革的滯后己經成為中國經濟改革的瓶頸。利率不能由市場所決定,不僅造成了金融抑制,而且使金融資產的配置極為紊亂,存貸利率、長短利率倒掛的現象屢見不鮮,利率的非市場化,還導致了金融資產價格的非市場化,使價格變動的風險很大程度上變成了政策風險,這使VaR模型功能難以有效發揮。利率決定的人為化.還使金融產品的定價無從下手,制約了金融產品和VaR模型的標準化及其推廣。利率改變的實質性推進,是深入發展中國金融風險管理的前提條件。利率也是影響我國壽險公司的一個重要風險因子,特別是我國壽險公司的利差損問題,使利率風險變的更加重要。如果利率的市場化功能不能正常發揮,將使VaR的應用效率大打折扣。

5.真正市場參與主體的塑造

中國金融市場投機行為叢生的一個重要原因,就是市場的主要參與主體都是管理問題比較嚴重的國有機構.這些機構的人(經理人員和市場操作人員)的風險收益結構較為扭曲。因此,每一個初衷良好的金融產品最后都有可能扭曲成追逐風險的工具,這顯然不利于金融風險管理的實施與發展。也許,中國金融市場面臨的首要問題就是真正的市場參與主體的塑造問理.

6.道德危機

利用VaR模型,各壽險公司可以控制自己公司面臨的風險,但可能會導致“道德危機”的問題,即為了降低風險資金的要求,人為減少VaR模型的風險暴露。同樣,壽險公司的各個部門有時為了追逐高利潤而不被高層機構察覺,就人為減少風險暴露。因為VaR模型的保密性,使監管機構對于模型的檢驗十分困難,模型存在的一些嚴重問題可能無法發現和及時調整。

7.難以預測的業務增長狀況

我國保險市場潛力巨大,但也有相當的不確定性,很難對業務的發展狀況做出準確預測。與保費收入增長緩慢的市場相比,我國保險市場正處于一個快速增長的時期,每年不斷增長的保費收入將能夠滿足當年保險給付的資金需求和營運費用的支出需求,而以各種準備金形式存在的保險資金需要尋求更加安全的增值空間,以應對未來集中給付的高峰。一個不穩定的市場產生的VaR信息將不能有效的反映公司面臨的風險。

二、VaR方法的完善與修正

應用VaR模型在實踐中有上述因素的影響,導致即使在置信區間內,偶發事件也會非常集中的發生,由此帶來的風險是致命的,極端情況的發生將給公司帶來巨大的損失。另外,VaR對交易頻繁,成交量大的金融產品風險測量比較準確,但對交易不活躍,成交量小的金融品種風險測度的準確性就差些。最后,我國金融證券市場受許多不確定因素的影響,市場的有效性不高。因此在應用此方法測量風險時,仍需結合其他一些定性定量方法,以保證測量風險更準確、更有效。這就需要對VaR方法做進一步的完善和修正:

1.完善的數據庫體系

保險經營中的各類風險數據、損失數據是保險經營的數理基礎,從相當程度上也可以說,風險數據、損失數據是保險經營的保險資源。在具體運用風險價值方法時,我們不僅需要獲得各個風險的數據,也需要總的風險數據。

總的風險需要協方差距陣來整合,協方差距陣需要長期觀察統計才能得出。但目前我國無法得到該數據,可以用其他國家的數據然后根據中國的實際進行調整。保險經營依據這些保險資源從事保險展業,通過展業擴充豐富這類資源以提高保險經營水平和展業范圍。而我國的壽險公司即使是一些大型公司也缺乏完善的數據庫.更為重要的是,我們利用各種可能的方法和技術對數據進行有效的數據分析,得出科學和可靠的結論.最后,壽險公司不僅要建立自己公司的數據庫,還要注意運用其它公司的數據和保險行業協會的數據,這對一些小型公司和開發新業務的公司尤為重要.

市場持續在變化,導致使用歷史資料所估算出的風險無法反映最新的市場狀況。這個缺點也是所有采用歷史資料方法所共有的缺點。解決的方法所起來簡單,就是定期更新模型?？墒且龅竭@一點,就必須設置專門的機構或部門來負責,需要人力和財務上的支持。

2.加強補充壓力測試和情景分析

為了彌補VaR對非正常情況下風險衡量的不足,應當加強壓力測試和情景分析的補充,還必須注意采用返回檢驗,來檢驗模型的有效性。壓力測試和情景分析有許多相似之處,都是對未來的極端情況(往往是不利的情況)做出主觀上的想象,然后將金融機構或資產組合置于這一設想環境中來考察它的表現。只是壓力測試是針對市場中的一個或相關一組變量,如假定利率驟升100個點或股價暴跌20%,在短期內的變化進行假設分析,研究和衡量的是這組市場變量異常變化給投資組合帶來的風險。情景分析是從更廣泛的視野更長遠的時間范圍來考察金融機構或投資組合的風險問題。所謂返回檢驗即是將實際的數據輸入到VaR模型中去,然后比較該模型的預測值與顯示結果是否相同的過程,以此來檢驗VaR模型的有效性,并做出適當的模型修正。

除此以外,還需在管理和制度建設方面的進一步完善,改進法人治理結構,建立適合自身的風險管理體系和完善的風險管理報告體系,通過這些,將進一步增強VaR的有效性、適用性,擴展其在壽險領域的應用。

參考文獻:

[1]皮埃特羅•潘澤:用VaR度量市場風險[M].機械工業出版社,2001

[2]王春峰:金融市場風險管理[M].天津大學出版社,2001

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隨著我國金融市場的發展，我國金融行業的競爭，尤其是商業銀行之間的競爭日趨激烈。在同質化競爭日趨激烈的地市場競爭中，積極開展新型金融業務就成為商業銀行實現自我轉型，長遠發展的必然選擇。隨著國家對中小企業的重視程度越來越高，積極開展中小企業信貸業務就成為了我國商業銀行的當務之急。

融資困難，這是我國中小企業遇到的最為典型的問題。中小企業由于其經濟規模小、風險大，導致其本身陷入了融資困境。近些年來，中小企業融資難的問題逐漸被人們所重視。國家也不斷出臺各項措施來鼓勵銀行等金融機構開展中小企業信貸業務。

一、發展中小企業信貸業務本身具有很大風險

積極開展中小企業信貸業務是未來銀行等金融機構的必然選擇，可是在開展這項業務之前，必須要認識到中小企業信貸有其風險。筆者認為開展中小企業信貸業務最少要面臨五種風險：一是管理風險；二是市場風險；三是財務風險；四是經營風險；五是信用風險。

1.管理風險。在開展中小企業信貸業務的時候，首先遇到的就是管理風險。目前我國大多數中小企業管理水平還很低，與西方國家相比還有很大差距。公司法人治理結構、組織體系、現代經營管理理念等都還很缺乏。有的中小企業在經營管理過程中沒有完善的管理機制，在管理過程中人治色彩很嚴重。管理水平低下最終會增強風險。

2.市場風險。市場風險主要指的是中小企業遭受市場沖擊的能力差。中小型企業本身資產流動小，由于其實力所限無法對市場的整體發展做出科學預測。在市場競爭中與那些占據市場主體地位的企業相比，始終處于被動地位。

3.財務風險。財務風險主要指的是由于中小企業財務管理問題而產生的風險。當前我國中小企業的財務管理水平普遍低下?；镜呢攧展芾碇贫葲]有建立起來，在管理過程中隨意性很大，不注重原始憑證的記錄保存。中小企業自身存在多套賬目而且各套賬目之間出入很大。

4.經營風險。中小企業由于本身實力以及管理人員素質的限制，其本身存在很大的經營風險。中小企業決策的時候存在很大的隨意性，在管理過程中甚至會出現違法違規的現象，這就會給信貸業務帶來巨大的風險。

5.信用風險。信用風險主要指的是在管理過程中企業本身由于自身或者是客觀原因的影響導致無法償還貸款的情形。信用風險是一種典型的風險，是需要我們高度重視的風險。

二、開展中小企業信貸業務面臨的問題

筆者經過考察發現我國開展中小企業信貸業務面臨的問題主要是三個方面的問題：一是銀行等金融機構缺乏科學的風評價機制；二是缺乏有效的信息管理系統；三是信貸人員自身素質問題。

1.缺乏科學的風險評價機制。風險評價機制是開展信貸業務的前提。筆者經過對我國商業銀行風險評價機制進行深入考察發現我國大多數商業銀行還沒有建立起針對中小企業的風險評價機制。完整的信用風險評價機制包括文字評價、客戶信用評價、貸款后監督、財務比率分析等多種程序。當前我國商業銀行針對中小企業的風險評價主要是單純地采取定性方法來進行評價、在財務分析方面還很落后，針對中小企業的評價只是停留在表面，對歷史數據過度重視，相反卻忽視了中小企業本身的償還貸款的能力以及管理水平的評價。科學的風險評價機制的缺失會導致銀行對中小企業的評判失準。最終導致信貸資源的浪費。

2.風險管理信息系統的缺失。建立全面高效的風險管理信息庫是現代商業銀行的必然選擇。一般意義上，風險管理信息庫主要是由數據庫、數據分析層、中間數據處理器構成。數據庫負責存儲交易信息，中間數據處理器負責分類識別，數據分析層則是對各種數據進行更深入地分析。當前我國商業銀行的信息數據庫建設還存在一系列問題。其中最為典型的問題就信息數據的遺漏、分割、失真、數據的完整性和統一性較差。基礎數據質量的低下最終會影響到數據分析的結果。通過筆者調查發現我國商業銀行的結果偏離度很高。基礎數據的缺失還會導致高層次風險分析無法進行，風險管理模型無法建立，商業銀行風險管理水平不斷降低。

3.信貸人員自身素質差。信貸人員自身素質差，風險管理意識薄弱。在管理過程中對各種財務數據的分析不準確、不全面，最終導致中小企業的信貸風險得不到真實反映。

三、解決中小企業信貸業務問題的措施

筆者認為要想解決中小企業信貸業務問題必須要做到以下幾點：一是要慎重選擇客戶，實施邊界管理；二是要重視風險評價；三是實行跟蹤管理。接下來筆者就來詳細探討這三方面的措施。

1.慎重選擇客戶，實施邊界管理。商業銀行在開展中小企業信貸業務的時候要慎重選擇客戶，要根據區域特點，堅持有所為有所不為的原則，來選擇客戶。在選擇時候首先是要優先考慮國家重點支持的區域和行業，這也是邊界管理的實質。在確定了邊界之后，而后就是專門針對中小企業制定負債率、信用等級、增長率、主營業務利潤率等重要指標以量化評價體系。

2.重視風險評價。商業銀行在開展中小企業信貸業務的時候要做好風險定價，要通過風險定價來彌補信貸風險。在管理過程中要做到高風險，高定價；低風險，低定價；風險定價要結合資金成本，風險成本，稅負成本，風險補償率，同業利率等重要指標來進行確定。

3.實現跟蹤管理。實現跟蹤管理筆者認為重點是要做好以下幾點：一是要定期開展客戶評價，針對中小企業的貸款要結合客戶評價結果酌情處理；二是要積極實行要素跟蹤管理，在平常管理過程中要對中小企業的貸款使用、貸款回籠、市場銷售、單項財務指標重大變化等要素進行有效監控與管理。

四、結語

中小企業融資難是一個社會性問題。隨著國家對中小企業的重視程度越來越高，積極開展中小企業的信貸業務就成為了商業銀行的必然選擇。筆者認為要積極穩妥的開展這項業務，關鍵是要控制風險。要建立以風險控制為中心的管理評價體系。

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doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 108

[中圖分類號] F713.36 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2015）05- 0224- 03

目前創業市場雖說商機無限，但對資金、能力、經驗都有限的大學生創業者來說，可供選擇的項目并不多。而電子商務創業則是大學生能夠揚長避短、發揮優勢的一個最佳選擇。大學生群體與電子商務新興產業的有機結合，形成二者共贏的局面。大學生在電子商務創業時，必須要考慮并解決創業團隊、創業項目、網站運營管理、風險控制等影響電子商務創業成敗的關鍵因素，才能分享電子商務創業成功的喜悅。

1 創業團隊

在創業過程中，團隊和人才是左右創業成敗的核心要素。大學生電子商務創業能否成功的關鍵性因素在于創業團隊的綜合實力，一個優秀的創業團隊是創業成功的保障。創業活動的復雜性，決定了所有事務不可能由創業者個人包攬，要通過組建分工明確的創業團隊來完成，創業團隊的優劣，基本決定了創業能否成功。成功的創業者是以正確的創業理念來指導創業活動和組建創業團隊的，創業理念決定著創業團隊的性質、宗旨和獲取創業的回報，并且關系到創業的目標和行為準則，共同的創業理念是組建團隊的一個基本準則。

創業團隊是由創業團隊的領導者所組建的，創業團隊領導者是創業團隊的核心，創業團隊領導者將那些具有共同創業理念、志同道合的團隊成員聯合起來，為共同的創業目標而奮斗。在創業團隊中，團隊的領導者是至關重要的，他必須有創業者的胸懷和品質，有素養和能力來組建團隊和發揮團隊的作用，并在創業過程中，隨時做好團隊成員間的協調工作，使團隊的整體水平不斷提高。創業團隊領導者應對團隊不同成員的個性、知識、技能和能力進行有效地整合，以保持團隊的競爭優勢。作為創業團隊成員，應該具備創業者的特征和技能，比如工作積極主動、有明確的目標；不滿足于現狀，有責任感；善于接受新事物，勇于變革和敢于承擔責任等。同時，還應該注意創業團隊成員的性別、技能、專業的互補，以便形成合力。對于一個創業團隊而言，其基本的人員配置為行政管理人名、財務人員、文員及客服人員、技術人員、營銷人員、生產人員等，其具體的人員構成由創業項目的特點而定。比如創業項目可以分為技術創業和營銷創業，技術創業則以技術人員為主體，營銷創業則以營銷人員為主體。

2 創業項目

創業項目的選擇是市場分析的結果，通過市場分析，說明創業項目市場前景廣闊，能夠發揮創業團隊的優勢，值得創業團隊為之而奮斗。針對具體的創業項目，可以從宏觀方面即宏觀環境、中觀方面即行業競爭、以及微觀方面即創業項目和創業團隊本身的內在條件進行分析研究，提煉出對于電子商務創業的有利因素和不利因素，進而把握全局，進行決策。電子商務可以應用于國內外貿易、金融、證弧⒙糜?、广告、袛伵踌\嫻雀鞲雋煊潁發展潛力巨大。目前對于電子商務而言，無非是網上銷售有形商品、無形商品和服務兩種形式。網上銷售無形商品和服務，如信息、計算機軟件、電影和音樂等娛樂商品，可以通過Internet直接向消費者提供，其模式可以包括網上訂閱模式、付費瀏覽模式、廣告支持模式、網上贈與模式、專業服務模式等。有形商品指的是實物商品，這種商品的交付不能通過Internet網絡實現，有形商品的電子商務模式指的是成交在Internet網絡上，而實際交付則依靠傳統的物流，其模式可以包括網上批發電子商務模式、網上零售模式、網上拍賣模式等。電子商務的創業項目可以從以上分類中進行選擇，但是就大學生而言，由于其各方面條件的限制，很難選擇大型的項目。就目前來看，大學生電子商務創業選擇的項目無非是以下3種：①建立個人網站。建立個人網站需要極大的勇氣，并且要有獨特的創意；②開網上商店。在網上開店主要有兩種模式，一是建立自己的商品網站，二是借助于大型的、成熟的網絡平臺，如淘寶、當當、卓越等；③當網絡。網絡如今是一個時髦的職業，很受大學生宅男宅女們的青睞。選擇一個好的適合創業團隊的創業項目，是創業成功的關鍵。

大學生電子商務創業團隊所選擇的創業項目，要適合其“資金和經驗少，知識多和熟悉網絡”的特點，同時更要考慮創業團隊各個成員的專業背景、社會背景、成長環境，以及一切可以利用的資源，充分發揮各自的優勢。如學技術的，可以側重于技術方面；學經濟管理的，可以側重于市場營銷方面；具有獨特資源的，可以對其資源進行分析整合，實現其市場價值。大學生創業團隊各個方面的實力較弱，對具體項目選擇時最好要做到“一大一小”，即市場要足夠小，小到門戶網站不愿意進來，同時市場也要足夠大，大到可以盈利。創業項目的選擇要充分考慮宏觀的電子商務環境，如國家在電子商務方面的法律法規、互聯網的發展程度、網民的數量與結構、電子支付的方便程度、網絡安全及物流的支持力度。而對于具體項目，還要考慮項目執行地的實際情況，如當地的網絡環境、信息安全、網民的支付水平等，創業項目的選擇，必須獲得外在環境的支撐。

3 網站運營管理

電子商務網站是通過Internet相互連接起來的，是在計算機硬件和軟件基礎設施的支持下，為用戶提供信息服務、網頁服務、郵件服務的信息載體，是企業和個人開展電子商務的平臺。電子商務網站是大學生電子商務創業的必要條件，電子商務網站質量的高低關系到創業成敗，一個好的電子商務網站有助于大學生電子商務創業。對于資金雄厚或有一定技術實力的創業團隊，可以創建自己的電子商務網站；而對于資金匱乏或技術實力較弱的創業團隊，可以借助于現有的電子商務網站平臺，如淘寶網、易趣網等。一個好的創業網站，不僅僅是一次性制作完成就成功了，由于創業的內外部環境在不斷地發生變化，因此網站的內容也需要隨之調整。搞好電子商務網站的運營管理，對于大學生電子商務創業顯得尤為重要，網站運營是指網絡營銷體系中一切與網站的后期運作有關的工作，網站運營包括網站內容策劃及、網站可用性分析、網站數據分析、網站優化等。創業團隊運作創業項目進行電子商務創業，其創業項目的經營管理就依賴于電子商務網站，因此在某種意義上來說，創業項目的經營管理就相當于網站的運營管理，二者在這里是等價的。網站運營管理包括以下內容：

3.1 網站內容策劃與

網站內容策劃與是服務于和服從于創業項目的，是創業項目在網站上的具體化和實現方式，創業項目是通過網站的形式來體現出來的，是依靠網站來進行管理和運營的。網站內容策劃與主要包括：①網站定位。也就是創業項目的具體實施過程；②可利用的資源。即創業團隊的外部環境和內在條件；③目標客戶，即創業項目的市場定位；④網站盈利模式；⑤網站的財務投資計劃；⑥具體的創業計劃書。

3.2 網站的可用性分析

可用性是表達某種東西在使用時難易程度的一種屬性。根據國際標準化組織ISO解釋，電子商務網站可用性是指電子商務網站用戶在網絡環境下，利用電子商務網站完成商品交易時所達到的有效性、效率和滿意度。其具體影響指標包括網站的響應速度、網頁的合理布局、網頁的美觀、網站的安全性、網站信息的可靠性、網站導航功能、客服的及時回應、購物過程簡潔安全、網頁的有效鏈接、網站信息實時性等因素。創業團隊可以采取相應措施，來提高網站的可用性，比如：①減少圖片和動畫的使用，提高網站的響應速度；②合理網頁的布局、高質量的網頁內容，提高網站信息的質量；③網站導航清晰，網站鏈接有效準確，確保用戶快速瀏覽網站。

3.3 網站數據分析

電子商務網站數據分析本質上也是網站與顧客的交往記錄。相對于傳統企業，電子商務網站如果要想記錄網站與顧客之間的交往記錄，比以往大部分傳統商務活動都方便得多。網站與顧客之間的互動行為，基本上分為兩種。一種是最簡單的互動，即顧客訪問某個頁面，是由日志文件來記錄這些互動行為。日志文件通常采用PV數據分析方法，PV即Page View，也就是頁面瀏覽量或點擊率，是衡量一個商務網站所售賣商品受顧客歡迎程度的主要指標。影響商務網站PV的因素包括商品的時間；不同時段網民的人口特征，如性別、年齡、教育程度；訪問的周期；以及一些偶然因素等。另一種是比較復雜的互動，即顧客進行注冊、登陸BBS、購買商品，是由數據庫文件來記錄這些互動內容。分析網站的顧客行為，就是采用一定方法對數據庫文件進行分析，通過這些分析可以取得對網站運營管理有幫助的數據，如顧客的來源、顧客的年齡、顧客的習慣、顧客最喜歡或最討厭的網站的商品或服務，以及對顧客的意見和建議的歸納和總結等。

4 風險控制

創業團隊在經營管理創業項目過程中將不可避免地遇到各種風險，如果處理不當，任何風險對創業都有可能是致命的打擊。風險不同于危險，在創業過程中大多是基于投機風險的決策問題，是可以通過風險管理進行規避的，將風險降低到可能的最低限度。按照風險的來源可以分為技術風險、內部風險和外部風險3個方面。技術風險是指相關產品科學技術難度以及模仿性；內部風險是指在內部管理和財務方面可能存在的風險；外部風險主要來自同行業市場的競爭、國家的產業政策、自然災害以及相關法律和政策等。而對于大學生電子商務創業項目，其創業風險主要有市場風險、財務風險、技術風險等。

4.1 市場風險

由于電子商務創業資金門檻低，進入容易，大量的創業者已經進入了這個領域。一些傳統企業也紛紛上網，將市場擴展到網絡中，這使新進入者面臨巨大的競爭壓力。根據波特的5種競爭力量模型分析，創業者不但要面對已有競爭對手的威脅，還要面對新加入者的威脅，消費者討價還價能力的威脅，供應商要價能力的威脅，還有潛在競爭對手的威脅。并且電子商務創業不但要面臨同類網站的競爭，還要面對傳統市場的競爭。針對創業的市場風險，可以通過市場調研、了解消費者需求、加大網站推廣力度和品牌推廣力度、增加增值服務、不斷總結經驗、重視市場調查在市場營銷中的地位等手段，來盡可能地規避市場風險。

4.2 財務風險

任何公司在創業的時候都會存在資金短缺的問題，如何有效地利用資金，采用何種融資的方式和手段，這對于創業團隊都是十分重要的。財務風險是指創業企業在經營管理過程中，由于其所需要的資金不能夠適時供應，以支持企業正常運行，從而導致創業失敗的可能性。創業的資金來源可以分為自籌、貸款、股權投資和各種風險投資。無論何種資金來源，資金都是有成本的，是需要付出代價的，并且資金的供給也是有限度的。創業者都可能面對資金短缺的現實，面對資金鏈斷裂的危險。要想規避創業過程中的財務風險，必須做好財務的收入和支出的短期及長期預算，建立和完善財務制度，同時創業者必須時刻關注現金流，以及預算的現金流和現實的現金流之間的差異，一旦發現問題，要及時采取彌補措施。

4.3技術風險

電子商務創業面臨的技術風險主要來自網絡環境和交易安全方面。網絡環境風險是指服務器遭受到黑客的襲擊；網絡中的信息系統受到攻擊后無法恢復正常運行；網絡軟件常常被人篡改或破壞；網絡中存儲或傳遞的數據常常未經授權被篡改、增刪、復制或使用等。交易安全風險是指很多消費者擔心網上購物的風險，交了錢不給東西怎么辦；網絡支付時銀行卡密碼會不會被盜；拿到手的東西跟網上看到的東西是不是一樣；還有個人信息的保密程度等問題。此外，現階段電子合同、在線支付、商品交付等問題雖有了初步的法律規范，但還沒有做到全面的法律保護，個人隱私權保護、欺詐等問題困繞著消費者，使之不敢大膽地在網上購物。要想有效規避技術風險，可以將電子商務網站的軟硬件進行升級，建立完善的風險監控和跟蹤系統，并制定風險防范計劃，甚至可以考慮將網站安全服務外包給第三方可信的互聯網安全公司。

主要參考文獻

[1]龔志周.電子商務創業壓力及其對創業績效影響研究[D].杭州：浙江大

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一、研究背景

隨著金融體制的不斷完善和金融產品的日益豐富，家庭資產呈多樣化發展，城鄉居民家庭參與資本市場投資活動的程度不斷加深，越來越多的普通居民開始涉足股市，由于個人之間風險意識、信息充足率、專業知識等方面的差別，投資收益存在很大的差別。

股票由于其高流動性和高收益性，受到廣大投資者的歡迎，而其高風險卻往往重視不足。本文希望在分析我國家庭個人投資股票的基本情況的基礎上，對個人投資股票的風險控制提出相關建議。

二、我國家庭個人投資股票的現狀

（一）我國家庭個人投資股票的比例

從目前的情況看，家庭個人投資方向中，銀行儲蓄仍然占據了半壁江山，占總投資的57.5%，現金為17.93%，股票則為15.45%。鑒于銀行儲蓄的高流動性和高安全性，銀行儲蓄一直是居民和機構投資的首選。在當前通貨膨脹的背景下，銀行儲蓄收益偏低，扣除通脹之后無法實現保值增值的目的，這也促使投資者在滿足日常流動性的基礎上將部分資金投入收益更高的領域，股票市場就是典型的高收益工具。

（二）我國家庭個人投資股票的盈虧狀況

虧損與收益的對應，是金融市場上的常態。損失和收益交替出現，和經濟形勢的好壞交替呈同步變動。除了經濟形勢之外，行業的周期性發展和國家政策的轉變也會影響到盈虧狀況。

家庭個人投資股票是否盈利，除了上述基本面的情況，還與個人對風險的識別能力與規避風險能力有關系。

通過具體的數據分析，我們可以發現從股市中盈利的群體只占總人數的22.17%，其余77.83%則為虧損或者持平。這正好體現了股市“二八”法則，即在股市中，二成投資者盈利，八成投資者虧損或持平。

三、投資股票面臨的風險

家庭個人投資股票面臨的風險有多種，但在一般情況下，家庭個人面臨的風險主要是違約風險、利率風險和通脹風險，其他風險較少遇到。

（一）違約風險

違約風險是指債務人無法按時支付利息和償還本金的風險。違約風險不多見，ST風險警示的股票存在退市的風險，但退市后仍可以在三板市場交易，而且可以參與分紅。至于債券違約，2012年山東海龍債由于資不抵債，瀕臨違約，政府出資解除了違約風險。

（二）利率風險

利率下調，銀行存款收益低，從而造成買證券者增多、證券價格便會隨之上升；相反，利率上調，銀行存款收益高，則證券價格也隨之下跌。

（三）通脹風險

物價指數上漲時，債券價格下降，但是，股票卻是一種保值手段，因為物價上漲時企業資產也會隨之增值，因此，物價上漲也常常引起股價上漲。不過總的來說，物價上漲，債券價格下跌，股市則會興旺。

（四）技術風險

技術風險是指股票市場內部因技術性操作因素引起股價波動而產生的風險。技術風險因素包括投機者的投機性操作、股市的強弱變動趨勢、股價循環、信用交易和證券主管部門對股票市場的限制性規定。不同公司的技術風險差異可通過Beta系數來反映。

四、股票投資的風險控制

（一）分散系統風險

分散風險可以通過分散投資工具、投資時間、投資行業三個原則來實現。

1.投資工具分散

將資金平均分散到多家公司股票上，總的投資風險會大大降低。市場上的投資工具對利率的變動有不同的效果，如果選擇兩只反向變動的資產，則可以對沖風險。有研究表明，對任意選出的60種股票的組合進行投資，其風險可將至11.9%左右。

2.時間分散

股市在得知上市公司派息消息后，股票價格會有明顯地變動。短期投資宜在發息日之前大批購入該股票，在獲得股息和其他好處后，再將所持股票轉手；而長期投資者則不宜在這期間購買該股票。

3.行業選擇分散

2013年以無錫尚德、江西賽維等為代表的光伏產業的衰落很好的說明了投資行業的重要性。股票投資不僅要對不同的公司分散投資，而且這些不同的公司也不宜都是同行業的或相鄰行業的，最好是有一部分或都是不同行業的，不同行業、不相關的企業才有可能對沖風險，從而能有效地分散風險。

（二）回避市場風險

市場風險來自各種因素，需要綜合運用回避方法。

1.掌握趨勢

對每種股票價位變動的歷史數據進行詳細的分析，從中了解其循環變動的規律，了解收益的持續增長能力。

2.搭配周期股

有的企業受其自身的經營限制，一年里有部分時間停工停產，其股價在這段時間里大多會下跌，為了避免因股價下跌而造成的損失，可策略性地購入另一些開工、停工剛好相反的股票進行組合，互相彌補股價可能下跌所造成的損失。

3.選擇買賣時機

以股價變化的歷史數據為基礎，算出標準誤差，并以此為選擇買賣時機的一般標準，當股價低于標準誤差下限時，可以購進股票，當股價高于標準誤差上限時，最好把手頭的股票賣掉。

4.注意行業周期

企業的經營狀況往往呈一定的周期性，經濟氣候好時，股市交易活躍；經濟氣候不好時，股市交易必然凋零。要注意不要把股市淡季作為大宗股票投資期。

（三）避免利率風險

了解企業營運資金中自有成份的比例，利率升高時，負債較多的公司會遇到資金困難，從而殃及股票價格，而利率的升降對那些借款較少、自有資金較多的企業或公司影響不大。

參考文獻

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一、引言

伴隨金融風險復雜程度的上升銀行業正在不斷地改進和完善其風險管理理念、手段和技術商業銀行風險管理已經逐步由傳統的資產負債管理模式向以風險資本約束為核心的全面風險管理模式邁進。提升國內商業銀行的全面風險管理能力業是貫徹落實科學發展觀的具體體現事關國家金融安全穩定的大局其意義十分重大。

二、商業銀行風險的識別

商業銀行風險的主要類型有信用風險、市場風險、操作風險。故商業銀行的風險識別相應的為:客戶信用風險識別;商業銀行市場風險識別;商業銀行操作風險識別。

1、客戶信用風險的識別。是指對客戶各項風險因素的捕捉和分別進行判斷的過程.實際上就是對客戶信用風險的盡職調查過程?？蛻粜庞蔑L險評級指標主要包括基本面指標、財務指標兩大類內容。(1)基本面指標。又稱為定性指標或非財務指標包括品質、實力、環境三個主要方面。品質類指標包括管理層素質、股東治理結構、還貸誠意、信用記錄等多個方面。實力類指標從客戶的資金、技術及設備、管理、人員等各方面考量企業實力高低。環境類指標包括市場競爭環境、信用環境、政策法規環境;(2)財務指標。對財務指標的分析主要包括償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標、成長性指標和其他指標等幾個方面。誣膾債能力指標主要考量客戶的資產負債率、利息保障倍數、平衡的流動比率或速動比率等;②營運能力指標主要考量客戶的總資產周轉率、應收賬款周轉率、營運資金周轉率以及流動資產周轉率等等。③盈利能力指標主要考量客戶總資產收益率、銷售利潤率、凈資產收益率。④成長性指標主要計算和分析銷售收人增長率、利潤增長率、權益增長率等。

2、商業銀行市場風險的識別。銀行面臨的風險可以分為重新定價風險、收益率曲線風險、基準風險和期權性風險。重新定價風險也稱為期限錯配風險來源于銀行資產、負債和表外業務到期期限或重新定價期限所存在的差異;重新定價的不對稱性也會使收益率曲線斜率、形態發生變化從而形成收益率曲線風險也稱為利率期限結構變化風險;基準風險也稱為利率定價基礎風險是另一種重要的利率風險來源;期權性風險是一種越來越重要的利率風險來源于銀行資產、負債和表外業務中所隱含的期權。商業銀行應當對每項業務和產品中的市場風險因素進行分解和分析及時、準確地識別所有交易和非交易業務中市場風險的類別和性質。

3、商業銀行操作風險的識別。操作風險識別過程應該以當前和未來潛在的操作風險兩方面為重點。這個過程應該考慮:潛在操作風險的整體情況;銀行運行所處的內外部環境;銀行的戰略目標;銀行提供的產品和服務;銀行的獨特環境因素;內外部的變化以及變化的速度操作風險識別的主要手段有以下幾種:(1)操作風險內部分析。其作為日常業務計劃循環流程的一部分而完成典型的是通過一個業務部門員工會議來完成;(2)操作風險指標分析。銀行可選擇一些和風險產生有關的”關鍵指標”通過監控這些指標發現存在一些能夠引起風險發生的條件;(3)升級觸發指標分析或臨界觸發指標分析。通過將當前交易或事件與預先定義的標準相比較引起銀行管理層對潛在領域進行關注;(4)損失事件數據分析。用以往單個操作風險損失事件的數據記錄等信息來識別操作風險及其誘因;(5)流程圖分析通過繪制業務和管理活動流程圖排查和識別業務流程中的風險點。

三、商業銀行風險的評估

風險估計是商業銀行風險管理的第二步。通過風險識別商業銀行在準確判明自己所承受的風險在性質上是何種具體形態之后隨之需要進一步把握這些風險在量上可能達到何種程度以便決定是否加以控制如何加以控制。

1、商業銀行客戶信用風險的評估

客戶信用風險的評估是指根據客戶經理對客戶信用風險識別判斷的結果對客戶整體的信用風險高低給予評估得到客戶信用風險評級結果。其評估方法主要有:(1)專家判斷法。專家判斷法主要采取"5C"分析框架:借款人的品質(character)、還款能力〔capacit辦資本金大小(capital)、抵押品情況(collateral)，所處環境情況(condition)，(2)信用評分法即結合信貸專家的業務經驗預先設定的一系列主觀和客觀的風險因素將這些因素設計為相對固定的打分表由評級人按照打分表確定客戶的信用風險評級結果。(3)模型法。其可分兩類:一類是建立對客戶信用風險的多變量判別模型包括線性概率模型、L.ogit模型、Probit模型和多元判別分析模型;另一類為市場模型或套利模型如期權定價型的破產模型、債券違約率模型和期限方法、神經網絡分析系統等。

2、商業銀行市場風險的評估與計量

在市場風險識別后應根據本行的業務性質、規模和復雜程度對銀行賬戶和交易賬戶中不同類別的市場風險選擇適當的、普遍接受的計量方法將所計量的銀行賬戶和交易賬戶中的市場風險在全行范圍內進行加總以便董事會和高級管理層了解本行的總體市場風險水平。可采取不同的方法或模型計量銀行賬戶和交易帳戶中不同類別的市場風險計量方式包括缺口分析、久期分析、外匯敞口分析、敏感性分析和運用內部模型計算風險價值等此外還可采用壓力測試等手段進行補充。商業銀行應采取措施確保假設前提、參數、數據來源和計量程序的合理性和準確性并當對市場風險計量系統的假設前提和參數定期進行評估制定修改假設前提和參數的內部程序。

3、商業銀行操作風險的評估。

操作風險被識別出來后對其進行評估以決定哪些風險具有不可接受的性質應該作為風險緩解的目標。進行這一步驟時通常需要通過考察一項操作風險的驅動者和原因估計該項風險可能發生的概率;此外還應在不考慮控制戰略影響的情況下評估一項操作風險可能的影響。對風險可能影響的評估不僅要考慮經濟上的直接影響還應該更廣泛地考慮風險對公司目標實現的影響。

四、商業銀行風險的應對

做出適當的風險評估后需要決定如何應對這些風險。根據風險發生的概率和影響程度的高低銀行所有人員需選擇合理的風險應對對策包括規避風險、接受風險、降低風險和轉移風險。

I、商業銀行客戶信用風險的應對?？蛻粜庞蔑L險的應對是指基于對客戶信用風險的評估結果銀行應采取相應措施來防范、化解或控制其信用風險。表現為:①根據客戶信用風險評級結果確定客戶準人標準把好商業銀行授信業務的第一道關口;②根據客戶信用風險評級結果對存量客戶進行分類管理。對于信用風險高低不同的客戶銀行應采取不同的管理政策和管理措施;③根據客戶信用風險識別、分析和評估提供的關鍵信息提高對客戶信用風險監控工作的針對性和效率;④參考客戶信用風險評級結果確定貸款定價彌補信用風險可能產生的預期損失。

2，商業銀行市場風險的控制與監測。(1)市場風險的控制與管理。包括:①限額管理。對市場風險實施限額管理制定對各類和各級限額的內部審批程序和操作規程根業務性質、規模、復雜程度和風險承受能力設定、定期審查和更新限額;②完善的市場風險管理信息系統;③對重大市場風險情況的應急處理方案;(2)市場風險的監測與報告商業銀行定期、及時向董事會、高級管理層和其他管理人員提供有關市場風險情況的報告。向董事會提交銀行的總體市場風險頭寸、風險水平、盈虧狀況和對市場風險限額及市場風險管理的其他政策和程序的遵守情況等內容;向高級管理層和其他管理人員提交按地區、業務經營部門、資產組合、金融工具和風險類別分解后的詳細信息等。

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互聯網從1987年進入中國，經過十幾年緩慢的發展，在2011年開始了進入互聯網金融發展的實質性熱潮，到2015年3月總理在政府工作報告中提出互聯網+概念，達到一個。隨著互聯網技術的發展和網民人數的增加，越來越多的業務尋找互聯網為依托，逐步形成了網上支付，網上購買，網上集資，網上理財等線上金融服務的選擇。

傳統金融打個比喻可以稱為“凳子金融”，最大特點是“守株待兔，等客上門”，最大的特點就是憑借自身具有牌照優勢來謀取利息差的一種“衙門式”服務模式。相比“凳子金融”，互聯網金融依托于互聯網技術大數據、云平臺和區塊鏈技術等互聯網技術，實現資金通融并且提高金融服務的效率和降低金融服務的成本，使傳統金融不得不撤銷凳子，真正回歸“便捷、對稱、互動、普惠”這一信息化時代的特點，充分展現出其創新強、覆蓋廣、成本低、效率高等特性。金融的核心能力是議價能力和風險定價?？蛻艚鹑诋a品個性化和定制化的需求在傳統金融中操作難度較大，需要消耗巨大的成本。通過互聯網金融，金融產品或服務尊重客戶體驗，以客戶為導向，反向進行相應的產品開發，為客戶提供個性化的增值服務，將金融化于無形，去中介化，通過交互式營銷，這些操作只需要用指尖點擊鼠標或者用指尖觸摸手機即可完成。稱為"指尖金融”。

今年暑假，有幸與幾個同學組織了聞融互聯社會實踐隊，實踐的主題是考察互聯網金融的未來發展，重點考察了P2P代表公司紅嶺創投、O2O代表公司深圳淘金山公司，互聯網大數據挖掘及網絡安全公司深圳廣道高新技術有限公司、互聯網股權投融資平臺的深圳眾投邦公司、提供小微金融理財服務信貸工廠的聯金所、創新型互聯網抵押貸款平臺錢來網公司，通過調研并在各個方面搜集資料，認識到目前金融已經實現大跨越的發展，傳統的金融從交易各方存在的信息不對稱，消費者需要金融機構的實體網點進行操作，發展到互聯網金融供求各方的信息獲取趨于相對對等透明，通過互聯網技術在金融領域的應用，跨越了實踐和空間的限制，徹底改變了“凳子金融”的運行操作模式。互聯網金融利用數據云計算通過設定的各種風控模型，尋找相應的客戶群體，快速進行決策，降低服務成本，改善服務效率，提高服務的覆蓋面，使供求各方信息溝通突破了地域和時間的限制，各方真正實現了資金的對接。

現代金融發展從“凳子金融”到“指尖金融”的跨時代的演化，形式改變了，但金融的核心本質-信用與風險卻沒有改變?；ヂ摼W金融依托大數據、云計算等互聯網技術使數據信息更及時、更透明、更多元、更動態、更可靠，對金融需求雙方的信息對稱和交流作用凸現，使需求雙方匹配的時間、空間更廣、更寬、更分散，金融風險匹配和防范能力更強，信用識別效率更高。解決市場主體之間信息不對稱的歷史難題，更為高效便捷地實現數據分析、信息透明、資源整合，給“凳子金融”生態圈帶來了翻天覆地的變化。剎那間，“指尖金融”成為掘金利器，各路精英云集，各種新概念頻生，各種模式呈現，各種平臺云起，欣欣向榮的景象，難免也出現各種亂象，壞賬、跑路、破產等等問題，究其根本是對風險的無所敬畏。 “指尖金融”的風險究竟有哪些？ 同屬于金融領域，相對于“凳子金融”，但發生的誘因、形式等不同，主要有一下幾個方面：

（1）信用風險：借款方不愿意或者無力履約造成未能及時或者足額償還而違約的可能性；

（2）道德風險：企業內部欺詐、流程不完善漏洞、員工違規操作等；

（3）交易風險：交易操作風險；

（4）技術風險：于經營的平臺信息技術系統發生故障，使得系統失靈或者業務中斷不能保證交易有效、及時、有序、順利進行；

（5）監管風險：由于國家監管或者政策法規，自律性的組織制定等各類規定涉及的可能遭受到的法律或者監管的處罰從而造成的重大財務損失風險；

（6）市場風險：未預料或者對市場利率、國際匯率、借款企業或個人經營的行業市場波動進而未能有相應的應對措施的潛在風險。

金融服務的本質在于收益實現的延遲性，與普通的商品交換不同，在商品交易交換、支付完成以后，收益立刻體現，即使存在賒銷方式，也是金融服務的范圍。正是由于這種本金歸還的延遲性，就形成風險后置，所以就必須搭建相應的風控系統。針對上述的信用、道德、市場、政策、監管、技術等風險，設定相應的風控體系。

目前國內的各家平臺的風控體系良莠不齊，針對不同的平臺運營模式（表現為純線上模式，線上線下相結合模式，線下債權模式、公益模式等）可以歸為下面幾種風控形式：信用認證包括信用報告等；引入保險模式、機構擔?；蛘叩盅何?、質押物等擔保方式；采用風險備用金計劃；快標分散風險；債權拆分組合進行轉讓；平臺保證自擔風險模式；金融機構信用模式；小額貸款擔保模式；同時，為了盡可能降低風險，目前國內主流互聯網金融平臺大多選擇了和專業的第三方風控軟件提供商合作的模式，將自有模式和三方結合起來，比如國內的主流互聯網金融平臺都在使用的風控反欺詐服務。但由于征信系統不開放，假冒猖獗，投資人不成熟，熱衷剛性對付，征信不完備，需要作大量的前期工作；引入各種擔保模式，難管理，目前企業擔保的數百倍于自己凈資產的交易，杠杠放大過大；而且目前擔保行業也是魚龍混雜，無異于同床異夢；風險準備金模式很難將不良資產覆蓋，而且監管不嚴會被挪用?？此仆昝赖娘L控背后也會讓人心頭一緊。

“指尖金融”作為一個新生事物，自身的發展也存在一個淘汰，去偽存真的過程，我們要從正反兩方面辯證的對待，既不能談“互聯網”就色變，把“指尖金融” 看成混亂不堪，不加甄別一巴掌拍死，全面槍斃；另一方面也不能任“指尖金融” 衍生出“草根金融” 放任自由生長，對其風險及控制不理不睬，要認真對待，尋求規范發展的道路，留出足夠的空間讓其充分生長壯大。同時也要以金融創新和金融重塑的姿態積極推動并對其規范監管和引導，并學習傳統金融多年的監管經驗，摒棄不足方面，依托互聯網技術和思維方式，通過海量的大數據分析和處理，逐步形成適應互聯網金融的監管思路體系，從而突破“凳子金融”的監管理念，適應“指尖金融”本身的發展特點和運行規律，為互聯網金融的順利發展保駕護航。

“凳子金融”和“指尖金融”都存在各自的優勢和不足，傳統金融具有口碑強、多年積累的甄別風險能力、資本、規模效益、客戶群體等方面的優勢，能夠靈活處理各種復雜大額的借款情況，而互聯網金融卻在數據挖掘和數據積累等方面優勢，能夠低成本拓展客戶和發展業務。二者之間可以取長補短。在金融功能上的優勢互補可以有以下幾個方面：

一是營銷對象的互補。“指尖金融”實際上是對“凳子金融”傳統業務較少涉及或服務盲區的領域進行補充。傳統金融追求規模經濟性，集中將資源分配到對利潤貢獻大的業務領域，出于成本與風險的考慮，針對中小企業或者次級借款方面由于獲取信息成本較高，需要花費較高的人力、物力、時間等各種成本，收益與成本不成比例，從而小微企業扶植力度欠缺。但“指尖金融”規避了這一弊端，成功將“長尾理論”運用到金融業務服務之中，通過互聯網技術合理分配資源，提高利用率，彌補這一不足?！爸讣饨鹑凇睉{借其互聯網覆蓋范圍廣、操作便利的先天優勢，建立具有門檻低、效率高、手續簡單特點的融資平臺來滿足小微企業和次級借款者的融資的實際需求，對“凳子金融”服務范圍進行了有效擴展。但在高端客戶群體的點對點的個性化全方位服務則是“指尖金融”的短板。

二是思維方式互補?！暗首咏鹑凇庇捎诰哂歇毺氐呐普諆瀯?，更多依賴于雄厚的資本以及口碑以及多年積累的市場資源與監管政策的指導，“酒香不怕巷子深”的思想導致缺乏金融創新的動力。而“指尖金融”以客戶為中心，通過分析互聯網用戶的行為習慣，利用數據分析和處理為客戶提供多維度的用戶體驗，注重創新思維的經營管理模式需要傳統金融進行思維方式的轉變。從思維方式上看，“指尖金融”與“凳子金融”之間形成一種線上與線下、互聯網思維與傳統金融理念的優勢互補關系?；ヂ摼W金融業務在運營管理中運用以客戶為中心的大數據云計算思維、用戶體驗思維以及平臺交互思維為核心的互聯網金融思維。

三是運用技術互補?；ヂ摼W優化了“凳子金融”服務手段，改變了以本身為主導出發轉變為以客戶為導向的滿足用戶需求而服務點對點的資金對接服務手段。“指尖金融”的優勢在于可以充分利用云計算和海量大數據分析挖掘技術等手段，通過建立用戶、云、產品之間的互動構成了動態、多維的生態系統，從而深入挖掘不同用戶消費偏好歸納出個性化需求，跨越時間和空間，為客戶帶來豐富的多元化產品和完美的用戶體驗，交易效率大幅提高、交易成本更低、操作更便利。

從上面的介紹和分析，“指尖金融”并不是對“凳子金融”進行毀滅性和顛覆性的變革，而是在大數據云計算的互聯網思維方式下進行二者的融合，向著智慧銀行方向進行變革。融合可以在以下幾個方面進行：

一是數據資源共享。數據資源共享是“凳子金融”與“指尖金融”進行戰略合作的前提。互聯網金融擁有大量的用戶行為、用戶習慣、購買行為、交易數據可以通過分析數據獲得用戶需求，而傳統金融對客戶群體的資信各種財務數據以及資質狀況比較了解。將兩者的數據資源進行整合，可以全面地了解各種用戶群的相關需求及各種信息，從而對后續產品開發，市場營銷等提供更完善的數據。

二是建立共同評級系統?！暗首咏鹑凇焙汀爸讣饨鹑凇痹谡餍欧矫嬗懈髯圆煌脑u級系統。各方都要花費大量的人力、財力、物力來完成這個數據系統。數據共享以后，信用信息更完備，根據共享資源優勢互補重新建認評級系統。通過大數據分析和處理，以較低的成本，高效的分析客戶信用評級，拓展客戶規模和客戶群，提升整個利潤空間。

三是發展多元化的金融產品?！暗首咏鹑凇迸c“指尖金融”進行戰略合作以后，在金融這個大框架體系下可以從金融理財、供應鏈金融、小微企業金融、消費金融、農村金融等等多個角度、多維度進行，通過互聯網技術金融碎片化的思想，通過產業創新可以實現更多的跨界的多元化金融產品，提高金融覆蓋率，促進社會經濟的發展。

篇10

通過對國內外金融史料的解讀，會發現早期的銀行管理并沒有比較清晰的前、中、后臺界定?；谑袌龌慕鹑诮灰着c自身財務管理是銀行日常經營管理的主要內容，銀行中后臺的管理大多以會計視角出發，結合財務數據進行績效考核、簡易預算、報表應用等，這是銀行數據應用最早期初態雛形。

20世紀以來，伴隨管理會計理論研究的發展，豐富了銀行財務管理的內容，中后臺管理內容慢慢豐富，不斷發展為獨立于前臺營銷和交易的中后臺管理體系。管理會計理論思想改變了人們長期以來的會計認知，并在銀行業慢慢被普遍接受，特別是在信息化大潮中，銀行管理理論模型通過數據應用實現，使得理論化最終落地?？梢哉f銀行數據應用和銀行管理體系是相伴而生、相伴成長的。

進入21世紀，國際銀行業流行的平衡計分卡、經濟增加值、作業成本法、標桿管理、巴塞爾協議等先進的管理工具和監管方法開始在國內銀行得到應用，使得銀行經營管理內容變得更加豐富，銀行數據應用延展到市場營銷、產品定價、全面預算管理、成本管控、風險管理、資產負債管理、績效考核、審計管理等領域。銀行業數據應用內容進入了與國際先進同業趨同和本土化發展相適應的繁榮期。最近幾年大數據分析更加引人矚目，借助大數據應用從數據中獲得洞察力，攫取價值，通過數據應用將理論轉化為生產力，驅動銀行經營決策的效率和質量，商業銀行數據應用體系已經進入趨于穩健和嶄新階段。

數據應用的本質與內涵

正如前文所言，數據應用與銀行管理體系是相伴而生的，數據應用的本質是銀行管理手段的信息化呈現。銀行管理涵蓋了負債業務、資產業務、中間業務，以及資本管理、風險管理和營銷管理等諸多內容，數據應用可以準確描述銀行經營概況與考核評價全貌。

伴隨經濟的發展與銀行業的深入改革，銀行管理內容開始充分融合相關國際或國內法規，系統地夯實銀行管理的基本知識，并透徹刻畫商業銀行經營現狀、問題暴露和未來預期等，充分反映銀行業改革與發展的實踐及其發展趨勢，而這所有的一切均是通過數據應用的結果信息呈現的。換句話說，銀行數據應用的最終目的是使管理人員通過數據解讀，掌握銀行過去經營結果、及時了解現狀、把控將來的發展路徑。

我國經濟正處于“三期疊加”的特定階段（即經濟增長速度進入換擋期、結構調整陣痛期和前期刺激政策消化期），經濟發展步入新常態、外加利率市場化的大背景，銀行傳統的經營模式、風險管控方法和數據應用方式已經不能適應復雜、多樣、多變的經營環境、競爭環境和監管環境。所以銀行業經營管理者應與時俱進，思考新常態下銀行數據應用體系建設策略。

主要矛盾以及必要性

商業銀行在經營管理、市場準入等方面的市場化程度迅速加大，競爭程度進一步加劇，銀行要想在激烈的市場競爭中立于不敗之地，必須加快數據應用建設，提升銀行的核心競爭力。

商業銀行經營管理的能力高低取決于決策的正確與否，而決策很大程度是取決于數據應用系統的支持。數據應用系統作為提供、處理和傳播信息的載體，其功能定位至關重要。銀行必須加快數據應用體系的建設，全面提高信息技術在管理領域的應用水平，增強核心競爭力，更好地促進商業銀行經營管理的健康發展。

雖然管理信息系統的決策支持作用在銀行的經營管理中發揮著越來越重要的作用，但由于管理信息系統建設工作缺乏科學方法，造成管理信息未能有效地提供經營管理的決策支持作用。主要不足體現在，數據應用體系缺乏總體規劃、數據應用系統建設缺乏認知高度、數據應用缺乏統一的標準和規范、數據應用的源數據質量差、數據應用缺乏配套的技術手段，以及信息系統的孤島現象突出。這些不足問題亟需通過系統化的建設和實施來解決，這些問題如果不能在認知上引起注意，很有可能讓商業銀行在競爭中處于劣勢，這也從側面再一次提醒銀行管理者，銀行數據應用體系建設具有緊迫性。

信息技術的迅猛發展，商業銀行金融電子化步伐的加快，建立以決策支持為核心的管理信息系統，高效地處理和利用數據，提高信息化水平，增強銀行的核心競爭力是銀行面臨的重要問題，而數據應用體系的健全是重中之重。

銀行數據應用領域

商業銀行管理類信息系統建設過程中著力推進信息一體化進程，可以將銀行數據戰略與經營戰略相結合，打通管理與技術兩條主線。制定數據應用規劃，建設數據應用的組織架構與工作機制，完善數據應用的制度、流程與操作細則。在統一全行數據源標準、規范和質量的基礎上，實現全行統一賬下的數據集中管理，統一挖掘和利用內外部數據資源，為經營管理層、各業務單元提供準確及時的信息，進而提高商業銀行信息化服務水平。自上而下打開管理視野、拓寬數據應用范圍。銀行數據應用領域約略歸納有以下幾個方面。

市場營銷

銀行市場營銷管理方面利用數據應用技術，實現市場營銷、銷售、服務等活動信息化，使銀行能更高效地為客戶提供滿意、周到的服務，以提高客戶滿意度、忠誠度為目的的一種管理經營方式?？蛻絷P系管理既是一種管理理念，又是一種數據應用技術，以客戶為中心的管理理念是市場營銷類數據應用系統實施的基礎。市場營銷類數據應用全方面獲取銀行所有客戶和交易對手的基本信息、消費信息、交易信息和行為偏好等，實現客戶信息數據的集中整合。將新老客戶營銷的每一個環節與產品策劃、推廣、人力資源等多部門業務對接，通過營銷類數據應用來優化各業務環節，減少各環節客戶流失和成本消耗，滿叉銷售和精準營銷等業務需求。

產品定價

越來越多的商業銀行開始將互聯網大數據與內部管理數據結合，基于數據分析理論，綜合制定和優化金融產品定價方法，更準確把握降低成本與提高收入的動因，找到合適的價格定位點，可以說在定價領域將數據價值充分發揮到了極致。

銀行借助數據分析構建以價值經營為導向的定價機制，以客戶、地域、行業、市場份額等差異化細分為基礎，統籌表內、表外全盤項目，使用數據分析出各維度的綜合創收能力，同時兼顧成本消耗等諸多因素，對金融產品進行差異化定價，重新優化利潤的分布，促進整體利潤增長。讓數據分析結果第一時間對業務指導，不會在變化中因為被動等待，而失去了決策的最佳時機。

管理會計

管理會計系統的目標是，構建基于管理會計基礎的利潤貢獻度分析和績效管理，按照這樣的功能定位，管理會計需要采集核心、信貸、資金業務等系統的數據，為滿足管理會計的分析需要，數據采集應基于較細的粒度進行，抽取銀行系統交易層或賬戶層的數據，抽取后的數據按照一定規則進行數據的清洗、轉換和加載處理，進入核心數據模型進行信息的整合和指標的計算，通過利息收入、利息支出、機會成本、交易筆數、資本金分配等指標的相互運算結果，成為特定分析對象的盈利能力信息。按照產品、客戶、機構等維度，基于一定的篩選條件，從數據倉庫中復制數據，形成管理會計系統專用的數據基礎，在此基礎上開展多維度利潤貢獻度分析，分析的結果可以共享。

資產負債管理

商業銀行資產負債管理從頂層戰略出發，深度參與和支撐管理決策全過程。只有將資產負債管理和數據應用緊密相結合，才可以全方位了解銀行收入、成本和風險的全貌以及分布狀態，清晰資源投入和價值產出的合理配比，知道如何實現銀行高效運行最佳狀態。

目前銀行業較為常用的資產負債管理匹配數據應用的方法，例如基礎的缺口及敏感性分析風險度量方法、動態前瞻性的度量方法情景分析和壓力測試、組合管理技術資金轉移定價和風險調整資本收益率等，這些與數據應用密不可分。在實踐工作中已經得到了驗證，可以輔助銀行在制定風險偏好、審查市場風險狀況、調節風險敞口等關鍵事項做出決策。

資產負債管理實際工作中，需要處理海量級的表內外業務數據，通過數據還原原始交易場景，來支撐和滿足資產負債管理數據需求，這樣就以最穩妥的方式在資產負債管理參與的每個經營決策重點環節構建起強有力的信息屏障，借助數據應用實現更多有價值的決策，資產負債管理在銀行中后臺的影響力會越來越大。

全面風險管理

銀行全面風險管理需要建立一整套體系，包括識別風險種類、確定風險限額、評估風險收益、調節風險敞口、選擇業務策略、配置經濟資本、考核風險績效等一系列重點內容。在風險量化方面，從風險識別、計量、預警、建模、驗證等各個環節均依賴于數據應用。權威、準確的風險量化結果，對合理制定授信策略至關重要。

實踐工作中往往通過建立風險專用數據庫來從風險視角整合數據，形成統一的風險數據視圖，從內外部業務系統等各渠道獲取客戶、債項、風險緩釋等風險敏感信息，并盡可能附帶更多交易屬性類數據，這樣就可以捕獲到行業、區域多維度信息，這些數據在應用中將提升銀行自身風險管理能力，降低交易雙方的成本和違約概率，這正是風險量化最根本的落腳點。

全面審計管理

銀行內部審計的首要職能是監督和確認，審計是作為銀行內部的“醫士、衛士、謀士”而存在的。協同數據應用，發現和揭示流程障礙、機制缺陷管理漏洞、風險隱患，進一步保證銀行安全、健康地運行，發揮審計的“免疫系統”功能。

特別是在非現場審計工作中，在多種多樣的數據庫、海量的業務數據中，借助審計分析數據模型工具，從審計視角對業務數據采集和分析，更準確抓住審計對象存在的問題、疑點和異常情況，評估審計對象的風險狀況，為制訂審計計劃及審計方案提供支撐，有效降低審計風險以及惡性案件的發生，提高審計工作效率。在全面審計報告中，援引更多數據應用分析結果，可以涵蓋和展示更多內部管理決策關注的信息。

監管報送

監管報送工作是商業銀行與監管機構溝通和互動的重要內容之一，也是銀行數據應用的重點內容之一。銀行通過建立監管類數據應用系統，用于監管機構分析、評價銀行的風險狀況，實現監管機構對銀行的非現場監管、現場檢查、風險評級和預警分析。

隨著中國經濟的發展和中國金融市場的開放，監管當局逐漸開始加大對銀行業的監管。各類監管政策不斷出臺，各類監管數據報送要求也層出不窮，監管報送數據量越來越大、數據組織形態趨于復雜。對于城市商業銀行來說，監管報送是剛性要求，必須在操作層面的數據采集、校驗處理、匯總處理、報送文件生成、報表生成等重要環節，優化數據應用方法，減少總分支行統計報送工作人員的工作壓力，提高工作效率和質量，快速實現監管當局新的數據收取要求和提高自動化率。符合監管機構提出的“統一規劃、統一管理、統一標準、資源共享”建設原則。

數據深度應用與展望

通過數據的集中整合、共享、挖掘，使銀行整個經營決策和戰略制定從依賴經驗向依據數據轉變，海量數據對銀行管理決策提供更多的洞察機會，同時提出了挑戰。清醒認識銀行數據產生與發展的狀況，充分理解數據內容，有效管理和應用數據信息、建立精細化分析為基礎的科學經營決策體系，將成為信息化時代下銀行經營管理的核心競爭能力。