个人信贷风险评估模型建立

个人信贷风险评估模型建立

摘要

随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。

论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。

一、问题的提出

2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG 集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。

“古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。

二、问题分析

中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。

我们首先通过对深圳某银行消费信贷样本数据的分析，并对风险评价值与所选取的十个重要因素的关系进行假设，通过运算得出了对应的评价系数i C 、评价函数Y 、临界值C Y 和等级梯度值AAA+、AAA 、AA+、AA 、A+、A 、B 、C 。且用已有的数据去检验评价函数及信

贷风险标准中的等级梯度值，使模型符合实际。

三、模型的假设及符号说明

1.模型的假设:

（1）根据实际选取十项影响信贷风险的重要因素（理想状态下忽略其他次要因素的

影响）。

（2）各项影响因素评价系数与所取值的关系是线性的。 （3）各影响因素的量化值与实际相符。

（4）评分标准的临界值是组A 、B 评分值的加权平均数。 2.符号说明：

i Y :样本数据的评分值

i C :对应影响因素的评分系数

ij X :各影响因素实际数据的属性量化值

0Y 、1Y ：样本数据评分值的算数平均值

0si X 、1

ti X ：A 组、B 组原始数据的量化值

0i X 、1i X ：A 组、B 组数据各列的平均值

A=00si i X X ??-?? B=11

ti

i X X ??-?? S=

1

2

（A+B ） 0A Y 、1B Y ：A 组、B 组评分值的平均水平

C Y ：是否贷款的临界值

四、模型的建立

信贷风险评估模型是评价借款者信用可靠性的定量技术，通过对银行大量个人消费贷款的调查分析建立这一模型。本模型主要通过对贷款者的年龄、婚姻状况、文化程度分期付款占收入的比重、担保情况、单位性质等方面评估信贷风险，涉及十个因素，它们是：

1.年龄：C 0为年龄评分系数，X 0为贷款申请者实际年龄的属性评分。

30岁以下记为1分，30～40岁记为3分，40～49岁记为5分，50～65记为4分，65岁以上记为2分。

2.婚姻状况：C 1为婚姻状况评分系数，X 1为贷款申请者实际婚姻状况的属性评分。 未婚记2分，已婚无子女记4分，已婚有子女记5分。

3.文化程度：C 2为文化程度评分系数，X 2为贷款申请者实际文化程度的属性评分。 高等教育记为5分，中等教育记为3分，初等教育记为1分。

4.单位性质：C

3为单位性质评分系数，X

3

为贷款申请者单位性质的属性评分。

事业单位记5分，企业单位记4分，个体记3分，其他记2分，无单位记1分。

5.职称：C

4为职称评分系数，X

4

为贷款申请者职称的属性评分。

高级职称记为5分，中级职称记为3分，初级职称记为1分。

6.月收入：C

5为月收入评分系数，X

5

为贷款申请者实际月收入的属性评分。

3万以上记为5分，3万～2万记为4分，2万～1万记为3分，1万～5000记为2分，5000以下记为1分。

7.分期付款占收入的比重：C

6为分期付款占收入比重的评分系数，X

6

为贷款申请者分

期付款占实际月收入比重的属性评分。

大于40%记为1分，30%～40%记为2分，20%～30%记为3分，10%～20%记为4分，10%以下记为5分。

8.担保情况：C

7为担保情况评分系数，X

7

为贷款申请者实际担保情况属性评分。

有担保记为3分，无担保记为1分。

9.身体情况：C

8为身体情况评分系数，X

8

为贷款申请者实际身体情况属性评分。

良好记为3分，一般记为2分，差记为1分。

10.贷款期限：C

9为贷款期限评分系数，X

9

为贷款申请者实际贷款期限属性评分。

5年以上记为1分，5年～4年记为2分，4年～3年记为3分，3年～2年记为2分，2年～1年记为1分。

以上十项得分的总和:

Y=C

0X

+C

1

X

1

+C

2

X

2

+C

3

X

3

+C

4

X

4

+C

5

X

5

+C

6

X

6

+C

7

X

7

+C

8

X

8

+C

9

X

9

记为该笔贷款的信贷评分。（各信贷风险影响因素的量化值见附录一）。

下面根据收集的贷款样本资料，求出各评分

i

C。从消费贷款的非违约贷款和违约贷款中分别随机抽取s和t个样本分别记为A、B组。则它们对应的评分为：

组A的评分值

Y 0=C

X

00

+C

1

X

01

+C

2

X

02

+……+C

8

X

O8

+C

9

X

09

Y 1=C

X

10

+C

1

X

11

+C

2

X

12

+……+C

8

X

18

+C

9

X

19

Y 2=C

X

20

+C

1

X

21

+C

2

X

22

+……+C

8

X

28

+C

9

X

29

……………………

Y s =C

X

s0

+C

1

X

s1

+C

2

X

s2

+……+C

8

X

s8

+C

9

X

s9

组B的评分值

Y 0=C

X

00

+C

1

X

01

+C

2

X

02

+……+C

8

X

O8

+C

9

X

09

Y 1=C

X

10

+C

1

X

11

+C

2

X

12

+……+C

8

X

18

+C

9

X

19

Y 2=C 0X 20+C 1X 21+C 2X 22+……+C 8X 28+C 9X 29

……………………

Y t =C 0X t0+C 1X t1+C 2X t2+……+C 8X t8+C 9X t9

又做0

01s i i Y Y s ==∑，1

1t i i Y Y t ==∑，即0Y 为组A 的平均值，1Y 为组B 的平均值。为使组A

与组B 之间有明显区别，希望它们平均值之间差距越大越好，而组内离差平方和越小越好，即

()012

01234567890

02112

1

1

(),,,,,,,,,()()s

t

i

i i i Y Y L C C C C C C C C C C Y

Y Y Y ==-=

-+-∑∑（1）

越大越好，从而建立评分系数0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C 为

()0123456789,,,,,,,,,L C C C C C C C C C C 的极大值点。[1][2]

由微分方程可知（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）为方程组

()

0123456789,,,,,,,,,0i

L C C C C C C C C C C C ?=?(0,1,...,9)i =的解

五、模型的求解

1.将原始数据写成矩阵 组A 的矩阵

000

00010809

00

101118190000909198

99X X X X X X X X X X X X ??????????????L L L L L L L =35321223333511122333353511133332323153331

43411233345521433233534124333555312312355551153233

555144333??

??????

??

????

??????

??

????

??

????

组B 的矩阵

0000000108090000

101118190000

90919899X X X X X X X X X X X X ??????????????L L L L L L

L =323513433352323233234

23231431335355133333

51251433355555511123

555521333353431133245115113135252131323??

??????

??

????

??

?

???

??

????

??

????

各列的平均值0

0000

189()X X X X L =[]3543123333 11110189()X X X X L =[]443342323

2做新的矩阵A 、B ，及两组的算术平均值矩阵S

000

00

0000000110880990

00

000

00100111188199000000

0900911988999X X X X X X X X X X X X X X X X A X X X X X X X X ??----??----??=?

?????----??L L L L L L

L L

L

=0

011

0010000032001000

01

201200003

112120002

11101100

010*********

01

10010002010000210201201201

00

01

20

2

1

00

0---------------------------??

??

????????????????????????????

11

111111

000011088099

1

1

111111

10011118819911111111900

911988999X X X X X X X X X X X X X X X X B X X X X X X X X ??----??----??=??????----??L L L L L L L L

L =1

20230201012011010000

20111201011021110101

121

11201011221

21

2111122

111

01011

01111

01101221110101

2213

01

000-------------------------------------????

??

??

??

????

??????

??

????

??

????

且1()2S A B =+=121211311010123310000002111200101211123010303212101021311510211113100210111111120121101210201231330000------------------------------------????????????

??????

??????????????

满足式（1）的（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）为方程组

10

0001

11101222013330

1

44

40

155********

77

701

88

80199

9X X C X X C X X C X X C C X X S C X X C X X C X X C X X C X X ??-??????-??

????-????????-??????-??

???=????-??????-????????

-??????-??

??????

-??

的解， 即

10

0001

1

11012220133301

44

410

15550166

601

77

701

8880199

9X X C X X C X X C X X C C X X S C X X C X X C X X C X X C X X -??-??????-??

????-????????-??????-????=????-??????-????????

-??????-??

??????

-??

=1

S -1110301010-

??????????????-??????????????????

解得：

（0123456789,,,,,,,,,C C C C C C C C C C ）=（0.9，1.8，5.5，4.5，3.8，6.3，7.5，5.5，

3.6，2.7）

（其中1S -通过设计程序求得，具体程序见附录二） 3.确定评分函数

01234567890.9 1.8 5.5 4.5 3.8 6.37.5 5.5 3.6 2.7Y X X X X X X X X X X =+++++++++（2）

4.组A 、B 评分制的平均水平

00

00000118899A Y C X C X C X C X =++++L =121.5 1111100118899B Y C X C X C X C X =++++L =115.4

再取出两组数据（每组20个），重复以上过程，取平均数，最终求得

临界值：01

A B c sY tY Y s t

+=+=118.45[3][4]

5.信用等级梯度值划分为：

AAA+级：得分≥168.5，客户整体实力极强，家庭、职业极为稳定，文化程度高，身体健康，职业发展或个私经营发展获得显着成功且前景十分看好，经济收入高。家庭综合经济实力强、还贷能力极强，信用品质佳，信用风险极小。

AAA 级：168.5＞得分≥155.2，客户实力很强，家庭、职业的稳定性很强，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展获得很大成功且前景看好，经济收入高。家庭综合经济实力较强，承贷及还贷能力很强，信用品质很好，信用风险很小。

AA+级：155.2＞得分≥141.9，客户整体实力强，家庭、职业的稳定性强，文化程度较高，身体健康，个私经营发展较成功且前景看好，经济收入高。承贷及还贷能力强，信用品质好，信用风险小。

AA 级：141.9＞得分≥128.6，客户整体实力较强，家庭、职业稳定，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展顺利且前景看好，经济收入较高。承贷及还贷能力强，信用品质好，信用风险小。

A+级：128.6＞得分≥118.45,客户整体实力较强，家庭、职业较稳定，文化程度较高，身体健康，职业发展或个私经营发展较为顺利且前景较好，经济收入较高。承贷及还贷能力较强，信用品质好，信用风险较小。

A 级：118.45＞得分≥84.93，客户整体实力一般，家庭、职业较稳定，文化程度一般，身体健康，职业发展或个私经营发展一般但具有一定的发展潜力，经济收入良好。具有一定的承贷及还贷能力，信用品质较好，存在一定的信用风险。

B 级：84.93＞得分≥51.4，客户整体实力较弱，家庭、职业的稳定性一般，文化程度一般，身体健康，职业发展或个私经营发展一般，个人发展前景不确定，经济收入

偏低。承贷及还贷能力偏弱，信用风险较大。

C级：得分＜51.4，客户整体实力差，家庭、职业稳定性差，文化程度一般，身体健康，经济收入极低或收入不稳定。承贷及还贷能力很弱或丧失，存在不良信用记录，信用风险大。

六、模型分析及检验

从样本数据中随机抽取了十组数据，利用模型对其进行信贷风险评估：

十组数据的信用等级梯度值：

1的等级梯度值为：A

2的等级梯度值为：A

3的等级梯度值为：A

4的等级梯度值为：A+

5的等级梯度值为：A

6的等级梯度值为：AA

7的等级梯度值为：A

8的等级梯度值为：A

9的等级梯度值为：AA

10的等级梯度值为：A

七、模型的优缺点及改进方向

本模型的优点是操作简单，实用性强。通过大量随机数据的验证，模型基本符合实际情况，对银行的信贷风险评价具有一定的帮助作用。另外在模型的计算中进行了程序上机实现，对以后银行信贷评分标准的程序化、软件化具有一定的指导作用。

本模型的缺点是考虑的情况较为理想化，有地区局限性。另外，在信贷风险影响因素

的量化过程中考虑了普遍情况，对特殊个例没有进行分析研究。

八、参考文献

［1］周海涛，《数据分析》第23~50页，西安，西安交通大学出版社，2003年3月［2］谭永基、蔡志杰、俞文编着，《数学模型》第246~356页，上海，复旦大学出版社，2005年11月

［3］张超，《数学模型》（第2版）第112~166页，高等教育出版社，2008年9月［4］姜启源，谢金星，叶俊编着，《数学模型》（第3版）第207~300页，北京，高等教育出版社，2008年9月

九、附录

附录一影响风险指标变量及其属性

附录二1

S 求解的程序

附录三深圳某银行消费信贷样本数据

附录一：影响风险指标变量及其属性

附录二:1

S 求解的程序#include usingnamespace std;

class Matrix

{

public:

void SetSize(void);

void Initial(void);

void Assign(void);

void Display(void);

void converse(void);

void Show(void);

private:

int Row;

int Column;

float MatrixA[100][200];

};

//setmatrixsize

void Matrix::SetSize(void)

{

int n;

cout<<"Pleaseinputan*nMatrixtobeconverse:"<>n;

Row=Column=n;

}

//initilizematrixdata

void Matrix::Initial(void)

{

int i(0),j(0);

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

MatrixA[i][j]=float(0.0);

MatrixA[i][Column+j]=float(i==j1.0:0.0);

}

}

}

//inputmatrixdata

void Matrix::Assign(void)

{

int i(0),j(0);

cout<<"PleaseinputMatrixdata:"<

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

cout<<"Row="<>MatrixA[i][j];

}

}

}

//showinverseprocess

void Matrix::Show(void)

{

int i(0),j(0);

cout<

for(i=0;i

{

for(j=0;j<2*Column;j++)

{

cout<

}

cout<

}

}

//displaymatrixdata

void Matrix::Display()

{

int i(0),j(0);

cout<<"MatrixA:"<

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

cout<

}

cout<

}

cout<<"converseMatrix:"<

for(i=0;i

{

for(j=Column;j<2*Column;j++)

{

cout<

}

cout<

}

}

//conversematrix

void Matrix::converse(void)

{

int i(0),j(0),n(0),i1(0),i2(0),j1(0);

staticint i3(0);

float temp(0.0);

Show();

for(i=0;i

{

if(MatrixA[i][i]==0)//Ifthenumberonthecrossof

{

//thecurrentlineiszero,swapthelinewithanotherone

i3++;

for(j=0;j<2*Column;j++)

{

temp=MatrixA[i][j];

MatrixA[i][j]=MatrixA[i3][j];

MatrixA[i3][j]=temp;

}

Show();

i--;

continue;

}

Show();

//changethenumberonthecrosstoone

if(MatrixA[i][i]!=1)

{

for(j=2*Column-1;j>=0;j--)

{

MatrixA[i][j]/=MatrixA[i][i];

}

Show();

//将矩阵变成上对角阵

for(i1=i+1;i1

{

for(j1=2*Column;j1>=i;j1--)

{

MatrixA[i1][j1]-=MatrixA[i][j1]*MatrixA[i1][i]; }

Show();

}

}

}

//将上对角阵变成单位阵

for(i=0;i

{

for(i2=i;i2

{

for(j=2*Column-1;j>=0;j--)

{

MatrixA[i][j]-=MatrixA[i][i2+1]*MatrixA[i2+1][j];

}

}

Show();

}

}

int main(void)

{

MatrixMatrix1;

cout<<"converseMatrix!"<

Matrix1.Initial();

Matrix1.Assign();

Matrix1.converse();

Matrix1.Display();

return0;

}

附录三：深圳某商业银行消费样本数据

中国农药行业银行信贷风险评估及建议

中国农药行业银行信贷风险评估及建议 报告目录请查看：《中国农药行业银行信贷风险评估及建议报告》 新中国成立60 多年来，我国农药工业取得了长足发展，形成了包括原药生产、制剂加工、科研开发和原料中间体配套在内的农药工业体系，已经真正 成为世界上为数不多的具有农药创制能力的国家。 2011 年末，我国农药制造工业企业达774 家，行业总资产达1471.3 亿元，比2010 年增长20.60%；规模以上农药制造工业企业实现主营业务收入达1945 亿元，比2010 年增长了29.67%；实现利润总额达125.95 亿元，比2010 年增长了21.44%。2012 年，全国农药行业累计完成现价工业总产值2440.2 亿元，比上年增长24.4%；完成现价销售产值2363.4 亿元，比上年增长23.2%。产品销售率为96.3%，比上年降低1.69 个百分点。2013 年我国农药产量319 万吨增长1.6%，经济效益延续较快增长势头，利润为229.3 亿元，增长30.8%。 通过对有机氯、有机磷等高毒、高残留农药的逐步淘汰，我国农药产品 结构更趋合理。我国三大农药品种比例已接近发达国家水平。与此同时，以水 乳剂、水分散粒剂、水悬浮剂为代表的高效、环保新剂型农药得到了较快发 展。 农药在农业及其它各个领域的应用也十分广泛，在农业生产中具有不可 替代的重要作用，是农业丰收和粮食安全的重要保证。未来几年中国农药市场 将呈刚性长存、理性增长格局，农药年需求将增长3%-6%。 银行及相关金融机构在对农药行业进行信贷决策时，必须对行业存在的 风险进行系统的评估。本研究报告运用大量专业的分析工具，并结合相关理论 模型，综合运用定量和定性的分析方法，对农药行业近年的运行状况及发展趋

企业贷款担保风险评估报告 样本

企业贷款担保风险评估报告一、申请企业基本情况

xxxx有限公司所提供的上述公司基本资料经审核，企业法人营业执照、组织机构代码证、税务登记证、开户许可证、贷款卡、股东身份及对应出资额度均为真实、合法有效，符合国家有关规定。该公司具备向金融机构申请贷款和向担保公司申请贷款担保资格。 二、企业背景情况分析 2.1、经营业务内容、经营历史、股权结构变更历史、行业特点前景等情况说明： 2.2、企业所在行业情况的简要分析 三、企业经营情况和市场状况分析 3.1、主要经营产品、主要市场分布及销售渠道分析 3.2、主要上下游客户供销情况及结算方式分析 3.3、信用状况分析（企业信用、主要股东及实际控制人信用分析） 3.4、融资及结算情况说明分析 四、企业基本素质、核心竞争力分析 4.1、企业长远规划及发展目标 4.2、企业管理层构成及主要领导情况 4.3、股东对企业支持及关联企业情况 4.4、产品核心竞争力分析 五、企业财务情况分析 5.1.、近三年及当期资产负债状况

资产负债比较表初步分析： 1、应收账款结构账龄分析及可回收性了解 注：比例结构分析 2、其他应收款 3、当月存货分类 注：比例结构分析 4、当月固定资产分类

注：抵押部分及抵押额应在备注中说明 附表：房屋建筑物、自制大型设备办权属证及抵押情况 5、应付账款结构账龄分析 注：比例结构分析 6、短、长期借款及应付票据明细

7、其他应付款 8、或有负债： 目前公司有无对外担保、未决诉讼等或有负债；已决诉讼无法收回的货款是否已做核销处理 9、关联方及其交易 5.2企业收入及利润状况分析 5.3、企业主要财务指标分析

银行贷款风险评估

数学建模 银行贷款 摘要 本文针对商业银行在发放贷款的过程中，如何利用一定的判别准则对申请贷款企业信用度进行打分的问题，建立相应的数学模型，给出判别准则。 首先，对商业银行现有的600个申请贷款企业背景资料及打分情况的数据进行预处理。巧妙地构建字符型取值数值化公式，合理的将离散型变量（取值均为字符型）取值数值化，以及利用spss软件对15个自变量和1个因变量做相关性分析，筛选出12个属性变量。此外，通过回归分析对数据进行深挖掘，利用MATLAB软件对背景资料数据作时序残差图，考察分析时序残差图发现有64个 奇异点，在Logistic回归模型中将对应的64个样本点予以剔除。 然后，对预处理所得的背景资料数据，建立Logistic回归模型，利用spss 统计软件对模型求解，得到各属性的权重系数。以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出了判别准则。 随后，鉴于背景资料信息不全的情况，本文利用WAA算子的思想，构建“缺 ”，同时定义相应的“缺省信息运算法则”，对Logistic回归模型省信息均值 j 进行修正。利用C++软件编程，重新求得修正后的各属性权重系数。本文特从600个申请贷款企业随机抽取75个样本，随机丢失若干属性信息，同样以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出修正后的判别准则。 接下来，通过C++编程，利用给出的判别准则对剔除64个问题样本点后的536个企业重新打分，结果与原始打分相比，吻合度达到98.5%。对被剔除的64个企业单独重新打分，发现与原始结果完全相反，实际是对问题样本点进行了纠正，打分准确度达到100%。同样使用判别准则求得前53个待申请企业打分值。分析修正判别准则对随机抽取75个样本打分结果，发现对不发放贷款的企业的原始打分与重新打分完全相同，实现了风险最小化原则，再使用修正判别准则求得后37个待申请企业打分值。 最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析，根据数据分析结果，为银行高层管理者写一份报告，使判别准则得以被采用。 中小企授信评审的参考指标主要有以下几个方面： （仅供参考）

企业贷款担保风险评估报告最新版

企业贷款担保风险评估报告 一、申请企业基本情况 申请担保企业： 申请担保金额：期限：担保费率： 贷款银行：贷款种类： 贷款用途： 还款来源方式： 注册地址：xxxxx 邮编：450000 注册资本：xxx万实收资本：xxxx万法定代表人：xxx 身份证号：xxxxx 工商登记号：xxxxx 税务登记号：xxxxx 组织机构代码：xxxx 贷款卡号：xxxx 基本账户开户银行：xxxx 账号：xxxx 经营范围：xxxx 股本结构出资人名称出资方式出资额（万元）所占比例xxx 货币xx xxx xxx 货币xxx xxx 备注： 资产规模雇员人数生产经营场地

xxxx有限公司所提供的上述公司基本资料经审核，企业法人营业执照、组织机构代码证、税务登记证、开户许可证、贷款卡、股东身份及对应出资额度均为真实、合法有效，符合国家有关规定。该公司具备向金融机构申请贷款和向担保公司申请贷款担保资格。 二、企业背景情况分析 2.1、经营业务内容、经营历史、股权结构变更历史、行业特点前景等情况说明： 2.2、企业所在行业情况的简要分析 三、企业经营情况和市场状况分析 3.1、主要经营产品、主要市场分布及销售渠道分析 3.2、主要上下游客户供销情况及结算方式分析 3.3、信用状况分析（企业信用、主要股东及实际控制人信用分析） 3.4、融资及结算情况说明分析 四、企业基本素质、核心竞争力分析 4.1、企业长远规划及发展目标 4.2、企业管理层构成及主要领导情况 4.3、股东对企业支持及关联企业情况 4.4、产品核心竞争力分析 五、企业财务情况分析 5.1.、近三年及当期资产负债状况 企业资产负债状况 项目09年10年11年2012年x月备注 一、资产总额 1、流动资产总额 货币资金 应收票据

商业银行信用风险评估

商业银行信用风险评估 结合本文分析了商业银行内部信用风险评估体系在银行风险管理的地位和作用，内容摘要：对如何完善和发展内蒙古商业银行,我国商业银行在信用风险评估方法上存在的问题和现状的内部信用风险评估体系提出了几点建议。国内银行业面临着参与国际随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高， 我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理在金融全球化的新形势下，竞争的挑战。经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴赛尔协议》新框架的需银行融资仍将是企业筹措资金的在今后很长一段时期，要。我国处于经济发展的初期阶段，深入研究我国商业银行银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成因素。主要方式，从全局不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，的信用风险管理问题，股市引发货币危机、上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃，下面仅就如何构建商行内部信用风险管理评估体系谈谈自己的一点暴跌和金融危机的需要。浅见，仅供交流和探讨。风险管理信用风险关键字：内蒙古商业银行 一、引言次系统性银行危机。个国家先后爆发了112世纪初，全球有70年代末到2193自20 世纪年美国利率风暴年美国股市崩盘、1994尤其90年代以来频频爆发的金融危机——如198720071998年俄罗斯政府违约事件，特别是及中南美洲比索风暴、1997年亚洲金融危机、影响程度之大，年的全球金融风暴，波及范围之广，年春季开始的次贷危机最终演变为2008对全它们不仅使一国多年的经济发展成果毁于一旦，还危机到一国的经济稳定，史无前例。近年随着巴林银行和雷曼兄弟的倒闭让人们愈加的认识到银行球经济也产生了强大的冲击。信用风险管理的重要性。二、我国商业银行业信用风险评估方法现状分析 目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估。信用风险的分析仍然是以单一投资项目、贷款和证券为主,衍生工具、表外资产的信用风险以及信用集中风险的评估尚属空白,更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。其主要表现在以下几个方面: (一)信用风险衡量采用专家制度。我国商业银行信用风险衡量大多采用专家制度。但专家制度存在一定的缺陷和不足,在实际运用中没有引起重视。如专门信用分析人员不足、实施效果很不稳定、银行应对市场变化的能力较低、银行在贷款组合方面过度集中的问题进一步加剧等。 (二)信用风险评估中定量分析不够。从信用风险的识别、衡量方面看,我国商业银行信用风险管理定性分析多,定量分析少(尽管已经使用了一些定量分析方法,但仍存在着不完善的地方);静态分析多,动态分析少;局部分析多,全局分析少。以企业信用评级为例,从评级要素的设计看,多侧重财务指标分析(总分值达三十分以上),而忽略了财务信息的质量问题。众所周知我国企业财务信息质量不高已是不争的事实;忽视了企业发展前景在信用评级中的作用,如企业所在行业发展状况、市场预期状况仅占1分,这样得出的评级结果更多反映的是企业过去和现在的信用状况,而未能反映企业未来的资信质量。从评级时间看,对企业的信用评级每年进行一次,不利于银行及时了解企业的信用等级变化,不能为风险管理提供动态的信息。再从国内银行对贷款的风险度测量方法看,一个最主要的问题就是贷款风险度涉及因素的选择和风险系数的确定很大程度上受到主观因素的影响。贷款风险度是否受到或仅受到企业信用等级、贷款方式的影响,有实证研究结果表明,中国的商业银行资产质量与抵押、担保贷款风险系数确定的依据是这意味着贷款方式与贷款风险度并无直接关系。, 率无直接线性关系 什么?这些问题由于未得到解决,导致了贷款风险度的测量并不能真正反映贷款信用风险水平。此外,我国商业银行贷款风险度的测量关注的是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行测定。一笔贷款对贷款组合的信用风险贡献度,即边际信用风险为多少?各笔贷款之间的风险度相关性如何?这些问题在贷款风险度的测量方法中都没有加以解决。

构建商业银行信贷风险评估及预警体系

构建商业银行信贷风险评估及预警体 系

商业银行信贷风险评估及预警体系的构建 摘要随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象如何有效地防范银行的信贷风险已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题本文在对中国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上分析商业银行信贷业务的现状指出其存在的问题并在全面深入分析其成因的基础上借鉴国外先进的信贷风险管理经验提出构建中国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路 关键词信贷风险信贷风险评估体系预警体系信贷管理 近年来中国国民经济保持了持续、高速增长,而银行作为经济活动的主要媒介,如何在抓住机遇,加快发展的过程中规避和

防范金融风险已成为国内银行业不可回避的问题建立一套实用性较强又能与国际接轨的信贷预警模型及警管理机制对中国商业银行持续快速健康发展具有重要的现实意义 一、商业银行信贷风险的概念及形成的原因 商业银行信贷风险是由于不确定性因素使借款人不能按合同规定偿还银行贷款本息导致信贷资产预期收入遭受损失的可能性 商业银行的信贷风险产生的原因有许多方面如图1所示归纳起来主要表现为:(1)商业银行自身经营性原因例如银行信贷内部控制制度不完善缺乏科学的信贷管理与防范体系信贷资产质量监管制度与偿债的约束机制的执行不严格经营管理人员和经办人员缺乏职业道德等造成了信贷风险;(2)商业银行的信贷风险识别机制不健全没有对信贷风险准确全面的评估导致风险防控滞后;(3)信贷营销理念偏差盲目相信企业集团增大了信贷风险忧患;许多商业银行争抢大集团客户对企业集团盲目跟进对其多头授信、过度授信放宽了信贷条件和监控从成都市信贷统计数据看前10户商业银行贷款在全市各项贷款中的所占比例呈现逐年走高的态势末为28.4% 末31.5% 末为41.3%说明了各行的贷款投向高度集中增大了银行的信贷风险隐患(4)对国家经济产业及行业政策研

贷款风险评估

贷款风险评估 内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）

贷款风险评估 银行贷款的风险主要来自于借款人的风险，尤其是借款人的经营风险。而借款人经营风险的大小又与借款人一定时期内的信用状况有着直接的联系。因此，借款人信用状况的分析是贷款风险管理的基础，也是贷款风险评估的主要内容。贷款风险评估涉及到： 一、借款人经营实力的评价 借款人经营实力是借款人销售能力、生产（供应）能力、技术能力的综合体现。借款人经营风险的大小与借款人的经营实力有着密切的关系。经营实力越强，表明借款人的应变能力和风险承受能力越强，因而经营风险就越小，相应的银行贷款风险也就越小；反之，经营实力越差，表明借款人越是缺乏应变能力和风险承受能力，因而经营风险也就越大，相应的银行贷款风险也就增大。 评估借款人的经营实力一般从3个方面入手： （1）借款人推销其产品的能力； （2）借款人的生产能力； （3）借款人的技术能力； 二、借款人经营环境的评估 借款人的经营环境是其生产经营的外部条件，借款人企业的经营和发展离不开外部环境。如果借款人能够利用好其外部环境，就可能会给借款人带来获利的机会；如果利用不好，就会给借款人带来危险。因此，借款人的外部经营环境与其经营风险之间有着十分密切的联系。 外部环境的评估涉及到评价借款人外部环境对其经营行为和经营成果的影响，一般从以下两个方面着手：

（1）分析借款人生产经营的产品十分有市场、市场容量有多大、竞争程度如何、竞争对手的情况、市场的发展趋势等等。 （2）分析国家的法律、法规和政策对企业生产经营的影响。 三、借款人管理能力的评估 借款人作出的任何一项决策，都与其自身的知识、经验和判断力密切相关。借款人的领导管理能力、业务知识、对市场的基本判断都关系到借款人决策的成败。管理能力评估就是要对借款企业管理层的经营管理经验、业务知识、判断力等各方面作出评价，并分析其对企业生产经营的影响。 四、借款人财务状况的评估 对借款人的财务状况的分析是贷款分析的主要内容，其结果是银行决定贷款与否、贷款多少的核心依据。借款人一旦向银行申请贷款，就应该主动向银行提供历年的财务报表，银行根据其财务报表提供的数据，进行财务比率分析，对借款人的财务状况、盈利能力、现金流量和还款能力作出评价。财务比率分析要测算的内容如下： （1）流动性比率（Liquidity ratios） 用来表明借款人以其短期资产变现获得的现金来偿还到期债务的能力。主要有以下几个比率： －－－流动比率（Current ratio） 流动比率＝全部流动资产/全部流动负债 流动资产＝现金（包括存款）＋有价证券＋应收款＋存货 流动负债＝应付帐＋应付票据到期部分＋应付税款＋应付利息

企业贷款风险评估报告

贷款风险评估 银行贷款的风险主要来自于借款人的风险，尤其是借款人的经营风险。而借款人经营风险的大小又与借款人一定时期内的信用状况有着直接的联系。因此，借款人信用状况的分析是贷款风险管理的基础，也是贷款风险评估的主要内容。贷款风险评估涉及到： 一、借款人经营实力的评价 借款人经营实力是借款人销售能力、生产（供应）能力、技术能力的综合体现。借款人经营风险的大小与借款人的经营实力有着密切的关系。经营实力越强，表明借款人的应变能力和风险承受能力越强，因而经营风险就越小，相应的银行贷款风险也就越小；反之，经营实力越差，表明借款人越是缺乏应变能力和风险承受能力，因而经营风险也就越大，相应的银行贷款风险也就增大。 评估借款人的经营实力一般从3个方面入手： （1）借款人推销其产品的能力； （2）借款人的生产能力； （3）借款人的技术能力； 二、借款人经营环境的评估 借款人的经营环境是其生产经营的外部条件，借款人企业的经营和发展离不开外部环境。如果借款人能够利用好其外部环境，就可能会给借款人带来获利的机会；如果利用不好，就会给借款人带来危险。因此，借款人的外部经营环境与其经营风险之间有着十分密切的联系。 外部环境的评估涉及到评价借款人外部环境对其经营行为和经营成果的影

响，一般从以下两个方面着手： （1）分析借款人生产经营的产品十分有市场、市场容量有多大、竞争程度如何、竞争对手的情况、市场的发展趋势等等。 （2）分析国家的法律、法规和政策对企业生产经营的影响。 三、借款人管理能力的评估 借款人作出的任何一项决策，都与其自身的知识、经验和判断力密切相关。借款人的领导管理能力、业务知识、对市场的基本判断都关系到借款人决策的成败。管理能力评估就是要对借款企业管理层的经营管理经验、业务知识、判断力等各方面作出评价，并分析其对企业生产经营的影响。 四、借款人财务状况的评估 对借款人的财务状况的分析是贷款分析的主要内容，其结果是银行决定贷款与否、贷款多少的核心依据。借款人一旦向银行申请贷款，就应该主动向银行提供历年的财务报表，银行根据其财务报表提供的数据，进行财务比率分析，对借款人的财务状况、盈利能力、现金流量和还款能力作出评价。财务比率分析要测算的内容如下： （1）流动性比率（Liquidity ratios） 用来表明借款人以其短期资产变现获得的现金来偿还到期债务的能力。主要有以下几个比率： －－－流动比率（Current ratio） 流动比率＝全部流动资产/全部流动负债 流动资产＝现金（包括存款）＋有价证券＋应收款＋存货

第三方支付机构的信用风险评估研究

万方数据

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以考虑采取如下措施：第三方支付机构要严格区分自有资金以及注册用户的资金，把注册用户交易前后暂存在平台里的资金存储在担保银行的用户注册账户中；对于用户因支付产生的在途资金则存入委托监管的银行的无息监控账户中．由银行进行托管．对该账户“专户专款专用”的情况进行监控．每月出具托管报告。同时．定期向监管部门上报本企业的资产负债表．使监管部门及时地掌握企业的财务状况（资产．负债和业主权益的状况）。在评估机构对第三方支付机构进行评估时，要对这些情况有准确的了解，根据其资金管理的实际情况进行评估。 １５）技术手段 第三方支付机构的正常运行建立在技术平台的基础之上．因此技术实力的雄厚与否也是对第三方支付机构进行评估的标准之一。对第三方支付机构而言，要利用技术手段．为用户提供高效．安全．专业的服务体系．首先应该注重控制风险和提高效率之间的权衡，采用消息队列技术提高系统的吞吐量，不断提高系统运行效率．保证系统的稳定性和可靠性；其次要充分发挥第三方支付机构的优势．将重点放在对金融服务渠道层的设计与探索上．注意加强与商业银行之间的合作，为客户提供更加丰富的接入渠道和专业优质的服务；要加强第三方支付机构数据中心安全体系的建设，采用多种技术手段，保障用户信息安全。 （６）人才培养 第三方支付是一个新型行业．随着管理办法的出台，我国支付服务市场有着巨大的发展空间．对于第三方支付机构的自身建设而言，人才是关键因素。支付企业需要依靠具有丰富行业经验的决策者来制定发展方向；需要依靠管理人员建立一套合理规范的内部管理制度．保证支付机构的健康发展；需要具备相关ＩＴ知识的技术人员．保障支付平台的正常运行。可见．这一新型行业对人才的需求是多方面的，培养复合型人才是第三方支付机构发展的必要条件。因此．是否具有多层面的人才积累．健康的人才培养机制和充足的人才储备，也是一项重要的评估标准。 注： 本文为北京市自然科学基金资助课题（Ｎｏ．４１０２０５８）的研究成果。 参考文献： １．王川，２００２，＜新世纪的金融创新＞，中国金融出版社。 ２．央行上海总部金融服务一部课题组，２００８，《我国新型支付组织发展现状及管理政策思考》，《上海金融》第１２期１００６—１４２８页。 ５．张宽海，２００８，《金融与电子支付》，北京大学出版版社。 ４．黄达，２００５，《金融学》，中国人民大学出版社。 ５．林毅夫、潘士远，２００６，《信息不对称、逆向选择与经济发展》，《世界经济》第１期５—１１页。 ６．邹小苋、余君和钱英，２００５，《企业信用评估指标体系与评价方法研究》，《数理统计与管理》第１期５７—４４页。 作者简介： 吴晓光工学博士中国科学院研究生院管理科学 与工程专业博士后 万方数据

个人信贷风险评估模型建立

个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。

企业贷款风险评估报告

企业贷款风险评估 报告 1

贷款风险评估 银行贷款的风险主要来自于借款人的风险,特别是借款人的经营风险。而借款人经营风险的大小又与借款人一定时期内的信用状况有着直接的联系。因此,借款人信用状况的分析是贷款风险管理的基础,也是贷款风险评估的主要内容。贷款风险评估涉及到: 一、借款人经营实力的评价 借款人经营实力是借款人销售能力、生产(供应)能力、技术能力的综合体现。借款人经营风险的大小与借款人的经营实力有着密切的关系。经营实力越强,表明借款人的应变能力和风险承受能力越强,因而经营风险就越小,相应的银行贷款风险也就越小;反之,经营实力越差,表明借款人越是缺乏应变能力和风险承受能力,因而经营风险也就越大,相应的银行贷款风险也就增大。 评估借款人的经营实力一般从3个方面入手: (1)借款人推销其产品的能力; (2)借款人的生产能力; (3)借款人的技术能力; 二、借款人经营环境的评估 借款人的经营环境是其生产经营的外部条件,借款人企业的经营和发展离不开外部环境。如果借款人能够利用好其外部环境,就可能会给借款人带来获利的机会;如果利用不好,就会给借款人带来危险。因此,借款人的外部经营环境与其经营风险之间有着十分密切的联系。

外部环境的评估涉及到评价借款人外部环境对其经营行为和经营成果的影响,一般从以下两个方面着手: (1)分析借款人生产经营的产品十分有市场、市场容量有多大、竞争程度如何、竞争对手的情况、市场的发展趋势等等。 (2)分析国家的法律、法规和政策对企业生产经营的影响。 三、借款人管理能力的评估 借款人作出的任何一项决策,都与其自身的知识、经验和判断力密切相关。借款人的领导管理能力、业务知识、对市场的基本判断都关系到借款人决策的成败。管理能力评估就是要对借款企业管理层的经营管理经验、业务知识、判断力等各方面作出评价,并分析其对企业生产经营的影响。 四、借款人财务状况的评估 对借款人的财务状况的分析是贷款分析的主要内容,其结果是银行决定贷款与否、贷款多少的核心依据。借款人一旦向银行申请贷款,就应该主动向银行提供历年的财务报表,银行根据其财务报表提供的数据,进行财务比率分析,对借款人的财务状况、盈利能力、现金流量和还款能力作出评价。财务比率分析要测算的内容如下: (1)流动性比率(Liquidity ratios) 用来表明借款人以其短期资产变现获得的现金来偿还到期债务的能力。主要有以下几个比率: 3

商业银行信贷风险评估及预警体系的构建

商业银行信贷风险评估及预警体系的构建 摘要随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象如何有效地防范银行的信贷风险已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题本文在对我国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上分析商业银行信贷业务的现状指出其存在的问题并在全面深入分析其成因的基础上借鉴国外先进的信贷风险管理经验提出构建我国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路 关键词信贷风险信贷风险评估体系预警体系信贷管理 近年来我国国民经济保持了持续、高速增长,而银行作为经济活动的主要媒介,如何在抓住机遇,加快发展的过程中规避和防范金融风险已成为国内银行业不可回避的问题建

立一套实用性较强又能与国际接轨的信贷预警模型及警管理机制对我国商业银行持续快速健康发展具有重要的现实意义 一、商业银行信贷风险的概念及形成的原因 商业银行信贷风险是由于不确定性因素使借款人不能按合同规定偿还银行贷款本息导致信贷资产预期收入遭受损失的可能性 商业银行的信贷风险产生的原因有许多方面如图1所示归纳起来主要表现为:(1)商业银行自身经营性原因例如银行信贷内部控制制度不完善缺乏科学的信贷管理与防范体系信贷资产质量监管制度与偿债的约束机制的执行不严格经营管理人员和经办人员缺乏职业道德等造成了信贷风险;(2)商业银行的信贷风险识别机制不健全没有对信贷风险准确全面的评估导致风险防控滞后;(3)信贷营销理念偏差盲目相信企业集团增大了信贷风险忧患；许多商业银行争抢大集团客户对企业集团盲目跟进对其多头授信、过度授信放宽了信贷条件和监控从成都市信贷统计数据看前10户商业银行贷款在全市各项贷款中的所占比例呈现逐年走高的态势2005年末为28.4%2006年末31.5%2007年末为41.3%说明了各行的贷款投向高度集中增大了银行的信贷风险隐患（4）对国家

个人信用卡申请风险评估模型

申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。 与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP 神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。 一、AHP -BP 神经网络模型 1.模型构建的出发点 传统的B P 神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间 维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为B P 神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P 神经网络的输入值，以减小B P 神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。 2.两种方法集成的可行性分析 以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P -B P 神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。 信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面 的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。而A H P -B P 神经网络模型具有很强的非线性映射能力。AHP -BP 神经网络模型自适应能力强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模型。商业银行以不断更新滚动数据训练模型，使评估结果更符合实际，形成动态评估过程(见图1)。 福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英 申请风险评估模型 信用卡个人

2017年风险评估报告

潍柴重机股份有限公司关于山东重工集团财务有限公司 2017年风险评估报告 根据深圳证券交易所《主板信息披露业务备忘录第2号——交易和关联交易》的要求，潍柴重机股份有限公司通过查验山东重工集团财务有限公司（以下简称“重工财务公司”）《金融许可证》、《企业法人营业执照》及重工财务公司相关情况等资料，并审阅了重工财务公司的月度财务报表，对财务公司的经营资质、业务和风险状况进行了评估，具体情况报告如下： 一、重工财务公司基本情况 重工财务公司是经中国银行业监督管理委员会银监复[2012]269号文件批准成立的非银行金融机构。2012年6月11日取得《金融许可证》（机构编码：L0151H237010001），并于同日领取了《企业法人营业执照》（注册号：370000000004163）。 根据2017年12月26日《山东银监局关于山东重工集团财务有限公司增加注册资本及调整股权结构的批复》（鲁银监准〔2017〕449号），重工财务公司于2017年12月27日完成山东省工商行政管理局股权变更登记，重工财务公司注册资本及股权构成如下：（一）山东重工集团有限公司出资6亿元人民币，占重工财务公司注册资本的37.5%； （二）潍柴动力股份有限公司出资5亿元人民币(含1000万美

元)，占重工财务公司注册资本的31.25%； （三）潍柴重机股份有限公司出资2亿元人民币，占重工财务公司注册资本的12.5%； （四）山推工程机械股份有限公司出资2亿元人民币，占重工财务公司注册资本的12.5%； （五）陕西法士特齿轮有限责任公司出资1亿元人民币，占重工财务公司注册资本的6.25%。 法定代表人：申传东 注册及营业地:山东省济南市燕子山西路40-1号 经营范围：对成员单位办理财务和融资顾问、信用鉴证及相关的咨询、代理业务；协助成员单位实现交易款项的收付；经批准的保险代理业务；对成员单位提供担保；办理成员单位之间的委托贷款；对成员单位办理票据承兑与贴现；办理成员单位之间的内部转账结算及相应的结算、清算方案设计；吸收成员单位的存款；对成员单位办理贷款及融资租赁；从事同业拆借；承销成员单位的企业债券；有价证券投资（股票二级市场投资除外）；成员单位产品的消费信贷、买方信贷及融资租赁。 二、重工财务公司内部控制制度的基本情况 （一）控制环境 重工财务公司已按照《山东重工集团财务有限公司章程》中的规定建立了股东会、董事会和监事会，并且对董事会和董事、监事、高级管理层在内部控制中的责任进行了明确规定。重工财务公司法人治

商业银行公司客户信贷风险评估系统的分析与设计

商业银行公司客户信贷风险评估系统的分析与设计随着我国银行业务的发展,一些传统的信贷风险评估办法已经难以适应经济、金融形势的发展变化,不利于我国商业银行参与未来的国际竞争,特别是随着中 国加入世界贸易组织以后,面对拥有先进技术手段和成熟管理经验的外资银行的竞争,这一形势将更为严峻。因此,尽快适应信息时代新技术革命的浪潮,以技术创新带动管理创新,成为中国银行业提高信贷业务核心竞争力的必然选择。 本文主要的目的是根据中国企业的实际情况,研究、设计针对公司客户的信贷风险评估模型,利用风险量化模型对风险进行多维量化分析,形成一个覆盖了 整个信贷业务操作过程的公司客户信贷风险评估系统,实现对信贷风险的有效控制,降低不良贷款的比例,增强银行的竞争力。该系统包括了评级子系统、授信子系统、项目贷款风险评估子系统和贷后管理子系统四个部分,每个部分均是商业银行信贷风险暴露的关键环节,控制住了以上环节就能有效降低信贷风险,提高 商业银行信贷资产质量。 评级子系统主要是用定量评价和定性评价相结合的办法,对公司客户在一定经营期间内的偿债能力和意愿进行分析,最后形成信用等级。定量评价采用功效系数法,定性评价采用综合分析判断法。 授信子系统主要是在取得客户的信用等级后,用定性分析与定量测算相结合的办法,通过模型计算得出商业银行对客户能够承受的最高风险限额,并加以刚 性控制,将客户或组合风险的事前防范与事中控制有机结合起来。项目贷款风险评估子系统主要是对项目贷款中可能出现的风险进行评估,用专家打分和偿债能力测算相结合的办法确定贷款的金额、期限、利率和风险防范措施等。 贷后管理子系统主要是让银行人员通过系统对所有信贷业务进行逐日逐户

个人信贷风险评估 (2)

承诺书 我们仔细阅读了四川理工学院大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D/E/F中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果设置报名号的话）： 1 所属学校（请填写完整的全名）：四川理工学院黄岭校区 参赛队员(打印并签名) ：1. 冯向宇 2. 李佳华 3. 吴学博 日期： 2012 年 05 月 16 日 评阅编号（由评委团评阅前进行编号）：

2011年四川理工学院第八届大学生数学建模竞赛 编号专用页 评阅编号（由评委团评阅前进行编号）： 评阅记录表 评 阅 人 评 分 备 注

小额民间借贷风险评估 摘要 本文通过合理假设模型，运用综合评定方法，研究确定了小额民间借贷公司的风险评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给的考虑房产市场和二手车市场的基础上，选择和添加了四组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容分为三个层次，首先，我们主要通过市场调查和数据分析，确定了小额民间借贷风险评定中五项影响因素的取值，并通过矩阵运算、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而确定了风险评估函数以及风险率；其次，在确定风险率的基础上，通过金融领域的经验公式计算出了使风险最小利润最高的平衡点。最后，随机选择了五位客户的数据进行检验，得出通过建立评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 关键词：量化处理、风险评估函数、经验公式、综合评定方法

农商银行合规风险评估报告

农商银行合规风险 评估报告

**农商银行**年度合规风险评估报告 **年，**农商银行以加快业务发展为主题，以落实各项制度为基础，以加强合规风险管理为重点，全行业务运行稳健，各项业务经营情况呈良性发展态势。现将我行**年度合规风险评估情况报告如下： 一、基本情况 今年以来，全行经过人员调整、机构整合，全面完成了管理重构，各项基础工作得到进一步夯实。经过开展案件防控、不规范经营整治、风险排查及风险经理派驻制等活动，风险管控能力持续提升；经过完善绩效考核办法、劳动用工制度、与政府合作机制等，使体制机制发生了质的变化并焕发出新的活力。今年，全行对各部门职责，员工岗位职责进行了一次全面清理规范；对全行管理制度进行了一次清理，流程银行工作正有序进行。 当前本行组织架构基本清晰,董事会下设提名与薪酬委员会、风险管理与关联交易控制委员会；监事会下设审计委员会；经营管理层、全行部门、营业网点协同经营管理，各项工作有效开展，截止**年**月底，**农商银行下设*个部门、**个中心、**个支行。共有员工**人，其中在岗**人、内退**人、退休**人、劳务派遣**人、工勤人员**人、实习生**人。各岗位能做到互相补充与监督，整体风险控制机制基本健全，风险控制能力较好。

二、主要业务指标 （一）各项存款。截止**月末，全行各项存款余额达**亿元，较年初净增**亿元，增幅**%，高于全市平均增幅**个百分点，增幅居全市农商（合）银行机构第一位。 （二）各项贷款。**月末，全行各项贷款余额**亿元，较年初净增**亿元，增幅** %，高于全市平均增幅**个百分点，增幅排名全市农商（合）银行机构第三位。存贷占比为**%。 （三）到期贷款。**月末，全行**年当年到期贷款总额**亿元，到期未收回贷款余额**亿元，收回到期贷款**亿元，当年到期贷款综合收回率**%。 （四）控新降旧。**月末，全行不良贷款余额**万元，比年初下降**万元,不良贷款占比为**%,较年初下降了**个百分点，累计清收已置换、核销表外不良贷款**万元。 （五）经营效益。**月末，全行各项收入**万元，其中实现利息收入**万元，中间业务收入**万元；各项支出**万元，实现账面盈余 23400万元，同比增盈 2647万元。 （六）电子银行。全行累计福卡发行**张，其中当年新发行**张；新增网银客户**户；新增签约短信银行客户**户；新增手机银行客户**户；新增卡乐付终端**户；新增电话银行**户。 （七）风险管理目标基本达标。省联社信贷等级评价步入二类行社，风险水平测评步入全省一流水平。① 以来新放贷款不良

金融风险评估报告

关于公司与三峡财务公司关联存贷款等 金融风险评估报告 按照深圳证券交易所对财务公司金融业务信息披露的有关要求，对与存在关联关系的财务公司发生存、贷款等金融业务的上市公司，应当对财务公司的经营资质、业务和风险状况进行评估，出具风险评估报告，作为单独议案提交董事会审议并披露。同时要求关联交易期间，上市公司应当在定期报告中对涉及财务公司关联交易的存款、贷款等金融业务进行持续披露，每半年提交一次风险持续评估报告，并在中期报告、年度报告中予以披露。 截至2017年12月31日，湖北能源集团股份有限公司及控股子公司与三峡财务有限责任公司（以下简称“三峡财务公司”）关联交易的存款最高余额为 12.09亿元，贷款余额为55.44亿元，全年累计支付利息1.13亿元。根据深交所对财务公司关联交易的相关要求，现将三峡财务风险评估情况报告如下： 一、三峡财务基本情况 三峡财务公司经中国人民银行批准于1997年11月成立，是专门服务于中国长江三峡集团有限公司及其成员单位的非银行金融机构。 经营范围：对成员单位办理财务和融资顾问、信用鉴证及相关的咨询、代理业务；协助成员单位实现交易款项的收付；对成员单位提供担保；办理成员单位之间的委托贷款及委托投资；对成员单位办理票据承兑与贴现；办理成员单位之间的内部转账结算及相应的结算、清算方案设计；吸收成员单位的存款；对成员单位办理贷款及融资租赁；从事同业拆借；经批准发行财务公司债券；承销成员单位的企业债券；对金融机构的股权投资；有价证券投资；成员单位产品的买方信贷及融资租赁；中国银行业监督管理委员会批准的其他业务。

法定住所：北京市海淀区玉渊潭南路1号 法定代表人：杨亚 注册资本：500,000.00万人民币 企业性质：其他有限责任公司 二、三峡财务内部控制的基本情况 （一）控制环境 1.治理环境 根据有关法人治理结构的监管要求，三峡财务公司建立了股东会、董事会、监事会和高级管理层，实行董事会领导下的总经理负责制。董事会成员10名，监事会成员5名，董事会下设审计与风险管理员会。三峡财务公司建立了以股东会、董事会、监事会和高级管理人员为主体的公司治理结构，通过制定并监督执行公司内部控制政策、培育良好的内部控制文化为公司内部控制体系建设提供良好的内部环境。 三峡财务公司对董事会、监事会、高级管理层在内部控制中的责任进行了明确规定，明确了股东会、董事会、监事和经理层之间各负其责、规范运作、相互制衡的公司治理结构。三峡财务公司经营目标、经营方针以及重大问题的决策机构为股东会；董事会为股东会的执行机构，是公司治理的核心，担负公司重大经营决策、发展战略设计和推动公司财务预算、财务决算、年度经营计划管理以及公司风险控制等职责；监事会向股东会负责，对公司财务以及高级管理人员履职情况进行监督，维护公司及股东合法权益；总经理由董事会聘任，负责公司的日常业务经营和管理工作，组织实施董事会决议，对董事会负责。总经理办公会为公司日常经营管理决策机构，由总经理负责召集和主持，决策事项按照民主集中制的原则，由总经理在充分听取各方意见的基础上最终做出决定。

商业银行信用风险评估指标体系的构建研究

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/fc5193776.html, 商业银行信用风险评估指标体系的构建研究作者：管杜娟 来源：《经济研究导刊》2011年第10期 摘要：商业银行信用风险评估是商业银行信用风险管理工作的依据和基础，其前提是要为信用风险评估建立科学合理的评估指标体系。商业银行信用风险评估指标体系的建立一方面需要基于对影响信用风险各因素的正确分析，另一方面需要遵循指标选取的一般性原则。商业银行信用风险评估指标体系作为商业银行信用风险评估模型的重要组成部分，对指标体系的充分合理应用和不断完善将逐步提升中国商业银行信用风险防范的能力。 关键词：信用风险评估；指标体系；履约意愿；履约能力 中图分类号：F830.33文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）10-0065-02 引言 随着中国加入WTO，《新巴塞尔资本协议》正式发布，金融全球化进程不断加快，中国商业银行业除了要与国内同业展开竞争之外，还要面对国际先进的商业银行的挑战，因此对金融风险管理的要求更高、更紧迫。在商业银行所面临的各类金融风险中，信用风险是最古老也是最重要的一类风险，商业银行必须对自己的信用风险进行更加科学有效的评估和防范。 商业银行信用风险评估是一个较为复杂的系统，信用风险的评估指标作为此复杂系统的输入项，对于评估结果的有效性和准确性起着举足轻重的作用。因此，商业银行进行信用风险评估及管理的首要任务是以指标选择原则为指引，以对信用风险的影响因素分析为依据，构建信用风险评估指标体系，为商业银行的风险评估及管理工作奠定基础。 一、商业银行信用风险评估指标的选取原则 1.科学性原则。即评估指标的选择、数据的选取和计算必须以公认的科学理论为依据。 2.全面性和独立性原则。即评估指标具有较强的概括性，既能综合反映商业银行信用风险的程度，各指标间又相互独立，相关性小。 3.可行性原则。即评估指标所涉及的数据容易获取和计算。 4.可量化原则。即指标的选择及表述要尽量做到以量化研究为主，从而避免主观评价所带来的不确定性。