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统计技术在现代金融行业中应用的思考

分类:金融论文   更新:2017/11/2   来源:网络

  1 引言

  技术创新的动力和导向源于管理思想的进步与实践需求,而管理创新又是建立在技术创新的基础之上;在这个相互联系和制约的系统中,统计分析是一个技术创新的典范。今天建立在概率、数理统计理论及各种信息化系统、数据库的数据挖掘等分析技术基础上的统计技术的应用正在许多领域改变着人们的工作与生活方式。对于金融行业风险管理来说,其管理对象是未来不确定性,量化分析评估风险、合理预测未来是其核心价值所在,也是难点所在;而统计分析带来了新的技术、方法和思路,为此提供了有力支撑。系统地了解统计分析的技术应用与发展趋势,对提高金融企业风险管理能力有着重要意义。

  2 统计技术在金融行业的应用

  2.1 最小平方法

  利用各年份的不良贷款数额与时间变量之间的线性变动趋势,拟合一条反应不良贷款随时间变量变动的趋势直线方程曲线,以此作为预测模型,来反应不良贷款作为因变量随时间自变量变动而发生相应变动的规律。只要外部宏观经济环境没有出现根本性变化,银行自身的经营条件等内部环境因素没有发生根本性变化,不良贷款额一定遵循自身的规律而变动。银行一旦发现某一期不良贷款额实际值和预测值偏离较大,就要及时找出问题根源,基于这个意义,这个预测模型为实现银行的稳健经营的管理目标的实现提供了起控制和导向作用的手段和方法。该方法具体过程如下:假定时间变量为x,不良贷款额变量为y,二者之间的关系为:Y=a+bt

  ①∑y=na+b∑t

  ②∑ty=a∑t+b∑t2

  解由①、②式组成的二元一次方程组,就可确定a/b两个参数,预测各年不良贷款额的直线预测模型也就建立起来了。

  2.2 加权平均法

  从商业银行角度讲,客户信用等级的划分和评级常常是用来指导授信风险的管理过程的重点依据,应通过多个维度去综合考虑客户的信用风险评级。此时综合分析授信客户的财务状况、市场经营环境,以往信贷诚信度等等对于评估贷款的安全性类别是很有必要的。在授信实践中,银行的经营业绩对其授信资产依存度较大,可是授信资产的单位资源报酬率却不高的授信客户大有人在,以此相反的客户也不在少数。在风险可以接受的条件下,商业银行应努力开拓前一类客户的市场,并尽力提高单位资源报酬率,以谋求获利最大化。因此在分析客户对银行的贡献度时,既要仔细考虑客户从总体上给银行带来的绝对意义上的获利总额,也要重视授信资产的单位报酬率。建立客户授信等级的多维度评判方法可采用如下步骤:首先,第一,在综合评价基础上界定客户信用等级及其对银行的贡献等级,并赋予相应的权重系数。第二,依据加权平均法进行定量总体评估,以确定其授信等级。第三,依据有关评判标准及定量综合评估结果,对客户授信等级作出判断。

  利用加权平均法把客户授信划分成不同的等级,不同的等级又可分为不同的具有优先先后顺序的类别,这样就会产生多个具有不同优先先后顺序的级别。授信决策必须建立在客户授信等级级别的划分的基础上,客户的贷款的前后次序可依据客户授信等级的优劣表现确定。下一步就可以对贷款的额度大小、发放的先后顺序、利率的高低等影响银行收益和风险的各方面因素予以恰当安排。这种管理技术其意义非常明显:如目标清楚,资源组合管理的效率较高,即可以将有限的授信资源有针对性地进行优选配置,对银行的总体风险和各种不同性质的风险进行总量管理。从而确保银行在总体安全的基础上实现盈利的最大化。授信业务员也可以根据先前对客户授信等级的界定,去分析客户财务风险的状况、发展趋势,同时通过财务风险向贷款风险转化规律来判断其对信贷风险的现实影响程度,也可以及时有效的确立防范客户财务风险向授信风险转移的对策与措施。

  2.3 指标法

  银行经常采用的衡量授信资产质量的指标是经风险调整的收益率指标。银行作为经营货币和信用业务,为社会的经济发展和生产的顺利进行提供资金融通等方面的金融服务的特殊企业,经营风险可以说是其最本质特征,风险因素的衡量对于考评银行的授信资产质量是必不可少的。采用经风险调整的收益率,综合考核银行的盈利能力和风险管理

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