我国商业银行信用风险识别模型及其

商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。

在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。

为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。

一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。

它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。

通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。

二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。

它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。

常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。

2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。

它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。

常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。

3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。

它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。

常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。

三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。

首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。

其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。

此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。

四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。

我国商业银行风险评价指标体系研究一、本文概述随着我国金融市场的不断发展和开放，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其风险管理和评价体系的建设显得尤为重要。

商业银行风险评价指标体系不仅是衡量银行经营状况的重要依据，也是监管部门实施有效监管、保障金融稳定的重要工具。

本文旨在研究我国商业银行风险评价指标体系的构建与优化，分析当前风险评价体系的现状和问题，借鉴国际先进的风险管理经验，提出适合我国国情的商业银行风险评价指标体系改进建议。

文章首先对我国商业银行风险评价指标体系的现状进行了梳理，分析了现有评价指标体系的构成、特点以及存在的问题。

在此基础上，文章深入探讨了商业银行面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等，并对各类风险的识别、评估和管理方法进行了详细阐述。

接着，文章通过对比国际先进商业银行风险评价指标体系的经验和做法，结合我国商业银行的实际情况，提出了一套科学、全面、可操作的风险评价指标体系构建思路。

该体系既考虑了银行的传统风险，也涵盖了新兴风险，并注重风险管理的全面性和前瞻性。

文章提出了优化我国商业银行风险评价指标体系的对策建议，包括完善风险评价指标体系、加强风险管理的制度建设、提升风险管理水平、加强风险监管等。

这些对策旨在提高我国商业银行的风险管理能力，保障金融体系的稳定运行，促进经济的高质量发展。

本文旨在通过深入研究和分析，为我国商业银行风险评价指标体系的完善和优化提供理论支持和实践指导，以期推动我国商业银行风险管理水平的不断提升，为金融市场的健康发展和经济的稳定增长提供坚实保障。

二、商业银行风险概述商业银行作为金融体系的核心组成部分，其运营过程中面临着多种多样的风险。

这些风险不仅可能影响到银行自身的稳健运营，更可能对整个金融系统的稳定产生深远影响。

因此，对商业银行风险进行深入理解和科学评估，是保障银行安全、维护金融稳定的关键。

商业银行风险主要包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险等。

浅析我国商业银行信用风险管理摘要：近几年间，信用风险管理已经逐步在我国商业银行中形成一个体系，但是在风险管理中仍然还有很多的问题存在，本文为完善我国商业银行信用风险管理提出几点建议，与大家共同探讨。

关键词：商业银行；信用风险；风险管理20 世纪70 年代以来，金融监管的放松和金融自由化，导致金融行业在市场中的竞争愈来愈严重，在后期所爆发的经济危机，给世界经济带来不可估量的损失。

正因为此，由此，金融风险管理在全球金融行业当中受到了前所未有的重视。

一、现代商业银行信用风险的主要特点我国现代银行长期以来承担的信用主要是信贷风险，现代社会的不断快速发展，信用衍生产品在市场经济中的交易也日益频繁，那么信用风险也自然变得越来越复杂，由此，现代商业银行的信用风险也出现了新的特点。

(一)信用风险的透明度降低信用风险透明度低，针对这就点就导致比传统的信贷风险更加难以识别和测定，只需要根据贷款账面上所显示出来的价值，银行就可以明确知道所承担的最大损失，然后银行可以利用其对名义金额的违约概率和清偿率的估计来计算出可能发生的损失额。

但是在衍生工具交易中，经常涉及的是名义本金，合约的价值与信用暴露之间往往没有直接的关系。

(二)风险暴露价值的波动性较大金融衍生产品既“衍生”于基础商品，它所存在的价值自然就会受到基础商品价值变动的影响。

因为它的价格是基础商品价格变动的函数，这样就能够将风险进行转移。

但是，也正是因为这样情况的存在，在市场当中却有着巨大的潜在危险，那就是商品在市场中的价格波动，金融衍生产品和传统金融工具相比，其对于价格的变动就显得更加敏感，所以风险系数也由此而增大。

(三)信用风险更为复杂在银行的贷款中，银行承担的总暴露和贷款总额度有着紧密的联系。

但是在衍生产品当中，交易者承担的总信用和衍生交易组合的总规模却不一定有着相关联系。

通常情况，由于两个暴漏之间相互影响的关系，所以，就不能够简单的将他们相互累加在一起而得出确切的总信用暴漏情况。

2017南开大学经济学院金融学导师李志辉研究方向和论文发表状况介绍姓名：李志辉所在单位：南开大学经济学院金融系毕业院校：南开大学经济学院职称：教授、博士生导师研究方向：商业银行管理、金融风险管理、国际金融、财政与税收招生专业：金融学现任校内外职务：南开大学经济学院金融学系主任个人简历：1996－2001南开大学经济学院金融学系（经济学博士）1985－1988南开大学经济学院（经济学硕士）1978－1982天津财经大学（经济学学士）主讲课程与研究生指导：商业银行经营与管理、高级商业银行管理、金融风险管理、财政学、国际税收学、国际金融专题讲座科研课题：2009，“中国金融监管制度优化设计研究”，（国家社会科学基金重大项目09&ZD037）2008，“实现经济金融平稳发展的应对国际金融风险对策研究”，（国家社会科学基金重点项目08AJY021）2008，“中国供应链金融问题研究—以天津滨海新区为例”，（与天津市银监局合作的横向课题）2008,“银行资源优化配置研究”，（与国家开发银行合作的横向课题）2007，“从司库到银行家:中国银行业的发展与变迁”（改革三十年研究项目）2006，“基于开发性金融理论与实践的我国政策性银行改革和职能调整问题研究”（国家社会科学重点项目）。

2004，“中国开发性金融理论与实践问题研究”（天津市横向课题）；2003，“中国银行业风险控制及资本充足性管制研究”（教育部人文社会科学博士点基金项目）。

2003，“我国上市公司资本结构优化与公司治理结构再构建研究——我国高速公路上市公司的实证研究”（天津市横向课题)2002，“我国信托租赁业发展战略研究”（天津市横向课题）2002，“我国企业投融资运作与管理研究”子课题（国家自然科学基金重点项目）1998－1999，“交通银行国际规范化理论与实证研究”（教育部人文社科专项任务项目）主要著作：专著：《中国银行业的发展与变迁》，格致出版社，2008年11月版。

商业银行的信贷风险评估模型商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其信贷业务在经济发展中起着至关重要的作用。

然而，信贷风险是银行业务中的一个重要挑战，因此商业银行需要建立有效的信贷风险评估模型来帮助其准确评估借款人的信用风险，并做出相应的决策。

本文将介绍商业银行的信贷风险评估模型。

一、综合评估模型商业银行的信贷风险评估模型通常是综合考虑多个因素的综合评估模型。

这些因素包括借款人的信用历史、收入状况、负债情况以及所申请贷款的用途等。

商业银行通常会根据这些因素综合评估借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请，以及贷款的金额和利率。

二、量化模型商业银行通常使用量化模型来评估借款人的信用风险。

量化模型是通过分析大量的历史数据和统计方法来预测未来的信用违约概率。

常见的量化模型包括评分卡模型和概率模型。

评分卡模型基于借款人的个人信息和信用历史等因素，为每个借款人分配一个信用评分。

这个评分可以用于判断借款人的信用状况，并据此决定是否批准贷款申请。

评分卡模型通常是通过回归分析等统计方法来构建的。

概率模型是通过建立一个数学模型来评估借款人的信用风险。

这个模型通常基于借款人的个人和经济信息，并将这些信息与历史违约数据进行拟合。

概率模型可以用来计算借款人违约的概率，并据此决定是否批准贷款申请。

三、专家系统除了量化模型外，商业银行还可能采用专家系统来评估信用风险。

专家系统是通过模拟人类专家的决策过程来评估信用风险的。

它通常基于一些规则和经验知识，并通过推理和逻辑推断来做出决策。

专家系统可以帮助银行评估借款人的信用风险，并提供相应的建议。

四、模型评估和改进商业银行在使用信贷风险评估模型时，需要进行模型评估和改进。

评估模型的准确性和效果是非常重要的，商业银行可以通过比较模型的预测结果与实际违约情况来评估模型的准确性。

如果模型存在一些问题，商业银行可以根据评估结果对模型进行改进，以提高其准确性和预测能力。

综上所述，商业银行的信贷风险评估模型是帮助银行准确评估借款人信用风险并做出相应决策的重要工具。

我国商业银行信贷风险控制研究一、本文概述随着全球金融市场的日益发展和我国经济体制的持续改革，商业银行在我国经济生活中扮演着越来越重要的角色。

信贷业务作为商业银行的主要盈利来源之一，其风险控制的重要性不言而喻。

然而，近年来我国商业银行在信贷业务中面临的风险逐渐增大，如信用风险、市场风险、操作风险等，这些风险不仅可能给银行带来巨大的经济损失，还可能影响整个金融体系的稳定。

因此，对我国商业银行信贷风险控制的研究具有重要的理论价值和实践意义。

本文旨在深入研究我国商业银行信贷风险控制的相关问题，通过梳理和分析国内外相关文献，结合我国商业银行的实际情况，探讨信贷风险控制的理论框架和实践策略。

具体而言，本文将从信贷风险的识别、评估、监控和处置等方面展开研究，分析当前我国商业银行在信贷风险控制方面存在的问题和不足，提出相应的改进建议和措施。

本文的研究将有助于提升我国商业银行信贷风险控制的水平，保障银行资产质量和经营稳定，进而促进我国金融市场的健康发展。

二、我国商业银行信贷风险现状分析近年来，随着我国金融市场的快速发展和银行信贷业务的不断扩张，商业银行信贷风险也呈现出一些新的特点和趋势。

当前，我国商业银行信贷风险主要表现在以下几个方面：信贷规模快速扩张带来的风险。

随着我国经济的持续发展和金融市场的逐步开放，商业银行信贷规模不断扩大，信贷投放速度加快。

然而，在信贷规模快速扩张的同时，部分银行在风险管理上存在一定的问题，如风险评估不足、信贷审批不严格等，导致信贷风险不断累积。

不良贷款率上升。

受国内外经济形势影响，部分企业和个人还款能力下降，导致商业银行不良贷款率上升。

尽管政府采取了一系列措施加强金融监管，但不良贷款问题仍然存在，对银行信贷资产质量和盈利能力造成一定压力。

信贷结构不合理。

部分商业银行在信贷投放上存在一定的盲目性和跟风现象，导致信贷结构不合理。

例如，过度依赖房地产、地方政府融资平台等高风险行业，忽视了对实体经济、中小企业等领域的支持。

ＣｒｅｄｉｔＭｅｔｒｉｃｓ模型及其对我国商业银行适用性思考1997年4月初，美国JP摩根财团与其他几个国际银行共同推出了世界上第一个评估信用风险的量化度量模型Credit Metrics。

该模型以资产组合理论、VaR(Value at Risk)理论等为依据，以信用评级为基础，不仅可以识别贷款、债券等传统投资工具的信用风险，而且可用于互换等现代金融衍生工具的风险识别，已运用于发达国家大银行的信贷风险管理中，迅速成为行业标准模型之一。

一、Credit Metrics模型的基本思想Credit Metrics方法是基于信用转移分析，它对任一债券或贷款组合的价值建立了完全分布模型，并且其价值的变化只与信用转移有关，它通过在险价值来衡量风险，而这一在险价值即是在指定置信水平下这一分布的百分位数。

在Credit Metrics中，价值变化与债务人信用质量的最终转移相联系，这种转移既包括升级也包括降级和违约。

因此，信用风险不仅由债务人的违约风险引起，也会因债务人的信用等级降级而引起潜在的市场价值损失。

Credit Metrics的准确性依赖于两个关键的假设：①处于同一等级的所有公司具有相同的违约率；②实际违约率等于历史平均违约率。

这两个假设也运用于其他的转移概率，换言之，信用等级变化和信用质量变化是同一的，且信用等级和违约率也是同义的，即当违约率调整时，等级也变化，反之亦然。

Credit Metrics评估信用风险的基本步骤如下：①确定风险期的长度，按习惯通常设定为1年。

因为评级机构的违约概率数据每年公布一次，银行对客户的授信通常也是每年审核一次。

②确定信用评级系统，每一债务人被赋予一个信用评级，可采用权威中介机构的评级结果，也可以是内部评级结果。

③确定债务人信用评级转移矩阵，即债务人在风险期信用评级转移至其他所有状态的概率，转移概率通常由历史数据统计得出。

④确定信贷利差溢价，以计算贷款或债券在不同评级上的现值；Credit Metrics采用合同现金折现流量法（DCCF）来计算贷款将来价值，如贷款评级调整，贷款的现值就不是合同约定的将来现金流量的价值，而是其回收价值。

商业银行风险管理模型及效果评估随着金融市场的不断发展，商业银行面临着更加复杂和多样化的风险。

因此，构建有效的风险管理模型成为商业银行的重要任务。

本文将探讨商业银行风险管理模型的设计原则和不同类型的风险管理模型，并对这些模型的效果进行评估。

首先，商业银行风险管理模型的设计原则是基于以下几个方面：准确性、全面性、及时性和可操作性。

准确性是指模型应该能够准确地识别各种风险，并给出合理的风险评估结果。

银行应该通过模型对各种风险进行量化，包括信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等。

全面性是指模型应该覆盖银行可能面临的所有风险，以确保银行能够全面地管理和监控风险。

及时性是指模型应该能够及时地反映风险的变化，并提供实时的风险评估报告。

可操作性是指模型应该具备可操作性和可执行性，方便银行进行风险管理和决策。

根据风险类型的不同，商业银行可以采用不同的风险管理模型。

以下是几种常见的商业银行风险管理模型：1. 基于历史数据的统计模型：这种模型通过分析历史数据来预测未来的风险，例如使用历史违约率来预测未来的信用风险。

这种模型适用于市场风险和信用风险等比较稳定的风险类型。

2. 基于市场数据的价值调整模型：这种模型通过对市场数据的实时监测和分析，来评估风险暴露和价值调整需求，例如用于计算金融工具的风险价值调整。

这种模型适用于市场风险和流动性风险等需要实时监测和调整的风险类型。

3. 机器学习模型：这种模型利用机器学习算法来分析大量的数据，发现隐藏的模式和规律，并预测未来的风险。

例如，使用机器学习算法来预测信用卡欺诈和网络安全风险。

这种模型适用于各种类型的风险。

针对商业银行风险管理模型的效果评估，可以从以下几个方面进行评估：1. 预测准确性：评估模型对风险的预测准确率，包括真阳性率、假阳性率和准确性等指标。

模型的预测结果与实际发生的风险事件相比较，评估模型的有效性和稳定性。

2. 效率和成本：评估模型在实际应用中的效率和成本，包括模型的计算速度、操作便捷性和所需资源。

风险管理结课论文我国商业银行信用贷款风险分析摘要:信贷风险是商业银行面临的主要风险。

商业银行作为现代金融体系的主体部分，其信贷风险管理水平将对国家经济安全产生直接的影响.目前，我国对信贷风险的管理分析尚处在起步阶段，在理论上尚有许多问题值得探讨。

同时,随着世界经济一体化趋势的加强和我国金融市场的进一步开放，外资银行正纷纷涌入中国金融市场，凭借其雄厚的资本实力和先进的风险管理控制手段与我国本土商业银行展开全面竞争.因此，结合我国商业银行业风险管理的现状，加强对信贷风险管理方法的研究就显得十分重要。

信贷风险无疑是银行经营中最重要的风险。

问题贷款的概念覆盖了所有存在信用风险的贷款业务。

信贷风险管理的重中之重是对问题贷款的有效预防与控制.因此本文通过对风险管理课学习的应用，围绕风险管理过程的五个阶段（风险规划、风险识别、风险评价、风险处理和风险监控),结合各种图书、网络资源和官方数据，对信贷—-问题贷款进行分析和综述.关键字:商业银行问题贷款信贷风险管理正文一.问题贷款（风险规划)问题贷款指偿还有困难的贷款，借款人已经不能或无法完全履约，或存在不能履约的可能性。

问题贷款的概念覆盖了所有存在信用风险的贷款业务。

信贷风险管理的重中之重是对问题贷款的有效预防与控制。

1。

1问题贷款的界定我国商业银行推行国际通用的五级分类法。

按照贷款的风险程度，将其划分为正常、关注、次级、可疑、损失五类.具体定义如下：·正常类：借款人能够履约合同，有充分把握按时足额偿还本息；·关注类:借款人目前尚有能力偿还贷款本息。

但存在可能对偿还造成不利影响的因素；·次级类：借款人的还款能力出现明显的问题,依靠其正常经营收入已经无法保证其足额偿还本息；·可疑类：借款人无法足额偿还本息，即使执行抵押或担保，也肯定会要造成一定损失;·损失类:在采取所有可能的措施和一切必要的法律程序之后,本息仍然无法收回，或只能收回极少部分。

商业银行的信用风险评估模型信用风险是商业银行面临的最重要的风险之一，它直接关系到银行的资产质量和盈利能力。

为了准确评估客户的信用风险，商业银行不断发展和完善各种信用风险评估模型。

本文将介绍商业银行常用的信用风险评估模型及其特点。

一、传统评估模型1. 德鲁瓦模型德鲁瓦模型是最早应用于商业银行信用风险评估的模型之一。

该模型通过评估客户的财务状况、抵押物价值和担保品等因素，对客户进行评分，以确定其信用等级。

这种模型简单直观，但在考虑因素和权重上相对较为死板，不能全面准确地评估客户的信用风险。

2. Altman模型Altman模型是一种常用的企业破产预测模型，在银行信用风险评估中也得到了广泛应用。

该模型通过综合考虑企业的财务指标，如流动比率、资产负债率和盈利能力等，为企业评估其破产概率。

然而，Altman模型仅适用于评估企业的破产风险，对于非企业客户的信用评估作用有限。

二、基于统计方法的评估模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种经常用于分类和预测的统计模型，在商业银行信用风险评估中也被广泛应用。

该模型通过考虑多个变量，如个人征信报告、负债水平和还款能力等，来预测客户的违约概率。

Logistic回归模型具有较强的灵活性和可解释性，但需要大量的数据样本来进行训练和验证。

2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作方式的评估模型，其在商业银行信用风险评估中具有一定的优势。

神经网络模型可以通过学习大量的样本数据，自动识别和利用变量之间的非线性关系，进一步提高评估的准确性。

但神经网络模型需要较高的计算资源和训练时间，同时在应用过程中很难解释模型的结果。

三、基于机器学习的评估模型1. 随机森林模型随机森林模型是一种集成学习方法，在信用风险评估中表现出良好的性能。

该模型通过构建多个决策树，并综合其结果进行评估和预测。

随机森林模型具有较强的适应性和鲁棒性，可以有效地处理大规模数据，并对缺失数据进行处理。

商业银行的风险评估模型在当今竞争激烈的金融市场中，商业银行承担着为实体经济提供信贷支持的关键角色。

然而，由于金融市场的不确定性和风险，商业银行需要有效的风险评估模型来确保其业务的稳健运营。

本文将探讨商业银行常用的风险评估模型及其重要性。

一、背景介绍商业银行作为金融体系的核心，其风险评估对于金融稳定和经济发展至关重要。

风险评估模型可以帮助银行定量化银行业务的风险，并提供决策依据。

在过去的几十年间，随着金融市场的不断变革，商业银行的风险评估模型也不断演进，从传统的基于财务数据的评估向涵盖更多因素的综合评估转变。

二、商业银行风险评估模型的类型1. 基于财务数据的模型基于财务数据的模型是传统的风险评估方法，主要依据企业的财务报表数据，如利润表、资产负债表和现金流量表等来评估其信用风险。

通过分析与比较这些财务指标，银行可以得出关于借款企业的偿还能力和还款意愿的结论。

2. 评级模型评级模型是一种将借款企业分类并赋予相应信用等级的风险评估方法。

商业银行根据借款企业的财务状况、行业竞争力、管理水平等因素，将其划分为不同的信用等级，以此来评估其风险水平。

3. 统计模型统计模型是一种基于大数据和历史数据进行风险评估的方法。

通过对银行内部和外部数据的分析，可以识别出潜在的风险因素，并建立相应的模型来评估风险水平。

其中，常用的统计模型包括Logistic回归、决策树和神经网络等。

4. 综合评估模型综合评估模型是一种将多种评估方法综合运用的风险评估方法。

商业银行可以根据自身业务特点和风险偏好，选择并结合不同的评估模型，以提高风险评估的准确性和全面性。

三、商业银行风险评估模型的重要性1. 降低银行风险商业银行通过风险评估模型能够更准确地评估借款企业的信用风险，从而避免潜在的风险隐患。

通过提前发现借款企业的财务困境和经营风险，银行可以采取相应措施，降低坏账风险，保护银行资产安全。

2. 提高信贷决策的准确性和效率商业银行利用风险评估模型，可以更全面地了解借款企业的风险特征和偿还能力，从而准确评估其信用水平。

商业银行的个人信贷风险评估模型随着社会经济的发展和个人财务需求的增加，商业银行的个人信贷业务不断扩大。

然而，信贷风险成为银行面临的重要挑战之一。

为了有效管理个人信贷风险，商业银行采用了各种风险评估模型。

本文将介绍商业银行常用的个人信贷风险评估模型、评估指标和应用案例，并探讨其优缺点及未来发展趋势。

一、传统的个人信贷风险评估模型1. 评级模型评级模型是最常见的个人信贷风险评估模型之一。

该模型通过对借款人的个人背景、信用记录、收入水平和负债情况等因素的评估，为其分配相应的信用评级。

评级模型通过量化的方式将借款人分成不同的风险等级，以衡量其违约概率。

这种模型简单易用，但对评级模型参数的确定和模型的准确性要求较高。

2. 征信模型征信模型是根据借款人的信用报告信息构建的个人信贷风险评估模型。

银行通过信用报告中的信息，如借款人的信用记录、欠款情况、还款能力等来评估个人的信贷风险。

征信模型能够提供客观、全面的评估指标，但其局限性在于只能评估借款人过去的信用状况，对于首次借贷或无信用记录的借款人可能不适用。

二、现代的个人信贷风险评估模型1. 机器学习模型机器学习模型是近年来在信贷风险评估领域得到广泛应用的一种模型。

通过训练大量的历史数据，机器学习模型能够学习出不同因素对个人信贷风险的影响程度，并预测新借款人的违约概率。

该模型具有较强的预测能力，但对于模型的训练和参数调整需要较高的技术水平和数据支持。

2. 微观行为模型微观行为模型是一种基于经济学理论的个人信贷风险评估模型。

该模型通过分析借款人的个体属性、行为习惯和经济环境等因素对违约概率的影响，来评估其信贷风险。

微观行为模型能够提供详细的风险解释和预测结果，但对于数据的要求较高。

三、评估指标1. 违约概率违约概率是评估个人信贷风险的核心指标。

通过对借款人各项指标的综合考量，可以计算出其违约概率。

违约概率越高，说明借款人的信贷风险越大。

2. 损失率损失率是指发放个人贷款后的预期损失金额占贷款金额的比例。

２０１９－２０２１年我国上市银行信用风险度量研究基于ＫＭＶ模型瞿山川(对外经济贸易大学ꎬ北京㊀１０００２９)摘㊀要:近年来ꎬ中国面临着 供给冲击 需求收缩 预期转弱 的三重压力ꎬ这将进一步加大商业银行的信用风险ꎮ信用风险的产生会增加交易成本㊁降低投资者投资意愿ꎬ从而影响经济的发展ꎮ公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况ꎬ以提高商业银行的风险控制能力ꎬ保证信用交易的正常运行ꎮ而ＫＭＶ模型具有良好的风险预测能力ꎬ可以为银行违约风险监管提供参考ꎮ关键词:ＫＭＶ模型ꎻ信用风险ꎻ上市银行中图分类号:Ｆ８３０.４㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７１－６７２８(２０２２)１８－００８３－０４㊀㊀随着经济增速放缓ꎬ银行增量市场减小ꎬ存量竞争激烈ꎬ银行面临净息差收窄㊁信用风险持续暴露等经营压力ꎬ净利润增速也处于低位ꎮ银行作为间接融资体系下的主要融资渠道也因此遭受了巨大冲击ꎮ因此ꎬ及时评估影响和风险并采取良好的风控措施ꎬ是银行业赢得这场金融风暴的关键ꎮ信用风险是商业银行面临的首要风险ꎮ银行业能否抵御新冠疫情对产业链与居民生活的冲击ꎬ其风险抵御能力是否会受到影响ꎬ其信用风险状况是否仍然可控ꎮ以上问题的顺利解决ꎬ在后疫情时期各地疫情持续反复的大环境下十分重要ꎮ因此ꎬ研究银行业在疫情暴发前后的信用风险变化ꎬ能使商业银行未来在应对类似突发事件时及时采取相应风控措施ꎬ有针对性地加强信用风险管理ꎬ这对银行业的未来健康㊁持续发展具有重要意义ꎮ在相关定性分析中ꎬ钟震ꎬ郭立探讨了新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策ꎮ陆岷峰分析了疫情危机与信用风险叠加背景下中小商业银行的防范对策ꎮ在运用ＫＭＶ模型对企业进行信用风险的研究中ꎬ王灏威ꎬ许嘉文利用ＫＭＶ模型对新冠疫情前后上市房地产企业信用风险进行了研究并指出疫情使中小房地产企业违约概率显著增加ꎮ余钊研究了疫情对信托行业的信用风险的影响并分析疫情影响信托业信用风险的原因ꎬ分析得出有９２.８６％的信托公司的信用风险在疫情发生后上升ꎮ综合上述文献可以看出ꎬ利用ＫＭＶ模型分析疫情对整个银行业信用风险影响的相关研究较少ꎮ基于此ꎬ文章将采用ＫＭＶ模型对银行业在疫情前后所面临的信用风险进行实证分析ꎬ为银行业在后疫情时期如何进一步加强信用风险管理提供量化基础ꎮ一㊁理论模型ＫＭＶ模型将企业的股权看作一种看涨期权ꎬ执行价格是企业的负债ꎬ标的物为企业资产价值ꎮ当企业的资产价值小于负债时ꎬ企业将选择违约ꎬ否则不违约ꎮ根据Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ－Ｍｅｒｔｏｎ期权定价模型ꎬ企业资产价值和股权价值的关系为:Ｅ＝ＶＮ(ｄ１)－Ｄｅ－ｒ(Ｔ－ｔ)Ｎ(ｄ２)其中ꎬ企业的股权价值波动率与资产价值波动率的关系为:ｄ１＝ｌｎ(Ｖ/Ｄ)＋(ｒ＋σ２ｖ/２)(Ｔ－ｔ)σｖＴ－ｔｄ２＝ｄ１－σｖＴ－ｔìîíïïïï股权价值波动率(σＥ)和公司资产价值波动率(σｖ)之间的关系式为:σＥσｖ＝ＶＥ Ｎ(ｄ１)式中ꎬＤ为负债的账面价值ꎬＴ为到期时间ꎬｔ为现在时间ꎬｒ为无风险利率ꎬＶ为资产市场价值ꎮσｖ为资产价值波动率ꎬＥ为股权市场价值ꎬσＥ为企业股权市场价值波动率ꎮＫＭＶ模型假设公司的资产价值３８作者简介:瞿山川(２００１—㊀)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川成都人ꎮ主要研究方向:保险学ꎮ服从正态分布ꎬＮ(ｄ)为标准累积正态分布函数ꎬ由股权市场价值Ｅ及其波动率σＥ以及负债账面价值Ｄꎬ利用ＢＳＭ期权定价模型求出公司资产市场价值Ｖ及其波动率σｖꎮ违约距离是企业的资产价值在风险期限内由当前水平降至违约点的相对距离ꎬ可表示为:ＤＤ＝Ｅ(Ｖ)－ＤＰＥ(Ｖ)σｖ其中ꎬＥ(Ｖ)是预期资产价值ꎬＤＰ是公司的违约点ꎮ二㊁实证分析(一)样本选择根据ＫＭＶ模型的计算原理及特点ꎬ研究对象数据应满足有较高公开性和时效性的特征ꎮ因此文章从ｃｈｏｉｃｅ金融终端选取１８家于２０１９年１月１日前上市的商业银行为样本ꎬ包括中国银行㊁农业银行㊁工商银行㊁建设银行㊁交通银行共５家国有控股银行ꎬ中信银行㊁光大银行㊁招商银行㊁浦发银行㊁民生银行㊁华夏银行㊁平安银行㊁兴业银行共８家全国性股份制银行ꎬ北京银行㊁江苏银行㊁上海银行㊁宁波银行㊁南京银行共５家２０２１年资产规模１.５万亿元以上的城市商业银行ꎮ文章以其２０１９－２０２１年相关财务数据为基础ꎬ结合ＫＭＶ模型对上市商业银行进行信用风险研究ꎬ详见表１ꎮ表１㊀样本银行股票代码及财务数据统计表股票代码名称股票代码名称ＳＨ.６０１９８８/０３９８８.ＨＫ中国银行ＳＨ.６０００１６/０１９８８.ＨＫ民生银行ＳＨ.６０１２８８/０１２８８.ＨＫ农业银行ＳＨ.６０００１５华夏银行ＳＨ.６０１３９８/０１３９８.ＨＫ工商银行ＳＺ.０００００１平安银行ＳＨ.６０１９３９/００９３９.ＨＫ建设银行ＳＨ.６０１１６６兴业银行ＳＨ.６０１３２８/０３３２８.ＨＫ交通银行ＳＨ.６０１１６９北京银行ＳＨ.６０１９９８/００９９８.ＨＫ中信银行ＳＨ.６００９１９江苏银行ＳＨ.６０１８１８/０６８１８.ＨＫ光大银行ＳＨ.６０１２２９上海银行ＳＨ.６０００３６/０３９６８.ＨＫ招商银行ＳＺ.００２１４２宁波银行ＳＨ.６０００００浦发银行ＳＨ.６０１００９南京银行(二)参数设定违约点值(ＤＰ):ＤＰ为商业银行短期负债与长期负债一半的和ꎮ无风险利率ｒ:选取中国银行２０１９－２０２１年公布的一年期整存整取基准利率ꎬ即ｒ＝１.５％ꎮ时间范围Ｔ:设定为２０１９－２０２１年ꎮ负债面值Ｄ:根据上市银行２０１９－２０２１年财务报表中的负债总额分别进行估计ꎬ债务期限设定为一年ꎮ股权价值＝流通股数ˑ日收盘价＋非流通股数(限售股)ˑ每股净资产(公司若两地(Ａ＋Ｈ)上市ꎬ则两者相加)ꎮ(三)计算过程１.计算股权价值波动率σＥ假定股票价格服从标准正态分布ꎬ则股票日对数收益率为:μｉ＝ｌｎ(Ｓｉ＋１Ｓｉ)其中ꎬＳｉ为第ｉ天的收盘价ꎬμｉ为第ｉ天的收益率ꎬ股票日收益率的波动率通过计算日均标准差得到:σｎ＝１ｎ－１ðｎｉ＝１(μｉ－Ｅ(μ))２其中Ｅ(μ)＝１ｎðｎｉ＝１μｉ将股票价格数据代入上述公式ꎬ并根据当年实际股票交易日获取Ｎ的数据可得出日收益波动率ꎮ日收益波动率与年收益波动率关系为:σＥ＝σｎˑＮ２.计算资产价值和资产价值波动率通过Ｂ－Ｓ－Ｍ模型得到样本银行２０１９－２０２１年年的资产价值和资产价值波动率ꎬＭａｔｌａｂ计算结果详见表２ꎮ表２㊀２０１９－２０２１年年样本银行股权价值与股权波动率ꎬ资产价值与资产价值波动率名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率南京银行０.２４７３２３０.０１４０３２０.２６４１０３０.０１４９５６０.３１８５６６０.０１７４３江苏银行０.１９０３４０.００８０５０.２２６１３４０.００８３１４０.２８８２１５０.０１００８９北京银行０.１５６０８０.００７７１９０.１７９７３９０.００６７１０.０９８２０１０.００３２７５上海银行０.１８６９６４０.０１１７６６０.１８６１９４０.００８９８７０.１５１５４４０.００６２４５宁波银行０.２８６６６９０.０３３４５０.３６７５２９０.０４５７７４０.３７５８１０.０４５３１４华夏银行０.１６６１５６０.００７７６９０.１８７１２３０.００６８６３０.１２１６９９０.００３９４９光大银行０.２２３００１０.０１０９６５０.２９４９６６０.０１１８４３０.１９７００６０.００６１６１民生银行０.１５２１３１０.００６５５３０.１８６４４３０.００６３１０.１４１２４９０.００３５８中信银行０.２０２６４８０.００９０２９０.２２８８７１０.００７５１５０.１４８８１６０.００４１２１平安银行０.３１５００９０.０２５８５３０.３４３２４０.０２９１８７０.３９１０６９０.０２６２８１浦发银行０.２０４６０１０.０１１２２５０.２１９１２０.００８３２４０.１７７９７５０.００５８６５兴业银行０.２５０９０５０.０１５１４７０.２７４１７３０.０１５８３６０.３４５７１４０.０１７１７６招商银行０.２４８７０２０.０３１１５１０.３０８７５５０.０４０４０６０.３４０１８０.０４５７７１交通银行０.１６６９８８０.００７３８４０.２０２６６５０.００６４７８０.１５０２３７０.００４７７８中国银行０.１３８９６９０.００６８１４０.１６２４３８０.００６３５４０.０９２９７０.００３２７９４８续表名称２０１９年２０２０年２０２１年Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率Ａ＋Ｈ的权重波动率资产价值波动率农业银行０.１３５２７９０.００７４５３０.１５３２３８０.００６８１７０.１０２３１８０.００４０４１建设银行０.１７３５２２０.０１１９３０.２４９１７７０.０１３７０８０.１８７２２８０.００８８７２工商银行０.１５８５３７０.０１１４６８０.１９６３３７０.０１１０１４０.１４１７２３０.００６９９㊀㊀３.计算违约距离与ＥＤＦ在此模型下ꎬ决定公司预期违约概率的是违约距离ＤＤꎮ违约距离与企业违约的可能性呈负相关关系ꎬ即当违约距离减小ꎬ违约概率就相对越高ꎮ２０１９－２０２１年样本银行数据详见表３ꎮ表３㊀２０１９－２０２１年样本银行的违约距离与ＥＤＦ类型名称２０１９年２０２０年２０２１年违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ违约距离ＥＤＦ城市商业银行南京银行３.０２７０.００１２３４２.８３３０.００２３０６２.３１７０.０１０２４３江苏银行３.４５６０.０００２７４２.６７１０.００３７７８２.０２３０.０２１５１７北京银行４.５４６０.０００００３３.３９５０.０００３４３５.７２３０.００００００上海银行４.１４５０.００００１７３.７７０.００００８２４.２７８０.０００００９宁波银行３.０８９０.００１００５２.４２７０.００７６２２２.３６１０.００９１１１股份制商业银行华夏银行４.１６４０.００００１６３.２２３０.０００６３５４.５１４０.０００００３光大银行３.１７４０.０００７５３２.１６４０.０１５２１８２.７０.００３４７２民生银行４.３６６０.０００００６３.０５０.００１１４５２.９６５０.００１５１１中信银行３.３３５０.０００４２６２.４２４０.００７６７１３.１５４０.０００８０５平安银行２.６３６０.００４１９０２.４３６０.００７４２５２.００９０.０２２２７５浦发银行３.６１５０.０００１５０２.８１７０.００２４２４３.１２７０.０００８８４兴业银行３.０４８０.００１１５２２.７４８０.００３０００２.０５２０.０２０１０４招商银行３.５９６０.０００１６１２.９１３０.００１７９１２.６５１０.００４００８国有控股商业银行交通银行４.０３２０.００００２８２.６７６０.００３７２７３.５９４０.０００１６３中国银行５.０８７０.００００００３.８７１０.００００５４６.３１０.００００００农业银行５.４７６０.００００００４.４０７０.０００００５６.１８１０.００００００建设银行４.５８３０.０００００２２.９７１０.００１４８３３.７１８０.０００１００工商银行５.０８５０.００００００３.７９８０.００００７３５.００１０.００００００(四)结果分析８家样本银行在２０１９年疫情暴发前的资产价值波动率ꎬ如图１所示ꎬ平均为０.０１３２１ꎬ２０２０年疫情暴发期为０.０１４１９ꎬ２０２１年后疫情时期为０.０１２４０ꎮ２０１９－２０２１年ꎬ样本银行资产价值波动率先上升后下降的趋势一定程度表明疫情的发生对银行业的资产端有一定的影响ꎮ其中零售业务占比较大的宁波银行㊁招商银行在疫情暴发的２０２０年波动幅度最大ꎮ这可能是由于零售类消费类贷款和以批发零售㊁住宿餐饮㊁旅游为代表的对公贷款不良率抬升明显所致ꎮ图１㊀２０１９－２０２１年样本银行资产价值波动率情况通过计算违约距离(如图２所示)可以发现ꎬ疫情暴发前样本银行的平均违约距离为３.９１５ꎬ疫情暴发时期的平均违约率为３.０３３ꎬ后疫情时期为３.５９３ꎮ该数据普遍高于巴曙松ꎬ蒋峰针对我国所有上市Ａ股企业提出的违约预警线２.２的水平ꎬ一方面说明我国商业银行整体风险可控ꎻ另一方面说明疫情的暴发显著降低了银行的违约距离ꎬ加剧了信用风险ꎮ但随着新冠疫情于２０２１年得到缓和ꎬ各行各业有序复工复产ꎬ后疫情时期银行业整体违约距离有所降低ꎬ信用风险控制水平得到提升ꎮ这可能是由于前期行业拨备计提力度较大ꎬ风险抵补充足ꎬ使得上市银行具备良好的风险承受能力所致ꎮ图２㊀２０１９－２０２１年样本银行违约距离变化情况通过计算ＥＤＦ(图３)可以发现ꎬ样本银行的违约距离与期望违约率成反比关系ꎮ绝大部分样本银行在疫情暴发时期的期望违约率均有一定程度的上升ꎬ其中国有控股商业银行由于其资本更为充足ꎬ在样本银行中的表现最为稳健ꎮ图３㊀２０１９－２０２１年样本银行ＥＤＦ变动情况三㊁疫情对银行信贷风险的影响(一)信贷资产质量下滑由于新冠疫情导致的停工停产负面影响波及面广ꎬ既极大冲击了制造业产业链上下游ꎬ也显著降低了餐饮㊁旅游㊁交运等行业的经济效益ꎬ对小微企业的经营能力和盈利能力产生了明显的负面冲击ꎮ因此ꎬ商业银行的信贷投放及资产驱动型负债规模与匹配５８受到影响ꎬ导致信用风险和流动性风险在一定程度上有所增加ꎮ此外ꎬ由于新冠疫情后商业银行不断加大金融信贷支持力度ꎬ多措并举提升普惠金融服务质效ꎻ同时企业信用风险存在滞后性ꎬ疫情对企业的偿付能力影响存在时滞ꎬ因此疫情防控期间的大量增量贷款的潜在风险也不容忽视ꎮ根据样本银行历年年报可知ꎬ过半数以上的样本银行不良贷款率在２０２０年呈现出较明显的上升趋势ꎬ如图４所示ꎮ图４㊀２０１９－２０２１年样本银行不良贷款率情况(二)未来投资偏好将趋向保守２０２０年ꎬ在旧挑战(全球经济减速)和新冲击(疫情全球蔓延㊁油价暴跌和外围证券市场暴跌)的共同夹击之下ꎬ２０２０年一季度ＧＤＰ增速创改革开放以来的新低ꎮ新冠疫情的出现将长期影响企业和居民部门的心理预期ꎬ未来宏观经济下行压力也将压制投资者的风险偏好ꎬ观望情绪加重ꎬ将最终影响金融服务有效需求和供给ꎬ从而对银行信用风险产生一定的负面影响ꎮ(三)银行盈利指标下降总资产收益率(ＲＯＡ)和净资产收益率(ＲＯＥ)方面ꎬ受利率下行与拨备增提的影响ꎬ大部分上市银行的ＲＯＡ与ＲＯＥ指标均有所下行ꎮ净息差方面ꎬ受存款成本刚性㊁贷款基础利率(ＬＰＲ)下行和金融普惠背景下利率优惠等因素影响ꎬ股份制与国有银行将面临较大的净息差收窄压力ꎮ近年来ꎬ商业银行持续加大减费让利的力度ꎬＬＰＲ也经历多次下调ꎬ银行贷款利率呈现持续下行态势ꎬ而负债端成本仍较高ꎬ在多重因素影响下银行净息差普遍收窄ꎮ银保监会披露的数据也显示出净息差收窄的趋势ꎬ商业银行２０２１年末净息差为２.０８％ꎬ较２０２０年末下降０.０２个百分点ꎮ盈利指标的下降将直接影响银行业的资产与拨备情况ꎬ一定程度上加剧信用风险ꎮ四㊁疫情反复背景下银行业信用风险防范对策(一)宏观层面财政政策方面ꎬ中央银行应实行宽松的货币政策ꎬ适时调低法定存款准备率ꎬ既要扶持小微企业发展ꎬ稳定市场信心ꎬ也要保证商业银行拥有充足的资金与超额准备ꎮ监管方面ꎬ相关部门需加强信贷部门流动性监管ꎬ利用压力测试评估信贷资产恶化程度并督促银行完善流动性风险预警机制ꎬ防止包商银行破产事件再次重现ꎮ此外ꎬ相关部门应建立逆周期动态调节机制和差异化管理机制ꎬ在经济下行时期有序调降拨备覆盖率ꎬ提高贷款风险容忍度ꎬ缓解银行存款压力ꎮ(二)微观层面业务流程方面ꎬ商业银行应当加强服务流程线上化建设ꎬ既提升金融服务便捷性与可得性ꎬ也具有良好的可追溯性ꎬ易于后续对风险资产开展数据分析ꎮ业务结构方面ꎬ商业银行应当拓展中间业务收入规模ꎬ构筑第二增长曲线以实现轻资本及内生增长的目标ꎬ在保证收益的同时从根本上减少信用风险ꎮ资本补充渠道方面ꎬ商业银行应采用多元化方式如发行二级资本债㊁永续债与非公开定向增发方式补充核心资本ꎬ提高资本充足率ꎬ有效应对权益端的冲击ꎮ此外ꎬ还应当合理利用衍生金融工具化解银行的不良资产ꎮ风控方面ꎬ商业银行应当加大金融科技投入ꎬ依托大数据和模型进行风险评估从而实现科技赋能银行风控管理ꎬ利用大数据等技术手段改进风险监测体系ꎬ实现降本增效ꎬ达到对困难企业和个人的精准识别与贷后的精确追踪与管理ꎬ遏制可能出现的不良现象ꎮ五㊁结语综上所述ꎬ商业银行应做好中长期资本规划ꎬ密切持续关注资产质量变迁ꎬ积极应对和化解在中长期可能面临的不良压力ꎮ参考文献:[１]钟震ꎬ郭立.新冠肺炎疫情对中小银行的影响及对策研究[Ｊ].武汉金融ꎬ２０２０(３):３７－４１ꎬ５９.[２]陆岷峰.中小商业银行:疫情危机㊁信用风险叠加与防范对策[Ｊ].华北金融ꎬ２０２０(６):６９－７７.６８。

我国商业银行信用风险管理的存在问题、原因及应对措施【摘要】我国商业银行信用风险的度量和管理虽然已经取得了一定的进展，但和经济发达国家相比，仍有比较大的差距。

本文从信用风的险的概念及信用风险管理原则入手，剖析了我国商业银行信用风险管理存在的主要问题，并对提高我国商业银行信用风险管理的措施作了粗浅的探讨。

【关键词】信用风险风险管理五级分类法风险控制制度信用风险是金融市场中最古老，也是最重要的风险形式之一，它是现代经济体，特别是金融机构所面临的主要风险。

自20世纪90年代以来，在全球范围内，所有金融机构都面临着不断增加的信用风险，对信用风险的准确度量和合理管理，从微观上讲有利于经济体经营的安全，从宏观上讲有利于整个金融体系的稳定和经济的健康持续发展。

因此，对信用风险度量和管理的研究具有重大的理论意义。

一、信用风险的概念及发展信用风险指借款人不能按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。

在传统意义上，损失被理解为只有当违约实际发生时才会产生，因此，信用风险又被称为违约风险。

然而，随着现代风险环境的变化和风险管理技术的发展，这一定义已经不能充分反映现代信用风险及其管理的性质和特点。

从当今组合投资的角度出发，投资者的投资组合不仅会因为交易对手的直接违约而发生损失，而且，交易对手履约可能性的变化也会给组合带来损失。

一方面，一些影响交易对手信用水平的事件的发生，如信用等级被降低、投资失败、盈利下降、融资渠道枯竭等，其所发行的债券或股票就会跌价，从而给投资者带来损失。

另一方面，现代风险衡量技术的发展也使得贷款等流动性差的金融产品的价值能得到更恰当和及时的衡量，上述信用事件的发生对资产价值的影响可以及时地在资产估价中得到反映。

如借款人的还款能力和信用状况也会随时影响贷款人资产的价值，而不仅仅是在违约实际发生的时刻。

因此，现代意义上信用风险应包括由交易对手直接违约和交易对手违约可能性变化而给投资组合造成损失的风险。

二、我国商业银行信用风险管理存在的问题（一）信用风险管理体制存在缺陷1、风险管理部门的独立性不够我国商业银行信用风险与发达国家相比具有显著的体制性根源。

商业银行的风险模型与分析随着金融市场的不断发展与竞争的加剧，商业银行面临着越来越多的风险。

为了应对这些风险并确保银行的稳健经营，银行需要建立有效的风险模型，并进行相应的风险分析。

一、风险模型的分类商业银行的风险模型可分为多个类型，如下所示：1.信用风险模型：用于评估借款人无法按时偿还贷款本息的风险。

该模型基于借款人的信用评级、收入状况、负债情况等因素进行评估和分析。

2.市场风险模型：用于衡量银行在金融市场波动中所面临的风险。

该模型基于投资组合的价值波动、市场指数变动等因素进行风险度量和分析。

3.流动性风险模型：用于评估银行在资金需求和资金来源之间的匹配程度，以及银行资金短缺时可能面临的风险。

该模型基于银行的资金流入流出情况、流动性指标等进行分析。

4.操作风险模型：用于评估银行在业务操作中可能遭受的风险，如内部失误、欺诈等。

该模型基于银行的业务流程、员工行为等因素进行分析。

二、风险模型的建立商业银行在建立风险模型时，需要考虑以下几个方面：1.数据收集：银行需要收集大量的数据，包括借款人的个人信息、财务状况、历史还款记录，市场指数的变动情况等。

这些数据是建立模型和进行分析的基础。

2.模型选择：根据不同的风险类型，选择合适的模型进行建立。

例如，信用风险可以采用评级模型、违约概率模型等；市场风险可以采用价值-at-risk（VaR）模型等。

3.模型参数估计：对于选定的模型，需要估计相应的参数。

这通常需要借助统计方法和计量经济学模型来进行估计。

4.模型验证：完成模型的建立和参数估计后，需要进行模型验证。

通过与实际情况进行对比，验证模型的准确性和稳定性。

三、风险分析的意义商业银行进行风险分析的目的在于：1.风险预警：风险模型与分析可以提前发现潜在的风险信号，并对可能产生的风险进行预警。

这有助于银行及时采取相应的风险管理措施，减轻损失。

2.风险控制：通过风险分析，银行可以确定风险暴露的程度，并制定相应的风险控制策略。