專利名稱：基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種金融建模優(yōu)化方法，尤其涉及一種基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu) 化方法。
背景技術：
在我國，信貸業(yè)務收入占銀行收入80%以上，成為銀行企業(yè)收入和利潤的主要來 源。信貸屬于高風險業(yè)務，由不良貸款產生的風險成本接近甚至超過了資金成本率，降低不 良貸款率已成為金融企業(yè)提高效益和政府監(jiān)管當局防范金融風險的焦點。此次世界金融危 機暴露出來的問題顯示，國際金融監(jiān)管體系并沒有錯，錯在某些國家放松了監(jiān)管力度，我國 從本世紀初開始引進國際先進的銀行監(jiān)管體系，并加大了推廣力度，使得中國在此次金融 危機中避免了大的損失。如何保證監(jiān)管體系更有效，而且長期有效，需要不斷完善風險評價 模型，如何快速和低成本的完善模型，仍然是目前存在的一大難題。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的就是為了解決現有技術中存在的上述問題，提供一種基于信息自循 環(huán)的金融建模優(yōu)化方法。本發(fā)明的目的通過以下技術方案來實現基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其包括以下步驟步驟①，建立風險度量初始模型作為初始模型；步驟②，根據模型所需資料采集客戶信息；步驟③，應用模型和客戶信息對每個客戶進行風險度量；步驟④，根據每個客戶度量的風險值將客戶分組；步驟⑤，統(tǒng)計每組客戶的違約率；步驟⑥，對照每組客戶的違約率與每組客戶定義的違約概率，判斷模型與度量結 果是否吻合，如果不吻合，則重復步驟③ ⑥并修正風險度量模型，直到用該模型度量的結 果與定義相符為止。上述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其中步驟①所述建立風險度量初 始模型的內容包括，客戶信用評級模型、貸款分類指標邊界值、貸款償還能力評價指標邊界 值，最大授信額度邊界值計算模型。進一步地，上述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其中步驟④所述的客戶 分組，是將風險度量指標取值分為若干區(qū)間，每個區(qū)間為一個分組，統(tǒng)計每組的客戶數量以 及每個組的貸款違約客戶數量。更進一步地，上述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其中步驟⑤所述的違 約率=違約客戶數量/客戶數量。再進一步地，上述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其中步驟⑥所述的修 正風險度量模型包括——
信用評級評價模型修正將客戶分組中的每組客戶的違約率與信用等級標準定義 的違約概率比較，如果不符合，則需要修正該組合的對應等級，令每個組合都存在與信用等 級標準的一一對應關系；貸款分類評價模型修正對于流動資金貸款，用現金比率、流動比率、速動比率、總 投資收益率作為評價指標；對于固定資產貸款，用經營收益實際償債備付率、經營收益潛在 償債備付率、總投資收益率作為主要評價指標；劃分不良貸款的標志是還款違約，通過統(tǒng) 計這些指標或是計算指標排列組合的違約率，得到這些指標或是組合在不同概率下的邊界值。本發(fā)明技術方案的突出的實質性特點和顯著的進步主要體現在采用本發(fā)明后， 將其結合軟件應用到銀行信貸管理系統(tǒng)后，能夠以最嚴謹的思路、最短的時間、最便捷的運 算和最低的成本來實現風險管理模型優(yōu)化。本發(fā)明以極低廉的成本解決了銀行風險管理模 型優(yōu)化問題，同時解決了風險管理軟件系統(tǒng)維護升級的一大難題，能夠準確有效的避免傳 統(tǒng)方法在項目評估技術上遇到的困難。


本發(fā)明的目的、優(yōu)點和特點，將通過下面優(yōu)選實施例的非限制性說明進行圖示和 解釋。這些實施例僅是應用本發(fā)明技術方案的典型范例，凡采取等同替換或者等效變換而 形成的技術方案，均落在本發(fā)明要求保護的范圍之內。這些附圖當中，圖1是基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法應用于銀行信貸管理系統(tǒng)軟件的模 塊構造示意圖；圖2是模型優(yōu)化模塊的結構示意圖。
具體實施例方式基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特別之處在于包括以下步驟步驟①，建 立風險度量初始模型作為初始模型。步驟②，根據模型所需資料采集客戶信息。步驟③，應 用模型和客戶信息對每個客戶進行風險度量。步驟④，根據每個客戶度量的風險值將客戶 分組。步驟⑤，統(tǒng)計每組客戶的違約率。步驟⑥，對照每組客戶的違約率與每組客戶定義的 違約概率，判斷模型與度量結果是否吻合，如果不吻合，則重復步驟③ ⑥并修正風險度量 模型，直到用該模型度量的結果與定義相符為止。具體來說，步驟①所述建立風險度量初始模型，是首次建立模型必不可少的步驟， 當模型建立以后的優(yōu)化完善過程不需再經過。步驟②、步驟③屬于應用模型完成日常工作， 是對具體業(yè)務進行風險評價的必要步驟，也是風險度量模型優(yōu)化所需的信息來源。風險度 量模型優(yōu)化是利用日常工作自我積累的信息，不需專門為其準備信息，能夠采用不增加任 何成本的方式解決了信息來源。并且，步驟②所述采集客戶信息，特指風險作業(yè)必不可少的 一個步驟，不指定具體內容。每項風險作業(yè)采集信息的具體內容，因模板不同，所需客戶信 息內容不同，如信用評級模型中評分模板所需要的全部客戶信息與貸款分類所需信息內容 不同。結合本發(fā)明一較佳的實施方式來看，所述建立風險度量初始模型的內容包括，客 戶信用評級模型、貸款分類指標邊界值、貸款償還能力評價指標邊界值，最大授信額度邊界
4值計算模型。所述的客戶分組，是將風險度量指標取值分為若干區(qū)間，每個區(qū)間為一個分 組，統(tǒng)計每組的客戶數量以及每個組的貸款違約客戶數量。并且，當風險評價指標體系設置 了兩個以上風險度量指標時，每個分組就是指標排列的一個組合。再結合實際操作中的數據處理來看，違約率=違約客戶數量/客戶數量。步驟⑥ 所述的修正風險度量模型包括——信用評級評價模型修正將客戶分組中的每組客戶的違約率與信用等級標準定義 的違約概率比較，如果不符合，則需要修正該組合的對應等級，令每個組合都存在與信用等 級標準的一一對應關系。同時，由于信用評級采用多個指標，如評分、資產負債率、償還本金 信用記錄、償還利息信用記錄，每個指標組合就是一個分組。貸款分類評價模型修正對于流動資金貸款，用現金比率、流動比率、速動比率、總 投資收益率作為評價指標；對于固定資產貸款，用經營收益實際償債備付率、經營收益潛在 償債備付率、總投資收益率作為主要評價指標；劃分不良貸款的標志是還款違約，通過統(tǒng) 計這些指標或是計算指標排列組合的違約率，得到這些指標或是組合在不同概率下的邊界值。再者，上述貸款分類評價模型修正方法中，找出指標的邊界值的方法，適合用于修 正單一指標的評價標準。如圖1所示，是本發(fā)明應用于銀行信貸管理系統(tǒng)軟件的模塊構造示意圖，主菜單 包括客戶管理11、文件管理12、財務數據13、評級授信14、流動資金調查評價15、銀行貸款 項目評估16、項目后評估17、信貸資產分類18、模型優(yōu)化19。在實際操作中，首先操作客戶 管理11，建立一個客戶檔案，或選取一個客戶。然后操作文件管理12，建立或打開一個文件 名，每次貸款(一個貸款合同)建立一個文件名。接著操作財務數據13，輸入必要的財務數 據。隨后進行評級授信14，信用評級是用于反映客戶優(yōu)劣的風險評價作業(yè)，授信是用于衡 量客戶最大貸款承受能力的一種風險評價作業(yè)，往往同時完成。與此同時，進行流動資金調 查評價15，其是流動資金貸款風險評價作業(yè)。然后進行銀行貸款項目評估16，其是對項目 貸款風險評價作業(yè)。隨后進行項目后評估17，其是一種驗證項目評估準確性的風險評價作 業(yè)；同時，能夠進行信貸資產分類18，一般每季度一次，為貸后管理提供依據的風險評價作 業(yè)。模型優(yōu)化19，是應用本發(fā)明的核心模塊，其包括初始化模板191、客戶分組設置192、分 組客戶數量193、違約客戶數量194、客戶違約率195、修正模板196相互之間數據互聯，即如 圖2所示。以某農信社信用評級模型為例，實施步驟說明如下步驟①選取評級模型，如表1 表4。表1信用等級的違約率標準值(違約概率)
權利要求
1.基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟步驟①，建立風險度量初始模型作為初始模型；步驟②，根據模型所需資料采集客戶信息；步驟③，應用模型和客戶信息對每個客戶進行風險度量；步驟④，根據每個客戶度量的風險值將客戶分組；步驟⑤，統(tǒng)計每組客戶的違約率；步驟⑥，對照每組客戶的違約率與每組客戶定義的違約概率，判斷模型與度量結果是 否吻合，如果不吻合，則重復步驟③ ⑥并修正風險度量模型，直到用該模型度量的結果與 定義相符為止。
2.根據權利要求1所述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特征在于步驟① 所述建立風險度量初始模型的內容包括，客戶信用評級模型、貸款分類指標邊界值、貸款償 還能力評價指標邊界值，最大授信額度邊界值計算模型。
3.根據權利要求1所述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特征在于步驟④ 所述的客戶分組，是將風險度量指標取值分為若干區(qū)間，每個區(qū)間為一個分組，統(tǒng)計每組的 客戶數量以及每個組的貸款違約客戶數量。
4.根據權利要求1所述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特征在于步驟⑤ 所述的違約率=違約客戶數量/客戶數量。
5.根據權利要求1所述的基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，其特征在于步驟⑥ 所述的修正風險度量模型包括——信用評級評價模型修正將客戶分組中的每組客戶的違約率與信用等級標準定義的違 約概率比較，如果不符合，則需要修正該組合的對應等級，令每個組合都存在與信用等級標 準的一一對應關系；貸款分類評價模型修正對于流動資金貸款，用現金比率、流動比率、速動比率、總投資 收益率作為評價指標；對于固定資產貸款，用經營收益實際償債備付率、經營收益潛在償債 備付率、總投資收益率作為主要評價指標；劃分不良貸款的標志是還款違約，通過統(tǒng)計這些 指標或是計算指標排列組合的違約率，得到這些指標或是組合在不同概率下的邊界值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于信息自循環(huán)的金融建模優(yōu)化方法，特點是其建立風險度量初始模型作為初始模型，根據模型所需資料采集客戶信息，應用模型和客戶信息對每個客戶進行風險度量，根據每個客戶度量的風險值將客戶分組，統(tǒng)計每組客戶的違約率，對照每組客戶的違約率與每組客戶定義的違約概率，判斷模型與度量結果是否吻合，如果不吻合，則重復修正風險度量模型，直到用該模型度量的結果與定義相符為止。采用本發(fā)明后，將其結合軟件應用到銀行信貸管理系統(tǒng)后，能夠以最嚴謹的思路、最短的時間、最便捷的運算和最低的成本來實現風險管理模型優(yōu)化。
文檔編號G06Q40/00GK102081781SQ20091023463
公開日2011年6月1日 申請日期2009年11月26日 優(yōu)先權日2009年11月26日
發(fā)明者陳曉明 申請人:陳曉明