银行风险案例分析精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇银行风险案例分析，期待它们能激发您的灵感。

篇1

2008年3月19日，伦敦证券市场发生一起通过散布谣言在股市牟利的事件。当时，一些金融家几乎在同一时间收到了一份神秘的电邮。电邮说：“我们得知《金融时报》将在明天刊登一条有关苏格兰哈里法克斯银行的消息。据说这家银行的1280亿英镑非客户债务必须在三个月内偿付，这可能引发挤兑”，并说该银行集团已向中央银行申请紧急融资救援。

这份电邮迅速在伦敦股市发酵。周三早晨一开盘，苏格兰哈里法克斯银行的股价以每股480便士开盘，到早晨8点半左右，市场有人开始抛售该银行的股票，到8点50分左右股价狂跌至398便士，缩水近17%。除了苏格兰哈里斯里法克银行的股票，当时伦敦市场上其他银行股票也大幅度跳水。

情急之下，苏格兰哈里法克斯银行了紧急声明，明示所谓该金融集团已经申请紧急再融资“毫无根据，纯属谣言”；上午10点10分左右，英国中央银行也不得不发表声明，宣称根本没有发生英国银行寻求央行支持的事件；中午12点半，金融服务管理局出面，表示市场对该银行股票价格剧烈反应的背后有值得怀疑的牟利操作嫌疑，表示要进行调查。一系列动作之后，该银行的股价最终以446.25便士收盘，仍下跌了7%。

监管当局认为，市场上肯定有人在恶意散布谣言以从中获利，并认定市场上有一个交易者在当日对该金融股票买卖中狂赚1亿英镑。经查，此事为伦敦一对冲基金公司通过电子邮件向各大金融机构的负责人虚假信息，然后通过做空从中牟取暴利。

案例分析：

巴塞尔银行监管委员会制定的《有效银行监管的核心原则》中指出银行业的风险主要有：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、法律风险、战略风险类，本案例中涉及的是声誉风险。根据普华永道最近的一次调查，134家银行的高级风险管理人员表示，总体上声誉风险是他们所面临的最大的风险。声誉风险是指由于意外事件、银行的政策调整、市场表现或日常经营活动所产生的负面结果，可能对银行的这种无形资产造成损失的风险。

该案例中，由于恶意谣言这种意外地发生，苏格兰哈里法克斯银行的声誉受到损害，使其客户认为该银行无力支付债务，可能会导致挤兑风潮；对投资该银行股票的人来说，会担忧银行在没有能力偿付债务的情况下市场价值大幅缩水，从而引发了该银行的股票被大量抛售；此外，还影响到了其他银行的股价。尽管管理当局迅速澄清，苏格兰哈里法克斯银行仍损失惨重，上亿资金不翼而飞。这主要是在前有英国的北石银行倒闭，近有美国的贝尔斯登银行几近破产，全球金融市场数月内急剧动荡的大背景下，众多投资者人心惶惶，才会因一个谎言有如此大的反应。但也从另一个侧面反应出声誉对银行的重要性。

一、有效管理银行声誉风险意义重大

银行采用的是负债经营，资产负债率在90%以上，是靠存款人的信心得以维持运营的。如果一家银行由于某种原因，出现声誉危机，且不论这种声誉危机的真实性，该家银行储户为保障财产安全，往往会采取相同的措施，即尽快从银行取回自己的存款。由于银行负债经营的性质和放贷结构，没有一家银行能够立即返回所吸收的全部存款。在这种情况下如果发生挤兑风潮，一家大规模的银行也会很快破产。银行的倒闭势必会拖垮许多相关的企业，另一方面，由于银行之间存在着各种业务联系，一家银行出现的挤兑风潮可能很快就会影响到其他金融机构。结果就可能是，金融风暴的冲击一波连着一波，最终酿成一场社会风暴。

声誉风险的形成往往起于青萍之末，具有“蝴蝶效应”及“马蹄钉连锁反应”。以往摧毁一座金融帝国可能需要一个漫长的过程，但现在即使是经营了上百年的金融帝国，也可以在一夜之间倾塌。金融风险无处不在，尤其是银行声誉，暗藏的声誉风险可以给金融机构造成致命一击。近年来，大量迹象表明了声誉风险危机的存在，如银行资金流动性事件的发生，由于内外部原因市场出现不利信息所引发的声誉风险，导致商业银行无法满足对外支付和业务发展的流动性需求而产生的存款挤提、头寸不足和流动性缺口扩大等事件。

声誉风险不同于那些容易被量化的风险，造成的损失往往难以估量，小则影响股东价值，大则动摇其客户基础，严重影响到商业银行业务的开拓和原有业务关系的维护，甚至将对商业银行的整体市场竞争地位造成极大伤害。受公众关注程度越高的行业，面临声誉风险威胁的程度也越高，而商业银行服务的社会性使公众对商业银行的关注程度必然高于一般企业。

此外，政府隐性担保易诱发声誉风险。由于历史原因，我国国有商业银行的资本金曾在一个较长时期内达不到国际最低标准，也没有存款保险制度的支撑。从理论上讲，如果银行本身无法承诺存款的安全性，就表现为银行的声誉不佳。但这并没有妨碍现实中国有商业银行的运营，这只能从政府的隐性担保来做解释。中国的高储蓄率与其说是国有商业银行良好声誉的结果，不如说是源于公众对政府隐性担保的预期与信任。如果商业银行预期到政府会提供隐性担保，不用付出成本或者只要付出较少的寻租成本就可以实现相同的利益目标，商业银行的理性选择自然就是忽视声誉，从而导致银行的服务质量大幅下降。但在国有银行实行股改成为真正的商业银行之后，不再具有政府担保的它们就不得不重新审视自身的声誉问题。

二、加强声誉风险管理，提升银行声誉资产价值

就我国商业银行本身而言，对内要完善风险管理体系，将声誉风险管理融入银行战略管理体系，将声誉风险控制在最小值，以零为目标，对银行的商标管理、文化管理、产品管理实施系统化的规划；构建早期预警系统，建立银行危机处理机构体系，加强危机公关管理，增强化解危机的能力；支持良好的企业价值和道德风气，强化声誉意识，向所有员工逐步地灌输一种恪守高度的公平和道德行为准则的精神，让全体员工都牢固树立不可因某项交易、销售、贷款、客户和盈利机会，而牺牲银行的名声和声誉的意识。对外要建立品牌知名度，提高品牌的附加值和可信度，不断提高服务质量。独特的市场品牌及良好的声誉是国际先进银行的重要特点，建立和维护品牌已成为国际先进银行的一项重大战略。而我国商业银行的一大弊端就是缺乏强烈的品牌意识，品牌优势不明显，产品和竞争方式趋同，造成资源浪费。一家银行不可能多专多能，重点是要建设自己的特色。

以维护银行业平稳运行为目的的政府和监管部门则应做好以下三个方面的工作：

（1）在监管法规不断完善的基础上提高监管绩效。首先，不断完善监管法规。监管法规作为一个特定的制度安排，即通过强制性地影响银行的行为来增强公众对于银行体系的信任。如规范商业银行外部营销业务，有效保护消费者权益，促进银行公平合法合规经营。其次，提高监管绩效。在把握“两关”、加强“两查”、做到“一落实”，即把握机构的市场准入、退出关和高管人员的任职资格审查关，加强现场检查和非现场监管，落实监管责任目标及措施的基础上，通过进行银行风险评级、完善银行内部治理机构、改进监管人员激励约束机制、构建和完善金融监管信息系统等措施，建立健全银行声誉机制，以进一步改善监管绩效。

篇2

关键词：信贷风险管理；钢贸；三查

一、银行业信贷风险管理现状

综合来看，经济持续放缓、银行盈利增速趋缓成为新常态。在此背景下，银行业资产质量承受的压力增大，银行普遍不良资产贷款率居于高位未回落，核销转让、拨备计提力度均较大。以下根据2015年银行中报的更新数据进行具体分析。

（一）银行业不良贷款现状

上市银行不良贷款在加速凸显，仅南京银行、北京银行、宁波银行3家城商行的不良贷款率低于1%。农业银行的不良贷款率最高，为1.83%。上市银行不良率呈逐季上升之势，拐点尚未形成。2015年6月末，上市银行不良率为1.45%。五大行整体不良率为1.49%，略高于上市银行平均水平。城商行资产质量较好，整体不良率仅为0.92%。不良资产暴露自2013年来开始进入上升通道，目前从整体和各项指标来看，下半年仍难见到资产质量触底的趋势。

核销转让的不良贷款加回后，资产质量压力则更为显著，也可见核销转让力度之大。6月末，加回核销转让后，16家银行平均不良率为1.53%，较披露数据提升22bps，五大行平均不良率1.62%，较披露数据提高14bps，股份制银行平均不良率1.62%，较披露数据提高27bps，城商行平均不良率1.13%，较披露数据提高21bps。此外，加回核销转让后的不良净生成率的增幅更为显著。中信，南京、民生不良率较中报披露数据上升幅度较大。

（二） 银行业不良贷款预警

90天内逾期贷款和关注类贷款的快速增长预示着持续的资产质量压力。2015年上半年，总逾期贷款方面，16家银行环比大幅增长近42%。

二、S银行信贷风险管理现状分析

报告期内，S银行信贷资产规模合理增长，不良贷款有所上升，拨备覆盖保持稳健水平。 在贷款监管五级分类方面，受经济下行影响，S银行不良及关注类贷款均有所上升。其中，不良贷款增加以次级类贷款为主。对重点领域把控方面，2015年，对钢铁、水泥、电解铝、船舶制造、多晶硅、煤化工等产能过剩行业，S银行动态调整行业信贷政策，提高准入标准，实行严格名单制、限额和核准管理，加强退出执行过程监测，优化风险缓释手段，降低再次因授信过度集中而遭受损失的可能性。

三、钢贸风险案例分析

（一）钢贸风险案例概况

2013年底，钢贸系统性风险爆发，导致银行不良率骤升，引起了社会普遍关注。而S银行的钢贸授信业务的担保方式主要以联保、互保为主，受系统性风险的冲击极大，钢贸授信资产质量持续恶化。数据显示，整个F市中银行不良贷款余额在7个月内增幅达到了217%；不良贷款率也从2013末的0.85%升至2.6%。而其中不到200亿元的不良贷款余额里，投向钢材贸易、塑料贸易两个行业的坏账占了50%。

（二）S银行受钢贸风险影响的原因分析

在S银行“两加强、两遏制”专项检查中，“贷款被挪用”属于比较突出的问题，并且主要集中在钢贸授信客户。事实上，在近几年钢铁产能过剩、钢贸企业利润严重下滑背景下，钢贸行业贷款资金普遍被挪用。而此次钢贸风险反映出来的不仅是外部原因，也凸显了银行信贷管理存在着很多漏洞。从风险案件来看，借款人挪用银行信贷资金对外投资房地产或其他偏离主业经营高风险领域是诱发风险的关键，而银行进行调查、审查和贷后管理环节中都没有进行及时的风险预警和防范。下面就钢贸企业外部因素和银行内部两个方面对钢贸风险进行具体分析。

1、钢贸企业骗取贷款

据公安机关通报，存在部分钢材贸易企业偏离主业，以钢材贸易需要流动资金为名，以钢材市场为融资平台，通过虚假注资的担保公司，采取互保联保等方式，借此大量套取银行贷款后投向房地产与股票等高风险行业。钢材市场融资资金本身数量巨大，一旦出现风险就会造成银行大量呆坏账，极大地危害当地金融安全。但由于S银行在经营业绩的驱使下，始终将高回报的钢贸市场作为其业务拓展方向，导致钢贸行业授信高度集中，借款主体总体风险特征趋同，系统性风险长期积聚，并最终爆发风险。

2、“三查”执行不力

目前，在对钢贸授信的检查中，发现对钢贸授信“三查”执行不力，主要表现在：

一是贷前调查流于形式。（1）没有调查核实实际控制人拥有多家关联企业，和关联企业在多家银行已有融资的情况，导致信贷风险过度集中；（2）未对相应客户企业进行流动资金需求、销售收入的科学分析与测算。

二是贷中审查审批不严。（1）授信行业过于集中。将钢贸、塑贸行业作为业务发展主要方向，对钢贸行业授信过度集中；（2）信审流程简单化、模糊化和批量化，导致贷中环节风控职能的有效性大大降低，逐渐积累系统风险；（3）对新增授信缺乏实际需求、用途和实际控制人对外投资的了解和分析。

三是授信货后管理不到位。（1）银行存在重贷轻管的错误理念。存在部分银行未按照要求对证明材料进行进一步核实，未对信贷资金流向及借款人结算回款进行监控，导致风险暴露后才发现问题；（2）银行信贷系统中的定期检查报告不能有效反映企业的经营盈利水平，导致信贷管理部门无法及时了解并提出相应措施。

鉴于以上可总结出，钢贸系统性风险爆发除了市场方及企业自身负有不可推卸的责任外，银行内部管理不严、基层对规章制度的执行走样，特别是贷款“三查”制度执行不力，落实不到位也是风险爆发主要内部原因。

四、加强银行信贷风险管理的建议

（一）提高“三查”执行力

强化贷前调查。贷前调查从形式上来看，应采取实地调查与线上查询相结合的方式，线上借助网络与信息系统可查询客户信息，借助实地调查深入了解。从内容上来看，应包括：一是客户的基本信息、经营情况和财务状况；二是借款需求、用途与还款来源的真实性；三是客户与担保人等关联合作情况、客户生产链中上、下游客户与客户的合作情况，同时分析其与银行合作的可能性。

强化贷中审查。贷中审查是重点对贷款合法性和安全性进行审查，综合评价客户情况后，确定是否给客户提供贷款。审查贷款行是否具备承办该笔贷款的经营管理能力以及特定业务可能产生的政策、法律风险。形成审查报告。相关的审查岗在审查后，撰写审查报告，确定是否给客户提供贷款，若进行贷款需提供相应的额度和利率等方面审查结果。

强化贷后检查与管理。贷后检查主要是由贷后管理岗在对贷款情况进行了解和分析的基础上完成贷后调查报告。贷后调查报告应客观评估、真实反映借款人偿还能力的变动情况，如果发现借款人有违约行为，及时采取有效措施，以减少损失。贷后管理的配套机制方面，应完善贷后评价机制，多形式多维度地介入贷后管理中，从而创新并强化贷后管理环节。

（二）完善专业人才队伍的建设

响应国家智库建设的号召，完善专业人才队伍的建设。一方面加强对银行管理人员的专业化培养，为银行储备专业而忠诚度较高的人才库。另一方面提高银行从业人员的普遍专业素质，强化全行人员的风险意识。尤其是要重视培养业务人员的风险识别、风险监测和风险控制能力，充分认识到“三查”的重要性。

（三）建立科学合理的信贷考核与问责机制

建立科学有效的信贷考核体系，对提高贷款“三查”执行力具有明显的促进作用。一方面在日常工作中设置对银行从业人员基础知识的考核机制。另一方面，将“三查”各个环节的信贷资产质量情况作为相关部门人员考核评分点，转变重业绩轻管理理念。

建立合理的问责机制，对于检查中发现的违规问题，加大问责力度，落实责任人并借助信息系统对不良记录情况进行录入，督促从业人员遵守法律法规与职业操守，从而减少案件防控难度。

参考文献：

[1] 银行2015年半年度报告，2015年8月25日.

[2] 尹正茂，商业银行钢贸贷款问题反思与启示[J]，金融纵横，2013年，第10期.

[3] 孙雨歌，我国商业银行信贷风险管控探讨[J]，财经界，2013年，第11期.

[4] 肖格格，中国银行ABC分行信贷风险管理案例研，2010年.

篇3

【关键词】 内部控制； 财务预警； 风险监管； 工商银行

一、背景及研究述评

2008年以来的金融危机，使美国商业银行又一次受到了倒闭浪潮的冲击，截止到2010年10月，已经有200多家银行倒闭或经营困难，震惊全世界。银行业作为金融业的核心组成部分，它既是中央银行货币政策的首要传递者，又是现代社会经济运转的枢纽之一，它的健康发展关系到宏观经济的正常运转，对其风险预警研究具有重要意义。改革开放以来，以四大国有商业银行为骨干的庞大的商业银行体系，在支持我国经济和社会发展方面起到了重要的作用，但由于其国有性质以及市场化程度低的原因，导致其对风险的敏锐度弱，因此对其风险预警研究更具有现实意义。

随着国有金融体制改革的不断深化，我国商业银行的风险防范问题开始得到关注，主要从内部控制和财务预警两个方面进行。在内部控制方面，瞿旭等（2009）指出内部控制是确保银行稳健经营的最有力手段，他建议明确内部控制的权责以改善商业银行实质性漏洞披露的质量。周莉莉、陈杰（2010）分析了国内成功的商业银行内部控制机制，得出了建立一套完整、合理、有效的内部控制制度是银行实现经营目标、保持稳健运行的关键。张凤环（2011）鉴于商业银行面对金融风险不断积聚的现状，建议应该加强内部控制审计队伍的建设以及人员素质的提高，引进风险导向的审计理念和方法。在财务预警方面，针对目前银行普遍存在不良资产率过高、银行资本金太少、表面盈利，实际亏损等问题，陈晓坤（2005）指出要通过建立财务预警系统来防范和规避银行的信贷风险。方庆煌（2009）指出，银行必须建立财务预警系统，以应对经营活动中存在的风险，以正确判断运行状况。张其广等（2011）指出财务作为银行风险的高发部位，应该加强银行的财务风险防范。潘学模、蒋圣丹（2011）在总结前人经验的基础上，主张在银行风险控制中，应该将内部控制和财务预警结合运用，同时对其结合的可能性和必要性进行了理论探讨。赵蘋蘋（2011）讨论了将银行内部控制与财务预警结合起来的策略。

从以上综述可以看出，目前对于银行内部控制和财务预警方面都有了一定量的研究，但对于二者结合起未对银行风险进行防范的问题还未充分研究。内部控制侧重内部风险和当前风险的控制，财务预警侧重外部风险与远期风险的控制；内部控制现在能够做到事中控制和事后控制，但是很难做到事前控制，而财务预警则能做到事前发出警告，二者结合运用到银行风险防范中，理论上能起到协同效应。因此本文将基于这一个思想，寻求建立一个较为全面的、科学的、客观的银行风险预警指标体系。

二、建立评价指标体系

在全球经济化的背景下，参考《新巴塞尔协议》以及我国商业银行风险监控核心指标（试行）《商业银行风险监管核心指标一览表》，笔者建立了商业银行风险预警指标，它主要考虑了信用风险、流动性风险、经营风险和资本风险四个方面。对于商业银行来说，内部控制评价主要分为过程评价和结果评价，其中，过程评价偏向于定性指标，结果评价主要为定量指标。本文主要探讨运用数学方法来研究银行的风险预警，因此在内部评价指标方面主要选择了定量指标。这些指标主要有：（1）按照目前我国商业银行的主要收入来源即营业收入、利息收入、投资收入建立了盈利能力指标，同时按照成本与收入配比的原则，在盈利能力指标中加入了成本收入比。（2）商业银行通过计提准备金的方式来防范对其有限的资本产生侵蚀，为正常经营提供前提条件。因此本文用安全性指标来监测信用风险、市场风险、经营风险。（3）商业银行通过吸收存款、金融业务融资来解决自身流动性问题，而由于政策环境等一些客观因素，其负债途径有限。（4）其他指标主要与非财务因素相关，在银行风险评价体系中加入非财务指标，可以克制财务指标的静态性和滞后性，使得预警结果更客观。另外，已有研究表明内部控制显著地被第一大股持股比影响，因而将其加入了其他指标体系中。考虑到数据的可得性，现有银行风险预警中的非财务指标主要来自于财务报告中除财务报表以外的披露信息，包含市场交易信息，银行其他公告等。具体指标如表1。

在以上指标中，银行的资产安全性是其正常发展、经营的前提，因此它在指标建立方面相对较多，以期权重较大。正向逆向指标主要是针对财务指标，指其数值大小跟风险的关系。风险预警指标阀值的确定主要采用系统分析法，我国商业银行中一些重要指标的阀值已经确定。

三、数据处理

（一）无量纲化处理

指标建立后，为了消除指标单位量纲的差异，需要将指标进行标准化处理，也即无量纲化处理。本文对所建立的指标采用极差法无量纲化处理，因为极差法不要求原始数据的分布及数量。上述指标体系中的正向指标——资产利润率、资本利润率、净利差率、银行利差率及利息回收率需要指标值越大越好，采用公式予以无量纲化；对于逆向指标——成本费用率、不良贷款率、单一最大客户贷款率、中长期贷款比例等，要求指标值越小越好，采用公式予以无量纲化；对于适度指标——流动比率，要求指标值为一固定值，最好采用公式，其中q为该指标的最佳值；审计意见可以不进行无量纲化。

（二）指标权重确定

对于无量纲化后的指标，数值都是分布在0～1之间，运用SPSS20.0软件剔除相关度高的变量。为了便于进一步处理，需要确定各个指标权重。众多权重确定方法中，综合来说，变异系数法是一种客观又科学的方法，并且对于样本没有特别的要求。本文采用变异系数法确定权重。

（三）模糊聚类分析风险预警方法

本文采用多级模糊综合评价方法对含有内部控制指标和财务预警指标的预警体系进行分析。模糊聚类分析算法分类简单且精度较高。简单的比例分析法是通过对比指标取值与标准值得出综合评估值，与之不同的模糊聚类分析算法则提出不同指标的分布特征，运用综合判断向量生成银行风险综合指数。

1.进行相关性分析之后，最后指标为N个，因此需建立评判指标域X，即。

2.根据银行风险预警的需要，将银行风险划分四个评价等级，分别为：“绿灯”（资产状况良好，风险小，处于安全状态）；“蓝灯”（资产状况较好，风险较小，处于较安全）；“黄灯”（资产状况较差、风险较高、危险）；“红灯”（资产状况很差，风险很高、很危险）。因而建立评判等级域。

3.计算各个等级评判的标准值及相对隶属度。对于不同等级的标准值建立了N*4阶对应N个指标、四个等级的标准值矩阵，计算各个指标的实际值对于不同等级的相对隶属度：

根据最大隶属度原则，得出风险等级，并以综合判断向量为权重，以此计算不同时点、同一银行的风险指数。

四、案例分析

中国工商银行股份有限公司成立于1984年，是中国五大银行之首，世界五百强企业之一，拥有中国最大的客户群的商业银行。我国工商银行作为中国资产规模最大的商业银行，经过27年的改革发展，已经步入质量、效益和规模协调发展的轨道。本文选取工商银行作为案例分析，数据来源于工商银行各年年报，运用SPSS20.0进行相关性分析，剔除了指标X14累计外汇敞口头寸比（因其与X8和X22高度相关）；剔除了X1、X7、X23，因与X2资本利润率高度相关；剔除了X3、X21，因与X4高度相关；剔除了X5，因与X13高度相关；剔除了X18，因与资本充足率高度相关；剔除X16，因与X20——存贷比高度相关。在剔除的这些指标中要充分满足安全性权重偏大的要求。根据筛选出来的15个指标建立指标域X={X1，X2，…，X15}。运用变异系数法得出权重如表2。

运用系统分析法确定预警指标阀值如表3所示。

根据公式（1）（2）算出各个等级的隶属度，使用 matlab做矩阵运算，得出工商银行2007—2011年的综合风险。

以2011年为例，工商银行2011年各指标的实际值和隶属矩阵如表4所示，得出综合判断向量为：B5={0.85，0.11，0.03，0.01}，根据最大隶属度原则工商银行目前为安全等级。

用0、40、80、100作为四个等级的综合风险指标，表5以综合判断向量B为权重，加权平均得出良好的银行风险综合指数。根据最大隶属度原则，可以看到2011年工商银行处于安全地带，且其综合风险指数为7.51。同理可得工商银行2007—2011年的综合风险指数如表6。

从图1可以看出，2007—2011年工商银行的总体风险呈下降趋势，且一直处于安全地带。在这几年中，2008年由于全球金融危机的影响，其风险最大。从2008年到2009年，由于我国宏观形势不断好转，银行业整体经营稳定，工商银行的风险明显下降。从隶属度分析看出，工商银行的利率风险较大，同时，应提高流动性比率，降低不良贷款净生成率。

五、结论

本文建立了基于内部控制和财务预警相结合的银行风险指标体系。从案例分析可以看出，在进行风险分析时，首先安全性指标所占权重比较大，尤其是其中的不良贷款率和资本充足率，所以各个银行一定要保持不良贷款率和资本充足率在一个健康的区域内。其次，流动性风险、获利能力和其他相对权重较小。从隶属度分析可以看出，商业银行的利率风险规避能力较差，所以各个银行要采取适宜的对策应对利率风险。另外各个银行在进行风险分析时，可因地制宜，选择不同的数据处理方法进行数据处理，丰富结果。

【参考文献】

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[2] 申富平，马世强.我国商业银行公司治理结构与内部控制相关性实证研究[J].石家庄经济学院学报，2009（2）.

[3] 张凤环.国外商业银行内部控制的分析与启示[J].财会研究，2011（22）.

[4] 周莉莉，陈杰.我国商业银行内部控制研究[J].经济问题探索，2010（5）.

[5] 瞿旭，李明，等.上市银行内部控制实质性漏洞披露现状研究——基于民生银行的案例分析[J].会计研究，2009（4）.

[6] Thomas O. Stanley， John K. Ford. The Application of a Risk Index Model to Strategic Marketing Programmes for Commercial Banks Type： General review[J].International Journal of Bank Marketing，1986（4）.

[7] 张其广，汪红缨，等.商业银行财务风险管理创新[J].绿色财会，2011（8）.

[8] Roberto Ruozi， Pierpaolo Ferrari.Liquidity risk management in banks： economic and regulatory issues[M].Springer Briefs in Finance，2013：1-54.

[9] 潘学模，蒋圣丹.银行内部控制与财务预警结合运用之理论探讨[J].会计之友，2011（7）.

[10] 赵蘋蘋.银行内部控制与财务预警结合策略[J].中国对外贸易（英文版），2012（10）.

[11] 常红响.我国商业银行财务危机预警机制研究[D].大连海事大学硕士学位论文，2008.

[12] 杨轶.财务预警研究中非财务指标选择综述与评价[J].财会通讯，2008（6）.

篇4

关键词:主成分分析;因子分析;非现场监管;应用

中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1006-1428(2007)07-0048-04

一､目前非现场监管分析现状与存在的问题

银行业非现场监管的核心内容是风险评级。银监会成立之后，按照风险为本､持续监管的理念，设计了一整套科学的非现场监管报表指标体系，建立了专门的“非现场监管信息系统”(ROCA)，了《商业银行风险监管核心指标(试行)》和《同质同类比较分析分组方案(试行)》等指导意见，初步建立了以风险为本的非现场监管框架。

但是，从各地银监局具体实践过程来看，在非现场监管分析方面还存在以下不足:一是侧重于银行单指标的风险监测监控，尚未全面开展对银行综合风险的定量评价考核;二是在分析方式与分析方法方面不够深入，对风险点揭示不够;三是还未形成统一的对分支机构的ROCA监管评级体系;四是ROCA监管评级指标的权重设置也待细化研究。

二､全局主成分分析法在分析和评价商业银行综合风险中的运用

(一)方法介绍

对立体数据表2进行主成分分析，寻求一个对所有数据表来说是统一的简化子空间，得到统一的主成分，对样本进行评价分析，这就是全局主成分分析法。采用全局主成分分析法对银行风险进行综合评价，其计算步骤如下:

在实际工作中，运用主成分分析开展非现场监管分析其关键是对评价指标的选择，如果借助S-PLUS､SPSS等统计软件进行分析可以大大提高工作效率。

(二)案例分析

我们选取上海市18家中资商业银行(以下简称上海中资银行)2004年至2006年共5个时点的数据，构建上海市中资银行风险总体评价主要指标体系。在选取指标时遵循以下规则:(1)能客观反映银行的各类风险，但同时考虑分支机构的特色。如分析中只考虑信用风险､流动性风险､操作风险，以及盈利等风险抵补的状况，不考虑资本充足及市场风险等总行层面应考虑的问题。(2)指标尽量从《商业银行风险监管核心指标(试行)》中选取，个别指标，如操作风险根据实际情况自行设定。(3)指标具有可获取性和可比性。因此，我们选取了不良贷款率(X1)､贷款损失准备金充足率(X2)､大客户贷款集中度(X3)､正常贷款向下迁徙率(X4)､中长期贷款占比(X5)､存贷比(X6)､案件风险金额占账面利润的比重(X7)､资产利润率(X8)､成本收入比(X9)和中间业务占比(X10)共10指标构成评价指标体系。

经对原始数据作标准化处理，应用SPSS软件计算出相关系数矩阵，特征值和特征向量，方差贡献率，因子载荷矩阵，以及因子得分系数矩阵。

表1指标相关系数矩阵的特征值和贡献率

根据表2因子载荷矩阵，第一个主成分在X1，X3，X7，X9上有较大的正载荷，说明第一主成分主要反应不良贷款率､大客户贷款占比､案件风险金额占账面利润的比重和成本收入比，并且在上述指标值越高时，主成分得分越高，同时第一主成分还在X8和X10上有较大的负载荷，说明资产利润率和中间业务收入占比值越高，主成分得分越低;第二主成分在贷款损失准备充足率(X2)上有较大的负载荷，在成本收入比(X9)上有较大的正载荷，表示第二主成分主要代表上述两个指标，并且贷款损失准备充足率越高，主成分得分越低，而成本收入比值越高，主成分得分越高;第三主成分主要代表正常贷款向下迁徙率(X4)，其指标值越高，主成分得分越高。第四主成分说明风险金额占账面利润的比重和中间业务收入占比的作用。

表2因子载荷矩阵

然后将各银行原始数据标准化后代入上述方程，得到各银行的主成分得分，并以各主成分的方差贡献率为权重，加权求和得到一个衡量各银行风险水平的综合评价得分函数:

注:为了节省篇幅，18家银行中只选取了其中5家大型银行及其平均水平作为代表;综合得分越高，表示该银行风险越大，得分越低，则风险越小。

通过上述分析结果，我们可以横向对同类银行的排名进行比较，以及对单家银行排名进行历史比较，找出这类银行中风险较高的银行和风险上升趋势明显的银行，进行相应的跟踪监控和风险提示。例如，从同类银行比较来看，B银行由于历史包袱较重，管理水平低下，不良贷款率和正常贷款向下迁徙率偏高，同时准备金充足率较低，风险抵补能力明显不足，在各个时点上的综合得分都在同类银行中处于最高水平，因此表现出的综合风险也相对最高，应给予重点关注。从历史比较来看，2004年以来五家大型银行由于不良贷款率大幅下降､准备金充足率明显上升､正常贷款向不良贷款迁徙减缓等有利因素，综合风险得分明显减少，风险整体上呈现下降趋势。但从2006年下半年来，A､B､C､E四家银行由于大客户贷款集中度和中长期贷款占比的上升，综合风险得分略有增加，风险有上升的势头，我们应予关注。

三､因子分析在商业银行盈利能力评价中的运用

(一)方法介绍

因子分析法也是一种将多变量简化的技术，它可以被看成是主成分分析的推广。它是通过研究多个指标相关矩阵的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数公因子，用少数的变量来解释复杂问题的一种方法。因子分析和主成分分析的分析原理和过程很相似，首先都需要对数据进行标准化，然后计算变量相关系数矩阵的特征根和方差贡献率，提取公共因子，建立原始因子载荷矩阵，最后计算各因子得分与综合得分。两者的区别在于:一是因子分析法提供了多种对原始载荷进行旋转的方法，这样可以增强主因子的解释能力;二是因子分析对数据的要求更严格，在进行因子分析之前，需对数据进行检验来判断数据是否符合分析要求。

(二)案例分析

我们根据实际情况，选取了资产利润率(X1)､扣除缺口的资产利润率(X2)､营业费用率(X3)､净利息收入率(X4)､中间业务收入比重(X5)､准备金充足率(X6)､人均账面利润(X7)和人均营业费用(X8)等8个指标构建了盈利能力评价的指标体系，并通过SPSS统计软件对上海市23家中外资银行2006年末的数据进行了因子分析。分析前，我们对数据进行了KMO检验和球形检验，数据检验结果达到要求。分析中，我们选取了前三个因子，并对因子载荷进行方差最大旋转。第一因子在X1资产利润率和X7人均账面利润有较大正载荷，在X3营业费用率和X8人均营业费用上有较大负载荷，因此命名为盈利水平因子;第二因子在X5中间业务比重上有较大正载荷，在X4净利息收入率上有较大负载荷，因此命名为盈利结构因子;第三因子在X6准备金充足率及X2扣除缺口的资产利润率上有较大正载荷，因此命名为盈利抵补因子。最后采用回归法计算出各因子得分､排名以及综合得分和排名，见表5。

注:A-E银行为大型国有银行，F-P为中小商业银行，Q-W为外资银行

根据上述得分情况，一方面可以对各银行的综合盈利能力进行排名，找出盈利能力较差的银行给予重点关注，另一方面可以从某类银行或某家银行得分较低的因子入手，进一步研究银行盈利能力差的指标原因和内部经营原因，更加客观地揭示银行经营中的潜在风险和问题，有针对性地提出监管对策。

四､结论与建议

(一)研究结论

经上述方法进行风险分析之后，我们将分析结论与银行业机构运行表现进行了比对，评价结果与实际情况基本一致。我们发现，主成分分析与因子分析不仅适宜于对综合风险水平进行类别分组评价，而且可通过时序分析，揭示单家机构的风险变动趋势，有助于提高风险预警的识别能力。同时，我们还可以结合多元统计分析中的聚类分析方法，找出差异较小的各组银行，为银行分类监管提供依据。

此外，这种分析方法还有以下优点，可以克服前述非现场监管分析中的不足:一是把多个监管指标简化成可以计量的，并且互不相关的少数公共因子，较好地解决了多个监管指标综合定量评价的问题;二是以主成分或因子的方差贡献率占累计贡献率的比重为权重计算综合得分，消除了主观确定指标权重的人为因素，分析更科学;三是风险计量更加客观，计算过程的标准是统一的，计算所得出的综合分值不受监管人员主观因素的影响;四是操作简单方便，只要事先确定分析方法并取得原始数据，整个计算过程可用统计软件实现，可更方便更快捷地得到分析结果。

需要指出的是，分析方法的不同以及指标的不同会影响到各银行综合得分和排名，因此我们需要根据实际情况选择分析方法和指标体系。在选择分析方法时，如需要各个因子有较强的解释能力，可采用因子分析法;如果只是强调数据的简化和综合，可选择主成分分析方法;如需要对时序数据进行处理，可采用全局主成分分析法。而在指标的选择和指标体系的建立上，我们还需要根据实际情况逐步完善。

(二)相关建议

一是进一步完善评价指标体系和积累监管数据，为开展量化分析夯实基础。目前，银行法人机构非现场监管系统已经全面推广应用，但银行分支机构的非现场监管指标体系尚未建立，部分指标的统计口径也有差异，这对定量分析和综合评价的效果有所影响。因此，应尽快建立分支机构的非现场监管指标体系，并在此基础上进一步完善综合评价指标体系和积累监管数据，提高指标选择的科学性和数据使用的有效性，为进一步深化量化分析夯实基础条件。

二是采用多元统计分析等定量分析方法，定期开展对类别银行的风险及盈利能力综合评价，提出差异化的监管建议，推动分类监管走向深化。在现有对单家银行进行风险监测和风险评级的基础上，要充分利用已积累的历史数据和监管信息，采用多元统计分析等多种量化手段，开展对各个类别银行，如大型银行或中小型银行的分析与比较，以及各类别银行单个机构的风险综合评价，使非现场监管分析更加全面､更加充分地揭示不同类别银行间差异和不同机构间差异，并针对不同银行的经营特点和风险特点，提出差异化的监管建议。

三是加强监管机构内部各部门间的良性互动，提高非现场监管分析的系统性和有效性。银监会为了加强非现场监管工作，建立了包括统计部门和专业监管部门等多个部门参与的矩阵式的非现场监管框架。在银监会的统一部署下，各地银监局和基层监管部门应积极开展监管架构改革和流程再造，不断加强内部各部门间的信息共享和双向交流，将总体风险分析与单家机构的风险监测相结合，增强类别银行风险分析对机构监管评级的支持力度，提高非现场监管分析的系统性和有效性。

参考文献:

[1]任若恩，王惠文. 多元统计数据分析-理论､方法､实践[M].北京:国防工业出版社，1997

[2]雍红月， 李松林. 区域经济动态发展水平的全局主成分分析方法[J].内蒙古大学学报(自然科学版)，2005;1

篇5

关键词： 供应链协调;收益共享契约;存货质押融资;下侧风险控制

中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2014）12-0010-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.12.02

一、引言

收益共享契约模式是从供应链整体利益的角度出发，通过对供应商与零售商间批发价及收益共享系数的合理制定以克服供应链内“双重边际化”效应，即上下游企业为实现自身利益最大化而做出对供应链整体来说并非最优的决策，从而导致供应链整体期望收益无法达到最大，收益共享契约则通过提供合适的约束与激励措施有效缓解了这种冲突，国内外有基于不同供应链组成及风险规避情况的收益共享契约研究[1-6]。但在实际的操作中，供应链上的中小企业常面临资金短缺与资信水平有限的问题，供应链金融（Supply Chain Finance，简称SCF）利用供应链整体信用将借贷风险控制在银行接受范围内，这为中小企业贷款提供了极大便利。在SCF的研究中，有针对银行在自身风险规避情况下的贷款决策（最大质押率、最优利率等）研究[7-10]，也有关于供应链成员企业在银行风险控制条件下的最优决策研究[11-15]。可见，银行的风险规避对供应链金融的参与方决策有影响，而在供应链金融中考虑供应商与零售商间的协调管理时更如此，因为在银行风险控制下其对中小企业的贷款有上限，当供应链借贷信用不足以保证零售商贷到所需款项时，它便无法达到契约中要求的使供应链整体最优的订购量，供应商自然也就不会提供收益共享契约下的批发价，最终该契约会失效，无法达到协调下的最优。

在上述研究中，供应链协调相关方面的文献主要从合作博弈模型下供应链成员联合定价角度展开研究，较少涉及企业贷款及金融机构风险规避的问题;而在供应链金融方面的文献中，主要从非合作博弈模型（如纳什均衡和Stackelberg模型）角度研究银行贷款和供应链成员的最优决策，供应链成员多以自身收益最大为目标，忽略了供应链整体效应。在白世贞的《基于核心企业回购担保的存货质押融资决策分析》一文中[16]，虽然也在供应链金融中考虑了协调管理的问题，但没有涉及到SCF中很重要的银行风险控制的影响。本文以供应链金融中的存货质押融资模式为研究对象，将银行的风险规避情况考虑到供应链收益共享契约中，继而得到在银行下侧风险控制下协调契约中收益共享系数的范围，并用数值分析对结果进行了验证说明。

二、假设及流程描述

（一）假设

假设1：考虑只有一个作为核心企业的供应商与一个下游中小企业零售商组成的二级供应链系统，假设两者均为风险中性和完全理性，以追求自身收益最大化为目标。

假设2：假设供应商单位生产成本为a，零售商以批发价订购货物量为q，且按价格p进行销售，产品对应的市场需求为x，f（x）与F（x）分别为其概率密度函数和分布函数。

假设3：在供应链协调管理下，零售商与供应商之间会设计签订一份收益共享契约：供应商以较低批发价格将货物卖给零售商，零售商则将销售收入的“（1-λ）”倍共享给供应商。

假设4：零售商初始资金短缺，为达到该协调契约下要求的订购量，零售商将全部订购货物质押给银行进行借贷，银行经考核后将贷款支付给供应商，若不足则由零售商初始资金补足。

假设5：银行为风险规避型，本文借鉴下侧风险控制模型进行规避，风险控制指标为（l，β），质押率为ω，并以存货销售价中零售商所得部分作参考给予贷款ωpλq，贷款利率为r（包含物流费用），资金成本率为r0。

假设6：销售期末，未卖出产品的处理价格为s，银行与企业具有同样进入剩余产品市场的能力，即若零售商到期未能还清本息和，银行能以价格s处理余下产品。

（二）流程描述

1.银行根据物流企业对质押品的考察给定质押率并告知借款企业相应的下侧风险控制指标;

2.在供应链协调管理下，供应商与零售商确定整体最优的订购量，并签订银行下侧风险控制下使供应链协调的收益共享契约;

3.零售商按协议从供应商处批发货物，供应商将货物发至银行指定的物流企业监管;

4.银行以存货销售价中零售商所得部分作参考将贷款支付给供应商，零售商补足余下部分;

5.零售商进行销售，收入的倍支付给供应商，余下倍流入银行设定账户，银行根据还款情况指定物流企业发货，直到还清本息和银行通知归还余下货物;

6.还款期末，若零售商未能还清本息和且违约时，银行自行按处理价格卖掉余下产品以补偿自身损失，否则由零售商处理。

三、考虑银行风险规避的收益共享契约协调分析

（一）考虑支付给银行的利息成本，供应链内无收益共享契约机制模型

为了与后面供应链协调管理下的供应链成员期望收益作对比，这里首先分析无收益共享契约机制的企业收益情况，零售商仍需向银行借贷，银行也同样是风险规避的，但此处为便于比较，只计算零售商在能够获得使自身期望收益最大的贷款时的收益进行分析：

零售商的期望收益为：

π■=■px+s（q-x）f（x）dx+■pqf（x）dx-ωpqr-cq（1）

供应商的期望收益为：

π■=（c-a）q （2）

因为■=p-c-（p-s）F（q）-ωpr （3）

且■<0， 则有

q■■= F■（■） （4）

将式（4）分别代入式（1）、式（2）中，可得到无收益共享契约下供应链成员的期望收益：

π■■=（p-c）q■■-（p-s）■F（x）dx-ωpq■■rπ■■=（c-a）q■■ （5）

供应链整体期望收益为：

π■=■px+s（q-x）f（x）dx+■pqf（x）dx-ωpqr-aq （6）

在供应链协调管理下，零售商的最优订购量应与系统整体的最优订购量一致，又因为有：

■=p-ωpr-a-（p-s）F（q） （7）

且■=0 （8）

由一阶最优性条件可得：

q■■=F■（■） （9）

则供应链整体最大化期望收益为：

π■■=（p-ωpr-a）q■■-（p-s）■F（x）dx （10）

当供应链内无协调管理时，供应商批发价必然会大于生产成本，比较式（4）与式（9），必然有q■■<q■■，即零售商与供应链整体的最优决策不一致。下面在收益共享契约机制下分析解决这一问题。

（二）考虑支付给银行的利息成本，供应链内存在收益共享契约机制模型

在收益共享契约机制下，零售商与供应商的期望收益分别为： π■=■pλx+s（q-x）f（x）dx+■pλqf（x）dx-ωpλqr-cqπ■=（c-a）q+（1-λ）■pxf（x）dx+■pqf（x）dx（11）

由■=pλ（1-ωr）-c-（pλ-s）F（q）且■<0可得：

q■■=F■（■） （12）

在供应链协调管理下，q■■=q■■，即

■=■ （13）

则可得到批发价满足：

c■=■ （14）

实际中一般有a+ωpr<p，因此 有c■>0。

在收益共享契约机制下，必须保证供应商与零售商的期望收益大于分散决策时的期望收益，将式（9）、式（14）代入式（11）中可得：

π■■=pλq■■（1-ωr）-c■q■■-（pλ-s）■ F（x）dxπ■■=（c■-a）q■■+p（1-λ）q■■-■ F（x）dx （15）

比较式（5）与式（15），应有：

π■■>π■■π■■>π■■ （16）

在实际操作中，处理价格一定是小于λ倍的销售收入，即

s<λp （17）

否则零售商宁可将所有商品处理掉，这样它获取的收益会更高。

（三）银行下侧风险控制模型

存货质押融资贷款中仍存在销售风险和企业道德风险，本文假设银行为风险规避型，并借鉴银行下侧风险（Downside-risk）控制模型来进行规避。假设银行下侧风险控制模式的指标组合为（l，β），其中l为银行确定的贷款损失度，β则为其愿意承受最大损失为L下的风险容忍度，且L=lωpq;ω和q分别为质押率和质押量，银行贷款利率为r（包含物流费用），资金成本率为r0。根据银行下侧风险控制条件，即有P（loss>lωpλq）≤β，其中，loss=ωpλq（r-r0）- πb（x），πb（x）是市场需求为x时的银行利润。下面基于Downside-risk规避模型对银行风险控制进行推导：

首先确定产品的临界需求，当零售商的销售收入和回购所得退款恰好与期末银行的贷款本息和相等的时候，即：

pλx+s（q-x）=ωpλq（1+r） （18）

则临界需求x■=■q

当x≥x■时，零售商选择还款，此时P（loss>lωpλq）=0;

当x

若零售商还款，银行利润为

λ

若零售商不还款，银行利润为：

π■=pλx+s（q-x）-ωpλq（1+r） （20）

则银行贷款损失为：

loss=π■-π■=ωpλq（1+r）-pλx-s（q-x） （21）

考虑银行的下侧风险控制条件P（loss>lωpλq）≤β，并假定零售商的主体违约概率为h，当需求低于临界值且主体违约同时发生时，即

hP（ωpλq（1+r）-pλx-s（q-x）>lωpλq）≤β

则有F（■）≤β/h，即银行在给定质押率及下侧风险控制指标为（l，β）的情况下要求的收益共享系数满足：

λ

由式（16）、式（17）、式（22），即可得到在银行下侧风险控制下的供应链收益共享系数λ范围。

四、案例分析

假设x服从（500，2500）上的均匀分布，则其分布函数和密度函数分别为F（x）=（x-500）/2000和f（x）=1/2000，银行的质押率ω，风险控制指标（l，β），贷款利率以5.86%（包含物流费用）进行计算。同时，假设某产品p=10，a=5，s=1，r0=3.59%，零售商的违约概率h=3%，其中当供应链作分散式决策时c=6.5，则当（l，β）=（30%，0.2%）时，不同质押率下收益共享与无收益共享时供应链各参数最优值如下表1所示。

当质押率固定为0.6，银行下侧风险控制指标（l，β）变化时其对收益共享系数影响见表3。

由表1可知，在供应链金融中考虑协调管理，仍可能通过对契约参数的调整来满足银行风险规避条件的同时，使供应链成员期望收益都得到增加。由表2可知，质押率越高，银行对收益共享系数的约束越明显：当质押率为0.5时，对供应链协调契约中的收益共享系数无影响;当质押率增加到0.7时，供应链无法再满足银行下侧风险控制的同时完成收益共享契约;质押率的变化对条件（16）下的收益共享契约约束并无明显影响。由表3可知，当银行下侧风险控制指标发生变化时，其对收益共享系数的约束也会随之而变。

五、 结论

供应链契约作为协调供应链管理的一种有效手段在学术研究中受到广泛关注，本文基于存货质押融资尝试将供应链契约引入到供应链金融分析中，研究SCF中银行风险规避下的供应商与零售商之间的收益共享契约并讨论了契约中参数的范围。在SCF中研究协调契约不像单纯的在供应链中研究，因为参与SCF的方金融机构一般有其风险控制措施，若中小企业在银行风险规避下不能借贷到足够资金以达到契约中的订购要求，则核心企业自然也不会提供契约中的批发价格，这样整个收益共享契约便会失去协调效用，因此在SCF中研究协调契约的设计必须考虑银行的风险控制条件。

通过本文研究得知，当银行的质押率设置合适时，将供应链协调管理中的契约设计引入到供应链金融中，仍可为供应链成员带来更高的期望收益。在本文的协调契约设计中，当银行的质押率达到0.7时，条件（16）约束下的λ范围仍为（0.34，0.56），而银行下侧风险控制下对其要求为λ<0.3，即此时契约无法达成协调，因为质押率对银行来说偏高;当质押率为0.5时，λ<0.76，条件（16）约束下的λ范围仍为（0.34，0.56），即此时质押率较低，银行的下侧风险控制条件对契约中参数没有影响。