发布时间：2023-09-27 15:05:07
绪论：一篇引人入胜的金融风险分类，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
引言
2006年，银监会开始在全国农村合作金融机构推广实施贷款风险五级分类，期待实现“以期限管理为基础的四级分类向以风险管理为基础的五级分类的转变”。经过多年的发展和实践，农村合作金融机构个人贷款、小微企业贷款等基本实现了信息系统矩阵自动分类，但是大额贷款风险分类由于需要进行财务分析、现金流量分析、非财务分析和担保分析，判断因素多且难度大，再加上由于一些机构对贷款风险五级分类认识不到位，信贷基础管理薄弱，分类人员分析判断能力不足，主观性强，导致大额贷款风险分类结果的真实性、准确性大打折扣，可以说大额贷款风险分类已经成为农村合作金融机构实施贷款风险五级分类的重点和难点。
一、大额贷款风险五级分类中存在的问题
（一）贷款基础管理薄弱，分类依据不充分
信贷资料是否真实、完备是影响大额贷款风险五级分类结果准确性的主要因素，但是很多信用社信贷档案资料不规范、不完整，贷后检查薄弱，不能连续收集借款人的经营信息和财务信息，或者对借款人提供的虚假财务报表审查不严。如果信贷人员依据这些不完备的贷款资料进行大额贷款风险分类，难免会出现分类结果与贷款真实风险状况存在偏离的现象。
（二）人员业务素质偏低，亟待进一步提高
大额贷款风险五级分类是更加先进的贷款质量评估体系或者风险识别体系，它包含了大量的定量分析和综合分析，这就要求分类人员必须全面、准确地了解和掌握与贷款分类有关的专业知识。而农村合作金融机构的信贷管理人员学历水平普遍偏低，再学习机会少，且长期身处农村社区，对经济金融政策掌握不够，在综合分析和判断能力上存在明显不足，不能及时有效的判断贷款风险。
（三）大额贷款风险五级分类主观性强，分析技术有待量化
按照银监会贷款五级分类管理办法，大额贷款五级分类侧重于通过借款人的财务变化情况，现金流量情况，以及担保情况和非财务因素等，来综合判断借款人第一还款来源是否有保障。然而由于大额贷款五级分类标准模糊，框架较粗，造成分类人员在对大额贷款进行五级分类时，主观性强，这就需要对相应的分类标准进行提炼，找出适合农村合作金融机构大额贷款五级分类的量化体系。
二、大额贷款风险五级分类量化管理模式构建
根据世界银行的调查，虽然目前全世界各监管当局都非常重视贷款风险分类的推广，但是国际上仍然没有统一的贷款分类技术，也没有评估贷款风险的标准程序。对于贷款风险分类的具体方法，各国银行界的做法也不完全一致，欧美很多银行机构强调严格以统计结果为基础进行分类，南美和澳洲一些银行则强调以专家判断为基础。我国的邹平座、张华忠、迟国泰、罗东伟等则针对国内以定性为主的贷款风险分类现状，提出建议追随国际上信用风险度量的量化趋势，修改分类标准和体系，对各分类要素进行排序，逐步量化分类标准。
结合上述国内外贷款风险分类的研究成果，现阶段农村合作金融机构完全可以利用量化技术和科技手段优化大额贷款风险五级分类管理模式，这样可以有效提升大额贷款风险五级分类结果的真实性和准确性，同时可以增强可操作性，减少人为因素影响。
（一）大额贷款风险分类管理模式构建的原则
1.科学化原则。要主动顺应大额贷款风险分类方式的变化，紧紧围绕贷款风险分类核心定义，以全面高效的信息系统资料为依据，按照一定的科学程序和方法，排除个人的猜测和偏见，最终确定合理的大额贷款风险分类管理模式。
2.标准化原则。大额贷款风险分类的有效性在于建立标准的分类管理模式，在于及时有效的识别大额贷款的风险状况。具体体现在分类流程的标准化，分类方法的标准化和分类指标体系的标准化。
3.定性与定量分析相结合，但以定量分析为主原则。从现代风险管理角度看，科学的贷款风险分类管理模式必须依赖于定量分析作为决策的支持和依据。目前，以美国和欧洲为代表的国际化银行在贷款风险分类中比较注重量化模型分析方法的运用，普遍具有较高的风险分类水平。而我国农村合作机构在贷款风险分类量化分析方面仅仅是刚刚起步，大部分大额贷款风险分类仍然依赖于信贷人员的经验和主观判断，主观性强，分类结果常常带有人为因素。采取定性与定量分析相结合，但以定量分析为主的大额贷款风险分类模式，是一个必然趋势。
4.可操作性原则。大额贷款风险分类过程中，分类人员大多是基层信贷人员，因此分类模式必须要具有很强的可操作性和实用价值。只有这样，才能真正发挥其作用，才能保证大额贷款分类结果的真实性和准确性。
一、引言
2014年中央经济工作会议明确提出要“高度重视财政金融领域存在的风险隐患，坚决守住不发生系统性和区域性金融风险的底线”。2008年国际金融危机爆发以来，世界各国应对金融危机的经验表明，构建金融体系风险预警机制是必要且可行的。相对于整体金融风险而言，区域性金融风险具有更强的外部传导性和可控性，且一般早于整体金融风险爆发，在某种程度上可被视为整体金融风险的预警信号，因此，作为金融监管的有效补充，研究区域性金融风险早期预警体系并进行预警分析将对金融风险管控具有重要意义。
国外学者对于早期风险预警体系的研究较为系统和成熟，且已有一些金融监管部门建立了早期预警模型，如美联储的SEER评级模型、美国联邦存款保险公司的SCOR模型、法国银行业委员会的预期损失模型、国际货币基金组织的宏观审慎评估模型等。受国际金融危机的影响，近年来国内学者在早期金融风险预警和管理方面的研究也越来越多，但由于预警指标选择、风险状态划分及临界值选择等均不尽相同，因此建立的预警模型也有所差异。本文通过借鉴国内外对金融风险预警指标体系的既有研究成果，综合运用模糊聚类分析、BP神经网络建模等计量分析方法，构建区域金融风险预警体系，以期对区域性金融风险的评估和防范提供客观性依据。
二、总体分析框架及模型构建
本文构建的区域金融风险早期预警体系由三部分组成：首先结合安徽区域特点，构建包括经济因素、财政因素、金融因素、房地产发展、企业经营状况等的区域性金融风险指标体系；其次利用模糊聚类分析对研究样本进行分类，确定BP神经网络预警模型的分割点，为区域性金融风险水平的划分提供一种新思路；最后采用人工神经网络来预测未来金融危机发生的可能性。
（一）区域性金融风险指标体系
区域性金融风险指标选择既要考虑金融风险因素的普遍性，更要体现区域经济金融发展特点。指标选取原则：一是全面性，所选指标尽可能全面反映区域金融风险；二是可得性，所选数据要容易获得，且期间口径未作调整；三是匹配性，数据收集成本与模型预测的经济实用性相匹配。
（二）风险评估的模糊聚类分析
在分析一个时间序列的区域金融风险时，我们可以把指标相似程度高的样本聚集在一起，作为一个整体进行分析，以达到简化的效果。传统的聚类分析是一种“硬划分”，即把每个待识别的对象严格划分到某类中，具有“非此即彼”的性质，这种分类的类别界限也是分明的。然而，在大多数情况下，风险类别可能并没有严格的界定，其类属性方面存在中介性，适合进行“软划分”。模糊集理论为这种划分提供了强有力且有效的分析工具，采用相应的模糊聚类模型，可以取得较好的分类效果。“模糊聚类”概念最早由Ruspini提出，之后人们利用这一概念提出了多种模糊聚类算法。本文运用神经网络来进行模糊聚类，其优势在于神经网络的并行处理结构。
（三）基于人工神经网络的早期预警体系
人工神经网络ANN）是一种在生物神经网络启示下建立的数据处理模型，其具有强大的模式识别和数据拟合能力，最为可贵的是神经网络还有自学习和自适应性。自适应性是指一个系统能够改变自身的性能以适应环境变化的能力，当环境发生变化时，相当于给神经网络输入新的训练样本，网络能够自动调整结构参数，改变映射关系，从而对特定的输入产生相应的期望输出。人工神经网络包括很多种，不同类型的神经网络适用于解决不同的问题，其中最为常用的一种就是BP神经网络，它是一种多层前向神经网络，其权值调整采用反向传播学习算法。而自组织竞争神经网络则使用了与前向神经网络完全不同的思路，采取竞争学习的思想，网络的输出神经元之间相互竞争，同一时刻只有一个输出神经元获胜，因此自组织神经网络主要用于解决分类、聚类问题。鉴于此，本文在进行区域金融风险评估时，运用自组织竞争神经网络进行模糊聚类分析，得出各样本的风险类别；而在构建区域风险早期预警体系时，采用BP神经网络进行分析和预测。
三、区域性金融风险早期预警的实证分析
（一）区域性金融风险监测指标的选取与标准化
随着全球经济的快速发展，金融风险呈现出复杂性和多样化的特点，金融风险管理的重要性日益突出。2008年的金融危机引起的温州民间借贷风波，以及当前5大商业银行28万亿贷款带来的隐形风险，都说明了我国的金融风险防范体系存在漏洞，金融风险管理存在严重的不足。金融经营的是货币，存在不可避免的风险，如何构建健全的风险防范体系是金融机构健康发展的前提，对于当下金融市场有着重要的指导作用。
一、金融风险管理现状
（一）不良贷款数额持续增大
商业银行的不良贷款压力随着宏观经济的下滑，呈现出越来越大的趋势。国家银监会对于5大商业银行的28万亿贷款做出了自查的要求。当前银行贷款呈现出的典型特点是数额大，且五级分类模糊。通过相关数据可以发现，大多数省市的金融市场中，贷款数额较之去年都有明显增加，这种攀升趋势将很有可能带来风险。金融危机一般爆发于企业，集中显现在民间，然后就会引燃银行内部存在的潜在风险，带来不可估量的损失。
（二）高层管理提高了重视程度
如何防范金融风险成为中央经济工作的重点关注对象，国家银监会在数次经济形势通报会上都有明确表态，未来几年银监会将会以规范和健全地方政府融资平台为主要任务，做好金融风险管控工作，强化贷款风险控制，做好房地产部门的信托风险管理。另外还就如何树立金融防范的意识，把守风险底线，分析当前金融形势，做到早发现、早报告、早控制等工作做出了明确指示。
（三）贷款种类越来越广泛，风险防范的难度越来越大
2011年底我国的金融业总资产约为119万亿元，比2004年增长了几乎3倍，但是银行业的金融资产总额呈现下降趋势，证券公司和保险公司的资产呈现上升趋势。目前我国主要服务于“三农”和中小企业贷款的金融机构约有800多家，用于农业和中小企业的贷款金额也成逐年上升，逐渐增多的贷款种类对银行防范金融风险的能力提出了更高的要求。
（四）金融机构数量多
目前我国村镇银行越有800家，总资产额超过2600亿，存贷款相当，主要服务于三农和中小企业贷款。在这些金融机构中，民营资本持股率达74.3%。可见我国的金融机构越来越多，涉农和中小企业的贷款逐年上升，这为金融风险的防范工作带来了很大的困难。
二、金融风险防范工作中存在的不足
（一）贷款五级分类存在偏差
主要表现为不能严格执行分类标准，金融机构的分类制度不完善，对分类结果的审批不及时，分类人员素质有待提高等。
（二）贷款去向的专业性预测团队欠缺
目前金融机构的操作方式多为只管把钱贷出去，而不问贷款用于何处，这样就导致对贷款的去向考察不足，难以做出专业性的判断，无法准确分析贷款去向和形势，容易引起风险。
（三）没有合理利用互联网
在信息化时代，互联网在金融风险防范工作中有着不可替代的作用。现在很多贷款单位向金融机构提供的财务报表都是有问题的，和提交给税务局的有很大差别。所以金融易购应该与税务局联网，加强风险管理。
（四）人才缺失
金融风险管理师是从事金融管理的资格证书，具有国际权威性，但是目前中国取得这一证书的不过1200人左右，相比较于中国庞大的金融市场很明显是远远不够的。
（五）担保制度不健全
担保登记分散，不利于查阅；当前的动产抵押制度有漏洞，导致担保工作效率低下等都是目前金融风险防范中存在的不足。
三、金融风险防范体系构建策略
（一）加强对互联网的应用
在信息化时代，先进的金融风险防范体系离不开互联网的支持。具体实现方式是开发风险防范管理系统，通过将地市部门和主管部门联网，使得主管部门可以随时掌握金融机构的贷款情况。管理系统最好可以与金融风险防范控制合作部门联网，比如税务局和担保登记中心等。
（二）风险防范体系的设计要精细
金融风险防范体系的内容必须全面而真实，从用户名到风险等级等都应该齐全。本着科学性的理念，体系的制定要严格遵守国家相关规定，要实现体系的长期可用性，这样可大大控制和减少管理成本。要及时更新贷款等级，优化防范体系，建立责任制，真正做好金融风险防范体系的制定工作。
（三）健全金融风险防范组织机构
目前国家金融机构众多，遍布范围广，贷款金额越来越大，与之匹配的金融风险防范组织机构也应该具有多层次性和广泛覆盖性。组织机构的设立必须有明确的职责和管理目标，避免职责重复浪费资源。首先要完善风险管理框架，建立督查机构，实现现场考察，实现金融风险的快速识别和防范。其次要建立必要的风险处理机构。当风险出现之后，要对其进行集中处理，严格维护金融市场秩序。最后要完善金融机构内部组织。从专门的风险管理部门，到各个股东，以及督查、处理部门，一起组成风险管理委员会，在随时变动的市场经济之下，多总结经验，创新防范途径，做到金融风险的专业化内部控制。
综上所述，金融风险呈现出越来越严重的趋势，如何做好对其的防范对于国家金融经济市场的健康运转有着重要的意义。相关机构和部门应该从加强对互联网的应用、精细化风险防范体系的设计、健全金融风险防范组织机构等方面来做好防范体系的构建。
参考文献
