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風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-21 18:09:01 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 53

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法有哪些
2、銀行對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法是怎樣的
3、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)工具-統(tǒng)計(jì)模型和方法論
4、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型）

一、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法有哪些

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法

1、單變量判定模型。這種方法用單一的財(cái)務(wù)比率來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，依據(jù)是：企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境時(shí)，其財(cái)務(wù)比率和正常企業(yè)的財(cái)務(wù)比率有顯著差別。一般認(rèn)為，比較重要的財(cái)務(wù)比率是：現(xiàn)金流量／負(fù)債總額、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率。

單變量模型將財(cái)務(wù)指標(biāo)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是一大進(jìn)步，指標(biāo)單一，簡(jiǎn)單易行，但是不可避免會(huì)出現(xiàn)評(píng)價(jià)的片面性。這種方法在人們開始認(rèn)識(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采用，但隨著經(jīng)營(yíng)環(huán)境的日益復(fù)雜、多變，單一的指標(biāo)已不能全面反映企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)狀況。

2、多元線性評(píng)價(jià)模型。它的形式是：Z＝1.2x1＋1.4x2＋3.3x3＋0.6x4＋0.999x5.Z：判別函數(shù)值；x1：營(yíng)運(yùn)資金／資產(chǎn)總額； x2：留存收益／資產(chǎn)總額；x3：息稅前利潤(rùn)／資產(chǎn)總額；x4：普通股和優(yōu)先股市場(chǎng)價(jià)值總額／負(fù)債賬面價(jià)值總額；x5：銷售收入／資產(chǎn)總額。Z值應(yīng)在1.81～ 2.99之間，Z＝2.675時(shí)居中。Z＞2。675時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好；Z＜1.81時(shí)，企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)；Z值處于1.81～ 2.99之間，稱為“灰色地帶”，這個(gè)區(qū)間的企業(yè)財(cái)務(wù)極不穩(wěn)定。

多元線性模型在單一式的基礎(chǔ)上趨向綜合，且把財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)概括在某一范圍內(nèi)，這是它的突破，但仍沒有考慮企業(yè)的成長(zhǎng)能力，同時(shí)它的假設(shè)條件是變量服從多元正態(tài)分布，沒有解決變量之間的相關(guān)性問題。這種方法在現(xiàn)實(shí)中比較常見。

3、綜合評(píng)價(jià)法。這種方法認(rèn)為，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的內(nèi)容主要是盈利能力，其次是償債能力，此外還有成長(zhǎng)能力，它們之間大致按5∶3∶2來(lái)分配。盈利能力的主要指標(biāo)是資產(chǎn)凈利率、銷售凈利率、凈值報(bào)酬率，按2∶2∶1安排分值；償債能力有4個(gè)常用指標(biāo)：自有資金比率、流動(dòng)比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率，分值比為1；成長(zhǎng)能力有3個(gè)指標(biāo)：銷售增長(zhǎng)率、凈利增長(zhǎng)率、人均凈利增長(zhǎng)率，分值比為1，總分為100分。

這里的關(guān)鍵是確定標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分值和標(biāo)準(zhǔn)比率，需要經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間實(shí)踐，主觀性比較強(qiáng)。這種方法以及下面的概率模型在應(yīng)用中很普遍。

4、概率模型。二元Logistic概率函數(shù)又稱增長(zhǎng)函數(shù)，其形式為：

P是二元Logistic函數(shù)的計(jì)算結(jié)果，a是常數(shù)項(xiàng)，bi是斜率，xi是自變量，將上式變形：

計(jì)算的結(jié)果P是事件發(fā)生的概率，所以將回歸因變量的值域定義在（0，1）上。

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型。上面的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法是靜態(tài)的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型實(shí)現(xiàn)了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。20世紀(jì)90年代，F(xiàn)letcher，Goss 和Altman等國(guó)外研究者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警模型。它由一個(gè)輸入層、若干中間層和一個(gè)輸出層構(gòu)成；它不需要主觀定性地判斷企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，但是比較復(fù)雜，技術(shù)要求高，工作隨機(jī)性強(qiáng)，所以在應(yīng)用中易受到限制。

二、銀行對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法是怎樣的

客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要方法有兩種：

一、專家法：即通過專家（也就是銀行審查人員）的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、技能等，對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行主觀判斷。這種方法缺點(diǎn)顯而易見，目前基本被淘汰，或者只作為輔助手段。

二、模型法：即在長(zhǎng)期大量的數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，搜集各類可能影響客戶風(fēng)險(xiǎn)的要素并建立數(shù)學(xué)模型，通過模型計(jì)算出客戶的違約概率。這是目前絕大多數(shù)商業(yè)銀行通行的做法，但是具體模型千差萬(wàn)別，通常的模型要素大概包括：個(gè)人客戶基本信息（年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入情況、婚姻狀況等）或公司客戶基本信息（企業(yè)規(guī)模、組織架構(gòu)、行業(yè)地位、高管信息等），客戶資產(chǎn)負(fù)債（公司客戶還要做報(bào)表分析），客戶信用（有沒有不良記錄？），貸款金額及用途（是否與行業(yè)情況匹配？是否與資產(chǎn)情況匹配？等），還款來(lái)源（用什么錢來(lái)還？），擔(dān)保（什么擔(dān)保方式？擔(dān)保效力強(qiáng)弱？），宏觀環(huán)境等等。

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三、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)工具-統(tǒng)計(jì)模型和方法論

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（Risk Assessment）是指在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生之后，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)事件給人們的生活、生命、財(cái)產(chǎn)等各個(gè)方面造成的影響和損失進(jìn)行量化評(píng)估的工作。

風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理在金融、投資、產(chǎn)品、交通、管理決策、健康醫(yī)療、生產(chǎn)安全、公共安全等行業(yè)領(lǐng)域中較為常見，受到更多的重視，尤其是監(jiān)管機(jī)構(gòu)和社會(huì)公眾對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)事故的理性反應(yīng)，也反過來(lái)要求經(jīng)營(yíng)管理者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)有效管理。

風(fēng)險(xiǎn)管理舉例：某工廠粉塵爆炸、某地化學(xué)物質(zhì)爆炸、金融危機(jī)、食品安全事故、某手機(jī)、汽車等產(chǎn)品召回事故。

風(fēng)險(xiǎn)管理在各行業(yè)存在著不同的技術(shù)工具，也有一定的共通性，ISO和IEC等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織也有相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)文件，本文將首先對(duì)共同性的部分做初步分析，方便讀者做遷移分析和應(yīng)用。

首先了解風(fēng)險(xiǎn)管理和分析的初步框架和步驟：風(fēng)險(xiǎn)和不確定性有關(guān)，也和概率有關(guān)，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)工具在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中可以提供參考價(jià)值。

風(fēng)險(xiǎn)損失、成本和收益的量化分析：風(fēng)險(xiǎn)和損失的量化分析關(guān)系根據(jù)實(shí)際的行業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)變量因素各有不同，這里先簡(jiǎn)要闡述一個(gè)簡(jiǎn)化模型：首先建立假設(shè)線性模型，RL=a x+b y+c*z+....， RL=損失， a、b、c等于各風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)系數(shù)，x、y、z等于風(fēng)險(xiǎn)變量。其中損失可以分為有形損失和無(wú)形損失，例如財(cái)務(wù)損失，物品損失或名譽(yù)損失等等。風(fēng)險(xiǎn)變量可以分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和隨機(jī)性風(fēng)險(xiǎn)。

將各個(gè)變量曲線累加后，得到總變量-損失曲線。

建模和分析步驟：

首先識(shí)別和篩選風(fēng)險(xiǎn)變量，可以通過頭腦風(fēng)暴、變量清單列舉法、主要風(fēng)險(xiǎn)分析、情景分析、結(jié)構(gòu)化假設(shè)分析SWIFT、失效模式分析、Delphi法、因果分析、潛在通路縫隙等方法，初步確定潛在風(fēng)險(xiǎn)變量。

選擇風(fēng)險(xiǎn)變量可以參考MECE原則，完整列出所有變量，并排除重復(fù)變量。

例如下圖舉例，如果有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支持，可以通過回歸分析，相關(guān)度分析等工具，刪除無(wú)效或重復(fù)、相關(guān)變量。心理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的因果分析舉例：

工程技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的故障樹分析舉例：

選擇相關(guān)變量后，如果有相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為支持，可以通過回歸分析建立模型，使用最小二乘法獲得最優(yōu)模擬曲線，進(jìn)行后續(xù)假設(shè)驗(yàn)證。

建立了初步的數(shù)學(xué)模型之后，可以使用決策樹分析方法，確定可能性的風(fēng)險(xiǎn)事件和發(fā)生概率，計(jì)算出總損失。

在決策樹建立時(shí)，往往需要結(jié)合收益和成本進(jìn)行綜合計(jì)算和決策分析，例如下圖會(huì)加入收益概率和計(jì)算。

對(duì)于概率確定，可以通過經(jīng)驗(yàn)或理論分析，或?qū)嵶C數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)給出初步概率。理論分析需要確定事件的分布類型，基于測(cè)試或歷史數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)根據(jù)概率密度函數(shù)和數(shù)學(xué)期望值，設(shè)定置信區(qū)間，之后更精確量化風(fēng)險(xiǎn)概率。下圖為正態(tài)分布示意圖，置信區(qū)間越大，則離數(shù)學(xué)期望（平均值）偏離誤差越大。

對(duì)于部分事件，需要進(jìn)一步breakdown拆分子變量，得出最終概率，下圖是事件樹舉例，計(jì)算出每年發(fā)生爆炸的概率：

如果A事件和B事件，C事件存在概率時(shí)間相關(guān)性，即條件概率，可以使用條件概率分析，例如著名的馬克洛夫矩陣分析法：

對(duì)于成本、收益和損失的三者量化分析，需要將成本加入計(jì)算模型，例如在生產(chǎn)質(zhì)量管理中，生產(chǎn)工藝管控和質(zhì)量檢測(cè)等成本變量隨質(zhì)量控制接受限來(lái)確定，質(zhì)量管控嚴(yán)格程度一定意義上和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，質(zhì)量要求越高，風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生的可能性越小。

當(dāng)總收益>總成本，則風(fēng)險(xiǎn)管理措施可行，否則需要從降低成本或提高收益等角度實(shí)現(xiàn)合理決策。降低成本有若干方法，例如可以通過量本利分析、確定固定成本和變動(dòng)成本曲線，提高產(chǎn)量，攤平質(zhì)量管理成本。

風(fēng)險(xiǎn)損失不僅僅和概率有關(guān)，也和危險(xiǎn)程度有關(guān)，而危險(xiǎn)程度也影響到下述公式的系數(shù)，即a=矩陣[概率，危險(xiǎn)程度] RL=a x+b y+c*z+....

根據(jù)危險(xiǎn)程度和概率矩陣，具體行業(yè)和案例，進(jìn)行量化加權(quán)計(jì)分，確定系數(shù)值。

四、大數(shù)據(jù)金融-第一章大數(shù)據(jù)金融概論

1.大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)

2.大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

（1） 數(shù)據(jù)類型方面

（2） 技術(shù)方法方面

（3） 分析應(yīng)用方面

3.大數(shù)據(jù)的特征

多樣性：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器種類的增多，諸如網(wǎng)頁(yè)、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，以數(shù)量激增、類型繁多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言更加復(fù)雜，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的難度增大。

時(shí)效性：大數(shù)據(jù)的時(shí)效性是指在數(shù)據(jù)量特別大的情況下，能夠在一定的時(shí)間和范圍內(nèi)得到及時(shí)處理，這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。只有對(duì)大數(shù)據(jù)做到實(shí)時(shí)創(chuàng)建、實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)處理和實(shí)時(shí)分析，才能及時(shí)有效的獲得高價(jià)值的信息。

價(jià)值型：包含很多深度的價(jià)值，大數(shù)據(jù)分析挖掘和利用將帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值。

4.大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別

5.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景

1.按照大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類

2. 按照大數(shù)據(jù)獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機(jī)會(huì)增多

0. 商業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源

1. 客戶

2. 市場(chǎng)

3. 商品

4. 供應(yīng)鏈

0. 數(shù)據(jù)來(lái)源

2. 市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷

3. 客戶關(guān)系管理

4. 企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理

5. 數(shù)據(jù)商業(yè)化

0. 數(shù)據(jù)來(lái)源

2. 付款定價(jià)

3. 研發(fā)

4. 新的商業(yè)模式

5. 公共健康

1. 營(yíng)銷

2. 服務(wù)

3. 運(yùn)營(yíng)

4. 風(fēng)控

大數(shù)據(jù)金融是指運(yùn)用 大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái) 開展 金融活動(dòng)和金融服務(wù) ，對(duì)金融行業(yè) 積累的大數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù) 進(jìn)行云計(jì)算等信息化處理，結(jié)合傳統(tǒng)金融，開展資金融通、創(chuàng)新金融服務(wù)。

1. 呈現(xiàn)方式網(wǎng)絡(luò)化

大量的金融產(chǎn)品和服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)。

2. 風(fēng)險(xiǎn)管理有所調(diào)整

風(fēng)險(xiǎn)管理理念 ——財(cái)務(wù)分析（第一還款來(lái)源）、可抵押財(cái)產(chǎn)或其他保證（第二還款來(lái)源）重要性將有所降低。

風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方式 ——更注重將交易行為的真實(shí)性、信用的可信度通過數(shù)據(jù)來(lái)呈現(xiàn)。

對(duì)客戶的評(píng)價(jià) ——全方位、立體的/活生生的。

風(fēng)險(xiǎn)管理的主要手段 ——基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)蛻暨M(jìn)行識(shí)別和分類。

3. 信息不對(duì)稱降低

4. 金融業(yè)務(wù)效率提高

在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)，把合適的產(chǎn)品以合適的方式提供給合適的消費(fèi)者。

5. 金融企業(yè)服務(wù)邊界擴(kuò)大

由于效率提升，其經(jīng)營(yíng)成本必然隨之下降，最適合擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模。

金融從業(yè)人員個(gè)體服務(wù)對(duì)象會(huì)更多。

6. 產(chǎn)品是可控的、可受的

通過網(wǎng)絡(luò)化呈現(xiàn)的金融產(chǎn)品，對(duì)消費(fèi)者而言，其收益或成本、產(chǎn)品的流動(dòng)性是可以接受的，其風(fēng)險(xiǎn)是可控的。

7. 普惠金融

大數(shù)據(jù)金融的高效率性及擴(kuò)展的服務(wù)邊界，使金融服務(wù)的對(duì)象和范圍也大大擴(kuò)展，金融服務(wù)也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準(zhǔn)營(yíng)銷個(gè)性化服務(wù)

立足長(zhǎng)期大量的信用及資金流的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，在任何時(shí)點(diǎn)都可以通過計(jì)算得出信用評(píng)分，并采用網(wǎng)上支付方式，實(shí)時(shí)根據(jù)貸款需要及其信用評(píng)分等數(shù)據(jù)進(jìn)行放貸。

2. 客戶群體大，運(yùn)營(yíng)成本低

大數(shù)據(jù)金融是以大數(shù)據(jù)云計(jì)算為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務(wù)領(lǐng)域拓展至更多的中小企業(yè)和中小客戶。

3. 科學(xué)決策，有效風(fēng)控

根據(jù)交易借貸行為的違約率等相關(guān)指標(biāo)估計(jì)信用評(píng)分，運(yùn)用分布式計(jì)算做出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，解決信用分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、授權(quán)實(shí)施以及欺詐識(shí)別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基于 電商平臺(tái)基礎(chǔ) 上形成的網(wǎng)上交易信息與網(wǎng)上支付形成的金融大數(shù)據(jù)，利用云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。

典型代表有 阿里小貸 ，基于對(duì)電商平臺(tái)的 交易數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)的用戶交易與交互信息和購(gòu)物行為習(xí)慣 等的大數(shù)據(jù)通過 云計(jì)算 來(lái)實(shí)時(shí)計(jì)算得分和分析處理，形成網(wǎng)絡(luò)商戶在電商平臺(tái)中的累積信用數(shù)據(jù)，通過電商所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)信用評(píng)級(jí)體系和金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算模型及風(fēng)險(xiǎn)控制體系，來(lái)實(shí)時(shí)向網(wǎng)絡(luò)商戶發(fā)放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實(shí)現(xiàn)數(shù)分鐘之內(nèi)發(fā)放貸款。

企業(yè)利用自身所處的 產(chǎn)業(yè)鏈上下游 （原料商、制造商、分銷商、零售商），充分整合供應(yīng)鏈資源和客戶資源，提供金融服務(wù)而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購(gòu)是供應(yīng)鏈金融的典型代表。

在供應(yīng)鏈金融模式當(dāng)中， 電商平臺(tái)只是作為信息中介提供大數(shù)據(jù)金融 ，并不承擔(dān)融資風(fēng)險(xiǎn)及防范風(fēng)險(xiǎn)等。—— 渠道商為核心企業(yè)。

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