金融行业前景分析(精选8篇)
时间：2023-07-04
时间：2023-07-04
关键词 大数据 金融统计 人才培养
中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10、16400/ki、kjdks、2015、11、027
Financial Statistics Talents Training Mode
under the Background of Big Data
MENG Xuejing[1][2]， ZHAO Xinquan[3]
（[1] Postdoctoral Research Station， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， Hubei 430073;
[2] College of Statistics， Hubei University of Economics， Wuhan， Hubei 430205;
[3] School of Statistics and Mathematics， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， Hubei 430073）
Abstract The arrival of the era of big data， financial data volume surge to financial statistics brought unprecedented opportunities and challenges、 The plexity of the financial big data talent to promote a stronger financial statistical data collation， analysis and higher overall quality、 Universities assume the responsibilities of professional financial statistics cultivate talent， to be able to adapt to the era of big data cultivate talent needs、 This paper studies the statistics of professional training model large data finance background， make a few innovative training model， and finally gives a summary and outlook、
Key words big data; financial statistics; talent training
0 引言
金融大数据时代已经来临。金融大数据具有数量大、速率快、多样化、不稳定等特点，为金融统计专业提供了更加宽广的舞台，促使统计方法变革，提高统计数据质量，拓宽了统计数据信息的搜集渠道。
目前，数据收集、整理和分析已经成为金融机构从业者的基本要求，根据数据分析结果制定政策和法规、指导行动，在金融领域和其它生活领域发挥着重要作用。大数据时代的到来，给金融统计带来前所未有的机遇和挑战。一些发达国家在金融领域中对于大数据的应用走在世界前列。两家对冲基金，位于英国伦敦的对冲基金Derwent Capital和加利福尼亚的MarketPsych用微博数据预测股市投资时机，是利用大数据进行投资并取得良好成效的成功范例。Xoom与许多拥有大数据的公司合作，开发跨境汇款异常交易报警系统，可以发现是否有犯罪集团进行诈骗。信用卡发行商VISA和MasterCard通过自己的服务网获取交易信息和顾客的消费信息，用来预测商业发展和客户的消费趋势。美国第一资本银行和美国银行通过发行信用卡，得知客户的消费模式，成功为客户提供定制化服务，等等。
地方高校是培养金融统计专业人才的重要场所，面对大数据时代的挑战，金融统计专业的一个重要职责是培养可以进行金融大数据整理和分析、能够适应时代需求的人才，这就促使高校必须创新大数据环境下金融统计专业人才培养的模式。
1 构建金融统计专业人才培养模式的研究意义
人才培养模式是影响教育质量的重要因素之一，适应时代要求的人才培养模式是教学改革的核心内容。关于金融统计专业人才培养模式的研究，对于促进时展、提高教学质量的意义是深远的。
（1）培养出适应大数据时展需要的应用型人才。《2013年大数据市场应用与趋势调研报告》中指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。在金融行业，深入了解和分析海量数据，是金融机构在竞争中保持优势的主要武器。时代的迫切需求促使高校金融统计专业必须培养出可以与社会接轨、能够有效处理金融大数据的人才。
（2）促进师生教学观念的转变。哈佛大学和麻省理工学院建设的在线教育平台及其课程，向全世界免费开放，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高，这给传统的学校教育带来了机遇和挑战。在大数据背景下，知识的获取渠道呈现多样化，在人才培养过程中，要有效利用知识平台充实课堂，促进师生教与学共同进步，努力培养具有创新意识和创新能力的应用型人才。
2 构建金融统计专业人才培养模式的主要内容
高校金融统计专业人才培养要能够跟上社会需求，根据不同学生需求特点和金融行业特色要求制定质量标准。在满足社会对金融高素质人才需求的多样化、层次化和专业化的人才培养模式上进一步改革和探索。
（1）改革教学模式。传统的统计教学模式是以老师讲授为主，注重概念和方法的诠释，学生参与较少。老师在课堂上选讲的例题也比较常规，关于软件的使用主要通过Excel简单的演示。在大数据时代，数据的复杂性和非结构性是常规例题所不能代表的，简单的Excel演示已不能发挥作用，在这样的背景下，统计教学模式必须改革，教师在课堂上要教会学生如何从纷繁复杂的数据库里挖掘出有用信息，并利用统计方法对数据进行建模和分析，在课堂教学中要实现与软件完全结合，R软件会成为主流，它是处理大数据的有效工具。要求学生在课下通过自主学习，灵活使用R软件进行数据处理和分析。除R软件外，学生还要学会使用新型开发的软件来辅助解决大数据问题，比如Hadoop、NoSQL等。
（2）改革课程体系。传统的课程设置模式已经不能满足大数据时代的要求，学生的实践能力、数据分析能力、综合素质要求更高。从这些角度出发，课程设置要强调知识的针对性，注重学生的动手能力。比如开设“数据挖掘技术”、“流数据分析技术”、“搜索引擎系统应用”等课程，通过机器学习、统计分析方法，使学生可以进行实际的数据挖掘操作，可以进行网络分析数据。通过开设讲座类课程，比如“前沿技术讲座”，讲授专业前沿的方法技术，同时借助实际案例向学生介绍如何使用软件进行数据挖掘、整理和分析。在课程体系外增加第二课堂，通过统计建模大赛、市场调查大赛、社会实践等活动，与金融机构合作，鼓励学生自发寻找问题，解决问题，提高学生的团队合作能力和人际沟通能力，促进就业。
（3）建设教学团队。高校教师大多具有硕士和博士学位，自主学习能力较强，高校应该提供教师更多发展的机会和平台。鼓励教师参与专业相关的教学和学术会议，主动寻求专业前沿知识，努力建设高水平创新型教学团队。鼓励教师考取相关的职业资格证书，比如注册会计师、数据分析师，金融分析师等。同时到企业兼职，这样既能讲授专业理论知识，又能与实践结合，培养出实用性人才。时展迅速，教师能力必须跟上时代的步伐。通过聘请校外知名专家和企业的数据分析师到学校开设专题讲座，与学生直接接触，分享他们的工作经验，鼓励学生去企业实习从事相关数据分析工作，并及时反馈到人才培养计划中。
（4）探讨应用型人才培养途径。应用型人才指的是能够符合用人单位需求，具有较强的动手能力和较高的综合素质的人才。高校的人才培养制度要以培养应用型人才为目标，通过教学模式、课程设置、教学内容、教学方法等手段构建应用型人才的培养模式。金融统计专业的学生，毕业后要能够与金融机构的需求接轨，在本科学习阶段通过理论课程的学习加实践课程的锻炼，具备综合分析数据的能力，培养竞争意识，提高实践和创新能力。
3 构建金融统计专业人才培养模式的创新点
在大数据背景下，金融统计专业的人才培养模式应该具备“系统知识与应用能力并重”的特色，在培养途径、培养方案及学生管理方面可以有如下创新：
（1）培养途径的创新：采用“1、5+2、5”模式，前一年半通识教育加专业基础课程，让学生具备扎实的金融理论基础和统计基本素养;后两年半专业教育加个性化培养，重点培养学生在大数据背景下挖掘数据、整理数据和分析数据的能力。
（2）个性化的人才培养方案：对于优秀的本科生采用本科生导师制，进行“一对一”的个性化培养，与导师合作课题，让学生参与到课题调研，提高学生的动手能力。
（3）学生管理方面的创新：鼓励学生自由发展，积极学习其它专业学院课程，到金融机构实习锻炼，增强团队意识，提高学生的综合能力。
4 结语与展望
随着信息技术和移动互联网的发展、金融业务和服务的多样化、金融市场的整体规模扩大，金融行业的数据收集能力逐步提高。金融业拥有所有交易数据等结构化数据和客服音频、网上银行记录、网上商城记录等非结构化数据。金融大数据时代已经来临。麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。金融领域统计精英人才目前比较稀缺，通过应用型人才培养模式的研究，培养出高质量的学生，可以及时为社会所用，提高学校的就业率。为解决大数据特征新衍生出的问题，需要在系统架构、数据仓库、数据挖掘分析等方面有所突破，对人才素质的要求更高。高校是培养金融大数据分析人才的储备库，培养出的金融统计人才不仅对金融业务有较深的理解，还要具备很强的数据建模、数据挖掘和数据分析的能力。这就促使高校金融统计专业人才培养模式的改革与探究，培养综合性的大数据分析人才是高校金融统计专业努力的方向。
本文系国家社科基金课题“大数据背景下金融统计方法研究”（项目编号：14CTJ008）的阶段性研究成果之一
参考文献
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[2] 陶皖，杨磊、大数据时代对高校人才培养模式的影响――以信息系统专业为例[J]、电脑知识与技术，2013、9（28）：6340-6342、
[3] 李斌，吴瑾瑾，韩作生、地方财经院校应用型创新人才培养模式初探[J]、中国高等教育，2011、19：：52-53、
中国的融资渠道到目前为止还是以银行为主，银行资产占所有金融资产的75%以上。当2001年中国加入世界贸易组织(WTO)时，银行业的对外开放还没有正式被安排在开放的列表中。然而中国向WTO承诺，到2005年将全面开放银行服务贸易的各项内容，消除贸易壁垒，允许国外银行进入中国市场，和国内银行业形成全方位的竞争态势。迄今为止银行服务贸易市场的开放已经六年有余，中国向WTO承诺的壁垒消除对中国的行业效应以及整个经济的影响究竟如何?为了回答这个问题，首先需要对外资银行曾经面对的贸易壁垒进行估算。根据世界银行和亚太经济合作组织(APEC)的调研数据分析，FengXiaobing等(2011)①通过设计银行服务贸易限制指数，实际测度了外资银行的贸易壁垒大小。在该项研究中将服务贸易壁垒细分化为进入壁垒和进入中国市场后银行进行经营过程中遇到的操作壁垒;同时，按照WTO的规定服务贸易壁垒又可以分为歧视性的和非歧视性(discriminatoryornon-discriminato-ry)两类。由此就形成如表1所示的服务贸易壁垒2×2的矩阵:有关银行服务贸易限制自由化的早期研究主要集中在壁垒对银行利差的影响。由于壁垒的存在，导致受保护的国内银行业获得了超额垄断利润。壁垒的废除会导致利差即价格－成本差(anetofprice-costmargin)下降(HongD、N、，2000)。此后，人们逐渐认识到取消银行服务贸易壁垒的效应会同时在收益和成本两方面体现出来，而利用利差的方法则无法分离这两种效益。也就是说，取消银行服务贸易限制的效应既有“租金产生效应”(rent-creating)又有“成本提升效应”(costesca-lating)两者同时存在。(AdamsD、，2003;Dee，P、K、Hanslow，T、Phamduc，2003;Dihel，N、，B、Shepherd，2007;Dee，P，H、Dinh，2008;Dinh，2010)“银行服务贸易限制”是“租金产生效应”的，因为它限制增加了银行的赢利空间。这些限制在原有价格上产生一个加价(markups)，又称“租金产生”。在本研究中我们将其处理为“准税收”，国内银行获得的垄断利润相当于进口品的关税加价，即“税收等价”(taxe-quivalents)。该效应对应于表1中的进入或设立壁垒。
这类壁垒的消除会导致服务贸易的价格下降，消费者剩余增加。另一方面，“银行服务贸易限制”又是“成本提升”(costescalating)的，因为壁垒的出现使银行提供服务的边际成本上升。该效应对应于表1中外资银行进入中国市场后正常营业中的操作壁垒。这类壁垒的消除会导致服务贸易提供的效率提高，此效应又被称为“效率等价”(productivityequivalents)。如果使用利差进行效应分析，壁垒的收益效应和成本效应就混合在一起无法区分。换句话说，如果采用这种单一指标的约化形式(reducedform)就无法追索由于壁垒设置导致银行服务提供供应曲线垂直移动的过程和分析壁垒自由化的完整效应。有鉴于此，本文将就“税收等价”和“效率等价”两方面对壁垒消除的效应进行分析。
二、银行收益方程和成本方程的设定
FengXiaobing等2011年的研究是通过设定银行业的收益方程和成本方程来测算取消外资银行的直接效应的。收益方程和成本方程的设定，主要采用Sealey和Lindley在1977年的经典研究成果，他们假设银行是以利润最大化为目的的“厂商”，银行的“产出”是提供给债务人的各种无形服务。这种“产出”的度量通常是能够产生收益资产的货币价值，它们就相当于制造业的物质产出量，如一家银行所投资的贷款量。在本文所使用的模型中，银行的产出包括能够产生利息收益的资产和能够产生非利息等其他收益的资产。另一方面是银行的“投入”，它是为了吸收存款而投入的各种成本，包括资本、劳动力、其他中间投入，以及利差。这里的利差是借款利率和贷款利率的差额与借款量的乘积。“银行服务贸易限制”是以成本加价(markup)的形式进入成本方程，它是总成本的一个组成部分。公式(1)是收益方程的表达形式，银行服务贸易的进入壁垒以超过正常利润之上的垄断利润形式加入到原有方程内:方程(3)表示了成本是所有各种费用的加总，它类似于非银行机构生产所产生的各种投入要素的费用总和。这里的银行服务贸易壁垒指数是对外资银行进入中国市场后的经营限制度量，作为成本加成进入成本方程。
三、直接效应的估计:效率等价和税收等价
效率等价和税收等价测算了由于税收限制政策导致成本和收益的百分比变化率，它们是壁垒的直接效应，为CGE全面计算壁垒的经济效应做准备。其方程如下:Productivity_Equivalent=(C1–C0)/C0×100%Tax_Equivalent=(P1–P0)/P0×100%(4)其中，C1，P1是有贸易限制存在的成本和收益预测值;C0，P0是没有贸易限制存在的成本和收益预测值。方程(1)～(4)的估计首先将利用BankScope数据库。该数据库为研究者提供上市银行的标准会计报表信息，本研究主要用到的是资产平衡表和现金收入表。但是每家银行有完整数据的年限各异，所以我们识别了每家银行的数据年限，最后得到统一样本年限为2000～2009年。
四、SIC-GE框架下消除银行壁垒效应估计的模型设计
1、SIC-GE模型简介本文使用国家信息中心动态可计算一般均衡模型(SIC-GE)。SIC-GE模型是一个大型动态可计算一般均衡模型，核心模块基于ORANI模型(Dixon，P、B等，1982)，动态模块基于MONASH模型(Dixon，P、B等，2002)。模型基于我国2002年投入产出表的122部门划分，并对农业部门进行了细化，目前包括137个生产部门和产品;在生产要素投入上，除了劳动力和资本，某些部门如农业、矿业还包括土地要素;根据我国普遍存在的二元经济体制，对全国劳动力进行细分，包含农业劳动者、农村非农业劳动者、农民工、城镇非技能从业者、城镇技能从业者共5类就业人员;在对现实经济中价格链条的模拟上，既包括生产税、增值税、进口关税、出口税、所得税等5大类税收变量，也包括道路运输、仓储、批发零售、保险共8类流通费用(张亚雄，李继峰，2010)。
2、将消除外资银行壁垒的直接效益引入SIC-GE模型的方法利用SIC-GE模型对此进行分析，需要将消除外资银行壁垒的两个直接效应导入到模型中，具体做法如下:在SIC-GE中，外资银行在国内的金融服务可看作是银行业的进口品。其国内价格Pimpfin主要包含成本价以及用关税形式表示的银行壁垒带来的价格扭曲，如公式(5)所示:Pimpfin=Pciffin×(1+Tarifffin)(5)取消外资银行壁垒，就相当于缩小了公式(5)中的关税税率Tarifffin，而其他成本Pciffin基本不变。因此，SIC-GE模型主要通过调整金融服务的进口关税税率Tarifffin的方式描述这部分直接效应。另一方面，外资银行竞争带来的国内银行业技术改进的直接影响，可以通过减小(6)式中的Afin来实现:Outputfin=Inputfin/Afin(6)其中，Inputfin表示银行业所有初始要素投入和中间投入成本之和;Outputfin表示产出。本文假设外资银行壁垒下降后，对国内银行业的竞争是全方位的，会从整体上提高国内银行业的投入产出比。前面已经测算出，取消外资银行壁垒带来的Tarifffin和Afin的变化，因此应用SIC-GE模型测算经济影响时，可直接通过公式(5)和(6)将这两方面冲击带入模型。
五、情景设置及仿真结果
根据WTO原则，中国自2005年以来逐渐取消外资银行的行业壁垒。但这并非一步到位，而是个循序渐进的过程，根据FengXiaobing等(2011)的测算，2005～2009年的5年时间里，所有取消外资银行壁垒的努力整合在一起，才相当于进口金融服务的关税税率下降了1、9%，引起国内银行业技术效率提高1、8%。由于本文是首次使用CGE模型对该问题的经济影响进行分析的研究，本文对该过程进行了简化处理，认为1、9%和1、8%的冲击在2005年当年就已经完成。
1、基准情景设置本文基准情景设置参考Yinhua、M(2006)的工作，表2显示了2003～2009年的基准情景中宏观经济变量的设置结果，均按2010年统计年鉴的最新数据进行设置。
2、政策情景设置政策情景设置侧重于剖析取消外资银行壁垒后对经济的影响路径以及影响大小。考虑到外资银行壁垒的取消有两个直接效应，本文设计了两个政策情景。情景一主要考察取消外资银行壁垒带来的国内银行业技术改进的影响，根据前面测算，假设2005年国内银行业的效率提高1、8%;情景二是在情景一的基础上加上外资银行服务关税价格下降的影响，假设2005年进口金融服务关税税率下降1、9%。理由主要是:国内银行业中外资银行的比重很小，根据2007年统计年鉴，外资银行的服务仅占国内银行服务总量的0、3%，因此我们认为，国内银行业技术改进的影响会是这两个效益中最主要的。具体来说，本文设计的两个政策情景如下:
六、消除外资银行壁垒促进国内银行技术效率提高的经济影响及分析
1、宏观经济影响的分析框架
在介绍具体模型结果之前，我们参考P、Dixon，M、Rimmer(2002)的工作以及张亚雄、李继峰(2010)的工作，构建了一个宏观经济影响的分析框架，定性分析国内银行业技术水平提高所产生的宏观经济影响。该框架源于SIC-GE模型，但经过了高度抽象和简化，便于梳理出一条逻辑思路来分析政策冲击的影响。为构建该分析框架，本文假设将国内生产的各种产品和服务抽象成一种综合产品，该产品既用于国内，也可以出口;将各种进口品和服务也抽象成一种综合进口品，既用于中间投入，也用于居民消费和投资，但是不用于出口。在该假设下，银行业的技术进步可以看成是经济社会整体的技术进步。公式(7)为生产法GDP计算方程，满足规模报酬不变假设。实际GDP的生产既来自资本K和劳动力L的投入，也受到技术进步A的影响，在其他投入不变的情况下，技术进步能够令产出增加。公式(8)和(9)定义了生产过程中初始投入的实际回报率。其中，RW是实际工资率，由名义工资率W除上消费者平均价格Pc得到;ROR是资本的实际回报率，由名义资本利润率Q除上资本品平均价格Pi得到;Pg是GDP产出价格。Fl(K，L)和Fk(K，L)分别是产出对生产要素L和K的偏微分，经济学意义为边际产出。方程(10)表明国内消费，包括私人消费和政府消费，与产出水平正相关，APC为平均消费倾向，作为简化处理，这里使用GDP替代GNP。方程(11)为计算当年投资的方程，每年的投资水平决定于当年的实际回报率ROR。方程(12)为GDP的支出法平衡方程。方程(13)为出口需求方程，出口需求决定于我国出口品在国际市场上的购买者价格，随价格下降而增加。在一般均衡的假设下，出口品的购买者价格与国产品的生产价格有正相关关系。
利用公式(7)～(13)建立起来的框架，分析国内银行业技术改进的经济影响路径如下:首先，根据我们的假设，技术进步意味着公式(7)～(9)中的A都会减小。(8)式是实际工资的表达式，假设短期内政策冲击对实际工资影响很小，可以忽略;考虑到居民消费品价格与国产品平均价格受到的影响趋势相同，二者比值Pg/Pc的变化会相对较小。因此，根据(8)式，A的下降意味着短期内Fl(K，L)会下降。短期内一般假设资本存量不受影响，因此Fl(K，L)的相对下降实际上意味着就业需求的相对增加。根据(12)式，在就业增加、A减少的双重作用下，短期内GDP产出相对增加。
同时，在(9)式中，就业的增加意味着Fk(K，L)的增加，在与A相对下降的双重作用下，令实际资本回报率(rateofreturn)提高。一般而言，投资者会根据对未来的投资回报率预期来决定当前的投资规模。SIC-GE模型采用静态预期假设，即假设投资者对未来的投资回报率预期决定于当前的实际资本回报率，如(11)式所示。因此，随着实际回报率的提高，投资需求I也会出现相应的正增长。在支出法恒等式(12)中，已经知道GDP和投资需求一定会是正增加;同时，又根据(10)式可知，消费也会随着GDP的增加而增加;只剩下出口和进口的影响。对于进口，根据本文假设，进口品只用于国内生产、消费和投资等最终使用。由于国内生产和最终使用都在扩张，可进而判断出进口需求会随之扩大。对于出口的影响，需要从价格入手分析。如图1所示:生产技术的进步意味着供应曲线从S平移到S''''，其与需求曲线交叉的均衡点从A移动到B。在产出从X扩张到X''''的同时，产出的平均价格水平会从P下降到P''''。在SIC-GE模型中，国内平均价格水平的下降会传导到最终用户，因此出口价格也会随之下降，根据公式(13)可知，出口受到正面刺激。但是，这样的定性分析还不能判断出净出口的变化，需要通过模型测算得出。
2、模型测算的宏观效应
利用SIC-GE模型对政策情景一进行定量测算，模型结果基本符合定性判断，如图2所示。外资银行壁垒取消后，国内银行的生产效率提高了1、8%，短期内能够带来就业相对基准情景增加0、22%，并使得GDP增长0、2%，同时，居民消费、投资和出口分别增长0、25%，0、06%和0、22%。进口也随着国内需求的扩张而增长0、09%。与此同时，国内价格水平都相对基准情景小幅下挫，其中，GDP平减指数、居民消费价格、投资品价格和出口品价格分别相对下降0、13%、0、21%、0、08%和0、05%。进一步对比支出法各项的变化，居民消费的增长最多，其原因主要在于消费结构和投资、出口的产品结构差异。例如，根据2007年投入产出表，银行业的总产出中有77%用于中间投入之外，有20%以上是用于居民和政府消费，用于出口很少，也基本不用于固定资本形成。因此，国内银行业技术改进带来的金融服务价格大幅降低会更有利于降低居民消费品价格，同时也更有利于刺激居民消费。
3、分行业的影响差异:受损者与受益者分析
(1)国内银行业自身受到的影响:银行业产出的变化解析
短期内，国内银行业服务效率的提高对行业自身的影响也包括两方面:一方面令银行业产出增加，另一方面服务价格下降。进一步分析服务价格下降，即单位产出的投入减少，意味着产出增长较快，或者是投入量的相对下降。如果国内对金融服务的需求弹性很大，随着服务价格下降，金融服务需求能够迅猛增长，那么产出的增长会是主要的;反之，如果国内对金融服务的需求相对刚性，对价格变化不敏感，那么很可能意味着投入量的下降。模型的测算结果表明，国内银行业产出增长约为1%，但同时金融服务价格相对下降5%，这说明国内对金融服务的需求有一定刚性。对模型测算的国内银行业产出增长约为1%的结果解释如下:2005年，银行服务基本都用于中间投入和居民消费，其中有80%用于中间投入，20%用于居民消费。居民消费对银行服务价格相对敏感，由于价格下降了5%左右，居民金融服务相应增长了4、5%，拉动银行业产出增长0、9%(4、5%×20%=0、9%);而剩下的约0、1%的增长则来自作为其他行业生产过程投入的金融服务需求增加。用于中间使用的金融服务的增长主要决定于两个方面:一是总体上各行业产出的平均增幅;二是银行业技术进步使得自我投入的金融服务数量的下降。GDP的0、2%的增幅，可以看作是各行业产出的平均增幅，在中间投入不可替代的假设下(Leontief函数假设)，用于中间投入的金融服务量也将增长0、2%。另一方面，银行业技术改进(－1、8%)令产出增长(1%)的同时，也使得所有中间投入和初始要素投入将减少(0、8%)，即银行业自用的金融服务数量将下降0、8%。考虑到所有用于中间投入的金融服务中有8%是银行业自用，因此用于中间投入的金融服务将减少0、064%(0、8%×8%=0、064%)。综合两方面的作用，用于中间投入的金融服务将增长约0、136%(0、2%－0、064%=0、136%)，折算成对总的金融服务需求的贡献为0、11%(0、136%×80%=0、11%)，表明宏观结果与微观结果之间具有良好一致性。
(2)与银行业关联较大的行业受到的影响
根据2005年的投入产出关系，我国的金融服务主要投入到贸易(16、4%)、房地产(10、4%)、金融业自身(8、3%)、发电部门(4、2%)、公共管理(3、9%)、水利(2、6%)、公路运输(2、4%)、水泥产业(2、3%)、建筑业(2、2%)、电子计算机制造业(2、2%)，其他行业(127个行业)占比为45、1%。由于金融服务价格的下降，这些行业生产受到不同程度的刺激，如图3所示:4、政策情景二的宏观经济结果及与政策情景一结果的比在政策情景一中，只考虑了国内银行业技术改进的经济影响，在政策情景二中，则进一步取消了国外银行的关税壁垒。首先，这两个政策情景短期宏观变量的结果相差不大。如图4所示，情景一和情景二中，无论是主要宏观经济变量相对基准情景的变化值，还是宏观名义价格变量的变化，都基本一致。主要原因在于国外银行服务在国内市场上的比重很小，根据2007年投入产出表，国外金融服务占国内金融服务总产出的比重仅为0、3%，因此，即使其关税壁垒下降，服务价格降低，对整个金融业和整个经济的影响都是不大的。此外，国外金融业关税壁垒的下降，从理论上会利好国内宏观经济，这与国内银行业技术改进带来的宏观经济影响的方向和影响路径基本一致，本文不再赘述。其次，对比情景一和情景二中，使用金融服务的十大行业的产出结果，如图5所示，主要行业产出受到的影响基本一致。其中，差异最大的是国内银行业的产出，其在情景二中的结果比在情景一中略小0、004个百分点。
七、结论
[关键词]政府融资平台;贷款;压力测试
[作者简介]何伟民,国家开发银行陕西分行经济师,陕西西安710075
[中图分类号]f830
[文献标识码]a [文章编号]1672-2728(2010)10-0056-04
一、开展融资平台贷款压力测试的必要性
首先,压力测试作为一种新的风险管理方法,是var风险衡量方法的有效补充。由于所有市场对极端的价格波动(金融资产收益分布的后尾)都是十分脆弱的,而var型风险衡量的主要目的是为了在“标准”的市场条件下量化潜在的损失。一般而言,增加置信水平能够解释出日益巨大的但却不太可能出现的损失,但基于最近历史资料所作的var测量,往往不能识别那些可能引起巨大亏损的情形。压力测试则可以通过测算银行在遇到假定的小概率事件等极端不利情况下可能发生的损失,分析这些损失对银行盈利能力和资本金带来的负面影响,进而对银行的脆弱性作出评估和判断,并采取必要措施。
其次,是银行内部风险管理的要求。在当前国内外经济走势尚存在较大不确定性的背景下,压力测试可以增进银行对自身风险状况和风险承受能力的了解,增强银行积极应对外部挑战的能力,为管理层制订或选择适当策略提供重要依据。且可用于评估经济资本需求,从而部分抵消经济衰退时期资本要求提高的影响。
再次,应对外部监管的需要。作为能够令人满意的运用内部模型的7个条件之一,压力测试是巴塞尔委员会要求进行分析的方法之一,同样也为衍生工具政策集团和国际30人集团所认可。我国自从2007年银监会出台《商业银行压力测试指引》后,监管部门对商业银行压力测试的工作要求不断严格。2008年下半年,银监会连续要求商业银行进行3次压力测试。2009年上半年,银监会就巴塞尔委员会的《稳健的压力测试实践和监管原则》在全国征求意见。2009年10月出台的《流动性风险管理指引》中,要求商业银行至少每季度进行一次流动性风险压力测试。2009年11月,银监会要求商业银行对6大产能过剩行业及房地产、融资平台进行压力测试。2010年4月20日,银监会召开2010年第二次经济金融形势分析通报(电视电话)会议,要求各大中型银行按季度开展房地产贷款压力测试工作。压力测试已逐渐成为外部监管部门衡量一家银行贷款风险的重要手段。
最后,通过压力测试分析可以较准确地认识融资平台贷款风险。政府融资平台作为改革开放的产物,可追溯到上世纪80年代末,1988年,国务院《关于投资管理体制的近期改革方案》,基本建设项目实行“拨改贷”,国家成立6大专业投资公司,各省也相继组建建设投资公司,这是地方融资平台的雏形。1997年亚洲金融危机后,在国家扩大投资拉动内需的背景下,开行大力推进开发性金融实践,推动各地加强融资平台的制度建设、信用建设和现金流建设,并以地方财政未来增收、土地收益和其他经营性收益为还款来源,向融资平台发放贷款用于项目建设,这对应对危机、增加就业、拉动投资和扩大消费发挥了重大作用,有力支持了城镇化建设和社会事业发展,有力支持了铁路、公路、城市轨道交通等重大基础设施建设。国际金融危机特别是2009年以来,根据央行和银监会联合的《关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见》(银发[2009]92号),各家银行大举进入地方融资平台领域,为应对金融危机发挥了积极作用;但另一方面,融资平台负债增速迅猛,2009年一年平台负债增加4万～5万亿元,增幅超过100%,其中,银行贷款占平台新增负债的80%以上。然而,随着融资平台的过度发展,目前出现了部分平台管理不规范、资本金不足、过度负债和过度竞争等问题,潜在风险不容忽视。因此,通过对融资平台贷款压力测试,可以较准确的区分出不同平台贷款的风险水平差异,对于化解过量的融资平台贷款具有重要意义。
二、政府融资平台贷款压力测试的方法选择
目前国际上比较公认的压力测试方法有敏感性分析、情景分析、最大损失分析和极值分析4种,在实际运用中以情景分析和敏感性分析最为常用。我国银监会在《商业银行压力测试指引》中也明确提出压力测试包括敏感性测试和情景测试等具体方法。
敏感性测试旨在测量单个重要风险因素或少数几项关系密切的因素由于假设变动对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。其最简单直接的形式是观察当风险参数瞬间变化一个单位量情况下,机构资产组合市场价值的变动。由于敏感性分析中只需确定重要的风险影响因素,而对冲击的来源并无要求,因此运行相对简单快速,而且经常是适时(实时)测试,号隋景测试有较大不同。
情景测试是假设分析多个风险因素同时发生变化以及某些极端不利事件发生对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。与敏感性分析不同,情景分析中不论是冲击的来源还是压力测试的事件以及被冲击影响的金融风险因子都需给出定义。
因此,在融资平台贷款压力测试的方法选择上,可参照当前宏观经济形势和银监会的相关要求,首先确定影响融资平台贷款的主要风险因素,并假设其在轻度、中度、严重压力下的取值(即设计压力情景和假设条件),然后分别测试各贷款项目在压力情景下资产质量分类结果的变化情况,再汇总计算整体贷款组合在压力情景下的不良贷款率。
三、政府融资平台贷款的风险因素
2009年,地方政府融资平台在贯彻中央一揽子经济刺激计划方面发挥了重要作用,但快速增长的高额负债也带来潜在的财政和金融风险。根据目前融资平台贷款的通常业务模式,主要有三大风险因素:地方政府债务率水平、融资平台自身建设情况和贷款项目性质。
(一)政府债务率水平
由于目前的融资平台主要是政府出资设立,大多数地方政府融资平台承担的是政府公益性项目,项目自身没有收益或收益不足以还贷,还款来源依赖于政府财政收入或财政补贴收益,因而政府的债务率水平是融资平台贷款风险最重要的影响因素,直接决定了融资平台的还款能力。如果债务率过高,政府依靠财政收入按期偿还贷款本息的风险将会加大,一旦财政收入不足以偿还贷款本息,要么导致贷款违约,要么需要银行新的信贷资金注入,形成新的潜在风险。
从2009年下半年开始,央行、银监会、财政部、审计署等纷纷对地方政府负债过高问题发出警告。2010年1月19日,在国务院第四次全体会议上,
总理把“尽快制定规范地方融资平台的措施,防范潜在财政风险”列入2010年宏观政策方面要重点抓好的工作之一。
(二)融资平台自身建设情况
政府融资平台自身是否具有实际经营活动,地方政府是否给平台配置了足够的经济资源,设计的治理结构是否符合市场化要求,有没有实现平台自我造血功能,逐步减轻其对财政还款的依赖等,都决定了政府融资平台对贷款资金的自主支配程度以及还款资金的安排能力。自身机制建设情况较好的融资平台,其贷款受地方财政的影响相对较小,还款的风险也相对较小。
(三)贷款项目性质
目前融资平台贷款项目按项目用途可分为公益性项目和有收益项目两大类。按担保方式可分为财政担保、土地抵押或其他担保两大类。按还款来源可分为财政资金还款和项目自身现金流还款两大类。
通常来说,银行以及融资平台对公益性的项目、财政担保的项目、依靠财政资金还款的项目控制力更弱,对政府偿债能力的敏感程度更高,潜在的风险相对要大。
四、压力测试假设情景的选择
结合融资平台贷款的主要风险因素,在压力测试中可采用基于假设的情景分析测试方法,以对融资平台贷款偿还影响最大的政府财政收入变化作为核心的假设情景。同时考虑到目前财政统计的现实情况,土地出让收入并未全部包含在地方政府财政收入中,因此假设情景可分为地方政府一般预算收入大幅减少和土地出让收入大幅减少两种情形。同时再考虑到贷款利率变化对融资平台贷款偿还产生的资金支付压力,建议增加央行大幅提高贷款利率作为第三个假设情景。对融资平台自身建设情况和贷款项目性质两个风险因素,在压力测试中不纳入假设情景,而是作为贷款风险测试中的调整因素。
在假设情景变化的程度上分别采取轻度压力、中度压力和严重压力,评估在以上假设情景出现大幅不利变动的情况下,融资平台贷款的质量变动情况,并进一步测算因此可能产生的损失等情况。具体情景假设如下:
五、开展融资平台贷款压力测试的步骤
在假设情景的基础上,可以采用三步走的方式开展融资平台贷款压力测试。(1)以地方政府债务率为主要指标判断地方政府在压力情景下的表现;(2)根据平台性质考虑对平台风险水平的调整;(3)根据项目相关信息调整项目层面上的风险水平。即通过判断政府整体债务水平变化来测算其对融资平台还款能力的影响,继而对具体贷款形成最终的压力测试结果。
第一步,以地方政府债务率为主要指标判断地方政府在压力情景下的表现,并进行分类。
在操作中首先可参考监管部门意见及银行内部风险管理实际情况设定银行的政府债务率控制标准;其次以最近一期的财政报表数据计算在压力情景下的政府债务率水平,并按照压力下的政府债务率与债务率控制的比例对该地方政府偿债能力进行分类。为便于实施,可分为正常、关注、预警、高度预警四大类,分类标准如下表。
第二步,将地方政府偿债能力分类结果映射到融资平台,并根据融资平台性质不同对融资平台贷款风险水平进行调整。在调整中可设定两项调节系数:一是行政级别调节系数,比如省级平台和部级开发区平台调节系数可设定为1、1,副省级和省级开发区平台调节系数可设定为1,地市级平台调节系数设定为0、9,县级平台调节系数设定为0、7。二是机制建设调节系数,如果平台为纯融资性平台(即只承担项目融资任务,不承担建设、运营任务的),则调节系数可设定为0、8,如果机制建设较完善,则调节系数可设定为1。
第三步,根据项目相关信息调整项目层面的风险水平。一是对同一融资平台下的多个贷款项目按照重要性进行排序,并按照政府偿债能力分类和项目重要性两维进行贷款资产质量分类的调整。具体调整幅度可参考下表。
二是按照项目还款来源类型进行调整。如项目自身有收益且现金流能覆盖贷款本息,或者融资平台市场化程度较高,自身经营收益(剔除土地出让收益)能覆盖贷款本息的,即表示该贷款项目对政府财政收入变化不敏感,建议将各压力情景下的资产质量分类结果调整为正常情景下的分类水平。三是政府偿债能力分类达到关注类(及以下)的,压力情景下的资产质量分类结果应至少下调到关注类。
六、融资平台贷款压力测试结果的应用
通过对融资平台贷款进行地方财政收入不同程度变化的压力测试,首先可以较为清楚地分辨出目前各地方政府及融资平台在不同压力情景下的抗风险能力,以及政府偿债能力不同的地方及平台在各种压力情景下的表现情况。如在压力情景力下,有多少正常类的地方融资平台降为关注及以下,有多少贷款项目资产质量分类下降,下降的幅度是多少,资产质量恶化的贷款特征分析等。使得银行能够更加审慎的区别对待融资平台,采用有针对性的措施控制风险。
文献标识码：A
doi：10、19311/j、cnki、1672-3198、2017、16、053
商业银行建设以客户为中心的生态系统，将更加具有活力；在大众创业、万众创新政策带动下，对公客户的数量和活力将被进一步激发，行业形态和客户需求将更趋多?有浴；チ?网金融生态系统将以大数据为支持，为客户提供与其需求相匹配的应用场景，让客户的体验更好。在大数据支持下的生态系统，成本更低；大量生产、交易信息的数字化、网络化，将促使银行对企业信息的获取成本大幅下降，更紧密地把金融服务与企业的生产交易捆绑在一起。资源整合下的生态系统，将更有效率；在客户和银行之外，选择优势互补，资源共享的优质第三方，从而更有效提高商业银行服务客户的执行力。
商业银行在我国金融体系中扮演着举足轻重的角色，是我国建设互联网金融生态体系中不可或缺的成员，本文在分析互联网发展对商业银行的影响后，着重研究了商业银行建设互联网金融生态系统的策略，并通过解剖部分商业银行已构建的金融生态圈，从而为商业银行建设互联网金融生态系统提供宝贵的经验借鉴，具有较强的指导意义，对于互联网金融生态理论深化也具有现实意义。
1 互联网发展对商业银行的影响
“互联网+”是指把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。在银行业领域，“互联网+”也在推动着行业的变革与发展，并在银行产品、业务、组织和服务等方面产生着深刻影响。
1、1 转变商业银行发展理念
互联网对于经济社会的变革不仅仅在于技术层面，更在于理念上。互联网时代的无所不达、互联互通使得封闭发展、摒弃合作、不顾客户利益竭泽而渔等商业理念获得成功变得越来越难，取而代之的是企业生态系统的竞争。在这一互联网“利他”时代的背景下，商业银行只有转变观念，通过打造开放合作的客户、合作伙伴及自身共存共荣的生态系统，才能推动商业银行自身的不断发展。
1、2 促进商业银行整合资源推动生态的竞争
“连接一切”，这是马化腾关于腾讯战略的表述，正是基于这一战略，腾讯近年来通过开放生态、整合各方面的资源，并将超市、医院、政府机构、企业等各个领域的服务融入微信平台中，打造无所不在的生态，实现人们通过微信可以浏览各种各样的信息、办理各种各样的线上业务，进而将增强客户粘性。银行业也是如此，由于牌照、产品覆盖度等方面的限制，商业银行不可能独立地为客户提供全量的金融服务，而客户的需求又是希望能在一个地方使用全方位的金融服务。因此，商业银行未来的竞争将是金融生态的竞争，需要其整合自身和第三方的金融产品和非金融服务，在生态中为客户提供全量的金融产品和多样化的非金融服务，牢牢的黏住客户，进而推动业务的持续发展。
1、3 对银行客户体验提出了更高要求
落实真正以客户为中心和运用互联网思维加快创新的关键在于打造网络金融生态。要赢得互联网金融新的竞争优势，仅靠单个产品或渠道已远远不够，商业必须发挥出银行集团整体乃至第三方合力，发挥并继续固化在综合服务、系统整合和规模效应等方面的优势。分析把握客户需求的基础上，整合银行集团整体的产品资源、提升外部资源管理能力。在金融服务基础上丰富非金融服务，扩大与优质第三方合作，通过加强渠道协同，连接客户、银行和第三方。要用好大数据技术，构建新的盈利模式，加快建设互联网金融生态，才能更好的服务客户。
2 商业银行互联网金融生态系统建设的策略分析
随着支付宝、陆金所、余额宝、众安保险、微信红包、微众银行、个人征信、股权众筹等互联网金融新企业、新产品、新业态创新发展，长尾效应、网络效应、赢家通吃、体验为王等互联网思维和现象的出现，商业银行建设互联网金融生态系统面临着极大的挑战，但也存在其他金融机构所不具有的优势。商业银行只有认清自身的优劣势才能更好地利用自身资源优势，采用适合自身发展的策略，在同业竞争中占据有利地位。
2、1 SWOT分析
面对互联网+金融，商业银行的优势在于品牌信用、线下网点、客户经理队伍、风险管理、客户资源、资金实力、全产品，网络银行等产品的先发优势，并且熟悉金融监管。劣势在于创新点分散，线上线下未统筹整合，布局不全面，缺乏配套机制，创新效率不高，缺乏互联网基因，用户体验不足，专业队伍缺乏，技术开发流程长，系统迭代速度慢。机会在于混业经营的发展趋势、新的金融需求、信息技术的发展、大数据的应用；挑战在于监管的取向、同业内外的竞争、客户互联网化、互联网金融冲击、客户体验变化。
2、2 策略分析
2、2、1 金融为本的主导策略
在大数据和“互联网+”时代背景下的商业银行变革，仍要遵循金融规律，坚守金融本质功能。商业银行业务领域最主要的“存（存款+理财）、贷（贷款+多渠道融资）、汇（支付结算+流动性管理）”三块业务，可将标准化的“存、汇”业务尽可能实现线上全流程操作。作为金融最核心的功能之一，也是对风险控制要求高、服务实体经济最直接的融资业务，可将额度相对较小、信息对称、风险便于把控、适合标准化的融资服务，运用互联网与大数据建立风险控制模型，完善风险监控。对专业化、定制化、个性化的融资需求以及复杂的综合金融服务，以专业经验和专业人才把控信贷风险。
2、2、2 动态优化的场景策略
建设有效的互联网金融生态系统，要在精准把握客户特征和行为的基础上细分客户。目前，对公客户主要由在商业银行的公司客户和机构客户两类组成，其中公司类客户又可以分为大中型客户、全球客户等。在互联网金融生态系统建设中，要从客户“生命周期、经营轨迹”两轴出发，在现有分类基础上不断捕捉客户特征，形成最大公约数的客户生态场景。客户生态场景的形成是一个动态优化的过程，应细化客户特征，以突出客户需求特征和交易特征为标准，为客户打上生动鲜明的标签，动态、持续的搭建出更多的、具有相同行为特征的生态场景，配置相应产品组件。商业银行可以先选择与具备合作基础、应用场景特色鲜明的客户群体，针对其行业特点、行业需求、业务实施方案、拓展要求、典型案例等开展生态系统应用场景建设工作。未来根据市场发展进度和深度，再选择一些新的有代表性的客户场景，不断推出更多的应用方案。
2、2、3 体验更佳的客户策略
客户是生态链条的最前端，以客户为中心的分层分类，不仅要涵盖传统的“有贷户、无贷户”、“大中小”、“上下游”，更要以全新思维细分客户，既要捕捉客户当期特征，又要持续跟踪客户生命周期，逐步实现对细分客户生态场景的全面深刻洞察和专属服务方案的全周期覆盖。商业银行应让每一个客户都能找到适合自身经营模式、支付特点、投资习惯、交易环境、战略布局等各种场景的生态系统。
2、2、4 与时创新的产品策略
产品是向生态系统输送养分的源头，创新应与时俱进、永不停转。“互联网+”时代引发出海量长尾客户的新需求，也撬动了产品快速定制潮流。一是要升级数据处理能力和分析能力，根据客户生态场景，主动配置、??新和推送产品。二是调整“先写制度、再做业务”的产品创新流程，根据市场和客户细分，以互联网+速度，缜密确定交易结构（创新）和合同条款（合规），快速推出产品。三是下迁产品制造车间，做更多“直通车式”的快速创新，打造核心、拳头产品，形成供应齐全、优势突出、组合多元的产品目录体系。实现随客户需求变化及时调整服务方式和服务内容，因时而变、因需而变。
2、2、5 合作共赢的伙伴策略
商业银行业务要向“资金组织者”转变，这与“互联网+”时代所倡导的开放性思维不谋而合。客户、银行、第三方构成的生态系统，核心是资源的有效整合。这里包括银行集团混业经营全牌照优势下的子公司资源，还包括合作第三方的资源。第三方不仅能作为补充，与银行共同为客户提供完善的产品和服务，还能作为客户拓展平台，带来更多的商机。各方角色边界清晰、交互协同创新的生态系统，必会枝繁叶茂、焕发生机。
2、2、6 善用自身的平台策略
电商平台是消费互联网发展的高级阶段，具有独特的系统构架、运用模式、交易信息和结算方式。与电商平台紧密合作，充分挖掘平台大数据，利用金融云等大智慧技术，不仅是银行布局互联网支付、互联网理财、互联网融资三大产品线的重要通道，更是寻找更多合作客户商机，提高资金承接和体内循环的机会。以招商银行为例，招行已经搭建起“掌上生活”平台。加强了与电商平台的合作，招行将与掌上生活等自身平台放在首位，充分运用现有产品和工具，依托交易数据挖掘，创建客户线上信用体系，不断优化产品适配度，使掌上生活的发展与业务转型互为促进，推动了业务发展。
3 针对商业银行构建互联网金融生态系统的几点建议
3、1 积极学习与应用互联网和大数据理念
商业银行应从战略高度理解和把握互联网金融生态系统建设的重要意义和深远影响，积极培养互联网思维，树立互联网金融理念，学习掌握基础IT数据知识和统计理论；调整过往客户营销和服务方式，把互联网金融生态场景应用作为银企互联、合作、共赢的新模式。
3、2 运用大数据支撑互联网金融场景建设
应发挥大数据在互联网金融生态系统中的支撑作用，利用大数据挖掘和分析工具，更加全面、真实、深入、快速地洞察客户，并基于客户的经营模式、行为特征、服务偏好等，搭建互联网金融生态场景，提高产品推送和客户交互的针对性和相关性，持续提升客户的长期忠诚度。
3、3 以综合金融服务实现银、企、第三方共赢
关键词：大数据环境；商业银行；小微贷；竞争策略
近年恚我国信息技术的发展脚步逐渐加快，互联网逐渐渗透向金融领域，对于互联网领域金融时代的发展起到推动的作用。目前，小微贷、小额信贷等金融服务在大数据环境背景下的生命力越来越旺盛，为我国小微融资常见的难题起到破解作用，不但将新鲜感注入小微贷金融市场中，还在较大程度上改变商业银行的传统信贷模式。大数据时代背景下，商业银行如何在小微贷金融服务快速发展的竞争中获得战略转型，是相关部门急需解决的问题。
一、商业银行小微贷业务竞争面临的难题
（一）大数据平台建设时间短
商业银行在大数据时代背景下，因为受到自身机制与管理制度的影响，相对于电商来说，其在挖掘用户数据方面的能力较弱。例如，2012年6月底，我国建设银行上线“善融商务”这一产品，通过分析相关统计数据得知，直到2013年年底，入驻善融商务这一平台的商户超过3万人，而注册的会员总数多于300万，在此阶段内，融资的金额共34亿元，而发放的金额为40亿元。相对于同一时间段内淘宝5亿人次与阿里巴巴1亿人次的注册用户数来说，其交易额高达1万亿元。由此数据可以得知，商业银行与淘宝、阿里巴巴等电商在数据累积规模中，仍然存在较大的差别。
（二）线下成本风险管理存在难题
相对于大额贷款数据来说，小微企业在进行线下小微贷服务时常常因为受到确保规范标准的财务制度以及健全的担保抵押制度等影响，银行信贷员需要进行大量信用分析与征信调查之后，才能够下批信用贷款。以上的漏洞导致商业银行发展期间出现较大的风险管理、成本管理问题，对于进一步开展银行小微贷业务产生一定的影响。
（三）信贷业务流程不顺畅
目前，我国商业银行的管理模式以“部门式”的方法为主，对于物理网点建设与银行部门的衔接存在过度依赖的现象，大部分中小企业因为受到信贷业务流程不顺畅的影响，无法获取优质服务。商业银行小微贷金融服务信贷审批流程过于繁琐，导致信贷工作量明显加重。即便小微企业最后成功获取贷款，也会因为受到申请周期长、手续繁琐等因素，对资金周转产生较大的影响。
二、大数据环境下商业银行“小微贷”竞争策略
（一）重视社交网络与小微金融服务的融合
商业银行应该采用社交媒体渠道获取大量的客户数据，并且根据获取的信息数据将客户价值挖掘处理。另外，商业银行可以采用相互联合银行外部社交数据与内部数据的方式，从而获取更加全面且详细的客户视图，为更加高效的管理客户关系奠定良好的基础。只有在客户关系高效管理的前提下，才能够通过社交网络数据实施精准营销以及产品创新工作。通过分析电商大数据金融服务得知，以阿里金融作为例子，我国交通银行“交博汇”、建设银行“善融商务”等金融平台的加入，导致金融市场争夺大数据资源的情况明显加剧。根据各项综合数据分析整合可以得知，大数据背景下无法达到全面垄断的效果，通过信息整合以及数据共享，可加快社交网络、电子商务、移动网络与金融服务的融合速度，有利于全面提高商业银行小微贷金融服务的竞争力。
（二）重视制度创新与金融产品的创新
商业银行在小微贷金融服务的发展期间，需要对金融制度的创新以及金融产品的创新给予一定的重视，确保能够达到建立智慧型小微金融模式的需求。与电商金融平台对比来说，商业银行的从业经验与产品较为丰富，且其风险管理体系较为健全。而小微贷金融服务的竞争相对而言比较短板，因此，商业银行应该综合自身的优势，在大数据平台的背景下通过多样化、智能化的方式积极推动小微金融板块管理、流程、服务、产品以及业务等方面的创新工作。另外，商业银行可以通过合理、科学的手段将数据潜在的价值全面挖掘，确保小微金融业务在进行市场预测、风险模型控制、营运流程优化、客户终端交叉营销等方面的工作时，能够提供有效的决策依据以及分析数据，为智慧型小微金融服务的全面打造奠定良好的基础。
（三）加强大数据与银行信贷业务链条的融合
小微融资服务面临的难题是否能够有效解决，与大数据的合理应用具有密切的关系。大数据背景下，商业银行应该综合分析互联网金融平台的案例，建立“数据治行”的观念，对“大数据平台”的建设以及开发工作给予重视。借助大数据的处理以及云计算的优势，在数据层面促进小微贷金融服务风险管理、业务流程标准化的实现。2012年，我国电商金融服务平台获得较为快速的发展，其金额规模也迅猛增加，电子交易市场的规模也越来越大。商业银行在此背景下，开始采用电商大数据平台模式对线上、线下的资源进行整合。因此，商业银行通过全面利用、掌控、挖掘各项数据的方式，重视大数据与银行信贷业务链条的融合工作，是提高小微贷竞争力的必然发展趋势。
三、结束语
近年来，随着小微贷业务规模的逐渐扩大，我国商业银行在大数据环境背景下发展的风险管理问题越来越明显，对于商业银行区域竞争力与积极性产生较大程度的影响。因此，大数据环境背景下，商业银行要想获得较为快速的发展，需要根据自身的实际情况，建立针对性的区域优势，构建小微贷信息共享平台以及信用评价体系，健全独立专营机构风险管理水平，促进小微贷业务风险明显减少，从而提高商业银行核心竞争力以及整体发展水平。
参考文献：
[1]李天德，武春桃、大型商业银行支持小微企业的信贷风险研究[J]、湖南社会科学，2015（06）
[2]潘如军、商业银行小微贷款模式的几点探析[J]、经济研究导刊，2012（12）
关键词:信用风险;压力测试;风险管理
中图分类号:F83
文献标识码:A
文章编号:1672-3198(2010)15-0033-02
1 引言
2007年美国次贷危机爆发以来,全球范围内金融机构的巨额损失不断涌现,次贷危机波及之广,影响之深为人们所始料未及。次贷危机之后,美国银行业倒闭危机频现,次贷危机引致的金融风暴正在整个银行体系内扩散。
新巴塞尔资本协议将银行的风险分为信用风险、市场风险和操作风险等主要类型,目前来看,在全球范围内信用风险仍然是银行业的主要风险。《世界银行》对全球银行业危机的研究指出,信用风险管理不善是导致商业银行破产的主要原因。由于银行的信用风险不仅在计量、管理上比操作风险、市场风险更复杂,通常还是银行经营风险组合的最主要方面,因此,加强信用风险管理,无论是现在还是将来都是影响银行长期健康发展的关键。
本文在这样的背景下,从信用风险的角度研究我国商业银行的风险控制问题,运用压力测试作为主要方法考察突发事件或极端情景下对商业银行的冲击,期望对我国商业银行的风险管理有一定的启示作用。
2 压力测试与信用风险管理
近年来,越来越多的商业银行开始重视运用风险计量技术进行风险管理,从而引发了大量的内部评级体系的开发和应用。借助于这些评级体系,可以将借款人根据风险大小进行分类,从而决定贷款定价、损失准备计提和资本金配置等。但由于内部评级体系仅仅着眼于评价单个借款人的信用风险,而不能用来计量不同借款人评级相关性以及这种相关性随时间的变化,所以,这些评级体系不能直接用来评价复杂的信用资产组合的风险。因而,目前一些金融机构开始自行开发或将VaR(Value-at-Risk)(在险价值)模型运用到信用资产组合风险计量领域中,这些模型包括穆迪公司的KMV、JP摩根的CreditMetrics、瑞士信贷第一波士顿的CreditRisk+和麦肯锡的Credit-PortfolioView等。
通常,大多数银行信用风险计量是在两个层次上进行的,即针对单个借款人的内部信用评级和针对信用资产组合的VaR计算。具体来说,商业银行可以根据内部评级体系,采用定性分析与定量分析相结合的方法,得到借款人的信用评级等级,然后将信用评级结果映射到对应的违约概率(PD),这样就使得银行对借款人违约可能性的大小估计精确化;除此之外,还需要结合违约损失(LGD)、违约风险暴露(EAD)和期限(M)等风险因子,以及各风险因子之间的相关系数,来计算信用风险价值,从而得到对整个信用资产组合风险或者对商业银行信用风险轮廓的估计。
大多数信用风险计量体系,无论是定性还是定量,都仅仅适用于正常经济状态,这是因为这些风险计量体系通常依赖于风险因子过去的表现来预测其未来的变化。事实上,大量的实证研究表明,大多数金融工具都具有“厚尾(Fat Tails)”的特征,也就是说这些金融工具的收益是非对称的,产生较小的正的收益事件的概率较大,而产生大的负的收益的事件的概率较小,尤其对于信用工具而言,由于数据的缺乏,利用正常经济状态下的风险计量模型来计量“厚尾”区域内的风险也就变得极为困难。这就是为什么银行需要采用两种相互补充的信用风险管理方法。正常经济状态下,对于单个借款人和资产组合的信用风险计量采用内部信用评级体系和信用风险计量模型;而在异常经济状态下,也就是压力情景下,则须通过压力测试来识别风险大小。
3 压力测试的主要步骤
(1)确保数据的可靠性。可靠的数据是确保信用风险压力测试结果的关键,涉及的数据分为两个层次:内部数据和外部数据。内部数据包括商业银行的交易账户和信贷账户中面临信用风险暴露的资产数据;外部数据包括各种风险因子如利率、汇率、股价指数等。商业银行应当确保能及时地获得准确的内外部数据以进行压力测试。这要求商业银行有一个高效的账户信息系统,并且和风险管理信息系统良好对接,国际先进银行可以做到将交易账户和信贷账户变动的信息实时传递到风险管理系统。
(2)资产组合与环境分析。银行资产组合的结构和具体特征是确定压力测试的风险因子的基础依据,此外还需要对社会环境、政治环境、经济环境、行业环境等做出研究,以找出潜在的压力事件,这往往需要银行外部专家的协助。
(3)确定银行面临的风险暴露,找到风险因子。通过对资产组合的分析可以找到风险因子,要把它们与由环境分析得到的风险因子结合起来,并按重要的程度进行排序,以确保重要的风险都得到测试,并且可以使得测试不至于太宽泛而失去针对性。
(4)以可能发生的不利冲击为基础,构造相应的测试情景。
(5)设定冲击发生时风险因子变化的大小。
(6)运行压力测试模型。
(7)报告结果并进行分析。
4 商业银行信用风险压力测试主要方法
4、1 基于敏感分析的信用风险压力测试
敏感分析法考察在其他风险因子不变条件下,某个风险因子变动给金融机构带来的影响。其优点是易于操作,有利于考察金融机构对某个特定因子的敏感性;缺点是可能不符合现实,因为当极端事件发生时,通常多个风险因子都会同时发生变动。据新加坡货币监管局(MAS)2003年的研究报告,实践中常用的交易账户标准冲击有:
(1)利率期限结构曲线上下平移100个基点。
(2)利率期限结构曲线的斜率变化(增加或减少)25个基点。
(3)上述二种变化同时发生(4种情形)。
(4)股价指数水平变化20%。
(5)股指的波动率变化20%。
(6)对美元的汇率水平变动6%。
(7)互换的利差变动20个基点。
4、2 基于情景分析的信用风险压力测试
与敏感分析相比,情景分析的一大优点就是考虑了多因素的影响,但只有借助良好的宏观经济计量模型的支持才能很好的考察多因素的影响。情景又划分为历史情景和假定情景两种。历史情景依赖于过去经历过的重大市场事件,而假定情景是假设的还没有发生的重大市场事件。
4、2、1 基于历史情景分析的信用风险压力测试
历史情景运用在特定历史事件中所发生的冲击结构。进行历史情景压力测试的通常方法就是观察在特定历史事件发生时期,市场风险因素在某一天或者某一阶段的历史变化将导致机构目前拥有的投资组合市场价值的变化。这项技术的一个优点是测试结果的可信度高,因为市场风险因素结构的改变是历史事实而不是武断的假定。另一个优点是测试结果易于沟通和理解。像这样的描述―――“如果‘$&&’年亚洲金融危机重演,我们机构会损失美元”,让人很容易理解。运用历史情景的缺点之一是机构可能(有意识或无意识的)在构建其风险头寸时尽力避免历史事件重演时遭受损失,而不是避免预期的未来风险(并非历史的精确复制)可能带来的损失。历史情景的第二个缺点是难以将测试运用于该历史事件发生时还不存在的创新风险资产,或者将测试应用于自从该事件发生后其行为特性已经发生改变的风险因素。
4、2、2 基于历史情景分析的信用风险压力测试
假定情景使用某种可预知的发生概率极小的压力事件所引发的冲击结构。由于这样的压力事件在最近没有发生过,因此必须运用历史经验来创造这些假定的情景。在假定情景创造中,机构需要考虑“传染效应”,即假定的压力事件对相关市场冲击的规模和结构效应。“传染效应”的估计一般建立在判断和历史经验上,而不是市场行为的正式模型。
两种测试情景的选择取决于一系列因素,如历史事件对于当前投资组合的适用性、机构所拥有的资源,特别是时间和人力。历史情景比较容易公式化表达和让人理解,且较少涉及人为判断,但是它可能不能反映出当前的政治经济背景和新开发的金融工具中所隐藏的金融风险。而假定情景更加与机构独特的风险特性相匹配,并能够让风险管理者避免给予历史事件比未来风险更多关注的误区,但是它需要大量资源投入并涉及相当多的人为判断。基于以上考虑,一些机构邀请资深经理、营销人员和经济学家等来共同讨论假定情景设置以确保其客观有效性。
实践中,大多数金融机构都同时使用历史情景和假定情景,如用过去的市场波动数据作为参考但是又不必然与某一特定历史危机事件相联系的假定情景。因为对历史情节的使用能够帮助我们校准价格变化的幅度和其它难以设定的参数,例如对市场流动性可能的影响。而且,风险管理者需要在客观性和可操作性之间寻求平衡,因为情景表达得越清楚客观,内容可能会越复杂和难于理解。无论如何,压力测试的使用方法并不是一成不变的,其所使用的情景也在周期性的压力测试实践中不断得到修改和完善,结果,机构的风险暴露就不断地被跟踪记录。
5 结语
在次贷危机危机等一系列极端事件发生后,许多大型国际金融机构都加强了实施整个机构范围压力测试的能力。这些异常事件的发生也强化了机构管理层在风险管理和决策中对压力测试方法的依赖。在一些发达国家的金融机构压力测试结果也已成为年度财务报告中不可或缺的内容之一。世界发达国家的监管当局均要求或鼓励所属银行遵循巴塞尔银行监管委员会的建议规范进行压力测试的工作。
关键词：国际金融中心 功能定位 金融景气指数 金融集聚
国际金融中心功能定位的层次性
笔者认为，金融中心从功能定位上也应该区分为几种层次：一是全能型的金融中心；二是功能复合型金融中心；三是单一功能型金融中心。因为金融中心的功能是多样化的，如交易结算服务，融资服务，薄记服务。此外，在金融自由化前提下，金融中心主要交易产品的价格形成将影响到金融资源的重新配置，并通过金融资源的流动带动其它物质资源的重新组合，因而从具体功能上也应该可以区分为交易型金融中心、融资型金融中心、薄记型金融中心。如果这些具体功能有一个或者两者是复合的，则称为复合型、功能型金融中心，否则称之为单一功能型金融中心。
全能型的金融中心如纽约、伦敦等世界性的国际金融中心，其不仅为投资者提供多样化的金融交易、结算服务，也提供多样化的融资和投资渠道，其市场体系相对完善，既有基础性金融产品市场，也有衍生性金融产品市场，既有交易性的金融市场，如外汇交易市场，也有融资性的金融市场，如证券市场，且市场体系多元化，既有一级市场，也有二级、三级市场。同时金融机构类型多样化，既有银行业金融机构，也有非银行类金融机构，如财务公司、货币经纪公司、期货公司、证券公司（投资银行）等，这些金融机构通过市场细分和多样化的产品结构满足投资者多样化的金融需求。从服务的范围上看，其既服务国内客户，也服务国外客户。这种金融中心，既可以满足支持具体产业发展的融资服务，也可以满足投资、防范风险、交易便利等多样化的服务，并且可以通过强大的金融创新能力不断满足新生的金融需求。
从金融辐射区域和影响度而言，全能型金融中心对全球资源的配置都产生重要影响，就是因为全能型金融中心通过市场化交易形成的利率与汇率水平、股票价格指数、债券价格指数以及各种衍生品价格指数都将通过一系列的传导机制影响到其它市场的相关金融产品价格形成，并再而影响到资源的全球配置与流动。因而，金融中心还具有引导资源配置和形成金融信息的功能（见图1）。
笔者认为，上海可以建设成为一个功能完备的全能型金融中心，北京可以建设成为资金结算中心、金融信息处理和政策制定中心、银行批发业务中心，并发挥对环渤海经济圈及周边地区产业发展的金融支持功能。而深圳则应该利用其与香港邻近的优势发展成为珠三角的区域金融中心。
上海建设国际金融中心的战略定位
目前上海基本已经成为我国的融资中心，对长三角的金融辐射功能也在逐步增强，因此，上海目前应该更加注重市场体系的完善和金融中心创新能力的提高。如加快票据市场的发展，力争在一段时间内成为全国票据交易中心。尽管上海期货交易所已经成为我国最大的商品期货交易所，一些产品也发挥着国际定价中心的作用，但目前还没有金融衍生产品交易，资本市场的各项制度建设还有待完善，货币市场与资本市场的相互联动效应还不明显，因此上海必须不断强化上海证券交易所的主板市场地位，推动债券市场的发展，建立一个统一的债券交易市场，使债券价格成为反映国家货币政策的工具；在外汇交易中心的建设上，要让外汇交易中心成为真正的外汇卖买市场，而不是银行平衡头寸的市场，要推动建立全国统一的境内外币清算系统的建立与发展；积极发展保险市场，特别是再保险市场的发展，建设区域性再保险中心；与此同时，建成全国性产权交易市场。
在金融产品创新上，上海应该依托现有比较完善的金融市场体系，积极推动国债期货、股指期货、石油期货、个人黄金买卖、黄金期货、市政债券、交易所交易基金、货币市场基金等多种金融产品创新，推动银证、银保等交叉业务创新和网上金融业务创新。目前，ETF（交易所交易基金）已经上市交易，国债的开放式回购已经展开，股票的权证交易已经展开。
建议上海建立自己的金融景气指数体系，通过金融景气指数的变化来指导金融中心的建设和风险控制与防范。其意义如下：
了解上海金融业的发展轨迹和运行态势，预测上海市金融业的发展趋势，为宏观决策提供参照。我们通常用金融业增加值占GDP的比例来衡量金融业的发展，但这一指标缺乏稳定性，很容易受单一因素波动的影响，不能对整个金融业的运行态势作出综合反应，特别是金融市场化进展和金融深化程度得不到体现。而金融深化程度是社会资源流动性大小的重要标志，折现出一个国家或地区产业结构调整和资源优化配置的难易程度。因而用金融业增加值占GDP的比例这一指标是无法反映上海金融业发展的真实水平的。
建立上海金融景气指数可以弥补这一缺陷，因为金融景气指数是一个综合、动态的指标体系，不仅反映金融规模水平，也反映金融效率水平和金融安全程度，不同金融市场根据其在金融业中的相应地位和发育完善程度可以获得不同的权重，而不是单一的简均，从而更为科学。重要的是，金融景气指数是一个动态、具有时间序列特征的指标体系，既有先行指标，也有一致指标，还有滞后指标，因此可以通过对金融业发展景气程度和与国民经济运行的相关变量，如GDP的增长水平、消费景气指数、企业信心指数等作相关性分析，找出当金融业的有关指标发生变化时，国民经济运行会有怎样的相关性变化，从而为宏观决策提供有力参照。同时，金融景气指数也可以为全社会其它行业提供可资借鉴的业务发展参数，通过和其他行业的景气指数进行横向比较，做到国民经济的协调发展，成为社会发展战略的参考。
有利于推进上海市国际金融中心的建设进程，为金融中心建设提供决策参考。研究上海金融景气指数并建立监测预测体系，可以及时跟踪上海市金融景气的运行情况，较为客观、精确、量化地反映上海市金融业的发展、波动轨迹，分析制约上海市金融业发展的实质和内在因素，从而合理调剂和优化配置各种金融资源，为推进上海市国际金融中心的建设提供某种参考。也通过与国外相关指标的横向比较，找到在现有的国民经济水平下上海金融业发展的主要差距和优势，从而有的放矢，少走弯路。
推出金融指数是金融市场自身发展的需要，有利于上海市金融业的进一步规范与发展，也有利于投资者的投资决策，减少其信息搜寻成本。景气指数本身就是市场走向成熟的一个重要标志，因为景气度的高低变化本身就是金融市场运行的数量刻画，反映其运行与发展，从而可以透过数据信息的表面，发现上海金融业发展的真实水平和变化轨迹，也可以运用时间序列分析预测金融业的发展趋势，为投资决策提供参考。
有利于防范金融风险。金融安全直接关系到整个国民经济的安全，金融各项指标对国民经济运行起到指导作用。建立金融景气指数，可以通过金融先行指标提前观测到国民经济的发展态势，全面掌握经济走势，为决策服务。可以通过建立季节因子曲线，将几项主要经济指标剔除季节因素和不规则要素的指数曲线与该项指标的季节因子曲线作对比，从而观测到季节因素对经济活动的影响程度。可以通过建立景气指数的金融预警机制，保证金融运行安全，当金融运行态势出现拐点或峰值时，监测预警指标能及时地予以显示，从而起到防范金融风险的作用。
北京建设国际金融中心的战略定位
北京国际金融中心的定位是：金融管理与结算中心，资金调度与支付结算中心以及金融批发业务中心。以银行业作为北京金融业发展的重点。目前北京集中的主要是一些金融管理机构以及银行和非银行金融机构的总部，成为全国金融管理中心有自己的优势。银行资金清算主要包括两部分：一部分是银行内部的资金清算，主要在各大银行总部进行；另一部分是银行之间的清算，主要通过中国人民银行总部进行，由于各大银行总部和多数股份制商业银行总部都在北京，控制着全国约80%以上的银行资金，这些资金都要汇集到北京进行清算；银行间的资金清算则都通过央行来进行，而中国人民银行也在北京。同时，中国国债登记结算中心、中国证券期货登记结算中心也在北京。因而北京成为全国的资金调度与支付结算中心也是可能的。北京银行金融机构聚集程度比较高，可以大力发展银行批发业务，逐步成为批发业务中心。与上海相比，北京缺乏金融市场体系，应该利用自己的优势，以环渤海地区为其金融腹地，促进与周边地区的经济一体化步伐，首先成为环渤海地区区域金融中心，为周边地区产业发展提供金融支持，在规模的影响力不断扩大的基础上逐步成为东北亚地区的区域金融中心。
从发展方向上看，北京应该着重发展银行业，利用信息优势和金融人才优势，鼓励银行金融机构进行业务创新，特别是银监会出台银行间衍生产品管理规定后，银行间衍生产品交易取得了一定合法地位，应该尽快使北京成为中国银行业管理中心和政策性金融业务中心，成为中国银行间衍生产品创新和交易中心，同时大力发展保险与信托业，吸引多种金融机构的聚集。
深圳建设国际金融中心的战略定位
珠三角的中小型民营企业比较发达，高新技术企业比较多，再加上深圳交易所中小企业板的设立，深圳可以首先成为我国中小企业融资中心和创业投资融资中心。深圳应该立足于珠三角，将金融中心定位于具体的产业支持型的金融中心，而不要过于追求金融中心功能的多元化。鉴于深圳目前金融资产规模比较小的劣势，深圳应该鼓励现有的金融机构通过引进战略投资者、增资扩股、进行股权多元化改造等多种手段发展壮大，最终实现金融企业的规模化经营。
深圳城市建设年代较晚，又是我国改革开放的前沿，接受国际金融市场信息较快，因而深圳可以利用自己的这些优势争取成为我国金融改革与创新的实验区。目前在我国香港和国外存在一定数量的人民币NDO和NDF交易，深圳可以利用我国香港开放人民币交易的优势，首先在人民币衍生交易结算业务上积累经验，取得先行优势。随着CEPA合作的深入，深圳可以成为与香港进行金融合作的中心，纳入到香港金融中心的资源循环体系中。
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