【摘 要】
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银行风险评价一直是国内外研究的热点,通常采用层次型指标体系进行风险评价。这种评价体系虽然比较完备,但是指标权重确定的科学性、评价的准确性、实现的灵活性却成为监管机构
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银行风险评价一直是国内外研究的热点,通常采用层次型指标体系进行风险评价。这种评价体系虽然比较完备,但是指标权重确定的科学性、评价的准确性、实现的灵活性却成为监管机构和商业银行难以解决的问题。 因此,借鉴国内外的风险管理经验,本文构建了一个风险评价模型:以银行辖属机构为风险评价对象,构建风险评价指标体系,确定各级指标的权重,使用“相对风险指数”作为判断标准,以数据仓库为基础实现对风险的多维分析和综合评价。其中,权重的确定采用的是德尔菲法+层次分析法,区别于一般的依据个人经验直接赋权重,具备全面性、系统性、客观性。而“相对风险指数”是一种全新的评价方法,能够较好的克服目前流行的“绝对风险指数”的缺点,但是还不成熟,有待完善。本文进行了大胆的尝试,对“相对风险指数”进行了改进,并采用了变量加权主成分分析方法进行计算,取得较好的评价效果。最后,采用数据仓库技术,将银行风险评价模型纳入非现场稽核系统中,提供多维分析和综合评价,实现风险状况的动态跟踪、监测,灵活方便、扩展性好。相对于常见的、依赖于现场检查获取大量信息,分析方法单一的评价方式而言,是一个极大的进步。
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