银行信贷风险管理探究3篇

银行信贷风险管理探究3篇第一篇一、来自贷款人的风险贷款人收入变动以及其他不可预测的事件，容易给贷款人带来经济损失，造成贷款人无法偿还银行的债务；同时因为部分贷款人存有“主动”违约，钻漏洞等习惯，这些人出于对资金的急需和个人利益最大化的动机，向商业银行提供虚假信息；另外，因为消费信贷的对象是个人，而个人一般缺乏完整的财务资料，造成商业银行对贷款人的财务状况无法进行全面的核查，从而对其还款能力存有不准确的评估。

以上这些因为贷款人自身存有的问题，在风险产生时，他们可能会把风险转嫁给商业银行，致使银行遭受损失。

二、增强消费信贷风险管理的措施（一）构建有利消费信贷风险管理的外部环境1.营造良好的法律环境法律可以为诚信交易创造一个强制性的约束环境，借助法律的约束力，可以促使消费信贷市场朝规范化发展。

目前应通过法律条文来促进个人信用制度的建立，实现信用制度管理部门的明确以及消费者权益的保障；并尽快出台个人破产制度，使贷款人在无法清偿债务时，能够通过申请破产，减免债务，并使银行的利益得到保障。

另外，应通过完善担保法，增加个人消费信贷的详细条款，明确抵押物的处置事项。

2.完善个人的信用体系因为中国人民银行现有的个人信用信息基础数据库处于起步阶段，信息不够全面，需要进一步充实个人信用信息数据库的内容，通过协调相关机构，进行更大范围的机构信息联网，确保信息数据的完整性与时效性。

同时，发展个人征信机构，建立统一的个人信用评估标准。

成立专业的、规范的个人信用评估中介机构，打造具有权威性的个人信用评分系统。

通过专业的中介机构对个人信用进行评估，不仅能够使信用评估结果更为公正客观，而且还能降低商业银行交易风险与成本，提升效益。

因此，要努力实现个人信用评估机构的公司化运行和市场化操作，为商业银行授信决策提供真实、客观的个人信用报告。

3．强化担保与保险措施实行由政府机构组建的个人贷款担保基金会或公司，为贷款者提供担保，这样既可以解决一部分贷款人在申请消费信贷时难以得到担保的问题，也可以降低银行在消费信贷方面的风险。

同时，通过促使保险公司开办与消费信贷相关的保险业务，使信用级别不高或申请高额度信贷的人员在申请贷款前，通过购买指定的保险，降低银行的风险。

另外，应培养和规范抵押品二级市场，使贷款人在无力偿还债务时，银行等部门可以将抵押物进行及时变现。

（二）增强银行内部对消费信贷风险的管控1.对消费信贷申请进行科学合理的评估控制风险的关键环节是对消费信贷申请资料进行严格的审核。

一是查看消费信贷的用途，认真核对贷款申请所陈述的贷款目的与商业银行的书面贷款政策是否相一致，是否存有以消费信贷名义，变相投资其他项目，特别是投入当前产能过剩、或明显亏损的行业；二是了解贷款人的工作情况，通过查看贷款人近年来纳税情况或工资卡账单，判断其个人的真实收入；三是查看个人资产情况，了解贷款人是否具有房子、车子等固定财产；四是查看贷款人的债权情况，了解贷款人是否在外欠下高额的债务或者在其他银行存有贷款情况。

通过对贷款人的信用分析后，再根据贷款人所申请的消费信贷额度，决定是否放贷以及放贷的额度。

如果贷款者申请的额度较少，短期内将返还，且消费者的信用指数较高，可予以简易程序进行；如果贷款额度较高且贷款期限较长，则应采用数量分析方法进行评判，即按照一个统计上可靠的信用评分模型对贷款申请人进行信用评分，这样既可以消除贷款过程中的个人主观误判，也可以提升商业银行贷款决策的效率。

2.建立商业银行内部消费信贷的风险管理体系风险管理体系应是动态的、全面的、立体化的风险防范与化解体系，并贯穿于整个贷款周期。

要做到在线查询、分级审查审批，集中校查，通过成立专门负责办理消费信贷机构和成立消费信贷审批委员会，形成平衡制约机制，实现审批与贷款相分离，降低消费信贷风险；要完善消费信贷风险的预警机制，增强对贷款后期监控，实时掌握贷款者的经济动态，及时发现风险，化解危机，并对无法按时偿还债务的人员，列入“黑名单”，加大追讨力度；要建立、健全信贷风险监管机制，因为当前国内商业银行风险管理部门独立性不高，造成无法对贷款的风险进行实时监控，所以应参考美联商业银行的风险控制官派驻制，通过向相关业务部门派驻风险控制组，强化日常风险监控工作。

3.合理安排担保方式及利率情况增强对抵押物的管理。

目前大多数消费信贷都要求贷款人提供抵押物，这样就容易造成抵押贷款抵押率与银行的风险直接相关的问题，所以银行应制定消费信贷抵押物价值管理制度和办法，并根据市场发展情况，定期对抵押物进行重新估价。

同时，根据不同信用级别与不同贷款年限，采取差别化的利率。

通过对信用级别不高，存有一定违约风险的贷款人采取较高的贷款利率，并在贷款时间与贷款金额方面加以控制；另外，对于在办理贷款期限较长的业务时，因为贷款人可能存有提前还款等现象，所以商业银行应该采取浮动利率制，最大水准降低损失。

4.提升员工风险管理意识，开发重点客户群体更改以往单纯追求业务规模，忽视效益的老路，坚持走质量效益型发展的新道路，按照责权利三方紧密结合，实行考核激励机制，提升抵御风险能力；积极营造良好的企业文化，提升信贷员的职业道德素养和职业技能，激发信贷员的责任感，使其能敏锐察觉消费信贷风险，增强对贷款人的资料以及抵押物的审查，避免出现银行内部员工弄虚作假等行为；重点开发风险低、潜力大的客户群体，对公务员、国企、事业单位等具有较稳定的工作、较高的收入、较高的素质的人员，可以加大营销和调研力度，在促进业务发展的同时，有效降低贷款的预期损失比率。

5.增强风险的分散管理因为消费信贷风险是客观存有，无法完全避免，所以商业银行应将消费信贷资金分散给不同行业，不同业务品种上，并根据市场情况，及时调整消费信贷的品种和结构，合理分配信贷资金，实现风险分散。

其次，实现消费信贷证券化，分散消费信贷风险。

因为消费信贷，特别是个人住房和个人汽车贷款等方面，时间一般较长，容易造成商业银行短资长贷情形，加大资金流动性风险，所以银行应考虑走消费信贷证券化道路，通过将自身拥有的消费信贷资产，根据不同利率、期限等方式形成证券组合，出售给信托公司等机构，由其将购买的贷款组合经担保和信用增级后，以抵押担保证券的形式出售给投资者。

这样既可以减少因贷款人违约或提前偿还债务等行为造成的损失，也可以让从事长期投资的人员获取较高的收入。

第二篇1问题解决本文采用WEKA3.5.7作为数据挖掘平台。

怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis，WEKA）是一个开放源码的数据挖掘软件。

1.1原始数据描述据统计，因为23的邮政储蓄网点都是在县及县以下的地方，自开办邮政储蓄小额质押贷款和小额贷款业务以来，80%的贷款发放到了农村地区。

邮政储蓄小额贷款业务又分为农户小额贷款和商户小额贷款两种。

其中，农户小额贷款指的是向农户发放的用于满足其农作物种植、养殖业或非农业（日用百货、生产加工、服务、建筑类、运输等）生产经营等需要的短期贷款。

商户小额贷款是指向从事批发零售、服务业（餐饮类）、生产加工等部门的微小企业主提供的用来满足其经营中资金需求的贷款。

本文选择了邮政储蓄小额贷款业务中的商户小额贷款作为研究对象。

商户小额贷款又分为2种：商户联保贷款和商户保证贷款。

对于本文所研究的商户小额贷款业务来说，涉及的数据表很多，如客户及家庭信息表、业务信息表、采购信息表、季节性分析表、毛利率计算表、资产负债表、损益表、保证人信息表、小组联保信息表等。

这些信息虽然都与业务相关，但并非都有利于本文的研究。

为了不侵犯和泄漏商户的秘密，本文在提取数据过程中过滤了营业执照编号、商户姓名、居住地址、店名或厂名、联系方式等属性。

经过分析，抽取了客户代码、婚姻状况、贷款种类、教育水准、年龄、贷款额度、贷款期限、还款方式、主营业务、经营年限、流动资产总额、固定资产总额、负债、月净收入、月投入、信用、分类结果17个字段作为事实表数据。

1.2数据预处理经过初步采集的源数据往往是不完整的、有噪声的和不一致的。

银行的数据库中因为人工输入错误，收集数据设备的故障、以及数据传输中出现的错误造成了银行数据库中的大量噪声数据。

并且有些属性，如客户的收入状况，包括收入的来源都没有详尽的准确的记录。

有些数据如住房情况、工作单位、职务、家庭人口情况在输入数据库时为空值。

所以，对于这些错误和空值数据有必要先进行预处理。

在这个阶段，主要进行数据收集、数据选择、数据清理、数据变换等工作。

在提取数据时选择了17个属性字段，从数据库中随机抽取整理了100条记录。

其中，婚姻状况均为已婚（未婚不予贷款），还款方式均为阶段性等额本息还款法，对分类没有参考价值，去除这2个属性。

客户代码取值有很多且无概化操作，属性删除。

对其他属性字段的概化结果如表1所示。

在分类抽取整理的客户资料中一共有52个己分类的案例。

其中正常类30个，关注类9个，次级类6个，可疑类5个，损失类2个。

因为损失类的借款人财务资料绝大多数无法获得，故只有前4类参与。

实际是正常类30个，关注类9个，次级类6个，可疑类5个，一共50个。

根据上面的数据准备，得到了此模型的训练数据集如表2所示。

1.3构造决策树上表的数据已经全部转换为WEKA可以读取的数据文件格式（CSVDataFiles），接下来利用WEKA来建立模型。

启动WEKA的Explorer界面，并载入数据。

然后选择一种构建决策树的方法将树建立起来。

通过对BFTree，DecisionStump，J48，LMT，NBTree，RandomFor⁃est，Randomtree，REPTree，SimpleCart9种分类器的实验结果分析，J48分类器的准确率最高。

1.4模型评估根据建立的分类模型和样本数据，评估模型的预测准确率。

模型的准确率可以用被模型准确分类的测试样本的百分比表示，如模型的预测准确率是可以接受的，就可以用来指导对客户群分类。

应用J48分类器进行分类评估，准确率为82%，即50个样本数据中，对41个进行了准确分类，有9个分类不准确。

该评估结果是通过默认的分层10折交叉验证得到的。

2改进数据挖掘从源数据发掘、知识发现到应用是一个系统的过程，而不仅仅是需要有算法。

在分类过程中，一般随着选择属性数目的增加分类性能会有所提升。

但是，当属性增加到一定水准后，有时再增加属性反而会导致分类性能有所下降，这种现象称为Hughes现象。

因此，虽然从理论角度来讲，多选择几个属性意味着信息量的增加，但是属性过多时反而会使性能变差，因为实际应用总是作用在规模有限的样本之上。

因此，在分类器集成设计中进行属性消减是十分必要的。

可以通过2种方法消减问题域中的属性数目：属性提取和属性选择。