市场风险数据分析范文

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第1篇

关键词：大数据；银行发展；机遇；挑战

中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技术的发展为银行的发展带来更多的机遇，同时也带来较大的挑战，尤其是近几年来，信息数据正在迅速的膨胀，如果银行不能够掌握更好的发展方向，可能会影响到银行的管理质量。进入2012年以来，大数据库概念逐渐被人们所熟知，在这样的背景下，需要银行关心系统数据的管理质量，及时分析数据中存在的问题，从而更好的保证银行的发展质量水平。大数据时代的来临，为银行今后的发展提供了机遇，同时也带来了一定的挑战。只有通过对大数据时代有着科学的认识，在能够保证银行的信息数据管理水平。

一、大数据的特点及意义

（一）大数据特点

大数据有自身的特点，首先它的数据规模比较大，而且增加相对比较迅速，从原有的TB级别跃升至PB甚至是EB级别，这样会增加银行信息管理系统的运行压力，甚至会导致系统的瘫痪。其次，大数据的类型相对较多，既包含有传统的结构化数据，同时也包含较多的非结构化数据，这些非结构化的数据在进行处理时，对系统的要求更加严格，系统分析能力需要进一步的提升。再次，数据的价值非常关键，而且存在比较大的隐蔽性，这样就会导致数据分析能力下降，对于银行的系统来说，运行压力会大大上升。

（二）意义

随着我国商业的发展，银行原有的数据系统已经不能够适应社会经济发展的需求，只有建立更加完善的管理系统，才能够更好的提升银行管理质量水平。传统的数据仓库在对数据分析要建立在模型基础之上，而且数据的分析大都是企业自身信息系统中产生的运行数据，这样的数据一般都具有标准化、结构化的特点。但是当前许多企业的发展需要非机构化的数据支撑，尤其是物联网、社交网络和电子商务日益成熟的阶段，需要建立更加完善的非结构化的信息系统，帮助企业进行更加全面的数据分析，提升企业的运行效率和管理质量，最终达到企业市场发展的目标。

二、银行发展的应对策略

随着大数据时代的到来，银行要想更好的发展就要转变原有的发展方式，积极引进先进的信息技术，提升银行内部的管理质量。尤其是在电子商务和互联网的发展喜爱，市场的敏感度在不断上升，大数据在这样的环境下有着更加明显的分析优势。但是如果进入到金融领域就会对其产生比较大的不利影响。因此需要银行制定出更加科学的应对策略，保证银行的发展质量水平。当前我国互联网以及阿里巴巴等已经开始使用大数据库技术来提供相应的金融服务，比如支付宝、淘宝网等，借助大数据技术来对客户进行分析，决定是否给企业贷款。在这样的过程中几乎不用人工干预，因此可以体现出大数据技术的优越性。

大数据技术能够为今后银行的发展提供更加宽阔的平台，这已经成为金融业发展的必然趋势。对于银行来说，他们在机构性数据的处理上技术比较先进，比如客户的基本身份信息，但是对于客户的其他信息银行都不够了解，比如客户的性格特征、兴趣爱好以及生活习惯等，这样就会使得银行信息不全，在贷款时就会产生比较大的风险。同时在传统的数据分析中，银行对网页浏览信息以及客户之间资金往来信息处理上比较困难，进而会因想到整个银行系统的发展水平。因此需要银行提升对大数据技术的认识，增强大数据的处理能力，使其在金融市场竞争中获得更加有利地位。银行还要加大与电子商务企业的合作，获得更多的客户信息，在大数据的分析中得到更多的信息，进而更好的保证客户需求，提升银行的服务质量。

在大数据的平台支持下，银行的发展还需要加强技术创新，不但完善银行内部的管理结构，从而更好的满足银行发展的需求，降低银行的发展风险，提升银行的服务质量。同时在大数据的技术支持下，银行还能够掌握更多的客户信息，改善自身与客户之间的交互，简化银行业务，为银行的发展带来更多的机遇。并且在未来的银行数据分析中更趋向于数据分析的挖掘，为银行的提供更多的非结构化信息，不断丰富银行企业的业务形式，改变银行的服务水平，最终达到银行发展的目标。

三、银行发展面临挑战

（一）大数据库建设

在大数据时代背景下，银行所面临的竞争在不断增多，它不仅仅来自同行业的竞争，同时还来自外部的挑战，如果银行企业不能够找到更加科学的管理方式，最终会影响到银行在市场竞争中的发展地位。传统的商业智能、数据仓库二本能够对结构化的数据进行存储，而且操作相对简单。但是在大数据背景下，以往的数据库分析能力不能够满足银行数据发展的需求，尤其是在非结构数据不断增多的情况下，增加了银行的信息风险，对银行发展带来较大的挑战。除此之外，一些大数据大多数都是类型丰富的碎片化数据，没有相对固定的模式，分析环境相对较为复杂，给银行的精细化管理和专业化经营都带来巨大的挑战性。

（二）银行人才培养

信息时代的带来，大数据背景下的发展模式已经被越来越多的企业和银行所采纳，这样可以更好的满足企业的发展，适应社会发展的需求。但是大数据分析和传统的数据分析存在较大的差别，当前银行的管理还主要是基于报表数据以及部分数据模型，不能够描绘出全面的经营结构图示。通过大数据模式的分析，可以更好的展现出银行发展方式，提升银行的数据管理效率。这就需要先进的技术人员，不断提升银行内部人员的技术水平，能够掌握更加先进的信息管理方式，充分利用大数据对银行信息管理系统进行改造升级，不断满足社会经济发展的需求。

在进行大数据建立时不仅需要技术支撑，还需要人员素质的提升，这样才可以保证银行内部的信息处理效率，保证银行各项数据信息的准确性，为银行今后的发展提供更多的数据，减少银行的市场风险。但是银行人员的素质培养不是一蹴而就的，他需要银行内部加大对大数据培训工作的认识，提升员工的大数据管理观念，掌握更多信息技术，在今后的发展能够充分发挥自身技术优势，提升银行市场发展质量。大数据技术发展给银行的发展带来了许多的挑战，因此需要企业抓住发展的机遇，改变自身的发展模式，衍生出更多的商机，在发展中做出更加科学的方案，加强银行企业应对市场风险的能力，最终保证银行的健康发展。

四、大数据在银行中的应用场景

（一）客户管理

在大数据的分析中，首先需要建立科学的客户管理方式，从而保证银行的客户信息管理质量。尤其是在当前我国社交网络的背景下，服务的渠道和方式在不断增多，以往的银行数据分析模式已经不能够适应社会发展的需求，通过建立大数据客户管理模式，能够让银行在制定发展战略时从产品的角度出发，结合客户信息需求，开发出更加适合市场发展的银行商品，为客户提供更加完美的银行服务。在客户管理的过程中，银行可以充分利用大数据分析平台，通过对客户的社交网络、电子商务以及终端设备等产生的非结构数据进行分析，从而建立更加全面的客户信息，针对不同客户的需求开发出不同的商品，增强银行服务质量，减少客户的流失。比如在客户流失数据分析中，银行可以借助大数据平台搜集到客户的行为信息记录，并且分析出客户流失的原因，找到自身服务中存在的问题，及时调整自身的发展路线，减少该类客户的流失数量，保证银行的利益。

（二）风险管理

在银行的市场发展中必然会存在一定的风险，因此需要银行管理人员建立良好数据风险分析部门，从而更好的满足银行市场的发展需求。但是随着大数据技术平台的产生，原有的数据分析已经不能够适应市场风险分析的发展趋势，需要银行风险管理人员利用大数据平台，加强与社会媒体的互动，及时了解金融市场的发展动向，建立更加科学的风险分析数据，为银行的市场发展奠定良好的环境，降低银行的发展风险。

（三）营销管理

银行在营销过程中也可以借助大数据平台，通过对形式多样的用户进行数据分析、挖掘，将客户分为不同的群体，并为其提供更加专业化的服务，提升银行的信誉形象。同时在这样的分析中还有助于获取用户信息，了解客户的消费习惯和风险收益偏好等，为客户打造隔年个性化的产品营销服务方式，将最适合的产品介绍给用户，提升银行的营销管理质量，保证银行的营销精准性，保证客户对银行的认可程度。

五、总结

综上所述，银行的发展需要大数据技术平台的支撑，从而为其提供更加良好的环境，增强银行的市场竞争活力。同时在大数据技术支持下，银行还可以降低自身的市场风险，掌握更加全面的客户信息，制定出更加科学的营销发展方案，提升银行的市场竞争力，在金融行业中处于更加有利地位。但是在发展过程中也存在一定的挑战，需要银行不断去克服，找到更加适合自身发展的道路。

参考文献：

[1]吴蓓，刘海光.浅析大数据时代的信息安全[J].计算机光盘软件与应用，2013（15）：13-14.

第2篇

关键词：银行数据挖掘；理论分析；典型算法；应用及效用

中图分类号：TP311.13

银行是现代经济的标志，也是现代经济活动中不可或缺的环节和工具，从银行诞生应用以来，银行业就需要处理大量的经营数据，银行数据记录手段也经历了数个阶段，从白纸黑字的账本到计算机信息化时代的银行数据信息系统，银行数据业务可以在业务交易流程、数据库建设、金融风险评估和经营决策分析等方面发挥极其重要的作用。从银行业本身的发展来看，商业银行的规模和类型都在逐年丰富，信息化和数字化的银行业务模式也逐渐成为商业银行的运行模本；现代银行更加重视客户本位思考，通过多样化的市场需求分析手段，可以为客户提供极具个性化的银行业务产品服务，吸引更多的潜在客户群；同时现代银行的风险管控意识更强，在市场经济节奏更快的当今社会，银行经营决策的风险评估效果决定了现代银行的经营走向；再者是网络终端服务和移动终端服务的迅猛发展，银行交易手段更加丰富，网上银行、手机银行、移动证券交易等等电子支付交易方式的发展给现代银行带来了新的机遇和挑战，这一切都需要现代银行在数据处理分析能力上有新的应对措施。

1 数据挖掘和数据效用理论基础

数据挖掘的通用定义指的是从现有的大量存储数据中，采用数据撷取的方式，搜寻出感兴趣的、有价值的数据点或数据模块的数据处理技术。数据挖掘广泛地应用于商业金融领域，基于既定的商业化分析目标，可以依托于企业内部的金融数据系统进行数据分析，最终获得需要的商业经营规律和市场发展规律，并且能够在成熟的数据挖掘模型的支持下与其他分析工具和分析技术相结合，形成商业化的数据挖掘分析系统和分析软件。数据挖掘的功能需求决定了数据挖掘是一个典型的学科交叉项目，现代银行受到业务拓展发展的需求，在其数据挖掘技术的运用中广泛地的结合了数据库技术、智能学习技术、统计分析技术、模式识别技术、人工智能技术和神经网络技术，数据挖掘常分为六个技术类别：聚类、分类、估值、预测、相关性分组和关联规则分析、描述和可视化分析。

对数据资料的重视性促使了现代银行对数据利用效率的不懈追求，现代化经营模式中，数据已经成为最为重要的无形商品，作为商品的数据资料，其资本性和营利性决定了信息数据的效益最大化，由于数据资料的复制成本低、附加值高且利润丰厚的特点，数据信息价值理论已经成为数据效用分析的主要理论模式。

2 银行数据挖掘的应用分析

2.1 数据挖掘在银行客户需求分析中的应用

现代银行针对客户资料和消费记录都建立了功能庞大的消费市场数据库系统，对银行客户的个人资料、账户信息、交易历史记录、业务服务历史记录、理财数据和个人理财风险评估等进行了数据库仓储式分析，基于成熟的数据仓库逻辑分析模型，可以对每一个银行客户进行多维度消费分析，以交易历史纪录为例，交易历史纪录作为该分析维度下的分析主键字段，在其下端进行次元维度分析，对交易类型、交易金额、消费地点、存贷款交易、电子银行消费、手机银行消费、证券消费等进行子健分析，但是也要考虑到不同主键之间存在着较大的关联性，此时可以考虑在客户数据仓库分析中建立星形数据模，在关联数据子健上进行数据溢出处理。在数据挖掘中主要采用的是聚类算法，在对客户数据进行详细的数据仓库建立之后，可以对客户进行数据特征值标定（如商业价值、交易类型、风险倾向等），以便于进行客户分类，在用户细分时，行为特征是主要的特征，自然属性是辅助的特性。

表1 聚类汇总表

业务类型 纸黄金 基金理财 外汇 个人金融 债券 贷款

业务渠道 柜台 电话银行 网上银汉 手机银行 自主服务 中间交易

由此可以得到详细的客户聚类，例如以年龄段为标准的20-30岁阶段用户（业务类型为纸黄金，业务渠道为网银和自助服务）、30-40岁阶段用户（业务类型为外汇和金融，业务渠道为柜台和自助）、40-50岁阶段（业务类型为基金债券，业务渠道为柜台服务）。

基于SQL Server Analysis Services分析工具，在银行原始交易数据库中进行聚类分析，选用Microsoft聚类算法对交易日志中的指定页进行类型搜索，在后处理模块中可以查看聚类分析结果。聚类算法进行数据挖掘时需要原始数据具有较强的分类性和数据关联性，才能在数据挖掘中针对特定数据属性和数据聚类进行分析，并且获得该属性在任意聚类中的数据分布情况，由此可以精确的知道特定类型客户的银行消费习惯和消费倾向，有助于银行稳固现有客户群，吸引潜在客户群体。

2.2 数据挖掘在银行决策分析中的应用

银行经营的各个环节都基本实现了信息化管理，银行综合业务系统为其提供了基础业务操作平台和统一账务处理系统平台，能够帮助银行实现有效的资源整合和集中管理。数据挖掘技术的应用能够全面提升银行系统的内控管理和风险管控水平，为银行的内部决策提供有效的数据支撑。

表2 数据挖掘与银行决策关系

数据源 数据处理 数据存储 决策分析

交易数据

客户信息

管理信息

外部信息 数据抽取

数据整合

数据加载 数据仓库 经营状况决策分析

数据监控 数据节点1 资产负债决策分析

数据刷新 数据节点2 风险管理决策分析

数据包装 数据节点3 客户需求决策分析

数据公布 数据节点4 银行财务决策分析

为了保障银行的经营效益、提升业务覆盖范围并预防经营风险，银行需要及时掌握市场动态并且做出经营调整，数据挖掘技术能够跟踪分析银行经营过程中的各个基本要素环节，通过比对分析自身产品的营收现状、竞争对手的经营现状，以及对资产负债率、银行坏账率和金融产品的销量，可以及时为决策层提供参考数据。商业银行的风险管控是其保障经济效益的关键，数据挖掘系统的关键性作用体现在对银行业务的全方位、多角度的可靠性分析和风险评估，基于银行内部的风险模型参数，在成熟的模式识别技术和智能分析技术的辅助下，可以提前对经营风险进行预判，以减少成本损失为风险数据挖掘模型约束，以保障经营效益最大化为风险决策目标，以调控决策方式为风险决策手段，可以进一步提高银行的资产质量。财务风险控制中数据挖掘的具体应用如下图所示：

图1 数据挖掘在银行财务决策分析中的应用分析

3 银行数据挖掘的效用分析

3.1 数据挖掘在银行风险控制中的效用

风险控制是银行日常经营活动中的核心内容，通常来看可以分为定性控制和定量控制两种方式，定性控制的关键是建立一套有效的风险控制管理体系，在多流程决策体系的协作下，构成风险管理知识，以非结构化数据的形式保存并流转使用；定量控制则更看重对经营实时数据的管理效率，建立一个基于客户需求和市场规律的量化风险控制体系统框架。银行信用评估体系要求银行用于信用评级的数据必须具备一定年限和质量标准，对数据样本量、样本时效性、业务覆盖范围、数据来源都有明确的要求。数据挖掘对于银行风险控制的关键性作用主要体现在对于银行信用风险控制、银行市场风险评估和银行操作风险管理上。

在信用风险控制上，数据挖掘主要是针对信用关键指标：违约率、违约损失率、违约暴露和违约期限进行针对性的数据挖掘分析，结合银行的信用评级动态变化和银行信用置信度的波动规律，在银行交易数据库中采用数据关联分析方法，对概念分层数据进行多层挖掘，提高数据挖掘的精准度；在对市场风险控制上，数据挖掘技术主要集中在市场风险识别和市场动态分析两方面，通过分析银行特征值数据在各种风险环境下的数据概率分布值，可以构建银行内部的市场风险模型，结合遗传算法和智能分析，可以针对市场发展规律进行智能风险评估决策；对于市场的偶然和不确定行为，通常数据挖掘会采用预测（predication）、时序分析模式（time-series model），通过遍历历史交易数据，能够对偶然性市场行为进行概念排序，采用模糊分析（fuzzy method）、证据理论（Evidence theory）等方法进行决策分析。

3.2 数据挖掘在银行产品创新中的效用

产品创新是提升银行市场竞争力的根本手段，数据挖掘的重要性则体现在数据分析准确性和有效性上，首先是对业务流程效率的数据分析，对于总行、分行、支行和营业网点的银行结构进行业务处理效能分析，通过实际交易数据和历史交易数据进行比对分析，可以有效的找出实际业务模式中的最大风险点，设计或优化业务流程，明确录入、审核、授权各岗位的职责，从而运用创新手段控制流程风险；采用产品规划的方法指导新产品的设计流程工作，则需要在产品设计理念、产品市场定位、产品竞争优势分析和产品风险控制上进行数据分析，通过数据挖掘技术可以在银行内部历史数据、行业共享数据和商业数据的基础上进行特征属性挖掘，并最终为新产品的量化定型提供有效的数据参考，并未新产品的市场价值进行定性和定量预测分析。

4 结束语

信息化时代背景下金融业的供需地位发生巨大转变，金融数据也从经营资料开始向数据商业化发展。基于详尽的量化数据系统，现代银行可以在高效数据分析模型的基础上对银行数据进行二次开发，提供数据分析服务。本文通过阐述银行数据的数据结构，分析了对银行海量数据进行数据挖掘的主要方法和应用模式，并评估现行银行数据挖掘方法的有效性和经济效益价值，为进一步提升银行数据挖掘的效能提供了新的思路。

参考文献：

[1]丁剑敏.数据挖掘技术及其在商业银行中的应用[J].市场周刊・财经论坛，2013（04）.

[2]宓文斌.数据挖掘在银行信贷业务中的应用[M].上海：上海交通大学，2012.

[3]王佳丽.财务诊断中的数据挖掘运用研究[D].南宁：广西大学，2012（05）.

第3篇

【关键词】融资融券 市场风险 衡量 检验

目前融资融券标的股票达到285只，试点券商数量达到29家。融资融券业务已经成为证券公司的主营业务之一，带来收益的同时也放大了市场风险。历史模拟法是衡量金融市场风险的常用方法之一，也是一种基于真实历史数据测算市场风险的定量方法之一。

一、构建模型

（一）置信水平

一般来说，通常使用的置信水平有三种：90%、95%、99%。置信水应投资者的偏好，其越高，证券的VaR值就越大。但是大多研究表明，过高的VaR值可能影响回测检验，因此本文选择95%作为融资融券的置信水平。

（二）持有期

持有期一般为1天，也可以为1小时、一周，甚至为一月。持有期影响样本长度，持有期越短越能获取较多的样本数据。从巴塞尔委员会角度，持有期过长不利于及早发现问题，持有期过短增加监管负担。因此，本文选择一天作为持有期的单位。

（三）样本长度

根据巴塞尔协议，样本长度至少为一年（一般为250日）。本文选取了最近两年的样本数据。

在融资融券市场风险的衡量中，历史模拟法的使用流程可以简单归纳如下：

前台交易交易数据库映射：完全估值头寸：定价方程投资组合分布VaR报告投资组合分布风险因子分布：历史值非参数模型当前历史数据当前价格数据。

使用VaR历史模拟模型衡量融资融券市场风险的优势：简便易行，只需收集每天标的股票的收盘价数据；节省了方差矩阵估计的需要，对资产量大、样本数短的投资组合的收益在时间序列上加总即可；能够直观显示出融资融券的市场风险大小，也能够直接回溯得到产生值的历史原因。

二、数据分析

三、实证分析

四、返回检验

五、应用分析

上文应用历史模拟法得出的融资融券市场风险VaR值可以用于融资融券动态保证金的设定中去。动态保证金是相对目前固定保证金制度而言的，有利于避免固定保证金产生的资源浪费，有利于及时控制市场风险。动态保证金比例可以根据融资融券标的股票一段时期内（一般为一年）的VaR值来确定，即VaR绝对值中最大者。

根据计算，2011年8月31日到2012年9月1日，长江证券、海通证券、宏源证券、中国人寿、中信证券VaR值的绝对值中最大者分别为0.042、0.034、0.043、0.030、0.037，则他们的动态保证金比例分别为4.2%、3.4%、4.3%、3.0%和3.7%。如果把这5只融资融券标的股票看成一个投资组合，则投资组合的动态保证金比例为4.3%。

参考文献

[1]刘晓星.基于VaR的商业银行风险管理[M].北京：中国社会科学出版社，2007，06：28-36.