數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融風險監(jiān)測領(lǐng)域的應用

摘 要：在過去10年里，人們使用信息技術(shù)處理和收集數(shù)據(jù)的能力得到極大的提高，數(shù)百萬個數(shù)據(jù)庫被廣泛應用于商業(yè)、政府、科學研究和工程實施等領(lǐng)域。但這也帶來了新的挑戰(zhàn)，一方面，數(shù)據(jù)過剩幾乎成為每個人都必須面臨的問題;另一方面，各類企業(yè)又往往面臨信息不足的問題。本研究就是從這些問題出發(fā)，通過研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為系統(tǒng)提供新的知識數(shù)據(jù)庫。金融部門的日常業(yè)務都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，可以有效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入、查詢、統(tǒng)計等功能，但找不到數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預測未來的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);金融風險監(jiān)測;領(lǐng)域應用

引言

數(shù)據(jù)挖掘作為一種深度數(shù)據(jù)信息分析方法，對傳統(tǒng)評價方法無法獲得的各種因素之間隱藏的內(nèi)部聯(lián)系進行綜合分析。該技術(shù)的應用無疑有利于金融風險監(jiān)測，能夠提供風險預警，使管理者能夠提前準備，提供決策參考信息，大大降低風險，提高企業(yè)競爭力，促進企業(yè)快速發(fā)展。

1金融風險監(jiān)測

金融風險是指可能導致企業(yè)、事業(yè)單位財產(chǎn)損失的風險，即企業(yè)未來收入的不確定性和波動性。根據(jù)金融風險的來源，可分為靜態(tài)風險和動態(tài)風險;按風險范圍可分為微觀風險和宏觀風險;按金融機構(gòu)類別可分為銀行風險、證券風險、保險風險和信托風險等。通過對風險的測量和理解，采取相應的措施和處置方案，使風險最小化，利潤最大化。可見，金融風險監(jiān)測是一種規(guī)范金融投資安全與盈利能力之間平衡的金融管理方法。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，價值密度也越來越低。數(shù)據(jù)挖掘是此背景下產(chǎn)生的一種技術(shù)，主要功能是幫助人們挖掘數(shù)據(jù)信息的價值，并被廣泛應用于商業(yè)信息處理領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘可以實現(xiàn)對商業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)信息的讀取、轉(zhuǎn)化、分析和智能處理，為商業(yè)決策活動提供強有力的支持。

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念

數(shù)據(jù)挖掘也被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的一個熱點問題。所謂數(shù)據(jù)挖掘指的是從數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘隱式的、先前未知的和有潛在價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ诜治銎髽I(yè)數(shù)據(jù)再加以歸納推理，并從中挖掘潛在的信息是高度自動化的，有利于幫助決策者調(diào)整市場策略，降低風險，做出正確的決策。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析方法

數(shù)據(jù)分析常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、回歸分析和偏差分析等，它們分別從不同角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。

2.2.1分類

分類是為了查明數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并按分類模式分為不同的類，目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。可應用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、顧客滿意度分析、顧客購買趨勢預測等，如汽車零售商根據(jù)客戶的喜好，將汽車分為不同的類別，從而將新車的廣告手冊直接郵寄給具有這些偏好的客戶，從而大大增加交易機會。

2.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的魯棒性、自組織適應性、并行處理、分布式存儲和高容錯能力，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問題，近年來引起越來越多人的關(guān)注。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型主要分為三類：以感知機、BP反向傳播模型、函數(shù)型網(wǎng)絡為代表的，用于分類、預測和模式識別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型;以Hopfield的離散模型和連續(xù)模型為代表的，分別用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型;以ART模型、Koholon模型為代表的，用于聚類的自組織映射。神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點是“黑盒”性，使人們難以理解網(wǎng)絡的學習和決策過程。

2.2.3回歸分析

回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中屬性值的特征，產(chǎn)生了將數(shù)據(jù)項映射到實值預測變量，并發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩灾g依賴性的函數(shù)。主要的研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。它可以適用于市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預測以及有針對性的促銷活動等。

3數(shù)據(jù)挖掘在金融風險監(jiān)測中的典型應用

數(shù)據(jù)挖掘是為了解決傳統(tǒng)分析方法的不足，并處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)的快速增長和數(shù)據(jù)分析方法的持續(xù)進步，使人們能夠在現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息。

3.1信用風險評估

信用風險的數(shù)據(jù)挖掘評估包括銀行信用卡風險評估和貸款信用評估等。信用風險是指不可抗力和惡意欺詐造成的、使債務人不能或不愿履行已簽訂合同而給銀行造成的損失。銀行對個人和企業(yè)的財務狀況發(fā)生變化的過程往往不能及時了解或者說被循環(huán)信用掩蓋。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對區(qū)域差異、個人知識水平、收入水平、經(jīng)濟環(huán)境狀況、社會地位等客戶信用的影響因素進行挖掘，可以迅速建立用戶信用等級，然后給出不同的信用額度。

它還可以全面揭示信用風險的關(guān)系和特征，提高信用違約預測的準確性。Frydmannetal（1985）首次將決策樹模型運用于違約企業(yè)和非違約企業(yè)的分類。此后，許多人將決策樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡法和遺傳算法用于違約判斷，以期得到更好的分類效果。目前市場上，數(shù)據(jù)挖掘工具提供了完整的展現(xiàn)，如Brio公司的Brio.Enterprise，能全方位、多層次展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

3.2公司財務危機預警分析

財務危機的本質(zhì)是財務風險的規(guī)模和高強度的集中爆發(fā)，主要表現(xiàn)為財務狀況的極端惡化、支付危機，甚至破產(chǎn)。這些公司都不同程度出現(xiàn)以下狀況：無法償還到期債務、巨額投資沒有回報、現(xiàn)金流不足、產(chǎn)品銷售不良、大量庫存積壓、涉及巨額訴訟賠償，以及主營業(yè)務嚴重收縮。財務危機預警模型的建立可以為企業(yè)經(jīng)營失敗和財務管理錯誤進行早期預警和早期控制，為決策者、投資者和債權(quán)人提供重要信息。

國內(nèi)外學者利用數(shù)據(jù)挖掘中的主成分分析、邏輯回歸、線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡等方法，來建立財務危機預警模型。首先根據(jù)特征向量和主成分貢獻率，計算出對于財務狀況影響最大的財務指標;接著以預測期公司的財務狀況為目標變量;然后運用邏輯回歸方法和決策樹方法對公司財務狀況進行預測;最后把各家公司綜合評分作為目標變量，采用線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行公司財務危機預警分析。

加強金融債務監(jiān)管，防范和化解金融風險，是阻斷金融風險向財政風險轉(zhuǎn)化傳輸通道最為有力的手段之一，也是財政部賦予各地監(jiān)管局的一項重要職責。財政部各地監(jiān)管局因地制宜，采取中央金融企業(yè)財務風險監(jiān)控、金融資產(chǎn)管理公司不良資產(chǎn)監(jiān)管、地方債監(jiān)管“三箭齊發(fā)”，取得了很好的效果。

3.3拓展金融監(jiān)管路徑

找準債務、金融監(jiān)管結(jié)合點，對債務、金融監(jiān)管實行統(tǒng)籌，充分發(fā)揮整合、聚合、融合效應，為防范化解區(qū)域金融風險發(fā)揮積極作用。隨著時間的推進，金融風險的表現(xiàn)形式和型態(tài)也在不斷衍生和變異。各地監(jiān)管局根據(jù)不斷變化的新情況，不斷創(chuàng)新，做細中央金融企業(yè)財務風險監(jiān)控。

3.4強化資產(chǎn)管理公司風險監(jiān)控

以不良資產(chǎn)批量接收與處置情況分析為抓手，通過不良資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓供求分析，延伸關(guān)注金融機構(gòu)關(guān)注類貸款變化情況，跟蹤了解金融系統(tǒng)風險變化的苗頭性、傾向性問題。金融資產(chǎn)管理公司風險監(jiān)控對于其處置不良資產(chǎn)、化解金融風險、救助問題企業(yè)至關(guān)重要。各地監(jiān)管局根據(jù)自身實際情況，采取針對性措施，將這項監(jiān)管落實落細。經(jīng)過不斷總結(jié)監(jiān)管經(jīng)驗，浙江監(jiān)管局在這方面有著獨到的做法。該局首先建立和完善了相關(guān)機制，長期跟蹤分析金融不良資產(chǎn)收購處置情況。

建立定期統(tǒng)計報送制度，加強與在浙資產(chǎn)管理公司聯(lián)系，規(guī)范財務月報、季報報送制度。

建立健全分析體系，掌握區(qū)域內(nèi)不良資產(chǎn)批量接收、處置情況，分析收購規(guī)模、收購成本、折價率，跟蹤不良資產(chǎn)接收端變化情況;分析現(xiàn)金回收，司法處置回現(xiàn)、對外競價轉(zhuǎn)讓、整包轉(zhuǎn)讓等處置渠道變化情況，跟蹤不良資產(chǎn)處置端市場動態(tài)。

這個風險控制體系包括五個方面。

（1）監(jiān)測信用風險，主要是固定收益類業(yè)務表內(nèi)外信用風險資產(chǎn)規(guī)模、結(jié)構(gòu)與資產(chǎn)質(zhì)量情況，包括逾期、不良、期限內(nèi)調(diào)整、展期、減值計提、撥備覆蓋率的變動情況和風險化解情況。

（2）監(jiān)測操作及合規(guī)風險，包括是否發(fā)生引發(fā)損失的操作及合規(guī)風險事件，相關(guān)環(huán)節(jié)是否存在操作失誤或不規(guī)范行為，是否存在違反法律、法規(guī)、公司制度規(guī)定的情形。

（3）監(jiān)測法律風險。主要是存續(xù)和新增案件的法律風險情況和應對措施。

監(jiān)測關(guān)聯(lián)交易風險，包括關(guān)聯(lián)交易是否采用市場公允價值，是否存在利益輸送、掩蓋風險的情況。

（4）監(jiān)測聲譽風險，主要是一般或重大聲譽事件情況和應對措施。

為切實督促資產(chǎn)管理公司加強財務制度執(zhí)行監(jiān)管，規(guī)范財務管理，四川監(jiān)管局在以下幾方面發(fā)力。

（1）關(guān)注準備金計提。是否按照審慎性原則，定期對存量項目進行金融資產(chǎn)估值減值，足額計提公允價值變動損益和資產(chǎn)減值準備。

（2）關(guān)注抵債資產(chǎn)管理。是否按照內(nèi)部財務管理制度規(guī)定的工作程序收取、保管和處置抵債資產(chǎn)。

（3）關(guān)注不良資產(chǎn)處置。是否按照依法合規(guī)、公開透明、競爭擇優(yōu)、價值最大化原則收購和處置不良資產(chǎn)。

（4）關(guān)注是否適時新增和修訂完善財務會計內(nèi)控管理制度。

（5）關(guān)注是否對財務管理的規(guī)范性、財務核算的完整準確性和費用開支的真實合理性定期進行自查和檢查。

4結(jié)束語

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘在金融風險監(jiān)測中扮演著重要角色，它可以提取出隱含在數(shù)據(jù)中人們事先不知卻又潛在的有用信息和知識，為管理者提供決策參考信息。文章由金融危機的爆發(fā)引入，介紹了金融風險監(jiān)測;再對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、分析方法進行講解;然后重點介紹了數(shù)據(jù)挖掘在金融風險監(jiān)測中的典型應用，如信用風險評估、公司財務危機預警分析和供應鏈風險評估;接著介紹了在金融風險監(jiān)測中如何利用數(shù)據(jù)挖掘;最后進行總結(jié)與展望。

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作者簡介：

李翔，男，漢族，江蘇南京人，就讀于東南大學經(jīng)濟管理學院，研究方向：金融管理。