新协议风险计量模型培训心得.doc

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1、新协议风险计量模型培训心得__龙超华省行风险管理部龙超华5刀20LI至24U,木人有幸参加了总行风险管理部新协议团队组织的《新协议风险计量模型》培训班，木次培训主要从“新协议违约客户管理”、“SAS统计建模基础”、“房地产PD模型开发以及验证”三方面，对我行新协议建模基木理论作了较为系统地介绍。培训反响良好，受益匪浅。现将培训心得总结如下。一、SAS统计建模基础SAS(StatisticsAnalysissystem)软件是一个著名的商川统计分析软件，是美国三大著名统计分析软件之一。也是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。由于该软件的专业性，

2、总行特意请了SAS公司专家对该软件做了入门级的介绍和上机练习。SAS除了有基木的一些数据统计功能，比如绘图表、排序等EXCEL常用功能，也有方查分析、I川归分析、相关性分析、因子分析，LOGISST分析等一些特有功能。通过一天的学习，本人SAS软件主要特点可以总结为：第一、功能强大，统计方法齐、全、新，该软件几乎囊括了所有最新的分析方法，分析技术先进可靠，例如方查分析屮多重比较；提供了10余种方法。第二、使用简捷，操作灵活。该软件编程语言简单，容易学习，通过通过简单的几句语言即可完成复杂的运算任务，既有屮文版也有英文输出结果。使用者只要告诉SAS要“做什么”，而不必告诉其“

3、怎么做”。另外，其在运行时出现的错误也会尽可能的给出错误原因和改正方法。第三、软件提供实时联机帮助功能。初学考能很快清楚的查询，各种控件或函数的具体意义。二、新协议违约客户管理违约数据是模型开发和模型验证的基础数据源，违约数据质暈影响我行模型质暈，总行木次在模型开发介绍屮重点强调了违约客户数据的管理要求，强调了违约数据屮有关违约概率PD、违约损失率LGD是我行风险加权资产计算的基础数据源，英质量影响我行资木计算的结果。培训屮除了9家分行介绍了违约管理的先进经验外，总行主要明确了以下几点：第一、要求备分行制订违约管理细则，明确省分行、备二级分行违约管理员职责。第二、在目前系统

4、白动认定F1违约基础上，需加强主观人工认定违约管理，如破产申请、消极重组、借款人财务经营状况恶化导致无法持续正常经营等情况，要求主动发起违约认定。第三、扩大违约认定范围，除了日前BANCS系统表内业务，也需涵盖新模式下小企业客户、担保客户、同业交叉违约、表外业务和国际结算业务均需纳入认定范围。第四、强调了新增违约是发生过的违约客户，只要发生过违约，无论是否重生、U结清，都属于统计范围。第五、在评级、分类与违约关系的处理上，需先从系统认定违约再进行评级为“D”，强调“损失、可疑”类客户必须认定为违约；“次级”类客户若未发起违约认定，需发起违约预警等。三、房地产PD模型以及验证

5、房地产PD模型是我行独立开发的第一个统计模型，其开发投产对我行具有标志性意义。木次由总行参与模型开发的老师，讲述模型开发的必要性及开发的过程进行了阐述。1、模型开发意义第一、模型开发的生命周期一般为「2年，我行已开发的模型为已进入了衰退期，需要进行更新。第二、H前我行房地产企业是放在“大屮型建筑和公共设施管理业”模型中进行评级,由于房地产有起特殊性，如收入、利润的不稳定性，在模型的使用上存在问题，导致PD概率和评级结果并不能很好地预测企业的违约可能性。第三、满足监管要求。新模型相对于我行现有的违约模型有重夬改进，其新纳入了预警模块、完善了定性指标模块化管理，有利于降低我行推

6、翻率。银监会在新协议评估屮也有要求，也希望我行能尽快上线。第四、应对同业竞争需要，根据总行透露，目前五大行屮，工建农交均有独立的房地产开发模型，仅我行没有。因此，基于以上儿点，我行独立开发模型具有迫切性。1、模型开发过程选取违约样木经过数据清洗形成建模样木——选取影响客户违约的财务变量，形成财务变呈长清单（323个变量）——经过缺失率、区分能力等方法进行单因素分析形成财务变量短清单——经过LOGISTIC分析进行变量转换，使其变量的分布趋于线性分布一一再通过穷举法进行多因素分析形成财务变量短清单（23个变量）——进行模型调幣、校准确定报终模型以上为财务模块开发过程，非财务模

7、块和评级调報模块开发过程与财务模型开发过程基本一致，只有样本选取差异性，不予以赘述。3、模型验证日的内部评级模型有各类风险因了或参数，这些参数估值是否合理，能否准确反映风险状况,均需通过验证来完成。我行验证主要采用定量与定性验证相结合的方法，定性主要运用专家评估方法，定量验证一般采用基准测试（适合数据较少）和返冋检验（数据足够）等方法进行。验证主要测试区分能力、审慎性和稳定性，具体为：第一、验证区分能力：主要验证模型是否能够有效区分风险，即区分好坏客八的能力。是考察模型表现最重要的纬度第二、审慎性和准确性:准确性主