浅谈我国商业银行内部评级体系基础数据库的建(2)
2017-09-14 01:59
导读：２．数据处理流程。内部评级数据的处理基本上分为四部分：一是数据收集，可以从业务流程系统中直接获得，也可以从客户那里直接收集，还可以通过适
２．数据处理流程。内部评级数据的处理基本上分为四部分：一是数据收集，可以从业务流程系统中直接获得，也可以从客户那里直接收集，还可以通过适当方式从财政部、人民银行、银监会、国家统计局、国务院发展研究中心等政府部门或相关的信息公司获取宏观运行、产业结构、市场行情、法规变化等宏微观数据；二是数据整合，就是将内外部以及各部门、各渠道的原始数据，通过聚类和匹配等标准化方式加以整理合并，形成可用于风险计量的数据库；三是数据清洗，经过补录与整合的数据还可能存在不少缺陷，如数据遗漏、数据矛盾和数据错误等，对这些问题需要通过一定的技术手段进行系统化的查找、纠正；四是数据反欺诈，在上述三个阶段的基础上，通过对数据进行逻辑关系校验和模型检验，识别和剔除不真实的业务数据。经过四次过滤，最终形成可用于内部评级的数据集市。
３．实现与银行系统的全面对接与嵌入，融入全行数据仓库。内部评级基础数据库作为银行数据仓库的重要组成部分，其最终应用于内部评级系统，而内部评级系统只有与银行内部的业务流程系统、会计账务系统、数据仓库以及外部信用登记咨询系统紧密对接，才能充分发挥风险预警和政策指引作用。内部评级数据可以从信贷业务流程系统中直接获取，这样可以确保数据的及时性和准确性。前台的信贷业务流程系统与后台的内部评级系统处于平行运作状态。授信业务一旦开始，相关数据就会立即传送到内部评级系统，进行自动分析；计算结果生成后随即传递到前台，使其发挥决策支持作用。同时，业务流程系统和内部评级系统生成的全部过程记录和分析结果按照统一标准导入数据仓库（或数据集市）。内部评级系统定期所做的参数分析和返回经验都将基于数据仓库中的历史信息来完成，商业银行内部的会计账务系统和人民银行信贷登记系统都从不同角度为内部评级提供准确、及时的合同执行情况和违约记录信息。
（科教作文网http://zw.nseAc.com） 二、我国商业银行内部评级体系基础数据库建设中存在的问题
近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起内部信用风险评级体系，并且建立了相应的基础数据库。但是与国际先进银行相比，我国商业银行内部评级不论是在评级方法、数据的采集、数据的加工，还是在对评级结果的检验、评级工作的组织以及评级体系的适用性等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制了内部评级在揭示和控制信用风险方面的作用。主要表现在以下几个方面：
(一)评级方法偏于定量化，风险揭示不足
目前我国商业银行的信用风险内部评级普遍采用“打分法”，即通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。[２]这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一评级方法存在着以下明显的缺陷：一是评级的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。对将来较长的时期进行预测时，过去的数据与将来的情况相关性较小，以过去的信息为依据的评级可靠性较低。二是指标和权重的确定缺乏客观依据。由于缺乏足够的数据资料，只能根据经验或专家判断来选取指标和确定权重，使评级标准的可行性大为降低。特别是由于每一个受评对象所处的环境不同，同一因素对不同的受评对象影响不可能完全一样，根据固定权重得出的评级结果自然难以准确反映评级对象的信用风险。三是缺乏现金流量的分析和预测。充分的现金流量是受评对象偿还到期债务的根本保证，是分析企业未来偿付能力的核心因素。目前，我国银行的内部评级方法基本上没有对现金流量充足性的分析和预测，因而难以反映评级对象未来的真实偿债能力。四是行业分析和研究明显不足。总体来看，对不同行业的分析和比较明显不足，评级标准不能体现行业的不同特点，评级结果在不同行业之间的可比性较差。
