一、風險預警程序

　　風險預警是各種工具和各種處理機制的組合結果，無論是否依托于動態化、系統化、精確化的風險預警系統，都應當逐級、依次完成以下程序。

　　1.信用信息的收集和傳遞

　　收集與商業銀行有關的內外部信息，包括信貸人員提供的信息和外部渠道得到的信息，并通過商業銀行信用風險信息系統進行儲存。

　　2.風險分析

　　信息通過適當的分層處理、甄別和判斷后，進入到預測系統或預警指標體系中。預測系統運用預測方法對未來內外部環境進行預測，預警指標經過運算估計出未來市場和客戶的風險狀況，所輸出的結果與預警參數進行比較，以便做出是否發出警報，以及發出何種程度警報的判斷。

　　3.風險處置

　　風險處置是指在風險警報的基礎上，為控制和最大限度地消除商業銀行風險而采取的一系列措施。

　　按照階段劃分，風險處置可以劃分為預控性處置與全面性處置。預控性處置是在風險預警報告已經做出，而決策部門尚未采取相應措施之前，由風險預警部門或決策部門對尚未爆發的潛在風險提前采取控制措施，避免風險繼續擴大對商業銀行造成不利影響。預控性處置也可以由商業銀行的預控對策系統來完成，根據風險警報的類型和性質調用對策集合，進行輔助決策。全面性處置是商業銀行對風險的類型、性質和程度進行系統詳細的分析后，從內部組織管理、業務經營活動等方面采取措施來控制、轉移或化解風險，使風險預警信號回到正常范圍。

　　4.后評價

　　風險預警的后評價是指經過風險預警及風險處置過程后，對風險預警的結果進行科學的評價，以發現風險預警中存在的問題(如虛警或漏警)，深入分析原因，并對預警系統和風險管理行為進行修正或調整，因此對于預警系統的完善十分重要。

　　風險預警在運行過程中要不斷通過時間序列分析等技術來檢驗其有效性，包括數據源和數據結構的改善;預警指標和模型的改進，包括模型解釋變量的篩選、參數的動態維護等。

　　二、風險預警方法

　　風險預警的理論和方法近年來在世界范圍內取得了顯著進展。依托IT技術，許多金融機構將非結構化的邏輯回歸分析和神經網絡技術引入了預警模型，通過監測一套先導指標體系來預測危機發生的可能性。主要方法有：專家判斷法、評級方法、信用評分方法、統計模型。

　　在我國銀行業實踐中，風險預警是一門新興的交叉學科，可以根據運作機制將風險預警方法分為黑色預警法、藍色預警法和紅色預警法。

　　1.黑色預警法

　　這種預警方法不引進警兆自變量，只考察警兆指標的時間序列變化規律即循環波動特征。例如，我國農業大體上存在5年左右的一個循環周期，而工業的循環周期大體上在3年左右。各種商情指數、預期合成指數、商業循環指數、經濟擴散指數、經濟波動圖等都可以看作是黑色預警法的應用。

　　2.藍色預警法

　　這種預警方法側重定量分析，根據風險征兆等級預報整體風險的嚴重程度，具體分為兩種模式：

　　①指數預警法，即利用警兆指標合成的風險指數進行預警。其中，應用范圍最廣的是擴散指數，是指全部警兆指數中個數處于上升的警兆指數所占比重。當這一指數大于0.5時，表示警兆指標中有半數處于上升，即風險正在上升;如果小于0.5，則表示半數以上警兆指數下降，即風險正在下降。

　　②統計預警法，是對警兆與警素之間的相關關系進行相關分析，確定其先導長度和先導強度，再根據警兆變動情況，確定各警兆的警級，結合警兆的重要性進行警級綜合，最后預報警度。

　　3.紅色預警法

　　該方法重視定量分析與定性分析相結合。其流程是：首先對影響警素變動的有利因素與不利因素進行全面分析;其次進行不同時期的對比分析;最后結合風險分析專家的直覺和經驗進行預警。

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