搭建風(fēng)控量化模型

1、搭建風(fēng)控量化模型當(dāng)前，大型金融機(jī)構(gòu)已被監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)使用內(nèi)部模型來計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管資本；中小金融機(jī)構(gòu)的積極性也很高，力求借鑒資本管理高級(jí)法，調(diào)整資產(chǎn)組合，提高資本使用效率，推進(jìn)管理流程再造，由“干了再算”向“算了再干”轉(zhuǎn)變。以上趨勢(shì)令人鼓舞。我們看到，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)量化管理的理念正在對(duì)中國金融業(yè)提高識(shí)別、計(jì)量和控制風(fēng)險(xiǎn)的能力產(chǎn)生重要的影響中國金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)量化管理水平正在迅速提升。如何更好地“算了再干”？為了回答這一問題，本文談一談金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)量化

2、模型。為保證風(fēng)險(xiǎn)量化模型的開發(fā)質(zhì)量和實(shí)施效果，金融機(jī)構(gòu)所有的風(fēng)險(xiǎn)量化模型都應(yīng)該參考模型建設(shè)和管理技術(shù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行開發(fā)、評(píng)估和文檔歸檔。下文總結(jié)了國內(nèi)外信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型建設(shè)和管理的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，全面遵循這些要求有利于模型的建設(shè)、使用、監(jiān)控、審批、上線。模型的設(shè)計(jì)模型的設(shè)計(jì)對(duì)模型最終是否能實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)起著舉足輕重的作用。為了保證模型的設(shè)計(jì)可以滿足模型的目標(biāo)，審批人員應(yīng)需要關(guān)注的是從哪些方面對(duì)模型的設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)估?？偨Y(jié)來說，以下方面要特別留意。要解決

3、的業(yè)務(wù)問題建模人員應(yīng)該用簡(jiǎn)單易懂的語言對(duì)模型要解決的業(yè)務(wù)問題進(jìn)行描述。這些描述應(yīng)該包括一個(gè)或多個(gè)已達(dá)成共識(shí)的業(yè)務(wù)原則或核心價(jià)值，如客戶的行為、銀行員工的參與度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)作、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變動(dòng)、合規(guī)的需要、公司戰(zhàn)略的考慮等。例如，信用卡部門要設(shè)計(jì)一個(gè)申請(qǐng)?jiān)u分模型來測(cè)算新客戶出現(xiàn)不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)。這個(gè)模型在新客戶審批過程的應(yīng)用中，需要審批人員和客戶進(jìn)行溝通，手動(dòng)輸入一些關(guān)鍵的模型變量數(shù)值，在很多情況下還需要對(duì)模型的評(píng)分結(jié)果進(jìn)行覆蓋。這種模型在

4、業(yè)務(wù)中的應(yīng)用方式就需要在模型設(shè)計(jì)開發(fā)的過程中，考慮如何解決驗(yàn)證客戶提供信息的真實(shí)性、員工手動(dòng)輸入數(shù)據(jù)的可靠性、對(duì)模型評(píng)分結(jié)果覆蓋的審批案例如何進(jìn)行表現(xiàn)監(jiān)控等問題。目標(biāo)變量的定義建模人員應(yīng)該對(duì)目標(biāo)變量的定義進(jìn)行如下描述：明確描述目標(biāo)變量的定義，并說明為何這樣的定義與要解決的任務(wù)問題是相關(guān)的；明確定義目標(biāo)變量的表現(xiàn)時(shí)間窗（perfmancewindow）和觀察時(shí)間窗：例如，目標(biāo)變量可以定義為未來12個(gè)月貸款出現(xiàn)至少一次60天或60天以上逾期

5、的概率。在這個(gè)定義里，“未來12個(gè)月”為表現(xiàn)時(shí)間窗，“貸款出現(xiàn)至少一次60天或60天以上逾期”為觀察時(shí)間窗。如果模型需要滿足監(jiān)管部門的要求，此定義是否滿足監(jiān)管部門的要求；為何選擇這樣的定義而不是其他定義；對(duì)定義可能產(chǎn)生的誤解進(jìn)行澄清，如定義是在客戶層面還是賬號(hào)層面的，定義是在觀察期之間的表現(xiàn)還是在觀察期結(jié)束的時(shí)間點(diǎn)的表現(xiàn)等。樣本的選擇建模人員應(yīng)該對(duì)建模樣本的選擇進(jìn)行如下描述：樣本選擇的方法，如有隨機(jī)抽樣和非隨機(jī)抽樣（有目的抽樣），其中隨

6、機(jī)抽樣方法包括簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、等距抽樣、分層隨機(jī)抽樣、整群抽樣幾種常用類型；非隨機(jī)抽樣也稱為有目的抽樣，包括全面抽樣、最大差異抽樣、極端個(gè)案抽樣、典型個(gè)案抽樣幾種常用類型；樣本的大小，為了增強(qiáng)可測(cè)性和檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性，應(yīng)該盡量增大樣本容量，但同時(shí)還應(yīng)考慮可行性和經(jīng)濟(jì)成本；建模樣本、保留樣本、驗(yàn)證樣本的劃分；樣本可能有的偏差，如必須通過審批的條件限制、經(jīng)過客戶自然流失后的樣本、外部因素的變化對(duì)樣本的影響如產(chǎn)品特征、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略、經(jīng)濟(jì)周期、季節(jié)

7、性因素等。分析的方法分析方法的描述應(yīng)該包括以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)獲取渠道的描述，主要分為直接渠道和間接渠道：直接渠道主要指通過統(tǒng)計(jì)調(diào)查獲得的第一手統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如辦理信用卡業(yè)務(wù)時(shí)客戶填寫的個(gè)人信息資料、當(dāng)下十分流行的大數(shù)據(jù)方法等；間接渠道通常指通過查閱資料或者通過其他網(wǎng)站、平臺(tái)獲取的二手?jǐn)?shù)據(jù)，如通過WIND或Bloomberg獲得數(shù)據(jù)；模型的結(jié)構(gòu)，根據(jù)所作的假設(shè)分析對(duì)象的因果關(guān)系，利用對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律和適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具，構(gòu)建各個(gè)變量間的等式關(guān)系或其他的

8、數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，在建模過程中還應(yīng)注意細(xì)節(jié)問題，如客戶的分群、子模型的架構(gòu)等；建模技術(shù)，在建模過程中常用到的數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)，如logistic回歸、決策樹、普通線性回歸、分層分析、聚類分析、時(shí)間序列等；變量的處理，如變量的剔除、轉(zhuǎn)換、最大最小值的設(shè)置、缺失值的處理、變量相關(guān)性的處理等。變量最大、最小值處理對(duì)此部分的描述應(yīng)該包括：每個(gè)變量的最大或最小值；對(duì)最大或最小值的處理方法；處理后對(duì)這些變量取值范圍的影響以及數(shù)據(jù)記錄表現(xiàn)的影響；以

9、變量減少、建?；蛟u(píng)分、或拒絕原因算法為目標(biāo)的最大或最小值設(shè)置；這些設(shè)置是否能防止所有可能出現(xiàn)的取值錯(cuò)誤。變量轉(zhuǎn)換對(duì)此部分的描述應(yīng)該包括：?jiǎn)巫兞哭D(zhuǎn)換，如反正弦、對(duì)數(shù)、開方、BoxCox等；多變量轉(zhuǎn)換，如變量之間相除、相減、相加、相乘等；變量取值的劃分或歸成大類；變量轉(zhuǎn)換的處理程序及編程方法；這些設(shè)置是否能防止所有可能出現(xiàn)的取值；采用WeightofEvidence（WoE）方法（該方法在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估ERA領(lǐng)域使用多年，能結(jié)合多方面數(shù)據(jù)給出

10、總體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估）進(jìn)行分欄并計(jì)算InfmationValue來驗(yàn)證。數(shù)據(jù)的外部因素可能影響目標(biāo)變量表現(xiàn)的外部因素主要有：國家或區(qū)域的經(jīng)濟(jì)環(huán)境；宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；產(chǎn)品特征；獲客渠道；主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略；天氣因素；季節(jié)性周期因素等。模型的選擇模型審批人員應(yīng)該對(duì)建模的方法及模型的表現(xiàn)是否能夠到達(dá)預(yù)期的目標(biāo)進(jìn)行診斷和評(píng)估，這是一個(gè)至關(guān)重要的步驟。從具體實(shí)施的角度而言，評(píng)估應(yīng)該至少包含以下九個(gè)方面內(nèi)容。子模型分割方法模型分割（子模型）的方法應(yīng)該包括以下內(nèi)

11、容：分割優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)及目的：如對(duì)無數(shù)據(jù)記錄的處理、模型表現(xiàn)的連續(xù)性考慮、變量相關(guān)性的區(qū)格、變量預(yù)測(cè)能力的區(qū)格等；選擇分割的手段，如歷史數(shù)據(jù)分析、CART分析、貝葉斯樹等；采用分割后對(duì)模型的表現(xiàn)所帶來的提升的數(shù)據(jù)支持，尤其要說明表現(xiàn)的提升足以覆蓋由于分割所帶來的模型復(fù)雜度增加的負(fù)擔(dān)。變量剔除模型獨(dú)立變量剔除或合并的考慮因素包括：變量缺失的頻率；變量的波動(dòng)性；變量組合；變量聚類，將集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類；變量之間的相關(guān)性檢驗(yàn)，如采用

12、相關(guān)系數(shù)矩陣，Pearson相關(guān)系數(shù)或者Spearman相關(guān)系數(shù)方法；不同分割模型（子模型）變量的同質(zhì)性檢驗(yàn)，用卡方統(tǒng)計(jì)量驗(yàn)證不同子模型是否來自同一總體；變量選擇的方式：如向前選擇、向后選擇、逐步選擇等；變量的交叉驗(yàn)證。模型優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)此部分的描述應(yīng)該明確定義模型優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而說明為何候選模型是最佳的選擇。如果選擇多個(gè)指標(biāo)，應(yīng)說明多個(gè)指標(biāo)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，例如：KS值決策邊際變現(xiàn)等。對(duì)于需要滿足監(jiān)管要求的模型，要將監(jiān)管要求融入到選擇模型優(yōu)化

13、的過程中。模型參數(shù)的確定對(duì)此部分的描述應(yīng)該明確模型選擇的方法，包括：如何確定模型的參數(shù)；如何從眾多的候選模型中選擇最終的模型；VIF（VarianceInflationFact）檢驗(yàn)，判斷模型是否存在多重共線性問題，經(jīng)驗(yàn)判斷方法表明：當(dāng)0VIF10，不存在多重共線性；當(dāng)10≤VIF100，存在較強(qiáng)的多重共線性；當(dāng)VIF≥100，存在嚴(yán)重多重共線性，此時(shí)模型效率低；如何對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行平滑處理；如何確定模型的變量及結(jié)構(gòu)是簡(jiǎn)單適用的；如何防

14、止擬合不足或擬合過度。建模程序的結(jié)構(gòu)對(duì)此部分的描述應(yīng)該說明建模使用的程序的結(jié)構(gòu)，包括：處理原始數(shù)據(jù)的所有的程序，從開始到結(jié)束；程序是否具有恰當(dāng)?shù)臉?biāo)注和結(jié)構(gòu)說明，如數(shù)據(jù)處理部分，變量選擇部分，候選模型比較部分等；程序是否被妥善統(tǒng)一存檔，存檔是否可以被訪問，程序是否可以被其他人運(yùn)行這些具體備注說明。建模程序細(xì)節(jié)對(duì)此部分的描述應(yīng)該選擇一段建模程序進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估內(nèi)容包括：程序的標(biāo)注是否充分，程序的結(jié)構(gòu)是否容易理解；變量的名稱、標(biāo)識(shí)是否簡(jiǎn)單易懂；