一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法技术

本发明专利技术公开一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，包括：获取数字金融业务数据、获取商业银行的流动性风险评估指标、获取未来时段内的流动性头寸以及划分流动性风险评估等级并进行风险评估；本发明专利技术通过采集商业银行的数字金融业务数据并对数据进行预处理，保证了数据的质量和准确性，便于后续的数据处理分析工作，且基于数字金融获取商业银行的各流动性风险评估指标，并根据商业银行短期内现金流状况来获取其未来时段内的流动性头寸，以此来根据预先划分的风险等级对商业银行未来的流动性风险等级进行评估，相比传统的流动性风险评估方法具有较高的时效性，且评估依据更为全面，提高了评估效率以及评估结果的准确度。确度。确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法


[0001]本专利技术涉及商业银行流动性风险评估
，尤其涉及一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法。

技术介绍

[0002]商业银行流动性是指商业银行满足存款人提取现金、支付到期债务和借款人正常贷款需求的能力，商业银行提供现金满足客户提取存款的要求和支付到期债务本息，这部分现金称为“基本流动性”，基本流动性加上为贷款需求提供的现金称为“充足流动性”，保持适度的流动性是商业银行流动性管理所追求的目标，流动性被视为商业银行的生命线，流动性不仅直接决定着单个商业银行的安危存亡，对整个国家乃至全球经济的稳定都至关重要。
[0003]无论是在经济平稳发展时期还是金融动荡时期，流动性问题始终是金融市场关注的关键问题之一，流动性风险也是银行业最需要重点防控的风险之一，大多数商业银行对于流动性管理普遍通过业务报表进行统计，时效性不高，无法有效地对未来的商业银行流动性风险进行评估，导致商业银行无法对流动性风险进行有效控制，轻则影响商业银行的正常经营活动，重则导致商业银行破产倒闭，甚至引发连锁性的金融危机。
[0004]目前，随着金融体制的改革，我国商业银行的改革也取得了一定进展，但对风险管理机制的建设一直都是薄弱环节，尤其是对流动性风险的评估意识还不够成熟，评估依据不够全面，评估准确度也有待提高，所面临的形式已到了十分严峻的地步，一定程度上降低了银行的经济效益，并制约了商业银行的进一步发展，因此，本专利技术提出一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术的目的在于提出一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，解决现有的商业银行流动性风险评估方法准确定不高，无法有效地对未来的商业银行流动性风险进行评估，导致商业银行无法对流动性风险进行有效控制的问题。
[0006]为了实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一：先获取待评估商业银行的数字金融业务数据并进行预处理，再按照待评估商业银行的流动性资产的类型对采集的数字金融业务数据进行分类并分别进行估值，同时将分类数据存储至云端备份；
[0008]步骤二：对步骤一中分类并估值的流动性资产数据进行处理分析，再根据处理分析结果获取商业银行的包括流动性比率、核心负债依存度、流动性缺口率、存贷款比率、流动性覆盖率和净稳资金比率在内的风险评估指标；
[0009]步骤三：根据步骤一中的获取的数字金融业务数据，对商业银行短期内现金流入和现金流出进行预测和分析，再根据分析结果评估商业银行短期内包括流动性剩余和流动
性赤字在内的现金流动性状况，然后根据现金流动性状况获取未来时段内的流动性头寸；
[0010]步骤四：根据当前金融市场行情预先将流动性风险划分为无风险、低风险、中风险和高风险四个等级，再根据步骤二中获取的风险评估指标和步骤三中获取的未来时段内的流动性头寸来评估商业银行未来的流动性风险等级，最后根据评估结果实施相应的应急措施。
[0011]进一步改进在于：所述步骤一中，对数字金融业务数据进行预处理的具体步骤为：先采用数据清理技术去除数字金融业务数据中的噪音，以纠正不一致数据，再采用数据规约技术对数字金融业务数据中的冗余特征进行删除并对数据进行压缩，最后采用数据变换技术将压缩后的数据转换成适合挖掘的形式。
[0012]进一步改进在于：所述步骤一中，将分类数据存储至云端的具体步骤为：先构建基于数据分类的云端存储模型，再在云端存储模型中将存储区域划分为热数据块区、冷数据块区和重复数据块区，然后根据不同类型数据的重复性及活动因子特点对数据进行分类存储备份。
[0013]进一步改进在于：所述步骤二中，所述流动性比率为商业银行的流动性资产余额与流动性负债余额的比率，所述核心负债依存度为商业银行的核心负债与总负债的比率。
[0014]进一步改进在于：所述核心负债指相对稳定、对利率变化不敏感的负债，所述总负债指按照商业银行会计制度编制的资产负债表中负债总计的余额。
[0015]进一步改进在于：所述步骤二中，所述流动性缺口率为商业银行的90天内表内外流动性缺口与90天内到期表内外流动性资产的比例，所述存贷款比率为商业银行的贷款总额与核心存款的比率。
[0016]进一步改进在于：所述步骤二中，所述流动性覆盖为商业银行的优质流动性资产储备除以未来30日的资金净流出量，所述净稳资金比率为商业银行的可用稳定资金除以业务所需的稳定资金。
[0017]进一步改进在于：所述步骤三中，获取未来时段内流动性头寸的具体步骤为：将流动性剩余和流动性赤字与融资需求在不同时段进行比较，以预测新贷款净增加值、存款净流量以及资产和负债的净流量，然后将预测值汇总，再与期初余额相加，获得未来时段内的流动性头寸。
[0018]进一步改进在于：所述步骤四中，所述无风险、低风险、中风险和高风险分别对应Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级，若评估结果为Ⅰ级，则无需进行应急处理，若评估结果为Ⅱ级，则定期对商业银行进行风险监控，若评估结果为Ⅲ级，则实时对商业银行进行风险监控，若评估结果为Ⅳ级，则立即对商业银行进行风险管控和流动性管理。
[0019]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过采集商业银行的数字金融业务数据并对数据进行预处理，保证了数据的质量和准确性，便于后续的数据处理分析工作，且基于数字金融获取商业银行的各流动性风险评估指标，并根据商业银行短期内现金流状况来获取其未来时段内的流动性头寸，以此来根据预先划分的风险等级对商业银行未来的流动性风险等级进行评估，相比传统的流动性风险评估方法具有较高的时效性，且评估依据更为全面，提高了评估效率以及评估结果的准确度，便于商业银行能对流动性风险进行有效控制，一定程度上提高了银行的经济效益，有助于商业银行的进一步发展。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是本专利技术的商业银行流动性风险评估方法流程示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]参见图1，本实施例提供了一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，包括以下步骤：
[0024]步骤一：先获取待评估商业银行的数字金融业务数据并进行预处理，通过对数据的预处理，使获取的的数据准确性和质量更高，便本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：先获取待评估商业银行的数字金融业务数据并进行预处理，再按照待评估商业银行的流动性资产的类型对采集的数字金融业务数据进行分类并分别进行估值，同时将分类数据存储至云端备份；步骤二：对步骤一中分类并估值的流动性资产数据进行处理分析，再根据处理分析结果获取商业银行的包括流动性比率、核心负债依存度、流动性缺口率、存贷款比率、流动性覆盖率和净稳资金比率在内的风险评估指标；步骤三：根据步骤一中的获取的数字金融业务数据，对商业银行短期内现金流入和现金流出进行预测和分析，再根据分析结果评估商业银行短期内包括流动性剩余和流动性赤字在内的现金流动性状况，然后根据现金流动性状况获取未来时段内的流动性头寸；步骤四：根据当前金融市场行情预先将流动性风险划分为无风险、低风险、中风险和高风险四个等级，再根据步骤二中获取的风险评估指标和步骤三中获取的未来时段内的流动性头寸来评估商业银行未来的流动性风险等级，最后根据评估结果实施相应的应急措施。2.根据权利要求1所述的一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，对数字金融业务数据进行预处理的具体步骤为：先采用数据清理技术去除数字金融业务数据中的噪音，以纠正不一致数据，再采用数据规约技术对数字金融业务数据中的冗余特征进行删除并对数据进行压缩，最后采用数据变换技术将压缩后的数据转换成适合挖掘的形式。3.根据权利要求1所述的一种基于数字金融的商业银行流动性风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，将分类数据存储至云端的具体步骤为：先构建基于数据分类的云端存储模型，再在云端存储模型中将存储区域划分为热数据块区、冷数据块区和重复数据块区，然后根据不同类型数据的重复性及活动因子特点对数据进行分类存储备份。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宇佳，唐运舒，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：