风险评估模型（健康风险评估模型）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于风险评估模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

• 1、财务风险评价方法有哪些

• 2、银行对客户风险评估的方法是怎样的

• 3、风险评估和风险管理的技术工具-统计模型和方法论

• 4、大数据金融-第一章 大数据金融概论

一、财务风险评价方法有哪些

财务风险评价的方法

1、单变量判定模型。这种方法用单一的财务比率来评价企业财务风险，依据是：企业出现财务困境时，其财务比率和正常企业的财务比率有显著差别。一般认为，比较重要的财务比率是：现金流量／负债总额、资产收益率、资产负债率。

单变量模型将财务指标用于风险评价是一大进步，指标单一，简单易行，但是不可避免会出现评价的片面性。这种方法在人们开始认识财务风险时采用，但随着经营环境的日益复杂、多变，单一的指标已不能全面反映企业的综合财务状况。

2、多元线性评价模型。它的形式是：Z＝1.2x1＋1.4x2＋3.3x3＋0.6x4＋0.999x5.Z：判别函数值；x1：营运资金／资产总额； x2：留存收益／资产总额；x3：息税前利润／资产总额；x4：普通股和优先股市场价值总额／负债账面价值总额；x5：销售收入／资产总额。Z值应在1.81～ 2.99之间，Z＝2.675时居中。Z＞2。675时，企业财务状况良好；Z＜1.81时，企业存在很大的破产风险；Z值处于1.81～ 2.99之间，称为“灰色地带”，这个区间的企业财务极不稳定。

多元线性模型在单一式的基础上趋向综合，且把财务风险概括在某一范围内，这是它的突破，但仍没有考虑企业的成长能力，同时它的假设条件是变量服从多元正态分布，没有解决变量之间的相关性问题。这种方法在现实中比较常见。

3、综合评价法。这种方法认为，企业财务风险评价的内容主要是盈利能力，其次是偿债能力，此外还有成长能力，它们之间大致按5∶3∶2来分配。盈利能力的 主要指标是资产净利率、销售净利率、净值报酬率，按2∶2∶1安排分值；偿债能力有4个常用指标：自有资金比率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率， 分值比为1；成长能力有3个指标：销售增长率、净利增长率、人均净利增长率，分值比为1，总分为100分。

这里的关键是确定标准评分值和标准比率，需要经过长时间实践，主观性比较强。这种方法以及下面的概率模型在应用中很普遍。

4、概率模型。二元Logistic概率函数又称增长函数，其形式为：

P是二元Logistic函数的计算结果，a是常数项，bi是斜率，xi是自变量，将上式变形：

计算的结果P是事件发生的概率，所以将回归因变量的值域定义在（0，1）上。

5、神经网络分析模型。上面的财务风险评价方法是静态的，神经网络分析模型实现了企业财务风险的动态评价。20世纪90年代，Fletcher，Goss 和Altman等国外研究者将神经网络分析应用于财务预警模型。它由一个输入层、若干中间层和一个输出层构成；它不需要主观定性地判断企业财务风险状态， 但是比较复杂，技术要求高，工作随机性强，所以在应用中易受到限制。

二、银行对客户风险评估的方法是怎样的

客户风险评估的主要方法有两种：

一、专家法：即通过专家（也就是银行审查人员）的个人经验、知识、技能等，对客户的风险进行主观判断。这种方法缺点显而易见，目前基本被淘汰，或者只作为辅助手段。

二、模型法：即在长期大量的数据积累的基础上，搜集各类可能影响客户风险的要素并建立数学模型，通过模型计算出客户的违约概率。这是目前绝大多数商业银行通行的做法，但是具体模型千差万别，通常的模型要素大概包括：个人客户基本信息（年龄、职业、学历、收入情况、婚姻状况等）或公司客户基本信息（企业规模、组织架构、行业地位、高管信息等），客户资产负债（公司客户还要做报表分析），客户信用（有没有不良记录？），贷款金额及用途（是否与行业情况匹配？是否与资产情况匹配？等），还款来源（用什么钱来还？），担保（什么担保方式？担保效力强弱？），宏观环境等等。

如果能帮到你请帮我采纳~

三、风险评估和风险管理的技术工具-统计模型和方法论

风险评估（Risk Assessment）是指在风险事件发生之后，对于风险事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失进行量化评估的工作。

风险无处不在，风险评估和管理在金融、投资、产品、交通、管理决策、健康医疗、生产安全、公共安全等行业领域中较为常见，受到更多的重视，尤其是监管机构和社会公众对于风险事故的理性反应，也反过来要求经营管理者对于风险的科学有效管理。

风险管理举例：某工厂粉尘爆炸、某地化学物质爆炸、金融危机、食品安全事故、某手机、汽车等产品召回事故。

风险管理在各行业存在着不同的技术工具，也有一定的共通性，ISO和IEC等国际标准化组织也有相关的标准文件，本文将首先对共同性的部分做初步分析，方便读者做迁移分析和应用。

首先了解风险管理和分析的初步框架和步骤： 风险和不确定性有关，也和概率有关，所以统计学工具在风险评估中可以提供参考价值。

风险损失、成本和收益的量化分析： 风险和损失的量化分析关系根据实际的行业和风险变量因素各有不同，这里先简要阐述一个简化模型： 首先建立假设线性模型，RL=a x+b y+c*z+....， RL=损失， a、b、c等于各风险加权系数，x、y、z等于风险变量。 其中损失可以分为有形损失和无形损失，例如财务损失，物品损失或名誉损失等等。 风险变量可以分为系统性风险和随机性风险。

将各个变量曲线累加后，得到总变量-损失曲线。

建模和分析步骤：

首先识别和筛选风险变量，可以通过头脑风暴、变量清单列举法、主要风险分析、情景分析、结构化假设分析SWIFT、失效模式分析、Delphi法、因果分析、潜在通路缝隙等方法，初步确定潜在风险变量。

选择风险变量可以参考MECE原则，完整列出所有变量，并排除重复变量。

例如下图举例，如果有统计数据支持，可以通过回归分析，相关度分析等工具，删除无效或重复、相关变量。 心理学领域内的因果分析举例：

工程技术领域内的故障树分析举例：

选择相关变量后，如果有相关统计数据作为支持，可以通过回归分析建立模型，使用最小二乘法获得最优模拟曲线，进行后续假设验证。

建立了初步的数学模型之后，可以使用决策树分析方法，确定可能性的风险事件和发生概率，计算出总损失。

在决策树建立时，往往需要结合收益和成本进行综合计算和决策分析，例如下图会加入收益概率和计算。

对于概率确定，可以通过经验或理论分析，或实证数据统计给出初步概率。理论分析需要确定事件的分布类型，基于测试或历史数据，对应根据概率密度函数和数学期望值，设定置信区间，之后更精确量化风险概率。 下图为正态分布示意图，置信区间越大，则离数学期望（平均值）偏离误差越大。

对于部分事件，需要进一步breakdown拆分子变量，得出最终概率，下图是事件树举例，计算出每年发生爆炸的概率：

如果A事件和B事件，C事件存在概率时间相关性，即条件概率，可以使用条件概率分析，例如著名的马克洛夫矩阵分析法：

对于成本、收益和损失的三者量化分析，需要将成本加入计算模型，例如在生产质量管理中，生产工艺管控和质量检测等成本变量随质量控制接受限来确定，质量管控严格程度一定意义上和风险发生概率存在负相关关系，质量要求越高，风险事故发生的可能性越小。

当总收益>总成本，则风险管理措施可行，否则需要从降低成本或提高收益等角度实现合理决策。 降低成本有若干方法，例如可以通过量本利分析、确定固定成本和变动成本曲线，提高产量，摊平质量管理成本。

风险损失不仅仅和概率有关，也和危险程度有关，而危险程度也影响到下述公式的系数，即a=矩阵[概率，危险程度] RL=a x+b y+c*z+....

根据危险程度和概率矩阵，具体行业和案例，进行量化加权计分，确定系数值。

四、大数据金融-第一章 大数据金融概论

1.大数据与小数据

2.大数据的内涵

（1） 数据类型方面

（2） 技术方法方面

（3） 分析应用方面

3.大数据的特征

多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。

时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。

价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。

4.大数据与传统数据的区别

5.大数据的产生背景

1.按照大数据结构分类

2. 按照大数据获取处理方式分类

3.按照其他方式分类

1.销售机会增多

0. 商业大数据的来源

1. 客户

2. 市场

3. 商品

4. 供应链

0. 数据来源

2. 市场与精准营销

3. 客户关系管理

4. 企业运营管理

5. 数据商业化

0. 数据来源

2. 付款定价

3. 研发

4. 新的商业模式

5. 公共健康

1. 营销

2. 服务

3. 运营

4. 风控

大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。

1. 呈现方式网络化

大量的金融产品和服务通过网络呈现。

2. 风险管理有所调整

风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。

风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。

对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。

风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。

3. 信息不对称降低

4. 金融业务效率提高

在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。

5. 金融企业服务边界扩大

由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。

金融从业人员个体服务对象会更多。

6. 产品是可控的、可受的

通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。

7. 普惠金融

大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。

1. 放贷快捷，精准营销个性化服务

立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。

2. 客户群体大，运营成本低

大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。

3. 科学决策，有效风控

根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。

基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。

典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。

企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。

京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。

在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。

以上就是关于风险评估模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

抖音给达人创建专属链接（抖音给达人创建专属链接有风险吗）

中介和银行骗我贷款审批通过（信贷中心怎么解除骗贷风险）

下载软件有风险安装不了怎么办（手机下载软件有风险安装不了怎么办）

怎么在百度上做广告推广（在百度上做广告推广要多少钱）

滨江抖音代运营招聘（滨江抖音代运营招聘信息）