基于Cox生存模型的我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系構(gòu)建與實(shí)證研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在我國(guó)金融體系的龐大版圖中，商業(yè)銀行宛如一座巍峨的大廈，占據(jù)著舉足輕重的核心地位。它是連接儲(chǔ)蓄者與投資者的關(guān)鍵橋梁，憑借吸收公眾存款，將社會(huì)上分散的閑置資金匯聚起來(lái)，再以貸款的形式精準(zhǔn)投入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，有力地推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健增長(zhǎng)，在資金流動(dòng)與資源配置的過(guò)程中扮演著無(wú)可替代的角色。其業(yè)務(wù)范圍廣泛，涵蓋傳統(tǒng)的存款、貸款業(yè)務(wù)，以及支付結(jié)算、理財(cái)顧問(wèn)、外匯兌換等多元金融服務(wù)，全方位滿足了社會(huì)各界豐富多樣的金融需求，在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、支持居民消費(fèi)、促進(jìn)金融創(chuàng)新等方面發(fā)揮著中流砥柱的作用。同時(shí)，作為金融市場(chǎng)的主要參與者，商業(yè)銀行在維護(hù)金融穩(wěn)定方面也肩負(fù)著重要使命，其穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)在金融危機(jī)期間對(duì)維持整個(gè)金融體系的穩(wěn)定意義重大。然而，在全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程不斷加速以及金融市場(chǎng)持續(xù)創(chuàng)新變革的大背景下，我國(guó)商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題日益凸顯，猶如隱藏在平靜湖面下的暗礁，時(shí)刻威脅著銀行的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。從國(guó)際層面看，2008年由美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，眾多國(guó)際知名金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)甚至倒閉，這場(chǎng)危機(jī)如一場(chǎng)肆虐的金融風(fēng)暴，充分暴露了商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等方面管理的不足，給全球銀行業(yè)敲響了警鐘。此后，各國(guó)紛紛加強(qiáng)金融監(jiān)管，出臺(tái)一系列嚴(yán)苛的監(jiān)管政策，如《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》，對(duì)商業(yè)銀行的資本充足率、流動(dòng)性管理等提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)，我國(guó)商業(yè)銀行也面臨著與國(guó)際接軌，滿足更為嚴(yán)格監(jiān)管要求的巨大挑戰(zhàn)。從國(guó)內(nèi)視角出發(fā)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速換擋、結(jié)構(gòu)調(diào)整加速，商業(yè)銀行所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜多變。經(jīng)濟(jì)下行壓力導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，還款能力下降，信用風(fēng)險(xiǎn)不斷攀升。根據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)，近年來(lái)我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率呈上升趨勢(shì)，不良貸款余額持續(xù)增加。部分行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題突出，相關(guān)企業(yè)資金鏈緊張，違約風(fēng)險(xiǎn)加大，對(duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量造成了嚴(yán)重沖擊。與此同時(shí)，金融市場(chǎng)利率市場(chǎng)化改革不斷深入，利率波動(dòng)日益頻繁，使得商業(yè)銀行面臨的利率風(fēng)險(xiǎn)顯著上升。匯率市場(chǎng)化進(jìn)程也在穩(wěn)步推進(jìn)，匯率的不確定性增加，進(jìn)一步加劇了商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險(xiǎn)。此外，金融創(chuàng)新的浪潮催生了眾多新型金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式，如互聯(lián)網(wǎng)金融、影子銀行等，這些新興領(lǐng)域在為商業(yè)銀行帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)，也因其監(jiān)管相對(duì)滯后、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別難度大等問(wèn)題，給商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理增添了新的挑戰(zhàn)。例如，互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，分流了商業(yè)銀行的部分存款和貸款業(yè)務(wù)，加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)；而影子銀行的隱蔽性和復(fù)雜性，使得商業(yè)銀行難以準(zhǔn)確評(píng)估其潛在風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)問(wèn)題，可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在這樣嚴(yán)峻的形勢(shì)下，對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的預(yù)警研究變得刻不容緩。準(zhǔn)確及時(shí)地識(shí)別、評(píng)估和預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，能夠幫助商業(yè)銀行提前制定應(yīng)對(duì)策略，采取有效措施化解風(fēng)險(xiǎn)，避免風(fēng)險(xiǎn)的積累和爆發(fā)，從而保障銀行的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)，維護(hù)金融體系的穩(wěn)定。這不僅關(guān)乎商業(yè)銀行自身的生存與發(fā)展，更對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行具有深遠(yuǎn)影響。1.1.2研究意義從理論層面來(lái)看，本研究具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，能夠進(jìn)一步豐富商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論體系。過(guò)往關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究，雖然在方法和指標(biāo)體系構(gòu)建上取得了一定成果，但仍存在諸多不足。許多研究?jī)H側(cè)重于單一風(fēng)險(xiǎn)類型的分析，未能全面綜合考慮商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)的相互關(guān)聯(lián)和交互影響。在研究方法上，部分傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜多變的金融數(shù)據(jù)時(shí)存在局限性，無(wú)法充分捕捉風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化特征。本研究基于Cox生存模型展開(kāi)深入探索，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究開(kāi)辟了新的路徑。Cox生存模型作為一種先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠有效處理包含截尾數(shù)據(jù)在內(nèi)的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，充分考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的綜合影響，以及這些因素隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。通過(guò)將Cox生存模型應(yīng)用于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，有望揭示風(fēng)險(xiǎn)因素之間更為深層次的關(guān)系和作用機(jī)制，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究在方法和理論上的不足，為后續(xù)學(xué)者開(kāi)展相關(guān)研究提供新的思路和方法借鑒，推動(dòng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論不斷完善和發(fā)展。從實(shí)踐角度而言，本研究成果對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控工作具有直接且有力的支持作用，能夠?yàn)槠涮峁┣袑?shí)可行的決策依據(jù)和操作指南。在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)激烈且風(fēng)險(xiǎn)叢生的金融市場(chǎng)環(huán)境下，商業(yè)銀行迫切需要一套科學(xué)有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，以提升自身風(fēng)險(xiǎn)管理水平，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。基于Cox生存模型構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，能夠通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深度分析，精準(zhǔn)識(shí)別出影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，并對(duì)銀行未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和預(yù)警。商業(yè)銀行管理層可以依據(jù)預(yù)警結(jié)果，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，合理配置資源，加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域和關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的監(jiān)控與管理。例如，當(dāng)預(yù)警模型提示信用風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，銀行可以加強(qiáng)對(duì)貸款客戶的信用評(píng)估和審查，嚴(yán)格控制貸款發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)，加大不良貸款清收力度；當(dāng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)出現(xiàn)時(shí)，銀行能夠及時(shí)調(diào)整投資組合，合理運(yùn)用金融衍生工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，降低市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)銀行資產(chǎn)的影響。此外，監(jiān)管部門(mén)也可以借助本研究成果，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管力度，完善監(jiān)管政策和措施，引導(dǎo)商業(yè)銀行穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序，促進(jìn)我國(guó)金融行業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀國(guó)外對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究起步較早，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的日益突出，相關(guān)研究不斷深入且成果豐碩。早期研究主要聚焦于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，Altman（1968）提出了著名的Z-Score模型，通過(guò)選取多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建線性判別函數(shù)，對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供了重要的方法借鑒。該模型在當(dāng)時(shí)具有開(kāi)創(chuàng)性意義，使得銀行能夠以較為科學(xué)的方式對(duì)貸款企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行初步判斷，在一定程度上提高了信用風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。但Z-Score模型也存在局限性，它假設(shè)變量呈正態(tài)分布，且對(duì)樣本數(shù)據(jù)的要求較為嚴(yán)格，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)受到一定限制。隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和金融創(chuàng)新的涌現(xiàn)，商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)類型日益多樣化和復(fù)雜化，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法逐漸難以滿足實(shí)際需求。于是，學(xué)者們開(kāi)始探索運(yùn)用更先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。Cox（1972）提出的Cox生存模型在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。該模型能夠有效處理包含截尾數(shù)據(jù)在內(nèi)的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)分布做出嚴(yán)格假設(shè)，能夠充分考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)事件發(fā)生時(shí)間的綜合影響，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究開(kāi)辟了新的路徑。此后，眾多學(xué)者基于Cox生存模型展開(kāi)了一系列研究。如Keasey和Watson（1991）將Cox生存模型應(yīng)用于英國(guó)企業(yè)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)，通過(guò)分析企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)變量等因素，發(fā)現(xiàn)該模型能夠較好地預(yù)測(cè)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的概率，為商業(yè)銀行評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)提供了新的視角。在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型成為重要的研究工具。Jorion（1997）對(duì)VaR模型進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，該模型通過(guò)計(jì)算在一定置信水平下，資產(chǎn)組合在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失，為商業(yè)銀行衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)提供了量化指標(biāo)。VaR模型具有直觀、易于理解和計(jì)算等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中。但VaR模型也存在一定缺陷，它無(wú)法準(zhǔn)確衡量極端市場(chǎng)情況下的風(fēng)險(xiǎn)損失，且對(duì)歷史數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)。為了彌補(bǔ)這些不足，學(xué)者們又進(jìn)一步發(fā)展了條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）模型等改進(jìn)方法，以更全面地評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，國(guó)外研究開(kāi)始將這些新興技術(shù)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相結(jié)合。機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）等被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建。Altman和Sabato（2007）運(yùn)用SVM模型對(duì)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明SVM模型在處理非線性數(shù)據(jù)和小樣本問(wèn)題時(shí)具有較好的性能，能夠提高信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征信息，對(duì)復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)模式進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè)。但機(jī)器學(xué)習(xí)算法也存在一些問(wèn)題，如模型的可解釋性較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，需要在實(shí)際應(yīng)用中加以注意和解決。此外，國(guó)外研究還注重從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局等外部因素以及銀行內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)管理文化等內(nèi)部因素綜合分析對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過(guò)構(gòu)建宏觀-微觀一體化的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，全面、系統(tǒng)地監(jiān)測(cè)和預(yù)警商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)。如Adrian和Brunnermeier（2016）提出的條件在險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）模型，從金融體系的系統(tǒng)性角度出發(fā)，考慮了單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)，為評(píng)估系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供了新的思路和方法。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究相對(duì)起步較晚，但在借鑒國(guó)外先進(jìn)理論和方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)金融市場(chǎng)的實(shí)際情況，也取得了一系列有價(jià)值的研究成果。早期研究主要集中在對(duì)國(guó)外風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論和方法的引進(jìn)與介紹，以及對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的初步分析。隨著我國(guó)金融體制改革的不斷深化和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)的逐漸增強(qiáng)，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始深入研究適合我國(guó)國(guó)情的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型和方法。在信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，不少學(xué)者對(duì)傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行了改進(jìn)和完善，并嘗試運(yùn)用新的方法構(gòu)建預(yù)警模型。陳靜（1999）運(yùn)用判別分析方法對(duì)我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了分析，建立了相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，為我國(guó)商業(yè)銀行評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)提供了有益參考。此后，一些學(xué)者將主成分分析、因子分析等多元統(tǒng)計(jì)方法與判別分析相結(jié)合，以克服傳統(tǒng)判別分析方法中存在的多重共線性等問(wèn)題，提高模型的預(yù)測(cè)精度。如吳世農(nóng)和盧賢義（2001）通過(guò)主成分分析選取關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，再運(yùn)用Logistic回歸模型構(gòu)建了上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型，在我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)踐中得到了一定應(yīng)用。隨著Cox生存模型在國(guó)外的廣泛應(yīng)用，國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)始將其引入到商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究中。王曉鵬（2021）基于生存分析Cox模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)貸款企業(yè)財(cái)務(wù)困境的研究，分析了影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)因素，結(jié)果表明Cox模型在我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中具有較好的應(yīng)用效果，能夠有效識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，為銀行風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供依據(jù)。在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要圍繞VaR模型及其改進(jìn)方法展開(kāi)研究。鄭文通（1997）最早將VaR模型引入我國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域，為我國(guó)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提供了新的思路和方法。此后，眾多學(xué)者對(duì)VaR模型在我國(guó)金融市場(chǎng)的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，并針對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)的特點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。如王春峰等（1998）運(yùn)用歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量，比較了不同方法下VaR模型的計(jì)算結(jié)果和應(yīng)用效果，為商業(yè)銀行在實(shí)際應(yīng)用中選擇合適的VaR計(jì)算方法提供了參考。除了信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)研究也逐漸關(guān)注商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等其他風(fēng)險(xiǎn)類型的預(yù)警。在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，學(xué)者們通過(guò)構(gòu)建流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法對(duì)商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)警。如蔣東明（2009）構(gòu)建了包含流動(dòng)性比例、存貸比等多個(gè)指標(biāo)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，并運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析，提出了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理建議。在操作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，由于操作風(fēng)險(xiǎn)具有復(fù)雜性、多樣性和難以量化等特點(diǎn)，研究相對(duì)較少，但也有一些學(xué)者嘗試運(yùn)用事件驅(qū)動(dòng)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)警。如楊繼光和李勇（2011）運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建了商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過(guò)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)事件的分析和推理，評(píng)估操作風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和損失程度，為商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理提供了新的方法?？傮w來(lái)看，國(guó)內(nèi)對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究在方法和理論上取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足之處。一方面，部分研究在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型時(shí)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的選取不夠全面和深入，未能充分考慮我國(guó)金融市場(chǎng)的特殊情況和商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，導(dǎo)致模型的實(shí)用性和準(zhǔn)確性有待提高。另一方面，在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的應(yīng)用和推廣方面，還存在一定的困難，部分商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的重視程度不夠，風(fēng)險(xiǎn)管理信息化水平較低，影響了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)際應(yīng)用效果。本文正是基于以上背景，旨在進(jìn)一步深入研究基于Cox生存模型的我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題。通過(guò)全面、系統(tǒng)地分析我國(guó)商業(yè)銀行面臨的各類風(fēng)險(xiǎn)因素，構(gòu)建更加科學(xué)、合理的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，并運(yùn)用Cox生存模型進(jìn)行實(shí)證研究，以期提高我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性和有效性，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理提供更具針對(duì)性和可操作性的決策支持。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法文獻(xiàn)研究法：全面搜集和梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、Cox生存模型應(yīng)用等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料。對(duì)早期傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，如Z-Score模型、判別分析等理論的發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行追溯，了解其原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及局限性。深入研究Cox生存模型在金融領(lǐng)域尤其是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用現(xiàn)狀，包括模型的改進(jìn)、拓展以及與其他方法的結(jié)合運(yùn)用等方面的研究成果。通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析，梳理出商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論的發(fā)展歷程和研究趨勢(shì)，明確已有研究的成果與不足，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路，避免重復(fù)研究，確保研究的前沿性和創(chuàng)新性。案例分析法：選取具有代表性的商業(yè)銀行案例進(jìn)行深入剖析。以某大型國(guó)有商業(yè)銀行為例，收集其在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)以及風(fēng)險(xiǎn)事件記錄等詳細(xì)信息。分析該銀行在面臨不同類型風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的表現(xiàn)，如在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期信用風(fēng)險(xiǎn)的變化情況，市場(chǎng)利率波動(dòng)時(shí)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)措施及效果等。通過(guò)運(yùn)用基于Cox生存模型構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)該銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，展示模型在實(shí)際應(yīng)用中的操作流程和具體效果，直觀地呈現(xiàn)模型如何識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率，以及銀行如何依據(jù)預(yù)警結(jié)果采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，從而為其他商業(yè)銀行提供實(shí)踐參考和借鑒。實(shí)證分析法：運(yùn)用實(shí)證研究方法對(duì)基于Cox生存模型構(gòu)建的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行有效性驗(yàn)證。收集我國(guó)多家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，涵蓋不同規(guī)模、不同性質(zhì)的銀行，以確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)等，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，估計(jì)Cox生存模型的參數(shù)，確定影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素及其風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。通過(guò)構(gòu)建似然比檢驗(yàn)、殘差分析等方法對(duì)模型的擬合優(yōu)度、穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。利用樣本外數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)能力測(cè)試，與其他傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行對(duì)比分析，如Logistic回歸模型、判別分析模型等，從多個(gè)維度驗(yàn)證Cox生存模型在我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的優(yōu)勢(shì)和有效性，為研究結(jié)論提供有力的實(shí)證支持。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)研究視角創(chuàng)新：以往研究多從單一風(fēng)險(xiǎn)類型或特定業(yè)務(wù)角度分析商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，本研究突破這一局限，從全面風(fēng)險(xiǎn)管理視角出發(fā)，綜合考慮商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)類型，將其納入統(tǒng)一的Cox生存模型框架中進(jìn)行分析。同時(shí)，不僅關(guān)注銀行內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)因素，還充分考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融監(jiān)管政策等外部因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建宏觀-微觀一體化的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，全面、系統(tǒng)地研究商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理提供更全面、更綜合的視角。指標(biāo)選取創(chuàng)新：在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，除了選取傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，如資本充足率、不良貸款率、流動(dòng)性比例等，還結(jié)合我國(guó)金融市場(chǎng)的特點(diǎn)和商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展趨勢(shì)，引入了一些新的指標(biāo)。例如，考慮到互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的沖擊，選取了互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)占比、電子支付業(yè)務(wù)交易量等指標(biāo)來(lái)衡量互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的影響程度；針對(duì)金融創(chuàng)新帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，引入了金融衍生工具交易量、創(chuàng)新業(yè)務(wù)收入占比等指標(biāo)，以更全面、準(zhǔn)確地反映商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的科學(xué)性和針對(duì)性。模型應(yīng)用創(chuàng)新：將Cox生存模型創(chuàng)新性地應(yīng)用于我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，充分發(fā)揮該模型在處理包含截尾數(shù)據(jù)的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及分析多因素綜合影響方面的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型相比，Cox生存模型無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)分布做出嚴(yán)格假設(shè)，能夠更好地適應(yīng)金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性。同時(shí)，通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)和拓展，如引入時(shí)變協(xié)變量，考慮風(fēng)險(xiǎn)因素隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化特征，使模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，為商業(yè)銀行提供更及時(shí)、更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，提升風(fēng)險(xiǎn)管理的時(shí)效性和有效性。二、我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述2.1商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)類型2.1.1信用風(fēng)險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的最主要風(fēng)險(xiǎn)之一，它是指由于借款人或交易對(duì)手未能履行合同規(guī)定的義務(wù)，從而給銀行帶來(lái)?yè)p失的可能性。信用風(fēng)險(xiǎn)在商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)中表現(xiàn)得尤為突出。例如，在2018年，某知名上市公司由于經(jīng)營(yíng)不善，資金鏈斷裂，無(wú)法按時(shí)償還銀行貸款，導(dǎo)致其在多家商業(yè)銀行的巨額貸款出現(xiàn)違約。該公司在銀行的貸款涉及流動(dòng)資金貸款、項(xiàng)目貸款等多個(gè)類型，違約金額高達(dá)數(shù)十億元。這些違約貸款使相關(guān)商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量急劇下降，不良貸款率大幅上升。從銀行的資產(chǎn)負(fù)債表角度來(lái)看，信用風(fēng)險(xiǎn)直接影響銀行的資產(chǎn)端。不良貸款的增加意味著銀行資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)值下降，這不僅會(huì)減少銀行的利息收入，還可能導(dǎo)致銀行需要計(jì)提大量的貸款損失準(zhǔn)備金，從而侵蝕銀行的利潤(rùn)。在上述案例中，受影響的商業(yè)銀行不得不計(jì)提高額的貸款損失準(zhǔn)備金，導(dǎo)致當(dāng)年凈利潤(rùn)大幅下滑。同時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)影響銀行的資本充足率。根據(jù)巴塞爾協(xié)議的要求，銀行需要根據(jù)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)狀況計(jì)提相應(yīng)的資本。不良貸款的增加使得銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重上升，從而要求銀行持有更多的資本來(lái)滿足資本充足率要求。如果銀行無(wú)法及時(shí)補(bǔ)充足夠的資本，其資本充足率就會(huì)下降，這將削弱銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，使其在面對(duì)其他風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更加脆弱。信用風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)對(duì)銀行的聲譽(yù)產(chǎn)生負(fù)面影響。一旦發(fā)生大規(guī)模的貸款違約事件，公眾對(duì)銀行的信任度會(huì)降低，可能導(dǎo)致客戶流失。其他潛在的借款人在選擇貸款銀行時(shí)，也會(huì)對(duì)該銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力產(chǎn)生質(zhì)疑，從而影響銀行的業(yè)務(wù)拓展和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在金融市場(chǎng)中，銀行的聲譽(yù)是其重要的無(wú)形資產(chǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的聲譽(yù)損失可能會(huì)對(duì)銀行的長(zhǎng)期發(fā)展造成難以估量的損害。2.1.2市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要源于市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)，包括利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)等。在我國(guó)金融市場(chǎng)不斷開(kāi)放和利率市場(chǎng)化進(jìn)程加速的背景下，利率風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)商業(yè)銀行的影響日益顯著。以利率風(fēng)險(xiǎn)為例，當(dāng)市場(chǎng)利率發(fā)生波動(dòng)時(shí)，商業(yè)銀行的資產(chǎn)和負(fù)債價(jià)值會(huì)受到不同程度的影響，從而導(dǎo)致銀行的凈利息收入和經(jīng)濟(jì)價(jià)值發(fā)生變化。假設(shè)某商業(yè)銀行持有大量的固定利率債券資產(chǎn)，當(dāng)市場(chǎng)利率上升時(shí)，這些債券的市場(chǎng)價(jià)格會(huì)下降，銀行持有的債券資產(chǎn)價(jià)值隨之縮水。同時(shí)，銀行的存款成本可能會(huì)因市場(chǎng)利率上升而增加，而貸款收益卻由于固定利率的設(shè)定無(wú)法同步提高，這將導(dǎo)致銀行的凈利息收入減少。在2013年我國(guó)金融市場(chǎng)出現(xiàn)“錢荒”時(shí)，市場(chǎng)利率大幅飆升，許多商業(yè)銀行面臨著資金成本上升和資產(chǎn)價(jià)值下降的雙重壓力，凈利息收入受到嚴(yán)重?cái)D壓，部分銀行甚至出現(xiàn)了短期的流動(dòng)性緊張局面。匯率風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視，隨著我國(guó)商業(yè)銀行國(guó)際化業(yè)務(wù)的不斷拓展，其外匯資產(chǎn)和負(fù)債規(guī)模日益增大。匯率的波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致銀行外匯資產(chǎn)和負(fù)債的價(jià)值發(fā)生變化，進(jìn)而影響銀行的財(cái)務(wù)狀況。例如，某商業(yè)銀行持有大量美元資產(chǎn)，當(dāng)人民幣對(duì)美元匯率升值時(shí)，這些美元資產(chǎn)換算成人民幣后的價(jià)值會(huì)減少，從而給銀行帶來(lái)匯兌損失。在2015年“8?11匯改”后，人民幣匯率波動(dòng)加劇，一些外匯業(yè)務(wù)占比較高的商業(yè)銀行面臨著較大的匯率風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，匯兌損失的增加對(duì)其利潤(rùn)產(chǎn)生了負(fù)面影響。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不僅影響銀行的資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表，還會(huì)對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理和經(jīng)營(yíng)決策產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。為了應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，銀行需要投入大量的資源進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、評(píng)估和控制，這增加了銀行的運(yùn)營(yíng)成本。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的不確定性也使得銀行在制定經(jīng)營(yíng)策略時(shí)面臨更大的挑戰(zhàn)，需要更加謹(jǐn)慎地考慮市場(chǎng)變化對(duì)業(yè)務(wù)的影響，以確保銀行的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。2.1.3操作風(fēng)險(xiǎn)操作風(fēng)險(xiǎn)是指由于不完善或有問(wèn)題的內(nèi)部程序、人員及系統(tǒng)或外部事件所造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)涵蓋了銀行運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括內(nèi)部流程失誤、人員違規(guī)操作、系統(tǒng)故障以及外部欺詐等。2008年，法國(guó)興業(yè)銀行發(fā)生了震驚全球的操作風(fēng)險(xiǎn)事件。該行交易員熱羅姆?凱維埃爾通過(guò)違規(guī)操作，在未經(jīng)授權(quán)的情況下大量買賣歐洲股指期貨，累計(jì)建立了高達(dá)500億歐元的頭寸。最終，由于市場(chǎng)走勢(shì)與他的預(yù)期相反，導(dǎo)致銀行遭受了高達(dá)49億歐元的巨額損失。這一事件充分暴露了銀行在內(nèi)部程序和人員管理方面存在的嚴(yán)重漏洞。交易員能夠繞過(guò)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制體系進(jìn)行大規(guī)模的違規(guī)交易，說(shuō)明銀行的內(nèi)部監(jiān)控機(jī)制形同虛設(shè)，對(duì)交易權(quán)限和交易行為的管理存在嚴(yán)重不足。同時(shí)，銀行在人員招聘、培訓(xùn)和職業(yè)道德教育方面也存在缺陷，未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和阻止交易員的違規(guī)行為。操作風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生，不僅會(huì)給銀行帶來(lái)直接的經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)對(duì)銀行的聲譽(yù)造成嚴(yán)重?fù)p害，導(dǎo)致客戶信任度下降。在法國(guó)興業(yè)銀行的案例中，該事件曝光后，銀行的股價(jià)大幅下跌，客戶對(duì)銀行的信心受到極大打擊，業(yè)務(wù)量也出現(xiàn)了明顯下滑。此外，操作風(fēng)險(xiǎn)還可能引發(fā)監(jiān)管部門(mén)的介入和處罰，增加銀行的合規(guī)成本。為了防范操作風(fēng)險(xiǎn)，銀行需要建立健全內(nèi)部控制體系，加強(qiáng)對(duì)內(nèi)部程序的優(yōu)化和監(jiān)督，提高人員的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和專業(yè)素養(yǎng)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)外部事件的監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)能力。2.1.4流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指商業(yè)銀行無(wú)法以合理成本及時(shí)獲得充足資金，用于償付到期債務(wù)、履行其他支付義務(wù)和滿足正常業(yè)務(wù)開(kāi)展的資金需求的風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)如同銀行的“生命線”，一旦出現(xiàn)問(wèn)題，可能迅速引發(fā)銀行的經(jīng)營(yíng)危機(jī)，甚至導(dǎo)致銀行倒閉。2007年，英國(guó)北巖銀行遭遇了嚴(yán)重的流動(dòng)性危機(jī)。隨著美國(guó)次貸危機(jī)的蔓延，全球金融市場(chǎng)流動(dòng)性趨緊，北巖銀行主要依賴的短期批發(fā)融資渠道受阻，無(wú)法及時(shí)獲得足夠的資金來(lái)滿足其日常運(yùn)營(yíng)和債務(wù)償還需求。由于市場(chǎng)對(duì)北巖銀行的信心下降，儲(chǔ)戶紛紛擠兌，進(jìn)一步加劇了銀行的流動(dòng)性困境。在短短幾天內(nèi)，大量?jī)?chǔ)戶在北巖銀行門(mén)口排隊(duì)取款，銀行的資金儲(chǔ)備迅速耗盡。最終，北巖銀行不得不向英國(guó)央行尋求緊急資金援助，并被政府國(guó)有化。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)商業(yè)銀行的影響是全方位的。首先，流動(dòng)性不足會(huì)導(dǎo)致銀行無(wú)法按時(shí)支付客戶的取款需求和償還到期債務(wù)，這將嚴(yán)重?fù)p害銀行的信譽(yù)，引發(fā)市場(chǎng)恐慌，導(dǎo)致更多的客戶流失和資金外流。其次，為了應(yīng)對(duì)流動(dòng)性危機(jī)，銀行可能不得不以高價(jià)從市場(chǎng)上緊急籌集資金，這將大幅增加銀行的融資成本，壓縮利潤(rùn)空間。在極端情況下，銀行可能因無(wú)法籌集到足夠的資金而被迫低價(jià)出售資產(chǎn)，造成資產(chǎn)損失，進(jìn)一步削弱銀行的財(cái)務(wù)實(shí)力。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)還具有很強(qiáng)的傳染性，一家銀行的流動(dòng)性危機(jī)可能會(huì)引發(fā)整個(gè)金融體系的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定造成嚴(yán)重威脅。因此，商業(yè)銀行必須高度重視流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理，建立完善的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警機(jī)制，確保充足的流動(dòng)性儲(chǔ)備，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的流動(dòng)性危機(jī)。2.2商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警在金融領(lǐng)域中具有舉足輕重的地位，猶如航海中的燈塔，為銀行的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)指引方向，其重要性體現(xiàn)在多個(gè)關(guān)鍵層面。從商業(yè)銀行自身穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)的角度來(lái)看，有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是銀行生存與發(fā)展的關(guān)鍵保障。在復(fù)雜多變的金融市場(chǎng)環(huán)境中，商業(yè)銀行面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)的交織影響。通過(guò)建立科學(xué)完善的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，銀行能夠?qū)Ω黝愶L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)分析，提前洞察潛在風(fēng)險(xiǎn)的蛛絲馬跡。當(dāng)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化、還款能力下降的信號(hào)時(shí)，銀行可以及時(shí)調(diào)整信貸政策，加強(qiáng)對(duì)貸款的催收和管理，減少不良貸款的產(chǎn)生，從而保障銀行資產(chǎn)的安全。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警還能夠幫助銀行優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，合理配置資金，降低資金成本，提高資金使用效率。在市場(chǎng)利率波動(dòng)頻繁的情況下，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)可以提前預(yù)測(cè)利率走勢(shì)，銀行據(jù)此調(diào)整存款和貸款的期限結(jié)構(gòu)，避免因利率變動(dòng)導(dǎo)致凈利息收入大幅波動(dòng)，確保銀行的盈利能力和財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。保護(hù)存款人利益是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要使命。存款人將資金存入銀行，基于對(duì)銀行的信任，期望資金能夠得到安全保障并獲得一定收益。然而，一旦銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件，如出現(xiàn)大規(guī)模的不良貸款、流動(dòng)性危機(jī)或操作失誤等，存款人的資金安全將受到嚴(yán)重威脅。20世紀(jì)90年代，海南發(fā)展銀行因經(jīng)營(yíng)不善、資產(chǎn)質(zhì)量惡化等原因，最終導(dǎo)致倒閉，眾多存款人的存款遭受損失，給當(dāng)?shù)亟鹑谑袌?chǎng)和社會(huì)穩(wěn)定帶來(lái)了極大沖擊。通過(guò)有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，銀行能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并化解風(fēng)險(xiǎn)，保障存款人的資金安全，維護(hù)銀行的信譽(yù)和形象。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提示銀行存在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，銀行可以提前采取措施，如增加流動(dòng)性儲(chǔ)備、優(yōu)化資金來(lái)源結(jié)構(gòu)等，確保能夠按時(shí)滿足存款人的取款需求，避免出現(xiàn)擠兌現(xiàn)象，從而保護(hù)存款人的利益。維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的深遠(yuǎn)意義所在。商業(yè)銀行作為金融體系的核心組成部分，其穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定至關(guān)重要。一家商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)事件可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融市場(chǎng)的恐慌和動(dòng)蕩，甚至引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。2008年美國(guó)次貸危機(jī)中，眾多商業(yè)銀行因過(guò)度涉足高風(fēng)險(xiǎn)的次級(jí)抵押貸款業(yè)務(wù)，信用風(fēng)險(xiǎn)不斷積累，最終爆發(fā)危機(jī)。這場(chǎng)危機(jī)迅速蔓延至全球金融市場(chǎng)，導(dǎo)致大量金融機(jī)構(gòu)倒閉或?yàn)l臨破產(chǎn)，股票市場(chǎng)暴跌，經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退。如果商業(yè)銀行能夠建立有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和控制風(fēng)險(xiǎn)，就可以避免風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散和蔓延，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警還可以為監(jiān)管部門(mén)提供重要的決策依據(jù)，監(jiān)管部門(mén)根據(jù)預(yù)警信息，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管力度，完善監(jiān)管政策和措施，規(guī)范市場(chǎng)秩序，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，促進(jìn)金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。三、Cox生存模型原理與適用性分析3.1Cox生存模型基本原理3.1.1模型定義與公式Cox生存模型，全稱為Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型（CoxProportionalHazardsModel），由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家DavidCox于1972年提出，是生存分析中極具影響力的一種統(tǒng)計(jì)模型。該模型旨在分析一個(gè)或多個(gè)自變量（協(xié)變量）對(duì)生存時(shí)間的影響，其核心在于描述風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)與協(xié)變量之間的關(guān)系。在生存分析中，風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)（HazardFunction）h(t)是一個(gè)關(guān)鍵概念，它表示在時(shí)刻t，個(gè)體在單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生事件（如死亡、銀行破產(chǎn)等）的瞬時(shí)概率。Cox生存模型假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)由兩部分組成：一部分是與時(shí)間相關(guān)的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)h_0(t)，它反映了在沒(méi)有任何協(xié)變量影響下，個(gè)體隨時(shí)間推移發(fā)生事件的基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)；另一部分是與協(xié)變量相關(guān)的部分，通過(guò)指數(shù)函數(shù)將協(xié)變量與風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來(lái)。Cox生存模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：h(t|X)=h_0(t)\exp(\sum_{i=1}^{p}\beta_iX_{i})其中：h(t|X)表示在時(shí)刻t，協(xié)變量為X=(X_1,X_2,\cdots,X_p)時(shí)個(gè)體發(fā)生事件的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)；h_0(t)是基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，它是一個(gè)僅與時(shí)間t有關(guān)的非負(fù)函數(shù)，其具體形式在模型中未明確設(shè)定，屬于非參數(shù)部分；\beta_i是第i個(gè)協(xié)變量X_i的回歸系數(shù)，反映了該協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度和方向，\beta_i越大，表示協(xié)變量X_i對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響越大；若\beta_i>0，則說(shuō)明協(xié)變量X_i的增加會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)增加，是危險(xiǎn)因素；若\beta_i<0，則協(xié)變量X_i的增加會(huì)使風(fēng)險(xiǎn)降低，是保護(hù)因素；X_i是第i個(gè)協(xié)變量，p為協(xié)變量的個(gè)數(shù)，這些協(xié)變量可以是連續(xù)型變量（如年齡、資產(chǎn)規(guī)模等），也可以是離散型變量（如性別、企業(yè)性質(zhì)等）；\exp(\sum_{i=1}^{p}\beta_iX_{i})稱為風(fēng)險(xiǎn)比例（HazardRatio），也叫相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)（RelativeRisk），它表示協(xié)變量為X時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)與基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的比值，反映了協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的綜合影響。當(dāng)協(xié)變量取值固定時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)比例為常數(shù)，這也是Cox模型被稱為比例風(fēng)險(xiǎn)模型的原因。例如，在研究商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若將不良貸款率作為一個(gè)協(xié)變量X_1，其對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)\beta_1>0，則說(shuō)明不良貸款率的上升會(huì)增加商業(yè)銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件（如破產(chǎn)、信用評(píng)級(jí)下降等）的風(fēng)險(xiǎn)；若將資本充足率作為另一個(gè)協(xié)變量X_2，其回歸系數(shù)\beta_2<0，則表明資本充足率的提高會(huì)降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)Cox生存模型，能夠量化這些協(xié)變量對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，從而為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供有力的依據(jù)。3.1.2模型假設(shè)與特點(diǎn)比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)：Cox生存模型的一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，即各個(gè)協(xié)變量的風(fēng)險(xiǎn)比例（HazardRatio）不隨時(shí)間變化。從數(shù)學(xué)角度來(lái)看，對(duì)于任意兩個(gè)個(gè)體i和j，其協(xié)變量分別為X_i和X_j，在任意時(shí)刻t_1和t_2，風(fēng)險(xiǎn)比保持恒定，即：\frac{h(t_1|X_i)}{h(t_1|X_j)}=\frac{h(t_2|X_i)}{h(t_2|X_j)}這意味著，如果一個(gè)協(xié)變量在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)增加了風(fēng)險(xiǎn)，那么在未來(lái)的所有時(shí)間點(diǎn)，它都將以相同的比例增加風(fēng)險(xiǎn)。在研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，假設(shè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率是一個(gè)影響銀行貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)變量。若滿足比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，那么無(wú)論貸款期限是1年、2年還是更長(zhǎng)時(shí)間，資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響比例始終保持不變。如果資產(chǎn)負(fù)債率較高的企業(yè)在貸款初期的違約風(fēng)險(xiǎn)是資產(chǎn)負(fù)債率較低企業(yè)的2倍，那么在整個(gè)貸款期間，這個(gè)倍數(shù)關(guān)系都將維持不變。比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義。它使得模型的解釋和應(yīng)用更加直觀和簡(jiǎn)便，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)風(fēng)險(xiǎn)比來(lái)直接比較不同協(xié)變量水平下個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)大小，而無(wú)需考慮時(shí)間因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比的影響。然而，在實(shí)際情況中，這一假設(shè)并不總是完全成立。例如，在經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)較大的時(shí)期，一些宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響可能會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化。為了檢驗(yàn)比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)是否成立，可以采用多種方法，如繪制對(duì)數(shù)-對(duì)數(shù)生存曲線，如果不同協(xié)變量水平下的對(duì)數(shù)-對(duì)數(shù)生存曲線近似平行，則說(shuō)明比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)可能成立；也可以使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，如Score檢驗(yàn)、似然比檢驗(yàn)等，通過(guò)計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量和p值來(lái)判斷假設(shè)是否被拒絕。半?yún)?shù)特點(diǎn)：Cox生存模型是一種半?yún)?shù)模型，這是其重要特點(diǎn)之一。與參數(shù)模型不同，參數(shù)模型需要對(duì)生存時(shí)間的分布形式做出明確假設(shè)，如指數(shù)分布、威布爾分布等，然后根據(jù)假設(shè)的分布形式來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。而Cox生存模型不需要對(duì)生存時(shí)間的分布做出具體假設(shè)，它僅對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)中的協(xié)變量部分進(jìn)行參數(shù)化建模，通過(guò)估計(jì)回歸系數(shù)\beta_i來(lái)分析協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，而基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)h_0(t)則作為非參數(shù)部分，其具體形式未知。半?yún)?shù)特點(diǎn)使得Cox生存模型在實(shí)際應(yīng)用中具有很強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)往往具有復(fù)雜的分布特征，難以用簡(jiǎn)單的參數(shù)分布來(lái)準(zhǔn)確描述。在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究中，由于影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的因素眾多且復(fù)雜，生存時(shí)間的分布可能受到多種未知因素的干擾，很難事先確定其具體分布形式。Cox生存模型的半?yún)?shù)特性則避免了對(duì)生存時(shí)間分布假設(shè)的依賴，能夠更好地處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)情況，從而提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。適用于刪失數(shù)據(jù)：在實(shí)際研究中，經(jīng)常會(huì)遇到刪失數(shù)據(jù)的情況。刪失數(shù)據(jù)是指由于各種原因，我們無(wú)法完整地觀測(cè)到個(gè)體發(fā)生事件的時(shí)間。刪失數(shù)據(jù)主要分為右刪失、左刪失和區(qū)間刪失三種類型。在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)研究中，右刪失數(shù)據(jù)較為常見(jiàn)。假設(shè)我們對(duì)一組商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，研究期限為5年。在這5年期間，部分銀行可能一直沒(méi)有發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件（如破產(chǎn)、重大信用危機(jī)等），對(duì)于這些銀行，我們只能知道它們?cè)谘芯拷Y(jié)束時(shí)仍然處于正常運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，其實(shí)際發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的時(shí)間是未知的，這就產(chǎn)生了右刪失數(shù)據(jù)。Cox生存模型能夠有效地處理刪失數(shù)據(jù)，這是其相較于其他一些統(tǒng)計(jì)模型的優(yōu)勢(shì)之一。在估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，Cox模型采用偏似然估計(jì)（PartialLikelihoodEstimation）方法，該方法巧妙地利用了刪失數(shù)據(jù)所包含的信息，通過(guò)構(gòu)建偏似然函數(shù)來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)，而無(wú)需對(duì)刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理或假設(shè)。這種處理方式使得Cox生存模型在面對(duì)包含刪失數(shù)據(jù)的實(shí)際問(wèn)題時(shí)，能夠充分利用所有可用信息，得到較為準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，從而為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供可靠的依據(jù)。多因素分析能力：Cox生存模型可以同時(shí)考慮多個(gè)協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響，這一特點(diǎn)使其在復(fù)雜的多因素分析場(chǎng)景中具有顯著優(yōu)勢(shì)。在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)受到多種因素的綜合作用，包括內(nèi)部因素和外部因素。內(nèi)部因素如資本充足率、不良貸款率、流動(dòng)性比例、資產(chǎn)回報(bào)率等，反映了銀行自身的經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)管理水平；外部因素如宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、貨幣政策、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度等，對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況也有著重要影響。通過(guò)Cox生存模型，我們可以將這些眾多的因素同時(shí)納入模型中進(jìn)行分析，全面評(píng)估各個(gè)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度和方向。模型不僅能夠識(shí)別出哪些因素是影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，還能量化這些因素與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。通過(guò)估計(jì)回歸系數(shù)，我們可以了解到資本充足率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)商業(yè)銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低多少；不良貸款率每增加1%，會(huì)使風(fēng)險(xiǎn)增加多少倍等。這種多因素分析能力使得商業(yè)銀行能夠更全面、深入地了解自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而有針對(duì)性地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防范的效果。3.2Cox生存模型在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的適用性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性和特殊性，而Cox生存模型的諸多特性使其在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中展現(xiàn)出顯著的適用性。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)常常包含刪失數(shù)據(jù)，這是其數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特點(diǎn)。在對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)，由于研究時(shí)間的限制，我們可能無(wú)法完整地觀測(cè)到所有銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件（如破產(chǎn)、被接管等）的時(shí)間。部分銀行在研究期結(jié)束時(shí)仍處于正常運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，其實(shí)際發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的時(shí)間是未知的，這就產(chǎn)生了右刪失數(shù)據(jù)。以對(duì)我國(guó)100家商業(yè)銀行進(jìn)行為期5年的風(fēng)險(xiǎn)研究為例，在這5年中，可能只有20家銀行發(fā)生了風(fēng)險(xiǎn)事件，而其余80家銀行在研究結(jié)束時(shí)仍正常運(yùn)營(yíng)。對(duì)于這80家銀行，我們只能知道它們?cè)?年內(nèi)沒(méi)有發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件，但無(wú)法確定它們未來(lái)何時(shí)會(huì)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件，這80家銀行的數(shù)據(jù)就屬于右刪失數(shù)據(jù)。Cox生存模型能夠有效處理這類刪失數(shù)據(jù)，它采用偏似然估計(jì)方法，充分利用刪失數(shù)據(jù)所包含的信息來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，而無(wú)需對(duì)刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理或假設(shè)，從而能夠準(zhǔn)確地分析風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)間之間的關(guān)系，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供可靠的依據(jù)。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)受到多種因素的綜合影響，包括內(nèi)部因素和外部因素，這些因素相互交織，共同作用于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況。內(nèi)部因素涵蓋銀行的資本充足率、不良貸款率、流動(dòng)性比例、資產(chǎn)回報(bào)率等，反映了銀行自身的經(jīng)營(yíng)管理水平和財(cái)務(wù)狀況。資本充足率較高的銀行，在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)，往往具有更強(qiáng)的抵御能力；而不良貸款率過(guò)高，則表明銀行的資產(chǎn)質(zhì)量存在問(wèn)題，信用風(fēng)險(xiǎn)較大。外部因素如宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、貨幣政策、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度等，也對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，還款能力下降，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)相應(yīng)增加；貨幣政策的寬松或緊縮，會(huì)影響市場(chǎng)利率和資金流動(dòng)性，進(jìn)而影響商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。Cox生存模型可以同時(shí)考慮多個(gè)協(xié)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，將這些內(nèi)部和外部因素納入統(tǒng)一的模型框架中進(jìn)行分析。通過(guò)估計(jì)各個(gè)協(xié)變量的回歸系數(shù)，能夠量化每個(gè)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度和方向，全面評(píng)估多種因素對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的綜合作用，幫助銀行更深入地了解自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定更具針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。金融市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的分布往往難以用傳統(tǒng)的參數(shù)分布來(lái)準(zhǔn)確描述。這些數(shù)據(jù)可能受到多種未知因素的干擾，具有高度的不確定性和復(fù)雜性。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，如基于正態(tài)分布假設(shè)的Z-Score模型等，在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布時(shí)存在局限性，可能會(huì)導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和可靠性降低。而Cox生存模型是一種半?yún)?shù)模型，它不需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)間的分布做出具體假設(shè)，僅對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)中的協(xié)變量部分進(jìn)行參數(shù)化建模，基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)作為非參數(shù)部分，其具體形式未知。這種半?yún)?shù)特性使得Cox生存模型能夠更好地適應(yīng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，避免了因?qū)?shù)據(jù)分布假設(shè)不當(dāng)而帶來(lái)的誤差，從而提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，能夠更靈活地處理各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)情況，為商業(yè)銀行提供更有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的變化是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，風(fēng)險(xiǎn)因素的影響可能隨時(shí)間而變化。Cox生存模型雖然基于比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，即各個(gè)協(xié)變量的風(fēng)險(xiǎn)比例不隨時(shí)間變化，但通過(guò)適當(dāng)?shù)耐卣购透倪M(jìn)，如引入時(shí)變協(xié)變量，能夠考慮風(fēng)險(xiǎn)因素隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化特征。在研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況和還款能力可能會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境也在不斷演變。通過(guò)引入時(shí)變協(xié)變量，可以將這些隨時(shí)間變化的因素納入模型中，使模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，及時(shí)反映風(fēng)險(xiǎn)狀況的變化，為商業(yè)銀行提供更及時(shí)、更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，提升風(fēng)險(xiǎn)管理的時(shí)效性和有效性。四、基于Cox生存模型的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)選取4.1指標(biāo)選取原則在構(gòu)建基于Cox生存模型的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，需遵循一系列科學(xué)合理的原則，以確保指標(biāo)體系能夠全面、準(zhǔn)確地反映商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供可靠依據(jù)。全面性原則：商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)是多維度、綜合性的，因此指標(biāo)選取應(yīng)全面覆蓋各類風(fēng)險(xiǎn)因素。從風(fēng)險(xiǎn)類型來(lái)看，不僅要涵蓋信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等主要風(fēng)險(xiǎn)，還要考慮其他潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，如聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)等。在信用風(fēng)險(xiǎn)方面，選取不良貸款率、貸款撥備率等指標(biāo)來(lái)衡量貸款資產(chǎn)的質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)程度；對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，納入利率敏感性缺口、外匯敞口頭寸等指標(biāo)，以反映利率和匯率波動(dòng)對(duì)銀行資產(chǎn)負(fù)債的影響；操作風(fēng)險(xiǎn)可通過(guò)操作風(fēng)險(xiǎn)事件損失金額、操作風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生次數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)則通過(guò)流動(dòng)性比例、存貸比等指標(biāo)來(lái)體現(xiàn)銀行資金的流動(dòng)性狀況。從影響因素角度，既要關(guān)注銀行內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)管理因素，如資本充足率、資產(chǎn)回報(bào)率、成本收入比等，反映銀行自身的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)效率，也要考慮外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、貨幣政策指標(biāo)等，以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)因素，如市場(chǎng)份額、行業(yè)集中度等。只有全面考慮這些因素，才能構(gòu)建一個(gè)完整的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，避免因指標(biāo)缺失而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)漏判。相關(guān)性原則：所選取的指標(biāo)應(yīng)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有緊密的內(nèi)在聯(lián)系，能夠準(zhǔn)確反映風(fēng)險(xiǎn)的變化情況。指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性可通過(guò)理論分析和實(shí)證研究來(lái)確定。從理論上看，資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。根據(jù)巴塞爾協(xié)議，資本充足率是衡量銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的重要指標(biāo)，較高的資本充足率意味著銀行擁有更多的自有資本來(lái)吸收潛在損失，從而降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。當(dāng)資本充足率下降時(shí)，銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力減弱，面臨風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)可能遭受更大的損失。實(shí)證研究也表明，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，許多資本充足率較低的銀行更容易出現(xiàn)不良貸款增加、盈利能力下降等風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。又如，不良貸款率與信用風(fēng)險(xiǎn)高度正相關(guān)，不良貸款率的上升直接反映了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的加劇，意味著更多的貸款可能無(wú)法按時(shí)收回，會(huì)對(duì)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生負(fù)面影響。只有選取與風(fēng)險(xiǎn)具有顯著相關(guān)性的指標(biāo)，才能使風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型更具針對(duì)性和有效性，準(zhǔn)確捕捉風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。可操作性原則：指標(biāo)的可操作性是確保風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能夠?qū)嶋H應(yīng)用的關(guān)鍵。一方面，指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)具有可靠和及時(shí)的來(lái)源。商業(yè)銀行內(nèi)部的財(cái)務(wù)報(bào)表、業(yè)務(wù)系統(tǒng)是獲取數(shù)據(jù)的重要渠道，這些數(shù)據(jù)應(yīng)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的審核和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和完整性。監(jiān)管部門(mén)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)研究報(bào)告等外部數(shù)據(jù)源也可為指標(biāo)計(jì)算提供支持。資本充足率、不良貸款率等指標(biāo)的數(shù)據(jù)可直接從商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)報(bào)表中獲?。欢恍┖暧^經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等，可從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、央行等官方機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)中獲取。另一方面，指標(biāo)應(yīng)盡可能易于量化和計(jì)算。對(duì)于一些難以直接量化的風(fēng)險(xiǎn)因素，可通過(guò)合理的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)化或采用定性與定量相結(jié)合的方式進(jìn)行評(píng)估。操作風(fēng)險(xiǎn)中的人員因素、內(nèi)部控制因素等較難直接量化，但可以通過(guò)設(shè)計(jì)相應(yīng)的調(diào)查問(wèn)卷、評(píng)估流程，將其轉(zhuǎn)化為可量化的指標(biāo)，如員工違規(guī)行為次數(shù)、內(nèi)部控制缺陷數(shù)量等，以便納入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，使模型能夠進(jìn)行有效的分析和預(yù)警。時(shí)效性原則：金融市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況也在不斷動(dòng)態(tài)變化，因此指標(biāo)選取應(yīng)具有時(shí)效性，能夠及時(shí)反映風(fēng)險(xiǎn)的最新變化。應(yīng)優(yōu)先選擇能夠?qū)崟r(shí)或高頻獲取的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以便及時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)。市場(chǎng)利率、匯率等市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)指標(biāo)，其波動(dòng)頻繁且對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響迅速，需要實(shí)時(shí)跟蹤和更新數(shù)據(jù)。對(duì)于一些變化相對(duì)較慢的指標(biāo)，如銀行的資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)等，也應(yīng)定期進(jìn)行更新，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性。在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生重大變化或金融市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，要能夠及時(shí)調(diào)整和補(bǔ)充指標(biāo)，以適應(yīng)新的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在全球金融危機(jī)期間，許多銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況急劇惡化，原有的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系可能無(wú)法及時(shí)反映這種變化，此時(shí)就需要及時(shí)引入一些新的指標(biāo)，如流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例等，以更全面地監(jiān)測(cè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供更及時(shí)、準(zhǔn)確的信息。4.2具體指標(biāo)選取4.2.1財(cái)務(wù)指標(biāo)資本充足率：資本充足率是商業(yè)銀行資本與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的比率，它是衡量銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的關(guān)鍵指標(biāo)，在《巴塞爾協(xié)議》中被視為核心監(jiān)管指標(biāo)之一。從定義來(lái)看，資本充足率反映了銀行在面臨潛在損失時(shí)，自有資本能夠承受損失的程度。其計(jì)算公式為：資本充足率=（總資本-對(duì)應(yīng)資本扣減項(xiàng)）/風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)×100%，其中總資本包括核心一級(jí)資本、其他一級(jí)資本和二級(jí)資本，風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)則根據(jù)不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。以工商銀行為例，截至2022年末，其資本充足率為18.02%，核心一級(jí)資本充足率為13.23%。較高的資本充足率表明工商銀行擁有較為雄厚的資本基礎(chǔ)，能夠有效抵御各類風(fēng)險(xiǎn)，保障存款人和債權(quán)人的利益。當(dāng)銀行面臨信用風(fēng)險(xiǎn)，如大量貸款違約時(shí)，充足的資本可以吸收損失，避免銀行因資不抵債而倒閉；在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面，資本充足率高的銀行在面對(duì)利率、匯率波動(dòng)時(shí)，也更有能力維持經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性。不良貸款率：不良貸款率是指不良貸款占總貸款余額的比例，是衡量銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量和信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。不良貸款主要包括次級(jí)類貸款、可疑類貸款和損失類貸款。不良貸款率的計(jì)算公式為：不良貸款率=（次級(jí)類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項(xiàng)貸款×100%。根據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2022年我國(guó)商業(yè)銀行整體不良貸款率平均水平在1.73%左右。不良貸款率的上升直觀地反映出銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的加劇，意味著銀行貸款資產(chǎn)的質(zhì)量下降，可能導(dǎo)致銀行的利息收入減少，同時(shí)需要計(jì)提更多的貸款損失準(zhǔn)備金，侵蝕銀行的利潤(rùn)。當(dāng)不良貸款率持續(xù)攀升時(shí)，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量惡化，可能引發(fā)市場(chǎng)對(duì)銀行的信任危機(jī)，影響銀行的融資能力和業(yè)務(wù)拓展。資產(chǎn)負(fù)債率：資產(chǎn)負(fù)債率是總負(fù)債與總資產(chǎn)的比率，用于衡量商業(yè)銀行的長(zhǎng)期償債能力和財(cái)務(wù)杠桿水平。其計(jì)算公式為：資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn)×100%。一般來(lái)說(shuō)，商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債率普遍較高，通常在90%以上。以招商銀行為例，其2022年資產(chǎn)負(fù)債率約為91.76%。較高的資產(chǎn)負(fù)債率表明銀行主要依靠外部負(fù)債來(lái)運(yùn)營(yíng)，雖然適度的負(fù)債可以利用財(cái)務(wù)杠桿提高資金使用效率和盈利能力，但也增加了銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高時(shí)，銀行面臨的償債壓力增大，在市場(chǎng)環(huán)境不利或自身經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，可能難以按時(shí)償還債務(wù)，引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。若經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下行，企業(yè)還款能力下降，銀行不良貸款增加，而此時(shí)銀行的高資產(chǎn)負(fù)債率使其缺乏足夠的緩沖空間來(lái)應(yīng)對(duì)損失，可能導(dǎo)致銀行財(cái)務(wù)狀況惡化，甚至面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性比例：流動(dòng)性比例是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比率，用于評(píng)估商業(yè)銀行的短期償債能力和流動(dòng)性狀況，反映了銀行在短期內(nèi)滿足資金需求的能力。其計(jì)算公式為：流動(dòng)性比例=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債×100%。根據(jù)監(jiān)管要求，商業(yè)銀行的流動(dòng)性比例應(yīng)當(dāng)不低于25%。截至2022年末，我國(guó)多數(shù)商業(yè)銀行的流動(dòng)性比例保持在50%以上，如建設(shè)銀行的流動(dòng)性比例為53.94%。較高的流動(dòng)性比例意味著銀行擁有充足的流動(dòng)資產(chǎn)來(lái)覆蓋流動(dòng)負(fù)債，能夠較好地應(yīng)對(duì)短期資金需求和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)銀行面臨客戶集中取款或短期資金緊張時(shí)，充足的流動(dòng)性可以確保銀行能夠及時(shí)滿足資金需求，避免出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)。而流動(dòng)性比例過(guò)低，則表明銀行可能面臨短期資金短缺的風(fēng)險(xiǎn)，一旦出現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)困難，可能引發(fā)市場(chǎng)恐慌，導(dǎo)致銀行的信譽(yù)受損，甚至引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)回報(bào)率：資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）是衡量商業(yè)銀行盈利能力的重要指標(biāo)，它反映了銀行運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力。其計(jì)算公式為：資產(chǎn)回報(bào)率=凈利潤(rùn)/平均資產(chǎn)總額×100%。平均資產(chǎn)總額=（期初資產(chǎn)總額+期末資產(chǎn)總額）/2。以農(nóng)業(yè)銀行為例，2022年其資產(chǎn)回報(bào)率為0.97%。資產(chǎn)回報(bào)率越高，說(shuō)明銀行在資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方面的效率越高，盈利能力越強(qiáng)。較高的資產(chǎn)回報(bào)率表明銀行能夠有效地配置資產(chǎn)，通過(guò)合理的貸款投放、投資決策等業(yè)務(wù)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的增值和利潤(rùn)的最大化。盈利能力強(qiáng)的銀行在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，有更多的利潤(rùn)儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)損失，增強(qiáng)自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。相反，資產(chǎn)回報(bào)率較低則可能意味著銀行的資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率低下，盈利能力不足，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，同時(shí)也可能影響銀行的資本積累和業(yè)務(wù)拓展能力，增加銀行面臨風(fēng)險(xiǎn)的脆弱性。4.2.2非財(cái)務(wù)指標(biāo)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況有著深遠(yuǎn)影響，其中國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率和通貨膨脹率是兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。GDP增長(zhǎng)率作為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的核心指標(biāo)，與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)。當(dāng)GDP增長(zhǎng)率處于較高水平時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)普遍繁榮，企業(yè)的盈利能力和居民的收入水平往往也會(huì)相應(yīng)提高。企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，有更多的資金用于償還貸款，從而降低了商業(yè)銀行的不良貸款率，信用風(fēng)險(xiǎn)隨之降低。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)投資意愿增強(qiáng)，對(duì)貸款的需求增加，商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)規(guī)模得以擴(kuò)大，利息收入增加，盈利能力提升。相反，當(dāng)GDP增長(zhǎng)率放緩甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入衰退期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，訂單減少，利潤(rùn)下滑，還款能力下降，商業(yè)銀行的不良貸款率可能會(huì)上升，信用風(fēng)險(xiǎn)加劇。企業(yè)可能會(huì)減少投資，壓縮生產(chǎn)規(guī)模，導(dǎo)致銀行貸款需求下降，信貸業(yè)務(wù)萎縮，影響銀行的收入和盈利水平。通貨膨脹率也是影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的重要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。通貨膨脹會(huì)導(dǎo)致貨幣貶值，物價(jià)上漲。從企業(yè)角度來(lái)看，通貨膨脹使得企業(yè)的生產(chǎn)成本上升，如原材料價(jià)格上漲、勞動(dòng)力成本增加等。如果企業(yè)無(wú)法將這些成本完全轉(zhuǎn)嫁到產(chǎn)品價(jià)格上，其利潤(rùn)空間將被壓縮，償債能力可能受到影響，從而增加了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹還會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買力和還款能力。當(dāng)物價(jià)上漲速度超過(guò)居民收入增長(zhǎng)速度時(shí)，居民的實(shí)際購(gòu)買力下降，可能會(huì)出現(xiàn)還款困難的情況，進(jìn)一步加大了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹還會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。在通貨膨脹環(huán)境下，市場(chǎng)利率可能會(huì)上升，導(dǎo)致銀行的固定利率資產(chǎn)價(jià)值下降，而負(fù)債成本可能上升，銀行面臨的利率風(fēng)險(xiǎn)增加；同時(shí)，匯率也可能受到通貨膨脹的影響而波動(dòng)，進(jìn)而影響商業(yè)銀行的外匯業(yè)務(wù)和匯率風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)：市場(chǎng)份額和行業(yè)集中度是衡量商業(yè)銀行所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀況的重要指標(biāo)，它們對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)有著顯著影響。市場(chǎng)份額反映了商業(yè)銀行在整個(gè)行業(yè)中的業(yè)務(wù)規(guī)模和競(jìng)爭(zhēng)地位。較高的市場(chǎng)份額意味著銀行在行業(yè)中具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，擁有更廣泛的客戶基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)渠道。這使得銀行在獲取資金、開(kāi)展業(yè)務(wù)等方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠更好地分散風(fēng)險(xiǎn)。大型國(guó)有商業(yè)銀行通常具有較高的市場(chǎng)份額，它們憑借龐大的網(wǎng)點(diǎn)布局、豐富的客戶資源和良好的品牌聲譽(yù)，在存款吸收、貸款發(fā)放等業(yè)務(wù)上占據(jù)較大優(yōu)勢(shì)。這些銀行可以通過(guò)多元化的業(yè)務(wù)布局和廣泛的客戶群體，降低單一客戶或業(yè)務(wù)領(lǐng)域帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。然而，市場(chǎng)份額并非越高越好。當(dāng)市場(chǎng)份額過(guò)高時(shí)，銀行可能會(huì)面臨“大而不能倒”的問(wèn)題，缺乏創(chuàng)新動(dòng)力和風(fēng)險(xiǎn)管理的緊迫感，一旦出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，可能會(huì)對(duì)整個(gè)金融體系造成巨大沖擊。如果銀行過(guò)度依賴高市場(chǎng)份額帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)，而忽視了風(fēng)險(xiǎn)管理和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，在市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，可能會(huì)面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)集中度則反映了行業(yè)內(nèi)少數(shù)大型企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的控制程度。在銀行業(yè)中，較高的行業(yè)集中度意味著少數(shù)幾家大型銀行占據(jù)了市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。這種情況下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)較弱，大型銀行在定價(jià)、業(yè)務(wù)拓展等方面具有更大的話語(yǔ)權(quán)，能夠獲取較高的利潤(rùn)。較高的行業(yè)集中度也可能導(dǎo)致市場(chǎng)缺乏活力，創(chuàng)新動(dòng)力不足，中小銀行的發(fā)展受到限制。中小銀行在與大型銀行競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，由于資源和規(guī)模的限制，可能面臨更大的經(jīng)營(yíng)壓力和風(fēng)險(xiǎn)。如果行業(yè)集中度突然發(fā)生變化，如新興金融機(jī)構(gòu)的崛起或行業(yè)政策的調(diào)整，可能會(huì)打破原有的市場(chǎng)格局，導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)增加。新興互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)，憑借其創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式和便捷的服務(wù)，對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的市場(chǎng)份額造成了一定的沖擊，迫使商業(yè)銀行加快創(chuàng)新步伐，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力，以應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)加劇帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。政策法規(guī)指標(biāo)：貨幣政策和金融監(jiān)管政策作為政策法規(guī)指標(biāo)的重要組成部分，對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生著直接而重要的影響。貨幣政策是國(guó)家宏觀調(diào)控的重要手段之一，主要通過(guò)調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量和利率水平來(lái)影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。寬松的貨幣政策下，貨幣供應(yīng)量增加，市場(chǎng)利率下降，銀行的資金成本降低，信貸投放能力增強(qiáng)。企業(yè)和個(gè)人更容易獲得貸款，這在一定程度上刺激了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但也可能導(dǎo)致銀行信貸規(guī)模過(guò)度擴(kuò)張，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。銀行可能會(huì)為了追求業(yè)務(wù)增長(zhǎng)而降低貸款標(biāo)準(zhǔn)，向一些信用資質(zhì)較差的客戶發(fā)放貸款，增加了不良貸款的潛在風(fēng)險(xiǎn)。相反，緊縮的貨幣政策會(huì)減少貨幣供應(yīng)量，提高市場(chǎng)利率，銀行的資金成本上升，信貸投放受到抑制。這可能導(dǎo)致企業(yè)融資難度加大，經(jīng)營(yíng)困難，還款能力下降，從而增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。緊縮的貨幣政策還可能引發(fā)市場(chǎng)流動(dòng)性緊張，銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。金融監(jiān)管政策對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行規(guī)范和約束，直接影響著銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。監(jiān)管部門(mén)制定的資本充足率要求、流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)等，促使商業(yè)銀行保持充足的資本和合理的流動(dòng)性水平，增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力?！栋腿麪枀f(xié)議》對(duì)商業(yè)銀行的資本充足率、流動(dòng)性覆蓋率等指標(biāo)提出了明確要求，我國(guó)監(jiān)管部門(mén)也據(jù)此制定了相應(yīng)的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。這些監(jiān)管政策的實(shí)施，促使商業(yè)銀行加強(qiáng)資本管理，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。監(jiān)管政策還對(duì)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)創(chuàng)新、合規(guī)經(jīng)營(yíng)等方面進(jìn)行監(jiān)管，防止銀行過(guò)度冒險(xiǎn)和違規(guī)操作。對(duì)金融衍生產(chǎn)品業(yè)務(wù)的監(jiān)管，可以避免銀行因過(guò)度參與高風(fēng)險(xiǎn)的金融衍生交易而遭受重大損失；對(duì)銀行合規(guī)經(jīng)營(yíng)的監(jiān)管，可以防止銀行因違規(guī)行為而面臨法律風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。五、基于Cox生存模型的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建5.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理本研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于多個(gè)權(quán)威可靠的渠道，以確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。其中，商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要從各銀行的年度報(bào)告、半年度報(bào)告以及季度報(bào)告中獲取，這些報(bào)告是銀行按照監(jiān)管要求定期披露的重要信息載體，詳細(xì)記錄了銀行的資產(chǎn)負(fù)債狀況、盈利情況、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。為獲取中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行等大型國(guó)有商業(yè)銀行以及招商銀行、民生銀行等股份制商業(yè)銀行近年來(lái)的資本充足率、不良貸款率、流動(dòng)性比例等財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，研究人員通過(guò)各銀行官方網(wǎng)站的投資者關(guān)系板塊，下載并整理了相關(guān)報(bào)告中的數(shù)據(jù)。監(jiān)管部門(mén)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源之一，中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)（現(xiàn)中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)）定期發(fā)布的《中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管統(tǒng)計(jì)信息》涵蓋了銀行業(yè)整體的運(yùn)行情況和各類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為研究提供了宏觀層面的參考依據(jù)。研究人員還參考了該統(tǒng)計(jì)信息中關(guān)于商業(yè)銀行不良貸款率的行業(yè)平均水平、資本充足率的達(dá)標(biāo)情況等數(shù)據(jù)，以了解我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的整體趨勢(shì)。此外，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行等官方機(jī)構(gòu)獲取，這些數(shù)據(jù)反映了國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變化情況，對(duì)于分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響至關(guān)重要。研究人員從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局獲取了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等數(shù)據(jù)，從中國(guó)人民銀行獲取了利率、貨幣供應(yīng)量等貨幣政策相關(guān)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)收集完成后，為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其符合Cox生存模型的分析要求，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列嚴(yán)格的預(yù)處理操作。首先是數(shù)據(jù)清洗，由于數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，可能存在數(shù)據(jù)格式不一致、數(shù)據(jù)重復(fù)等問(wèn)題。對(duì)于數(shù)據(jù)格式不一致的情況，研究人員會(huì)將不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為便于分析的格式。部分銀行報(bào)告中對(duì)日期的表示方式不同，有的采用“年-月-日”格式，有的采用“年/月/日”格式，研究人員會(huì)將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為“年-月-日”格式，以保證數(shù)據(jù)的一致性。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)，通過(guò)編寫(xiě)程序或使用數(shù)據(jù)分析軟件，根據(jù)數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)（如銀行代碼、時(shí)間戳等）進(jìn)行識(shí)別和刪除，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和唯一性。缺失值處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。數(shù)據(jù)缺失的原因可能多種多樣，包括數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)傳輸丟失等。對(duì)于缺失值，本研究采用了多種處理方法。對(duì)于缺失比例較低的數(shù)值型變量，如某些銀行個(gè)別季度的資產(chǎn)回報(bào)率數(shù)據(jù)缺失，采用均值插補(bǔ)法，即計(jì)算該變量在其他樣本中的均值，并用均值來(lái)填補(bǔ)缺失值；對(duì)于分類變量的缺失值，如銀行的業(yè)務(wù)類型分類中個(gè)別樣本的缺失，采用眾數(shù)插補(bǔ)法，用該分類變量中出現(xiàn)頻率最高的類別來(lái)填補(bǔ)缺失值。當(dāng)某些變量的缺失比例較高時(shí)，如某些不太重要的細(xì)分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)缺失率超過(guò)一定閾值（如30%），則考慮刪除該變量，以避免對(duì)模型分析產(chǎn)生較大干擾。異常值檢測(cè)和處理也是必不可少的步驟。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、特殊事件影響等原因產(chǎn)生的，如果不加以處理，可能會(huì)對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生較大偏差。本研究主要采用箱線圖法來(lái)檢測(cè)異常值。以不良貸款率為例，通過(guò)繪制不良貸款率的箱線圖，確定四分位數(shù)（Q1、Q3）和四分位距（IQR=Q3-Q1）。將小于Q1-1.5*IQR或大于Q3+1.5*IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。對(duì)于檢測(cè)到的異常值，首先分析其產(chǎn)生的原因。如果是數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致的異常值，如將不良貸款率錯(cuò)誤錄入為一個(gè)極大的不合理值，則通過(guò)查閱原始資料或與相關(guān)銀行溝通進(jìn)行修正；如果是由于特殊事件（如銀行進(jìn)行大規(guī)模不良資產(chǎn)剝離）導(dǎo)致的異常值，在模型分析時(shí)可以對(duì)該樣本進(jìn)行特殊標(biāo)記或單獨(dú)分析，以避免其對(duì)整體模型的影響。通過(guò)以上數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理步驟，能夠有效地提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為基于Cox生存模型的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保模型分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。5.2模型構(gòu)建步驟5.2.1變量篩選為確保納入Cox生存模型的變量具有顯著的解釋能力，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行嚴(yán)格的變量篩選。本研究主要采用逐步回歸法，結(jié)合似然比檢驗(yàn)（LikelihoodRatioTest）來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。逐步回歸法是一種在多個(gè)自變量中逐步選擇最優(yōu)變量子集的方法，它通過(guò)不斷引入和剔除變量，以似然比檢驗(yàn)的結(jié)果作為判斷依據(jù)，最終確定對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的關(guān)鍵變量。在逐步回歸過(guò)程中，首先將所有候選變量納入模型。這些候選變量涵蓋前文選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)，如資本充足率、不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率等，以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、市場(chǎng)份額等。然后，模型開(kāi)始進(jìn)行迭代。在每一步迭代中，計(jì)算每個(gè)變量進(jìn)入或離開(kāi)模型時(shí)的似然比統(tǒng)計(jì)量。似然比檢驗(yàn)是基于最大似然估計(jì)原理，通過(guò)比較包含某個(gè)變量的模型似然函數(shù)值與不包含該變量的模型似然函數(shù)值，來(lái)判斷該變量對(duì)模型的貢獻(xiàn)是否顯著。若似然比檢驗(yàn)的結(jié)果顯示某個(gè)變量加入模型后，模型的似然函數(shù)值有顯著提升（即似然比統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，通常取0.05），則說(shuō)明該變量對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的解釋能力較強(qiáng)，將其保留在模型中；反之，若某個(gè)變量的加入或剔除對(duì)模型似然函數(shù)值的影響不顯著（p值大于0.05），則認(rèn)為該變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的解釋作用較弱，將其從模型中剔除。以資本充足率和某一不太重要的業(yè)務(wù)創(chuàng)新指標(biāo)為例。在初始模型中，當(dāng)加入資本充足率時(shí)，似然比檢驗(yàn)的p值遠(yuǎn)小于0.05，表明資本充足率的加入顯著提升了模型對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的解釋能力，因此資本充足率被保留在模型中。而對(duì)于那個(gè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新指標(biāo)，加入模型后似然比檢驗(yàn)的p值大于0.05，說(shuō)明它對(duì)模型的貢獻(xiàn)不顯著，經(jīng)過(guò)逐步回歸篩選后，該指標(biāo)被剔除出模型。通過(guò)這樣的逐步篩選過(guò)程，最終保留在模型中的變量都是對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的關(guān)鍵變量，從而提高了模型的準(zhǔn)確性和解釋能力，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析提供了更可靠的基礎(chǔ)。5.2.2模型估計(jì)在完成變量篩選后，使用篩選出的關(guān)鍵變量進(jìn)行Cox生存模型估計(jì)，以確定模型參數(shù)。本研究采用偏似然估計(jì)法（PartialLikelihoodEstimation）來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該方法在處理包含刪失數(shù)據(jù)的Cox生存模型估計(jì)中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。偏似然估計(jì)法的核心思想是通過(guò)構(gòu)建偏似然函數(shù)，在不依賴于基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)具體形式的情況下，對(duì)模型中的回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。在Cox生存模型中，風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)由基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)和與協(xié)變量相關(guān)的部分組成，如公式h(t|X)=h_0(t)\exp(\sum_{i=1}^{p}\beta_iX_{i})所示。偏似然估計(jì)法巧妙地避開(kāi)了對(duì)基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)h_0(t)的估計(jì)，而是專注于估計(jì)回歸系數(shù)\beta_i。具體估計(jì)過(guò)程如下：首先，對(duì)于每個(gè)觀測(cè)個(gè)體，根據(jù)其生存時(shí)間和事件發(fā)生情況，構(gòu)建偏似然函數(shù)。假設(shè)有n個(gè)觀測(cè)個(gè)體，對(duì)于第j個(gè)個(gè)體，其生存時(shí)間為t_j，事件發(fā)生情況為\delta_j（\delta_j=1表示事件發(fā)生，如商業(yè)銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件；\delta_j=0表示刪失，即未觀測(cè)到事件發(fā)生），協(xié)變量向量為$X_j=(X_{j1},X_{j2},\cdots,X_{六、實(shí)證分析6.1案例選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明本研究選取中國(guó)工商銀行作為案例進(jìn)行深入分析。中國(guó)工商銀行作為我國(guó)大型國(guó)有商業(yè)銀行之一，在金融市場(chǎng)中占據(jù)著重要地位，其業(yè)務(wù)范圍廣泛，涵蓋各類存貸款業(yè)務(wù)、金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)等，具有很強(qiáng)的代表性。截至2022年末，工商銀行的總資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到42.07萬(wàn)億元，客戶存款余額為32.16萬(wàn)億元，貸款總額為23.28萬(wàn)億元，在國(guó)內(nèi)擁有眾多的分支機(jī)構(gòu)和龐大的客戶群體，對(duì)我國(guó)金融體系的穩(wěn)定運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著關(guān)鍵支撐作用。選擇工商銀行進(jìn)行研究，能夠充分反映我國(guó)大型商業(yè)銀行在復(fù)雜多變的金融市場(chǎng)環(huán)境下所面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況以及基于Cox生存模型的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)際應(yīng)用效果。數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2010年至2022年，跨度達(dá)13年。這一時(shí)間段涵蓋了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多個(gè)階段，包括經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)期、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整期以及經(jīng)濟(jì)新常態(tài)時(shí)期，期間經(jīng)歷了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的諸多變化，如利率市場(chǎng)化改革的推進(jìn)、金融監(jiān)管政策的不斷調(diào)整、國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波動(dòng)等。這些豐富的經(jīng)濟(jì)背景變化為研究商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)提供了多樣的樣本場(chǎng)景，能夠更全面地捕捉不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下風(fēng)險(xiǎn)因素的變化及其對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。數(shù)據(jù)涵蓋內(nèi)容豐富，包含財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如資本充足率、不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)性比例、資產(chǎn)回報(bào)率等，這些指標(biāo)從不同角度反映了工商銀行的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。在資本充足率方面，數(shù)據(jù)記錄了工商銀行在各年度為應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)而保持的資本水平；不良貸款率數(shù)據(jù)則直觀展現(xiàn)了銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量變化情況。非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)同樣涵蓋廣泛，包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，反映了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化對(duì)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的影響。GDP增長(zhǎng)率的波動(dòng)直接關(guān)聯(lián)著企業(yè)和個(gè)人的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，進(jìn)而影響銀行的信貸業(yè)務(wù)和資產(chǎn)質(zhì)量；通貨膨脹率的變化則會(huì)影響銀行的資產(chǎn)負(fù)債價(jià)值和市場(chǎng)利率，增加銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)份額、行業(yè)集中度等行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，體現(xiàn)了工商銀行在銀行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)地位以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)的作用。工商銀行在不同年份的市場(chǎng)份額變化，反映了其在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或劣勢(shì)的演變，而行業(yè)集中度的變動(dòng)則揭示了整個(gè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的調(diào)整，這些都與銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況密切相關(guān)。貨幣政策指標(biāo)如貨幣供應(yīng)量、利率等，以及金融監(jiān)管政策的相關(guān)數(shù)據(jù)，反映了政策法規(guī)環(huán)境對(duì)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)的直接和間接影響。寬松或緊縮的貨幣政策會(huì)改變市場(chǎng)的資金供求關(guān)系和利率水平，從而影響工商銀行的資金成本、信貸投放和資產(chǎn)定價(jià)；金融監(jiān)管政策的調(diào)整，如資本充足率要求的提高、流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)的強(qiáng)化等，直接約束著工商銀行的經(jīng)營(yíng)行為和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。數(shù)據(jù)收集方式多樣且嚴(yán)謹(jǐn)。商業(yè)銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要通過(guò)工商銀行官方網(wǎng)站定期發(fā)布的年度報(bào)告、半年度報(bào)告獲取，這些報(bào)告經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的審計(jì)和披露程序，數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。監(jiān)管部門(mén)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)（現(xiàn)中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)）發(fā)布的《中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管統(tǒng)計(jì)信息》，為獲取行業(yè)整體數(shù)據(jù)和監(jiān)管指標(biāo)提供了權(quán)威來(lái)源。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行等官方機(jī)構(gòu)獲取，這些機(jī)構(gòu)通過(guò)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法和嚴(yán)格的數(shù)據(jù)采集流程，確保了數(shù)據(jù)的真實(shí)性和代表性。在收集過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的記錄和整理，建立了規(guī)范的數(shù)據(jù)表格和數(shù)據(jù)庫(kù)，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。6.2模型應(yīng)用與結(jié)果分析6.2.1模型應(yīng)用過(guò)程在將Cox生存模型應(yīng)用于中國(guó)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，首先將收集并預(yù)處理好的數(shù)據(jù)按照設(shè)定的規(guī)則劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。其中，訓(xùn)練集包含2010-2020年的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)估計(jì)，以充分挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，確定影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素及其作用機(jī)制。測(cè)試集則由2021-2022年的數(shù)據(jù)構(gòu)成，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)能力和泛化性能，評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)Cox生存模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)前文所述的偏似然估計(jì)法來(lái)估計(jì)模型中的回歸系數(shù)。在估計(jì)過(guò)程中，計(jì)算每個(gè)協(xié)變量對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)\beta_i，這些系數(shù)反映了各個(gè)因素對(duì)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度和方向。對(duì)于資本充足率這一協(xié)變量，若其回歸系數(shù)為負(fù)，表明資本充足率的提高能夠降低銀行風(fēng)險(xiǎn)；而不良貸款率的回歸系數(shù)若為正，則意味著不良貸款率的上升會(huì)增加銀行風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)不斷迭代計(jì)算，使模型的參數(shù)估計(jì)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，以確保模型能夠準(zhǔn)確地?cái)M合訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的Cox生存模型中，模型會(huì)根據(jù)估計(jì)得到的回歸系數(shù)以及測(cè)試集數(shù)據(jù)中的協(xié)變量值，計(jì)算出每個(gè)時(shí)間點(diǎn)工商銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)概率。風(fēng)險(xiǎn)概率的計(jì)算基于Cox生存模型的公式，即h(t|X)=h_0(t)\exp(\sum_{i=1}^{p}\beta_iX_{i})，其中h(t|X)為風(fēng)險(xiǎn)概率，h_0(t)為基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，\beta_i為回歸系數(shù)，X_{i}為協(xié)變量。通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率的計(jì)算，模型能夠預(yù)測(cè)工商銀行在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)面臨風(fēng)險(xiǎn)的可能性大小。若計(jì)算得到某一時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)概率較高，如超過(guò)設(shè)定的閾值（如0.5），則表明工商銀行在該時(shí)刻面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)，需要引起關(guān)注并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。6.2.2結(jié)果分析通過(guò)對(duì)Cox生存模型輸出結(jié)果的深入分析，能夠明確影響中國(guó)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。在財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，不良貸款率被確定為對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響最為顯著的因素之一。其回歸系數(shù)為正且數(shù)值較大，這表明不良貸款率的上升會(huì)顯著增加工商銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平。當(dāng)不良貸款率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)概率會(huì)大幅上升。不良貸款率反映了銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量，不良貸款的增加意味著銀行貸款回收面臨困難，資產(chǎn)質(zhì)量下降，可能導(dǎo)致銀行的資金鏈緊張，進(jìn)而增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)負(fù)債率也對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。其回歸系數(shù)同樣為正，說(shuō)明資產(chǎn)負(fù)債率的升高會(huì)加大工商銀行的風(fēng)險(xiǎn)。較高的資產(chǎn)負(fù)債率意味著銀行的債務(wù)負(fù)擔(dān)較重，償債壓力較大。當(dāng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境不利或銀行自身經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，可能無(wú)法按時(shí)償還債務(wù)，引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，還款能力下降，銀行的不良貸款增加，而此時(shí)較高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)使銀行缺乏足夠的緩沖空間來(lái)應(yīng)對(duì)損失，進(jìn)一步加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在非財(cái)務(wù)指標(biāo)中，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率對(duì)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的負(fù)向影響。GDP增長(zhǎng)率的回歸系數(shù)為負(fù)，表明隨著GDP增長(zhǎng)率的提高，銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)處于增長(zhǎng)階段，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，盈利能力增強(qiáng)，還款能力提高，從而降低了銀行的不良貸款率，減少了信用風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也會(huì)帶動(dòng)市場(chǎng)需求的增加，促進(jìn)銀行信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，提高銀行的盈利能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。通貨膨脹率則對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)有正向影響。通貨膨脹率上升會(huì)導(dǎo)致物價(jià)上漲，貨幣貶值，企業(yè)的生產(chǎn)成本增加，償債能力可能受到影響，從而增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹還會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買力和還款能力，進(jìn)一步加大銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹還會(huì)對(duì)銀行的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，導(dǎo)致銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)增加。為了評(píng)估Cox生存模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和預(yù)警效果，采用多種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)計(jì)算模型在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，來(lái)衡量模型對(duì)工商銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的預(yù)測(cè)能力。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的計(jì)算公式為：預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率=（正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)/總樣本數(shù)）×100%。經(jīng)計(jì)算，本研究中Cox生存模型在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，表明模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)工