写论文没有思路的时候，经常查阅一些论文范文，小编为此精心准备了《银行信贷系统论文(精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！2008年爆发的全球金融危机，充分显示了防范系统性风险、维护金融稳定的重要性和紧迫性。金融危机的爆发令国际大型金融机构“大而不能倒”的问题凸显。大型金融机构为了实现本机构利益的最大化，所做出的经营决策往往可能是个体理性的，但因为没有考虑自身经营所产生的外部性，在系统层面上就并不理想。
第一篇：银行信贷系统论文
银行治理、股价非系统性波动与银行业系统性风险
摘 要：以2007—2016年14家沪深两市上市商业银行年度面板数据为研究样本，探讨商业银行内部治理对风险的影响机制。研究发现，有效的银行内部治理机制有助于降低系统性风险，同时，商业银行的股价非系统性波动在银行治理对系统性风险的抑制过程中发挥了传导作用，即完善的银行治理会增加其股价非系统性波动所反映的信息量，为商业银行提供决策依据，进而降低系统性风险。
关键词：银行治理;股价非系统性波动;商业银行系统性风险
一、引言
在目前经济转型阶段，增长速度放缓、结构转型、政策刺激使得银行业处于“三期叠加”的机遇期，同时也是风险易发的挑战期。金融风险是实体经济风险的镜像反映，经济面临转型机遇的同时也会加剧金融风险的聚集和释放。2016年防范金融风险列为新时期金融工作的重点，2017年3月《政府工作报告》中明确指出金融系统性风险是当前中国经济的核心风险。此外，金融稳定发展委员会在2017年6月的中央金融工作会议上成立，意在强化宏观审慎监管和提高系统性风险防范功能。银行业体系的稳定是金融稳定的关键，而防范银行业系统性风险是维护其体系稳定的关键，影响银行业系统性风险的因素眾多，可归纳为：宏观经济环境、监管环境、银行联接度、银行机构特征、风险传染途径等，而宏观经济环境、监管环境、银行联接度、风险传染途径主要表现为对不同国家或地区银行业的影响，因此研究一国内不同银行系统性风险的影响因素，应主要考虑银行机构特征，即银行治理对系统性风险的影响机制。
已有研究中考察商业银行内部治理对经营绩效影响的文献汗牛充栋，但是考察商业银行内部治理对系统性风险水平的影响及其作用机制的研究却较为匮乏，而此类研究对新时代下商业银行如何防范系统性风险，从而维护金融体系的健康稳定发展而言尤为重要。本研究以完善银行内部治理，关注股价波动的特性为立足点，探讨上市商业银行公司内部治理通过股价非系统性波动这一中间变量对银行业系统性风险的影响，研究结果从以下几个方面作出贡献：第一，在现有文献方面，我们从董事会治理、股东会治理等多个角度提供了银行内部治理能够降低银行业系统性风险的经验数据。迄今，只有少量文献考察了银行治理与系统性风险的关系，本研究将丰富这方面的研究内容。第二，在影响机制方面，本文以股价非系统性波动为中间变量，通过研究这一传导路径具体分析影响系统性风险强弱的因素，深化了人们对股价波动特性的认识，进而能够另辟蹊径地引起管理层对股票价格的重视。第三，在政策方面，能够为上市商业银行加强系统性风险控制提供一定的参考，有利于实现我国金融体系治理能力现代化。
二、文献综述与研究假设
（一）银行治理与商业银行系统性风险
银行治理分为外部治理和内部治理，由于银行业具有高度管制的特性，外部监管往往会使得管理者忽略银行内部治理，然而银行内部治理在近年来兴起的公司治理中占有重要地位。曹廷求等发现，1997年爆发的亚洲金融危机促使管理者重新审视公司治理问题[1]，这场危机使得金融危机的危害性和银行体系的脆弱性充分暴露，从而相关管理者对危机产生的原因以及危机过后的危害防范给予了重视[2-4]。
张兆国等研究表明银行治理能提高银行会计信息的透明度，从而在银行系统性风险的防范方面起到积极作用[5]。宋清华等研究发现，完善的银行治理机制能对管理层的自利行为形成一定的约束[6]。孙丽霞的研究结果显示，在现代经营管理中，由于所有权与经营权的分离，管理层作为商业银行日常经营的主体对会计信息及经营状况较为了解，但管理层与股东大会之间可能存在信息不对称的现象，自利的管理层会损害公司股东的利益[7]。
近年来，我国学者不断对商业银行内部治理与系统性风险之间的关系进行了实证研究。孔德兰 等利用2000—2007年我国5家上市商业银行的数据做实证研究，结果显示独立董事比例、大股东控制力和资本充足率与商业银行系统性风险呈显著正相关关系，资产规模、特许权价值和财务杠杆与商业银行系统性风险显著正相关，而监事会和董事会规模与商业银行系统性风险呈显著负相关关系[8]。曹艳华等在此基础上将研究样本扩大为14家上市商业银行后发现，管理层结构、股权集中度和董事会规模与商业银行系统性风险呈显著相关关系[9]。卢嘉圆等以2002—2008年我国A股市场上市商业银行的数据为基础，运用面板模型进行研究分析，从而得出适度扩大银行规模有利于降低上市商业银行系统性风险[10]。刘银国等运用14家上市商业银行2006—2010年的数据进行研究，发现治理结构、机制的不同与商业银行系统性风险具有一定的相关关系。在此研究基础之上，本文提出第一个研究假设[11]。
假设1：完善银行治理有助于降低商业银行系统性风险。
（二）银行治理与商业银行股价非系统性波动
从银行治理的内部机制方面来说，银行治理的本质是公司所有者与经营者的约束与激励的不断制衡，而公司经营权的合理分配在一定程度上促使经营者为公司不断创造价值。然而在近年来的研究发现中，良好的银行治理不仅会不断增加企业的价值，而且对商业银行的股价波动特征产生明显的影响。完善的银行治理有助于增强公司的信息透明度，而股价非系统性波动是指不能被市场中的公开信息所反映的部分，即表示反映股价波动的个别信息。因此，公司信息越透明，越能充分反映股价中的个别信息，即增加股票价格所反映出的信息量，从而增加商业银行股价非系统性波动占总波动的比重。因此，从这一角度出发能够通过商业银行的股价波动特征来反映其内部治理的成果。
对于这一问题，国内外学者均进行了深入的分析研究。从国外学者的研究来看，Bushee et al.认为，信息披露的质量和股东持有股票的数量有关，从而与股价的非系统性波动有关[12]。Fan et al.通过对东南亚地区900多家公司的股票价格对公司利润的敏感程度与所有权结构的关系进行研究发现，公司所有权的集中会降低股票价格对利润的敏感程度，这一结果说明过于集中公司的所有权会妨碍有用的信息反映在公司股票中[13]。Ferreira et al.对反敌意兼并安排与股价有效性的关系进行了研究论证，发现完善的公司治理能够促进信息流动，从而增加商业银行股价非系统性风险在风险总量中的比例，使得股价波动尽量少受市场波动的影响[14]。国内学者萧松华等的研究中，主要介绍了银行产权结构与经营效率之间关系的相关理论，并在此基础上进行了简要的分析与评价。虽然这些学者的研究内容不同，但均有一个特点，即通过了解公司内部的相关信息，比如财务信息、管理层信息和股权结构信息等，来判定公司治理的效果，从而了解股票价格的波动特性[15]。李维安等阐述了商业银行的公司治理具有一定的特殊性，并通过世界银行公布的相关数据对不同国家的商业银行股权结构与经营成果的关系进行分析比较[16]。鉴于此，本文提出第二个研究假设。
假设2：银行治理与股价非系统性波动所反映的信息量正相关。
（三）商业银行股价非系统性波动与系统性风险
借鉴张湄等的研究内容与结果[17]，本文將进一步分析商业银行股价非系统性波动对系统性风险的直接作用机制。由于公司股东较多地关注其获利程度和面临的风险，在这种情况下商业银行的股价非系统性波动更多地体现了公司股东对相关讯息波动的反应，即商业银行的股价非系统性波动程度越高，说明公司股东对于这些信息所作出的反应越大，同时这也说明公司的管理层所得到市场反馈信息越多，促使其行为更加合理化、理性化。在此基础上，由于商业银行的经营状况在一定程度上与股价非系统性波动存在关联，而银行的经营状况在收益与风险之间得以体现，由于高风险高收益的关系，若银行追求较高的收益，则其面临的风险也会增大。
综合以上分析，商业银行内部的股价非系统性波动越强烈，说明市场向公司管理者传递的有效信息越丰富，管理层从市场得到的反馈就越充分，能够较为合理地对企业经营战略进行调整，公司所面临的系统性风险将会降低。据此，本文提出第三个假设。
假设3：股价非系统性波动所反映的信息量与商业银行系统性风险负相关。
（四）商业银行股价非系统性波动在完善银行治理降低系统性风险中的作用
商业银行通过完善内外部机制来提高内部治理水平，从而增强银行抵御系统性风险的能力。近年来学者们研究发现，银行治理往往通过一定的传导机制对系统性风险产生影响，而商业银行的股价非系统性波动就是重要传导机制之一。银行内部机制的有效治理能够提高股价中的个别信息量，增强股价非系统性波动，为决策者在面临系统性风险时提供必要的信息，有利于防范系统性风险。张湄等以14家上市银行数据为例，发现公司股价的波动特性与银行治理之间存在一定的相关性，并认为可以通过股价的波动特性来对银行治理效果进行测度，从而防范系统性风险。其研究表明，公司第一大股东持股比例与股价非系统性波动呈U形关系，即当公司第一大股东的持股比例足够高时，股价非系统性波动也会提高，从而为公司提供更多的有效信息，以便于公司在面对系统性风险时作出正确决策[17]。辛清泉等以2003—2009年A股主板上市公司为研究样本，分析了银行治理的信息披露如何影响股价波动性，研究表明公司内部信息透明度越高，股价非系统性波动就越高，从而能够满足公司外部投资者的信息需求，有利于银行系统的稳定[18]。另外，王薇研究认为，银行治理中的机构投资者持股比例也会对股价的波动产生影响，即机构持股比例的增加会使得会计信息披露的质量与股价波动的相关关系增强，从而对系统性风险的防范产生影响[19]。基于上述学者的研究，本文在前三个假设的基础上提出第四个研究假设。
假设4：股价非系统性波动在银行治理与银行系统性风险之间发挥着显著的中介效应，银行治理通过股价非系统性波动对系统性风险产生促进作用。
三、研究设计
（一）样本选取与数据来源
本文选取平安银行、宁波银行、浦发银行、华夏银行、中国民生银行、招商银行、南京银行、兴业银行、北京银行、交通银行、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中信银行14家沪深两市上市商业银行2007—2016年的年度面板数据，其中由于中国农业银行和光大银行等9家商业银行上市时间较晚，研究中所需数据不足，因此不作为本次研究所选择的样本对象。在此基础上借鉴现有文献并结合本文研究的特点选取了反映我国上市商业银行治理、股价非系统性波动、系统性风险以及相关控制变量的15个变量指标，共计1 890个原始样本数据。
针对商业银行的系统性风险，采用商业银行的股票日收盘价作为衡量标准，并利用CoVaR模型对数据进行处理，其中数据主要来自中国上海证券交易所官方网站、中国深圳证券交易所官方网站和其他著名财经网站（东方财富网、同花顺网站等）;在银行治理方面，董事会治理、股权结构方面的数据主要来自各商业银行年度报表中“公司治理”“董事会成员简介”“股东大会成员简介”及年度财务报表;相关控制变量数据来源于中华人民共和国国家统计局官方网站、中国银行业监督管理委员会官方网站及银行年度财务报告。
本文主要所采用的统计软件为Stata13.0。
（二）变量定义
1. 商业银行系统性风险。本文基于Adrian和Brunnermeier提出的CoVaR模型，即以VaR模型为基础，建立将银行机构相互之间的风险溢出关系考虑在内的风险价值模型来对商业银行系统性风险进行度量。CoVaR模型，表示在一定概率水平条件下，某一资产在特定时间内的损失处于VaR水平时，其他资产组合最大的可能损失。根据两位学者对CoVaR模型的定义，CoVaRijq表示当某银行j风险处于VaRqj水平下，银行i所面临的风险水平。由此可见，CoVaRijq表示金融机构i关于金融机构j的条件VaR，反映出当金融机构j处于极端不利状况下，金融机构i面临的风险大小。所以，CoVaRijq可被定义为，当金融机构j的无条件VaR给定的情况下金融机构i的VaR，用条件概率分布q分位数则可定义为：
其中，0
从上述定义可看出：CoVaR从本质上来说就是VaR;j对i的风险溢出效应可通过CoVaRijq和VaRiq之间的相关关系来表述，CoVaRijq是i的总风险价值水平，其中包含溢出风险价值和无条件风险价值，为更加准确地表述机构i对金融机构j变化的反应程度，将溢出风险价值表示为？驻CoVaRijq，因此这三者的关系可表示为：
运用CoVaR模型来对商业银行的系统性风险进行测度十分有效，本文用商业银行的股票日收盘价衡量风险价值并对原始数据进行了正向化处理。运用此模型可计算出若某家银行陷入困境则给其他相关联银行带来的影响大小，能够识别出研究中重要性较高的银行。
2. 银行治理综合指标。由于目前我国监事会发展尚处于起步阶段，根据相关文献来看，该指标对研究所起作用并不显著，故主要考虑董事会治理和股权结构方面的变量。在董事会治理方面，选取董事会规模、独立董事比例和董事会会议次数作为衡量指标;在股权结构方面，选取股权集中度、股东权益率和前三大股东持股比例作为衡量指标[20]。本文借鉴孙丽霞的方法[7]，将董事会规模（BDS）、独立董事比例（PID）、董事会会议次数（BDM）、股权集中度（OC）、股东权益率（ER）、前三大股东持股比例（TOP3）、银行业景气指数（BBI）和资本充足率（CAR）这8个指标通过运用主成分分析法来构建出一个反映公司治理水平的综合指标（CG）[21]。
检验样本数据是否具备做主成分分析的条件。目前学者研究中，主要运用KMO测度和巴特利特球检验这两种方法进行检验。KMO测度计算出的数值变化范围在0～1，若KMO的值较小，则表明其不符合运用主成分分析。一般情况下，指标值>0.7时数据较好。巴特利特球检验是通过对相关矩阵整体进行检验，若为单位阵，则零假设成立。将观测数据进行KMO测度和巴特利特球检验，其结果显示Bartlett’s检验结果为拒绝原假设，KMO测度数值为0.798。因此，我国上市商业银行治理的数据符合主成分分析的条件。
对变量之间的相关关系抽象出关系矩阵。这一步骤则运用软件自动生成。得出相关关系矩阵的特征值、贡献率和累计贡献率，确定主成分的个数，如表1所示。
表1中主成分的累计贡献率为85.062%>85%，损失的信息在可接受范围内，且各主成分的特征值均大于1。根据主成分荷载矩阵（表2）可得出3个主成分的表达式，根据各个主成分的贡献率和特征值确定各主成分的系数，从而利用特征值加权得出综合因子（CG）。
3. 股价非系统性波动。通过这一指标主要能分析出商业银行内部的股价波动与市场整体波动的非同步性，阐述了股东对公司上层相关信息的变化状况。计算方法如下：
在计算过程中，通过选取各银行每日交易的收盘数据得出日收益率，在此基础上减去同期无风险部分的利率，从而得到超额收益率rid。其中，无风险利率是由当期定期存款利率进行折算得出。若在上海证券交易所交易，则用上证综指收益率作为市场收益率，减去无风险部分的利率，得出市场超额收益率。以此类推，可得出？滓2mt和？滓2im，t。将计算出的数值代入公式（4），得出股票i在t时期的特有方差？滓2ie，t。再把？滓2ie，t和？滓2it代入公式（3）即可得出股价的非系统性波动变量？鬃i，d。
4. 控制变量。在宏观经济变量方面，本文选取GDP的增长率这一指标进行衡量。在微观经济指标方面，主要采用银行资产规模（Size），由各商业银行的总资产取自然对数得出;不良贷款率（NPL），反映商业银行的不良贷款的情况，在一定程度上影响商业银行的系统性风险。
本文涉及的变量、定义及相关解释具体如表3所示。
（三）模型构建
本文通过构建以下4个模型来检验本文所提出的研究假设：
四、实证研究
（一）样本数据的描述性统计
本文样本数据的描述性统计如表4所示。商业银行治理综合指标（CG）的极大值为2.491 8，极小值为-2.340 5，均均值为-0.507 9，说明银行治理水平差异较大，而整体治理水平有待提高。股价非系统性波动（？追），极大值为10.564 9，极小值为4.076 2，标准差为1.290 6，表明商业银行对股价非系统性波动关注较少。商业银行系统性风险（CoVaR）的极大值为2.958 0，极小值为0.047 4，均值为0.751 2，说明商业银行整体系统性风险水平较低，但部分商业银行面临较高的风险水平。
（二）面板单位根检验
参照陈守东等运用单位根检验的方法，分别对银行治理综合指标、股价非系统性波动和商业银行系统性风险序列进行了面板单位根检验，通过检验是否存在单位根来判定模型的平稳性[22]，具体结果如表5所示。
由检验结果可知，银行治理、股价非系统性波动与商业银行系统性风险的统计量均强烈拒绝面板包含单位根的原假设，即面板数据是平稳的。
（三）回归分析
1. 银行治理对商业银行系统性风险的影响。表6为商业银行的公司治理对系统性风险影响的回归结果。在对其他相关变量进行控制的前提下，銀行治理综合指标CG的回归系数为-0.018 5，在1%置信水平下显著，意味着该模型可有效解释其风险承担能力，即完善商业银行的公司治理会降低其风险水平。
银行规模的系数值在1%水平下显著为负，说明商业银行的资产规模的扩大能提高对系统性风险的防范能力，从而降低其所面临的系统性风险。NPL的系数显著为正，说明商业银行的不良贷款率过高可能会加剧整体系统性风险。另外，GDP的回归结果系数为负，表明我国经济整体的蓬勃发展有利于降低风险，从而提升我国商业银行对风险的承担能力。因此假设1成立。
2. 银行治理对股价非系统性波动的影响。在对其他变量进行控制的前提下，银行治理综合指标CG的系数值在5%置信水平下显著为正，为0.099 4，这表明对于我国上市商业银行来说，董事会结构的完善以及股权结构的优化使得其股价对市场的不同步性会显著增加，从而为投资者提供较多的市场信息。银行资产规模Size的系数值在1%水平下显著为负，说明银行规模越大，股价非系统性波动越低，从而商业银行内部越难以有效治理，这一结论与学者张湄等的研究结论相一致[17]。NPL的系数值在5%置信水平下显著为正，说明银行不良贷款率在一定程度上能够反映市场上股价的相关信息，从而为公司的管理层在进行决策时提供帮助。除此之外，GDP的系数值在1%的水平下显著为正，表明我国整体经济的良好运行能够促进公司的发展逐步趋于成熟稳定。因此，假设2成立。
3. 股价非系统性波动对商业银行系统性风险的影响。从公式（10）的结果可看出，股价非系统性波动的系数值显著为负，这表明商业银行的股价非系统性波动越大，越能提供反映市场变化的信息，其所面临的系统性风险越小，这与学者卢嘉圆的结论基本一致[20]。
银行规模系数值为负，说明银行适度扩大规模有利于防范系统性风险。NPL的系数值显著为正，表明银行不良贷款率的增加或导致银行面临更大的系统性风险，而在此模型中，GDP对系统性风险的影响并不显著。
4. 股价非系统性波动在银行治理对银行系统性风险影响中的作用。根据温忠麟的理论研究，公式（9）和（10）的检验结果已经说明银行治理对系统性风险的影响至少有一部分是通过股价非系统性波动来实现的，即存在股价非系统性波动对于银行治理和系统性风险的中介效应[23]。
公式（11）反映了中介变量股价非系统性波动发挥作用的效果。股价非系统性波动的系数为0.012 2，在5%的水平下显著，同时，银行治理的系数变成了-0.021 5，其对应的p值由之前的小于0.01变成了小于0.05，虽然仍为显著，但其显著性水平明显下降。由此可看出股价非系统性波动在银行治理和系统性风险之间存在着明显的部分中介效应。
学者温忠麟等提出运用系数估计值的计算公式能够得出中介效应、中介效应与直接效应之比和其与总效应之比，来对中介效应的大小进行衡量[24]。按照公式（8）～（11）的实证结果来看，股价非系统性波动对于银行治理和系统性风险的中介效应为0.001 2，中介效应占总效应比重为5.34%，中介效应占直接效应的比重为5.64%。
（四）稳健性检验
以上文的研究为基础，本文选取我国上市商业银行的内部薪酬激励指标作为代理变量进行稳健性检验，运行数据结果与上述结论稍有偏差，但不影响基本假设。除此之外，检验过程中综合运用了固定效应模型和随机效应模型，结果与主要结论基本相符。
五、结论与建议
本文以对国内外相关学者的研究进行文献综述为基础提出研究假设，结合我国上市商业银行的自身特征，选取2007—2016年14家具有代表性的商业银行的相关数据为研究样本，对商业银行治理、股价非系统性波动对系统性风险的影响进行了研究分析。研究结果表明：我国上市商业银行的有效治理有助于降低其面临的系统性风险，提高商业银行对系统性风险的承担能力，这一结论说明我国上市商业银行的公司治理起到了防范系统性风险这一基本职能;商业银行的股价非系统性波动在此影响过程中，起到了一定的传导作用，银行治理的完善会使得股价的非系统性波动增强，从而能为商业银行防范系统性风险提供有用的参考依据，有利于降低系统性风险。
基于前文的理论分析和实证研究，我们从完善商业银行公司治理和关注股价非系统性波动两个方面提出相关政策建议：
1. 优化内部治理结构以提高商业银行治理效率。商业银行面临日益激烈的竞争和挑战，董事会规模较小或董事会会议次数较少，不能满足商业银行日益快速发展的需求，因此商业银行应适度扩大董事会规模、适当增加董事会会议次数，适当扩大公司独立董事比例，提高董事会的独立性。通过引进经济、金融、法律等方面的专家来优化公司董事会的人员构成，从而增强董事会的独立性和风险防范水平[25]。另外，在权利分配时将员工、债权人等利益相关者纳入分配范围可能更为有利于优化银行内部结构，将商业银行的权利在股东、债券持有者、公司员工及同业之间按适当的比例进行分配[26]。
2. 关注商业银行股票价格的波动特性，通过分辨有用的信息完善内部治理。商业银行应不断完善信息披露制度，为投资者提供较为全面真实并且及时的信息，使得相关投资者能够根据相关信息对决策行为进行相应的调整。同时，商业银行应加强信息披露监管，使得商业银行的利益相关者具有一定的信息优势[27]。然而，仅有良好的信息环境不足以应对市场的复杂多变，在分析股价的波动特性时，商业银行还应分清是噪音还是信息造成的股价非系统性波动，不断搜集整理并合理利用信息，从而有助于商业银行由非理性的噪音交易向理性的信息交易进行转变。
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责任编辑：王冬年
作者：吴成颂 王琪 倪清
第二篇：全球系统重要性银行与国内系统重要性银行监管之异同
2008年爆发的全球金融危机，充分显示了防范系统性风险、维护金融稳定的重要性和紧迫性。金融危机的爆发令国际大型金融机构“大而不能倒”的问题凸显。大型金融机构为了实现本机构利益的最大化，所做出的经营决策往往可能是个体理性的，但因为没有考虑自身经营所产生的外部性，在系统层面上就并不理想。而且鉴于道德风险成本以及预期政府支持所形成的隐性担保，都可能刺激全球系统重要性机构进行高风险经营，规避市场约束，并造成竞争扭曲，进一步提升出现危机的可能性。大型金融机构如果倒闭会造成的系统性风险，各行各业乃至整个经济都会受到严重影响。
全球监管者高度重视全球金融危机带来的教训，为了实现宏观审慎监管在横截面维度对系统性风险的管控，自2009年起，G20国家建立了系统重要性金融机构名单，建立了对全球系统重要性金融机构的监管机制。近年来，随着危机后国际金融监管改革的不断推进，国际社会和主要国家越来越认识到，必须从系统整体的角度加强风险防范。当前，全球经济环境具有较多的不确定性，经济金融关联性的增强也加大了风险交叉传染的可能性。全球系统重要性银行，英文为GlobalS y s t e m i c a l l y I m p o r t a n t Bank，简称G - S I B s，其全球系统重要性是指商业银行由于在全球金融体系中居于重要地位、承担关键功能，其破产、倒闭可能会对全球金融体系和经济活动造成损害的程度。国内系统重要性金融银行，英文为Domestic Systemically ImportantBank，简称D-SIBs，是指某一国的商业银行因规模较大、结构和业务复杂度较高、与其他金融机构关联性较强，在本国金融体系中提供难以替代的关键服务，一旦发生重大风险事件而无法持续经营，将对本国金融体系和实体经济产生重大不利影响、可能引发系统性风险的商业银行。
全球系统重要性银行介绍
2011年11月， 金融稳定理事会(FSB)发布了《针对系统重要性金融机构的政策措施》。这份文件中提出了针对全球系统重要性金融机构的监管计划，并且第一次发布了全球系统重要性金融机构(G-SIFIs)名单，其中绝大部分为G-SIBs。全球系统重要性银行的评估方法由巴塞尔委员会制定，每年11月份，FSB发布依据上年数据评出的G-SIBs名单;巴塞尔委员会每三年对上述方法重新评估调整一次。
最近一次的修订是在2018年7月，由巴塞尔委员会发布最新修订后的全球G-SIBs监管文件——《全球系统重要性银行：修订后的评估方法和附加损失吸收能力要求》，修订了跨境业务指标的定义，并将保险子公司的部分业务纳入指标计算，修订后的评估方法将从2021年开始使用。
全球系统重要性银行的评估体系包含5个方面，目前最新版本包括13个指标，最终评估结果是这些指标的加权评分。评分体系包含跨境业务、规模、关联度、可替代性/金融基础设施和复杂性5个方面。一是跨境业务，包含跨境债权和跨境负债两个指标，衡量银行在本国之外的国家或地区的业务规模，跨境业务规模较大的银行，救助中的协调更为困难，银行倒闭的风险传染和溢出效应更显著;二是规模，包含调整后的表内外资产余额一个指标，银行规模越大，其业务越难以替代，银行倒闭可能引发市场崩溃和信心丧失;三是关联度，包含金融机构间资产、金融机构间负债、发行证券和其他融资工具三个指标，由于机构间的网络效应和风险传染，单家银行的倒闭可能引发其他机构出现危机;四是可替代性/金融基础设施，包含托管资产、通过支付系统或代理行结算的支付额、有价证券承销额和交易量四个指标，其中交易量为新增指标，如果一家银行在某种业务的地位非常重要或提供了市场的基础设施，该银行倒闭可能导致服务缺失或影响市场流动性;五是复杂性，包含场外衍生产品名义本金、交易类和可供出售类证券与第三层次资产三个指标，银行的业务、结构和操作的复杂性越高，银行倒闭对金融体系的影响越大，救助银行的成本和时间越多。这套评分指标强调银行倒闭或出现财务困难的系统影响，即关注违约损失率(LGD)，而非强调其倒闭或出现财务困难或者违约可能性(PD)。
FSB每年11月公布一次全球系统重要性银行的名单，被评为全球系统重要性银行之后，商业银行将面临更高的监管标准，包括更高的资本充足率、杠杆率要求以及总损失吸收能力要求等。为了减缓对市场的冲击，制定了相应过渡期，要求銀行在过渡期内逐步实施。
主要经济体D-SIBs国际比较
金融危机之后，虽然FSB、巴塞尔委员会(BCBS)等国际组织制定了系统重要性银行政策框架，但由于不具备法律效力，落实与执行还需要各国将其纳入自身法律体系。
国际D-SIBs格局
随着各国认识到系统重要性金融机构(SIFI)在危机产生及扩散过程中扮演着极为关键的角色，全球主要国家和地区也陆续制定各自的SIFI监管框架与措施。当前，全球系统重要性金融机构主要集中在欧洲(19家)和美国(11家)，其中美、欧、英等主要经济体专门针对系统重要性金融机构监管建立了相应制度安排，目前美国与英国在系统重要性金融机构规则制定的话语权上展开激烈竞争，各自出台相关法律法规和指引。从监管要求上看，国际上FSB等国际组织和主要国家，均采取了相应的制度安排，从附加资本要求和杠杆率等方面提出更高要求，加强对系统重要性金融机构的特别监管。
主要国家D-SIBs框架比较
美国是金融危机的发源地，是在危机中损失最惨重的国家，因而在危机之后最先进行了金融监管改革。在2010年签署相关法案，对系统性重要银行和非银行金融机构进行差别处理，任意银行控股公司或者在美国有分支机构的外资银行，只要总资产超过500亿美元都将被视为SIFI。对于至少85%的资产或收入属于金融业务的非银行金融机构，只要监管机构认为其会对金融稳定造成威胁的，都会被视为SIFI。非银行SIFI将也会受到美联储的监管，而外资SIFI将会受到更严格的审慎监管标准。法案规定美联储必须基于SIFI的规模和复杂性对其采取更高的审慎监管标准，包括资本和流动性要求、杠杆率限制、集中度限制和处置计划要求。美联储还有权对SIFI建立附加监管标准，包括紧急资本要求和短期债务限制。
英国在金融危机后采取了多项监管工具，包括系统性风险缓冲、逆周期资本缓冲工具、部门资本金要求、杠杆率要求、住房市场工具(房贷价值比、债务收入比)。英国通过金融立法，实施“圈护法则”。英国金融服务局(FSA)于2009年10月发布报告，提出对S I F I的监管建议，包括对“大而不倒”银行实行“银行税”，对系统重要性银行实行资本和流动性附加要求，建立能够自给自足的附属机构，使用中央交易对手结算、实行更高的资本、保证金和抵押要求，减少银行的关联性等。
英国金融政策委员会(FPC)在评估系统重要性的主要标准方面，认为通过限制对英国家庭和非金融公司的贷款，SIFI机构可能对英国经济产生的潜在影响(SIFI机构占英国家庭贷款和私人非金融企业贷款比例接近80%，这些机构突然减少大规模的可用性信贷将对英国GDP产生实质性影响)。在系统重要性评分方面，FPC框架使用SIFI机构的“总资产”作为代表对系统重要性进行测量和评分。FPC认为，为正确反映这些机构对信贷供应进行限制的影响力，总资产是一个很好的指标。FPC还使用一些更为丰富的测量方法对系统重要性标准的评估、测量和评分，如利用金融稳定委员会的重要经济功能划分标准来评估系统重要性。FPC根据金融机构对家庭和企业的信贷规模来确定系统性重要金融机构的阀值，并借助计量分析来实证研究两者之间的相关性。FPC利用“预期影响”框架和对银行历史损失的分析两种方法，来增强系统性风险缓冲比例设定的准确性。FPC在制定系统性风险缓冲要求时，对该工具的成本和收益进行了比较分析，体现了其政策制定的严谨和科学性。
瑞士是最早将SI FI监管付诸实践的国家之一。2011年9月，瑞士国会通过了“大而不倒”问题的一揽子计划，专门决定SIFI的资本监管要求，这一揽子计划包括：SIFI的资本缓冲为风险加权资产的8.5%，其中至少5.5%必须是普通股核心资本;剩下的3%可以是或有可转换资本，即当银行普通股核心资本降到7%以下时，可转换资本可转换为普通股核心资本;瑞士信贷和瑞银集团两大银行必须持有10%的普通股核心资本;SIFI还需要风险加权资产6%的“累进部分”，由可转换资本组成，不同资本缓冲中的可转换资本和此部分中的可转换资本在普通股核心资本低于5%时则可转换。
主要国家D-SIBs评价比较
根据中国银行国际金融研究所发布的《中国银行全球银行业展望报告(2019年)》，从国别来看，来自瑞士、美国、英国、加拿大、中国等国的全球系统重要性银行(G-SIBs)综合实力较强。其中，瑞士G- S I B s表现较好，主要得益于资产质量和财务结构;美国、加拿大G - S I B s主要得益于经营效率和市场表现;英国G-SIBs主要得益于风险抵补;中国G-SIBs总体规模单项指标领先，但收入多元化程度相对较低。相对而言，日本G-SIBs在经营效率和总体规模上存在短板，而来自欧元区的G-SIBs受资产质量、经营效率以及市场表现的影响，综合表现排名较低。从单个银行来看，汇丰控股、瑞士银行、摩根大通得益于稳健的规模增长、多元化的财务结构、突出的经营效率和积极的市场表现，综合表现位列前三。
在总体规模方面，位列第一的是中国工商银行，其总资产、总负债分别达到4.12万亿美元和3.79万亿美元，居于全球G-SIBs第一位，资产增速和负债增速分别达到4.7%和4.9%，均位列第七位。相对而言，投行业务占比较高的德意志银行、道富集团、瑞士信贷和纽约梅隆银行总体规模指标表现靠后，其资产负债规模相对较小，且处于持续的收缩过程中。
在经营效率方面，位列第一的是美国的摩根大通，2018年上半年实现净利润同比增长超过26%，年化ROA和ROE分别达到1.2%和12.1%，均实现同比上升。中国建设银行和美国银行分别居于盈利能力指标的第二和第三位，前者净利润规模大，后者净利润增速快。相对而言，德国的德意志银行、英国的巴克莱银行以及日本的瑞穗集团盈利能力指标表现靠后，净利润甚至出现了负增长。
在风险抵补方面， 位列第一的是日本的瑞穗集团， 其资本充足率达到17.7%，同比大幅上升1.9个百分点。英国的渣打集团和瑞士银行分别居于资本指标的第二和第三位，渣打银行资本充足率高达21.3%，单项位居首位。
在资产质量方面，位列第一的是瑞士银行，不良贷款率仅为0.6%，且同比下降了0.2个百分点。美国银行和日本的三井住友银行分别居于资产质量指标的第二和第三位，不良贷款处于较好水平，且均出现明显的下降趋势。相对而言，法国的农业信贷银行、人民储蓄银行以及西班牙的桑坦德银行资产质量指标表现靠后，不良贷款率较高，且改善趋势不明显。
在财务结构方面，《报告》显示，位列第一的是瑞士银行，非息收入占比达到82.1%，且同比提升3.1个百分点。英国的巴克莱银行、日本的瑞穗集团分别居于收入结构指标的第二和第三位。相对而言，中国的工商银行、建设银行和中国银行收入结构指标表现靠后，非利息收入占比不到30%，居于全球29家G-SIBs靠后位置，且同比出现3个百分点左右的较大降幅。
在市场表现方面，位列第一的是富国银行，市净率达到1.5，且同比增幅领先。美国的摩根大通、英国的汇丰控股分别居于市场表现指标的第二和第三位。相对而言，德国的德意志银行、法国兴业银行和意大利裕信银行市场表现指标表现靠后，市净率分别为0.3、0.5和0.6，居于全球29家G-SIBs靠后位置，且同比出现显著下降。
从主要经济体银行业、国际大银行和金融市场综合指标来观察，全球银行业股指整体下滑，PB值处于低估状态，显示投资者对银行業未来业绩增长信心不足。
我国D-SIBs与G-SIBs比较分析
我国D-SIBs与G-SIBs的对应关系
2008年国际金融危机后有关国际组织和主要经济体已就系统重要性金融机构监管建立了相关制度安排，如金融稳定理事会(FSB)发布《降低系统重要性金融机构道德风险》《系统重要性金融机构监管的强度和有效性》《金融机构有效处置机制核心要素》等一系列文件。巴塞尔银行监管委员会(BCBS)和国际保险监督官协会(IAIS)按照FSB要求，分别发布了全球系统重要性银行和保险机构的评估方法与损失吸收能力要求，开展全球系统重要性银行和保险机构评估工作。美国、欧盟、英国等主要经济体也专门针对系统重要性金融机构监管建立了相应制度安排。巴塞尔委员会发布的国内系统重要性银行(D-SIB)12项原则对我国具有借鉴意义.
近年来，我国金融体系不断发展，已经涌现出几家规模庞大的商业银行，已跻身全球系统重要性金融机构之列。目前，我国有5家全球系统重要性金融机构，其中银行4家，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行已被认定为G-SIBs，随着我国加快建设现代化经济体系、深化金融体制改革，预计将有越来越多的金融机构进入这一行列。这迫切需要我国建立健全国内系统重要性金融机构监管制度，补齐监管短板，防范系统性金融风险，同时积极参与国际规则的制定，提升金融业国际影响力。此次颁布《指导意见》基本采用了国际金融监管规则，同时，结合我国实际情况，提出了特色型、长远布局的监管要求和指标设计。
制定背景比较
金融体系本身具有极大的脆弱性，而我国金融体系也有其特殊性，金融稳定同时面临不少新的挑战。一是在经济新常态下，当前中国的宏观经济与金融形势仍存在较大的不确定性，由于没有正常的市场化风险暴露机制，存在较大的系统性风险隐患。二是随着金融改革的不断深化和市场化经济程度的不断提高，日益激烈的竞争将会加大银行的系统性风险和经营风险，并且给金融业的监管带来更多的困难。这些风险和面临的问题如果任其继续发展与积累，并且得不到有效化解，最终很有可能会导致金融危机的爆发。三是目前国际社会和有关国家金融监管改革的核心内容体现在进一步完善系统性风险防范制度、建立健全宏观审慎管理制度框架上。在国际范围比较，我国金融体系受到危机的冲击较小，但其中存在的系统性风险隐患却不容忽视。四是我国银行业在金融行业中所占的比重更高，因此在加强金融机构宏观审慎性监管的过程中，对银行业实行有效监管更是金融监管改革的重中之重。
经过近年来的快速发展，我国金融机构日益强大，也呈现出与全球金融机构相似的特性。部分规模较大、复杂度较高的金融机构因与其他金融机构关联度高而居于金融体系核心，对我国金融体系整体稳健性以及服务实体经济的能力具有重要影响。因此，应根据我国国情统筹建立我国宏观审慎管理制度框架，
我国D-SIBs与G-SIBs建立过程比较
我国D - S I B s 框架的建立晚于G-SIBs。虽然中国人民银行早已启动宏观审慎监管，但直到2012年银监会发布《资本管理办法》，才明确提出了对国内系统重要性银行的监管要求，但未明确规定国内系统重要性银行的认定标准。2011年4月，中国银监会印发《关于中国银行业实施新监管标准的指导意见》、从市场准入，审慎监管标准、持续监管和监管合作等方面，对未来提高我国系统重要性金融机构监管有效性作出了初步规划。在中国银监会公布的《商业银行资本管理办法(试行)》中，提出应计提附加资本，国内系统重要性银行附加资本要求为风险加权资产的1%，国际系统重要性机构的附加资本要求不得低于1%。随后中国银监会发布《关于实施过渡期安排相关事项的通知》，明确了2013～2018年国内系统重要性银行的核心一级资本充足率和非系统重要性银行的核心一级资本充足率，一级资本充足率和资本充足率的最低要求。2014年1月，中国银监会发布《商业银行全球系统重要性評估指标披露指引》，要求表内外资产余额为1.6万亿元人民币以上或者上一年度被认定为国际系统重要性商业银行从2014年起披露全球系统重要性评估指标。据此，工行、中行、农行、建行、交行、中信、光大、华夏、平安、招行、浦发、兴业、民生等13家银行需对全球系统重要性评估指标进行披露。
中国人民银行利用M P A 对系统重要性金融机构进行监管，从2016年起将已有的差别准备金动态调整和合意贷款管理机制“升级”为“宏观审慎评估体系”(MPA)。MPA将银行分为三类，N-SIFIs(全国性系统重要性机构，即工农中建交)，R-SIFIs(区域性系统重要性机构，一般为各省资产规模最大城商行)和CIFIs(普通银行，含全国性股份制银行)。在某些指标上MPA对三类银行的考核标准有所差别。对于系统重要性附加资本，央行将N-S I F Is或区域内R-SIFI s作为参照银行并要求为1%。其他机构按与参照银行的资产规模比值来计算：机构i系统重要性附加资本=0.5%+(1%-0.5%)×机构i资产规模/参照机构资产规模。
2018年11月，央行、银保监会、证监会联合印发《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》(以下简称《意见》)。《意见》是一次极其重要的尝试，瞄准系统重要性金融机构，是中国金融监管体制改革的一次重要突破，它突出了宏观审慎管理与微观审慎监管相结合的监管理念，突出了国务院金融稳定发展委员会在金融管理事务、实务上的综合协调力。旨在为完善我国系统重要性金融机构监管框架，弥补金融监管短板，防范系统性风险，有效维护金融体系稳健运行，引导大型金融机构稳健经营，防范系统性金融风险，更好为实体经济服务。实际上，在此之前，我国并没有类似于巴塞尔银行监管委员会早在2011年就提出的全球系统重要性银行(G-SIBs)的概念和机构名单，这也是我国金融监管多年来一直在逐步探索的领域。因此《意见》的发布，意味着我国也要创建一份名单，这份名单将涵盖中国金融领域规模较大、对实体经济和金融领域运行会产生重大影响的具有系统重要性的金融机构。
评估指标与方法比较
评估指标主要衡量系统重要性金融机构经营失败对金融体系和实体经济的潜在影响，包括机构规模、关联度、复杂性、可替代性、资产变现等一级指标。与G-SIBs评分体系相比，D-SIBs删除了跨境业务指标，同时增加了资产变现指标。G-SIBs评分体系包含13个二级指标，我国D-SI Bs目前仅确定了上述5个一级指标，具体二级指标还有待后续制定与完善。
《意见》提出我国D-SIBs评估以定量指标体系为基础，力求评估结果的客观准确;同时参考定性分析等其他信息进行监管判断，弥补定量指标体系广度不够、打分体系灵活度不足的欠缺。我国D-SIBs选择范围方面，可采用两种方式：一是可采用金融机构的规模指标，即所有参评机构表内外资产总额不低于监管部门统计的同口径上年末该行业总资产的75%;二是可采用金融机构的数量指标，即银行业、证券业和保险业参评机构数量分别不少于30家、10家和10家。
《意见》只是确立了建立D-SIBs的宏观政策框架，更多的监管要求和操作细节将在未来的实施细则中加以明确。
建立目的与监管要求的比较
《意见》的提出，一是为防止大型金融机构过度承担风险、限制其业务复杂程度、限制其风险资产的规模，这也是对其提出附加资本要求和杠杆率要求的原因，与全球系统重要性银行框架的建立目的一致。另外，D-SIBs在保证金融市场的稳定性，也是为了更好支持实体经济发展。目前一些实体产业的确出现了一些风险，而这些风险势必会通过影响金融业发展最终传导到实体经济。因此需要加强金融风险监管，使金融市场更加稳健，实际上也是为了应对未来产业发生的调整，带来对金融机构的流动性、安全性的冲击。
监管要求方面，除最低资本要求、储备资本和逆周期资本要求之外，针对系统重要性金融机构提出附加资本要求和杠杆率要求。另外，根据行业发展特点，可视情况对高得分组别系统重要性金融机构提出流动性、大额风险暴露等其他附加监管要求，这与G-SIBs框架所提出的监管要求在大方向上基本一致。可见，与国际上的系统重要性金融机构一样，我国系统重要性金融机构也将面临更为严格的监管标准。可以预见，《意见》落地后，被认定为系统重要性的金融机构，在资本和杠杆率等方面，需遵循更严格的监管要求，可能面临更高的合规成本。
启示与建议
第一，需要金融机构高度重视、研究分析《指导意见》的核心精神、要求和影响。中国政府高度重视金融风险防范，《指导意见》明确了系统重要性金融机构监管的政策导向，按照金融监管体制改革的总体方向，健全了宏观审慎制度框架，填补了监管空白，补齐了短板，对系统重要性金融机构具有重大意义。下一步必然是加强对金融体系稳健性具有系统性影响的金融机构的监管，降低系统重要性金融机构发生重大风险的可能性。《指导意见》要求建立起特别处置机制，确保系统重要性金融机构发生重大风险时，能够得到安全、快速、有效处置，保障其关键业务和服务不中断。
第二，《指导意见》属于一个宏观政策框架，更多的监管要求和操作细节将在未来的实施细则中加以明确，需要金融机构研判和提前部署。《指导意见》发布后，中国人民银行将会同相关部门，抓紧启动实施细则的制定工作，逐步出台银行业、证券业、保险业系统重要性金融机构的评估方法和附加监管要求。比如银保监会最新颁布实施《商业银行理财子公司管理办法》，加上《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》《商业银行理财业务监督管理办法》，我国资管新规体系框架已基本成型。接下来，执行资管新规体系，必然先从系统重要性金融机构抓起。
第三，短期内可能对金融机构造成一定冲击。《指导意见》要求系统重要性金融机构应当满足更为严格的资本、杠杆率等监管要求，因此可能会面临更高的合规成本，短期内对金融机构造成冲击。需要中国人民银行会同相关部门在制定实施细则时考虑我国金融机构实际情况，设置合理的监管要求与过渡期安排，避免短期内对金融机构造成冲击。但从长远看，《指导意见》有助于督促系统重要性金融机构形成合理承担风险、避免盲目扩张的理性企业文化，有利于金融业健康发展和金融市场平稳运行。
第四，《指导意见》逐步落地，影响逐步显现。主要影响将会集中在以下几个方面：一是部分大中型银行可能接受更高的附加资本要求，预计附加资本要求的达标将会给予较为充裕的过渡期，我国D-SIBs的附加资本要求可能介于0.5%至2%之間。二是更高的杠杆率要求，最低杠杆率会要求为3.5%。三是部分机构将面临大额风险暴露、更高的流动性要求，部分机构将面临更为严苛的监管要求。
第五，金融机构需要组织专题研究，对战略管理和业务目标提出前瞻性安排意见。岁末年初，正是收尾布局和新年开局的关键时刻，《指导意见》出台对金融机构影响巨大，部分国际监管规则也将于2019年1月1日实行。此时需要主动加大研究力度，结合本机构情况，在发展方向、资本金、杠杆率、业务目标规划等等方面提出建议和安排。
结语
从目前来看，并没有完美的、能够精确评估银行系统重要性的方法，同时不同经济体所面临的经济发展状况与金融结构也有所差异，因而监管机构应结合多方面的信息来识别其国内的系统重要性银行。
目前，我国D-SIBs框架的搭建正处于起步阶段，后续可能会面临数据不足、评估方法单一、识别偏差等问题，需要建立相应的系统性风险监测的数据库，建立除指标法外的市场法和追踪其他监管信息等辅助方法，同时不断更新评估数据和评估方法以减小评估偏差。
随着我国D - S I B s框架的建立与完善，监管部门应持续发挥监管的引导作用，促进我国金融行业的平稳发展和金融机构经营管理水平的提高。这其中侧重点有两个方面，一是促进我国D-SIBs加强金融机构内部治理，不断评估和完善机构的治理框架，不断优化机构的资产负债结构和经营模式，加强机构应对风险的能力。二是培养具备国际竞争力的金融机构，以积极的姿态融入国际金融体系，以开放的心态积极学习和借鉴国际经验，进一步推动开放、复杂、多元的国内金融市场的形成。
（作者单位：中国建设银行研究院）
作者：宋效军
第三篇：农村商业银行信贷系统设计与实现
摘 要：本文通过具体的实际调研分析，设计实现浙江省农村商业银行信贷管理信息系统，旨在结合本单位的实际信贷管理情况，用科学、先进的信息网络技术和软件开发方法基于C#语言和C4.5决策树算法为基础的银行信贷管理信息系统设计方案。系统研究目标，以提高浙江省农村商业银行信贷资产的质量和效率，建立一个全方位、多层次的风险防范体系，提供基于局域网的桐乡市农村商业银行信贷管理信息系统，为领导者提供决策支持。
关键词：C# 银行信贷系统 C4.5决策树 Mysql
1 研究背景及意义
1.1 研究背景
银行信贷是我国农村商业银行的主要业务，在促进我 国经济发展以及GDP增长中起着至关重要的作用。银行信 贷业务的管理是农村商业银行经营管理的重点，农村商 业银行经营的好坏，从长远角度来看，对于货币发行和信 贷规模都会产生影响。因此使用信贷风险管理信息化的系 统，对于农村商业银行其提高管理水平信息化、降低资产 负债成本、管理电子化流程都具有重要意义。
1.2 研究意义
整个商业银行信息管理系统建设的核心部分是信贷风险管理系统。各商业银行都投入綜合的信贷风险管理 系统的建设中。
研究一套合适的商业信贷系统用来解决以下几个问题。
（1）银行系统工作人员的职能的过于分散，工作效率低下。
（2）需要提高银行信贷业务的抗风险能力，减少银行的 损失提高营业收入。
（3）提高整个银行信贷系统的安全体系。
2 农村商业银行信贷系统的结构设计
2.1 系统功能性设计
在业务流程上，具有两个层次：业务处理流程和业务管理流程，如图1所示。贯穿整个业务需求的功能主线是信贷业务的处理流程，各个管理环节是针对业务处理流而设置的，管理的内容也是针对业务处理的内容而设计的。因此业务需求的框架的是：以客户为中心组织信息体系，以业务处理流程为主线组织业务功能。
整个银行信贷管理的处理流程主要分为两个过程： 一是业务管理流程；二是信贷业务处理流程。信贷业务 在处理的过程中，向业务管理的有关部门提供部分有关业 务的信息，然后管理部门针对这些信息数据来进行整理汇 总、分析。与此同时，信贷业务管理在基本的业务处理的 过程中，方便管理者对整个信贷处理过程进行监督和制约 控制的作用。
2.2 系统架构设计
本次小型信贷管理系统的设计将采用三层B/S体系结构，这样既能保证系统的安全性，同时也可以保证数据的 实时性。整个系统是由表示层，控制场，还有数据层三层 组合而成。他们各自独立完成自己的功能，协作形成整个 信贷系统。
面向层次的技术架构设计可以分为管理系统整合平台、信贷管理系统、风险管理系统、ESB（Enter prise Service Bus）企业服务总线、各类数据系统。设计如图1所 示。
（1）管理系统整合平台。将银行信贷业务的所有系统功 能组件全部整合为一个操作界面。
（2）信贷管理系统。该系统整合了银行信贷业务的所有 操作，包括信贷流程管理，还有信用评级等功能。
（3）风险管理系统。该子系统主要通过历史数据和其他 商业数据整理出的数据来进行信用评级、客户分析等功 能。
本系统采用C#开发系统界面UI，采用BPM对整个系统 进行流程管理，通过统一的模块和数据接口与外界进行交 互，并且使用ORM（Object Relational Mapping）对底层的数 据库系统进行独立的封装。系统在设计的时候必须具备 很好的可扩展性和易维护性。整体逻辑架构设计如图2所 示。
2.3 系统数据库设计
数在数据库中，数据表的设计十分重要，而且关系型数据库需要满足第三范式，这样才能减少数据冗余，并且 能够正常进行增加、修改、查询、删除等基本要求。在桐乡 市农村信用合作系统中，我们根据实际调查和设计，总共 设计了十张表。所有表的目录如表1所示。
为了保证数据的完整性，数据库设计中所有的表都按 照第三范式设计，表与表之间通过主键外键连接在一起， 方式数据冗余和数据出现错误。
3 基于C4.5决策树算法的信用评级
C4.5决策树的创建过程，第一步创建节点N，如果满足下面任意一个条件都返回节点N。条件1：训练集为空。条 件2：样本都属于一个类。条件3：属性列表为空。4计算信 息增益，确定属性的最佳分裂节点，直到所有的节点都计 算完成，最后剪枝，算法结束。
以桐乡市农村信用合作社个人贷款客户历史数据中，取一小部分数据作为训练集生成决策树，并生成客户信用等级评定模型。指标，可以分为年龄、贷款与收入的比值、学 历、还贷与收入的比值、是否有违约记录5个属性值。现随 机抽取两万名客户的信息进行训练以生成决策树。
根据C4.5决策树模型，对给定的5个属性构建了一颗 决策树，其为了更为清晰地了解决策模型，将决策树转变 为下列规则。
规则1：如果有违约记录，那么信用等级为D。
规则2：没有违约记录，贷款收入比小于三，年龄小于四十，信用等级为A。
规则3：没有违约记录，贷款收入比小于三，年龄大于四十，信用等级为B。
规则4：没有违约记录，贷款收入比大于三，月还款比小于0.5，信用等级为A。
规则5：没有违约记录，贷款收入比大于三，月还款比大于0.5，学历低于本科，年龄小于四十，信用等级为B。
规则6：没有违约记录，贷款收入比大于三，月还款比大于0.5，学历低于本科，年龄大于四十，信用等级为C。
规则7：没有违约记录，贷款收入比大于三，月还款比大于0.5，学历高于本科，信用等级为B。
信用等级为D的，信用记录很差，不建议贷款，C和B等级的，根绝贷款金额，来判断是否贷款，信用等级为A的则 贷款信用值比较高，值得贷款。
根据该决策模型，当有客户需要进行贷款申请的时 候，就根据数据库中客户的基本资料带入到本决策模型当 中，进行信用等级评定，最后再判定是否贷款给该客户。
4 系统实现
数据库选择开源的MySQL 5.6版本的数据库。整理的硬件设备要求如下：CPU型号：Intel（R）Core（TM）i5-3470CPU@3.20GHz3.20GHZ；内存大小：8G；硬盘：1TB。 程序开发语言C#，程序开发工具使用Microsoft Visual Studio 2010 。
由于篇幅的原因，主要展 示定价审查和定价审核功能。选择定价审查功能，就会进如如图3所示的界面。在定价审查的界面，可以对录入的申请但进行审查，然后主管领导填写审批意见，最后再提交到系统中，进行下一步的定价审核。
定價审核，是针对主管领导提交审查同意后的定价单进行定价核实，与客户商定好利率，主要界面图如图4所示。
5 结语
本次系统开发采用三层B/S体系结构，充分利用了三层B/S体系结构的优势，同时采用VS 2010作为开发工具、 C#为开发语言、MySQL5.6为数据库服务端支撑系统，综合 运用以上软件，成功开发了农村商业银行支行信贷管理系统。本次开发的系统主要分为，客户管理、业务管理、利息 管理统计查询4个模块。这4个模块能够基本满足现代化 管理的要求。
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作者：陆一