一、我国商业银行信贷风险防范现状、问题及新建、拟建信贷风险预警系统现状
二、建立信贷风险预警系统的基本构思
三、关于本预警系统的特点、应用注意事项及过渡期问题
内 容 摘 要
商业银行信贷风险预警系统在我国尚处于起步阶段，本文借鉴国内外商业银行信贷风险防范的经验与成果，针对国内商业银行经营管理模式和经营环境提出适应本土银行发展需求的以核心指标和辅助指标构成的信贷风险预警指标体系，拟采用AHP（层次分析法）和本征向量法作为构建风险预警模型的算法，建立适应国情并且顺应现代化银行发展趋势的新型商业银行信贷风险预警系统。本预警系统模型的算法对建立银行业风险管理综合体系具有直接借鉴意义。通过构建商业银行信贷风险预警系统对信贷风险进行监测和分析，将有效控制和降低信贷风险。
试论我国商业银行信贷风险预警系统的建立
关键词：信贷风险预警体系 指标体系 层次分析法 本征向量法
导论：银行业是高风险行业，随着业务领域的不断拓展和经营规模持续扩大，银行信贷风险频仍，因此建立信贷风险预警机制，有效控制和降低信贷风险更成为商业银行经营的首要任务之一。对此，我国金融监管机构提出明确要求，中国银监会在2010年10月发布的《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》中明确指出，商业银行应建立风险预警机制，以及时防范和化解集团客户授信风险。在2011年1月召开的“商业银行风险管理与内部控制论坛”上，中国银监会副主席唐双宁表示，完善的内部控制是银行审慎经营的前提，是保证金融体系稳定的基础。今后银监会为促进商业银行内部控制水平提高的重要举措之一就是借鉴国际先进经验并运用现代化科技手段，逐步建立覆盖所有业务风险的监控和评价预警系统，并进行持续的监控和定期评估。
信贷风险是商业银行所有业务风险中最主要的风险，我国商业银行内控制度建设刚起步，与外资银行相比差距明显，不少分支机构在信贷风险控制理念和行为上还存在较为严重的偏差，尤其是国有商业银行普遍有较大规模的不良资产存量，其经营管理水平和信贷从业人员素质也不够理想，因此还待强化信贷风险管理，有效防范和控制风险。
有效防控风险的前提是进行准确的风险识别，做出合理的风险分析，及时预警。这就需要构建一个判断准确、预警及时的信贷风险预警系统并以此作为定量分析工具，对信贷风险进行实时、动态监测，为信贷决策提供支持，推动信贷管理的科学化、规范化，全面提高银行的风险管理水平。
本文旨在建立符合我国商业银行经营管理需要的信贷风险预警系统，全文结构如下：
首先是信贷风险预警现状介绍，在界定信贷风险的同时，说明我国商业银行信贷风险预警状况、所采用的主要措施及存在的问题，并用西方商业银行的预警加以对比。旨在说明本文建立的信贷风险预警系统产生的背景、应用基础及其潜在意义。其次本文就信贷风险预警系统的总体构思进行了总分式说明。主要内容涵盖了系统总体构思、指标设计、算法选择与设计、预警信号处置、系统开发流程等重要内容。为了进一步提高系统的可操作性，文章在最后部分就预警系统的应用涉及的问题、在过渡期间的操作、投入使用可能产生的影响以及系统的应用特点等问题分别加以预测和评论。
文章总体而言，可分为以上三个部分，当然预警系统的建立是一个非常浩大的工程，寥寥数言无法尽述，本文就系统构建的整体思路进行了主要介绍，希望对不断要求提升风险管理水平并
属意于构建新型风险管理模式的国内商业银行有所助益。
一、我国商业银行信贷风险防范现状、问题及新建、拟建信贷风险预警系统现状
1.1信贷风险概念界定：
信贷风险的广义概念指的是贷款收益的不确定性或波动性。贷款收益的不确定性包括：1、信贷资产损失的不确定性，表现为数量上和时间上的不确定性，即信贷资产是否能在约定时间内足额偿还。2、盈利的不确定性，由于贷款合约利率一般是固定的，如果市场利率等因素发生变化，这笔信贷资产的实际盈利就会受到影响，信贷资产的收益就会出现不确定性。在银行的实际经营中，首要关注的是信贷资产损失的可能性，因此我们通常所指的信贷风险属狭义范畴，即信贷资产在未来损失的可能性。
不论是广义还是狭义，信贷风险都是可测度的、可识别的。所谓不确定性虽然表现为非重复事件与人们对未来拥有不完全信息，但对于信贷风险而言，商业银行可以依赖过去发生的频率与机会、现状以及未来的经济形势等各种信息和资料，通过分析和加工，便可预测未来信贷发生的概率，通过概率的计算能够得出信贷资产所面临的风险程度以及发生损失的可能性。
1.2当前信贷风险防范和预警现状
现代商业银行的管理核心，就是风险管理能力。目前国际银行业推崇并广泛运用的风险分析方法和模型主要来自于摩根大通、美洲等大型商业银行，巴塞尔新资本协议正是在这些银行风险管理的实践经验基础上总结和提炼出来的。外资银行十分注重信贷风险的防范，在长期的商业化经营中，形成了一整套较为科学、规范的信贷管理体制和内部控制制度，十分注重信贷风险的早期防范，将防范风险作为整个信贷业务流程的核心，在各个业务环节采取了多种措施防范金融风险。尤其注重通过现代计量方法和借助各种测评系统对信贷资产进行动态评估与分析，并广泛运用于信贷管理的各环节。对贷款原则、贷款程序、贷款审批、贷款风险分析，风险评定、风险控制体系等有规范而严格的要求，从而有效地控制了信贷风险。
相比之下，我国商业银行事前风险防范和预警机制尚未建立，风险管理手段相对落后，国内商业银行信贷业务长期以来都是基于手工操作的。信息层层上报、指令层层下达的迂回式操作流程已经严重制约决策层对信贷业务的有效管理。由于数据的真实性、准确性难以保证，风险防范和内部控制几乎无从谈起。待由传统信贷管理向集约化、科学化、现代化管理转变。但是由于管理体系、技术条件和人员素质等方面的原因，商业银行对于事前风险控制工作显得较为薄弱，很难将“贷前审查、贷中检查、贷后复查”工作真正落到实处。大部分商业银行都没有启用风险监测和预警系统，对于早期风险的防范上近乎一片空白，主要通过贷款风险度、单个贷款比例、不良贷款比例等反映和监控信贷质量的一系列指标来约束各商业银行及其分支机构的信贷行为，达到对商业银行信贷规模和信贷质量的控制。但这种监控偏重于对粗放型银行经营行为的质量约束，渐已不适应国内银行经营管理模式的转变，并且不符合现代化银行风险管理的发展趋势。
现行风险防范机制对可能产生的欺诈行为更是无能为力，对于客户的监测仅仅停留在对财务报表的审查上。而在国内目前的信用环境下，若是以虚假的财务报表来决定贷款发放，风险暴露，这种单一的监测方法便会带来灾难性的后果，这已为不少事实所证明。
国内银行又因为沉重的历史遗留问题，将工作重心主要放在“转化、清收、核销”上，即资产风险事后的管理上，而在“防范、控制”等方面——即对资产风险的事前、事中控制所做的工作甚少。我国商业银行基本上没有开展市场细分工作，大多是停留在审查借款企业资质及经营的依法合规性，（主要包括企业执照的合法性、是否年审、对外投资比例、有无违法经营行为等），而调查分析缺乏深度，对如何科学搭配、合理运用信贷资产，将资产风险降到最低缺乏全局性考虑。导致近年来商业银行信贷业务盲目集中，新增贷款大量涌入交通、电信、电力等垄断行业和上市公司，贷款集中度过高意味着贷款面临的系统性、行业性、政策性风险加大，一旦发生损失，将产生难以估量的影响。
在风险控制的其他环节，虽然各商业银行借鉴外资银行做法，建立了风险评级制度，并重点建立信用评级制度，加强对贷款企业的信用风险管理。通过对贷款客户进行定性、定量信用等级评定，形成信用评价报告等办法对客户的信用风险加以管理，在信用评级的基础上实行贷款的风险度管理。但是以往的定性定量评价所运用的分析方法适用范围和使用效果尚存许多有待改进的地方。而且国内银行信用评级一般只能在新客户申请贷款时和每年年初进行，不能即时反映风险，而且评级系统的可操作性、指标体系的完整性和量化分析模型设置的科学性、全面性和代表性以及评级的普遍运用也与外资银行有一定差距。
国内商业银行风险管理在同国际接轨的过程中，虽然改革力度很大，但我国信贷资产质量仍然不理想，资产管理公司的出现只能为不良资产的处置提供新渠道，但不能根本解决商业银行资产质量问题，尤其是目前商业银行在经营中一般只注重不良资产的清收转化，而在预警防范方面却是心有余力不足，不良资产的增量还在继续形成。四大国有商业银行已经意识到建立信贷风险预警系统的必要性和重要性，纷纷着手研发、兴建各自的预警系统，现将我国商业银行的信贷风险预警工作开展进程简要介绍如下：
建行风险评级系统于2010年9月开发测试完毕并通过验收。9月下旬，这一系统在全行范围内推广使用。据系统研发公司介绍，该行系统能够按照巴塞尔委员会颁布的技术标准，计算出客户违约概率、资产预期损失率等一系列关键指标，并能够从行业、区域、产品、等维度进行风险评级和预警。风险评级预警系统的成功开发和运用实现了客户评级和信贷资产五级分类及12级分类的自动化批处理，可以加强对客户信用风险的识别、计量、监测和预警。同时，风险评级预警系统通过资产组合分析，对建行调整信贷投向，优化资源配置，将发挥重要的决策支持作用。
2010年6月建行的风险评级预警系统已完成80%的内部评级指标计算，力争在2013年达到内部评级的各项技术指标。该系统正在起到积极的信贷风险预警作用。
农行：由信雅达公司研发的信雅达风险预警系统首家应用在中国农业银行四川省分行，双方签订特殊可疑交易远程监控系统合同。该系统以业务事件、帐户为主要监控对象，以交易流水、帐户特征等为主要数据源，将信雅达实时风险预警系统与农行业务相结合，实时采集与帐务相关的业务流水进行数据分析，产生预警信息，以遏制和防范银行内部人员作案，降低银行内部经营风险。采用信雅达自主版权的VPN硬件平台完成实时业务交易数据的获取；基于数据分析、挖掘、数据仓库技术分析银行业务风险；基于J2EE平台，实现WEB方式的预警信息展现、处理；报表的展现，并结合银行现有的短信平台、邮件服务平台进行预警信息发布；基于工作流技术实现预警处理单的流转。该系统还将逐渐建立起覆盖商业银行的市场风险、信贷风险、操作风险，包括事中监督、事后监督、非现场稽核、风险评估体系的全方位风险管理系统。
工行：江苏省工商银行与朝华科技合作建设了信贷预警监控系统。江苏省工行信贷预警监控系统采用先进的体系结构和技术发展的主流产品，并设计出具有良好扩展性的拓扑结构，以保证整个平台系统的可扩展性。
朝华科技为江苏工行建成的信贷预警监控系统的主要功能模块包括系统管理、数据同步处理、预警监控查询、信贷预警自动监控、报表系统、邮件服务系统、短信服务等。系统基于江苏工行现有的信贷综合业务系统，实现信贷风险的自动预警监控。项目包括业务系统数据质量监控、信贷业务和经营监控、信贷经营管理监控、信贷资产质量监控、信贷资产风险预警、信贷贷后检查监控、信贷监测报表生成等主要功能需求。全面考虑贷款风险评估及预警的各个环节，采用Microsoft.Net架构，B/S三层结构，提供较强的交互性，提供方便的系统集成和海量数据访问能力。此系统可提高决策的准确性，降低随意性，通过对帐户的收支考核，结合客户关系管理，考核客户价值风险比。
另一家股份制改造试点银行——中行目前尚没有明确的动作，不过近期该行发布的信息称，今年中行股改四项重大措施之一就是重建内控体系和风险管理体系。
综合以上情况来看，我国的各主要商业银行也都正在着力于建设适合自己需求的信贷风险预警系统。至于如何建设、选择何种算法、何种软件来构建风险预警模型，各家银行的做法也不尽相同。就以相对比较成熟的建设银行所运行的信贷风险预警系统来讲，其构建模型所选择的软件是SAS统计软件，通过该软件进行数据挖掘，进而构建一个风险评估体系。而以下本文所介绍的信贷风险预警指标体系，再选择AHP法和本征向量法分别作为构建模型框架和确定指标权重的基本数学方法，最后建议选择MATLAB软件包作为开发工具来完成整个系统的开发。实际上这两种开发思路和开发方法，各有特点，关键就在于必须保证预警指标体系的设计和模型算法的选择是科学合理的，这样才能确保预警结果的准确性。
二、建立信贷风险预警系统的基本构思
建立信贷风险预警系统，有三个主要步骤：第一，需要构建一个合理的预警指标体系。指标体系的设置要有重点，分层次，既有核心指标又有辅助指标，突出核心指标；第二，要进行预警系统的算法选择与设计，基本工作包括：1、聘请一组专家做出各指标之间相对重要性的判断矩阵，然后根据各指标间的内在逻辑关系选择合适的数学方法对专家做出的判断矩阵进行计算，得出各预警指标相对于信贷风险预警指数的权重。2、要将量化的指标值与所对应的权重进行加权运算，得出预警指数；第三，要根据历史数据测算预警指数合理的报警范围。
2.1信贷风险预警系统的指标设计
一个好的指标体系，应该具备整体性、层次性、关联性、可行性、静态指标与动态指标相结合、综合指标与单项指标相结合的基本特点。笔者借鉴中外商业银行现行风险预警机制和信贷资产管理体系，围绕贷款发放、管理、收回等各业务环节的风险因素进行收集、整理、提出如下信贷风险预警指标体系：
预警体系中指标的选取最忌主次不清，层次不明，所以对于本体系指标选取原则和综合指标的生成有必要加以说明：1、因为银行信贷参考指标十分庞杂，面面俱到将导致核心指标无法突出，其变动情况无法实时准确检测，所以指标选取强调精、准原则。本体系采用定性和定量相结合的办法，形成支撑型指标体系，使下级指标与上级指标构成解释、说明的关系，使底层评价指标更具有操作性。2、本体系选取了部分综合指标，综合指标的生成过程为首先选取有代表性的单项指标，而后采用数学手段把多个单项指标汇总成几个综合性指标，并评定分值，综合得出预警指标值。
本系统从借款企业、贷款项目、银行和环境这四个角度对信贷风险预警的参考指标加以分析和汇总：
借款企业指标——借鉴目前国内外的信贷风险指标体系，我们可以发现普遍对借款企业进行定性和定量分析。在定量分析方面，主要考察企业偿债能力、财务效益、发展能力、资产营运能力等方面；在定性分析方面从经营状况、信誉状况、市场竞争力、管理水平综合评价、发展前景角度考察企业的综合素质。企业经营状况是决定是否对借款企业发放贷款的重要依据，对这一定性指标进行量化测算，将部分弥补仅由定量指标进行测算的缺欠，以便更灵活的判定企业的真实情况，并实施有效的动态监测，也可减少因所采定量指标不全，或企业提供虚假数据而造成的失误。信誉状况考察的核心在于企业的信用记录，有无诉讼，和关联企业交易有无骗贷嫌疑等。指标评判综合考虑客户守信状况和守信程度、客户财务风险状况和风险程度、客户经营风险状况和程度三个主要因素，以综合反映信贷客户的贷款安全性态类别，本体系的特点是在综合考量的基础上剔除了部分相关性较大的指标，以突出重点。
信贷项目指标——包括财务内部收益率（FIRR)、现值指数、还贷能力比率、投资回收期比率。内部收益率是评价项目可行性的重要指标。现值指数用于评价项目的盈利能力，还贷能力比率指项目投产后预期的每年利润与每年需要还本付息额的比率，反映了银行贷款本息安全收回的受保障程度，是银行非常看重的项目贷款管理的关键指标。而投资回收期比率指投资回收期与贷款回收期的比率，是对项目存续期间贷款回收进度加以考量。
银行内控指标——在内控方面，本体系选取的全部是综合指标。内控主要包括贷前调查、贷时审查、贷后检查工作，以期防范并及时化解决策性风险、经营性风险和操作性风险等来自银行方面的信贷风险。所选指标包括控制环境综合指标、风险监控与规避情况和风险控制综合指标。
1.控制环境综合指标
主要由定性指标组成，考察内容为银行的组织机构、岗位责任制、内控工作监察力度、岗位轮换制、负责人岗位稽核制度和内控工作激励机制等方面。
风险监控与规避情况
该综合指标由以下单项指标合成：
Ａ贷款方式监控和风险规避
商业银行信贷按贷款方式可分为信用贷款、保证贷款、抵押贷款和质押贷款，根据不同的贷款形态，风险预警的侧重点也不同，用以合成此综合指标的单项指标也不尽相同：信用贷款主要考察客户信用等级评定和变化情况，借款客户的信用状况直接表现为银行对其进行的评级，实证研究表明，信贷资产质量与客户信用等级有较强的正相关关系。更重要的是，不良信用客户中的正常贷款部分（即未到期贷款）具有向不良贷款演化的强烈倾向，因此客户信用等级评定和变化情况将是揭示潜在信用风险的重要指标。
为保障贷款安全性或为信用等级较低客户放贷通常采用的是保证贷款、抵押贷款和质押贷款。保证贷款考察指标为：（1）保证人信用等级状况。（2）保证人财务状况。（3）保证人的负债情况和或有负债情况，以及企业是否存在诉讼。（4）保证人关联企业情况；抵（质）押贷款考察指标为：（1）抵（质）押物变现率。（2）抵（质）押物现值比率。（3）抵（质）押物变现能力。
Ｂ贷款经营状况：主要由贷款欠息率、贷款展期率和不良客户贷款比例加权得出。
风险控制综合指标
该指标是各内控指标中最全面细致，反映问题最集中及时的综合指标，主要从授权授信风险控制、岗位分离风险控制、资产管理风险控制、资金营运风险控制、经营效益风险控制、临柜业务风险控制、国际业务风险控制和实物接触风险控制八个方面对银行各项业务进行全面的风险监控和管理。
环境因素——外部因素对企业发展的影响不容忽视，因此环境因素也是产生信贷风险的一个重要成因。本体系选取的预警环境指标包括法律环境综合指标、金融市场环境综合指标、宏观经济环境综合指标、产品及产业周期、行业或地区综合评价指标。
法律环境综合指标采纳的是反映与企业及其所在行业和相关行业的经营活动相关的法律法规及调整变动情况的指标，其量值设定由专家负责。
金融市场环境综合指标主要取决于对市场风险情况的把握，市场风险一般来自两个方面：1、市场供需实际情况与预测值发生偏离；2、企业竞争力和产品市场竞争力发生重大变化；基于以上两点，由专家负责该指标的合成与赋值。
宏观经济环境综合指标包括政府干预、经济体制转轨、政治风险、行业或地区影响和不可抗力等方面。
本指标体系旨在突出核心指标，由辅助指标来支持、补充核心指标，以求得在反映信贷监控内容上的完整性。
2.2预警系统算法选择与设计
预警系统算法选择
按照以上确定的信贷风险预警指标体系，可以看出商业银行信贷风险预警系统的递阶层次结构主要为三层。如图1.1所示，最终得出的信贷风险预警指数是由借款企业预警指标、信贷项目预警指标、银行内控指标和环境因素共四个上位指标和标有序号的多个下位指标综合加权计算得到的。
商业银行信贷风险预警系统，实际上是对一个比较复杂的包含群组决策的多属性决策问题的解决方案，是一个多层次目标体系，该体系各层次目标都要具有可计算性，即有办法衡量目标达到的程度，而属性就是基本目标达到程度的直接度量，即对每个最下层目标要用一个或几个属性来描述目标的达到程度。信贷风险预警系统建立的工作内容之一就是属性值的规范化，也就是数据的预处理。
数据预处理主要有以下做法：
首先，属性值有多种类型。几类属性在一个表中不便于直接从数据大小判断方案的优劣，需要对属性数据进行预处理，使表中任一属性下性能越优的方案变换后的属性值越大。
其次，非量纲化。多目标决策与评估的困难之一是目标间的不可公度性，即在属性值中每个属性都具有不同的单位（量纲），即使对同一属性，采用不同的计量单位，数据也就不同。在多属性决策问题中，需要排除量纲的选用对结果的影响，这就是非量纲化，亦即设法通过指标转换等方式消去量纲，只用数值的大小来反映属性值的优劣。
第三，归一化。不同指标的属性值的数值大小差别很大，如总经费即使以万元为单位。为了直观，更为了便于采用各种属性，需要将属性值归一化，即把数变换到[0，1]区间上。
此外，还可以在数据预处理时，采用非线性变换或其他办法，来解决或部分解决某些目标与属性值之间的非线性关系，以及目标间的不完全补偿性。
对于多层次目标体系，根据不同层次的目标间的层次关系，可分成两类：一种是树状结构，其中较低层次的目标只与上一层各目标中的一个相关联；另一种是网状结构，其中较低层次的目标与上一层次的一个以上的目标相关。预警系统是一个有多层次树状结构目标体系特征的包含群组决策的多属性决策问题。求解多属性决策问题的可采用多种方法，如一般加权和法、字典序法、加权积法、层次分析法（ＡＨＰ）等。综合银行业的行业特征和信贷管理工作内容等各方面情况来看，ＡＨＰ法是一种比较适合本系统的解决方法。
ＡＨＰ法(the Analytic Hierarchy Process)是一种逻辑思维分析方法，该方法很好地反映了以上确定各层次指标权重的三步分析过程，第一步：将要解决的问题，依据要达到的目标和不同的性质，分解为不同的组成因素，按照因素之间的相互影响和隶属关系，将其分层聚类组合，形成一个阶梯的、有序的层次结构模型。第二步，对模型中每一层次因素的相对重要性，依据人们的判断给予定量表示，再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。第三步，通过综合计算各层次因素相对重要权值，得到最低层（每个方案）相对于最高目标的相对重要次序的组合权值。以此作为评价和选择方案的依据。本系统具体求解步骤见后。
预警系统算法设计
求解多属性决策问题的难点在于目标间的矛盾性和各目标的属性值不可公度。其中不可公度性可以通过属性矩阵的规范化得到部分解决，但这些规范化方法无法反映目标的重要性。因而，关键难点就在于如何解决目标间的矛盾性，解决各目标之间的矛盾性靠的是引入权（weight)这一概念。因而预警系统算法设计的重点也在于合理选择指标权重的计算方法。权是对目标重要性的度量。权这一概念包含并反映下列几重因素：（1）决策人对目标的重视程度；（2）各目标属性值的差异程度；（3）各目标属性值的可靠程度。权应当综合反映三种因素的作用，而且通过权，可以通过各种方法将多属性决策问题化为单属性决策问题求解。
权是目标重要性的数量化表示。但在目标较多时，决策人往往难于直接确定每个目标的权重。因此，通常的做法是决策人首先对各个目标进行成对比较，这种比较可能不准确，也可能不一致。需要用一定的方法把目标间的成对比较结果聚合起来确定一组权，常用的有最小二乘法与本征向量法两种方法。考虑到本征向量法在诸如便于专家对各层指标要素的重要性赋值等方面可操作性更强，并且根据国内外专家的研究，本征向量法在实践中比最小二乘法有着更为广泛的应用。所以在研究、开发过程中采用本征向量法作为系统确定权的基本数学方法。下面简单介绍一下本征向量法确定权的运算过程。
首先由决策人将目标的重要性进行成对比较，需比较次。把第个目标对第个目标的相对重要性记为，并认为，这就是属性的权和属性的权之比的近似值，个目标成对比较的结果为矩阵。
式中Ｉ是单位矩阵，如果目标重要性判断矩阵Ａ中的值估计准确，上式严格等于0（n维0向量），如果A估计不够准确，则A中元素的小的摄动意味着本证值的小的摄动，从而有式中是矩阵A的最大本征值。由（１.３）式可以求得本征向量。为了便于比较第个目标对第个目标的相对重要性，即给出的值，美国匹兹堡大学教授Saaty于１９８０年根据一般人的认知习惯和判断能力给出了属性间相对重要性等级表，见表１，利用该表取的值，方法虽然稍显简略，但有相当的使用价值，并且在实践中得到广泛应用。
对于树状结构的目标体系，只要自上而下，即由树干向树梢，即可求出树杈各枝相对于树干的权。本系统，首先用上面介绍的方法确定第二层目标中的预警上位指标（记为）相对于总目标，即信贷风险预警指数（记为Ａ）的权，且使（）＝１；其次确定与第二层各目标相关联的第三层目标中的预警下位指标的权，共４组，使直到最低层目标相对于上一层次目标的各组权全部设定为止。
在求出上述各组权后，只要将上一层次目标的权与该目标相关的下一层目标的权相乘即得下一层目标相对于总目标（即信贷风险预警指数）的权。至此，预警系统算法设计的重点——权重计算部分即已完成。再需要进行的工作就是各层次预警指标值的量化，这一步的工作相对比较简单，只需要求出各定量指标的变动率和定性指标的经验赋值即可。
综上所述，AHP法的求解步骤如下：
第一步，由决策人利用表1构造判断矩阵A。
第二步，用本征向量法求和。
第三步，矩阵A的一致性检验。若最大本征值大于表2中的给出的同阶矩阵相应的时不能通过一致性检验，应重新估计矩阵A，直到小于通过一致性检验时，求得有效。
第四步，预警指标值量化，根据公式计算信贷风险预警指数。
（三）群组决策问题的解决
为了最大程度地保证指标权重计算的准确性，需要请数位专家分别对预警系统的各层指标的相对重要性进行判断，并给出各自的
判断矩阵。这就涉及到一个群组决策问题的解决。在无法对各位专家的能力进行先验判断的情况下，只能对各位专家的判断进行简单的算术平均。即假设共有s位专家参与群组决策。为第k位专家的权重，k=1,2,...S,则。
在这种情况下，有两种做法来实现专家群组决策问题的解决方案。一种是先对专家分别给出的判断矩阵进行加权合成为一个综合判断矩阵，然后再按以上介绍的本征向量法，进行求解，得出各层指标的权重；另外一种是对专家分别给出的判断矩阵，分别按以上介绍的本征向量法，进行求解，得出各层指标的权重，最后再按各位专家的权重进行加权合成为一个综合权重。由于各位专家的权重在没有先验值的情况下，只能算术平均，所以这两种解决方案的结果是完全一样的。但考虑到在系统的运行过程中，应该通过回归运算，验证各位专家给出的权重判断的准确性，上述的第二种方案最后保留各位专家的独立判断权重，为回归检验提供了方便。预警系统应该采用第二种方案。
2.3如何确定和显示预警指数的报警范围
按照以上论述，用预警模型计算出信贷风险预警指数后，信贷风险预警系统的开发工作在工作量上已完成大半。下一步的工作就是要确定科学的报警范围，即预警指数在什么范围内整体信贷情况时安全的或是有一定风险、有较大风险、有严重风险等。如不能确定合理的指数报警范围，预警模型毫无实用性。关于如何确定科学的报警范围，我们的基本设想是这样的：预警指数的报警区域的划分必须在分析历史数据的基础上得出。建议应选择信贷管理、风险控制及资料保存等各方面都有较好基础的支行，以其2010年后3-5年的信贷历史数据进行预警指数试算，再与实际情况加以对照，以此确定一个基本合适的指数报警区域。当然，随着系统的正常运行，系统自身数据的积累，这个区域是有可能会进行调整，会越来越科学、准确。
根据最终确定的预警指数报警范围，考虑参照国外各种预警系统的预警级别划分，如美国在“9.11”之后，建立了一套5级国家威胁预警系统，最低的一级是绿色，随着恐怖袭击危险的增加，依次上升为蓝色、黄色、橙色，直至升到最高的一级红色；当然也有预警系统是将预警级别分为三级，从低到高分别用绿、黄、红三色表示。我们认为从根据信贷风险预警系统的具体情况，分为五级表示信贷风险的预警情况更科学准确。具体做法是按信贷风险的严重程度将预警指数报警范围分为五级，分别用绿、蓝、黄、橙、红5色灯区代表由低到高的不同级别。其中绿灯区表示信贷情况安全，无风险；蓝灯区表示信贷情况比较安全，但存在发生概率较小的风险；黄灯区表示信贷情况有一定风险，应引起重视；橙灯区表示信贷情况存在较大风险，须采取相应措施；红灯区表示信贷情况存在严重风险，需采取紧急措施。同时编制预警指数演示软件，来准确、清晰地表示出信贷风险预警指数月度变化趋势图，具体可以用散点图，折线图、饼状图和柱状图来表示相应的信贷风险预警指数月度变化趋势。
在权重稳定后，只需进入选取稳定值的处理：直接取权重，输出权重结果。
在没有稳定时，取权重进入计算权重的处理，将专家评分结果形成决策矩阵，根据上面介绍的最小二乘法或本征向量法求出每位专家的权重。综合结果是将根据专家的决策矩阵求出的多组权重与分配的专家意见比重进行结合，最终形成权重输出。
给专家分配的比重是根据有效的预警结果对应的权重利用上图的分配比重流程来实现，具体过程如下：有效预警结果作为标准，与当时各专家意见计算后的权重进行比较，根据标准差来重新分配各专家的判断意见比重。
三、关于本预警系统的特点、应用注意事项及过渡期问题
3.1本预警系统的特点
1.预警指标体系突出核心指标，指标选取做到少而精。这样保证在模型运算中，核心指标的敏感性不受影响，提高系统预警准确性。
2.灵活性及可持续性：本预警系统的算法将保证不论对所选取指标进行扩展、收缩或置换，其预警功能依然显著，使实用性和普遍适用性增强。
3.模型算法设计科学、合理，保证了预警指数的计算准确。
商业银行信贷风险预警系统的开发和应用对于我国金融业稳健发展的重要性无须赘言，我国银行业的风险管理水平与国外同行业相去甚远，生搬硬套国外模式并不适合我国商业银行经营现状，因为两者的经营环境差异较大，应当在借鉴国外同业先进技术和经验的基础上，充分挖掘我国商业银行的后发优势，建立适合国情的商业银行信贷风险预警体系，这主要体现在预警指标的选择和模型算法的设计运用上。
3.2信贷风险预警系统应用注意事项
1.建立风险预警机制应该借鉴发达国家的经验，并注重适应中国国情的需要，对可能发生的各方面风险，应经常进行比较分析，不断调整优化指标体系，做到“活学活用”。
2.信贷风险预警范围应全面
本文拟建的信贷风险预警系统主要应用于控制信贷增量风险和存量风险中正常信贷资产风险的预警上，当然信贷风险防范工作的重点亦是如此，但不能忽视存量风险中还包括非正常资产，即不良贷款。通常不良资产被认作信贷风险的结果，认为风险既然不但产生而且变成现实，应该不属于信贷风险管理和控制的范畴。这种认识是欠缺考虑的，首先不良资产依然存在风险等级差异，其次不良资产处置方式也多种多样。以上差异将对银行信贷资产的总体收益产生不同的影响，同样是影响银行信贷资产收益性不确定的因素。对这部分资产的风险预警，本文所拟建的系统对由于风险等级差异产生的风险可以起到监控预警作用，但对于不良资产的处置并没有涉及，原因在于不良资产处置所需的宏微观环境测评与其他信贷资产差异很大，指标的遴选不具有通用性，会削弱系统灵敏性。
3.根据银行信贷风险的类型，灵活运用各种风险防范手段，做到“密而不漏”。
虽然商业银行面临着信用风险、金融市场风险、操作风险等各种各样的风险，但从风险防范的角度看，有些信贷风险可以通过制度上的合理设置和优化予以防范，有些可以通过金融技术和金融工程进行防范和化解，有些则可通过制度和技术的有效结合从而降低信贷风险。
3.3过渡期
鉴于信贷管理制度仍处于不断完善的过程中，原有的风险监控手段相对简单，建立新型信贷风险预警体系就是为风险管理建立并完善技术手段和监测平台，大力调整和优化信贷结构，建立提高信贷资产质量长效机制，使国内银行风险管理模式从粗放走向集约，从依靠主观判断走向量化分析，从事后处理走向事前预警、预控。因为银行经营稳定性的需要，为保证业务开展的平稳顺利，信贷风险预警系统的启用势必要和原有风险监测管理机制并行一定时期，在磨合期内，更可以客观检测预警系统的操作性和运行效果，同时也是转变风险管理思路的最佳契机。在旧有信贷风险管理机制下，新系统并行使用可能的后果设想如下：
1.可借此就存量信贷资产情况重新廓清。新系统需要对数据重新录入、确认，推广过程实际上就是对整个信贷资产普查过程和规范信贷基础管理的过程。
2.可实现信贷业务信息的集中和共享，实现信贷管理信息的及时传递，分散信息的归纳集成，不同时期信息的分析对比，重要历史信息的追溯检查，使总行对分支行的情况了如指掌，最大限度的解决上下级之间、行与行之间、部门与部门之间的信息不对称问题，为决策人员提供真实、全面、科学的决策依据。
3.实现“制度制约+电子化制约”的信贷业务运行机制。解决了监管手段落后、信息失真、资产保全不及时、对客户和资产跟踪管理滞后等问题，成为信贷风险防范的有力武器。本预警系统的推广应用将促进银行管理信息化的发展步伐，大幅度提高工作效率，减轻繁杂的手工劳动，提高信贷决策水平和全员综合素质，缩短国内银行在管理信息化发展水平与世界先进银行的差距。
结语：随着我国加入WTO承诺的过渡期渐入尾声，国有商业银行竞争力将面临更严峻的挑战，对国有商业银行的股份制改造工作进入关键时期。目前，国有商业银行存在的重要问题之一就是不良资产状况严重，所以提高风险管理水平是当前银行改革工作的重头戏，既要从不良存量贷款的历史形成原因中总结出经验教训，又要加强对不良资产增长的严格控制，并建立保障资产质量的长效机制，因此风险预警系统的开发和运行对于中资银行的稳健发展更是意义非凡。笔者热切期盼中资银行可以尽快构建实用性和可操作性强，适合国情并能提高商业银行经营水准的信贷风险预警系统，为我国银行业在竞争激流中的奋进前行保驾护航。
参 考 文 献
1.程明熙.《决策理论和方法》[M].东南大学出版社.2010
2.李扬、刘华、余维彬.《银行信贷风险管理：理论、技术和实践》[M].经济管理出版社.2012
3.吴晓灵、李德.《金融业的风险管理与信用评估》[M].中国金融出版社.1996
4.廖国坚等.《银行风险论》[M]中国计划出版社.2011
5.周爱民、刘乃岳.《金融风险的实时监测》[M].经济管理出版社.2012
