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    淺談數(shù)學(xué)模型在銀行服務(wù)與信貸中的應(yīng)用

    2017-08-12 22:41:53章清倩巨雯雯蔣帥男
    成長(zhǎng)·讀寫(xiě)月刊 2017年8期

    章清倩+巨雯雯+蔣帥男

    【摘 要】由于數(shù)學(xué)模型能隨著有關(guān)條件的變化和人們認(rèn)識(shí)的發(fā)展,通過(guò)相關(guān)變量及參數(shù)的調(diào)整,很好地適應(yīng)新情況,數(shù)學(xué)模型在生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,尤其是金融行業(yè)更是與數(shù)學(xué)密不可分。結(jié)合運(yùn)籌學(xué)、排隊(duì)論與模糊數(shù)學(xué)的知識(shí),簡(jiǎn)要分析數(shù)學(xué)模型在銀行服務(wù)與信貸方面的應(yīng)用。

    【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)模型;銀行服務(wù)系統(tǒng);信貸

    隨著現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,金融業(yè)在各行業(yè)中的地位不可撼動(dòng),其中又以各類銀行作為主導(dǎo)。現(xiàn)今,銀行與人類的社會(huì)生活密不可分,金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)十分激烈,各類銀行只有從各個(gè)方面突出自身的優(yōu)勢(shì),同時(shí)減小本身借貸存在的風(fēng)險(xiǎn),才能使自身能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得勝利。

    在銀行服務(wù)方面,對(duì)于大多數(shù)人而言,銀行在生活中已經(jīng)必不可少,那么對(duì)于其的服務(wù)時(shí)間的要求自然是越短越好,所以銀行服務(wù)系統(tǒng)的問(wèn)題已經(jīng)關(guān)系到銀行客戶的流失量與滿意度,并逐漸成為各銀行關(guān)注的焦點(diǎn)。于是,針對(duì)銀行服務(wù)系統(tǒng),如何減少客戶等待時(shí)間的浪費(fèi)成為現(xiàn)在急需解決的問(wèn)題。

    銀行的業(yè)務(wù)主要是金融方面,利用數(shù)學(xué)模型對(duì)金融進(jìn)行準(zhǔn)確地建模分析,對(duì)銀行進(jìn)行精細(xì)化管理,在快速發(fā)展的社會(huì)才能適應(yīng)市場(chǎng)的需求。在銀行信貸方面,為了減小風(fēng)險(xiǎn)提高收益,銀行需要對(duì)自身的運(yùn)營(yíng)情況以及其他業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,計(jì)算相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值,確定貸款資金的額度,使銀行運(yùn)營(yíng)效益到達(dá)最大化。

    一、銀行服務(wù)系統(tǒng)

    優(yōu)化銀行的服務(wù)系統(tǒng),減少客戶的等待時(shí)間,需要在客戶數(shù)量、排隊(duì)規(guī)則、服務(wù)窗口數(shù)量、服務(wù)時(shí)間四者間找到平衡。其中蘊(yùn)含許多數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、排隊(duì)論的問(wèn)題,可以通過(guò)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用實(shí)際問(wèn)題優(yōu)化排隊(duì)系統(tǒng)。

    客戶到達(dá)的形式一般為獨(dú)自來(lái)辦理業(yè)務(wù)或多人一同到達(dá)辦理業(yè)務(wù),在概率論中,客戶的到達(dá)一般可以以概率的方式表現(xiàn),具有一定的規(guī)律。因此在建立模型中,通常假設(shè)客戶的到達(dá)互相獨(dú)立并符合同一概率分布。在多數(shù)的排隊(duì)系統(tǒng)中,泊松分布被廣泛應(yīng)用,同時(shí)銀行客戶的隨機(jī)到達(dá)滿足平穩(wěn)性、無(wú)后效性、普通性、有限性,因此可以假設(shè)為泊松分布。所以客戶在以泊松流的形式到達(dá)銀行時(shí),與他不相關(guān)的其他客戶在任一時(shí)間內(nèi)到達(dá)的概率都相同且相互獨(dú)立

    銀行的排隊(duì)規(guī)則為先到先服務(wù),當(dāng)有多條隊(duì)伍時(shí),我們可以假設(shè)此時(shí)到達(dá)的客戶會(huì)選擇最短的隊(duì)伍進(jìn)行等待,因此可以假設(shè)所有窗口的隊(duì)伍都是等長(zhǎng)的。但在現(xiàn)實(shí)生活中排隊(duì)系統(tǒng)一般上還存在損失制,當(dāng)?shù)却龝r(shí)間過(guò)長(zhǎng)或隊(duì)伍人數(shù)過(guò)多,部分人會(huì)選擇離去不再等待服務(wù)。

    服務(wù)窗口數(shù)量的安排十分重要,若窗口數(shù)量過(guò)多是人力資源的浪費(fèi),若數(shù)量過(guò)少則會(huì)使客戶的等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng),顯然客戶是希望等待時(shí)間越短越好,當(dāng)客戶的等待時(shí)間超過(guò)一定的時(shí)間就會(huì)造成客戶的流失,所以選擇適合的窗口數(shù)量是優(yōu)化服務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵。

    由于銀行需排隊(duì)進(jìn)行一位一位地服務(wù),每位客戶的服務(wù)時(shí)間(包括等待時(shí)間)一般上是隨機(jī)的,隨機(jī)的服務(wù)時(shí)間就需要分析確定它的概率分布。對(duì)于普通的排隊(duì)問(wèn)題,常用指數(shù)分布表示隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)時(shí)間。

    根據(jù)以上四者運(yùn)用概率論、排隊(duì)論等方法建立排隊(duì)系統(tǒng)的一般模型,根據(jù)實(shí)際的情況設(shè)置相應(yīng)的服務(wù)窗口數(shù)量,使銀行的服務(wù)系統(tǒng)達(dá)到最佳平衡。再通過(guò)實(shí)際的大量具體數(shù)據(jù),檢驗(yàn)?zāi)P褪欠穹蠈?shí)際情況。

    二、銀行信貸

    數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用在銀行管理業(yè)務(wù)中十分頻繁,這為銀行的決策提供了數(shù)據(jù)上的支持。在信貸方面模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用主要在貸款風(fēng)險(xiǎn)分類、信用等級(jí)評(píng)估、貸款風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金的充足性和貸款最佳限額四個(gè)方面,應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)建立模型能更準(zhǔn)確地描述信貸決策問(wèn)題,進(jìn)一步提高決策的質(zhì)量。

    貸款風(fēng)險(xiǎn)十分復(fù)雜,主要依賴于貸款人的最終償還能力,與許多因素相關(guān),而各因素對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)分類的評(píng)判影響也是不一樣的,為了綜合各因素對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)分類的影響,使結(jié)果更加地接近實(shí)際,應(yīng)采用模糊綜合評(píng)價(jià)。第一步,需要構(gòu)造貸款風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系;第二步,建立模糊識(shí)別模型。根據(jù)模糊識(shí)別模型與大量的實(shí)際數(shù)據(jù),得到貸款人的總評(píng)價(jià)分及其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

    為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),對(duì)貸款企業(yè)進(jìn)行信用等級(jí)評(píng)估必不可少。在這一模型中,可以按照《中國(guó)銀行客戶信用評(píng)級(jí)辦法》將貸款企業(yè)信用分為五個(gè)具體的指標(biāo):償債能力、獲利能力、經(jīng)營(yíng)管理、履約情況、發(fā)展能力與潛力,定期評(píng)定、適時(shí)調(diào)整。通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià),信用等級(jí)評(píng)估在定性的基礎(chǔ)上,進(jìn)行定量化的多層次分析,體現(xiàn)了企業(yè)的真實(shí)信用水平。這一模型的建立,為銀行的貸款決策提供意見(jiàn)與數(shù)據(jù)支持。

    由于風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金不足會(huì)造成損失,損失將隨著風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金的增加而減少。而由于風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金過(guò)量使銀行盈利減少而造成的損失會(huì)隨著風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金的增加損失增加。因此,風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金既不能過(guò)高,也不能過(guò)低,而應(yīng)保持一個(gè)適度的規(guī)模,這一規(guī)模應(yīng)是風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金不足與風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金過(guò)量造成的最小損失之和。通過(guò)建立一個(gè)信息熵決策模型,將風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金作為決策變量,根據(jù)災(zāi)害系統(tǒng)信息熵的計(jì)算公式計(jì)算總的損失的信息熵增加量。根據(jù)歷年的數(shù)據(jù)資料計(jì)算求得最優(yōu)量的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金。

    根據(jù)企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)分散化和貸款收益最大化的原則,需要對(duì)貸款行為進(jìn)行量化約束確定貸款的最佳限額,以保證貸款的安全性、回收性和效益性。通過(guò)貸款風(fēng)險(xiǎn)分類、信用等級(jí)評(píng)估可以確定企業(yè)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),以企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)分散化和貸款收益最大化的原則確定目標(biāo)函數(shù),模型的最優(yōu)解即為貸款的最佳限額。貸款最佳限額的確定提高了信貸資金的使用效率,推動(dòng)了銀行與企業(yè)的合作。

    三、結(jié)束語(yǔ)

    本文通過(guò)分析數(shù)學(xué)模型在銀行服務(wù)系統(tǒng)以及銀行信貸方面的應(yīng)用,說(shuō)明總結(jié)了數(shù)學(xué)模型在這兩個(gè)方面的使用方法。綜合地表現(xiàn)了數(shù)學(xué)模型在銀行各項(xiàng)決策方面起到的關(guān)鍵性作用與數(shù)據(jù)支持。

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