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    基于Python的兩項直達延期政策審計算法研究

    2021-10-30 11:52:24掌孝政
    中國內(nèi)部審計 2021年10期
    關(guān)鍵詞:人民銀行臺賬代碼

    掌孝政

    [摘要]兩項直達延期政策審計需將審計期間商業(yè)銀行全部的貸款臺賬、商業(yè)銀行上報人民銀行領(lǐng)取補貼的臺賬進行比對分析,由于審計數(shù)據(jù)量非常龐大、審計模型非常復雜,傳統(tǒng)的手工抽樣方式難以實現(xiàn)審計全覆蓋,存在審計風險。引入Python可以更好地解決兩項直達延期政策審計的問題。本文針對兩項直達延期政策審計的算法進行了深入研究。延期政策包括展期、無還本續(xù)貸、借新還舊、三個工作日還舊借新等多種模型,在編寫代碼的時候要綜合考慮每種模型的特點。

    [關(guān)鍵詞]兩項直達貨幣政策工具? ?Python

    了加大金融對實體經(jīng)濟的支持、幫助小微企

    業(yè)渡過難關(guān),2020年6月1日,中國人民銀行推出了兩項直達貨幣政策。如何監(jiān)督商業(yè)銀行在兩項直達延期政策中的執(zhí)行情況成為新的審計難點。本文以人民銀行對***商業(yè)銀行兩項直達政策審計項目的實例,從數(shù)據(jù)準備、代碼解析、輸出結(jié)果分析三個方面詳細闡述延期政策的審計方法。人民銀行審計部門可以通過數(shù)據(jù)比對分析監(jiān)督商業(yè)銀行在兩項直達政策中的執(zhí)行情況,商業(yè)銀行也可以通過代碼篩選出貸款臺賬中符合延期政策的貸款,具有較高的實用價值。

    一、數(shù)據(jù)準備

    (一)被審計商業(yè)銀行的貸款臺賬

    兩項直達延期政策要求貸款的到期日期要大于等于2020年6月1日,而一般的銀行貸款年限為1—2年。所以,在審計中需要調(diào)取商業(yè)銀行貸款發(fā)放日期為2018年6月1日至審計日的所有貸款臺賬(以下簡稱大臺賬)。調(diào)取大臺賬的要素主要包括個人(企業(yè))的“證件號碼”“客戶名稱”“貸款金額”“貸款發(fā)放日期”“貸款到期日期”“貸款結(jié)清日期”“利率”“自助循環(huán)貸款標識”“貸款產(chǎn)品名稱”“貸款用途”“逾期貸款標識”“展期貸款標識”等。大臺賬的格式如表1所示。

    (二)商業(yè)銀行上報人民銀行的臺賬

    商業(yè)銀行上報人民銀行的臺賬(以下簡稱小臺賬)是商業(yè)銀行領(lǐng)取延期政策獎勵的主要依據(jù),其格式如表2所示。

    二、代碼解析

    (一)數(shù)據(jù)預處理

    引入需要使用的Python庫函數(shù),代碼如下:

    import os

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import datetime

    from datetime import datetime

    from chinese_calendar import is_holiday

    1.大臺賬數(shù)據(jù)預處理。首先,導入大臺賬,以變量df_nsls_yq進行存儲。代碼如下:

    df_nsls_yq = pd.read_excel(r'201901-202106臺賬.xlsx')

    其次,通過strptime()函數(shù)將“貸款發(fā)放日期”“貸款到期日期”“貸款結(jié)清日期”轉(zhuǎn)換成可以計算的日期格式。這里要用到Python的datetime函數(shù),代碼如下:

    list1 = []

    for i in df_nsls_yq['貸款發(fā)放日期']:

    a = datetime.strptime(str(i),'%Y%m%d')

    list1.append(a)

    df_nsls_yq['貸款發(fā)放日期'] = list1

    list1 = []

    for i in df_nsls_yq['貸款到期日期']:

    a = datetime.strptime(str(i),'%Y%m%d')

    list1.append(a)

    df_nsls_yq['貸款到期日期'] = list1

    其中%Y%m%d是大臺賬中日期(如20190806)的原始格式(見表1),如果日期格式是2019-08-06,則需要改為%Y-%m-%d,格式要保持一致。這里的Y代表年,m代表月,d代表日。

    而“貸款結(jié)清日期”由于存在未結(jié)清貸款的數(shù)據(jù)是空白的情況,將需要空白的地方進行填充,以方便后續(xù)進行計算。代碼如下:

    dt2030 = datetime(2030, 1, 1, 0, 0)

    list1 = []

    for i in df_nsls_yq['貸款結(jié)清日期']:

    if len(str(i)) < 5:

    a = dt2030

    list1.append(a)

    else:

    b = datetime.strptime(str(i),'%Y%m%d')

    list1.append(b)

    df_nsls_yq['貸款結(jié)清日期'] = list1

    最后,檢查一下“貸款金額”是否為浮點型(float)數(shù)據(jù),如果是字符型(str)數(shù)據(jù)則需要轉(zhuǎn)換為浮點型數(shù)據(jù)。經(jīng)過處理后的大臺賬格式如表3所示。

    2.小臺賬的數(shù)據(jù)預處理。因為商業(yè)銀行一般是按月進行統(tǒng)計,而小臺賬的數(shù)據(jù)格式是一致的,這里可以通過代碼將所有的小臺賬數(shù)據(jù)表格進行合并,代碼如下所示:

    path = r'D:\小臺賬'

    files = os.listdir(path)

    list1 = []

    for i in files:

    df1 = pd.read_excel(i)

    list1.append(df1)

    df_yq = pd.concat(list1)

    將所有的小臺賬數(shù)據(jù)存放于D盤“小臺賬”這個文件夾中,方便進行提取合并。

    最后檢查一下“延期本金”是否為浮點型(float)數(shù)據(jù),如果是字符型(str)數(shù)據(jù)則需要轉(zhuǎn)換為浮點型數(shù)據(jù)。

    (二)數(shù)據(jù)比對及存儲

    數(shù)據(jù)預處理完成以后,就可以進行比對了。這里以許*的貸款臺賬為例,分為5個步驟進行詳細說明。

    1.通過小臺賬中的“客戶名稱”,查找大臺賬中對應名稱的所有貸款臺賬,代碼如下:

    dt202006 = datetime(2020, 6, 1, 0, 0)

    list_name = list(df_yq['企業(yè)名稱'])

    list_name = list(set(list_name))

    for k in list_name:

    df1 = df_nsls_yq[df_nsls_yq['客戶名稱'] == k]

    當客戶名稱為許*時,變量df1的數(shù)據(jù)如表4所示。

    通過臺賬中的“證件號碼”可以看出,“客戶名稱”為“許*”共有四個重名,證件號碼的尾號分別為14、31、32、36。

    2.計算許*貸款臺賬中符合展期條件的貸款金額,代碼如下:

    df33 = df1[df1['是否展期'] == '展期']

    df44 = df33[df33['自助'] != '自助放款']

    df55 = df44[df44['貸款到期日期'] >= dt202006]

    m_zq = sum(df55['貸款金額'])

    通過表4的臺賬可以看出,許*沒有展期貸款,所以變量m_zq等于初始值0。

    3.根據(jù)表4中的“證件號碼”對許*貸款臺賬進行分類提取,代碼如下:

    df1 = df1[(df1['是否展期'] == '展期') | (df1['貸款到期日期'] >= dt202006)]

    df2 = df_yq[df_yq['企業(yè)名稱'] == k]

    a = sum(df2['延期本金'])*10000

    if len(df1) == 0:

    listn.append(df2)

    else:

    listzj = list(df1['證件號碼'])

    listzj = list(set(listzj))

    for x in listzj:

    dfx = df1[df1['證件號碼'] == x]

    dfx = dfx.reset_index(drop = True)

    4.分別計算每個證件號碼對應的貸款臺賬中符合借新還舊、三個工作日還舊借新條件的金額,并將金額進行相加,代碼如下:

    for i in range(0,len(dfx)):

    s = dfx['貸款發(fā)放日期'][i]

    z = dfx['自助'][i]

    for j in range(0,len(dfx)):

    e = dfx['貸款結(jié)清日期'][j]

    e1 = e + datetime.timedelta(days=1)

    e2 = e + datetime.timedelta(days=2)

    e3 = e + datetime.timedelta(days=3)

    e_0 = False

    e_1 = False

    e_2 = False

    e_3 = False

    if e != dt2030:

    e_0 = is_holiday(e)

    e_1 = is_holiday(e1)

    e_2 = is_holiday(e2)

    e_3 = is_holiday(e3)

    w = dfx['貸款結(jié)清日期'][j].weekday()

    c = (s -e).days

    if i != j:

    if e_0 == True or e_1 == True or e_2 == True or e_3 == True:

    if e_0 == True:

    h = 1

    bool_h =1

    while bool_h:

    bool_h = is_holiday(e + datetime.timedelta(days=h))

    h = h+1

    h = h - 1

    else:

    if e_1 == True:

    h = 1

    bool_h =1

    while bool_h:

    bool_h = is_holiday(e1 + datetime.timedelta(days=h))

    h = h+1

    else:

    if e_2 == True:

    h = 1

    bool_h =1

    while bool_h:

    bool_h = is_holiday(e2 + datetime.timedelta(days=h))

    h = h+1

    else:

    if e_3 == True:

    h = 1

    bool_h =1

    while bool_h:

    bool_h = is_holiday(e3 + datetime.timedelta(days=h))

    h = h+1

    if c <= (3+h) and c >= 0 and z != '自助放款':

    list1.append(i)

    list1.append(j)

    list2.append(e)

    list3.append(i)

    list4.append(j)

    else:

    if w == 6 or w == 0 or w == 1:

    if c <= 3 and c >= 0 and z != '自助放款':

    list1.append(i)

    list1.append(j)

    list2.append(e)

    list3.append(i)

    list4.append(j)

    elif w == 2 or w == 3 or w == 4:

    if c <= 5 and c >= 0 and z != '自助放款':

    list1.append(i)

    list1.append(j)

    list2.append(e)

    list3.append(i)

    list4.append(j)

    elif w == 5:

    if c <= 4 and c >= 0 and z != '自助放款':

    list1.append(i)

    list1.append(j)

    list2.append(e)

    list3.append(i)

    list4.append(j)

    same = [x for x in list3 if x in list4]

    same = list(set(same))

    if len(same) > 0:

    dfs = dfx.loc[same]

    same_m = sum(dfs['貸款金額'])

    list1 = list(set(list1))

    df11 = dfx.loc[list1]

    if len(df11) > 0:

    df11 = df11.reset_index(drop = True)

    for i in range(0,len(df11)):

    if df11['貸款結(jié)清日期'][i] in list2:

    list11.append(df11['貸款金額'][i])

    else:

    list22.append(df11['貸款金額'][i])

    m1 = sum(list11)

    m2 = sum(list22)+same_m

    mm = min(m1,m2)

    m = m + mm

    m = m + m_zq

    這里的核心代碼主要是三個工作日還舊借新,在計算三個工作日時,要考慮到星期六、星期日和公共節(jié)假日等情況。首先,通過chinese_calendar庫中的is_holiday()函數(shù),判斷貸款結(jié)清日期與貸款發(fā)放日期之間是否存在公共節(jié)假日,若存在,則需要在“貸款發(fā)放日期”減去“貸款結(jié)清日期”差值的基礎(chǔ)上剔除公共節(jié)假日的天數(shù);其次,通過weekday()函數(shù)判斷貸款結(jié)清日期與貸款發(fā)放日期之間是否存在星期六、星期日,若存在,則需要在“貸款發(fā)放日期”減去“貸款結(jié)清日期”差值的基礎(chǔ)上剔除星期六、星期日的天數(shù)。

    5.將變量m的值與表2上報人民銀行許*的總金額96萬元進行比對,查看金額是否一致。若上報人民銀行的金額小于或等于符合延期政策的金額,則提取出對應“客戶名稱”的大臺賬;若上報人民銀行的金額大于符合延期政策的金額,則提取出對應“客戶名稱”的小臺賬,代碼如下:

    if m >= a:

    listy.append(df11)

    listy.append(df33)

    else:

    listn.append(df2)

    if len (listy) > 0:

    dfy = pd.concat(listy)

    dfy.to_excel('比中臺賬.xls')

    if len(listn) > 0:

    dfn = pd.concat(listn)

    dfn.to_excel('未比中臺賬.xls')

    證件號碼的尾號為14、31的兩個貸款臺賬符合延期政策,經(jīng)過程序計算,變量m的值為960,000。與表2上報人民銀行許*的總金額96萬元進行比對,發(fā)現(xiàn)完全一致。存儲為大臺賬格式,如表5所示。

    三、輸出結(jié)果分析

    通過上述代碼對***商業(yè)銀行的37萬余條大臺賬數(shù)據(jù)、4000余條小臺賬數(shù)據(jù)進行比對篩選,最終導出比中臺賬與未比中臺賬,并對輸出的結(jié)果進行分析。

    (一)比中臺賬分析

    比中臺賬為大臺賬格式,通過Excel的篩選功能查看比中的臺賬是否存在逾期(不良)貸款、消費類貸款。

    根據(jù)兩項直達政策的規(guī)定,逾期(不良)貸款、消費類貸款不能領(lǐng)取補貼。通過篩選,發(fā)現(xiàn)所有比中的臺賬不存在逾期貸款、消費類貸款。

    (二)未比中臺賬分析

    未比中臺賬為小臺賬格式,將未比中臺賬中的客戶名稱逐一代入大臺賬,分析未比中原因。

    共有兩個客戶的臺賬未比中,分別是董**,王**。結(jié)合董**與王**的大小臺賬數(shù)據(jù)進行分析,未比中的原因如下。

    1.多報金額。從董**的大臺賬可以看出,董**符合延期政策的貸款金額為308萬元(如表6所示),而上報人民銀行的臺賬為520萬元,多報了212萬元(如表7所示)。

    2.結(jié)清與發(fā)放日期不符合三個工作日換舊借新。從王**的大臺賬可以看出(如表8所示),王**的貸款結(jié)清日期與貸款發(fā)放日期不符合三個工作日換舊借新,沒有符合延期政策的貸款,而上報人民銀行的臺賬為60萬元,多報了60萬元(如表9所示)。

    四、總結(jié)

    兩項直達延期政策審計涉及的審計數(shù)據(jù)量龐大、審計模型復雜,以文中***商業(yè)銀行的審計項目為例,傳統(tǒng)的審計方法只能通過人工方式對小臺賬進行逐一核實。經(jīng)過測算,核實一條臺賬的平均時間大約為2分鐘,假設(shè)審計人員每天工作8小時,需要16天的時間才能完成。在實際的審計項目中,往往只能通過抽查的方式進行審計。而通過Python進行處理,可以實現(xiàn)審計的全覆蓋,1個小時以內(nèi)即可完成核實工作,極大地縮減了審計時間,提升了審計結(jié)果的準確性。

    兩項直達延期政策的原始數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行的貸款臺賬,其數(shù)據(jù)比較規(guī)整、格式基本一致,非常適合運用Python進行數(shù)據(jù)分析。在本次審計分析完成后,可以將代碼進行保存,在下一次兩項直達延期政策審計中稍加修改就可以直接使用,有著極高的可延續(xù)性和可重復性。

    (作者單位:中國人民銀行連云港市中心支行,郵政編碼:222000,電子郵箱:271769150@qq.com)

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