运用数量分析进行银行利率定价

数量分析在银行利率定价中的运用

　　目前，数量分析广泛应用在银行利率定价的每一个环节中。银行建立起完善的数据管理体系，通过运用常用的数量分析和数据发掘方法，在IT 和其他部门的支持下进行银行数据数量分析，以达到合理定价的目的。

　　1. 建立完善的数据管理体系。IBM 公司估计每天有超过25 亿G 字节的数据产生，而且90% 的数据来自于过去两年。我们生活在大数据时代，银行业也不例外。因为拥有大量的客户群，银行数据管理部门需要挖掘海量的客户交易数据和客户接触数据，市场分析和定价离不开一个完善的数据管理体系。

　　2.大数据时代的数据具有数量大、更新速度快和种类多的特点。一个有效的数据管理体系应该整合银行不同业务部门的数据并且建立标准化的数据名称、业务定义以及其他的技术指标体系。图表5 概括了在市场化利率定价中常用的数据库和它们的联系。

　　★ 存贷款数据：包括银行各类产品的存款、贷款额以及机构、经营部门、支行或分理处、网点、产品、顾客和余额等多维数据。

　　★ 账户交易数据：包括各个账户的交易流水数据。

　　★ 客户接触数据：包括银行和客户的各类接触及时间、次数和渠道。比如客户访问支行，客户访问银行主页和自己的余额，客户使用智能手机访问银行的App。

　　★ 绩效数据：包括各类产品的收入和支出，以及成本分摊和利润计算。

　　★ 第三方数据：除了本银行的数据，银行还大量利用第三方的数据，比如顾客的资产和收入数据，兴趣和偏好，人口和地理特征，以及信用局数据等。大数据也往往伴随着大量的噪音。这些噪音会掩盖信号，从而影响进一步的数据分析。在大数据分析中，应该有明确的数据分析目的，高质量的数据支持，从而进一步区分噪音和信号，最后应用数据发掘方法去分析和归纳。

　　2. 常用的数据发掘方法。高质量的数据和有效的数据管理给数据发掘提供了基础。由于庞大的顾客群和海量的数据，美国银行业广泛应用多层次、多角度的数量分析和数据模型。这些分析和模型不仅应用在风险控制和管理中，同时也应用在市场分析、定价策略、顾客分析和市场推广中。以下简单介绍三个在定价策略中使用的数量分析方法。

　　（1）顾客分类。银行顾客分析部会对本银行顾客进行聚类分析，即将所有存款顾客会根据存款金额、潜在存款总额（存款总额- 本行存款金额）以及顾客在本行存款年限等分为不同的类别。图表6 提供一个案例，该例将顾客分为16 个类别。根据银行顾客分析部对顾客类别的分类，银行市场部可以制定不同的策略和相应的营销活动。例如将顾客分为四大类别：维持、管理、发展和保护。下面我们侧重讨论后两组顾客。

　　★ 发展：对于本行存款金额低但是潜在存款高的顾客（5，6，7，8 组），银行应该尽力提高市场份额，特别是老顾客（5 和6 组）。

　　★ 保护：对于本行存款金额高但是潜在存款低的顾客（9，10，11，12 组），银行应预防顾客流失，特别是新顾客（11 和12 组）。银行根据不同顾客的需要制定相应的策略，包括市场定价和优惠，从而最优化顾客和银行的利益。

　　（2）顾客行为的预测。顾客数据中心的一个重要任务是预测顾客将来的行为，例如是否回应银行的营销活动，对于银行利率变化的弹性，顾客利润的预测等等。在预测顾客行为时，是通过建立模型进行大量数据的分析来实现的。

　　例如，回应模型主要预测顾客回应营销活动的概率。根据银行不同的产品，数据分析部门建立不同的回应模型，如存款回应模型、信用卡回应模型、汽车贷款回应模型等。回应模型的建立依赖于顾客以往的存贷款历史、交易记录以及第三方的数据。Logistic模型是最常用的模型。

　　弹性模型主要预测顾客对于利率变化的反应。这类似于经济学上的弹性概念，即将顾客对于利率的变化分为有弹性的和缺乏弹性的。对于弹性大的顾客，银行应该慎重大幅度的变化利率，避免出现过大的顾客流失。在不得不变化利率的时候，应该突出产品的其他服务和优点。通过弹性模型分析，可以预测在不同利率变化下银行客户总存款的变化，从而为决策提供依据。

　　（3）信用风险分数测算。信用风险分数已经广泛应用在银行的业务中，特别是贷款业务。银行业普遍使用FICO 分值以及本行特有的信用分值决定是否授予顾客产品、客户的贷款额度、利率以及运用在客户的未来管理中。信用风险分值一般考虑顾客以前的还款历史、信用历史、信用种类、信用额度使用和最近的信用查询等。将风险和产品与利率挂钩可以有效地管理风险同时实现利润最大化。

　　3. 优化模型的建立。单一模型往往只从一个方面考虑，而银行的利率定价涉及多个方面。银行的最终目的是实现利润最大化，所以需要从本银行的资产组合出发建立一个优化模型。优化模型的建立首先需要考虑各种限制条件，比如银行资产流动性，固定和浮动利率的组合，各种资产的规模。然后需要建立不同利率水平和顾客反应与弹性的关系，最后搭建盈利性计量方法从而综合优化银行的利润。

　　4.IT 和其他部门的支持。有效的定价策略离不开银行IT 和其他部门的支持（比如客服部门、风险部门）。IT 部门需要建立灵活有效的系统去支持银行的定价策略。客服部门员工需要具备丰富的金融知识和通晓本银行各类产品，以便能解决顾客的细节问题。风险管理部门需要制定相应的风险管理措施，超越部门一级的认知，在利率改变时整体上把控风险。在央行放开利率浮动上限的同时，利率市场化进入了新的时代。各大银行需要考虑顾客的需求，本银行的资产组合和市场规模制定相应的定价策略。在定价过程中，银行司库、金融财务部、市场部、营业部和数据分析部需要紧密配合，充分利用银行和顾客的大数据，从而实现最优化利率的定价。

（文章来源：金融电子化杂志）
 

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