经济资本的测算方法、装置、设备、介质和程序产品与流程

1.本发明实施例涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种经济资本的测算方法、装置、设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.经济资本(ec)是银行为了抵御经营活动中所面临的“非预期损失”而需要的资本额，是一种虚拟资本，因管理、回报要求而产生。作为防范银行破产的最后一道屏障，资本越多，意味着银行破产的概率就越低。但是，要做到100％确保银行不会破产，理论上需要100％的资本，显然不符合商业逻辑，也是不现实的。因此，银行需要根据自己的风险偏好或目标设定需要准备的资本数额，经济资本即是银行为了将破产概率降低到某一特定水平，而应该拥有的最少的资本数额。通过测算新发放非零售债项的经济资本，有利于资本得到高效配置，实现资本约束下的价值最大化。然而，现有的经济资本的测算方法存在缺陷，测算结果的精准度较差，对银行优化资产组合帮助较小。


技术实现要素：

3.本发明提供一种经济资本的测算方法、装置、设备、介质和程序产品，以提升经济资本测算结果的精准度，有利于对银行优化资产组合提供帮助。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种非零售债项的经济资本的测算方法，包括：
5.以第一预设更新频率，根据非零售债项的存量进行经济资本的计算，得到经济资本的中间变量；
6.根据所述中间变量，以及获取用户输入的待发放非零售债项的相关信息；计算所述待发放非零售债项的经济资本。
7.可选地，所述中间变量包括：
8.单笔债项的预期损失、单笔债项损失的标准差、客户的预期损失、客户的非预期损失的标准差、客户的违约风险暴露、全行的非预期损失的标准差、全行的违约风险暴露、全行的预期损失率、全行资产组合非预期损失、全行的非预期损失率、资本乘数、全行的经济资本、客户资产组合非预期损失、客户的风险贡献值、客户的经济资本、债项的风险贡献值、债项的经济资本、违约相关性系数、迁移风险调整系数和期限调整因子中的至少一种。
9.可选地，若所述非零售债项为非违约债项，则所述计算经济资本的中间变量，包括：
10.根据非零售债项的存量，计算所述单笔债项的预期损失和所述单笔债项损失的标准差；
11.根据所述单笔债项的预期损失和所述单笔债项损失的标准差，得到所述客户的预期损失和所述客户的非预期损失的标准差；
12.根据所述客户的预期损失和资产损失的标准差，得到所述全行资产组合非预期损失和所述全行的经济资本。
13.可选地，所述计算经济资本的中间变量，还包括：
14.根据所述客户的非预期损失的标准差、所述全行资产组合非预期损失和所述全行的经济资本，得到所述客户资产组合非预期损失、所述客户的风险贡献值和所述客户的经济资本；
15.根据所述单笔债项的预期损失、所述单笔债项损失的标准差、所述客户的风险贡献值和所述客户的非预期损失的标准差，得到所述债项的风险贡献值和所述债项的经济资本。
16.可选地，所述非零售债项的存量信息至少包括：客户信息、债项信息、客户评级信息(pd)、债项评级信息(lgd)和风险暴露信息(ead)；
17.其中，所述客户信息包括债项与违约记录的映射关系；所述债项信息包括债项与客户的映射关系；所述客户评级信息包括单笔债项的违约概率；所述债项评级信息包括单笔债项的违约损失率；所述风险暴露信息包括单笔债项的违约风险暴露。
18.可选地，计算单笔债项的预期损失和单笔债项损失的标准差的步骤包括：
19.根据所述单笔债项的违约概率、所述单笔债项的违约损失率和所述单笔债项的违约风险暴露，计算所述单笔债项的预期损失；
20.根据所述单笔债项的违约概率、所述单笔债项的违约损失率和所述单笔债项的违约风险暴露，计算所述单笔债项损失的标准差。
21.可选地，计算所述客户的预期损失和非预期损失的标准差的步骤包括：
22.根据债项与客户的映射关系，将所述单笔债项的预期损失中的对应同一个所述客户的部分求和，得到所述客户的预期损失；
23.将所述单笔债项损失的标准差中的对应同一个所述客户的部分求和，得到所述客户的非预期损失的标准差；
24.将所述单笔债项的违约风险暴露中的对应同一个所述客户的部分求和，得到所述客户的违约风险暴露。
25.可选地，计算全行资产组合非预期损失和经济资本的步骤,包括：
26.根据所述单笔债项损失的标准差和违约相关性系数，得到所述全行资产组合非预期损失；其中，所述违约相关性系数由债项与违约记录的映射关系确定；
27.根据所述资本乘数和所述全行资产组合非预期损失，得到全行的经济资本；其中，所述资本乘数与置信水平相对应。
28.可选地，所述计算经济资本的中间变量，还包括：
29.将全部所述客户的预期损失求和，得到所述全行的预期损失；
30.将全部所述客户的非预期损失的标准差求和，得到所述全行的非预期损失的标准差；
31.将全部所述客户的违约风险暴露求和，得到所述全行的违约风险暴露；
32.根据所述全行的预期损失和所述全行的违约风险暴露，得到所述全行的预期损失率；
33.根据所述全行资产组合非预期损失和所述全行的违约风险暴露，得到所述全行的非预期损失率。
34.可选地，所述客户资产组合非预期损失、所述客户的风险贡献值和所述客户的经
济资本的计算步骤包括：
35.根据一个所述客户的非预期损失的标准差、所述客户与其他客户的违约相关性系数、其他所述客户的非预期损失的标准差，计算所述客户资产组合非预期损失；
36.根据所述客户资产组合非预期损失和所述全行资产组合非预期损失，计算所述客户的风险贡献值；
37.根据所述资本乘数和所述客户的风险贡献值，计算所述客户的经济资本。
38.可选地，所述债项的风险贡献值和所述债项的经济资本的计算步骤包括：
39.根据所述单笔债项损失的标准差、所述客户的风险贡献值和所述客户的非预期损失的标准差，计算所述债项的风险贡献值；
40.根据所述单笔债项的预期损失、所述债项的风险贡献值和所述资本乘数，计算所述债项的经济资本。
41.可选地，在得到所述债项的经济资本之后，还包括：
42.根据迁移风险调整系数，调整所述债项的经济资本；其中，所述迁移风险调整系数由全行客户评级迁移矩阵和预警客户的风险信息确定。
43.可选地，在得到所述债项的经济资本之后，还包括：
44.根据期限调整因子，调整所述债项的经济资本；其中，所述期限调整因子由非违约债项的期限确定。
45.可选地，若所述非零售债项为违约债项，则所述计算经济资本的中间变量，包括：
46.根据一级分行中所述违约债项的存量，计算所述一级分行的违约业务经济资本；
47.根据所述一级分行的违约业务经济资本和所述违约债项的存量，分配债项的经济资本。
48.可选地，所述一级分行的经济资本的计算步骤包括：
49.根据所述单笔债项的预期损失和准备金保有额，计算所述违约债项的初始经济资本；
50.将全部所述违约债项的初始经济资本求和，得到所述违约债项的经济资本汇总。
51.可选地，分配债项的经济资本的计算步骤包括：
52.将所述违约债项的初始经济资本中大于第一阈值的数值求和，得到所述违约债项的绝对经济资本汇总；
53.根据所述违约债项的经济资本汇总和绝对经济资本汇总，得到经济资本的绝对相对比；
54.根据所述违约债项的绝对经济资本汇总、所述经济资本的绝对相对比、所述违约债项的初始经济资本和第二阈值，得到所述债项的经济资本。
55.可选地，待发放非零售债项的相关信息至少包括：规模、信用等级、违约概率、所属行业、合同期限、违约风险暴露和违约损失率。
56.可选地，所述待发放非零售债项的经济资本的计算步骤包括：
57.根据所述违约风险暴露、所述违约损失率和所述违约概率，得到单笔债项损失的标准差；
58.根据所述单笔债项损失的标准差、所述相关性中间计算式、所述违约相关性系数和所述全行资产组合非预期损失，得到债项的风险贡献值；
59.根据所述债项的风险贡献值、所述资本乘数和所述迁移风险调整系数，得到所述待发放非零售债项的经济资本。
60.可选地，在得到经济资本的中间变量之后，还包括：
61.将所述中间变量同步到联机库，形成第一中间变量表格；其中，将所述中间变量转换为所述第一中间变量表格所占用的时间为第一预设时间；
62.将所述第一中间变量表格切换为第二中间变量表格；其中，将所述第一中间变量表格切换为所述第二中间变量表格所占用的时间为第二预设时间；所述第二预设时间小于所述第一预设时间；
63.以第二预设更新频率计算所述待发放非零售债项的经济资本，其中，所述第二预设更新频率大于所述第一预设更新频率。
64.可选地，将所述中间变量同步到联机库的更新频率与计算所述中间变量所占用的时间相关；
65.所述中间变量的更新间隔大于计算所述中间变量所占用的时间。
66.第二方面，本发明实施例还提供了一种非零售债项的经济资本的测算装置，包括：
67.后端批量库，用于以第一预设更新频率，根据非零售债项的存量，计算经济资本的中间变量；
68.前端客户端，用于根据所述中间变量，以及获取用户输入的待发放非零售债项的相关信息，计算所述待发放非零售债项的经济资本。
69.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
70.一个或多个处理器；
71.存储装置，用于存储一个或多个程序，
72.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的非零售债项的经济资本的测算方法。
73.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的非零售债项的经济资本的测算方法。
74.第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时用于实现本发明任意实施例所述的非零售债项的经济资本的测算方法。
75.本发明实施例根据非零售债项的存量实时计算经济资本ec的中间变量，以使待发放非零售债项能够利用最新的中间变量进行经济资本的ec的计算。因此，本发明实施例提升了待发放非零售债项的经济资本测算结果的精准度，有利于对银行优化资产组合提供帮助。
附图说明
76.图1为本发明实施例提供的一种非零售债项的经济资本的测算方法的流程示意图；
77.图2为本发明实施例提供的一种非违约债项经济资本的计算方法的流程示意图；
78.图3为本发明实施例提供的一种违约债项经济资本的计算方法的流程示意图；
79.图4为本发明实施例提供的一种待发放非零售债项的经济资本的计算方法的流程图；
80.图5为本发明实施例提供的一种非零售债项的经济资本的测算装置的结构示意图；
81.图6为本发明实施例提供的一种快速测算计算器的界面示意图；
82.图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
83.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
84.本发明实施例提供了一种非零售债项的经济资本的测算方法，该方法由非零售债项的经济资本的测算装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。图1为本发明实施例提供的一种非零售债项的经济资本的测算方法的流程示意图。
85.参见图1，非零售债项的经济资本的测算方法包括以下步骤：
86.s110、以第一预设更新频率，根据非零售债项的存量进行经济资本ec的计算，得到经济资本ec的中间变量。
87.其中，非零售债项即对公贷款，存量的非零售债项是指银行现存的非零售债项业务。进行的经济资本ec的计算为批量计算，批量计算的对象为数据库中正在执行、且信贷余额大于0、且状态是未结清的全部合同数据。其中，经济资本ec包括全行经济资本ec、分配到客户的经济资本ec和分配到债项的经济资本ec等，在计算经济资本ec时还涉及其他计算变量，经济资本ec及其他计算变量统称为中间变量。
88.可选地，经济资本ec的中间变量包括单笔债项的预期损失el(缩写为债项el)、单笔债项损失的标准差ul(缩写为债项ul)、客户的预期损失el(缩写为客户el)、客户的非预期损失的标准差ul(缩写为客户ul)、客户的违约风险暴露ead(缩写为客户ead)、全行的非预期损失的标准差ul(缩写为全行ul)、全行的违约风险暴露ead(缩写为全行ead)、全行的预期损失率elr(缩写为全行elr)、全行资产组合非预期损失ulp(缩写为全行ulp)、全行的非预期损失率ulr(缩写为全行ulr)、资本乘数cm、全行的经济资本ec(缩写为全行ec)、客户资产组合非预期损失ulp(缩写为客户ulp)、客户的风险贡献值rc(缩写为客户rc)、客户的经济资本ec(缩写为客户ec)、债项的风险贡献值rc(缩写为债项rc)、债项的经济资本ec(缩写为债项ec)、违约相关性系数ρ
ij
、迁移风险调整系数和期限调整因子中的至少一种。
89.可选地，非零售债项的存量信息至少包括：客户信息、债项信息、客户评级信息(pd)、债项评级信息(lgd)和风险暴露信息(ead)。其中，客户信息包括债项与违约记录的映射关系；债项信息包括债项与客户的映射关系；客户评级信息包括单笔债项的违约概率pd；债项评级信息包括单笔债项的违约损失率lgd；风险暴露信息包括单笔债项的违约风险暴露ead。可选地，非零售债项的存量信息还包括：合同信息等。
90.批量计算得到的中间变量根据债项的变化实施更新，更新频率为第一预设频率，用于后续待发放非零售债项的经济资本ec的测算。第一预设频率的设置与计算中间变量所占用的时间相关。其中，计算中间变量所占用的时间一般较长，例如，需要2h、3h或更长的时
间，第一预设频率大于计算中间变量所占用的时间。示例性地，第一预设频率为24h。
91.s120、根据中间变量，以及获取用户输入的待发放非零售债项的相关信息，计算待发放非零售债项的经济资本ec。
92.由上述步骤可以看出，本发明实施例根据非零售债项的存量实时计算经济资本ec的中间变量，以使待发放非零售债项能够利用最新的中间变量进行经济资本的ec的计算。因此，本发明实施例提升了待发放非零售债项的经济资本测算结果的精准度，有利于对银行优化资产组合提供帮助。
93.在上述各实施例中，进行经济资本ec计算的方式有多种。具体地，巴塞尔新资本协议中已经提出对信用风险、市场风险、操作风险进行全面风险计量和管理风险的模式要求，鼓励商业银行采用更能准确反映银行真实风险状况的内部评级法精确计量风险资本。在现有技术中，通常采用标准法测算经济资本ec，本发明实施例亦可以采用标准法测算经济资本ec。标准法也称系数法，是根据风险属性的异同对各类资产业务进行分类，并根据银行的业务发展及实际风险状况确定不同类型资产的经济资本ec系数，以直观的数学加权模型计量经济资本ec，计算公式如下：
94.经济资本ec＝σ风险资产余额
×
经济资本ec系数
95.其中，标准法的关键点是如何确定进行资产分类和如何确定经济资本ec系数，针对不同的资产分类对象，可以分别以交易数据或者资产组合为基础测算后确定，标准法直观易懂，但如何确定合理的经济资本ec系数是比较困难的。
96.标准法的主要缺陷在于测算经济资本ec时，按一类资产使用一个系数进行计算，难以反映不同债项个体间的真实差异，测算结果的精准度较差，对风险的变化不够敏感。
97.有鉴于此，本发明实施例提供了一种对非零售债项的经济资本ec的批量测算方法。具体地，首先判断单笔债项所属的客户是否为违约，若否，则执行非违约债项经济资本ec的计算步骤，计算中间变量；若是，则执行违约债项经济资本ec的计算步骤，计算中间变量。
98.图2为本发明实施例提供的一种非违约债项经济资本的计算方法的流程示意图。参见图2，若非零售债项为非违约债项，则计算经济资本ec的中间变量包括以下步骤：
99.s210、根据非零售债项的存量，计算单笔债项的预期损失el和单笔债项损失的标准差ul。
100.其中，非零售债项的存量的获取方法可以以数据接口的方式从银行各业务系统获取计算经济资本ec所需的源数据，主要包括客户信息、债项信息、合同信息、客户评级信息pd、债项评级信息lgd、风险暴露信息ead等，确定资产组合之间的违约相关系数，根据历史违约数据估计资产之间的违约相关系数，形成行业、区域相关系数矩阵。示例性地，以银行过去n年内的大中型企业实际违约记录作为样本，进行建模，形成以客户信用等级 银行行业类型维度的相关性矩阵。
101.可选地，根据单笔债项的违约概率pd、单笔债项的违约损失率lgd和单笔债项的违约风险暴露ead，计算单笔债项的预期损失el。示例性地，单笔债项的预期损失el由“ead
×
lgd
×
pd”计算得到。
102.根据单笔债项的违约概率pd、单笔债项的违约损失率lgd和单笔债项的违约风险暴露ead，计算单笔债项损失的标准差ul。示例性地，单笔债项损失的标准差ul由“ead
×
lgd
×
sqrt((1-pd)
×
pd)”计算得到。
103.s220、根据单笔债项的预期损失el和单笔债项损失的标准差ul，得到客户的预期损失el和客户的非预期损失的标准差ul。
104.可选地，根据债项与客户的映射关系，将单笔债项的预期损失el中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的预期损失el。示例性地，客户的预期损失el由“sum(债项el)group by客户”的计算逻辑计算得到。
105.将单笔债项损失的标准差ul中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的非预期损失的标准差ul。示例性地，客户的非预期损失的标准差ul由“sum(债项ul)group by客户”的计算逻辑计算得到。
106.将单笔债项的违约风险暴露ead中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的违约风险暴露ead。示例性地，客户的违约风险暴露ead由“sum(债项ead)group by客户”的计算逻辑计算得到。
107.s230、根据客户的预期损失el和资产损失的标准差ul，得到全行资产组合非预期损失ulp和全行的经济资本ec。
108.可选地，将全部客户的预期损失el求和，得到全行的预期损失el。示例性地，全行的预期损失el由“sum(客户el)”的计算逻辑计算得到。
109.将全部客户的非预期损失的标准差ul求和，得到全行的非预期损失的标准差ul。示例性地，全行的非预期损失的标准差ul由“sum(客户ul)”的计算逻辑计算得到。
110.将全部客户的违约风险暴露ead求和，得到全行的违约风险暴露ead。示例性地，全行的违约风险暴露ead由“sum(客户ead)”的计算逻辑计算得到。
111.根据全行的预期损失el和全行的违约风险暴露ead，得到全行的预期损失率elr。示例性地，全行的预期损失率elr由“全行el/全行ead”的计算逻辑计算得到。
112.根据全行资产组合非预期损失ulp和全行的违约风险暴露ead，得到全行的非预期损失率ulr。示例性地，全行的非预期损失率ulr由“全行ulp/全行ead”的计算逻辑计算得到。
113.其中，根据单笔债项损失的标准差ul和违约相关性系数，得到全行资产组合非预期损失ulp；其中，违约相关性系数由债项与违约记录的映射关系确定。
114.根据资本乘数cm和全行资产组合非预期损失ulp，得到全行的经济资本ec；其中，资本乘数cm与置信水平相对应。示例性地，资本乘数cm由“cm＝(betainv(置信水平,alpha,beta)-全行elr))/全行ulr；betainv是指beta分布函数的反函数。beta＝alpha*(1-全行elr)/全行elr；alpha＝全行elr*全行elr*(1
–
全行elr)/(全行ulr*全行ulr)
–
全行elr”的计算逻辑计算得到。经济资本ec由“cm
×
全行ulp”的计算逻辑计算得到。
115.s240、根据客户的非预期损失的标准差ul、全行资产组合非预期损失ulp和全行的经济资本ec，得到客户资产组合非预期损失ulp、客户的风险贡献值rc和客户的经济资本ec。
116.可选地，根据一个客户的非预期损失的标准差ul、客户与其他客户的违约相关性系数、其他客户的非预期损失的标准差ul，计算客户资产组合非预期损失ulp。示例性地，客户资产组合非预期损失ulp由“ul
客户i
∑
客户j
ρ
ij
ul
客户j
(1-ρ
ij
)
×
ul
客户i
×
ul
客户i”的计算逻辑计算得到。其中，ρ
ij
为违约相关性系数。
117.根据客户资产组合非预期损失ulp和全行资产组合非预期损失ulp，计算客户的风险贡献值rc。示例性地，客户的风险贡献值rc由“客户ulp/全行ulp”的计算逻辑计算得到。
118.根据资本乘数cm和客户的风险贡献值rc，计算客户的经济资本ec。示例性地，客户的经济资本ec由“cm
×
客户rc”的计算逻辑计算得到。
119.s250、根据单笔债项的预期损失el、单笔债项损失的标准差ul、客户的风险贡献值rc和客户的非预期损失的标准差ul，得到债项的风险贡献值rc和债项的经济资本ec。
120.可选地，根据单笔债项损失的标准差ul、客户的风险贡献值rc和客户的非预期损失的标准差ul，计算债项的风险贡献值rc。示例性地，债项的风险贡献值rc由“债项ul
×
客户rc/客户ul”的计算逻辑计算得到。
121.根据单笔债项的预期损失el、债项的风险贡献值rc和资本乘数cm，计算债项的经济资本ec。示例性地，债项的经济资本ec由“max(cm
×
债项rc-债项el,0)”的计算逻辑计算得到。
122.由步骤s210-s250可以看出，在非违约债项经济资本ec的计算过程中，先测算单笔债项的非预期损失，然后采用自下而上的汇总算出全行资产组合的非预期损失和经济资本，再将经济资本分配到客户和债项的维度。在其他实施例中，还可以将经济资本分配到行业、区域等不同维度。
123.在上述各实施例的基础上，可选地，在得到债项的经济资本ec之后，还包括：根据迁移风险调整系数，调整债项的经济资本ec；其中，迁移风险调整系数由全行客户评级迁移矩阵和预警客户的风险信息确定。示例性地，调整逻辑为“ec＝ec
×
迁移风险调整系数”。这样设置，进一步提升了债项的经济资本ec的准确度。
124.在上述各实施例的基础上，可选地，在得到债项的经济资本ec之后，还包括：根据期限调整因子，调整债项的经济资本ec；其中，期限调整因子由非违约债项的期限确定。示例性地，剩余期限5年(含)以内的业务，期限调整因子为1；剩余期限5年以上的业务，按照如下规则计算期限调整因子，调整公式，ec＝ec*期限调整因子。期限调整因子由的计算逻辑计算得到。
125.需要说明的是，在上述实施例中以剩余期限的分界线为5年进行说明，并非对本发明的限定。在实际应用中，可以根据需要对期限调整因子的公式进行核算，以选择合适的数值。
126.由此可见，本发明实施例还可以根据信用风险迁移调整系数及期限因子调整对债项ec的计量结果进行风险调整，确定单笔债项经济资本占用，进一步提升了债项ec的精准度，对风险的变化更加敏感，有利于对银行优化资产组合提供帮助。
127.图3为本发明实施例提供的一种违约债项经济资本的计算方法的流程示意图。参见图3，若非零售债项为违约债项，则计算经济资本ec的中间变量包括如下步骤：
128.s310、根据一级分行中违约债项的存量，计算一级分行的违约业务经济资本ec。
129.其中，可以根据不同银行的需求，对违约债项的经济资本ec维度进行计算。本发明实施例以各自一级分行考虑资产组合，不使用全行组合。
130.可选地，一级分行的违约业务经济资本ec由以下公式计算得到。
[0131][0132]
其中，k表示不同的债项，减值准备又称为准备金保有额。该公式可以由以下步骤实现：
[0133]
根据单笔债项的预期损失el和准备金保有额，计算违约债项的初始经济资本ec。示例性地，初始经济资本ec由“ec＝el-准备金保有额”的计算逻辑计算得到。
[0134]
将全部违约债项的初始经济资本ec求和，得到违约债项的经济资本ec汇总。示例性地，违约债项的经济资本ec汇总(简称为ec汇总)由“sum(债项ec)group by org_cd_l1”的计算逻辑计算得到。其中，org_cd_l1表示一级分行。
[0135]
s320、根据一级分行的违约业务经济资本ec和违约债项的存量，分配债项的经济资本ec。
[0136]
可选地，分配债项的经济资本ec由以下公式分配：
[0137][0138]
该公式可以由以下步骤实现：
[0139]
将违约债项的初始经济资本ec中大于第一阈值的数值求和，得到违约债项的绝对经济资本ec汇总。示例性地，第一阈值为0，违约债项的绝对经济资本ec汇总(简称为绝对ec汇总)由“sum(case when债项ec《0then 0else债项ec end)group by org_cd_l1”的计算逻辑计算得到。
[0140]
根据违约债项的经济资本ec汇总和绝对经济资本ec汇总，得到经济资本ec的绝对相对比。示例性地，经济资本ec的绝对相对比由“ec汇总/绝对ec汇总”的计算逻辑计算得到。
[0141]
根据违约债项的绝对经济资本ec汇总、经济资本ec的绝对相对比、违约债项的初始经济资本ec和第二阈值，得到债项的经济资本ec。示例性地，第二阈值为0，债项的经济资本ec由“case when绝对ec汇总＝0then 0else(case when债项ec《0then 0else债项ec*对应一级分行绝对相对ec比end)end”的计算逻辑计算得到。
[0142]
由s310-s320实现了对违约债项经济资本的计算。综上，本发明实施例实现了对违约债项和非违约债项分别进行经济资本ec的测算，有利于提升了债项ec的精准度，对风险的变化更加敏感，有利于对银行优化资产组合提供帮助。
[0143]
在上述各实施例的基础上，以下对本发明实施例对待发放非零售债项的经济资本的计算方法进行计算。
[0144]
在上述各实施例中，中间变量可以有多种，可选地，待发放非零售债项的相关信息至少包括：规模、信用等级、违约概率pd、所属行业、合同期限、违约风险暴露ead和违约损失率lgd。
[0145]
其中，相关性中间计算式为该行业(或等级)同其他行业(或等级)违约相关性系数ρ
ij
与其他行业(或等级)的非预期损失的标准差ulj之和，表示为∑jρ
ij
ulj。报告期是指当前中间变量的更新版本。根据规模、信用等级和所属行业从中间变量中提取相应的违约相关性系数ρ
ij
，根据合同期限确定期限调整因子。
[0146]
图4为本发明实施例提供的一种待发放非零售债项的经济资本的计算方法的流程图。参见图4，在上述各实施的基础上，可选地，待发放非零售债项的经济资本ec的计算步骤包括：
[0147]
s410、根据违约风险暴露ead、违约损失率lgd和违约概率pd，得到单笔债项损失的标准差ul。
[0148]
示例性地，单笔债项损失的标准差ul由程序语言“double ul＝ead*(double)lgd*math.sqrt(pd*(1.0f-pd))”实现计算。其中，lgd表示违约损失率lgd。
[0149]
s420、根据单笔债项损失的标准差ul、相关性中间计算式、违约相关性系数ρ
ij
和全行资产组合非预期损失ulp，得到债项的风险贡献值rc。
[0150]
示例性地，定义“double ulk＝ul”，并由程序语言“double rc＝(ulk*rhouul2 (1.0d-rho)*ulk*ulk)/ulp”实现债项的风险贡献值rc的计算。其中，rho表示违约相关性系数ρ
ij
，rhouul2表示相关性中间计算式。
[0151]
s430、根据债项的风险贡献值rc、资本乘数cm和迁移风险调整系数，得到待发放非零售债项的经济资本ec。
[0152]
示例性地，由程序语言“double rczx＝0.0d；rczx＝(rc*ul)/ulk；if(lgd＝＝0.0f)rczx＝0.0d；double ec＝cm*rczx*xs”实现待发放非零售债项的经济资本ec的计算。其中，rczx表示rc的中转值，xs表示迁移风险调整系数。
[0153]
通过s410-s430，实现了调用批量库的中间变量对待发放非零售债项的经济资本ec的快速计算。
[0154]
在上述各实施例的基础上，可选地，在计算出待发放非零售债项的经济资本ec之后，还包括：采用下迁系数对待发放非零售债项的经济资本ec进行调整。其中，下迁系数根据区域不同进行设定。
[0155]
在上述各实施例的基础上，可选地，在计算出待发放非零售债项的经济资本ec之后，还包括：采用期限调节因子对待发放非零售债项的经济资本ec进行调整。其中，期限调节因子的设置方式与前述实施例相同，这里不再赘述。
[0156]
在上述各实施例的基础上，可选地，在得到经济资本的中间变量之后，还包括：将中间变量同步到联机库，形成第一中间变量表格；其中，将中间变量转换为第一中间变量表格所占用的时间为第一预设时间；将第一中间变量表格切换为第二中间变量表格；其中，将第一中间变量表格切换为第二中间变量表格所占用的时间为第二预设时间；第二预设时间小于第一预设时间；以第二预设更新频率计算待发放非零售债项的经济资本，其中，第二预设更新频率大于第一预设更新频率。
[0157]
其中，将中间变量同步到联机库的时间一般需要较长的时间，例如，大于一个小时。将第一中间变量表格切换为第二中间变量表格所占用的时间为第二预设时间；第二预设时间小于第一预设时间。第一中间变量表格可以称为a表，第二中间变量表格可以称为b表，联机库使用a/b表切换的方案，在a表进行同步的过程中，不影响获取b表中的数据进行联机查询，有利于实现批量计算不影响联机查询的效果，减少了影响联机查询的时间窗口。本发明实施例采用a/b表切换的方式进行中间变量的同步，有利于实现批量计算不影响联机查询的效果，减少了影响联机查询的时间窗口。
[0158]
在上述各实施例中，可选地，将中间变量同步到联机库的更新频率与计算中间变
量所占用的时间相关。其中，计算中间变量所占用的时间一般较长，例如，需要2h、3h或更长的时间。中间变量的更新间隔大于计算中间变量所占用的时间，以避免在中间变量还未计算出结果时进行更新，从而有利于避免无效更新，节约进程资源。
[0159]
综上所述，本发明实施例通过对大数据进行分析处理，并根据数理统计模型算法，以定量分析为主，经济资本ec的多少与银行的风险偏好直接挂钩，对风险更加敏感，计量结果的准确度较高，对银行优化资产组合具有显著帮助。以及，本发明实施例可以采用先验方法估算资产的波动，计算单笔债项的经济资本比较容易，同时可以作为商业银行的盈利性和产品定价参考。
[0160]
本发明实施例还提供了一种非零售债项的经济资本的测算装置，该装置可以由软件和/或硬件实现。图5为本发明实施例提供的一种非零售债项的经济资本的测算装置的结构示意图。参见图5，该装置包括：
[0161]
后端批量库610，用于以第一预设更新频率，根据非零售债项的存量，计算经济资本的中间变量。
[0162]
前端客户端620，用于根据所述中间变量，以及获取用户输入的待发放非零售债项的相关信息，计算待发放非零售债项的经济资本。其中，前端客户端例如可以是非零售经济资本ec快速测算计算器，其界面设计如图6所示。用户输入的待发放非零售债项的相关信息至少包括：信用等级、违约概率pd、所属行业、合同期限、违约风险暴露ead和违约损失率lgd。
[0163]
本发明实施例所提供的非零售债项的经济资本的测算装置可执行本发明任意实施例所提供的非零售债项的经济资本的测算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0164]
可选地，中间变量包括：单笔债项的预期损失、单笔债项损失的标准差、客户的预期损失、客户的非预期损失的标准差、客户的违约风险暴露、全行的非预期损失的标准差、全行的违约风险暴露、全行的预期损失率、全行资产组合非预期损失、全行的非预期损失率、资本乘数、全行的经济资本、客户资产组合非预期损失、客户的风险贡献值、客户的经济资本、债项的风险贡献值、债项的经济资本、违约相关性系数、迁移风险调整系数和期限调整因子中的至少一种。
[0165]
可选地，后端批量库包括非违约债项计算模块，用于对非违约债项的经济资本进行计算。具体地，非违约债项计算模块包括：
[0166]
上行债项计算单元，用于根据非零售债项的存量，计算单笔债项的预期损失和单笔债项损失的标准差；
[0167]
上行客户计算单元，用于根据单笔债项的预期损失和单笔债项损失的标准差，得到客户的预期损失和客户的非预期损失的标准差；
[0168]
全行计算单元，用于根据客户的预期损失和资产损失的标准差，得到全行资产组合非预期损失和全行的经济资本。
[0169]
可选地，非违约债项计算模块还包括：
[0170]
下行客户计算单元，用于根据客户的非预期损失的标准差、全行资产组合非预期损失和全行的经济资本，得到客户资产组合非预期损失、客户的风险贡献值和客户的经济资本；
[0171]
下行债项计算单元，用于根据单笔债项的预期损失、单笔债项损失的标准差、客户的风险贡献值和客户的非预期损失的标准差，得到债项的风险贡献值和债项的经济资本。
[0172]
可选地，非零售债项的存量信息至少包括：客户信息、债项信息、客户评级信息(pd)、债项评级信息(lgd)和风险暴露信息(ead)；
[0173]
其中，客户信息包括债项与违约记录的映射关系；债项信息包括债项与客户的映射关系；客户评级信息包括单笔债项的违约概率；债项评级信息包括单笔债项的违约损失率；风险暴露信息包括单笔债项的违约风险暴露。
[0174]
可选地，上行债项计算单元还用于，根据单笔债项的违约概率、单笔债项的违约损失率和单笔债项的违约风险暴露，计算单笔债项的预期损失；
[0175]
根据单笔债项的违约概率、单笔债项的违约损失率和单笔债项的违约风险暴露，计算单笔债项损失的标准差。
[0176]
可选地，上行客户计算单元还用于根据债项与客户的映射关系，将单笔债项的预期损失中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的预期损失；
[0177]
将单笔债项损失的标准差中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的非预期损失的标准差；
[0178]
将单笔债项的违约风险暴露中的对应同一个客户的部分求和，得到客户的违约风险暴露。
[0179]
可选地，全行计算单元还用于根据单笔债项损失的标准差和违约相关性系数，得到全行资产组合非预期损失；其中，违约相关性系数由债项与违约记录的映射关系确定；
[0180]
根据资本乘数和全行资产组合非预期损失，得到全行的经济资本；其中，资本乘数与置信水平相对应。
[0181]
可选地，全行计算单元还用于将全部客户的预期损失求和，得到全行的预期损失；
[0182]
将全部客户的非预期损失的标准差求和，得到全行的非预期损失的标准差；
[0183]
将全部客户的违约风险暴露求和，得到全行的违约风险暴露；
[0184]
根据全行的预期损失和全行的违约风险暴露，得到全行的预期损失率；
[0185]
根据全行资产组合非预期损失和全行的违约风险暴露，得到全行的非预期损失率。
[0186]
可选地，下行客户计算单元还用于根据一个客户的非预期损失的标准差、客户与其他客户的违约相关性系数、其他客户的非预期损失的标准差，计算客户资产组合非预期损失；
[0187]
根据客户资产组合非预期损失和全行资产组合非预期损失，计算客户的风险贡献值；
[0188]
根据资本乘数和客户的风险贡献值，计算客户的经济资本。
[0189]
可选地，下行债项计算单元还用于根据单笔债项损失的标准差、客户的风险贡献值和客户的非预期损失的标准差，计算债项的风险贡献值；
[0190]
根据单笔债项的预期损失、债项的风险贡献值和资本乘数，计算债项的经济资本。
[0191]
可选地，下行债项计算单元还用于根据迁移风险调整系数，调整债项的经济资本；其中，迁移风险调整系数由全行客户评级迁移矩阵和预警客户的风险信息确定。
[0192]
可选地，下行债项计算单元还用于根据期限调整因子，调整债项的经济资本；其
中，期限调整因子由非违约债项的期限确定。
[0193]
可选地，后端批量库还包括违约债项计算模块，用于对违约债项的经济资本进行计算。具体地，违约债项计算模块包括：
[0194]
分行计算单元，用于根据一级分行中违约债项的存量，计算一级分行的违约业务经济资本；
[0195]
分配债项单元，用于根据一级分行的违约业务经济资本和违约债项的存量，分配债项的经济资本。
[0196]
可选地，分行计算单元还用于根据单笔债项的预期损失和准备金保有额，计算违约债项的初始经济资本；
[0197]
将全部违约债项的初始经济资本求和，得到违约债项的经济资本汇总。
[0198]
可选地，分配债项单元还用于将违约债项的初始经济资本中大于第一阈值的数值求和，得到违约债项的绝对经济资本汇总；
[0199]
根据违约债项的经济资本汇总和绝对经济资本汇总，得到经济资本的绝对相对比；
[0200]
根据违约债项的绝对经济资本汇总、经济资本的绝对相对比、违约债项的初始经济资本和第二阈值，得到债项的经济资本。
[0201]
可选地，待发放非零售债项的相关信息至少包括：信用等级、违约概率、所属行业、合同期限、违约风险暴露和违约损失率。
[0202]
可选地，非零售债项的经济资本的测算装置还包括：联机库620，用于将中间变量同步到第一中间变量表格，以及将第一中间变量表格切换为第二中间变量表格；其中，将第一中间变量表格切换为第二中间变量表格所占用的时间为第二预设时间；第二预设时间小于第一预设时间。
[0203]
可选地，前端客户端包括：
[0204]
第一计算单元，用于根据违约风险暴露、违约损失率和违约概率，得到单笔债项损失的标准差；
[0205]
第二计算单元，用于根据单笔债项损失的标准差、相关性中间计算式、违约相关性系数和全行资产组合非预期损失，得到债项的风险贡献值；
[0206]
第三计算单元，用于根据债项的风险贡献值、资本乘数和迁移风险调整系数，得到待发放非零售债项的经济资本。
[0207]
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图7所示，该电子设备包括处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73；电子设备中处理器70的数量可以是一个或多个，图7中以一个处理器70为例；电子设备中的处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73可以通过总线或其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
[0208]
存储器71作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的非零售债项的经济资本的测算方法对应的程序指令/模块(例如，后端批量库、联机库和前端客户端)。处理器70通过运行存储在存储器71中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备/终端/服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的非零售债项的经济资本的测算方法。
[0209]
存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系
统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器71可进一步包括相对于处理器70远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0210]
输入装置72可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
[0211]
本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种非零售债项的经济资本的测算方法，该方法包括：
[0212]
以第一预设更新频率，根据非零售债项的存量进行经济资本的计算，得到经济资本的中间变量；
[0213]
根据中间变量，以及获取用户从接口输入的待发放非零售债项的相关信息，计算待发放非零售债项的经济资本。
[0214]
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的非零售债项的经济资本的测算方法中的相关操作。
[0215]
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-only memory,rom)、随机存取存储器(random access memory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0216]
值得注意的是，上述非零售债项的经济资本的测算装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
[0217]
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明任意实施例所提供的非零售债项的经济资本的测算方法。
[0218]
当然，本技术实施例所提供的计算机程序产品，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的方法中的相关操作。
[0219]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。