Handbook of Credit Scoring pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Global Professional Publishing

作者:Elizabeth Mays

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06

价格:USD 65.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781888988017

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• Scoring
• 评分卡
• Credit
• 信用评分
• 信用风险
• 金融建模
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计建模
• 风险管理
• 金融科技
• 信用评估
• 量化金融

现代金融风险管理：信用评估与组合优化 一本全面、深入探讨现代金融机构如何有效管理信用风险、优化资产组合，并利用先进量化技术提升决策质量的权威著作。 本书导言 在全球化和数字化浪潮的推动下，金融市场的复杂性与波动性日益加剧。商业银行、投资机构、保险公司乃至新兴的金融科技企业，其核心竞争力越来越依赖于对信用风险的精准识别、量化和有效管理。传统的经验主义和简单的历史数据分析已无法应对瞬息万变的经济周期和层出不穷的创新型风险。本书《现代金融风险管理：信用评估与组合优化》正是应运而生，旨在为风险管理专业人士、定量分析师、金融工程学生以及高层决策者提供一个从理论基础到前沿应用的完整知识框架。 本书摒弃了对单一信用评分技术的浅尝辄止，转而构建一个涵盖宏观经济风险、微观主体评估、技术建模以及监管合规的综合体系。我们着重强调风险管理的动态性、前瞻性和系统性，确保读者能够构建出既能抵御系统性冲击，又能捕捉结构性机遇的稳健风控体系。 --- 第一部分：金融风险的量化基础与监管框架 (Foundations and Regulatory Landscape) 本部分奠定了理解现代风险管理所需的宏观经济背景、计量工具和监管要求。 第一章：金融风险的演化与分类 本章首先回顾了自20世纪80年代以来，金融风险管理理念的根本性转变，从关注操作风险到强调信用风险和市场风险的集中管理。详细探讨了信用风险的五个核心维度：违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、风险暴露（EAD）、预期损失（EL）和非预期损失（UL）。同时，区分了微观层面的主体风险、交易风险与宏观层面的系统性风险、主权风险，并分析了它们之间的相互传导机制，特别是全球化背景下跨市场溢出效应的复杂性。 第二章：计量经济学工具箱：从回归到时间序列 有效的风险量化依赖于强大的计量基础。本章深入探讨了用于构建风险模型的关键统计和计量技术。内容包括：广义线性模型（GLM）在线性与非线性关系建模中的应用，逻辑回归（Logistic Regression）在二元结果预测中的精确校准，以及生存分析（Survival Analysis）在模拟借款人生命周期和提前违约风险预测中的应用。此外，还重点介绍了时间序列分析，如 GARCH 模型在波动率聚类预测中的作用，为后续的市场风险和LGD建模打下基础。 第三章：巴塞尔协议III与IV：资本充足与流动性管理 监管合规是现代银行风险管理不可或缺的一环。本章将对巴塞尔协议III及其后续修订（巴塞尔四稿）的核心要求进行系统性梳理。重点分析了标准化法（SA）和内部评级法（IRB）在PD、LGD和EAD估计上的区别与联系。特别强调了操作风险权重计算的转变、市场风险的压力测试要求（如CVA风险的纳入），以及净稳定资金比率（NSFR）和流动性覆盖比率（LCR）对资产负债结构和信贷组合管理的深远影响。 --- 第二部分：微观信用风险的精细化建模 (Micro-Level Credit Modeling) 本部分专注于如何对单个借款人或交易对手进行准确、前瞻性的风险评估，超越传统的FICO或内部评级体系。 第四章：超越传统评分：机器学习在信用决策中的应用 传统的评分卡模型（如Logit Scorecard）在捕捉非线性关系方面存在局限。本章系统介绍了现代机器学习算法在信用风险评估中的实践，包括：决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。讨论了如何利用这些模型处理高维稀疏数据、识别非线性交互效应，并侧重于模型的可解释性（Explainability），例如使用SHAP值和LIME方法，确保复杂模型决策过程的可追溯性和监管接受度。 第五章：违约损失率（LGD）与风险暴露（EAD）的动态估计 LGD和EAD是影响预期损失和资本要求至关重要的变量，但其估计难度远高于PD。本章深入探讨了先进的LGD建模技术，包括：基于回收率曲线的建模、考虑抵押品价值波动的随机LGD模型，以及如何应用贝叶斯方法整合专家意见和历史数据。对于EAD，重点分析了循环信贷产品（如信用卡、授信额度）中信用转换因子（CCF）的估计方法，并讨论了“看穿”（Through-the-Cycle）与“随周转”（As-of-the-Cycle）两种LGD估计方法的权衡。 第六章：压力测试与情景分析的建模实践 在宏观不确定性加剧的今天，压力测试已从监管要求转变为内部管理的核心工具。本章详细介绍了构建有效压力测试的三个核心步骤：宏观经济情景的生成（利用DSGE模型或VAR模型）、风险参数传导机制的量化（如何将宏观变量映射到PD、LGD的变化）、以及资本影响的评估。内容覆盖了从全球金融危机情景到特定行业（如房地产、能源）冲击情景的设计与实施。 --- 第三部分：信用组合管理与投资组合优化 (Portfolio Management and Optimization) 本部分将视角从个体风险提升至整体资产组合层面，探讨如何利用组合效应来降低整体风险暴露。 第七章：信用组合风险的度量：从VaR到CVaR 信用组合的风险并非个体风险的简单叠加，而是存在显著的非线性相关性。本章深入剖析了信用组合风险度量模型，包括：结构性模型（如Vasicek模型）和简化模型（如正态混合模型）。重点对比了风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall）在捕捉尾部风险方面的优劣。此外，详细介绍了如何计算组合层面的资本要求和因子暴露度。 第八章：资产负债表优化与风险预算 有效的组合管理需要在风险控制与收益最大化之间找到平衡。本章探讨了风险预算（Risk Budgeting）的概念，即如何将总风险资本分配到不同的业务线或产品组合中。内容包括：基于边际贡献风险（Marginal Contribution to Risk, MCR）的配置策略、多目标优化技术（如效用函数优化）在信贷组合构建中的应用，以及如何利用信用衍生品（如CDS）对冲特定行业或区域的集中度风险。 第九章：非银行信贷市场的风险管理：供应链金融与另类数据 随着传统银行的信贷活动向非银行金融机构转移，新的风险领域正在出现。本章关注于供应链金融、保理和私募信贷的独特风险特征。探讨了如何利用另类数据（如交易流水、物流数据、社交媒体情绪）来弥补传统企业财务数据的不足，构建针对中小企业的精细化风险信号，并讨论了平台风险和数据隐私在应用中的合规挑战。 --- 第四部分：前沿挑战与未来趋势 (Frontier Challenges and Future Outlook) 本部分展望了未来几年将重塑风险管理领域的关键技术和监管挑战。 第十章：气候变化风险（Transition and Physical Risk）的量化 气候变化已成为全球系统性风险的重要组成部分。本章专门探讨了如何将物理风险（如极端天气对抵押品价值的影响）和转型风险（如碳税、能源政策变化对借款人现金流的影响）纳入现有的信用风险模型。介绍了TCFD（气候相关财务信息披露工作组）框架下的披露要求，以及如何使用情景分析方法评估绿色转型投资组合的稳健性。 第十一章：量化决策的伦理、公平性与模型治理 随着AI和大数据应用的深入，风险模型的公平性和透明度受到前所未有的关注。本章聚焦于负责任的AI（Responsible AI）在金融领域的应用。内容包括：如何检测和消除评分模型中的代理歧视（Proxy Discrimination），建立模型验证的“三道防线”机制，以及构建全面的模型风险管理（MRM）治理框架，以确保模型在整个生命周期内保持稳健、公平和可解释。 --- 结语 《现代金融风险管理：信用评估与组合优化》旨在提供超越教科书概念的实践指导。通过对计量技术、监管标准和前沿技术的整合分析，本书为读者提供了一套构建适应未来挑战的、高性能风险管理体系的蓝图。掌握本书内容，即是掌握了在日益复杂的金融环境中保持竞争优势和确保可持续发展的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆