Advances in Credit Risk Modelling and Corporate Bankruptcy Prediction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Jones, Stewart (EDT)/ Hensher, David A.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 63.28

装帧:

isbn号码:9780521689540

丛书系列:

图书标签:

信用风险建模
公司破产预测
金融风险管理
信用风险评估
机器学习
数据挖掘
金融工程
统计建模
量化金融
风险管理

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The field of credit risk and corporate bankruptcy prediction has gained considerable momentum following the collapse of many large corporations around the world, and more recently through the sub-prime scandal in the United States. This book provides a thorough compendium of the different modelling approaches available in the field, including several new techniques that extend the horizons of future research and practice. Topics covered include probit models (in particular bivariate probit modelling), advanced logistic regression models (in particular mixed logit, nested logit and latent class models), survival analysis models, non-parametric techniques (particularly neural networks and recursive partitioning models), structural models and reduced form (intensity) modelling. Models and techniques are illustrated with empirical examples and are accompanied by a careful explanation of model derivation issues. This practical and empirically-based approach makes the book an ideal resource for all those concerned with credit risk and corporate bankruptcy, including academics, practitioners and regulators.

《全球金融危机下的信贷行为分析与风险管理新范式》内容概要本书深入剖析了21世纪以来，特别是2008年全球金融危机爆发前后，全球信贷市场的结构性变化、行为驱动因素及其引发的系统性风险。全书旨在构建一套综合性的分析框架，用以理解复杂的信贷生态系统，并提出适应后危机时代监管环境和技术进步的风险管理策略。第一部分：危机时代的信贷结构重塑与驱动因素第一章：2008年金融危机后的全球信贷市场格局本章首先对2008年全球金融危机前后的信贷市场进行了宏观对比分析。重点探讨了危机如何暴露了传统风险计量模型的局限性，特别是低估了关联风险（Contagion Risk）和尾部风险（Tail Risk）。研究关注了影子银行体系（Shadow Banking System）的扩张及其在危机传导中的关键作用，分析了抵押贷款证券化（Securitization）的演变，从最初的风险分散工具，如何转变为风险集中和系统性风险的放大器。此外，本章还探讨了主要经济体（美国、欧盟、新兴市场）在危机后信贷政策的差异性调整，以及这些调整如何影响了全球资本流动和信贷可得性。特别关注了监管资本要求（如巴塞尔协议III）对银行资产负债表结构和信贷风险偏好的长期影响。第二章：宏观审慎视角下的信贷周期与杠杆率本章侧重于宏观经济变量与信贷扩张之间的动态关系。我们运用时间序列分析方法，探究了利率、通货膨胀、资产价格泡沫与信贷总量增长的相互作用。核心内容在于构建一个解释信贷周期驱动力的综合模型，该模型超越了纯粹的货币政策传导机制，纳入了借款人行为（如过度自信、羊群效应）和金融中介机构的风险承担行为。深入分析了家庭、企业和政府部门杠杆率的持续攀升如何成为经济脆弱性的主要来源。通过对不同经济体历史数据的面板回归分析，识别了触发信贷紧缩的临界点（Tipping Points），并讨论了宏观审慎工具（如逆周期资本缓冲、贷款价值比限制）在平抑信贷泡沫中的有效性评估。第三章：企业融资行为的异质性分析本章将研究视角下沉至企业层面，分析在经济不确定性加剧的背景下，不同类型企业（规模、行业、所有制结构）的融资约束与信贷需求差异。研究考察了股权市场与债权市场对企业投资决策的影响路径。特别是，针对中小企业（SMEs）融资难的问题，本章评估了政府担保、供应链金融以及私募信贷市场的作用。详细阐述了在低利率环境下，企业部门可能出现的“僵尸企业”现象，即低效率企业通过持续的债务再融资维持生存，这如何扭曲了资源配置并积累了潜在的信贷风险。第二部分：行为金融学在信贷风险中的应用拓展第四章：信息不对称与信贷市场摩擦的演化本章聚焦于信息不对称问题在信贷关系中的体现及其对风险定价的影响。我们讨论了传统信用评分模型（如FICO）的局限性，尤其是在面对新兴市场和缺乏完善信用记录的借款群体时。重点分析了“逆向选择”（Adverse Selection）和“道德风险”（Moral Hazard）在贷款发放和贷后管理中的具体表现。引入了行为金融学的概念，如前景理论（Prospect Theory）和锚定效应（Anchoring Effect），来解释贷款官和投资者在评估借款人还款意愿和能力时可能出现的系统性认知偏差。第五章：叙事经济学与信贷情绪指标构建本章尝试将定性分析纳入量化风险评估体系。通过文本挖掘和自然语言处理技术（NLP），对金融新闻、监管报告和企业财报中的“叙事”（Narratives）进行量化。构建了信贷情绪指数（Credit Sentiment Index），用以捕捉市场对未来经济前景和债务可持续性的集体判断。研究表明，当主流叙事从“增长乐观”转向“去杠杆必要性”时，往往预示着信贷需求的结构性转变和违约风险的上升。本章还探讨了社交媒体和行业专家论坛信息对企业信用评级预期的即时影响。第三部分：前沿技术赋能的风险监测与管理第六章：机器学习在信贷风险预警中的应用与挑战本章详细介绍了如何利用先进的机器学习算法（如梯度提升机、深度学习网络）来增强信用风险预测的准确性。重点对比了传统回归模型与复杂非线性模型在区分高风险借款人方面的优势。深入讨论了模型的可解释性（Explainability/XAI）问题，即如何在追求预测精度的同时，确保模型决策过程的透明度和合规性，这对满足监管要求至关重要。同时，分析了数据质量、特征工程以及模型在面对“黑天鹅”事件时的鲁棒性挑战。第七章：压力测试与情景分析的深化设计本章聚焦于监管要求的压力测试框架。超越了标准的宏观经济情景（如GDP冲击、失业率上升），本章提出了基于特定风险源的“定制化”压力情景设计，例如：特定行业（如新能源汽车供应链）的深度衰退、关键技术突破导致的资产价值重估、或地缘政治冲突引发的跨境融资中断。本章提供了一套系统性的方法论，用于评估金融机构在这些极端但可能发生的情景下，其资本充足性和流动性缓冲的有效性。第八章：数字化转型与分布式账本技术（DLT）在信贷流程中的重塑本章探讨了区块链技术和分布式账本在提升信贷操作效率和透明度方面的潜力。分析了DLT如何通过智能合约实现自动化合规检查、抵押品管理和交易结算，从而降低操作风险和交易对手风险。研究了数字身份验证和去中心化金融（DeFi）生态系统对传统信贷中介角色的潜在颠覆。讨论了在拥抱新技术的同时，必须解决的数据隐私、互操作性和监管套利等关键问题。结语：迈向韧性更强的信贷体系本书的结论部分总结了当前信贷风险管理面临的核心矛盾：追求效率与维护稳定、技术进步与监管滞后之间的张力。强调构建一个更具韧性的信贷体系，需要监管机构、金融中介和技术提供方之间的协同努力，核心在于从基于历史数据的静态风险管理，转向融合行为洞察和前瞻性技术工具的动态风险治理。