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出版者:经济日报出版社

作者:张俊

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2014-1-1

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787802575899

丛书系列:

图书标签:

• 风险管理
• 风险模型
• 银行
• 商业
• 信贷风险
• 模型设计
• 风险管理
• 金融工程
• 数据分析
• 机器学习
• 风险建模
• 银行实务
• 量化分析
• 信贷评估

《现代信贷风险评估：理论、工具与实务》 本书旨在为读者构建一个全面而深入的信贷风险评估知识体系，涵盖从基础理论到前沿应用的各个环节。我们不仅会解析信贷风险的本质，更将重点放在如何通过系统化的方法来识别、衡量、管理和监控这些风险。 第一部分：信贷风险的理论基石 我们将从信贷风险的定义和分类入手，深入探讨违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）这三大核心概念，并详细阐述它们在风险评估中的作用。本书将详细讲解宏观经济环境、行业特征、企业财务状况以及管理层能力等外部和内部因素如何影响信贷质量。我们将探讨信用评分模型（Scorecard Models）的起源、发展及其在实践中的应用，包括逻辑回归、判别分析等经典方法，并介绍如何进行模型的构建、验证和校准。此外，风险中性定价（Risk-Neutral Pricing）和实际测度定价（Real-World Pricing）等理论框架也将得到详细的介绍，帮助读者理解它们在估值和定价中的重要性。 第二部分：量化信贷风险的工具与方法 这一部分将聚焦于信贷风险量化分析的常用工具和技术。我们将详细介绍信用评级系统（Credit Rating Systems）的构建原则和实施流程，包括评级标准的制定、评级模型的开发以及评级结果的应用。本书将深入讲解统计模型在信贷风险预测中的应用，包括但不限于： 时间序列分析（Time Series Analysis）： 如何利用历史数据识别和预测信贷违约率的趋势和周期性变化。 机器学习模型（Machine Learning Models）： 探索支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）等在信贷风险预测中的强大能力，以及模型的可解释性技术（如SHAP, LIME）。 生存分析（Survival Analysis）： 分析客户的违约时间，构建更精细的违约预测模型。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 如何利用模拟技术来评估投资组合的风险，预测潜在损失。 第三部分：信贷风险的实务应用与管理 本书的最后一部分将着眼于信贷风险在实际业务中的应用和管理。我们将详细探讨不同类型的信贷产品（如个人贷款、公司贷款、贸易融资、衍生品等）的风险特征及其管理要点。本书将深入介绍信用风险对冲工具（Credit Risk Hedging Instruments）的应用，包括信用违约互换（CDS）、信用联结票据（CLN）等，以及如何利用这些工具来管理和转移风险。 压力测试（Stress Testing）： 介绍如何设计和执行压力测试，评估在极端不利情境下的信贷组合表现。 风险报告与监控（Risk Reporting and Monitoring）： 阐述如何建立有效的风险报告体系，及时监控信贷风险的变化，并采取相应的行动。 监管要求与合规（Regulatory Requirements and Compliance）： 详细解析巴塞尔协议（Basel Accords）等国际监管框架下对信贷风险资本要求的规定，以及如何在实际操作中满足合规要求。 组合管理（Portfolio Management）： 探讨如何通过多元化、分散化等策略来优化信贷组合的风险收益特征。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的理论推导，又有贴近实际的案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 模型方法多样： 涵盖经典的统计模型和前沿的机器学习方法，满足不同读者和应用场景的需求。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的专业术语，力求以清晰易懂的语言解释复杂的概念。 结构逻辑清晰： 全书按照理论、工具、应用层层递进，为读者构建完整的知识框架。 无论您是银行、金融机构的风险管理人员、信贷分析师，还是对信贷风险评估感兴趣的学术研究人员、金融专业学生，本书都将是您不可或缺的参考指南。通过系统学习本书内容，您将能够更准确地识别和评估信贷风险，更有效地管理和控制风险，从而提升金融机构的稳健性和盈利能力。

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我是在一个非常紧张的项目周期内开始阅读这本书的，原本担心时间不够用，但这本书的阅读体验却出乎意料的流畅。作者的文笔非常精炼，没有一句废话，信息密度极高，但又不会让人感到压迫。最让我感到惊喜的是，书中对“坏账拨备计提”和“压力测试”等监管要求环节的处理，讲解得深入浅出，把这些看似枯燥的合规要求融入了模型的实际设计中，体现了对当前金融行业监管环境的深刻理解。这本书的价值在于它提供的不是静态的知识点，而是一套动态的、与时俱进的风险管理思维。

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这本书带给我的最大启发在于它对“模型生命周期管理”的强调。很多书籍只关注模型的开发阶段，但这本书从数据的采集、模型的迭代优化，到最终的实际应用效果监控，形成了一个闭环的介绍。特别是关于模型漂移（Model Drift）的识别和应对策略，提供了非常具体的技术路径和业务指标。这让我深刻认识到，一个好的风控模型不是一劳永逸的，而是需要持续维护和优化的系统工程。对于希望在风控领域深耕细作的专业人士来说，这本书提供了一个非常扎实且全面的蓝图，远超出了入门级别的范畴。

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这本书的理论深度和实践价值实在令人惊喜。我原以为这会是一本偏向学术理论的枯燥读物，但事实证明，作者在讲解复杂的金融模型时，总能找到巧妙的比喻和清晰的逻辑脉络。尤其是关于机器学习算法在信用评分卡构建中的应用，书中不仅详细阐述了模型的搭建过程，更深入探讨了模型选择背后的经济学逻辑和监管要求。书中对数据清洗和特征工程的详尽描述，简直就是一本实战手册，让我这个刚入门的分析师少走了很多弯路。那种将抽象概念转化为具体操作步骤的能力，是很多同类书籍所欠缺的。阅读过程中，我能感受到作者多年行业经验的沉淀，每一个案例都直击痛点，让人茅塞顿开。

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初次翻阅这本书时，我最直观的感受是其内容的全面性。它几乎涵盖了从基础的统计学原理到前沿的深度学习在信贷风控中的应用的全景图。与其他侧重某一特定模型讲解的书籍不同，这本书构建了一个完整的知识体系框架，使得读者能够理解不同模型之间的关联性和适用场景。我特别欣赏作者对于模型解释性（Explainability）的重视，在当前监管日益强化的背景下，如何平衡模型的预测能力与可解释性，书中给出了非常中肯且实用的建议。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，这种思维层面的引导，对于提升专业素养至关重要。

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这本书的结构设计非常人性化，简直是为像我这样希望快速上手实战的金融从业人员量身定制的。它没有过多纠缠于繁复的数学推导，而是将重点放在了如何将理论有效地落地为一套可操作的流程。书中附带的许多代码示例和数据说明，虽然我没有完全运行，但光是阅读那些注释清晰的逻辑结构，就已经能让人迅速掌握核心思路。对于那些需要向业务部门解释模型结果的分析师来说，书中的可视化建议和报告撰写技巧，简直是如虎添翼。它更像是一位资深导师在手把手地指导你完成一个完整的风控项目。

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业界的人写的书,很宽泛.

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论文

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读起来和实验报告一样，大哥说的对啊，讲得很浅。读完以后觉得信贷模型设计真tm繁琐，应用性太强，不求甚解就好了。

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挺简略的，入门级，实践中有复杂得多的情况

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读起来和实验报告一样，大哥说的对啊，讲得很浅。读完以后觉得信贷模型设计真tm繁琐，应用性太强，不求甚解就好了。