Credit Risk Modeling using Excel and VBA pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Gunter Löeffler

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2011-2-8

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470660928

丛书系列:

图书标签:

• 金融
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好的，这是一份为您量身打造的、关于一本不包含《Credit Risk Modeling using Excel and VBA》内容的图书简介。 --- 深度解析：现代金融风险量化——数据驱动的决策框架构建 导言：在不确定性中锚定价值的艺术 在全球化和数字化浪潮的共同推动下，金融体系的复杂性与波动性达到了前所未有的高度。理解、衡量和管理信用风险，已不再是银行或金融机构的专属课题，而是所有参与资本市场主体必须掌握的核心竞争力。本书旨在超越基础的风险识别，提供一套全面、实战化且高度面向未来的金融风险量化与决策框架。 本书的焦点将完全集中于前沿的统计建模、先进的机器学习在风险预测中的应用，以及在宏观经济情景下构建压力测试和资本规划的系统方法。我们不关注于特定软件工具（如Excel或VBA）的细节操作，而是着眼于方法论的深度、理论的严谨性以及结果的可解释性与前瞻性。 本书的核心目标读者是那些寻求从传统、经验主义的风险管理方法转向数据驱动、量化驱动的新一代风险管理专业人士、定量分析师、金融工程领域的学生以及高层决策者。 第一部分：量化基础与数据准备——构建稳固的基石 本部分首先为读者打下坚实的理论和数据基础，确保后续的复杂模型建立在准确无误的数据之上。 第1章：金融风险量化的范式转变 从巴塞尔协议到前瞻性建模的演进：探讨监管框架的变化如何驱动了风险量化方法的升级。 风险度量的哲学基础：深入剖析预期损失（EL）、非预期损失（UL）与资本要求之间的内在联系。 量化师的角色与职责：强调模型设计者在风险管理流程中的战略地位。 第2章：高质量信用数据的获取、清洗与特征工程 在现代风险建模中，数据质量决定了模型的上限。本章详尽阐述了从原始数据到模型可用特征集的转化过程。 异构数据源的整合：包括传统的信贷申请数据、交易行为数据、公共宏观经济指标以及替代性数据源（如社交媒体情绪指标，如果适用）。 时间序列数据的处理与对齐：如何处理不同频率和时间戳的数据，确保模型训练的准确性。 缺失值与异常值处理的高级策略：介绍基于模型（如MICE、KNN插补）的插补技术，而非简单的均值填充。 特征选择与降维技术：侧重于信息熵、相关性分析以及主成分分析（PCA）在风险特征提取中的应用。 第二部分：核心风险计量模型的深度剖析 本部分是本书的核心，将系统介绍并详细推导当前行业内最主流、最先进的信用风险计量模型。 第3章：经典逻辑回归模型的精细化调优与应用 虽然逻辑回归是基础，但本章着重探讨如何使其达到工业级应用标准。 评分卡的构建哲学：从WOE（信息值）转换到最终的决策分数。 模型稳定性和漂移监测：引入Kolmogorov-Smirnov（KS）统计量、Gini系数的动态监控。 稳健性检验与模型校准：确保模型预测的概率（PD）能够准确反映真实违约频率，利用Hosmer-Lemeshow检验进行校准评估。 第4章：生存分析在风险预测中的前沿应用 信用风险的本质是“时间到事件”的问题，生存分析为此提供了强大的工具。 Cox比例风险模型：深入理解协变量对违约时间的影响。 Kaplan-Meier估计与风险函数：如何构建和解释生存曲线。 应用场景：从贷款生命周期预测到合同提前终止风险的评估。 第5章：机器学习在违约预测中的革命性突破 本章全面探索超越线性模型的强大预测能力，重点关注模型的选择、训练、验证和可解释性。 提升（Boosting）框架的精讲：深入理解Gradient Boosting Machines (GBM) 和 XGBoost 在处理高维度稀疏风险数据时的优势。 随机森林与集成学习：构建更具鲁棒性的分类器。 深度学习模型简介：初步介绍如何使用神经网络处理序列化的交易数据以捕获复杂的时序依赖性。 模型可解释性（XAI）的实战：使用SHAP值和LIME方法，解释复杂模型如何做出决策，满足监管对透明度的要求。 第三部分：资产组合风险管理与压力测试 风险管理最终落脚于组合层面。本部分将重点放在如何将个体风险聚合，并进行前瞻性的情景分析。 第6章：资产组合的信用风险计量：相关性与聚合 单一风险因子模型（SRFM）：深入理解Asymptotic Single Risk Factor (ASRF) 模型，特别是Merton模型在组合视角下的扩展。 Copula函数在违约相关性建模中的应用：介绍t-Copula、Gaussian Copula等如何更准确地描述尾部相关性。 VaR (Value at Risk) 与 C-VaR (Conditional Value at Risk)：在投资组合风险计量中的应用与局限性。 第7章：压力测试与宏观审慎管理 压力测试是现代金融监管的核心要求，本章提供构建完整压力测试框架的方法论。 情景设计（Scenario Design）的艺术与科学：如何结合宏观经济预测模型（如VAR模型）构建合理的“不利情景”。 自下而上（BU）与自上而下（TD）方法的结合：实现两种方法在资本规划中的协同。 后向压力测试与前瞻性资本缓冲：确保在经济衰退期间，机构能够维持充足的资本比率。 第四部分：模型验证、治理与前沿趋势 一个模型只有经过严格的验证和健全的治理体系，才能真正投入生产环境。 第8章：模型验证与“沙盒”测试的黄金标准 模型验证的“三维度”检验：数据准备、模型性能（In-Sample/Out-of-Sample）和假设条件检验。 回测（Backtesting）的严格性：针对违约概率和违约损失率（LGD）进行专业的后验验证。 模型风险管理框架（MRM）：建立清晰的模型生命周期管理流程，确保合规性。 第9章：信用风险的未来展望：从预测到实时决策 实时风险监控系统的架构：如何利用流式计算平台处理高频交易数据。 替代数据与强化学习在定价中的潜力：探讨下一代模型如何更主动地优化定价策略。 全球监管趋势的迭代：对IFRS 9/CECL等新会计准则对量化模型提出的新挑战进行前瞻性分析。 --- 本书特色： 本书避开了对特定软件环境的过度依赖，转而专注于量化金融领域的底层数学原理、严谨的统计推导和面向工业应用的实践经验。读者将学习到如何独立构建、验证和部署高阶信用风险模型，为应对未来金融市场的复杂挑战做好充分准备。这是一本关于“如何思考”风险的指南，而非简单的“如何操作”的工具手册。

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