出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302463498
版次：1
商品编码：12145548
包装：平装
开本：16开
出版时间：2017-03-01
用纸：胶版纸
页数：318
字数：389000
正文语种：中文
具体描述
产品特色
编辑推荐
《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》是金融业内稀有的全面讲述信用风险标准评分卡模型开发的专业技术书籍，既有理论的高度，又有实践的价值，书中介绍的模型开发技术均是作者在国内金融风险管理一线从业经常使用的方法。内容简介
《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》共分为两部分，第一部分主要讲述信用风险评级模型的开发方法，主要包括自动建设信用风险数据库、信用风险标准评分卡模型、KMV模型、Z�睸core模型等核心技术，并公布了全部模型的R语言源代码；第二部分主要讲述实用的信用风险管理方法，主要包括风险规避、风险缓释、风险收益匹配、经济资本管理等实用方法。《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》适合在银行、证券、保险、基金等金融机构从事信贷和债券投资等相关业务的从业者阅读。
作者简介
崔玉征，金融风险管理师（FRM）；哈尔滨工业大学学士，中国科学院硕士，香港中文大学商学院MBA；先后工作于穆迪、平安证券、安信证券，主要从事资本市场的信用风险计量和管理工作，同时担任多家金融公司信用风险管理顾问；2015年初被评为“深圳市高层次人才”，享受高层次人才补贴。内页插图
目录
第一部分证券公司信用风险计量体系第一章信用风险计量体系的构成3
第一节信用风险概述3
第二节主体计量体系3
第三节债项计量体系5
第二章环境配置及数据库建设7
第一节数据库配置7
第二节建模工具R的安装和配置方法21
第三节自动获取建模所需数据28
第三章信用风险评级模型的开发过程35
第一节信用风险评级模型的类型35
第二节信用风险评级模型开发流程概述35
第三节明确要解决的问题37
第四节数据准备及数据预处理38
第五节变量选择43
第六节模型开发52
第七节主标尺设计及模型验证57
第八节模型实施59
第九节模型监测与报告60
第四章逻辑回归64
第一节基本原理64
第二节似然方程66
第三节Hessian矩阵及参数估计67
第四节模型拟合统计量68
第五章个人主体违约概率计量69
第一节层次分析法及R源代码69
第二节基于逻辑回归的标准评分卡方法及R源代码81
第三节实用的数据预处理方法及R源代码142
第六章机构主体违约概率计量151
第一节机构主体信用风险标准评分卡模型及R源代码151
第二节KMV模型及R源代码215
第三节Z�睸core模型及R源代码222
第七章违约损失率计量238
第一节违约损失率的定义及概述238
第二节实用的LGD模型开发方法239
第八章违约风险敞口计量247
第一节投融资类业务违约风险敞口计量247
第二节交易对手违约风险敞口计量247
第九章主标尺及模型验证250
第一节违约概率校准及主标尺设计250
第二节模型验证体系及R源代码257
第十章信用风险经济资本计量264
第一节经济资本概述264
第二节单笔融资类业务经济资本的计算268
第三节投资组合经济资本的计算271
第二部分证券公司信用风险管理体系
第十一章信用风险管理体系277
第一节风险规避277
第二节风险缓释278
第三节风险收益匹配278
第十二章信用风险经济资本管理280
第一节经济资本分配280
第二节限额管理282
第三节风险定价282
第四节绩效考核283
附录AR语言基础285
附录B大数据技术在信用评级中的应用及R源代码297
精彩书摘
第一章信用风险计量体系的构成本章分为三节，逐步讲述信用风险管理的核心要素及信用风险计量体系的组成部分，主要包括信用风险概述、主体计量体系和债项计量体系三部分。 第一节信用风险概述 信用风险是指融资人或交易对手（以下简称主体）不能按照约定按时偿还债务的可能性。当主体不能按时履约时，我们通常定义为主体发生了违约。因此，信用风险管理有两个核心要素： 第一个是对主体是否会发生违约进行预测管理；第二个是假设主体违约后对证券公司产生的后果进行预测管理。简而言之，这两个核心要素中第一个是违约（对应风控指标PD，probability of default）；第二个是对违约后果的管理（对应风控指标LGD和EAD，loss given default和exposure at default）。这两个核心要素中，第一个要素是信用风险管理的重点；其次才是对违约后果的管理。因为，信用风险的源头是违约，即如果主体不发生违约，信用风险就不会发生，也就没有必要管理违约的后果。在数学上也可以给出严谨的证明，证券公司所有融资类业务的*大盈利点，一定是在所有主体均不违约时达到。 那么，我们怎么管理违约及违约的后果呢？ 信用风险主体评级模型是对主体未来一段时间内是否会发生违约的前瞻性预测；信用风险债项评级模型是假设主体发生违约后，对证券公司可能面临的损失程度的前瞻性预测。因此，我们用主体评级模型去管理违约，用债项评级模型去管理违约的后果。 证券公司需承担信用风险的业务主要包括融资融券、股票质押、约定购回、债券投资、信托投资、资产证券化及其他非标融资类业务、场外衍生品业务、代销金融产品等。 第二节主体计量体系 由第一节的分析可知，我们采用主体评级模型来预测主体发生违约的概率。那么，主体的类型包括自然人、法人、控股股东、实际控制人、机构等，并且机构又分为不同的行业，我们需要对各种类型的主体均开发不同的主体评级模型吗？我们知道个人和机构的属性有着本质的不同，个人的主观随意性较强，即使还款能力很强的个人，也时常出现违约的情况；而机构是否违约基本是由其客观的还款能力所决定，即机构基本是“按章办事”，债务到期时如果还款能力足够，就不会发生违约，受主观随意性影响很小。 机构有不同的行业之分，每个行业的特性均存在差异。因此，证券公司的主体计量体系可设计为图1.1所示的架构 ，这也是国际通用的做法。 图1.1对主体量化的架构设计 对个人和机构及行业分类的认定，需做如下说明。 （1） 个人主体评级模型适用于自然人客户，即不需要给其他人“发工资”的个人融资客户，均适用于个人主体评级模型。 （2） 控股股东、实际控制人客户，按其控制的上市公司所属行业进行主体评级，即给人“发工资”的个人融资客户，由于其还款能力受其控制企业的盈利状况影响很大，因此按机构的主体评级模型评估其信用等级，这也是国际通用的做法。 （3） 对机构主体评级模型的开发需要区分不同的行业，分别开发不同的评级模型。需要重点指出的是，行业的划分没有确定的标准，通常根据数据收集的情况及企业实际的主营业务进行划分。但是，就目前国内资本市场的实际情况来看，我们通常需要将同一产业链中相同属性的上中下游企业进行合并处理，以获取足够的用于模型开发的样本总体。笔者曾按照这种做法开发了国内19个行业的主体评级模型，经过3年多的实际应用，取得了很好的实践效果。再者，这种合并产业相同属性的上中下游企业以获得足够建模样本的方法，不论在理论层面还是在实践层面都是非常合理的。比如，目前产能严重过剩的钢铁行业，其上游是铁矿石、煤炭等矿产行业，钢铁行业的过剩直接导致了采矿行业的不景气，且这些行业的经营模式也是基本相同的。因此，在做模型开发时，完全可以将钢铁、煤炭、采矿等合并为一个新的行业——矿产能源行业。 （4） 本书所指的主体评级模型均是指信用风险标准评分卡模型，该类模型是目前全球在信用风险管理领域使用*广泛的一类模型，而主体评级模型又分为申请者评级、行为评级、催收评级和欺诈评级四类。 第三节债项计量体系 由第一节的分析可知，债项计量体系共包括两个量化指标，分别是违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）。在模型分类上，LGD模型通常根据企业的融资用途开发不同的计量模型，我们通常根据主体的融资用途，将债项评级模型分为企业融资模型、现金流融资模型、项目融资模型等。EAD模型不需要分别开发，只需要根据违约风险敞口等于融出本金加上应收利息及必要的货币时间价值调整项计算即可。适用于证券行业的EAD模型与银行业的EAD模型有较大的不同，因为证券行业的融资类业务一般是一次性还本付息，而银行业一般是每月分期偿还本息。 需要特别说明的是，在进行债项评级模型开发之前，需首先开发并评估主体的信用等级。这主要是因为在信用风险管理体系中，主体是否违约是因，对违约后果的管理是果，且主体评级与债项评级正相关（主体评级越高、债项评级也越高，主体的违约概率越低、其债项的违约损失率也越低）。 综上分析，债项的量化架构设计如图1.2所示。 图1.2债项的量化架构设计 综合主体和债项的量化架构设计，证券公司的整个信用风险计量和管理体系如图1.3所示。每个主体对应一个唯一的违约概率（PD），且PD的计量与债项无关；同一主体开展不同的业务产生的债项，对应不同的违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）；每个主体对应一个预期损失（EL），等于其违约概率（PD）乘以其所有债项的汇总［EL=PD×∑(LGDi×EADi)］。有了上述信用风险基础计量指标的计算结果，我们可以对信用风险管理的高级方法——经济资本管理法的核心指标进行计量，如非预期损失（UL）、经济资本（EC）、风险调整后资本收益（RAROC）等。 图1.3证券公司的整个信用风险计量和管理体系 第二章环境配置及数据库建设开发信用风险评级模型首先要有数据，本章重点讲述自动获取相关数据的数据库建设方法，共分为三节，第一节讲述数据库安装与配置方法，第二节讲述建模工具R软件的安装与配置，第三节讲述自动获取数据的实例。 第一节数据库配置 本书以开源、免费的数据库软件MySQL为例，来逐步讲述其安装和配置过程，这也是建设信用风险数据库的必要前提。各步骤的详细过程如下所示。 （1） 访问MySQL首页（http://www.mysql.com/），如图2.1所示。 图2.1MySQL网站首页 （2） 下载免费的MySQL社区版，选择免费的社区版MySQL服务器（Community Server），单击“DOWNLOAD”，如图2.2所示。 （3） 选择Windows平台的版本，在“Select Platform”下拉列表中选择“Microsoft Windows”平台，并根据自己电脑的配置选择32位或64位平台（本书以32位机器为例），单击“Download”下载，如图2.3所示。图2.2下载MySQL Community版本 图2.3选择“Microsoft Windows”平台下的32位下载 （4） 安装并配置MySQL Community Server，下载完成后，双击安装，弹出如图2.4所示的安装界面。 图2.4MySQL安装界面 勾选“I accept the license terms”，单击“Next”按钮，选择数据库的安装类型，如图2.5所示。 图2.5选择数据库安装类型 选择“Developer Default”，单击“Next”按钮，检查安装MySQL所需要的环境配置，如图2.6所示。 图2.6检查所需的环境配置 单击图2.6所示的“Execute”按钮，环境配置检查结果，如图2.7所示。图2.7环境配置检查结果 弹出“Confirm”对话框，如图2.7所示。单击“Yes”，然后单击“Next”按钮，进入准备安装对话框，如图2.8所示。 图2.8准备安装数据库 单击图2.8所示对话框中的“Execute”按钮，等待数据库安装。安装结束后，会显示图2.9所示的对话框。 图2.9数据库安装完成单击图2.9所示对话框中的“Next”按钮，进入数据库配置对话框，如图2.10所示。 图2.10数据库配置 选择数据库服务器的配置类型，如图2.11所示。有三种类型可选，作为示例，本书选择“Development Machine”，读者可根据实际情况选择其他类型。 图2.11选择数据库服务器的配置类型单击图2.11所示对话框的“Next”按钮，并设置根用户密码，即为超级用户密码（本书设置为admin），如图2.12所示。 图2.12设置根用户密码 也可通过单击图2.12中“Add User”按钮，添加新用户，本书添加新用户“test”，密码为admin，如图2.13所示。 图2.13添加新用户并设置密码为新添加的用户test设置“Host”和“Role”，本书中“Host”设置为“localhost”，“Role”设置为“DB Admin”，如图2.14所示。 图2.14为新用户设置Host和Role 单击图2.14中“OK”按钮，完成新用户添加，并单击“Next”按钮，设置Windows服务的名称，如图2.15所示。 图2.15设置Windows服务的名称本书直接采用默认的Windows服务名称“MySQL57”，单击图2.15中的“Next”按钮，进入数据库配置确认对话框，如图2.16所示。 图2.16确认数据库配置 单击图2.16中的“Execute”按钮，使之前的设置生效。*后，单击图2.17所示对话框中的“Finish”按钮，完成数据库的配置。 图2.17完成数据库的配置至此，MySQL数据库安装、配置完毕。下面进入第五步，建立数据库用于存储数据。 （5） 建立存储数据的数据库，并进行远程访问授权。经过前面四步的安装与配置，我们搭建好了“房子”的框架。接下来，我们“装修该房子”，并分出一个具体的“房间”（数据库）来存储建模所需的数据。 回到电脑桌面，单击“开始”→“所有程序”→“MySQL”→“MySQL Server 5.7”→“MySQL5.7 Command Line Client”，启动MySQL脚本链接，如图2.18所示。 图2.18启动MySQL脚本 弹出图2.19所示的对话框，输入数据库配置阶段设置的密码：admin。 图2.19输入数据库配置阶段设置的密码 显示图2.20所示内容，表明数据库连接成功。 图2.20连接MySQL 这样，我们就以超级用户身份登录了MySQL数据库服务器。下一步是建立存储建模所需数据的数据库，我们命名为creditrisk。在图2.20中光标后，输入“create database creditrisk;”，并按回车，返回如图2.21所示信息，表明数据库建设完成。这样，我们就建立了专门存放建模所需数据的数据库，数据库名称为“creditrisk”。 图2.21建立“creditrisk”数据库 接下来我们为远程访问该数据库进行授权，假设需要远程访问该数据的机器IP地址为“10.8.3.117”，则可用如下SQL脚本实现授权： grant all on *.* to ‘test’@’10.8.3.117’ identified by ‘admin’; 该句SQL脚本的意思是授权“10.8.3.117”这台机器，以用户名“test”，密码“admin”，访问数据库，返回如图2.22所示的内容，表明授权成功。 图2.22远程访问授权 在图2.22中输入命令：quit，并按回车退出MySQL服务器。 至此，数据库“creditrisk”和远程访问授权，均建设完毕。 （6） 建立数据库的远程链接，首先获取安装MySQL Server机器的IP地址，方法如下： 回到Windows桌面，单击“开始”→“输入cmd”→“回车”，如图2.23所示。 图2.23打开命令行对话框 弹出图2.24所示对话框，并输入“ipconfig”，按回车，获取数据库服务器的IP地址。图2.24的输出结果表明，IP地址为“10.8.16.210”。 图2.24获取本机IP地址 建立远程连接时，可在安装MySQL Server的机器上，也可放在其他任意一台电脑上，但都必须牢记安装MySQL Server的机器上的IP地址（10.8.16.210）！ 本书以在另外一台机器（其IP地址为10.8.3.117）上配置远程连接为例，回到Windows桌面，单击“开始”→“控制版面”，选择“管理工具”，如图2.25所示。 图2.25选择“管理工具” 单击图2.25所示的“管理工具”，弹出如图2.26所示的对话框，选择“数据源（ODBC）”，如图2.26所示。 图2.26选择“数据源（ODBC）” 双击图2.26所示的“数据源（ODBC）”，弹出如图2.27所示的对话框。选择“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”，单击“完成”按钮，弹出图2.28所示对话框。此处需要注意的是“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”选项，既可显示中文又可显示英文，而“MySQL ODBC 5.3 Unicode Driver”选项，只可显示英文，不可显示中文。 图2.27选择“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver” 图2.28配置远程ODBC链接 在图2.28所示的对话框中，“Data Source Name”，可随便命名，本书命名为“credit”；“Description”，可随便命名，本书命名为“credit�瞕b”；“TCP/IP Server”，只能填写我们获取的安装MySQL Server的IP地址，为“10.8.16.210”；“User”，只能命名为我们在安装MySQL Server时，创建的用户名“test”；“Password”只能为我们设置的“admin”；“Database”只能为我们创建的数据库“creditrisk”。 单击“test”按钮，弹出Test Result对话框中的内容为“Connnection Successful”时，表明连接测试成功！单击“OK”按钮，远程连接配置完成。 至此，数据库和远程链接配置成功。接下来的第二节和第三节将详细介绍使用R软件自动获取数据，并存储到上述数据库的方法。 第二节建模工具R的安装和配置方法 本节将详细介绍开源、免费的统计软件R的安装及配置方法。 （1） 访问R软件主页（https://www.r�瞤roject.org/），并选择下载镜像，如图2.29所示。 图2.29访问R软件主页 (2) 任意选择一个国内站点，此处选择的是中科院站点，如图2.30所示。 （3） 单击图2.30所示的站点“http://mirrors,opencas.cn/oran/”，下载Windows版本，如图2.31所示。 （4） 单击图2.31所示的“Download R for Windows”，并选择“install R for the first time”，如图2.32所示。 （5） 下载并运行*新版本R软件，右键单击如图2.33中所示的“DownloadR 3.2.3 for Windows”，选择“目标另存为(A)...”，保存到本机的某个文件夹下。图2.30选择下载站点 图2.31选择Windows版本的R软件 图2.32选择“install R for the first time” ……前言/序言
我们先看看自从2014年3月5日国内第一只债券“11超日债”发生违约以来资本市场信用风险事件发生的整体概况。 据Wind统计数据，2014年全年共计5只债券发生了违约，合计违约金额11.6亿元；2015年全年共计19只债券发生了违约，合计违约金额117.1亿元；截至2016年6月30日共计36只债券发生了违约，合计违约金额235.91亿元。通过这些数据可见，国内资本市场发生违约的事件和违约金额均呈爆发式增长的态势。 可是，从全球视野和信用风险评级模型开发的角度来看，目前发生违约的这些样本量仍然是太少，我们仍然无法采用科学、专业的方法来开发能够有效预测违约发生概率的信用风险评级模型。本书介绍的开发信用风险评级模型的实用方法，全都经过至少3年在国内资本市场的实践应用，并已经被事实证明了是行之有效的。 本书详细讲述的信用风险评级模型开发技术主要包括： （1） 适用于评估资本市场个人融资主体的AHP法模型开发技术； （2） 以互联网公开数据集GermanCredit为例，详细讲述信用风险标准评分卡模型开发技术； （3） 基于实质性违约样本，提取机构发生实质性违约前的“征兆”，建立“技术性违约”的标准，并以此来开发适用于机构的信用风险评级模型的技术。 针对机构的上述做法已经被实践证明是成功的，收到了很好的效果。在理论上上述做法同样是可解释的，因为我们可把机构比喻成一个“生命体”，该“生命体”的血液即为企业的现金流，那么任何一个“生命体”一般都不会突然“病入膏肓”，即任何一个正常经营的企业一般都不会突然违约！在违约之前，一定会有一些“征兆”，这些“征兆”就是机构主体评级模型中各指标变化的趋势。如何选择这些“征兆”呢？目前，国内资本市场已经有61只债券发生了实质性违约，共涉及37个发债主体，通过研究这些实质性违约主体*近3～5年的财务数据及其他定性数据，我们不难从中发现*终导致实质性违约发生的“征兆”。 在信用风险评级模型开发时，违约通常被定义为因变量（D），而违约的发生是一系列因素（即自变量，包括定量和定性等指标）共同作用的结果。因此，因变量与自变量之间可以用如下函数关系式表示：D=f（定量指标、定性指标及其他综合因素）。通过分析已经发生实质性违约的37家发债主体，我们不难提取一些导致其发生实质性违约的共同指标，通过分析这些指标变化的趋势，违约前的“征兆”也就不难发现了。我们将这些“征兆”定义为“技术性违约”，并以此来开发信用风险评级模型。 作者采用这种方法开发的机构主体评级模型，经过3年多在证券公司的实际应用，不论是模型的区分能力、预测能力，还是模型的稳定性方面，都表现出了很好的效果。 本书定位为在资本市场从事信用风险计量和管理的工具书。如果你在当前市场条件下开发信用风险评级模型时遇到困难，阅读本书你一定会找到实用性的解决方法；如果你在如何管理信用风险时遇到困难，阅读本书你也会找到实用的解决方法。 本书共分为两部分。第一部分重点讲述信用风险的计量方法和适用于证券公司的信用风险计量体系，主要包括第一章至第十章的内容，并附以大量的R实例代码。第二部分重点讲述适用于证券公司的信用风险管理方法，主要包括第十一章和第十二章的内容。 科学的信用风险计量和管理体系，需要先进的信用风险管理系统。衡泰软件的衡泰信用风险管理系统（xCRMS），能实现企业级信用风险计量、分析、管理和报表的全流程系统化管理。xCRMS 功能齐全，可以非常方便地配置本书中讲述的所有模型，实现评级模型的批量化运算、测试和管理。衡泰信用风险管理系统的强大功能已经在安信证券、招商证券、国泰君安证券、中投证券、光大证券、新时代证券、国都证券等众多证券公司中得到了良好的应用。 本书假定读者非常熟悉模型开发工具R编程语言，对于R语言新手来说，建议首先阅读附录A中的内容，以基本熟悉R语言的相关语法。 本书在撰写过程中得到了家人、朋友和业内专业人士的大力支持，在此对他们一一表示感谢。他们分别是深圳正前方金融服务有限公司董事长禹荣刚先生、杭州衡泰软件有限公司董事长徐行先生、美国穆迪董事总经理邵可弟先生、远光软件股份有限公司董事会秘书戴文斌先生。再次对他们表示感谢。 作者2016年10月
《金融风险管理与量化分析》 引言 在瞬息万变的金融市场中，风险无处不在，它如影随形，既是挑战，也是机遇。对金融风险的深刻理解和有效管理，是金融机构生存与发展的基石，更是实现稳健增长的关键。本书旨在为读者提供一个全面、深入的金融风险管理框架，并辅以强大的量化分析工具，帮助读者驾驭风险，在复杂的金融环境中做出更明智的决策。 本书并非局限于某一特定风险类型或工具，而是力求涵盖金融风险管理的各个重要维度。我们将从风险的本质出发，探讨不同类型的金融风险，包括市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等，并深入剖析它们产生的根源、表现形式以及相互之间的关联。在此基础上，我们将系统性地介绍风险度量、风险评估、风险控制和风险报告等关键环节，为读者构建一个完整的风险管理体系。 量化分析在现代金融风险管理中扮演着至关重要的角色。本书将引入一系列主流的量化分析方法和技术，重点关注如何将这些理论工具应用于实际的风险管理场景。我们将探讨统计学、概率论、计量经济学等基础理论在风险分析中的应用，以及更高级的建模技术，例如蒙特卡洛模拟、时间序列分析、回归分析、因子模型等。通过丰富的实例和详细的步骤解析，读者将能够掌握如何运用这些工具来量化风险，评估资产组合的风险收益特征，以及构建有效的风险对冲策略。 第一部分：金融风险概论与管理框架 第一章：金融风险的本质与分类 1.1 风险的定义与重要性： 深入阐述金融风险的内涵，为何风险管理成为金融机构的生命线，以及风险与收益的关系。 1.2 主要金融风险类型： 市场风险 (Market Risk): 详细介绍利率风险、汇率风险、股票价格风险、商品价格风险等，以及它们如何影响金融资产的价值。 信用风险 (Credit Risk): 探讨违约风险、信用评级风险、交易对手风险，分析其在信贷、债券、衍生品等业务中的表现。 操作风险 (Operational Risk): 涵盖内部流程、人员、系统故障、外部事件等导致的风险，强调其隐蔽性和潜在破坏力。 流动性风险 (Liquidity Risk): 分析资产流动性风险和资金流动性风险，解释其对机构偿付能力和市场稳定性的影响。 其他风险： 简要介绍并关注法律风险、合规风险、战略风险、声誉风险等，并探讨它们与核心金融风险的交织。 1.3 风险的度量与计量： 引入风险度量的基本概念，如敏感性分析、情景分析、压力测试等，并为后续的量化分析奠定基础。 第二章：金融风险管理的系统性框架 2.1 风险管理的目标与原则： 明确风险管理在合规、稳健、增效等方面的作用，探讨风险偏好、风险容忍度等关键概念。 2.2 风险管理的组织架构与职责： 分析风险管理委员会、风险管理部门、业务部门在风险管理中的角色与协同。 2.3 风险管理的流程： 风险识别 (Risk Identification): 介绍识别各种风险来源的系统性方法。 风险评估 (Risk Assessment): 探讨定性与定量评估风险的可能性和影响。 风险控制 (Risk Control): 讲解风险规避、风险转移、风险分散、风险缓释等策略。 风险监控与报告 (Risk Monitoring and Reporting): 强调持续跟踪风险状况并向管理层和监管机构汇报的重要性。 2.4 内部控制与合规： 探讨内部控制在风险管理中的基础性作用，以及合规性要求对风险管理的影响。 第二部分：量化分析方法与应用 第三章：统计学与概率论在风险分析中的基础 3.1 描述性统计： 均值、方差、标准差、偏度、峰度等基本统计量的计算与解读，用于初步刻画金融数据的特征。 3.2 概率分布： 正态分布、对数正态分布、t分布、泊松分布等常见概率分布的介绍，以及它们在模拟金融变量和计算概率方面的应用。 3.3 统计推断： 参数估计、假设检验、置信区间等概念，如何利用样本数据推断总体特征，评估模型的统计显著性。 3.4 相关性与协方差： 分析不同金融资产之间收益率的相关性，理解协方差在资产组合风险中的作用。 第四章：计量经济学模型与时间序列分析 4.1 回归分析 (Regression Analysis): 简单线性回归与多元线性回归： 构建模型解释金融变量之间的关系，例如解释股票收益与宏观经济指标的关系。 模型诊断与选择： R方、F检验、t检验、残差分析等，确保模型的有效性。 应用场景： 因子模型、风险暴露度量、宏观经济预测等。 4.2 时间序列分析 (Time Series Analysis): 平稳性与非平稳性： 理解时间序列数据的基本性质。 自相关与偏自相关： 分析序列内部的依赖关系。 ARIMA模型： 识别、估计和应用ARIMA模型预测金融时间序列。 GARCH族模型： 异方差条件性自回归模型，用于捕捉金融市场波动的集聚现象，如VaR和ES的计算。 应用场景： 波动率预测、风险度量、资产价格预测。 第五章：高级量化模型与技术 5.1 蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation): 原理与实现： 基于随机抽样生成大量可能的结果，模拟复杂系统的行为。 在风险管理中的应用： 资产组合风险分析、期权定价、压力测试、VaR计算等。 5.2 风险价值 (Value at Risk, VaR) 与预期损失 (Expected Shortfall, ES): VaR的定义与计算方法： 参数法、历史模拟法、蒙特卡洛法等。 VaR的优缺点与局限性： 分析其在度量尾部风险方面的不足。 ES的定义与计算： 弥补VaR在尾部风险度量上的不足。 VaR和ES在实际应用中的考量： 投资组合风险管理、资本充足性评估。 5.3 因子模型 (Factor Models): CAPM与多因子模型： 解释资产收益的驱动因素，度量系统性风险。 因子风险的度量与管理： 识别、量化和控制因子暴露。 在投资组合构建和风险分析中的应用。 5.4 机器学习在金融风险管理中的初步应用： 简要介绍监督学习、无监督学习在信用评分、欺诈检测、市场预测等领域的潜在应用，为读者提供未来学习方向。 第三部分：特定金融风险的量化分析与管理实践 第六章：市场风险的量化分析与管理 6.1 敏感性分析： Delta, Gamma, Vega, Rho等希腊字母在期权和衍生品风险管理中的应用。 6.2 利率风险的计量： 久期、凸性、利率敏感性分析。 6.3 汇率风险的度量： 敞口分析、外汇掉期、期权策略。 6.4 股票价格风险与商品价格风险的量化： Beta系数、波动率分析、相关性分析。 6.5 压力测试与情景分析在市场风险管理中的应用。 第七章：信用风险的量化分析与管理 7.1 信用风险度量模型： 结构性模型： Merton模型等，基于资产价值的波动性。 简化模型 (Reduced-form Models): 信用评级模型、违约概率模型 (PD)、违约损失率模型 (LGD)、风险暴露模型 (EAD)。 7.2 信用评分与模型开发： Logistic回归、判别分析、决策树等在构建信用评分模型中的应用。 7.3 信用组合风险管理： 信用相关性、信用风险集中度分析、预期损失 (EL) 和非预期损失 (UL) 的计算。 7.4 交易对手信用风险的管理： CVA (Credit Valuation Adjustment)、DVA (Debit Valuation Adjustment) 的概念与计算。 第八章：操作风险、流动性风险与其他风险的管理 8.1 操作风险的计量： 数据收集、损失事件分析、风险与控制自我评估 (RCSA)、关键风险指标 (KRI)。 8.2 流动性风险的管理： 流动性覆盖率 (LCR)、净稳定资金比率 (NSFR) 等监管要求。流动性压力测试。 8.3 法律合规风险与声誉风险的管理： 风险意识、合规体系建设、沟通与危机管理。 8.4 风险管理信息系统 (RMIS) 的作用。 第四部分：风险报告与前瞻 第九章：金融风险报告的编制与解读 9.1 风险报告的原则与内容： 准确性、及时性、完整性、可理解性。 9.2 内部风险报告： 向董事会、高管层、业务部门汇报。 9.3 监管风险报告： Basel协议、国内监管要求。 9.4 风险报告的工具与可视化： 图表、仪表盘的有效运用。 第十章：金融风险管理的发展趋势与挑战 10.1 监管环境的变化： Basel IV, IFRS 9 等对风险计量和管理的影响。 10.2 技术进步与创新： 大数据、人工智能、区块链在风险管理中的应用前景。 10.3 全球化与地缘政治风险： 跨国经营中的风险复杂性。 10.4 可持续金融与ESG风险： 环境、社会、公司治理因素对金融风险的影响。 10.5 风险文化建设的重要性。 结论 金融风险管理是一个动态且持续演进的领域。本书的目的是为读者提供一个扎实的理论基础和实用的量化工具，以应对日益复杂的金融风险。通过对金融风险本质的深入理解、系统性管理框架的学习，以及量化分析方法的掌握与应用，读者将能够提升在金融市场中识别、评估、控制和管理各类风险的能力，从而在风险与收益之间找到最佳平衡点，实现金融机构的长期价值最大化。我们鼓励读者在掌握本书内容的基础上，结合实际工作经验，不断探索和创新，以适应金融行业日新月异的发展。
用户评价
评分
对于我这样在券商风险管理部门工作多年的资深人士来说，市场上关于信用风险的书籍已经见过不少，但大部分都侧重于理论，或者停留在SAS、Python等其他语言的应用。 这本《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》，恰恰填补了我一直以来对R语言在这一领域应用的关注空白。 我非常期待书中能够针对券商特有的业务场景，例如股票质押式回购、场外衍生品交易、债券承销等，提供具体的R语言计量模型和风控策略。 例如，在股票质押式回购业务中，如何利用R语言构建一个有效的违约概率预测模型，并结合股票的市场波动性，动态调整预警阈值？ 在场外衍生品交易中，如何运用R语言进行交易对手的信用风险敞口计量和压力测试？ 我希望书中能够提供一些先进的计量方法，例如考虑相关性的多因子模型，或者基于机器学习的信用风险评估技术。 同时，我也关注模型在实际业务中的落地和运维，书中如果能提供关于模型风险管理、模型验证以及如何利用R语言实现自动化报告和监测的经验分享，那我将非常欣喜。
评分书籍：《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》 从这本书的书名来看，它似乎是一本非常专业且实用的工具书，尤其对于金融从业者和研究者而言，其价值不言而喻。 我一直对金融风险管理领域充满兴趣，特别是信用风险，这是证券公司运营中至关重要的一环。 想象一下，这本书如果能够深入浅出地讲解如何利用R语言这一强大的统计分析工具，来量化和评估信用风险，那将是多么令人兴奋的事情。 我非常期待书中能够涵盖诸如违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和暴露违约（EAD）等核心信用风险参数的估计方法，并能结合实际案例，演示如何在R中构建相应的模型。 此外，风险敞口的管理也是信用风险管理不可或缺的组成部分，如果书中能提供如何在R中进行压力测试、情景分析，以及如何设定风险限额和监测预警机制的指导，那就更完美了。 毕竟，理论知识的学习固然重要，但如何将其转化为实际操作，并在日常工作中落地，才是衡量一本书实用性的关键。 R语言作为一种开源且功能强大的编程语言，在数据分析和建模方面有着得天独厚的优势，将其应用于信用风险管理，无疑能提高效率、降低成本，并可能发现传统方法难以触及的风险信号。 我相信，如果这本书能做到这些，那么它将成为我案头必备的参考资料，也是我提升专业技能的宝贵助力。
评分作为一名刚刚踏入金融行业的新人，我对于各种复杂的金融模型和风险管理工具感到既好奇又有些畏惧。 尤其听说证券公司在风险管理方面有非常严格的要求，而信用风险更是重中之重。 这本书《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》，听起来就非常契合我目前学习的需求。 我希望书中能够用相对易懂的语言，解释信用风险的本质是什么，它会从哪些方面影响证券公司，以及为什么需要对它进行计量和管理。 另外，R语言虽然听说过，但实际操作经验不多，我希望这本书能够从基础的R语言语法讲起，或者至少提供一些非常清晰的代码示例，让我能够一步步跟着操作，理解如何用R来实现信用风险的量化。 比如，书里会不会介绍一些常用的信用评分模型，或者如何利用R来构建一个简单的信用风险暴露模型？ 我也想知道，在实际的证券公司中，信用风险管理是一个怎样的流程？ 书中是否会涉及到一些监管要求，或者不同类型的信用风险（如交易对手风险、债券违约风险等）的管理方法？ 任何关于实际应用和案例的讲解，我都会觉得非常宝贵，能帮助我更好地理解书中的理论知识，并为将来的工作打下坚实的基础。
评分在我看来，金融风险管理，尤其是信用风险，是证券公司生存和发展的生命线。 这本书的书名，明确了其核心在于“R语言”和“证券公司信用风险”。 我对它的期待，在于它能否真正地将这两者有机地结合起来，提供一套在R语言环境下，切实可行的证券公司信用风险计量和管理框架。 我希望书中能涵盖从宏观经济因素、行业特征到微观公司财务指标等多维度的数据，并通过R语言进行有效的融合和分析，以构建更为精准的信用风险评估模型。 比如说，书中是否会介绍如何利用R语言爬取和处理公开的宏观经济数据、行业报告，以及上市公司财报，并将其转化为模型中的有效特征？ 在信用风险管理层面，我期待书中能够展示如何利用R语言进行风险敞口的量化，例如VaR（风险价值）等指标的计算，以及如何通过R语言搭建一个简易的风险预警系统，能够及时发现潜在的信用风险暴露。 此外，对于不同类型的金融产品，例如固定收益类产品、权益类产品，其信用风险的计量和管理侧重点可能会有所不同，希望书中能够针对这些差异提供具体的R语言实现方案。
评分这本书的题目直击了金融科技和量化风险管理的前沿。 在当今数据驱动的金融世界里，能够熟练运用编程语言进行复杂的风险分析，已经成为金融专业人士的核心竞争力。 我对这本书的期待，主要集中在其对R语言在信用风险管理领域应用的深度和广度上。 我希望它不仅仅停留在理论模型的介绍，而是能够提供一套完整的、可执行的R语言解决方案。 这套解决方案应该能够覆盖从数据预处理、特征工程，到模型选择、参数优化，再到模型评估和结果解释的全过程。 尤其是在模型方面，我希望书中能够详细介绍并实现一些当前主流的信用风险计量模型，例如逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林，甚至一些深度学习模型在信用风险预测中的应用。 同时，我也期待书中能够对模型的解释性进行深入探讨，毕竟在金融监管日益严格的背景下，理解模型的“黑箱”是如何运作的，并能清晰地向监管机构解释，是至关重要的。 此外，如果书中还能提供一些关于如何构建信用风险管理平台或集成到现有系统中的思路和建议，那就更具实践意义了。
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