齣版社： 清華大學齣版社
ISBN：9787302463498
版次：1
商品編碼：12145548
包裝：平裝
開本：16開
齣版時間：2017-03-01
用紙：膠版紙
頁數：318
字數：389000
正文語種：中文
具體描述
産品特色
編輯推薦
《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》是金融業內稀有的全麵講述信用風險標準評分卡模型開發的專業技術書籍，既有理論的高度，又有實踐的價值，書中介紹的模型開發技術均是作者在國內金融風險管理一綫從業經常使用的方法。內容簡介
《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》共分為兩部分，第一部分主要講述信用風險評級模型的開發方法，主要包括自動建設信用風險數據庫、信用風險標準評分卡模型、KMV模型、Z�睸core模型等核心技術，並公布瞭全部模型的R語言源代碼；第二部分主要講述實用的信用風險管理方法，主要包括風險規避、風險緩釋、風險收益匹配、經濟資本管理等實用方法。《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》適閤在銀行、證券、保險、基金等金融機構從事信貸和債券投資等相關業務的從業者閱讀。
作者簡介
崔玉徵，金融風險管理師（FRM）；哈爾濱工業大學學士，中國科學院碩士，香港中文大學商學院MBA；先後工作於穆迪、平安證券、安信證券，主要從事資本市場的信用風險計量和管理工作，同時擔任多傢金融公司信用風險管理顧問；2015年初被評為“深圳市高層次人纔”，享受高層次人纔補貼。內頁插圖
目錄
第一部分證券公司信用風險計量體係第一章信用風險計量體係的構成3
第一節信用風險概述3
第二節主體計量體係3
第三節債項計量體係5
第二章環境配置及數據庫建設7
第一節數據庫配置7
第二節建模工具R的安裝和配置方法21
第三節自動獲取建模所需數據28
第三章信用風險評級模型的開發過程35
第一節信用風險評級模型的類型35
第二節信用風險評級模型開發流程概述35
第三節明確要解決的問題37
第四節數據準備及數據預處理38
第五節變量選擇43
第六節模型開發52
第七節主標尺設計及模型驗證57
第八節模型實施59
第九節模型監測與報告60
第四章邏輯迴歸64
第一節基本原理64
第二節似然方程66
第三節Hessian矩陣及參數估計67
第四節模型擬閤統計量68
第五章個人主體違約概率計量69
第一節層次分析法及R源代碼69
第二節基於邏輯迴歸的標準評分卡方法及R源代碼81
第三節實用的數據預處理方法及R源代碼142
第六章機構主體違約概率計量151
第一節機構主體信用風險標準評分卡模型及R源代碼151
第二節KMV模型及R源代碼215
第三節Z�睸core模型及R源代碼222
第七章違約損失率計量238
第一節違約損失率的定義及概述238
第二節實用的LGD模型開發方法239
第八章違約風險敞口計量247
第一節投融資類業務違約風險敞口計量247
第二節交易對手違約風險敞口計量247
第九章主標尺及模型驗證250
第一節違約概率校準及主標尺設計250
第二節模型驗證體係及R源代碼257
第十章信用風險經濟資本計量264
第一節經濟資本概述264
第二節單筆融資類業務經濟資本的計算268
第三節投資組閤經濟資本的計算271
第二部分證券公司信用風險管理體係
第十一章信用風險管理體係277
第一節風險規避277
第二節風險緩釋278
第三節風險收益匹配278
第十二章信用風險經濟資本管理280
第一節經濟資本分配280
第二節限額管理282
第三節風險定價282
第四節績效考核283
附錄AR語言基礎285
附錄B大數據技術在信用評級中的應用及R源代碼297
精彩書摘
第一章信用風險計量體係的構成本章分為三節，逐步講述信用風險管理的核心要素及信用風險計量體係的組成部分，主要包括信用風險概述、主體計量體係和債項計量體係三部分。 第一節信用風險概述 信用風險是指融資人或交易對手（以下簡稱主體）不能按照約定按時償還債務的可能性。當主體不能按時履約時，我們通常定義為主體發生瞭違約。因此，信用風險管理有兩個核心要素： 第一個是對主體是否會發生違約進行預測管理；第二個是假設主體違約後對證券公司産生的後果進行預測管理。簡而言之，這兩個核心要素中第一個是違約（對應風控指標PD，probability of default）；第二個是對違約後果的管理（對應風控指標LGD和EAD，loss given default和exposure at default）。這兩個核心要素中，第一個要素是信用風險管理的重點；其次纔是對違約後果的管理。因為，信用風險的源頭是違約，即如果主體不發生違約，信用風險就不會發生，也就沒有必要管理違約的後果。在數學上也可以給齣嚴謹的證明，證券公司所有融資類業務的*大盈利點，一定是在所有主體均不違約時達到。 那麼，我們怎麼管理違約及違約的後果呢？ 信用風險主體評級模型是對主體未來一段時間內是否會發生違約的前瞻性預測；信用風險債項評級模型是假設主體發生違約後，對證券公司可能麵臨的損失程度的前瞻性預測。因此，我們用主體評級模型去管理違約，用債項評級模型去管理違約的後果。 證券公司需承擔信用風險的業務主要包括融資融券、股票質押、約定購迴、債券投資、信托投資、資産證券化及其他非標融資類業務、場外衍生品業務、代銷金融産品等。 第二節主體計量體係 由第一節的分析可知，我們采用主體評級模型來預測主體發生違約的概率。那麼，主體的類型包括自然人、法人、控股股東、實際控製人、機構等，並且機構又分為不同的行業，我們需要對各種類型的主體均開發不同的主體評級模型嗎？我們知道個人和機構的屬性有著本質的不同，個人的主觀隨意性較強，即使還款能力很強的個人，也時常齣現違約的情況；而機構是否違約基本是由其客觀的還款能力所決定，即機構基本是“按章辦事”，債務到期時如果還款能力足夠，就不會發生違約，受主觀隨意性影響很小。 機構有不同的行業之分，每個行業的特性均存在差異。因此，證券公司的主體計量體係可設計為圖1.1所示的架構 ，這也是國際通用的做法。 圖1.1對主體量化的架構設計 對個人和機構及行業分類的認定，需做如下說明。 （1） 個人主體評級模型適用於自然人客戶，即不需要給其他人“發工資”的個人融資客戶，均適用於個人主體評級模型。 （2） 控股股東、實際控製人客戶，按其控製的上市公司所屬行業進行主體評級，即給人“發工資”的個人融資客戶，由於其還款能力受其控製企業的盈利狀況影響很大，因此按機構的主體評級模型評估其信用等級，這也是國際通用的做法。 （3） 對機構主體評級模型的開發需要區分不同的行業，分彆開發不同的評級模型。需要重點指齣的是，行業的劃分沒有確定的標準，通常根據數據收集的情況及企業實際的主營業務進行劃分。但是，就目前國內資本市場的實際情況來看，我們通常需要將同一産業鏈中相同屬性的上中下遊企業進行閤並處理，以獲取足夠的用於模型開發的樣本總體。筆者曾按照這種做法開發瞭國內19個行業的主體評級模型，經過3年多的實際應用，取得瞭很好的實踐效果。再者，這種閤並産業相同屬性的上中下遊企業以獲得足夠建模樣本的方法，不論在理論層麵還是在實踐層麵都是非常閤理的。比如，目前産能嚴重過剩的鋼鐵行業，其上遊是鐵礦石、煤炭等礦産行業，鋼鐵行業的過剩直接導緻瞭采礦行業的不景氣，且這些行業的經營模式也是基本相同的。因此，在做模型開發時，完全可以將鋼鐵、煤炭、采礦等閤並為一個新的行業——礦産能源行業。 （4） 本書所指的主體評級模型均是指信用風險標準評分卡模型，該類模型是目前全球在信用風險管理領域使用*廣泛的一類模型，而主體評級模型又分為申請者評級、行為評級、催收評級和欺詐評級四類。 第三節債項計量體係 由第一節的分析可知，債項計量體係共包括兩個量化指標，分彆是違約損失率（LGD）和違約風險敞口（EAD）。在模型分類上，LGD模型通常根據企業的融資用途開發不同的計量模型，我們通常根據主體的融資用途，將債項評級模型分為企業融資模型、現金流融資模型、項目融資模型等。EAD模型不需要分彆開發，隻需要根據違約風險敞口等於融齣本金加上應收利息及必要的貨幣時間價值調整項計算即可。適用於證券行業的EAD模型與銀行業的EAD模型有較大的不同，因為證券行業的融資類業務一般是一次性還本付息，而銀行業一般是每月分期償還本息。 需要特彆說明的是，在進行債項評級模型開發之前，需首先開發並評估主體的信用等級。這主要是因為在信用風險管理體係中，主體是否違約是因，對違約後果的管理是果，且主體評級與債項評級正相關（主體評級越高、債項評級也越高，主體的違約概率越低、其債項的違約損失率也越低）。 綜上分析，債項的量化架構設計如圖1.2所示。 圖1.2債項的量化架構設計 綜閤主體和債項的量化架構設計，證券公司的整個信用風險計量和管理體係如圖1.3所示。每個主體對應一個唯一的違約概率（PD），且PD的計量與債項無關；同一主體開展不同的業務産生的債項，對應不同的違約損失率（LGD）和違約風險敞口（EAD）；每個主體對應一個預期損失（EL），等於其違約概率（PD）乘以其所有債項的匯總［EL=PD×∑(LGDi×EADi)］。有瞭上述信用風險基礎計量指標的計算結果，我們可以對信用風險管理的高級方法——經濟資本管理法的核心指標進行計量，如非預期損失（UL）、經濟資本（EC）、風險調整後資本收益（RAROC）等。 圖1.3證券公司的整個信用風險計量和管理體係 第二章環境配置及數據庫建設開發信用風險評級模型首先要有數據，本章重點講述自動獲取相關數據的數據庫建設方法，共分為三節，第一節講述數據庫安裝與配置方法，第二節講述建模工具R軟件的安裝與配置，第三節講述自動獲取數據的實例。 第一節數據庫配置 本書以開源、免費的數據庫軟件MySQL為例，來逐步講述其安裝和配置過程，這也是建設信用風險數據庫的必要前提。各步驟的詳細過程如下所示。 （1） 訪問MySQL首頁（http://www.mysql.com/），如圖2.1所示。 圖2.1MySQL網站首頁 （2） 下載免費的MySQL社區版，選擇免費的社區版MySQL服務器（Community Server），單擊“DOWNLOAD”，如圖2.2所示。 （3） 選擇Windows平颱的版本，在“Select Platform”下拉列錶中選擇“Microsoft Windows”平颱，並根據自己電腦的配置選擇32位或64位平颱（本書以32位機器為例），單擊“Download”下載，如圖2.3所示。圖2.2下載MySQL Community版本 圖2.3選擇“Microsoft Windows”平颱下的32位下載 （4） 安裝並配置MySQL Community Server，下載完成後，雙擊安裝，彈齣如圖2.4所示的安裝界麵。 圖2.4MySQL安裝界麵 勾選“I accept the license terms”，單擊“Next”按鈕，選擇數據庫的安裝類型，如圖2.5所示。 圖2.5選擇數據庫安裝類型 選擇“Developer Default”，單擊“Next”按鈕，檢查安裝MySQL所需要的環境配置，如圖2.6所示。 圖2.6檢查所需的環境配置 單擊圖2.6所示的“Execute”按鈕，環境配置檢查結果，如圖2.7所示。圖2.7環境配置檢查結果 彈齣“Confirm”對話框，如圖2.7所示。單擊“Yes”，然後單擊“Next”按鈕，進入準備安裝對話框，如圖2.8所示。 圖2.8準備安裝數據庫 單擊圖2.8所示對話框中的“Execute”按鈕，等待數據庫安裝。安裝結束後，會顯示圖2.9所示的對話框。 圖2.9數據庫安裝完成單擊圖2.9所示對話框中的“Next”按鈕，進入數據庫配置對話框，如圖2.10所示。 圖2.10數據庫配置 選擇數據庫服務器的配置類型，如圖2.11所示。有三種類型可選，作為示例，本書選擇“Development Machine”，讀者可根據實際情況選擇其他類型。 圖2.11選擇數據庫服務器的配置類型單擊圖2.11所示對話框的“Next”按鈕，並設置根用戶密碼，即為超級用戶密碼（本書設置為admin），如圖2.12所示。 圖2.12設置根用戶密碼 也可通過單擊圖2.12中“Add User”按鈕，添加新用戶，本書添加新用戶“test”，密碼為admin，如圖2.13所示。 圖2.13添加新用戶並設置密碼為新添加的用戶test設置“Host”和“Role”，本書中“Host”設置為“localhost”，“Role”設置為“DB Admin”，如圖2.14所示。 圖2.14為新用戶設置Host和Role 單擊圖2.14中“OK”按鈕，完成新用戶添加，並單擊“Next”按鈕，設置Windows服務的名稱，如圖2.15所示。 圖2.15設置Windows服務的名稱本書直接采用默認的Windows服務名稱“MySQL57”，單擊圖2.15中的“Next”按鈕，進入數據庫配置確認對話框，如圖2.16所示。 圖2.16確認數據庫配置 單擊圖2.16中的“Execute”按鈕，使之前的設置生效。*後，單擊圖2.17所示對話框中的“Finish”按鈕，完成數據庫的配置。 圖2.17完成數據庫的配置至此，MySQL數據庫安裝、配置完畢。下麵進入第五步，建立數據庫用於存儲數據。 （5） 建立存儲數據的數據庫，並進行遠程訪問授權。經過前麵四步的安裝與配置，我們搭建好瞭“房子”的框架。接下來，我們“裝修該房子”，並分齣一個具體的“房間”（數據庫）來存儲建模所需的數據。 迴到電腦桌麵，單擊“開始”→“所有程序”→“MySQL”→“MySQL Server 5.7”→“MySQL5.7 Command Line Client”，啓動MySQL腳本鏈接，如圖2.18所示。 圖2.18啓動MySQL腳本 彈齣圖2.19所示的對話框，輸入數據庫配置階段設置的密碼：admin。 圖2.19輸入數據庫配置階段設置的密碼 顯示圖2.20所示內容，錶明數據庫連接成功。 圖2.20連接MySQL 這樣，我們就以超級用戶身份登錄瞭MySQL數據庫服務器。下一步是建立存儲建模所需數據的數據庫，我們命名為creditrisk。在圖2.20中光標後，輸入“create database creditrisk;”，並按迴車，返迴如圖2.21所示信息，錶明數據庫建設完成。這樣，我們就建立瞭專門存放建模所需數據的數據庫，數據庫名稱為“creditrisk”。 圖2.21建立“creditrisk”數據庫 接下來我們為遠程訪問該數據庫進行授權，假設需要遠程訪問該數據的機器IP地址為“10.8.3.117”，則可用如下SQL腳本實現授權： grant all on *.* to ‘test’@’10.8.3.117’ identified by ‘admin’; 該句SQL腳本的意思是授權“10.8.3.117”這颱機器，以用戶名“test”，密碼“admin”，訪問數據庫，返迴如圖2.22所示的內容，錶明授權成功。 圖2.22遠程訪問授權 在圖2.22中輸入命令：quit，並按迴車退齣MySQL服務器。 至此，數據庫“creditrisk”和遠程訪問授權，均建設完畢。 （6） 建立數據庫的遠程鏈接，首先獲取安裝MySQL Server機器的IP地址，方法如下： 迴到Windows桌麵，單擊“開始”→“輸入cmd”→“迴車”，如圖2.23所示。 圖2.23打開命令行對話框 彈齣圖2.24所示對話框，並輸入“ipconfig”，按迴車，獲取數據庫服務器的IP地址。圖2.24的輸齣結果錶明，IP地址為“10.8.16.210”。 圖2.24獲取本機IP地址 建立遠程連接時，可在安裝MySQL Server的機器上，也可放在其他任意一颱電腦上，但都必須牢記安裝MySQL Server的機器上的IP地址（10.8.16.210）！ 本書以在另外一颱機器（其IP地址為10.8.3.117）上配置遠程連接為例，迴到Windows桌麵，單擊“開始”→“控製版麵”，選擇“管理工具”，如圖2.25所示。 圖2.25選擇“管理工具” 單擊圖2.25所示的“管理工具”，彈齣如圖2.26所示的對話框，選擇“數據源（ODBC）”，如圖2.26所示。 圖2.26選擇“數據源（ODBC）” 雙擊圖2.26所示的“數據源（ODBC）”，彈齣如圖2.27所示的對話框。選擇“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”，單擊“完成”按鈕，彈齣圖2.28所示對話框。此處需要注意的是“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”選項，既可顯示中文又可顯示英文，而“MySQL ODBC 5.3 Unicode Driver”選項，隻可顯示英文，不可顯示中文。 圖2.27選擇“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver” 圖2.28配置遠程ODBC鏈接 在圖2.28所示的對話框中，“Data Source Name”，可隨便命名，本書命名為“credit”；“Description”，可隨便命名，本書命名為“credit�瞕b”；“TCP/IP Server”，隻能填寫我們獲取的安裝MySQL Server的IP地址，為“10.8.16.210”；“User”，隻能命名為我們在安裝MySQL Server時，創建的用戶名“test”；“Password”隻能為我們設置的“admin”；“Database”隻能為我們創建的數據庫“creditrisk”。 單擊“test”按鈕，彈齣Test Result對話框中的內容為“Connnection Successful”時，錶明連接測試成功！單擊“OK”按鈕，遠程連接配置完成。 至此，數據庫和遠程鏈接配置成功。接下來的第二節和第三節將詳細介紹使用R軟件自動獲取數據，並存儲到上述數據庫的方法。 第二節建模工具R的安裝和配置方法 本節將詳細介紹開源、免費的統計軟件R的安裝及配置方法。 （1） 訪問R軟件主頁（https://www.r�瞤roject.org/），並選擇下載鏡像，如圖2.29所示。 圖2.29訪問R軟件主頁 (2) 任意選擇一個國內站點，此處選擇的是中科院站點，如圖2.30所示。 （3） 單擊圖2.30所示的站點“http://mirrors,opencas.cn/oran/”，下載Windows版本，如圖2.31所示。 （4） 單擊圖2.31所示的“Download R for Windows”，並選擇“install R for the first time”，如圖2.32所示。 （5） 下載並運行*新版本R軟件，右鍵單擊如圖2.33中所示的“DownloadR 3.2.3 for Windows”，選擇“目標另存為(A)...”，保存到本機的某個文件夾下。圖2.30選擇下載站點 圖2.31選擇Windows版本的R軟件 圖2.32選擇“install R for the first time” ……前言/序言
我們先看看自從2014年3月5日國內第一隻債券“11超日債”發生違約以來資本市場信用風險事件發生的整體概況。 據Wind統計數據，2014年全年共計5隻債券發生瞭違約，閤計違約金額11.6億元；2015年全年共計19隻債券發生瞭違約，閤計違約金額117.1億元；截至2016年6月30日共計36隻債券發生瞭違約，閤計違約金額235.91億元。通過這些數據可見，國內資本市場發生違約的事件和違約金額均呈爆發式增長的態勢。 可是，從全球視野和信用風險評級模型開發的角度來看，目前發生違約的這些樣本量仍然是太少，我們仍然無法采用科學、專業的方法來開發能夠有效預測違約發生概率的信用風險評級模型。本書介紹的開發信用風險評級模型的實用方法，全都經過至少3年在國內資本市場的實踐應用，並已經被事實證明瞭是行之有效的。 本書詳細講述的信用風險評級模型開發技術主要包括： （1） 適用於評估資本市場個人融資主體的AHP法模型開發技術； （2） 以互聯網公開數據集GermanCredit為例，詳細講述信用風險標準評分卡模型開發技術； （3） 基於實質性違約樣本，提取機構發生實質性違約前的“徵兆”，建立“技術性違約”的標準，並以此來開發適用於機構的信用風險評級模型的技術。 針對機構的上述做法已經被實踐證明是成功的，收到瞭很好的效果。在理論上上述做法同樣是可解釋的，因為我們可把機構比喻成一個“生命體”，該“生命體”的血液即為企業的現金流，那麼任何一個“生命體”一般都不會突然“病入膏肓”，即任何一個正常經營的企業一般都不會突然違約！在違約之前，一定會有一些“徵兆”，這些“徵兆”就是機構主體評級模型中各指標變化的趨勢。如何選擇這些“徵兆”呢？目前，國內資本市場已經有61隻債券發生瞭實質性違約，共涉及37個發債主體，通過研究這些實質性違約主體*近3～5年的財務數據及其他定性數據，我們不難從中發現*終導緻實質性違約發生的“徵兆”。 在信用風險評級模型開發時，違約通常被定義為因變量（D），而違約的發生是一係列因素（即自變量，包括定量和定性等指標）共同作用的結果。因此，因變量與自變量之間可以用如下函數關係式錶示：D=f（定量指標、定性指標及其他綜閤因素）。通過分析已經發生實質性違約的37傢發債主體，我們不難提取一些導緻其發生實質性違約的共同指標，通過分析這些指標變化的趨勢，違約前的“徵兆”也就不難發現瞭。我們將這些“徵兆”定義為“技術性違約”，並以此來開發信用風險評級模型。 作者采用這種方法開發的機構主體評級模型，經過3年多在證券公司的實際應用，不論是模型的區分能力、預測能力，還是模型的穩定性方麵，都錶現齣瞭很好的效果。 本書定位為在資本市場從事信用風險計量和管理的工具書。如果你在當前市場條件下開發信用風險評級模型時遇到睏難，閱讀本書你一定會找到實用性的解決方法；如果你在如何管理信用風險時遇到睏難，閱讀本書你也會找到實用的解決方法。 本書共分為兩部分。第一部分重點講述信用風險的計量方法和適用於證券公司的信用風險計量體係，主要包括第一章至第十章的內容，並附以大量的R實例代碼。第二部分重點講述適用於證券公司的信用風險管理方法，主要包括第十一章和第十二章的內容。 科學的信用風險計量和管理體係，需要先進的信用風險管理係統。衡泰軟件的衡泰信用風險管理係統（xCRMS），能實現企業級信用風險計量、分析、管理和報錶的全流程係統化管理。xCRMS 功能齊全，可以非常方便地配置本書中講述的所有模型，實現評級模型的批量化運算、測試和管理。衡泰信用風險管理係統的強大功能已經在安信證券、招商證券、國泰君安證券、中投證券、光大證券、新時代證券、國都證券等眾多證券公司中得到瞭良好的應用。 本書假定讀者非常熟悉模型開發工具R編程語言，對於R語言新手來說，建議首先閱讀附錄A中的內容，以基本熟悉R語言的相關語法。 本書在撰寫過程中得到瞭傢人、朋友和業內專業人士的大力支持，在此對他們一一錶示感謝。他們分彆是深圳正前方金融服務有限公司董事長禹榮剛先生、杭州衡泰軟件有限公司董事長徐行先生、美國穆迪董事總經理邵可弟先生、遠光軟件股份有限公司董事會秘書戴文斌先生。再次對他們錶示感謝。 作者2016年10月
《金融風險管理與量化分析》 引言 在瞬息萬變的金融市場中，風險無處不在，它如影隨形，既是挑戰，也是機遇。對金融風險的深刻理解和有效管理，是金融機構生存與發展的基石，更是實現穩健增長的關鍵。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的金融風險管理框架，並輔以強大的量化分析工具，幫助讀者駕馭風險，在復雜的金融環境中做齣更明智的決策。 本書並非局限於某一特定風險類型或工具，而是力求涵蓋金融風險管理的各個重要維度。我們將從風險的本質齣發，探討不同類型的金融風險，包括市場風險、信用風險、操作風險、流動性風險等，並深入剖析它們産生的根源、錶現形式以及相互之間的關聯。在此基礎上，我們將係統性地介紹風險度量、風險評估、風險控製和風險報告等關鍵環節，為讀者構建一個完整的風險管理體係。 量化分析在現代金融風險管理中扮演著至關重要的角色。本書將引入一係列主流的量化分析方法和技術，重點關注如何將這些理論工具應用於實際的風險管理場景。我們將探討統計學、概率論、計量經濟學等基礎理論在風險分析中的應用，以及更高級的建模技術，例如濛特卡洛模擬、時間序列分析、迴歸分析、因子模型等。通過豐富的實例和詳細的步驟解析，讀者將能夠掌握如何運用這些工具來量化風險，評估資産組閤的風險收益特徵，以及構建有效的風險對衝策略。 第一部分：金融風險概論與管理框架 第一章：金融風險的本質與分類 1.1 風險的定義與重要性： 深入闡述金融風險的內涵，為何風險管理成為金融機構的生命綫，以及風險與收益的關係。 1.2 主要金融風險類型： 市場風險 (Market Risk): 詳細介紹利率風險、匯率風險、股票價格風險、商品價格風險等，以及它們如何影響金融資産的價值。 信用風險 (Credit Risk): 探討違約風險、信用評級風險、交易對手風險，分析其在信貸、債券、衍生品等業務中的錶現。 操作風險 (Operational Risk): 涵蓋內部流程、人員、係統故障、外部事件等導緻的風險，強調其隱蔽性和潛在破壞力。 流動性風險 (Liquidity Risk): 分析資産流動性風險和資金流動性風險，解釋其對機構償付能力和市場穩定性的影響。 其他風險： 簡要介紹並關注法律風險、閤規風險、戰略風險、聲譽風險等，並探討它們與核心金融風險的交織。 1.3 風險的度量與計量： 引入風險度量的基本概念，如敏感性分析、情景分析、壓力測試等，並為後續的量化分析奠定基礎。 第二章：金融風險管理的係統性框架 2.1 風險管理的目標與原則： 明確風險管理在閤規、穩健、增效等方麵的作用，探討風險偏好、風險容忍度等關鍵概念。 2.2 風險管理的組織架構與職責： 分析風險管理委員會、風險管理部門、業務部門在風險管理中的角色與協同。 2.3 風險管理的流程： 風險識彆 (Risk Identification): 介紹識彆各種風險來源的係統性方法。 風險評估 (Risk Assessment): 探討定性與定量評估風險的可能性和影響。 風險控製 (Risk Control): 講解風險規避、風險轉移、風險分散、風險緩釋等策略。 風險監控與報告 (Risk Monitoring and Reporting): 強調持續跟蹤風險狀況並嚮管理層和監管機構匯報的重要性。 2.4 內部控製與閤規： 探討內部控製在風險管理中的基礎性作用，以及閤規性要求對風險管理的影響。 第二部分：量化分析方法與應用 第三章：統計學與概率論在風險分析中的基礎 3.1 描述性統計： 均值、方差、標準差、偏度、峰度等基本統計量的計算與解讀，用於初步刻畫金融數據的特徵。 3.2 概率分布： 正態分布、對數正態分布、t分布、泊鬆分布等常見概率分布的介紹，以及它們在模擬金融變量和計算概率方麵的應用。 3.3 統計推斷： 參數估計、假設檢驗、置信區間等概念，如何利用樣本數據推斷總體特徵，評估模型的統計顯著性。 3.4 相關性與協方差： 分析不同金融資産之間收益率的相關性，理解協方差在資産組閤風險中的作用。 第四章：計量經濟學模型與時間序列分析 4.1 迴歸分析 (Regression Analysis): 簡單綫性迴歸與多元綫性迴歸： 構建模型解釋金融變量之間的關係，例如解釋股票收益與宏觀經濟指標的關係。 模型診斷與選擇： R方、F檢驗、t檢驗、殘差分析等，確保模型的有效性。 應用場景： 因子模型、風險暴露度量、宏觀經濟預測等。 4.2 時間序列分析 (Time Series Analysis): 平穩性與非平穩性： 理解時間序列數據的基本性質。 自相關與偏自相關： 分析序列內部的依賴關係。 ARIMA模型： 識彆、估計和應用ARIMA模型預測金融時間序列。 GARCH族模型： 異方差條件性自迴歸模型，用於捕捉金融市場波動的集聚現象，如VaR和ES的計算。 應用場景： 波動率預測、風險度量、資産價格預測。 第五章：高級量化模型與技術 5.1 濛特卡洛模擬 (Monte Carlo Simulation): 原理與實現： 基於隨機抽樣生成大量可能的結果，模擬復雜係統的行為。 在風險管理中的應用： 資産組閤風險分析、期權定價、壓力測試、VaR計算等。 5.2 風險價值 (Value at Risk, VaR) 與預期損失 (Expected Shortfall, ES): VaR的定義與計算方法： 參數法、曆史模擬法、濛特卡洛法等。 VaR的優缺點與局限性： 分析其在度量尾部風險方麵的不足。 ES的定義與計算： 彌補VaR在尾部風險度量上的不足。 VaR和ES在實際應用中的考量： 投資組閤風險管理、資本充足性評估。 5.3 因子模型 (Factor Models): CAPM與多因子模型： 解釋資産收益的驅動因素，度量係統性風險。 因子風險的度量與管理： 識彆、量化和控製因子暴露。 在投資組閤構建和風險分析中的應用。 5.4 機器學習在金融風險管理中的初步應用： 簡要介紹監督學習、無監督學習在信用評分、欺詐檢測、市場預測等領域的潛在應用，為讀者提供未來學習方嚮。 第三部分：特定金融風險的量化分析與管理實踐 第六章：市場風險的量化分析與管理 6.1 敏感性分析： Delta, Gamma, Vega, Rho等希臘字母在期權和衍生品風險管理中的應用。 6.2 利率風險的計量： 久期、凸性、利率敏感性分析。 6.3 匯率風險的度量： 敞口分析、外匯掉期、期權策略。 6.4 股票價格風險與商品價格風險的量化： Beta係數、波動率分析、相關性分析。 6.5 壓力測試與情景分析在市場風險管理中的應用。 第七章：信用風險的量化分析與管理 7.1 信用風險度量模型： 結構性模型： Merton模型等，基於資産價值的波動性。 簡化模型 (Reduced-form Models): 信用評級模型、違約概率模型 (PD)、違約損失率模型 (LGD)、風險暴露模型 (EAD)。 7.2 信用評分與模型開發： Logistic迴歸、判彆分析、決策樹等在構建信用評分模型中的應用。 7.3 信用組閤風險管理： 信用相關性、信用風險集中度分析、預期損失 (EL) 和非預期損失 (UL) 的計算。 7.4 交易對手信用風險的管理： CVA (Credit Valuation Adjustment)、DVA (Debit Valuation Adjustment) 的概念與計算。 第八章：操作風險、流動性風險與其他風險的管理 8.1 操作風險的計量： 數據收集、損失事件分析、風險與控製自我評估 (RCSA)、關鍵風險指標 (KRI)。 8.2 流動性風險的管理： 流動性覆蓋率 (LCR)、淨穩定資金比率 (NSFR) 等監管要求。流動性壓力測試。 8.3 法律閤規風險與聲譽風險的管理： 風險意識、閤規體係建設、溝通與危機管理。 8.4 風險管理信息係統 (RMIS) 的作用。 第四部分：風險報告與前瞻 第九章：金融風險報告的編製與解讀 9.1 風險報告的原則與內容： 準確性、及時性、完整性、可理解性。 9.2 內部風險報告： 嚮董事會、高管層、業務部門匯報。 9.3 監管風險報告： Basel協議、國內監管要求。 9.4 風險報告的工具與可視化： 圖錶、儀錶盤的有效運用。 第十章：金融風險管理的發展趨勢與挑戰 10.1 監管環境的變化： Basel IV, IFRS 9 等對風險計量和管理的影響。 10.2 技術進步與創新： 大數據、人工智能、區塊鏈在風險管理中的應用前景。 10.3 全球化與地緣政治風險： 跨國經營中的風險復雜性。 10.4 可持續金融與ESG風險： 環境、社會、公司治理因素對金融風險的影響。 10.5 風險文化建設的重要性。 結論 金融風險管理是一個動態且持續演進的領域。本書的目的是為讀者提供一個紮實的理論基礎和實用的量化工具，以應對日益復雜的金融風險。通過對金融風險本質的深入理解、係統性管理框架的學習，以及量化分析方法的掌握與應用，讀者將能夠提升在金融市場中識彆、評估、控製和管理各類風險的能力，從而在風險與收益之間找到最佳平衡點，實現金融機構的長期價值最大化。我們鼓勵讀者在掌握本書內容的基礎上，結閤實際工作經驗，不斷探索和創新，以適應金融行業日新月異的發展。
用戶評價
評分
作為一名剛剛踏入金融行業的新人，我對於各種復雜的金融模型和風險管理工具感到既好奇又有些畏懼。 尤其聽說證券公司在風險管理方麵有非常嚴格的要求，而信用風險更是重中之重。 這本書《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》，聽起來就非常契閤我目前學習的需求。 我希望書中能夠用相對易懂的語言，解釋信用風險的本質是什麼，它會從哪些方麵影響證券公司，以及為什麼需要對它進行計量和管理。 另外，R語言雖然聽說過，但實際操作經驗不多，我希望這本書能夠從基礎的R語言語法講起，或者至少提供一些非常清晰的代碼示例，讓我能夠一步步跟著操作，理解如何用R來實現信用風險的量化。 比如，書裏會不會介紹一些常用的信用評分模型，或者如何利用R來構建一個簡單的信用風險暴露模型？ 我也想知道，在實際的證券公司中，信用風險管理是一個怎樣的流程？ 書中是否會涉及到一些監管要求，或者不同類型的信用風險（如交易對手風險、債券違約風險等）的管理方法？ 任何關於實際應用和案例的講解，我都會覺得非常寶貴，能幫助我更好地理解書中的理論知識，並為將來的工作打下堅實的基礎。
評分這本書的題目直擊瞭金融科技和量化風險管理的前沿。 在當今數據驅動的金融世界裏，能夠熟練運用編程語言進行復雜的風險分析，已經成為金融專業人士的核心競爭力。 我對這本書的期待，主要集中在其對R語言在信用風險管理領域應用的深度和廣度上。 我希望它不僅僅停留在理論模型的介紹，而是能夠提供一套完整的、可執行的R語言解決方案。 這套解決方案應該能夠覆蓋從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、參數優化，再到模型評估和結果解釋的全過程。 尤其是在模型方麵，我希望書中能夠詳細介紹並實現一些當前主流的信用風險計量模型，例如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、隨機森林，甚至一些深度學習模型在信用風險預測中的應用。 同時，我也期待書中能夠對模型的解釋性進行深入探討，畢竟在金融監管日益嚴格的背景下，理解模型的“黑箱”是如何運作的，並能清晰地嚮監管機構解釋，是至關重要的。 此外，如果書中還能提供一些關於如何構建信用風險管理平颱或集成到現有係統中的思路和建議，那就更具實踐意義瞭。
評分在我看來，金融風險管理，尤其是信用風險，是證券公司生存和發展的生命綫。 這本書的書名，明確瞭其核心在於“R語言”和“證券公司信用風險”。 我對它的期待，在於它能否真正地將這兩者有機地結閤起來，提供一套在R語言環境下，切實可行的證券公司信用風險計量和管理框架。 我希望書中能涵蓋從宏觀經濟因素、行業特徵到微觀公司財務指標等多維度的數據，並通過R語言進行有效的融閤和分析，以構建更為精準的信用風險評估模型。 比如說，書中是否會介紹如何利用R語言爬取和處理公開的宏觀經濟數據、行業報告，以及上市公司財報，並將其轉化為模型中的有效特徵？ 在信用風險管理層麵，我期待書中能夠展示如何利用R語言進行風險敞口的量化，例如VaR（風險價值）等指標的計算，以及如何通過R語言搭建一個簡易的風險預警係統，能夠及時發現潛在的信用風險暴露。 此外，對於不同類型的金融産品，例如固定收益類産品、權益類産品，其信用風險的計量和管理側重點可能會有所不同，希望書中能夠針對這些差異提供具體的R語言實現方案。
評分對於我這樣在券商風險管理部門工作多年的資深人士來說，市場上關於信用風險的書籍已經見過不少，但大部分都側重於理論，或者停留在SAS、Python等其他語言的應用。 這本《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》，恰恰填補瞭我一直以來對R語言在這一領域應用的關注空白。 我非常期待書中能夠針對券商特有的業務場景，例如股票質押式迴購、場外衍生品交易、債券承銷等，提供具體的R語言計量模型和風控策略。 例如，在股票質押式迴購業務中，如何利用R語言構建一個有效的違約概率預測模型，並結閤股票的市場波動性，動態調整預警閾值？ 在場外衍生品交易中，如何運用R語言進行交易對手的信用風險敞口計量和壓力測試？ 我希望書中能夠提供一些先進的計量方法，例如考慮相關性的多因子模型，或者基於機器學習的信用風險評估技術。 同時，我也關注模型在實際業務中的落地和運維，書中如果能提供關於模型風險管理、模型驗證以及如何利用R語言實現自動化報告和監測的經驗分享，那我將非常欣喜。
評分書籍：《基於R語言的證券公司信用風險計量和管理》 從這本書的書名來看，它似乎是一本非常專業且實用的工具書，尤其對於金融從業者和研究者而言，其價值不言而喻。 我一直對金融風險管理領域充滿興趣，特彆是信用風險，這是證券公司運營中至關重要的一環。 想象一下，這本書如果能夠深入淺齣地講解如何利用R語言這一強大的統計分析工具，來量化和評估信用風險，那將是多麼令人興奮的事情。 我非常期待書中能夠涵蓋諸如違約概率（PD）、違約損失率（LGD）和暴露違約（EAD）等核心信用風險參數的估計方法，並能結閤實際案例，演示如何在R中構建相應的模型。 此外，風險敞口的管理也是信用風險管理不可或缺的組成部分，如果書中能提供如何在R中進行壓力測試、情景分析，以及如何設定風險限額和監測預警機製的指導，那就更完美瞭。 畢竟，理論知識的學習固然重要，但如何將其轉化為實際操作，並在日常工作中落地，纔是衡量一本書實用性的關鍵。 R語言作為一種開源且功能強大的編程語言，在數據分析和建模方麵有著得天獨厚的優勢，將其應用於信用風險管理，無疑能提高效率、降低成本，並可能發現傳統方法難以觸及的風險信號。 我相信，如果這本書能做到這些，那麼它將成為我案頭必備的參考資料，也是我提升專業技能的寶貴助力。
評分送貨速度快，內容不錯，代碼可以參考。
評分還沒開始看
評分還沒開始看
評分很好！值得推薦。
評分好東西啦，以後還會買，贊贊贊噠
評分哈哈哈哈哈哈哈
評分很不錯，送貨很快，質量很好，贊一個！
評分送貨很快 內容還沒看
評分很好！值得推薦。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版權所有