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毛振华，阎衍 著

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出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504944931

商品编码：29705038112

包装：平装

出版时间：2007-09-01

基本信息

书名:信用评级前沿理论与实践

：48.00元

售价：32.6元,便宜15.4元,折扣67

作者:毛振华,阎衍

出版社：中国金融出版社

出版日期：2007-09-01

ISBN：9787504944931

字数：514000

页码：427

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.640kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是对中国信用评级实践的理论和经验总结，由我国信用评级行业信用评级分析师分析完成，反映了中国信用评级理论研究和实践发展的*成果。本书对信用评级技术及其运用、违约概率与评级检验、资产证券化评级理论与评级实践评级业的发展与监管进行了专题研究，对资产证券化有关案例中信用评级技术的应用和未来信用评级业务的发展前景进行了前瞻性分析。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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探索金融世界的奥秘：一本关于风险、投资与价值的深度阅读 在瞬息万变的金融格局中，理解风险、驾驭投资并准确评估价值，是每一个理性决策者必须掌握的核心能力。本书并非一本关于特定工具或技巧的指南，而是一次对支撑现代金融体系基石的理论框架及其在现实世界中应用的深刻探索。我们将一同拨开迷雾，探寻那些驱动市场运行、影响企业生死、塑造个人财富轨迹的深层逻辑。 第一部分：风险的本质与度量 风险，作为金融活动中无处不在的影子，其重要性不言而喻。本书的开篇，我们将从最根本的层面出发，解构风险的多元构成。这不仅仅是简单的“可能性”，而是对不确定性在不同维度上的细致分析。我们将深入探讨市场风险，它源于宏观经济波动、政策变动、甚至地缘政治事件，如何在资产价格上留下印记。从资产泡沫的形成到金融危机的传导机制，我们将梳理其背后复杂的因果链条。 同时，我们也将关注信用风险，这是金融交易中最具破坏性的风险之一。不仅仅是借款人违约的可能性，更包括违约概率的演变、违约损失的测算，以及这些因素如何影响信贷市场的效率和资金的配置。我们将审视历史上的多次主权债务危机和企业破产潮，从中提炼出风险管理的教训。 此外，操作风险、法律合规风险、流动性风险以及战略风险等，将得到同样细致的考察。这些看似“软性”的风险，却常常成为压垮大公司的“最后一根稻草”。通过案例分析，我们将理解这些风险是如何在日常运营中滋生，又如何在关键时刻爆发。 在量化风险方面，本书将超越简单的标准差概念，介绍一系列更具前瞻性和实用性的风险度量工具。VaR（Value at Risk）及其变种，如何在不同市场环境下评估潜在的最大损失；CVaR（Conditional Value at Risk），如何在已知损失超过VaR的情况下，进一步量化极端的风险敞口。我们将探讨这些度量工具的数学基础、应用场景，以及它们在压力测试和资本规划中的作用。 更进一步，我们将触及系统性风险的讨论。在日益紧密的全球金融网络中，局部风险如何快速蔓延，引发系统性危机？本书将从宏观审慎的视角，探讨监管政策、金融创新以及市场结构在系统性风险形成和防范中的作用。我们将回顾2008年金融危机等重大事件，分析其引发的系统性风险，以及后续的监管改革和应对策略。 第二部分：投资的艺术与科学 投资，是财富增长的核心驱动力。本书将以一种严谨而又富有洞察力的方式，剖析投资的艺术与科学。我们不仅仅关注“买什么”，更深入探究“为什么这么买”，以及“如何才能买得对”。 投资组合理论是本书的重点之一。从马克维茨的现代投资组合理论出发，我们将理解分散化投资的真正含义，以及如何构建一个最优的风险收益组合。这不仅仅是数学公式的推导，更是对市场效率、资产相关性以及投资者行为的深刻理解。我们将探讨不同资产类别（股票、债券、房地产、大宗商品等）的风险收益特征，以及它们在不同经济周期下的表现。 资产定价模型将是理解投资价值的关键。我们将详细介绍资本资产定价模型（CAPM），理解其对风险溢价的解释，以及 Beta 值在衡量系统性风险中的作用。同时，我们将超越CAPM的局限，探讨多因素模型，如Fama-French三因素模型和五因素模型，理解它们如何捕捉除市场风险之外的其他风险因子，从而更全面地解释资产收益的来源。 本书将深入剖析行为金融学在投资决策中的作用。投资者并非永远理性，情绪、偏见和认知偏差常常会扭曲他们的判断，导致市场出现非理性波动。我们将探讨“锚定效应”、“过度自信”、“羊群效应”等常见的行为偏差，并分析它们如何影响投资者的买卖行为，从而为我们规避投资陷阱提供重要参考。 在价值投资方面，我们将回归价值的本质。这并非简单的“便宜货”搜寻，而是对企业内在价值的深度挖掘。我们将学习如何运用现金流折现模型（DCF），估算企业的未来价值；如何分析财务报表，识别企业的经营状况和盈利能力；如何理解竞争优势，评估企业的护城河。本书将强调，真正的价值投资，是基于对企业基本面的深入研究，而非短期的市场波动。 对于成长投资，我们将关注企业的未来增长潜力。这包括对行业趋势的判断、对企业创新能力和市场份额的分析，以及对管理团队的评估。我们将探讨如何识别具有颠覆性技术的初创企业，以及如何评估其长期增长的前景。 本书还将探讨宏观经济分析在投资决策中的重要性。通货膨胀、利率变动、货币政策、财政政策等宏观因素，如何影响不同资产类别的表现？我们将学习如何将宏观经济洞察融入投资策略，从而做出更具前瞻性的决策。 第三部分：价值的评估与实现 价值，是金融世界中的终极追求。本书将致力于揭示价值的形成、评估和实现的全过程，帮助读者建立起清晰的价值判断体系。 企业估值是本书的核心章节之一。我们将系统性地介绍各种估值方法，包括市盈率（P/E）、市净率（P/B）、市销率（P/S）等相对估值法，以及收入乘数、EBITDA乘数等。我们将深入探讨这些方法的优势与劣势，以及在不同行业和不同发展阶段的应用。 更重要的是，我们将详细阐述现金流折现（DCF）模型，将其视为估值中的“黄金标准”。我们将分解DCF模型的各个组成部分，包括自由现金流的预测、折现率的确定（WACC）以及终值的计算。我们将讨论如何处理增长率的假设、敏感性分析的重要性，以及模型在复杂情况下的调整。 除了基于收益的估值，我们还将关注资产基础估值，特别是在房地产、资源类企业等特定领域。我们将讨论清算价值、重置成本等概念，并分析其适用性。 本书将强调，价值的实现，离不开有效的资本结构管理和财务策略。我们将探讨债务融资和股权融资的成本与风险，以及最优资本结构对企业价值的影响。股息政策、股票回购等资本返还策略，也将成为分析的重点，理解它们如何影响股东回报。 在并购与重组领域，本书将探讨价值创造和破坏的动态过程。我们将分析企业为何进行并购，并购的策略有哪些，以及如何评估并购的合理性。尽职调查的重要性、交易结构的设计、以及协同效应的实现，都将是讨论的重点。 最后，本书将触及公司治理与价值实现之间的内在联系。一个健全的公司治理结构，能够有效保护股东权益，提升企业管理效率，从而为价值的持续增长奠定基础。我们将探讨董事会的角色、激励机制的设计，以及中小股东权益的保护，理解它们如何共同作用，将企业的潜在价值转化为实实在在的回报。 总而言之，本书旨在提供一个系统性的框架，帮助读者理解金融世界的复杂性，掌握风险管理的精髓，洞察投资的规律，并最终实现价值的最大化。它是一次深入的智力之旅，一次对驱动金融繁荣的理论与实践的全面梳理，一次对未来金融发展趋势的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经有一段时间了，起初是被它宽泛的书名吸引，以为能涵盖市场中所有与信用相关的理论和最新的应用。但深入阅读后，发现它更像是一个高屋建瓴的概述，或者说是为资深从业者提供的一个思考框架，而非一本详尽的实操手册。书中对信用评级的历史演变、主要的模型构建（如评分卡、结构化信用分析等）都有所提及，并且尝试将这些理论置于宏观经济背景下进行解读。我比较欣赏的是它对不同评级机构（如三大评级公司）在评级方法论上的细微差异的分析，以及对一些经典案例的引用，这在一定程度上增加了可读性。然而，对于那些希望学习如何从零开始构建一个信用评分模型，或者想了解具体行业（如科技、生物医药）的特殊信用风险评估方法的人来说，这本书提供的指导可能略显不足。它更侧重于“是什么”和“为什么”，而对于“怎么做”的细节，则留下了相当大的想象空间。比如，在谈到数据源时，书中只是泛泛而谈，列举了一些常见的数据类型，但却没有深入讲解如何清洗、标准化这些数据，以及在数据质量不高时如何进行风险规避。同样，在模型验证部分，虽然提到了AUC、KS值等指标，但对于如何根据具体业务场景选择最合适的指标，以及如何解读这些指标背后的含义，着重论述的篇点较少。总的来说，这本书适合那些已经具备一定信用评级基础，希望拓宽视野、了解行业前沿思考方向的专业人士，但对于初学者或者急需解决实际问题的操作者，可能需要另寻他途。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本精致的“理论地图”，它为我们勾勒出了信用评级研究的整个疆域，指明了各个重要的节点，也大致标注了河流、山脉等地理特征，但如果你想在这片土地上进行具体的“考古发掘”，找到埋藏的宝藏，这本书提供的工具箱可能还不够丰富。我特别欣赏书中对信用评级模型有效性评估这一部分的讨论。它不仅仅是列举了几个评估指标，更深入地探讨了在不同市场环境下，不同模型表现的差异性，以及如何根据这些差异来选择最适合的模型。书中对于“穿越周期”的信用评级方法的思考，也让我耳目一新，这确实是信用评级实践中一个绕不开的难题。然而，在具体的数据运用和模型构建上，我总觉得少了一点“实操感”。例如，书中反复强调了“大数据”在信用评级中的作用，但对于如何获取、清洗、整合这些海量、异构的数据，以及如何避免数据偏差和信息噪音，却没有提供详细的指导。我期望能看到更多关于如何将非结构化数据（如新闻、社交媒体评论）转化为信用信号的具体方法，或者如何利用人工智能和机器学习技术来优化现有评级模型的案例分析。此外，在风险拨备和资本充足性计算方面，书中虽然提到了相关的监管要求和理论模型，但对于如何在实际业务中进行精确的量化，以及如何应对模型风险，也没有足够详细的阐述。总的来说，这本书是一份非常好的“理论纲要”，适合那些已经有了扎实基础，希望从更宏观的视角理解信用评级领域的人。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在参加一场高规格的学术研讨会，听着各位专家就信用评级领域的前沿问题发表见解，互相启发。书中对信用评级市场结构、监管政策演变，以及不同地区（如欧美、亚洲）在信用评级实践中的异同之处进行了深入的分析，这对于理解全球信用评级体系的运作机制非常有帮助。我特别喜欢书中关于“评级固化”和“评级滥用”这些争议性问题的探讨，作者并没有回避这些敏感话题，而是试图从多个角度进行剖析，并提出了一些建设性的意见。然而，对于我这样一名长期在业务一线工作的实操者来说，书中过于宏观和理论化的讨论，有时会让人觉得有些“纸上谈兵”。我更希望能从中找到一些能够直接应用于解决我工作中遇到的具体问题的“金钥匙”。比如，书中提到了“影子银行”的信用风险问题，但对于如何有效识别和量化这些非传统金融机构的信用风险，并没有给出清晰的框架或工具。同样，在讨论“ESG”（环境、社会、公司治理）对信用评级的影响时，书中只是泛泛而谈其重要性，但却没有提供具体的方法来将其纳入信用风险评估模型。这本书在理论深度上毋庸置疑，但如果能在理论框架下，增加更多贴近实际业务场景的案例分析，或者提供一些可供借鉴的“最佳实践”，其价值会更大。目前来看，它更适合作为研究人员的参考，或者作为行业高层的战略思考工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在品鉴一壶陈年的好茶，初入口时，香气四溢，回味悠长，但细细咂摸，却发现茶叶的种类、产地、制作工艺这些具体的细节，并没有被完全揭示。书中对于信用评级所依赖的宏观经济周期、金融市场波动、以及国家宏观审慎政策等外部因素的分析，非常到位，也很有启发性。我尤其欣赏其中对“系统性风险”在信用评级中的作用的探讨，这对于理解金融危机的传导机制至关重要。书中也提到了诸如“信用违约互换”（CDS）等衍生品在信用风险管理中的应用，并分析了它们对评级体系可能带来的影响，这些内容都相当具有前瞻性。然而，当我试图从中学习如何设计一套更加精细化、更具预测能力的信用评级模型时，却发现书中的论述止步于“理论框架”的构建。比如，在模型选择上，书中列举了多种统计模型和机器学习模型，但对于如何根据不同的资产类别、不同的风险偏好来选择最合适的模型，却没有提供明确的指导。在数据处理方面，书中也只是提及了数据的重要性，但对于如何处理缺失值、异常值，如何构建有效的特征变量，并没有详细的说明。我原本期待这本书能够提供更多关于“如何将理论转化为实践”的“操作指南”，或者至少提供一些更具体的“模型范例”，但遗憾的是，这本书更多的是在“指引方向”，而将具体的“实践路径”留给了读者自己去探索。它是一本很好的“启发式”读物，但对于寻求“实操性”指导的读者来说，可能需要结合其他更具体的资料。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书给我最直观的感受就是“理论先行，实践稍弱”。我原本期待的是一本能够手把手教我如何进行信用风险量化评估的工具书，但读下来，更像是在进行一场关于信用评级“哲学”的探讨。书中的论述逻辑清晰，从早期基于定性判断的信用评估，一路讲到如今基于大数据和机器学习的量化模型，梳理得非常完整。我尤其喜欢其中关于“信息不对称”和“道德风险”在信用评估中扮演关键角色的分析，这些都是影响信用质量的核心要素，书中对它们成因和表现的洞察颇为深刻。然而，当我试图从中提取可以直接应用于我日常工作的具体方法和技巧时，却发现很多地方都隔靴搔痒。比如，在讨论违约概率（PD）的估计时，书中提到了历史数据、宏观经济变量、公司财务指标等多种影响因素，也列举了几个常用的统计模型，但对于如何选择合适的模型，如何进行参数估计，以及如何处理模型中的异方差、自相关等问题，都只是点到为止。在风险调整后的资本（RAROC）计算方面，也出现了类似的情况，理论讲得很透彻，但具体的计算步骤和公式推导则相对省略。我理解一本涵盖如此广泛主题的书籍不可能面面俱到，但作为一名希望提升实操能力的读者，我希望能看到更多具体的例子，更详细的计算流程，甚至是一些常用的代码实现。这本书更像是一本“理论指南”，让你明白信用评级是怎么回事，但要真正“做起来”，还需要大量的补充学习和实践摸索。