我国商业银行违约风险测度模型研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马若薇 著

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• 违约风险
• 风险测度
• 信用风险
• 金融工程
• 计量经济学
• 模型研究
• 金融风险管理
• 银行业
• 金融科技

店铺： 广影图书专营店

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787802475793

商品编码：29739998657

包装：平装

出版时间：2010-01-01

基本信息

书名:我国商业银行违约风险测度模型研究

定价：28.00元

售价：20.4元,便宜7.6元,折扣72

作者:马若薇

出版社：知识产权出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787802475793

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书在参考、借鉴国内外现有的银行风险控制和管理理论以及实践方法的基础上，针对我国商业银行现状和特点，对信用风险管理进行了深入研究，并结合我国银行实际情况建立信用风险预测模型，后应用模型进行实证分析，通过实证分析一方面增加对银行风险控制与管理技术的感性认识，另一方面对银行进行操作风险控制与管理提供技术支持。

目录

章　导论
　1.1　研究背景
　1.2　研究价值与意义
　1.3　问题的提出
　1.4　相关概念界定
　1.5　研究方法
　1.6　研究思路与结构安排
第二章　传统违约判别模型研究文献述评
　2.1　传统违约判别模型与现代违约率测度模型
　2.2　传统违约判别模型
　2.3　本章小结
第三章　现代违约概率测度模型文献述评
　3.1　四种基本模型
　3.2　其他模型
　3.3　违约率模型的比较
　3.4　违约率模型研究面临的问题
　3.5　本章小结
第四章　违约判别模型的实证检验与比较研究
　4.1　三种模型的基本原理与思路
　4.2　样本数据的选取与数据预处理
　4.3　实证检验与结果分析
　4.4　传统违约判别模型的缺陷与改进设想
　4.5　本章小结
第五章　违约判别模型的改进研究
　5.1　数据预处理
　5.2　违约判别的Bayes判别模型
　5.3　违约判别的Logistic模型
　5.4　本章小结
第六章　现化违约概率测度模型的探索：KMV的应用
　6.1　KMV违约率测度模型的理论基础
　6.2　KMV违约率测度模型的设定与适用性分析
　6.3　K1MV违约率测度模型的实证检验
　6.4　本章小结
第七章　违约概率静态测度模型的建立
　7.1　违约概率测度的线性回归模型
　7.2　违约判别的半对数线性回归模型
　7.3　违约概率测度的Logit回归模型
　7.4　本章小结
第八章　违约概率动态测度模型的建立及检验
　8.1　违约测度的动态模型及检验
　8.2　违约概率测度的动态模型及返回测试
　8.3　本章小结
第九章　研究结论及创新
　9.1　研究结论
　9.2　研究创新点
　9.3　进一步研究的展望和建议
附录1：数据洗选及指标生成语句程序
附录2：DB迭代过程结果
参考文献
后记

作者介绍

马若微，北京工商夫学经济学院副院长，副教授，西安交通大学应用经济学博士，北京大学博士后。主要研究方向为破产预测与违约率测度。主持或作为子课题受责人完成国家社科基金、国家自然科学基金以及北京市的相关科研项目多项，所主持课题“我国商业银行信用风险度量问题研究

文摘

序言

《商业银行风险管理：审慎性分析与前沿模型》 内容简介： 本书深入剖析了当前商业银行面临的复杂风险格局，重点聚焦于如何构建 robust（稳健）的风险测度模型，以提升银行的稳健运营能力和应对潜在危机的韧性。全书由十一章构成，层层递进，从风险理论基石出发，逐步深入到量化模型构建的实践层面，并展望了未来研究方向，旨在为金融从业者、监管机构以及学术研究者提供一套系统、前沿的风险管理理论框架和实践指南。 第一章：商业银行风险概览与管理挑战 本章作为全书的开篇，旨在为读者建立对商业银行风险的宏观认知。我们将首先梳理商业银行经营活动中可能遇到的各类风险，包括但不限于信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、战略风险以及声誉风险等。在此基础上，将详细探讨当前商业银行风险管理所面临的严峻挑战，例如日益复杂的宏观经济环境、金融脱媒加速、金融创新带来的新风险、以及全球金融一体化进程中跨市场风险的传递与放大效应。同时，本章还将简要回顾商业银行风险管理理论的发展历程，强调审慎性原则在风险管理中的核心地位，并为后续章节构建的风险测度模型提供理论基础。 第二章：信用风险理论与计量方法 信用风险是商业银行最核心的风险类型，也是本书重点关注的对象。本章将首先从理论层面深入阐述信用风险的形成机制、演变规律以及其对银行盈利能力和资本充足率的影响。我们将详细介绍经典的信用风险计量模型，如信用评分模型（例如，Logistic模型、判别分析模型）、信用评级模型（如Moody's KMV、S&P CreditPro）等，并对其内在逻辑、适用范围及局限性进行细致分析。此外，本章还将引入概率违约（PD）、违约损失率（LGD）以及风险暴露（EAD）等关键风险参数的定义和计量方法，为后续构建违约风险测度模型奠定坚实的基础。 第三章：市场风险的识别与度量 与信用风险相辅相成，市场风险是影响银行资产价值的重要因素。本章将全面解析市场风险的构成要素，包括利率风险、汇率风险、股票价格风险以及商品价格风险。我们将深入探讨各种市场风险的度量工具，如VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、敏感性分析（Duration、Convexity）等，并对不同模型的优劣势、假设条件以及在实际应用中的注意事项进行详细阐述。本章还将结合当前金融市场的实际情况，分析高频交易、衍生品市场以及宏观经济波动对市场风险的影响，为银行提供有效的市场风险管理策略。 第四章：操作风险的定义、识别与控制 操作风险，作为一种“内部”风险，因其隐蔽性和突发性而备受关注。本章将深入定义操作风险，并系统梳理其产生的根源，包括人员失误、系统故障、流程缺陷、外部事件等。我们将介绍操作风险的识别技术，如风险与控制自我评估（RCSA）、关键风险指标（KRI）的设定、损失数据收集与分析等。此外，本章还将重点探讨操作风险的控制与缓解措施，包括建立健全内部控制体系、加强员工培训、优化业务流程、完善信息系统安全等，旨在帮助银行有效降低操作风险事件发生的概率和损失程度。 第五章：流动性风险的特性与管理策略 流动性风险是衡量银行偿付能力的关键指标。本章将全面分析流动性风险的内涵及其演变过程，包括资产流动性风险、负债流动性风险以及资金成本与收益的不匹配风险。我们将详细介绍流动性风险的度量指标，如流动性覆盖率（LCR）、净稳定资金比例（NSFR）等巴塞尔协议III下的监管要求，并探讨压力测试在评估银行流动性风险中的重要作用。本章还将提供一套系统性的流动性风险管理策略，包括建立健全流动性风险限额体系、优化资产负债结构、加强资金来源多样化管理、以及制定有效的应急流动性计划等。 第六章：新兴金融风险与挑战 随着金融科技的飞速发展，商业银行面临着前所未有的新兴金融风险。本章将聚焦于这些新出现的风险挑战，例如金融科技（FinTech）带来的数据安全与隐私风险、第三方支付平台的风险、影子银行体系的风险、以及互联网金融平台可能存在的违约风险。我们将深入分析这些新兴风险的特点、传导路径以及对传统银行风险管理体系的冲击。此外，本章还将探讨网络安全风险、算法交易风险以及气候变化可能带来的物理风险和转型风险，为银行提供应对未来不确定性的前瞻性思考。 第七章：违约风险测度模型的核心要素 本章将聚焦于违约风险测度模型的核心要素。我们将深入解析构成违约风险测度模型的关键组成部分，包括历史违约数据、宏观经济变量、微观财务指标以及外部市场信息等。本章将详细阐述这些因素在模型构建中的作用，例如宏观经济指标如何影响整体经济的信用状况，微观财务指标如何反映单个企业的偿债能力，以及外部市场信息（如股票价格波动、信用评级变动）如何预示潜在的违约风险。同时，本章还将讨论模型中参数选择、数据清洗、特征工程等关键步骤，为后续模型构建打下坚实基础。 第八章：计量经济学方法在违约风险测度中的应用 本章将重点探讨如何运用计量经济学方法来构建和优化违约风险测度模型。我们将介绍多种常用的计量模型，如Logit/Probit模型、生存分析模型（如Cox比例风险模型、Kaplan-Meier估计）、以及时间序列模型（如ARIMA模型、GARCH模型）等，并详细讲解它们在违约风险预测中的适用性。本章还将讨论如何处理数据中的共线性、异方差等问题，以及如何进行模型诊断和有效性检验，确保模型预测的准确性和稳定性。 第九章：机器学习技术在违约风险测度中的前沿应用 随着人工智能和大数据技术的兴起，机器学习方法为违约风险测度带来了新的视角和强大的工具。本章将深入探讨各类先进的机器学习算法在违约风险预测中的应用，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、梯度提升算法（如XGBoost, LightGBM）以及深度学习模型（如神经网络）。我们将详细阐述这些算法的原理，并分析它们在处理高维数据、非线性关系以及发现隐藏模式方面的优势。同时，本章还将讨论如何进行模型集成，以及如何克服过拟合等常见问题，从而构建更加精准和鲁棒的违约风险测度模型。 第十章：模型评估、验证与实际应用 一个有效的违约风险测度模型不仅需要精确的预测能力，还需要经过严格的评估和验证。本章将系统介绍模型评估的常用指标，如准确率、精确率、召回率、AUC（Area Under the Curve）以及KS统计量等，并讲解如何根据不同的业务场景选择合适的评估指标。本章还将深入探讨模型验证的重要性，包括样本外验证、时间序列验证以及压力测试下的模型表现评估。最后，本章将重点阐述模型在商业银行实际业务中的应用，包括信贷审批、授信额度管理、风险定价、资本拨备计算以及监管报告等，并讨论模型在不同业务场景下的优化与调整。 第十一章：未来展望与研究方向 本章将对商业银行风险管理和违约风险测度模型的未来发展趋势进行展望。我们将探讨大数据、人工智能、区块链等新技术在风险管理领域的潜在应用，例如利用自然语言处理技术分析文本信息以捕捉非结构化风险信号，或利用区块链技术提升交易透明度和数据安全性。本章还将关注全球监管环境的变化对风险管理提出的新要求，以及如何应对气候变化、地缘政治等宏观因素对银行风险的影响。最后，本章将提出未来值得进一步深入研究的方向，以期为商业银行风险管理理论和实践的发展提供有益的启示。 本书力求理论与实践相结合，通过详细的案例分析和模型推演，帮助读者构建全面、深入的风险管理知识体系，提升识别、度量、管理和控制各类风险的能力，从而在复杂多变的金融环境中保持稳健运营，实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一些能够提升我宏观经济分析能力的读物，尤其关注那些能够深入剖析经济现象背后逻辑的书籍。《我国商业银行违约风险测度模型研究》这个书名让我产生了一种特别的联想，虽然它看起来是关于银行风险的，但我隐约觉得，对于商业银行违约风险的深入研究，必然离不开对宏观经济环境的细致考量。毕竟，银行的贷款质量、不良资产的生成，很大程度上与整体经济的运行状况息息相关。如果这本书能够将宏观经济的周期性波动、产业结构调整、甚至是货币政策的传导效应，巧妙地融入到其违约风险测度模型的研究中，那将是一次非常宝贵的学习机会。我希望能看到作者是如何将宏观层面的不确定性转化为微观银行风险的度量指标的。比如，当经济下行压力增大时，哪些行业的企业更容易出现违约？政府的财政政策和货币政策又会对不同类型的银行产生怎样的影响？书中是否会探讨一些量化模型，能够捕捉到这些宏观因素对银行违约风险的动态影响？我期待这本书能为我提供一种新的视角，让我能够从更宏观的层面去理解银行风险的根源，而不是仅仅停留在微观的个体风险分析上。如果书中能提供一些关于宏观经济指标与银行违约率之间关联性的实证研究，那将是我最期待的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《我国商业银行违约风险测度模型研究》一下子就抓住了我，因为我对金融风险管理一直很感兴趣，特别是国内商业银行的实际情况。我一直想深入了解，中国的银行在面对经济波动、市场变化时，如何去衡量和控制违约的风险。市面上关于金融风险的书籍很多，但很多都侧重于理论框架或者国外市场的经验，对于我们自己的银行体系，我总觉得缺少一些接地气的、有针对性的研究。这本书的题目暗示了它会聚焦于“我国”这一特定语境，这让我非常期待，希望它能提供一套适用于中国商业银行的、实操性强的违约风险测度模型。不知道书中是否会深入分析不同类型的违约风险，比如信用风险、操作风险，又或者会结合大数据、人工智能等新兴技术来构建模型。如果能看到具体的案例分析，甚至是作者团队对某些模型进行实证检验的成果，那就更好了。毕竟，理论的飞跃需要实践的支撑，而一个好的模型，能够帮助银行在风险预警、资本配置、风险定价等方面做出更明智的决策，这对于整个金融系统的稳定都至关重要。我特别好奇作者是如何界定“违约风险”的，以及他们选择了哪些关键的指标来构建模型。希望这本书能给我带来耳目一新的认知，让我对我国商业银行的风险管理能力有一个更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我对中国金融体系的改革与发展一直抱有极大的关注，尤其是银行业在其中扮演的关键角色。《我国商业银行违约风险测度模型研究》这个书名，让我联想到银行体系的健康与稳定，这背后必然涉及到监管政策、市场化改革等一系列复杂因素。我希望这本书不仅仅是技术层面的模型研究，更能深入探讨这些模型是如何被设计出来，又如何与我国的金融监管框架相协调的。例如，作者的研究是否会考虑到监管部门对资本充足率、风险权重等方面的要求，并将这些因素纳入模型的考量范围？书中是否会分析，在不同的监管环境下，违约风险测度模型可能需要做出的调整？我更期待看到，作者是如何将理论模型的研究，与我国商业银行的实际经营状况和监管要求结合起来的。如果书中能提供一些关于模型在银行内部风险管理和外部监管报告中的应用案例，那将是非常有说服力的。我希望通过这本书，能够对我国商业银行在转型发展过程中，如何平衡风险与效益，以及如何通过科学的风险测度来保障金融体系的稳健运行，有一个更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地进行个人投资，尤其是如何规避一些潜在的金融风险。看到《我国商业银行违约风险测度模型研究》这本书名，我虽然不是金融专业的，但出于对个人资产安全性的考虑，我还是被吸引了。我想知道，银行的违约风险，最终是如何影响到我们普通储户或者投资者的呢？这本书是否会探讨，当银行出现违约风险上升时，可能会对储蓄、理财产品、甚至股市产生怎样的连锁反应？我比较好奇的是，作者的研究是否会提供一些判断银行稳健程度的“大众化”的指标，即使不是专业人士，也能通过这些指标大致了解一家银行的风险状况？例如，书中是否会提到一些与银行资产质量、资本充足率、盈利能力相关的简明易懂的衡量标准？我希望这本书能够帮助我理解，那些晦涩的金融术语背后，究竟意味着什么，以及它们如何影响到我们作为金融消费者。如果书中能够用通俗易懂的语言，解释一些银行风险测度的基本原理，并且提供一些保护个人投资免受银行违约风险影响的建议，那就太棒了。我希望能从中学习到一些“避险”的知识，让我的投资之路更加稳健。

评分☆☆☆☆☆

我目前正在从事数据分析相关的工作，对各种预测模型和量化方法有着浓厚的兴趣。《我国商业银行违约风险测度模型研究》这个书名，对于我来说，就像一个充满挑战的课题。我非常好奇作者在构建模型时，使用了哪些具体的数据集和分析工具。书中是否会详细介绍模型的算法，比如逻辑回归、支持向量机、或者更前沿的深度学习模型？我尤其关注的是，作者是如何处理国内商业银行特有的数据特征的，比如不良贷款率、拨备覆盖率、以及一些非结构化的数据信息。书中是否会提供一些关于模型构建的详细步骤，以及如何对模型进行验证和优化？我希望能从中学习到一些在实际工作中能够应用的建模技巧和方法。如果书中能够包含一些对不同模型的比较分析，以及它们在预测准确性、鲁棒性方面的优劣势，那对我来说将非常有价值。我期待这本书能够给我带来一些关于金融领域数据建模的启发，让我能够将我在数据分析方面的技能，更好地应用到理解和研究金融风险上。