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出版者:

作者:Refaat, Mamdouh

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2011-4

价格:$ 135.04

装帧:

isbn号码:9781447511199

丛书系列:

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具体描述

深入理解金融风险评估与量化：一本面向实战的指南本书旨在为金融专业人士、风险管理人员、数据科学家以及对信贷风险建模有浓厚兴趣的读者，提供一套系统、全面且高度实用的风险评估与量化框架。我们聚焦于如何从基础理论构建坚实的知识体系，并迅速过渡到复杂的实际应用场景中，通过数据驱动的方法论，有效地识别、衡量和管理各类信贷风险。本书内容横跨统计学基础、金融经济学原理、高级计量经济学工具，以及现代机器学习技术在风险建模中的应用。我们不局限于理论的阐述，而是强调构建一个完整、可操作的风险管理流程，从数据准备、特征工程，到模型选择、验证与部署，每一步骤都提供了详尽的实践指导和案例分析。 --- 第一部分：风险管理的基石与量化思维本部分将读者带入现代金融风险管理的核心领域，奠定坚实的理论基础。第一章：金融风险概览与监管框架的演变本章首先界定了信贷风险、市场风险和操作风险的范畴，重点剖析信贷风险在商业银行和金融机构资产负债表中的核心地位。我们将回顾金融危机对风险监管的深远影响，详细解读巴塞尔协议（Basel I, II, III）的核心要求，特别是对资本充足率、风险加权资产（RWA）计算的精细化要求。讨论如何在全球化背景下，理解和适应不同司法管辖区的监管差异，为构建具有前瞻性的风险管理体系打下基础。第二章：概率统计与计量经济学的工具箱风险量化依赖于严谨的统计推断。本章深入探讨了在风险建模中必需的统计学工具，包括假设检验、回归分析（线性与非线性）、时间序列分析（ARIMA, GARCH模型）在刻画金融波动性方面的应用。特别关注生存分析（Survival Analysis）在估计违约时间点上的作用。同时，我们将介绍信息论中的熵（Entropy）概念，及其在特征选择中的应用，确保模型输入数据的有效性和信息密度。第三章：损失分布的理论基础理解损失分布是准确预测预期损失（EL）和非预期损失（UL）的关键。本章详细介绍了常见的损失分布模型，如对数正态分布、威布尔分布（Weibull Distribution）和帕累托分布（Pareto Distribution）在尾部风险建模中的适用性。我们将探讨极值理论（Extreme Value Theory, EVT）如何用于量化极端事件的发生概率，超越传统正态分布假设的局限性，为压力测试和资本规划提供更稳健的依据。 --- 第二部分：信用风险建模的核心技术本部分是全书的实践核心，详细介绍了构建和验证信用风险预测模型的全过程。第四章：数据准备与特征工程的艺术高质量的数据是优秀模型的先决条件。本章系统性地讲解了处理金融时间序列数据的挑战，如缺失值处理（插值法与多重插补）、异常值检测与平滑技术。特征工程方面，我们将聚焦于如何从原始交易数据、客户行为数据中提取有预测能力的变量，包括比率、动量指标、周期性特征以及衍生变量的构造。讨论特征间的共线性诊断与处理，确保模型的可解释性和稳定性。第五章：经典的违约概率（PD）建模方法本章聚焦于最核心的预测任务——违约概率（Probability of Default, PD）的估计。我们将详细对比和实践两大主流技术： 1. 评分卡方法（Scorecard Development）：重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）在评分卡构建中的应用，包括变量筛选、WOE（Weight of Evidence）转换、WOE Binning的精细化操作、以及评分的标尺设定（Scaling）。强调评分卡的稳定性检验（Population Stability Index, PSI）和区分度指标（如KS统计量、AUC）。 2. 判别分析与混合模型：探讨线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）的局限与优势，并引入更复杂的广义线性模型（GLM）框架。第六章：违约损失率（LGD）与风险暴露（EAD）的估计除了PD，LGD（Loss Given Default）和EAD（Exposure at Default）是计算预期损失的另外两个关键要素。 LGD建模：分析不同资产类别（如抵押贷款、企业债）的回收过程，应用Beta回归、两阶段模型（Zero-Inflated Models）来估计LGD。重点讨论在模型开发中，如何正确处理“零损失”观测值（即完全回收情况）。 EAD建模：针对循环信贷产品（如信用卡、授信额度），探讨如何通过历史提取率、CCF（Credit Conversion Factor）等方法来预测违约时的实际提取金额，并结合宏观经济变量进行动态调整。 --- 第三部分：模型验证、部署与前沿技术本部分关注模型的生命周期管理，以及如何利用现代计算技术提升风险管理的效率和准确性。第七章：模型验证、监控与治理一个被接受的模型必须经过严格的独立验证。本章详述了内部模型验证的完整流程： 1. 性能指标的深度解读：超越AUC，探讨Brier Score、Hosmer-Lemeshow检验在评估概率预测准确性上的作用。 2. 模型稳健性测试：包括压力测试（Stress Testing）、样本外（Out-of-Time）验证、以及对模型假设的敏感性分析。 3. 模型投入使用后的监控：建立自动化的监控仪表板，实时跟踪PSI、特征重要性变化，以及模型的实际表现衰减情况，确保模型治理的闭环管理。第八章：机器学习在信用风险中的应用拓展本章探讨了传统统计模型难以捕捉的复杂非线性关系，以及如何安全地引入高级机器学习技术：树模型家族：详细介绍随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM）和XGBoost在提高预测精度上的潜力。重点讨论如何通过Shapley值（SHAP values）等方法，对这些“黑箱”模型进行可解释性增强，以满足监管对透明度的要求。深度学习的初步探索：介绍在处理大规模、高维度文本数据（如财报分析）或序列数据时，循环神经网络（RNN）和Transformer结构的应用前景。第九章：超越传统评分卡：动态与组合模型本章着眼于未来趋势，介绍更具动态适应性的风险评估方法。讨论如何将宏观经济变量纳入风险模型（如Logit/Probit模型的宏观敏感性调整），构建动态PD模型。此外，还将介绍如何通过贝叶斯方法或集成学习（Ensemble Methods）将不同模型的结果进行最优组合，以获得更稳定、更少偏见的风险预测。 --- 总结与展望本书通过大量的实际案例和技术细节的讲解，致力于打造一套面向复杂金融环境的、具备高度适应性的风险量化知识体系。读者在完成阅读后，将不仅掌握构建一个稳健的信用风险模型所需的全部技术栈，更能理解如何在高度监管和快速变化的市场中，持续优化和维护风险管理系统。本书提供的是一种将数学严谨性、统计学洞察力与业务实践深度结合的思维方式。