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　　《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 基於R語言的證券公司信用風險計量和管理 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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