DK/ 信用风险管理:模型、度量、工具及应用 周月刚 北京大学出版社 9787301283 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周月刚 著

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• 信用风险管理
• 风险模型
• 金融工程
• 量化分析
• 金融科技
• 风险度量
• 金融风险
• 北京大学出版社
• 周月刚
• DK

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出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301283875

商品编码：29774784697

出版时间：2017-07-01

图书基本信息
图书名称	信用风险管理:模型、度量、工具及应用	作者	周月刚
定价	48.00元	出版社	北京大学出版社
ISBN	9787301283875	出版日期	2017-07-01
字数		页码
版次	1	装帧
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书根据外相关理论研究和业界实践，并考虑我国的实际应用编撰而成。主要讲述信用风险管理中的模型建立、风险度量方法、信用工具以及实际应用方面的内容。模型方面，从经典的莫顿模型开始，介绍了结构模型和简化模型，并详细介绍了在国外内金融机构和咨询机构广泛使用的应用模型；在信用工具方面，介绍了债券、贷款、应收账款等*普遍的信用工具的原理和风险评估的基本手段；*后介绍了信用风险管理的基本技术工具：信用衍生品、信用资产组合和信用资产证券化，分析这些工具的原理、实现过程、如何实现信用风险管理以及它们引起的风险等。

作者简介

周月刚，中国人民大学企业管理硕士、美国南加州大学数理金融博士，曾任教于中央财经大学中国金融发展研究院，在外期刊上发表论文多篇，主要研究领域为信用风险管理和行为金融学；2011年创立北京时代富投投资咨询有限公司和FUTO信用风险研究院。

目录

部分 风险管理的发展 章 金融创新和风险管理 第2章 信用风险管理的发展 第2部分 信用风险模型 第3章 建模理论基础 第4章 结构模型 第5章 简化模型 第6章 信用风险管理模型 第3部分 信用工具及其风险 第7章 债券信用风险 第8章 贷款信用风险 第9章 应收账款信用风险 第4部分 信用风险管理工具 0章 信用风险缓释 1章 信用资产组合 2章 资产组合的信用风险管理模型 3章 信用衍生品 4章 交易对手信用风险 5章 信用资产证券化 6章 资产证券化风险管理 第5部分 案例应用 7章 次贷危机 8章 欧债危机中的主权信用 9章 雷曼兄弟破产案例分析 参考文献

编辑推荐

紧扣信用风险管理热点，理论与实践紧密结合

文摘

序言

《信用风险管理：模型、度量、工具及应用》导读 在现代金融体系中，信用风险管理扮演着至关重要的角色。它不仅是商业银行、投资机构等金融企业规避潜在损失、保障稳健运营的基石，更是宏观经济稳定运行的压舱石。本书《信用风险管理：模型、度量、工具及应用》深入浅出地剖析了信用风险的本质，系统性地梳理了其管理的全过程，旨在为读者构建一个全面、深刻的认知框架。 一、信用风险的内在逻辑与演变 首先，我们需要理解信用风险的根本。信用风险，简而言之，是借款人未能按时足额偿还债务的可能性及其可能带来的损失。这种风险并非新生事物，而是伴随着信用活动而生。从原始社会的物物交换到现代金融市场的复杂衍生品交易，信用始终是经济活动的核心驱动力之一。然而，信用天然伴随着不确定性，即违约的风险。 本书将追溯信用风险的演变历程，从早期的简单抵押担保，到现代金融机构复杂的风险评估模型。我们将探讨不同时期信用风险的特征，以及金融市场发展对信用风险管理提出的新挑战。例如，全球化和金融创新极大地增加了金融机构的资产多元化和业务复杂性，使得传统的风险管理方法面临失效的风险。同时，信息技术的发展，特别是大数据和人工智能的兴起，为信用风险的度量和管理提供了前所未有的工具和机遇。 二、模型：量化风险的科学方法 在现代信用风险管理中，模型扮演着核心的角色。本书将详细介绍各类信用风险模型，从经典的统计模型到前沿的机器学习算法，帮助读者理解如何将抽象的风险概念转化为可量化的指标。 违约概率（PD）模型：这是信用风险模型的基础。我们将介绍如何通过历史数据、财务报表、宏观经济指标等因素，构建模型来预测一个借款人未来违约的可能性。这包括传统的逻辑回归、判别分析，以及更先进的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。我们将深入探讨不同模型的优势和劣势，以及在不同场景下的适用性。 违约损失率（LGD）模型：即使借款人违约，也并非意味着本金的完全损失。LGD模型旨在估计在借款人违约后，债权人能够收回的金额占未偿还本金的比例。本书将探讨影响LGD的因素，如抵押品价值、追索权、破产清算流程等，并介绍常用的LGD估计方法。 风险暴露额（EAD）模型：对于表外业务或具有不确定金额的授信，如信用证、贷款承诺、衍生品交易等，我们需要估计违约发生时的潜在暴露金额。EAD模型将帮助读者理解如何量化这些不确定性，并将其纳入信用风险的整体评估中。 信用评级模型：无论是内部信用评级还是外部信用评级机构的评级，都是对借款人信用质量的一种判断。本书将深入解析信用评级模型的构建逻辑，包括定性与定量方法的结合，以及评级结果在授信决策、资本配置等方面的应用。 宏观经济压力测试与情景分析：单一的模型预测往往不足以应对市场的剧烈波动。我们将介绍如何将宏观经济变量纳入风险模型，进行压力测试和情景分析，以评估在不利经济环境下信用组合的潜在损失。 三、度量：量化风险的尺度与标准 模型提供了计算风险的“公式”，而度量则为我们提供了衡量风险的“标尺”。本书将重点介绍信用风险的各种度量指标，帮助读者理解如何将模型输出转化为可操作的风险度量。 VaR（Value at Risk）：作为最常用的风险度量指标之一，VaR可以回答“在给定的置信水平下，我的损失不会超过多少？”的问题。我们将详细介绍不同VaR计算方法，包括历史模拟法、参数法和蒙特利卡洛模拟法，并探讨其在信用风险管理中的应用和局限性。 ES（Expected Shortfall）/ CVaR（Conditional Value at Risk）：ES比VaR更能捕捉尾部风险，它衡量的是在超过VaR阈值的情况下，预期的平均损失。本书将介绍ES的计算方法，并阐述其在风险管理中的优越性。 信用组合风险度量：金融机构的资产通常由大量相互关联的信用风险敞口组成。本书将深入探讨如何度量整个信用组合的风险，包括不同资产之间的相关性对整体风险的影响，以及如何利用因子模型、Copula函数等方法来捕捉这种复杂关系。 资本充足率与经济资本：现代银行监管的核心之一是资本充足率。我们将解析经济资本的概念，即银行需要持有的、足以覆盖预期损失的资本，以及其与监管资本、风险度量指标之间的关系。 风险调整后收益指标：仅仅关注风险暴露是不够的，还需要评估在承担风险的同时，是否获得了充分的收益。本书将介绍如RAROC（Risk-Adjusted Return on Capital）等指标，帮助读者理解如何在风险和收益之间取得平衡。 四、工具：实现风险管理的利器 模型和度量提供了理论框架，而工具则是将这些理论付诸实践的关键。本书将介绍实现信用风险管理所需的各种工具，涵盖技术、系统和流程。 数据采集与管理：高质量的数据是信用风险模型和度量的基础。我们将探讨数据采集的渠道、数据的清洗与整合、数据仓库的构建，以及数据治理的重要性。 风险管理信息系统（RMIS）：现代金融机构需要强大的信息系统来支持风险管理流程。本书将介绍RMIS的功能，包括授信管理、风险监测、报表生成、预警系统等，以及其在提升效率和准确性方面的作用。 授信审批与额度管理系统：从客户申请到最终授信决策，需要一套标准化的流程和系统支持。我们将分析授信审批的关键环节，以及如何利用系统工具来优化审批流程，控制授信额度。 催收与资产管理系统：对于已经出现风险的资产，有效的催收和资产管理是降低损失的关键。本书将介绍相关的系统功能和管理策略。 模型验证与监控工具：模型并非一成不变，需要持续的验证和监控。我们将探讨模型验证的流程和指标，以及如何利用工具来监测模型的性能，及时发现并修正模型失效的问题。 自动化与智能化工具：随着人工智能技术的发展，自动化和智能化的风险管理工具日益普及。我们将介绍如何利用机器学习、自然语言处理等技术来提升风险识别、预警和决策的效率。 五、应用：将理论付诸实践 最后，本书将聚焦于信用风险管理的实际应用，探讨如何在不同的业务场景和机构类型中有效地运用模型、度量和工具。 贷款业务风险管理：这是商业银行最核心的信用风险管理领域。我们将深入分析零售贷款、公司贷款、贸易融资等不同贷款业务的风险特征，以及相应的管理策略。 交易对手风险管理：在金融市场交易中，交易对手违约的风险不容忽视。本书将探讨场内与场外交易的对手风险管理，以及衍生品交易中的信用风险。 债券投资风险管理：债券是重要的固定收益资产，其信用风险是投资者关注的焦点。我们将分析债券发行人的信用风险评估，以及投资组合的信用风险管理。 宏观审慎管理与系统性风险：信用风险的累积可能引发系统性风险，对整个金融体系造成冲击。本书将探讨宏观审慎管理的理念和工具，以及如何防范和化解系统性信用风险。 监管要求与合规管理：各国金融监管机构对信用风险管理提出了严格的要求，如巴塞尔协议等。我们将解析相关的监管框架，以及机构如何满足合规要求。 风险文化与组织架构：有效的风险管理离不开良好的风险文化和科学的组织架构。本书将强调管理层在风险文化建设中的作用，以及如何构建与风险管理相匹配的组织结构。 总之，《信用风险管理：模型、度量、工具及应用》力求为读者提供一个系统、全面、深入的学习平台。通过对信用风险本质的深刻理解，对各类模型和度量的精准掌握，对实用工具的熟练运用，以及对实际应用的深入分析，本书旨在帮助读者建立起一套科学、有效的信用风险管理体系，从而在复杂的金融环境中稳健前行，实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，我拿到它的时候就被那沉甸甸的质感吸引了。书名“信用风险管理”几个字，一看就知道是学术性很强的专业书籍，但“模型、度量、工具及应用”又让它显得非常务实，似乎涵盖了从理论到实践的方方面面。我最近正好在工作中接触到一些信用风险方面的问题，总觉得理论知识储备不足，在实际操作中总是有些力不从心。我希望这本书能够帮助我理清思路，系统地学习信用风险管理的核心概念，了解目前业界主流的模型和方法，特别是那些能够实际应用的工具。我非常期待书中能够详细介绍信用评分模型的构建过程，包括数据准备、特征选择、模型训练和验证等关键步骤。另外，对于各种风险度量指标，比如 VaR、CVaR 等，我也希望能有深入浅出的讲解，理解它们的计算方法和应用场景。更重要的是，书中提到的“应用”部分，我希望能够看到一些经典的案例分析，或者作者结合实际经验分享的成功与失败的经验教训，这对我来说将是无价的。这本书的作者是周月刚，由北京大学出版社出版，这无疑又增加了我对它的信心，毕竟北大的学术声誉和出版质量一直都很高。希望这本书不会辜负我的期望，能够成为我提升专业技能的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常经典，给我一种沉甸甸的学术感。作为一名初入金融行业的新人，我对信用风险管理这个概念既熟悉又陌生。熟悉是因为工作中经常会听到相关的术语，陌生则是因为对于其背后复杂的理论模型和实际操作方法知之甚少。我尤其关注书中“模型、度量、工具及应用”这几个关键词，它们似乎勾勒出了整个信用风险管理体系的轮廓。我非常期待书中能够对信用风险的形成机制、影响因素有深入的剖析，然后在此基础上，详细讲解构建信用风险模型的各种方法，比如逻辑回归、决策树、支持向量机等等，并阐述它们各自的优缺点以及适用场景。在风险度量方面，我希望能够理解诸如违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、风险暴露（EAD）等核心指标的计算方式和含义，以及如何利用这些指标来量化信用风险。至于“工具”和“应用”，我更希望看到一些关于风险管理软件、数据分析平台的使用介绍，以及在不同行业、不同业务场景下，信用风险管理模型和工具的实际应用案例，例如银行的信贷审批、证券公司的风险控制等。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入我的眼帘的是书名，虽然“信用风险管理”几个字有些专业，但紧随其后的“模型、度量、工具及应用”几个词，却瞬间点燃了我探究的兴趣。作为一名对金融领域抱有浓厚兴趣的业余爱好者，我一直对信用风险管理这个概念感到好奇，它究竟是如何运作的？背后又有着怎样的科学依据？我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我揭开信用风险管理的神秘面纱。我想深入了解那些驱动信用决策的“模型”，它们是如何从海量数据中提炼出关键信息，从而预测未来的风险？在“度量”方面，我期待能够学习到各种衡量风险的“尺子”，比如它们是如何量化那些看不见的潜在损失的。而“工具”和“应用”则是我最期待的部分，我希望书中能介绍一些实用的分析工具，以及如何在实际的金融业务中，比如银行的信贷审批、投资组合的管理、甚至是个人消费信贷的审批中，有效地运用这些模型和工具来规避风险，实现稳健的经营。我希望这本书能够填补我在这个领域的知识空白，让我对信用风险管理有一个更清晰、更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计低调而又不失专业感，沉甸甸的质感让人立刻联想到其内容的深度和广度。我对信用风险管理这个领域一直抱有浓厚的兴趣，因为它在现代金融体系中扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够从宏观到微观，全方位地解读信用风险的方方面面。“模型、度量、工具及应用”这几个关键词，让我看到了这本书的体系化和实用性。我期待书中能够详细介绍各种信用风险建模的技术，比如如何运用统计学和机器学习的方法来构建预测模型，以及如何评估这些模型的性能。在风险度量方面，我希望能够学习到各种量化风险的指标，例如 VaR、CVaR、Expected Shortfall 等，并理解它们在不同情境下的适用性和局限性。更重要的是，“工具”和“应用”这两个部分，我希望能够看到一些关于信用风险管理软件、平台的介绍，以及这些模型和工具是如何在实际业务中得到应用的。例如，银行如何利用这些来评估贷款申请人的信用度，资产管理公司如何利用这些来管理投资组合的信用风险，以及监管机构如何利用这些来制定风险管理政策。这本书能否帮助我更深入地理解这些复杂的概念，并将其应用于实际工作，是我最为期待的。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对金融领域的知识一直抱着一种既敬畏又好奇的态度。信用风险管理听起来是一个非常高深的课题，但生活中处处都离不开信用，从银行贷款到信用卡消费，再到企业融资，信用风险无处不在，理解它对于我们每个人来说都具有重要的意义。拿到这本《信用风险管理》，我首先被其严谨的学术风格所吸引，从书名就能感受到作者的专业度和内容的深度。我尤其对书中提到的“模型、度量、工具及应用”这几个关键词感到好奇。我希望这本书能够像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进信用风险管理的殿堂。我想知道，那些复杂的模型是如何被构建出来的？它们背后蕴含着怎样的数学原理和统计思想？在风险度量方面，书中是否会介绍一些最新的、更具前瞻性的指标？而“工具”和“应用”，我则期待能够看到一些实操性的指导，比如如何利用这些工具来评估和管理不同类型的信用风险，以及在实际业务中，这些模型和工具是如何被成功应用的。我希望这本书不仅仅是一本理论的教科书，更能提供一些实际操作的“秘籍”，让我在面对实际问题时能够有章可循，游刃有余。