商业银行信用风险评估:一种实证模型的探讨 9787301120798 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于立勇 著

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出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301120798

商品编码：29648834294

包装：平装

出版时间：2007-06-01

图书基本信息
图书名称	商业银行信用风险评估:一种实证模型的探讨	作者	于立勇
定价	24.00元	出版社	北京大学出版社
ISBN	9787301120798	出版日期	2007-06-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本		商品重量	0.200Kg

内容简介

本书提出以信用风险度作为商业银行信用风险的一种新衡量标准（模型的输出），并分别应用因子分析法和逐步判别模型构建了两套较为科学的评估指标体系。在此基础上，分别应用补偿模糊神经网络和基于Bayes判别的违约概率测度模型、基于Levenberg—Marquardt算法的前馈神经网络构建了两套信用风险评估预测模型，并应用*加权组合预测模型，将两套体系和评估结果有机结合，进一步提高了预测精度，从多角度、多层面对信用风险进行了剖析。

作者简介

于立勇，1974年7月生，山东省龙口人。管理学博士，金融学博士后，主要研究方向为商业银行风险管理、技术经济评估和资本市场等。现在中国银行业监督管理委员会政策法规部工作。

目录

章 商业银行信用风险评估外研究现状 　节 相关理论研究综述 　第二节 评估方法研究综述 　第三节 研究状况的综合评价 　第四节 本书研究的主要内容 第二章 商业银行信用风险评估要素分析 　节 信用风险评估要素分析 　第二节 信用风险评估的基本思路 　第三节 信用风险评估要素间的作用机理分析 　第四节 信用风险评估指标体系的确立 第三章 商业银行信用风险衡量标准分析 　节 商业银行信用风险衡量标准的一般性考察 　第二节 传统信用风险衡量标准的波动性分析 　第三节 信用风险衡量标准波动性的敏感度测算方法 　第四节 信用风险衡量的一种新标准 第四章 基于补偿模糊神经网络的信用风险评估模型 　节 商业银行信用风险评估预测模型的提出 　第二节 人工神经网络概述 　第三节 补偿模糊神经网络模型的基本原理 　第四节 预测精度的检验方法 　第五节 数据的预处理方法 第五章 商业银行信用风险评估的实证研究 　节 样本数据的预处理 　第二节 样本数据的因子分析 　第三节 补偿模糊神经网络模型的应用 　第四节 样本数据的逐步判别分析 　第五节 基于Bayes模型的违约概率测算 　第六节 基于LM算法的神经网络评估模型 　第七节 基于优加权组合预测的信用风险评估模型 参考文献 附录

编辑推荐

文摘

序言

《金融风险管理：理论与实践》 图书简介 在全球经济日益复杂且充满不确定性的今天，有效的金融风险管理已成为金融机构稳健运营和持续发展的基石。本书《金融风险管理：理论与实践》深入剖析了金融风险的方方面面，并结合前沿理论与丰富的实践案例，为读者构建一个全面、系统且具有操作性的金融风险管理框架。本书旨在帮助金融从业人员、政策制定者、学术研究者以及对金融风险管理感兴趣的广大读者，深刻理解各类金融风险的来源、识别、度量、控制与缓释，从而提升风险管理能力，应对瞬息万变的金融市场挑战。 第一部分：金融风险的理论基础与分类 本书伊始，便为读者奠定坚实的理论基础。我们将从宏观经济视角出发，探讨金融市场波动、宏观经济政策、全球化进程等宏观因素如何相互作用，最终影响金融体系的整体风险水平。在此基础上，本书详细阐述了金融风险的多种分类维度。 信用风险（Credit Risk）：我们将深入探讨信用风险的本质，包括违约风险、信用评级下降风险、集中度风险等。内容将涵盖主权信用风险、金融机构间信用风险、企业信用风险、消费者信用风险等不同层面。我们将详细分析信用风险的驱动因素，如借款人的财务状况、宏观经济环境、行业景气度、管理水平等。 市场风险（Market Risk）：本书将系统讲解市场风险的构成，包括利率风险、汇率风险、股票价格风险、商品价格风险以及其他衍生品价格风险。我们将介绍不同市场风险度量模型，如VaR（Value at Risk）、ES（Expected Shortfall）等，并探讨如何对冲和管理这些风险。 操作风险（Operational Risk）：与市场风险和信用风险不同，操作风险源于机构内部流程、人员、系统或外部事件的失误或不足。本书将详细分析操作风险的类型，包括欺诈、系统故障、法律合规风险、自然灾害等，并探讨建立有效的操作风险管理体系和内部控制措施的重要性。 流动性风险（Liquidity Risk）：流动性风险是金融机构生存的关键。本书将深入分析资产流动性风险和融资流动性风险，探讨在市场出现极端波动时，金融机构如何应对资产无法及时变现或无法获得足够融资的困境。我们将介绍流动性覆盖率（LCR）、净稳定资金比例（NSFR）等监管指标，以及流动性压力测试的方法。 其他风险：除上述核心风险外，本书还将触及其他重要的风险类型，如战略风险、声誉风险、合规风险、国家风险等，并分析它们对金融机构整体风险状况的影响。 第二部分：金融风险的度量与模型 准确度量金融风险是有效管理的前提。本部分将集中介绍各类金融风险的度量方法和模型，涵盖传统模型与现代模型，以及它们在实际应用中的优缺点。 信用风险度量模型：我们将详细介绍信用风险度量模型的演进，从早期的结构模型（如Merton模型）到简化模型（如KMV模型），再到统计模型（如Logit/Probit模型、信用评分模型）。本书还将深入探讨基于宏观经济变量的宏观审慎信用风险计量方法，以及数据驱动的机器学习在信用风险建模中的应用。我们将重点关注如何构建实证模型，以定量评估个体借款人的违约概率，以及组合信用风险的度量。 市场风险度量模型：本书将详细讲解不同市场风险度量方法的原理和计算过程，包括历史模拟法、参数法（Delta-Normal）、蒙特卡洛模拟法等。我们将深入分析VaR模型的局限性，并重点介绍条件在险价值（CVaR）或预期短缺（ES）作为更稳健的风险度量工具。 操作风险度量方法：我们将介绍操作风险量化模型，如基本指标法、标准法、内设资本法，以及先进计量方法（AMA）的应用。本书还将强调定性评估方法，如风险与控制自我评估（RCSA）、关键风险指标（KRIs）的建立和使用。 流动性风险度量指标：详细讲解各类流动性比率，如存贷比、流动性覆盖率、净稳定资金比例，以及压力测试中的流动性指标。 第三部分：金融风险的控制与缓释 风险度量之后，如何有效控制和缓释风险是实践的关键。本部分将系统介绍各类金融风险的管理策略和工具。 信用风险管理策略：本书将深入探讨贷款审批、贷后管理、风险分类、不良贷款处置等全流程的信用风险管理。我们将分析信贷审批中的尽职调查、风险评估、授信审批的流程和关键要素。在贷后管理方面，本书将强调监测、预警和风险干预的重要性。对于不良贷款，本书将介绍重组、清收、核销等不同处置方式。此外，还将讨论信用风险缓释工具，如担保、抵押、信用保险、信用衍生品（如CDS）等。 市场风险管理策略：本书将介绍多种市场风险对冲工具，如远期、期货、期权、掉期等衍生品的使用。我们将分析如何通过组合管理、久期管理、凸度管理来控制利率风险，以及如何通过资产负债管理来匹配不同货币的资产和负债，以降低汇率风险。 操作风险管理体系建设：本书将详细阐述如何构建健全的操作风险管理体系，包括风险文化建设、组织架构设置、制度流程优化、信息系统支持、事件管理与问责机制等。重点将放在预防、识别、评估、应对和报告等关键环节。 流动性风险管理措施：本书将介绍金融机构在流动性风险管理方面的常用策略，如维持充足的流动性缓冲、多元化融资渠道、建立应急融资计划、进行流动性压力测试等。 资本管理与监管：资本是抵御风险的最后一道屏障。本书将详细解读巴塞尔协议（Basel Accord）等国际资本监管框架，分析不同风险权重资产的资本要求，以及内部资本充足率评估（ICAAP）的重要性。我们将探讨如何通过有效的资本规划和管理，确保金融机构的资本充足性，以应对各种风险冲击。 第四部分：监管框架与合规管理 金融机构的风险管理离不开严格的监管和合规要求。本部分将聚焦于金融风险管理的监管环境与合规挑战。 宏观审慎监管：本书将深入探讨宏观审慎监管的目标、工具和最新发展，如逆周期资本缓冲、系统重要性金融机构（SIFIs）的监管等。我们将分析宏观审慎监管如何通过防范系统性风险，提升整个金融体系的稳健性。 微观审慎监管：本书将梳理各国金融监管机构的职责，以及它们在风险监管、资本要求、流动性管理、信息披露等方面的具体要求。我们将分析现场检查、非现场监管等监管工具的应用。 合规风险管理：本书将详细阐述合规风险的来源，如反洗钱（AML）、反恐怖融资（CFT）、消费者保护、反不正当竞争等。我们将介绍建立有效的合规管理体系，包括合规政策、培训、监控、报告和问责机制。 反洗钱与反恐怖融资：本书将重点关注金融机构在反洗钱和反恐怖融资方面的法律义务和实践要求，包括客户尽职调查（CDD）、可疑交易报告（STR）等。 数据治理与信息安全：在数据驱动的金融时代，健全的数据治理和信息安全体系是风险管理的重要保障。本书将探讨如何确保数据的准确性、完整性和安全性，以及如何应对网络安全风险。 第五部分：前沿研究与未来展望 金融风险管理领域不断发展，本书将在结尾部分展望未来趋势，并介绍一些前沿研究方向。 金融科技（FinTech）对风险管理的影响：我们将探讨人工智能、大数据、区块链等金融科技如何重塑金融风险管理，包括更精准的风险定价、更高效的风险监控、更智能的欺诈识别等。 环境、社会和公司治理（ESG）风险：随着可持续发展理念的深入，ESG风险已成为金融机构不可忽视的重要风险。本书将分析气候风险、社会责任风险、公司治理风险等如何影响金融机构的经营和声誉，以及如何将其纳入风险管理框架。 量化风险管理的深化：本书将探讨更复杂的量化模型，如机器学习在信用风险、市场风险预测中的应用，以及高频交易中的风险管理挑战。 网络安全风险的应对：网络安全威胁日益严峻，本书将探讨金融机构如何构建有效的网络安全防御体系，应对来自内部和外部的网络攻击。 全球风险管理一体化：在全球化背景下，金融风险的跨国界传播日益普遍。本书将探讨如何构建全球化的风险管理视野，以及如何应对跨国监管协调的挑战。 结论 《金融风险管理：理论与实践》是一本集理论深度、模型广度、实践经验于一体的金融风险管理专著。本书不仅为读者提供了理解和分析各类金融风险的强大工具，更重要的是，它指导读者如何构建一个系统、有效且适应性强的风险管理体系。无论您是经验丰富的金融从业者，还是初涉金融领域的学生，本书都将成为您宝贵的参考资料和实践指南，助您在波涛汹涌的金融市场中稳健前行，规避风险，抓住机遇，实现可持续的成功。

评分☆☆☆☆☆

作为一个普通读者，我对银行的运作一直充满好奇，尤其是在新闻中经常听到的“信用风险”。这本书的题目《商业银行信用风险评估：一种实证模型的探讨》，听起来非常专业，但“探讨”二字似乎也暗示着它并非完全枯燥的理论讲解。我好奇的是，书中会不会用一些通俗易懂的例子来解释复杂的概念？比如，银行是如何判断一个人能不能贷款，贷款的风险有多大？我希望这本书能告诉我，信用风险评估到底是怎么一回事，它和我们日常生活中的“信用分”有什么联系，又有什么区别。如果书中能够结合一些实际的银行信贷审批案例，哪怕是虚拟的，来展示模型是如何运作的，那就更好了。比如，一个企业申请贷款，银行需要考虑哪些因素，这些因素又是如何被量化成一个风险评分的。此外，我也想了解，为什么银行会特别关注“实证模型”，它和那些纯理论的模型有什么不同，它在实际中又有什么优势。总的来说，我对这本书的期待是，它能在保证专业性的前提下，让我这个非专业人士也能大致理解信用风险评估的核心，并了解银行是如何通过这些模型来保障自身安全的。

评分☆☆☆☆☆

我是一家金融科技公司的产品经理，我们公司正在开发一款面向中小企业的信贷审批辅助系统，其中信用风险评估模块是核心功能之一。因此，一本关于“商业银行信用风险评估：一种实证模型的探讨”的书籍，对于我来说，极具参考价值。我非常关注书中关于“实证模型”的具体内容，希望能从中学习到当前业界主流的、经过市场验证的信用风险评估模型。这可能包括对逻辑回归、决策树、支持向量机，甚至是神经网络等机器学习算法在信用评估中的应用实践。我更看重的是书中对这些模型在实际应用中可能遇到的挑战，以及如何解决这些挑战的探讨。例如，如何处理高维度的、非结构化的数据？如何应对数据偏差和模型过拟合问题？如何进行模型的持续监控和更新以适应不断变化的市场环境？此外，如果书中能提供一些关于模型部署、效果评估的案例，或者对不同模型在不同业务场景下的适用性进行对比分析，那将对我开发更具竞争力的产品有极大的帮助。我对这本书的期望是，它能为我提供一套成熟的、可操作的信用风险评估技术框架，帮助我的团队打造出高效、精准的信贷风险管理解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对金融市场和量化分析充满兴趣的在校研究生，目前正着手进行一项关于商业银行风险管理的研究课题。在搜集文献资料的过程中，我偶然看到了这本书《商业银行信用风险评估：一种实证模型的探讨》。单从书名来看，它似乎能够满足我对于学术研究的深度和实践性的双重需求。我尤其关注“探讨”这个词，它暗示着这本书可能并非仅仅是罗列既有的知识点，而是会包含一些作者的原创性思考和对现有模型的批判性分析。对于一个正在进行课题研究的学生来说，这无疑是一份宝贵的财富。我希望书中能够详细阐述不同信用风险评估模型的原理、优缺点，例如传统的信用评分模型、机器学习模型，甚至是更加前沿的深度学习模型在信用评估中的应用。更重要的是，我希望能看到作者如何通过实证研究来检验这些模型的有效性，例如如何设计实验，如何收集和处理数据，以及如何分析模型结果并得出结论。我相信，如果本书能够在这方面提供深入的探讨，将极大地拓宽我的研究思路，为我的论文写作提供坚实的理论基础和可借鉴的研究方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮。作为一名在商业银行工作多年的从业者，我深切体会到信用风险评估在日常业务中的重要性，也一直希望能找到一本能够深入剖析实证模型、提供切实可行分析方法的专业书籍。“商业银行信用风险评估：一种实证模型的探讨”，这个标题精准地指出了本书的核心内容，让人对接下来的章节充满期待。我尤其关注“实证模型”这部分，因为理论模型的构建固然重要，但如何将其应用于实际的风险评估，如何通过历史数据来验证和优化模型，才是真正考验银行风险管理能力的关键。我希望这本书能提供一些具体的案例分析，或者分享一些模型构建的心得体会，比如如何选取合适的变量，如何处理数据中的异常值，以及如何解释模型的输出结果。此外，在当前复杂的经济环境下，信用风险的形态也在不断演变，我希望本书能够探讨一些应对新兴风险的思路，例如与宏观经济周期、行业特性的关联分析，甚至是利用大数据和人工智能等新技术来提升模型预测的精准度。总而言之，这本书的书名已经成功吸引了我，并勾起了我对信用风险评估领域深入探索的强烈愿望，我期待它能为我提供宝贵的理论指导和实践启示。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注金融科技发展和银行业变革的观察者，我对《商业银行信用风险评估：一种实证模型的探讨》这本书的书名感到非常好奇。在当前数字化转型的大背景下，传统的银行信用风险评估方式正面临着前所未有的挑战和机遇。“实证模型”这个关键词，让我联想到大数据、人工智能等新兴技术在风险管理领域的应用。我希望这本书能深入探讨这些技术如何被有效地整合到商业银行的信用风险评估体系中，而不仅仅是停留在理论层面。例如，书中是否会涉及如何利用非传统数据源（如社交媒体、交易行为数据等）来构建更全面的客户画像，以及如何运用机器学习算法来捕捉隐藏在数据中的风险信号。我同样期待本书能够对模型的解释性进行探讨，因为在金融领域，监管机构和管理者往往需要理解模型做出决策的逻辑，而非仅仅依赖于模型的“黑箱”输出。这本书的“探讨”二字，让我相信作者并非简单介绍模型，而是会对其进行深入的剖析和批判性的思考，可能会涉及到模型选择的标准、模型性能的度量以及模型在实际应用中可能存在的局限性。如果本书能够为我们理解和把握商业银行信用风险评估的未来发展方向提供深刻的洞见，那我将非常期待它的内容。