基于R语言的证券公司信用风险计量和管理 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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产品特色

编辑推荐

　　《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》是金融业内稀有的全面讲述信用风险标准评分卡模型开发的专业技术书籍，既有理论的高度，又有实践的价值，书中介绍的模型开发技术均是作者在国内金融风险管理一线从业经常使用的方法。

内容简介

　　《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》共分为两部分，第一部分主要讲述信用风险评级模型的开发方法，主要包括自动建设信用风险数据库、信用风险标准评分卡模型、KMV模型、Z�睸core模型等核心技术，并公布了全部模型的R语言源代码；第二部分主要讲述实用的信用风险管理方法，主要包括风险规避、风险缓释、风险收益匹配、经济资本管理等实用方法。
　　《基于R语言的证券公司信用风险计量和管理》适合在银行、证券、保险、基金等金融机构从事信贷和债券投资等相关业务的从业者阅读。

作者简介

　　崔玉征，金融风险管理师（FRM）；哈尔滨工业大学学士，中国科学院硕士，香港中文大学商学院MBA；先后工作于穆迪、平安证券、安信证券，主要从事资本市场的信用风险计量和管理工作，同时担任多家金融公司信用风险管理顾问；2015年初被评为“深圳市高层次人才”，享受高层次人才补贴。

内页插图

目录

第一部分证券公司信用风险计量体系
第一章信用风险计量体系的构成3
第一节信用风险概述3
第二节主体计量体系3
第三节债项计量体系5
第二章环境配置及数据库建设7
第一节数据库配置7
第二节建模工具R的安装和配置方法21
第三节自动获取建模所需数据28
第三章信用风险评级模型的开发过程35
第一节信用风险评级模型的类型35
第二节信用风险评级模型开发流程概述35
第三节明确要解决的问题37
第四节数据准备及数据预处理38
第五节变量选择43
第六节模型开发52
第七节主标尺设计及模型验证57
第八节模型实施59
第九节模型监测与报告60
第四章逻辑回归64
第一节基本原理64
第二节似然方程66
第三节Hessian矩阵及参数估计67
第四节模型拟合统计量68
第五章个人主体违约概率计量69
第一节层次分析法及R源代码69
第二节基于逻辑回归的标准评分卡方法及R源代码81
第三节实用的数据预处理方法及R源代码142
第六章机构主体违约概率计量151
第一节机构主体信用风险标准评分卡模型及R源代码151
第二节KMV模型及R源代码215
第三节Z�睸core模型及R源代码222
第七章违约损失率计量238
第一节违约损失率的定义及概述238
第二节实用的LGD模型开发方法239
第八章违约风险敞口计量247
第一节投融资类业务违约风险敞口计量247
第二节交易对手违约风险敞口计量247
第九章主标尺及模型验证250
第一节违约概率校准及主标尺设计250
第二节模型验证体系及R源代码257
第十章信用风险经济资本计量264
第一节经济资本概述264
第二节单笔融资类业务经济资本的计算268
第三节投资组合经济资本的计算271
第二部分证券公司信用风险管理体系
第十一章信用风险管理体系277
第一节风险规避277
第二节风险缓释278
第三节风险收益匹配278
第十二章信用风险经济资本管理280
第一节经济资本分配280
第二节限额管理282
第三节风险定价282
第四节绩效考核283
附录AR语言基础285
附录B大数据技术在信用评级中的应用及R源代码297

精彩书摘

　　第一章信用风险计量体系的构成本章分为三节，逐步讲述信用风险管理的核心要素及信用风险计量体系的组成部分，主要包括信用风险概述、主体计量体系和债项计量体系三部分。 　　第一节信用风险概述 　　信用风险是指融资人或交易对手（以下简称主体）不能按照约定按时偿还债务的可能性。当主体不能按时履约时，我们通常定义为主体发生了违约。因此，信用风险管理有两个核心要素： 第一个是对主体是否会发生违约进行预测管理；第二个是假设主体违约后对证券公司产生的后果进行预测管理。简而言之，这两个核心要素中第一个是违约（对应风控指标PD，probability of default）；第二个是对违约后果的管理（对应风控指标LGD和EAD，loss given default和exposure at default）。这两个核心要素中，第一个要素是信用风险管理的重点；其次才是对违约后果的管理。因为，信用风险的源头是违约，即如果主体不发生违约，信用风险就不会发生，也就没有必要管理违约的后果。在数学上也可以给出严谨的证明，证券公司所有融资类业务的*大盈利点，一定是在所有主体均不违约时达到。 　　那么，我们怎么管理违约及违约的后果呢？ 　　信用风险主体评级模型是对主体未来一段时间内是否会发生违约的前瞻性预测；信用风险债项评级模型是假设主体发生违约后，对证券公司可能面临的损失程度的前瞻性预测。因此，我们用主体评级模型去管理违约，用债项评级模型去管理违约的后果。 　　证券公司需承担信用风险的业务主要包括融资融券、股票质押、约定购回、债券投资、信托投资、资产证券化及其他非标融资类业务、场外衍生品业务、代销金融产品等。 　　第二节主体计量体系 　　由第一节的分析可知，我们采用主体评级模型来预测主体发生违约的概率。那么，主体的类型包括自然人、法人、控股股东、实际控制人、机构等，并且机构又分为不同的行业，我们需要对各种类型的主体均开发不同的主体评级模型吗？我们知道个人和机构的属性有着本质的不同，个人的主观随意性较强，即使还款能力很强的个人，也时常出现违约的情况；而机构是否违约基本是由其客观的还款能力所决定，即机构基本是“按章办事”，债务到期时如果还款能力足够，就不会发生违约，受主观随意性影响很小。 　　机构有不同的行业之分，每个行业的特性均存在差异。因此，证券公司的主体计量体系可设计为图1.1所示的架构 ，这也是国际通用的做法。 　　图1.1对主体量化的架构设计 　　对个人和机构及行业分类的认定，需做如下说明。 　　（1） 个人主体评级模型适用于自然人客户，即不需要给其他人“发工资”的个人融资客户，均适用于个人主体评级模型。 　　（2） 控股股东、实际控制人客户，按其控制的上市公司所属行业进行主体评级，即给人“发工资”的个人融资客户，由于其还款能力受其控制企业的盈利状况影响很大，因此按机构的主体评级模型评估其信用等级，这也是国际通用的做法。 　　（3） 对机构主体评级模型的开发需要区分不同的行业，分别开发不同的评级模型。需要重点指出的是，行业的划分没有确定的标准，通常根据数据收集的情况及企业实际的主营业务进行划分。但是，就目前国内资本市场的实际情况来看，我们通常需要将同一产业链中相同属性的上中下游企业进行合并处理，以获取足够的用于模型开发的样本总体。笔者曾按照这种做法开发了国内19个行业的主体评级模型，经过3年多的实际应用，取得了很好的实践效果。再者，这种合并产业相同属性的上中下游企业以获得足够建模样本的方法，不论在理论层面还是在实践层面都是非常合理的。比如，目前产能严重过剩的钢铁行业，其上游是铁矿石、煤炭等矿产行业，钢铁行业的过剩直接导致了采矿行业的不景气，且这些行业的经营模式也是基本相同的。因此，在做模型开发时，完全可以将钢铁、煤炭、采矿等合并为一个新的行业——矿产能源行业。 　　（4） 本书所指的主体评级模型均是指信用风险标准评分卡模型，该类模型是目前全球在信用风险管理领域使用*广泛的一类模型，而主体评级模型又分为申请者评级、行为评级、催收评级和欺诈评级四类。 　　第三节债项计量体系 　　由第一节的分析可知，债项计量体系共包括两个量化指标，分别是违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）。在模型分类上，LGD模型通常根据企业的融资用途开发不同的计量模型，我们通常根据主体的融资用途，将债项评级模型分为企业融资模型、现金流融资模型、项目融资模型等。EAD模型不需要分别开发，只需要根据违约风险敞口等于融出本金加上应收利息及必要的货币时间价值调整项计算即可。适用于证券行业的EAD模型与银行业的EAD模型有较大的不同，因为证券行业的融资类业务一般是一次性还本付息，而银行业一般是每月分期偿还本息。 　　需要特别说明的是，在进行债项评级模型开发之前，需首先开发并评估主体的信用等级。这主要是因为在信用风险管理体系中，主体是否违约是因，对违约后果的管理是果，且主体评级与债项评级正相关（主体评级越高、债项评级也越高，主体的违约概率越低、其债项的违约损失率也越低）。 　　综上分析，债项的量化架构设计如图1.2所示。 　　图1.2债项的量化架构设计 　　综合主体和债项的量化架构设计，证券公司的整个信用风险计量和管理体系如图1.3所示。每个主体对应一个唯一的违约概率（PD），且PD的计量与债项无关；同一主体开展不同的业务产生的债项，对应不同的违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）；每个主体对应一个预期损失（EL），等于其违约概率（PD）乘以其所有债项的汇总［EL=PD×∑(LGDi×EADi)］。有了上述信用风险基础计量指标的计算结果，我们可以对信用风险管理的高级方法——经济资本管理法的核心指标进行计量，如非预期损失（UL）、经济资本（EC）、风险调整后资本收益（RAROC）等。 　　图1.3证券公司的整个信用风险计量和管理体系 　　第二章环境配置及数据库建设开发信用风险评级模型首先要有数据，本章重点讲述自动获取相关数据的数据库建设方法，共分为三节，第一节讲述数据库安装与配置方法，第二节讲述建模工具R软件的安装与配置，第三节讲述自动获取数据的实例。 　　第一节数据库配置 　　本书以开源、免费的数据库软件MySQL为例，来逐步讲述其安装和配置过程，这也是建设信用风险数据库的必要前提。各步骤的详细过程如下所示。 　　（1） 访问MySQL首页（http://www.mysql.com/），如图2.1所示。 　　图2.1MySQL网站首页 　　（2） 下载免费的MySQL社区版，选择免费的社区版MySQL服务器（Community Server），单击“DOWNLOAD”，如图2.2所示。 　　（3） 选择Windows平台的版本，在“Select Platform”下拉列表中选择“Microsoft Windows”平台，并根据自己电脑的配置选择32位或64位平台（本书以32位机器为例），单击“Download”下载，如图2.3所示。图2.2下载MySQL Community版本 　　图2.3选择“Microsoft Windows”平台下的32位下载 　　（4） 安装并配置MySQL Community Server，下载完成后，双击安装，弹出如图2.4所示的安装界面。 　　图2.4MySQL安装界面 　　勾选“I accept the license terms”，单击“Next”按钮，选择数据库的安装类型，如图2.5所示。 　　图2.5选择数据库安装类型 　　选择“Developer Default”，单击“Next”按钮，检查安装MySQL所需要的环境配置，如图2.6所示。 　　图2.6检查所需的环境配置 　　单击图2.6所示的“Execute”按钮，环境配置检查结果，如图2.7所示。图2.7环境配置检查结果 　　弹出“Confirm”对话框，如图2.7所示。单击“Yes”，然后单击“Next”按钮，进入准备安装对话框，如图2.8所示。 　　图2.8准备安装数据库 　　单击图2.8所示对话框中的“Execute”按钮，等待数据库安装。安装结束后，会显示图2.9所示的对话框。 　　图2.9数据库安装完成单击图2.9所示对话框中的“Next”按钮，进入数据库配置对话框，如图2.10所示。 　　图2.10数据库配置 　　选择数据库服务器的配置类型，如图2.11所示。有三种类型可选，作为示例，本书选择“Development Machine”，读者可根据实际情况选择其他类型。 　　图2.11选择数据库服务器的配置类型单击图2.11所示对话框的“Next”按钮，并设置根用户密码，即为超级用户密码（本书设置为admin），如图2.12所示。 　　图2.12设置根用户密码 　　也可通过单击图2.12中“Add User”按钮，添加新用户，本书添加新用户“test”，密码为admin，如图2.13所示。 　　图2.13添加新用户并设置密码为新添加的用户test设置“Host”和“Role”，本书中“Host”设置为“localhost”，“Role”设置为“DB Admin”，如图2.14所示。 　　图2.14为新用户设置Host和Role 　　单击图2.14中“OK”按钮，完成新用户添加，并单击“Next”按钮，设置Windows服务的名称，如图2.15所示。 　　图2.15设置Windows服务的名称本书直接采用默认的Windows服务名称“MySQL57”，单击图2.15中的“Next”按钮，进入数据库配置确认对话框，如图2.16所示。 　　图2.16确认数据库配置 　　单击图2.16中的“Execute”按钮，使之前的设置生效。*后，单击图2.17所示对话框中的“Finish”按钮，完成数据库的配置。 　　图2.17完成数据库的配置至此，MySQL数据库安装、配置完毕。下面进入第五步，建立数据库用于存储数据。 　　（5） 建立存储数据的数据库，并进行远程访问授权。经过前面四步的安装与配置，我们搭建好了“房子”的框架。接下来，我们“装修该房子”，并分出一个具体的“房间”（数据库）来存储建模所需的数据。 　　回到电脑桌面，单击“开始”→“所有程序”→“MySQL”→“MySQL Server 5.7”→“MySQL5.7 Command Line Client”，启动MySQL脚本链接，如图2.18所示。 　　图2.18启动MySQL脚本 　　弹出图2.19所示的对话框，输入数据库配置阶段设置的密码：admin。 　　图2.19输入数据库配置阶段设置的密码 　　显示图2.20所示内容，表明数据库连接成功。 　　图2.20连接MySQL 　　这样，我们就以超级用户身份登录了MySQL数据库服务器。下一步是建立存储建模所需数据的数据库，我们命名为creditrisk。在图2.20中光标后，输入“create database creditrisk;”，并按回车，返回如图2.21所示信息，表明数据库建设完成。这样，我们就建立了专门存放建模所需数据的数据库，数据库名称为“creditrisk”。 　　图2.21建立“creditrisk”数据库 　　接下来我们为远程访问该数据库进行授权，假设需要远程访问该数据的机器IP地址为“10.8.3.117”，则可用如下SQL脚本实现授权： 　　grant all on *.* to ‘test’@’10.8.3.117’ identified by ‘admin’; 　　该句SQL脚本的意思是授权“10.8.3.117”这台机器，以用户名“test”，密码“admin”，访问数据库，返回如图2.22所示的内容，表明授权成功。 　　图2.22远程访问授权 　　在图2.22中输入命令：quit，并按回车退出MySQL服务器。 　　至此，数据库“creditrisk”和远程访问授权，均建设完毕。 　　（6） 建立数据库的远程链接，首先获取安装MySQL Server机器的IP地址，方法如下： 　　回到Windows桌面，单击“开始”→“输入cmd”→“回车”，如图2.23所示。 　　图2.23打开命令行对话框 　　弹出图2.24所示对话框，并输入“ipconfig”，按回车，获取数据库服务器的IP地址。图2.24的输出结果表明，IP地址为“10.8.16.210”。 　　图2.24获取本机IP地址 　　建立远程连接时，可在安装MySQL Server的机器上，也可放在其他任意一台电脑上，但都必须牢记安装MySQL Server的机器上的IP地址（10.8.16.210）！ 　　本书以在另外一台机器（其IP地址为10.8.3.117）上配置远程连接为例，回到Windows桌面，单击“开始”→“控制版面”，选择“管理工具”，如图2.25所示。 　　图2.25选择“管理工具” 　　单击图2.25所示的“管理工具”，弹出如图2.26所示的对话框，选择“数据源（ODBC）”，如图2.26所示。 　　图2.26选择“数据源（ODBC）” 　　双击图2.26所示的“数据源（ODBC）”，弹出如图2.27所示的对话框。选择“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”，单击“完成”按钮，弹出图2.28所示对话框。此处需要注意的是“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver”选项，既可显示中文又可显示英文，而“MySQL ODBC 5.3 Unicode Driver”选项，只可显示英文，不可显示中文。 　　图2.27选择“MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver” 　　图2.28配置远程ODBC链接 　　在图2.28所示的对话框中，“Data Source Name”，可随便命名，本书命名为“credit”；“Description”，可随便命名，本书命名为“credit�瞕b”；“TCP/IP Server”，只能填写我们获取的安装MySQL Server的IP地址，为“10.8.16.210”；“User”，只能命名为我们在安装MySQL Server时，创建的用户名“test”；“Password”只能为我们设置的“admin”；“Database”只能为我们创建的数据库“creditrisk”。 　　单击“test”按钮，弹出Test Result对话框中的内容为“Connnection Successful”时，表明连接测试成功！单击“OK”按钮，远程连接配置完成。 　　至此，数据库和远程链接配置成功。接下来的第二节和第三节将详细介绍使用R软件自动获取数据，并存储到上述数据库的方法。 　　第二节建模工具R的安装和配置方法 　　本节将详细介绍开源、免费的统计软件R的安装及配置方法。 　　（1） 访问R软件主页（https://www.r�瞤roject.org/），并选择下载镜像，如图2.29所示。 　　图2.29访问R软件主页 　　(2) 任意选择一个国内站点，此处选择的是中科院站点，如图2.30所示。 　　（3） 单击图2.30所示的站点“http://mirrors,opencas.cn/oran/”，下载Windows版本，如图2.31所示。 　　（4） 单击图2.31所示的“Download R for Windows”，并选择“install R for the first time”，如图2.32所示。 　　（5） 下载并运行*新版本R软件，右键单击如图2.33中所示的“DownloadR 3.2.3 for Windows”，选择“目标另存为(A)...”，保存到本机的某个文件夹下。图2.30选择下载站点 　　图2.31选择Windows版本的R软件 　　图2.32选择“install R for the first time”　　……

前言/序言

　　我们先看看自从2014年3月5日国内第一只债券“11超日债”发生违约以来资本市场信用风险事件发生的整体概况。 　　据Wind统计数据，2014年全年共计5只债券发生了违约，合计违约金额11.6亿元；2015年全年共计19只债券发生了违约，合计违约金额117.1亿元；截至2016年6月30日共计36只债券发生了违约，合计违约金额235.91亿元。通过这些数据可见，国内资本市场发生违约的事件和违约金额均呈爆发式增长的态势。 　　可是，从全球视野和信用风险评级模型开发的角度来看，目前发生违约的这些样本量仍然是太少，我们仍然无法采用科学、专业的方法来开发能够有效预测违约发生概率的信用风险评级模型。本书介绍的开发信用风险评级模型的实用方法，全都经过至少3年在国内资本市场的实践应用，并已经被事实证明了是行之有效的。 　　本书详细讲述的信用风险评级模型开发技术主要包括： 　　（1） 适用于评估资本市场个人融资主体的AHP法模型开发技术； 　　（2） 以互联网公开数据集GermanCredit为例，详细讲述信用

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送货很快很方便 打酱油路过 配送小哥服务好

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书很实用，作者的模型开发技能很赞

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终于买到这本书，真是太好了，然后里面的字感觉像是盗版的。

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好东西啦，以后还会买，赞赞赞哒

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书不错，正准备研究学习中

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必须好评，崔大神??

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