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

第一节 信用风险概述

第二节 主体计量体系

第三节 债项计量体系

第二章 环境配置及数据库建设

第一节 数据库配置

第二节 建模工具R的安装和配置方法

第三节 自动获取建模所需数据

第三章 信用风险评级模型的开发过程

第一节 信用风险评级模型的类型

第二节 信用风险评级模型开发流程概述

第三节 明确要解决的问题

第四节 数据准备及数据预处理

第五节 变量选择

第六节 模型开发

第七节 主标尺设计及模型验证

第八节 模型实施

第九节 模型监测与报告

第四章 逻辑回归

第一节 基本原理

第二节 似然方程

第三节Hessian矩阵及参数估计

第四节 模型拟合统计量

第五章 个人主体违约概率计量

第一节 层次分析法及R源代码

第二节 基于逻辑回归的标准评分卡方法及R源代码

第三节 实用的数据预处理方法及R源代码

第六章 机构主体违约概率计量

第一节 机构主体信用风险标准评分卡模型及R源代码

第二节KMV模型及R源代码

第三节Z-Score模型及R源代码

第七章 违约损失率计量

第一节 违约损失率的定义及概述

第二节 实用的LGD模型开发方法

第八章 违约风险敞口计量

第一节 投融资类业务违约风险敞口计量

第二节 交易对手违约风险敞口计量

第九章 主标尺及模型验证

第一节 违约概率校准及主标尺设计

第二节 模型验证体系及R源代码

第十章 信用风险经济资本计量

第一节 经济资本概述

第二节 单笔融资类业务经济资本的计算

第三节 投资组合经济资本的计算

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

第一节 风险规避

第二节 风险缓释

第三节 风险收益匹配

第十二章 信用风险经济资本管理

第一节 经济资本分配

第二节 限额管理

第三节 风险定价

第四节 绩效考核

附录A R语言基础

附录B 大数据技术在信用评级中的应用及R源代码