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风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践

风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践

作者:张岩
出版社:中国铁道出版社出版时间:2022-10-01
开本: 16开 页数: 212
本类榜单:管理销量榜
中 图 价:¥38.6(4.3折) 定价  ¥89.8 登录后可看到会员价
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风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践 版权信息

  • ISBN:9787113290054
  • 条形码:9787113290054 ; 978-7-113-29005-4
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践 本书特色

推荐语: 1. 新浪金融微聚未来首席风险官 蒋燕青 张岩的新书为信贷风险分析梳理了系统化的视角和框架,既有扎实的数学理论基础,又有来自业务一线实践的经验干货。特别推荐给经验尚浅的建模和策略分析师,读完此书后更能理解“要做什么”和“为什么做”,从而在职业道路上能走得更稳更远。 2. 乐信集团首席风险官 乔杨 本书融汇了作者在风险分析及管理工作中积累的丰富的实战经验和心得,系统化地对风险分析及管理领域涉及的方方面面,进行了详尽介绍,并将核心的概念、方法及其背后复杂的业务逻辑辅以案例说明,通过浅显易懂的语言,帮助读者在实践中触类旁通、举一反三。本书对于金融信贷领域的风险管理者及信贷行业的参与者,都是一本很有价值的参考书。 3. 廊坊银行行长助理 单正勇 张岩一直就是科学严谨与务实踏实完美结合的人。文如其人,本书不仅深入浅出地阐述了统计模型的基本原理、模型搭建和验证的全流程,还包括大数据中数据源的甄别分析、成本考量,以及模型上线部署的详细注意点,属于同类出版物中非常接近实战的一本书。不仅建议数据建模的专业人员学习,也值得金融机构中传统风控的负责人花时间研读,对把控模型风险也颇有裨益。 4. 融慧金科创始人&CEO 王劲在经济升级的驱动下,我国金融正在进行线上、数字化、智能化的转型,而金融市场复杂多变,要成功实现这个转型,金融从业人员,特别是数据分析师、策略制定和模型开发者,需要将数学统计原理和实践经验有效结合。张岩用浅显易懂的语言,深入浅出的方式,描述了从数据、规则到模型的关键原理和操作过程,完成了这个有效的结合,书中不乏张岩在实际工作中积累的“艺术”精华,值得大家学习,我强烈推荐! 5. 交通银行信用卡中心风险管理和控制部副总经理 吴晓春张岩的这本书既有业务“术”的实用,更将“道”的高度融入幽默简洁且深刻的文字中,文如其人,人如其书。本书适合数据分析及模型、零售信贷等行业新兵获取“初心”,也可让老将常学常新,是近年来零售银行相关书籍中难得的佳作。 6. 盛银消费金融有限公司首席风险官 郑宏洲张岩是我多年的好友,一直为他的专注精神所折服。在AI概念火爆的今天,似乎人人都在谈大数据模型,但能把底层逻辑研究清楚的人却为数不多。本书汇聚了作者的丰富经验,毫无保留地对风险模型等核心技术进行了阐述,展示了一幅波澜壮阔的风控画卷。体现了作者深厚的数统功力和丰富的行业实践,对于各个阶段的信贷风控从业者都有很好的启发作用。

风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践 内容简介

本书融汇了作者在风险分析及管理工作中积累的丰富经验和实战心得,对风险分析及管理领域涉及的各方面技术进行了系统且详尽的介绍。全书通俗易懂,贴近实战,对于初涉门径的从业人员,有很强的指导作用;不仅对风险管理中运用的数学原理进行了全面解读,还深入浅出地阐述了统计模型的基本原理,以及模型搭建、验证的全流程,还包括大数据的数据源甄别分析、成本考量和模型上线部署的详细过程。本书不仅适合数据建模的专业人员学习,也适合金融信贷领域的风险管理者及信贷行业参与者使用,同时也可作为高校金融风控类课程的教材使用。

风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践 目录

第1章 行业背景 1.1 什么是风险模型 1.2 风险模型的数学基础 1.2.1 高等数学 1.2.2 线性代数 1.2.3 概率论 1.2.4 数理统计 1.2.5 回归分析 1.3 为什么模型能解决金融机构的问题 1.3.1 小额无抵押信贷产品 1.3.2 小额信贷产品需要高效的审核工具 1.3.3 什么是数理模型 1.4 风险模型未来会发挥 大的作用 1.5 小结 第2章 金融机构的风险规则 2.1 风险规则是什么 2.1.1 进件规则 2.1.2 反欺诈规则 2.1.3 严拒规则 2.1.4 客群判定 2.1.5 可变规则 2.1.6 评分规则 2.1.7 风险规则和风险模型 2.2 决定风险规则是一个 化问题 2.2.1 简单的模型 2.2.2 加入规则集复杂度参数的模型 2.2.3 加入数据成本参数的模型 2.2.4 加入授信额度限制的模型 2.3 基于用户画像模型的策略框架设想 2.3.1 风险用户画像 2.3.2 从用户的行为模型到决策结果 2.3.3 用户行为模型的难点 2.3.4 行为经济学 2.4 风险模型评分在风险政策中的应用 2.4.1 降低存量规则授信人群的逾期率 2.4.2 在不提高逾期率的前提下,提高通过率 2.5 谨慎地使用数据驱动的风控规则和模型 2.5.1 什么是数据驱动 2.5.2 建立完善的风险政策和模型管理制度 2.6 小结 第3章 那些可以被度量的风险 3.1 逾期 3.1.1 人数和金额 3.1.2 逾期率和资产占比 3.1.3 曾经和截止 3.1.4 分析中常用的逾期定义 3.1.5 决定因变量的原则 3.2 在建立风险模型时如何定义因变量 3.2.1 以业务需求为导向 3.2.2 以区分行为为准则
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风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践 作者简介

张岩,马上消费金融风险高级总监。浙江大学概率论与数理统计硕士,同济大学控制科学与工程博士,拥有十多年以上的消费信货行业从业经验,曾担任发现金融、平安银行、外滩征信、京东数科、乐信等知名金融机构和第三方征信机构相关业务负责人职务,在风险模型、风控策略设计与实施,信贷产品设计运营等领域拥有丰富的业务和管理经验。公众号:数据风控和数学史故事

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