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信用风险建模 in Python 系列 1 - 信用风险 101

引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第一篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔, 信用组合可视化 信用风险 101 信用风险(credit risk)最终源于交易对手或债务人违约...只要未来有付款的资产都用信用风险,通常我们会想到贷款、存款、债券或掉期, 但其实还包括信用卡、学生贷款、抵押、汽车贷款或复杂的金融衍生产品。...信用风险无处不在,而且在银行中信用风险通常要比市场风险(market risk)大很多,因此如何计量和管理信用风险对银行来说尤为重要。 信用风险和市场风险有很多不同之处,而且要求的技能也不同。...信用风险建模有两大重要应用: 定价(pricing) 风控(risk-managing) 定价 定价主要是估计一个人们愿意购买资产(面对其交易对手支付能力的不确定性)的价格。...阈值模型(theshold model):又叫结构化模型(structured model),建模思路是当某些潜在变量(如资产价值)低于某个阈值(如负债价值)时,违约发生。

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    【数学建模】——【A题 信用风险识别问题】全面解析

    专栏:数学建模学习笔记 1.题目 A题 信用风险识别问题 信用风险识别在金融行业和个体借贷过程中扮演着至关重要的角色。...信用风险评价的准确性直接关系到贷款机构的资产质量和经济健康。因此,建立准确可靠的信用风险评价模型对于金融机构和借款方都具有重要意义。...在大数据背景下,信用风险评价研究中“信用风险评价指标筛选→信用风险得分测算→信用风险等级划分”各步骤均有诸多难题亟待解决。...非线性规划模型:能更好地反映实际信用风险的分布和划分。...通过上述步骤,信用风险评价方法,包括数据预处理、特征选择、信用评分模型的构建及其比较、信用等级划分等多个方面,旨在提升信用风险评价的准确性和可靠性。

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    信用风险建模 in Python 系列 2 - 独立模型上

    本文含 5120 字,44 图表截屏 建议阅读 39 分钟 0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第二篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔, 信用组合可视化...信用风险 101 玩具模型 - 伯努利模型 违约指的就是债务人无能力或者不愿意偿还债务。...我们首先分析的是最简单但也能挖出价值的信用风险模型 - 伯努利(Bernoulli)模型。 该系列是理论和代码相结合,首先引入所需的 Python 包。...而这在信用风险尤其重要,因为我们可以完全将注意力集中在极端事件。二项模型在现实中的组合表现通常不会太好,但是,只要组合里人数够多,模型完全由单参数来描述。

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    资产配置

    本文讲的资产配置是横截面分配。 投资组合资产配置的对话 斯蒂文:对资产回报的期望和方差估计有把握? 客户 A:有 斯蒂文:用 Mean-Variance Optimization。...RB 模型的思路就是通过分配风险 (上图的风险比例) 来影响权重 (上图的资产权重),通常是给风险低的资产 (如债券) 高风险配额,而风险高的资产 (如股票) 低风险配额。...EMV 模型根据个别资产的预期波动率 σi 分配组合权重,给波动性较高的资产赋予高权重,给波动性较低的资产赋予低权重,以使所有资产达到贡献相同边际波动率。...MATLAB 代码 下面的代码可以生成上面双资产和三资产的所有产出,建议读者对着公式看代码。...杠杆不变性 (leverage invariance):非杠杆资产的投资组合权重不应受某些杠杆的影响资产。比如,信贷杠杆上了 2 倍,三个资产的权重不变。

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    SAP 资产模块-8.资产减值准备

    SAP资产管理模块是SAP系统中的一个重要财务模块,包括资产的创建、采购、折旧计算、处置、转移、盘点等功能,主要用于跟踪、管理和计划企业的固定资产,帮助企业实现对固定资产的全面管理和控制。...SAP资产减值准备是指当固定资产出现减值迹象,‌即固定资产的可收回金额小于账面价值时,‌计提的固定资产减值准备。‌资产减值准备的目的是为了反映资产的真实价值,‌避免资产的虚增导致企业利润的虚增。‌...在SAP系统中,‌如果固定资产的价值因为某种原因(‌如技术进步、‌使用方式变化等)‌而下降,‌导致其可收回金额低于账面价值,‌就需要进行资产减值处理。‌...一、ABAW–资产负债表重新评估 操作步骤: 1.输入事务代码 ABAW,确认公司代码、资产号、日期、事务类型等信息 2.回车,确定资产价值日(必须大于资产资本化日期)、记账金额...二、AS02–计提减值准备后,修改资产卡片净残值 操作步骤: 1.输入事务代码 AS02,确认需修改的资产号、公司代码信息; 2.

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    金融科技&大数据产品推荐:AXIS——资产交易智能扫描平台

    资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统,在资产端,可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信;在资金端,可以帮助投资者减少逆向选择的风险,增加优质的资产标的。...金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台(AXIS)V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统,在资产端,可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信;在资金端,可以帮助投资者减少逆向选择的风险...面对人群:资产方、投资人(资金方) 5、产品功能 1.资产筛选:结合特定消费场景引入独立第三方信用评估,对资产进行智能化评估筛选,对单笔贷款的欺诈风险和信用风险进行智能化评估,帮助资产方和投资人从源头上把控资产信用情况...2.资产包信息披露:基于第三方大数据,自动化跟踪底层资产信用风险,对资产包质量的变化情况进行跟踪监控,并且与其他资产包同期表现进行对比;在纵向(时间轴)和横向(其他资产包)两个维度对资产包质量的变化情况进行评估...3.基于多年对信用和风险管理的经验,不断提升机构的风险控制能力,打造全方位的信用风险解决方案。

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    【金融数据】消费金融:大数据风控那点事?

    银行在找好种子时,一般会对好种子进行一些基本限定,从贷款人的学历、年龄、收入、职业、资产、负债、消费等几个方面进行打分,最后综合评级,依据评估分数进行贷款审批,可以简单地认为是风险定价(RBP)。...贷前控制主要是找到合格贷款人;贷中控制主要预防抵押品资产减值,无法覆盖贷款标的,或者预防借款人还款能力下降,无法按时归还贷款;贷后控制,主要当贷款发生逾期时,通过催收降低银行损失。...3.风险定价不够精细 量化风险管理的一个核心是风险定价,根据银行自身的风险偏好来对资产进行定价,高风险资产定价较高,低风险产品定价较低,根据风险高低来制定资产收益,RBP(基于风险定价)已经成为主流...在逾期和不良贷款管理中,应该按照风险覆盖程度细化资产定价,不能采用统一的风险偏好,这样才能支持消费贷款,依据风险水平,提供精细化信贷产品。...第一种是将资产打包,以3-4折的方式卖给资产管理公司,由他们去催收,效果不是太好,损失较大,还有法律分线风险,因此不是主流。

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    区块链市场惊天巨变:数字资产WIT出炉

    什么是数字资产WIT? WIT以法定资产作为背书,基于银行承兑通过资产加密价值数字凭证实现。说得通俗点,就是价值锚定离岸人民币,但是是在区块链上发行的价值稳定的数字资产。...WIT出现以前,以USDT为代表的中心化法定货币抵押模式无资产背书,缺乏透明监管,存在信用风险;MakerDao的去中心化加密数位资产抵押虽然消除了信用风险,但是无法避免价格大幅波动。...对比起来,WIT(数字)以法币货币现金,租约资产以及其他资产作抵押,通过KYC反洗钱机构监管,既没有信用风险,又可以保持价格稳定。 ?...对比之下,WIT的最大优势是银行提供的资产存管证明,也就是说,这些资金将在银行的“保护”之下。你手里任何数目的WIT,都在银行里有对应的冻结金额,用户随时可以找银河数字资产管理公司进行承兑。...中国市场的交易量一直较大,未来,WIT极有可能取代USDT的地位,在国际数字资产交易中和BTC、ETH一样成为价值锚定基础。 不仅仅是交易用户,数字资产的推行对经济市场也会有巨大的影响。

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    【FinTech】管理信用风险:FinTech数据科学的有效方法

    毫无疑问,金融的一个主要关注领域是利用大数据与分析实现前所未有的解决方案,即信用风险管理。 信用风险可以简单地定义为由于借款人未能按照特定条款偿还贷款或履行合同义务而导致损失的可能性。...因此,管理信用风险已成为金融行业的重中之重,因为企业需要保护自己免受经济资本损失和破产。 信用风险管理的目标是消除或保持信用风险敞口在可接受的参数范围内,以确保公司的持续存在。...在管理信用风险方面,大多数财务管理人员专注于如何平衡贷款活动的潜在收入与预期的违约损失之间的平衡。...然而,近年来,金融科技数据科学彻底改变了信贷风险管理,使金融机构能够自动检测并预测贷款前后可能出现的潜在信用风险。...这使大多数金融机构能够做出更快和更好的贷款决策,开发定制的还款方法来解决信用风险问题,在众多其他贷款方式中寻找新的借贷方案。

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    R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

    p=34506原文出处:拓端数据部落公众号信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。...本文使用了 R 语言中的逻辑回归(logistic)模型,利用国泰安数据库中的103个上市公司的数据进行信用风险建模,其中包括51个正常公司和52个ST公司。...在这个数据集中,我们选取了经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益和每股净资产等指标来分析其对公司是否为ST股票的影响。...为了能够预测是否为ST,我们采集了下面这些来自当年的指标:经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益、每股净资产。  ...未来的研究可以进一步扩大样本量,引入更多潜在因素,不断完善信用风险建模方法,以提高模型的预测精度和鲁棒性。

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    资产安全管理的“智胜法宝”|资产识别篇

    资产安全管理工作一般包含资产识别、资产重要度定级、资产变更管理与监测、资产风险管理。 ? 今天,我们就先以资产识别开篇。 有效的做好资产识别是企业资产安全建设的基石。...首先,很多企业没有专门的资产管理部门负责梳理资产情况(实际上,即使有资产管理部门,通常也与安全团队各自独立,在管理过程中并不关注或极少去关注资产的安全状况)。...同时网藤还提供了资产检索,资产编辑,资产类别标识,资产标签定义,资产组定义等资产属性标识功能,为安全团队的资产管理工作带来更多的便利。 ?...资产识别,网藤提供了一套足够完善的方案,深度发现企业IT资产边界与被遗忘资产。但是,网藤能做的却远不止于此。...后续我们还将陆续带来:资产变更管理与监测、核心资产基线监控、资产风险管理、资产信息与应急响应等内容的更新,敬请关注。

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