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媒体评论
叶征是我的学生，研究生阶段，一直在做信用风险管理领域的研究，之后一直在国有大型金融机构从事与资本管理和风险计量相关的工作。本书中，他基于《新资本协议》在中国落地的背景，结合他本人在不同类型金融机构实践探索的经验，形成了一些富有启发性的解决方案。这是一本可读的书，相信会对关注风险计量和风险管理的读者有所启示和启发。
曹凤岐（北京大学光华管理学院荣休教授）
银行乃国之金融重器，经营信用风险。而良好的经营需要科学的计量方法。叶征以他十几年的产业经验为基础，辅以严谨求实的学术态度，以及对相关行业的责任情怀，为大家呈上这本专著，狗熊会鼎力推荐！
王汉生（北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系主任，教授，微信公众号狗熊会创始人）
叶征曾是中国银行总行较早启动的《新资本协议信用风险内部评价法数据差异分析和总体规划项目》的核心骨干之一，还具体参与了中国人寿保险（集团）公司的资产负债管理体系和第二代偿付能力体系的建设工作。本书既反映了作者深厚的学术功底，也凝结了作者在研究《新资本协议》与建设中国金融业风险计量体系道路上坚持探索和努力实践的智慧结晶。本书的出版，对国内金融机构加强风险计量体系建设有积极的作用，我很愿意向读者推荐本书，也希望更多的年轻学子参与到风险计量技术在中国金融机构中的推广和应用中来。
李礼辉（全国人大财经委委员，中国互联网金融协会区块链工作组组长，原中国银行总行行长）
叶征是我在北京大学光华管理学院的师弟，他对学术研究的执着和对事业的追求给我留下了深刻印象，严谨务实的作风，超强的学习能力，“欲为诸法本，心如工画师”，他主导的货车车联网大数据风控平台产品的研发、设计与商业化应用项目是信用风险管理与大数据的创新结合，获得了业界的关注和好评。衷心祝贺师弟的新书出版，愿理论之花开出更多实践之果！
田昆（百行征信有限公司研究部门负责人）
我是叶征在北京大学光华管理学院读书期间《金融计量经济学》和《信用风险管理》的主课教师，非常高兴阅读了他撰写的这本新书。信用风险是金融市场上*古老的一种风险，一直是金融机构的核心业务，我认为本书是理论和实践结合得非常好的信用风险管理方面的通识读物。时下，互联网金融风起云涌，该书的出版对信用风险知识的普及和对信用风险管理技术的推广是及时的。再次祝贺叶征新书出版！
王志诚（北京大学光华管理学院金融系副教授、北京大学征信数据分析与应用联合实验室主任）
银行的本质是信息中介、支付中介和信用中介。新时代的金融创新已不仅是体制创新、治理结构创新和市场创新，而是信用创新。信用是金融机构在经营过程中所要坚守的根本逻辑，包括股东信用、技术信用、普惠信用等等。这一系列信用的创新，既需要大数据的深度应用，同时也需要对信用风险的科学的计量手段和方法。本书将会对银行业新时代下的创新发展提供帮助。狗熊会和叶征校友在银行、保险和车联网等诸多领域进行过大数据联合研究，我们愿和作者一道继续为银行业的数据治理以和信用风险计量而不断研究和探索。
李广雨（狗熊会CEO，联合创始人）
目录
第1章 商业银行内部评级体系建设的背景
竞争环境
监管要求
同业经验
第2章 非零售客户评级打分卡的评估与验证
非零售客户评级打分卡评估与验证的目标
非零售客户评级打分卡评估与验证的主要内容
非零售客户评级打分卡评估与验证的基本框架
第3章 非零售客户评级打分卡优化的方法论
专家判断模型方法论
计量模型方法论
模型校准方法论
定期持续监控方法论
第4章 非零售客户评级打分卡优化的实施方案
项目启动会
访谈与文档复核
打分卡现状评估
打分卡优化
第5章 内部评级建设常见误区释疑
什么是数据？
信用风险内部评级到底做什么？
为什么要做信用风险内部评级？
信用风险建模能否用一个变量来预测风险,关键指标的选取需注意哪些问题？
资产组合验证中的定性因素有哪些？
在违约数据不足时，如何运用数据增强的方法进行建模？
如何准确理解“内部评级法”“高级方法”“资本管理
高级方法”等称谓的内涵？
关于经济资本的计算有何方法?
集中度风险评估的落脚点是在架构体系设计还是在计量方面，有什么建议?
银行信用风险管理实施范围的大致内容是什么，内部评级法实施成功的关键因素有哪些？
第6章 时点评级法及跨周期评级法等方法与实践
理论背景
差异体现
时点评级体系和跨周期评级体系的选择和建立
时点评级体系和跨周期评级体系的转换对接策略
《新资本协议》与IFRS9的转换对接策略
第7章 中小银行联合实施内部评级的方法与实践
中小银行面临的挑战
联合实施的要点
苏南八家农商行联合实施内部评级项目的经验分享
山东城商行联盟成员行联合实施内部评级项目的经验分享
第8章 压力测试的方法与实践
压力测试的发展情况
压力测试概念
压力测试流程
压力测试分类
压力测试模型
商业银行压力测试操作处理概述
第9章 内部评级数据管理的方法与实践
数据管理——信用风险数据集市管理
数据管理——数据质量管理
数据管理——数据治理结构
数据管理——数据反欺诈
数据管理——估计违约损失率和违约风险暴露的数据需求
第10章 债项评级的方法与实践
债项评级设计方案
不同债项的风险权重或信用转换系数
抵押品价值的折扣率
对债项的抵押物价值分配
行业与期限调整
债项评级的数量和含义
LGD评估
客户评级和债项评级与五级分类的对应
债项评级的验证
第11章 债务人评级模型低违约组合的验证
业界和监管机构对低违约资产组合及其验证的观点
低违约资产组合的验证方法
某股份制商业银行的低违约资产组合验证方法与工具示例
第12章 内部评级体系简介
信用风险内部评级体系的总体要求和基本要素
信用风险内部评级体系治理结构的要求
非零售风险暴露内部评级体系的要求
零售风险暴露风险分池体系的要求
信用风险内部评级流程的基本要求
信用风险参数量化的基本要求
信用风险内部评级体系数据与IT系统的要求
信用风险内部评级应用的基本要求、核心应用范围和高级应用范围
信用风险内部评级法风险暴露分类标准
参考文献
后记
在线试读
随着我国金融监管和金融行业对风险计量工作越来越重视，已有图书对风险计量的理论和国外通行的实践经验进行介绍，但尚无详细阐述风险计量技术在我国金融机构落地的过程中众多疑难杂症的解决之道的相关著作。因此，本书不是风险计量技术的理论性总结和一般方法论的介绍，而是紧扣中国银行业监督管理委员会2018年3月，根据第十三届全国人民代表大会*次会议批准的国务院机构改革方案，将中国银行业监督管理委员会和中国保险监督管理委员会的职责整合，组建中国银行保险监督管理委员会（以下简称银保监会）。（以下简称银监会）发布的《商业银行资本管理办法（试行）》等监管规定，充分结合本人对不同类型金融机构实践探索经验的系统性论述，同时在相关方面，特别是风险计量技术在关键业务的应用方面有所侧重，一步一步展开讲述，同时讨论业务流程、政策制度和数据治理等，为大家展现一幅银行业实践中如何把风险管理问题定义为数据可分析问题、进行风险数据分析和建模、解决风险管理业务问题的全面真实的图景。
内容介绍
这是一本将资本计量高级方法应用于银行信用风险管理实践的好书，融合了作者多年在金融机构从事风险计量实际工作的经验总结。既有方法讲解，又有实践操作；既借鉴了国外银行等金融机构的先进做法，更是针对我国银行的对症下药。
本书不是风险计量技术的理论总结和一般方法论介绍，而是紧扣原中国银行业监督管理委员会《商业银行资本管理办法（试行）》等监管规定，充分结合作者在各种不同类型金融机构实践探索经验的系统性论述，但同时在相关方面有所侧重，特别是风险计量技术在关键业务应用方面，按步骤一步一步详细展开讲述，同时讨论了业务流程、政策制度和数据治理等，为大家展现一幅银行业实践中如何从把风险管理问题定义为数据可分析问题、风险数据分析和建模、到风险管理业务问题落地实施的全面的真实的图景。
细节图
作者介绍
叶征 现任TalkingData征信研究与应用总监，百行征信研究中心外聘研究员和北京大学征信数据分析与应用联合实验室主任助理。硕士毕业于北京大学光华管理学院，师从我国著名金融学家曹凤岐教授，是将现代风险计量技术运用于我国金融机构全面风险管理（ERM）实践的早期实践者之一，经历了中国国有大型金融机构的风险计量技术从无到有，风险管理从粗放到精细化，从需要大量人为主观经验判断到让数据说话的全过程。
曾在中国人寿保险（集团）公司任职6年，主管保险集团资产负债管理（ALM）、资本规划与经济资本（EC）管理等工作，任职期间曾被中国人寿外派澳大利亚悉尼工作，多篇论文在《保险研究》等核心期刊发表。除此之外，还先后在国际著名投资银行、国际知名咨询机构和国际*金融保险集团实习、工作或任职，参与了多家大型金融机构的全面风险管理（ERM）、内部评级法（IRB）建设中评级模型的开发、验证和优化，以及经济资本管理的研究与应用等工作。
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