究解 信用リスク管理

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  • サイズ A5判/ページ数 325p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784322134063
  • NDC分類 338.55
  • Cコード C2033

内容説明

“ポスト金融マニュアル時代”における信用リスク・リエンジニアリングを“究解”する!信用リスク管理業務とその背景にある理論を理解するための数学、統計学、確率論に関する必要最低限の知識を整理。信用格付制度、スコアリングモデル、貸出ポートフォリオリスク評価の手法など現行の信用リスク管理業務を実務的見地から分析。金融検査マニュアルの廃止、バーゼル3シフトによる実務の変化を詳説。統計モデルの構築・検証プロセスに加え、その発展形であるAIを信用リスク管理に活用する際の技術的ポイントを解説。単なる信用リスク抑制にとどまらず、リスク管理の技術を活用した融資業務のあり方、地域金融機関経営の枠組みを提案する。

目次

1 信用リスク管理とは?(虎穴に入らずんば虎子を得ず;リスクをとるのか、とらないのか ほか)
2 信用格付制度(信用格付制度;債務者格付制度 ほか)
3 スコアリングモデル(スコアリングモデルの種類;機械学習モデルの種類 ほか)
4 ポートフォリオリスク管理(ポートフォリオリスク計量の意味;予想損失(EL)と非予想損失(UL) ほか)
5 これからの信用リスク管理(債務者格付制度の光と影;新たな機械学習技術とスコアリングモデル ほか)

著者等紹介

大久保豊[オオクボユタカ]
慶應義塾大学経済学部卒、ケンブリッジ大学大学院政治経済学部卒(Master of Philosophy)。住友銀行、マッキンゼー・アンド・カンパニー、鎌倉、日本AT&Tベル研究所を経て、1996年データ・フォアビジョン株式会社を設立。2000年日本リスク・データ・バンク株式会社設立。現在、同社代表取締役社長

尾藤剛[ビトウゴウ]
東京大学法学部卒。あさひ銀行を経て、2003年日本リスク・データ・バンク株式会社入社。現在、同社取締役常務執行役員、データベース戦略部長としてデータ分析、およびプロダクト管理に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

masshib

2
本書は金融機関で信用リスク管理の実務に携わるものにとってバイブル的な書籍である。網羅的に必要事項が記載されており通読することで一定の基礎知識を習得できると思う。 本書のあとがきにある、曲突し薪 災を未然に防ぐことがリスク管理の要諦であり、工夫、辛抱、執念により正しく実行することが重要というところが座右の銘となった 2020/06/09

ユータス

1
おすすめ度☆☆☆☆★(勉強になった)。仕事関係の勉強として拝読。日本の金融界における20年間の信用リスク管理に関するベストプラクティスが、著者の経験に基づくリアリティをもって網羅的に書かれている。内容は難しくないが濃いので、信用リスク管理に多少馴染みがある人に勧めたい。AI、機械学習といった新しい話題についても、今後どういった方向に進むか分からないなかで、著者の考えがはっきりと示されており参考になった。いまは金融が大きく変化している時代だからこそ、まずはこの本に書かれた知識を身につけ、想いを心に刻みたい。2021/01/02

watershed

1
統計の解説が丁寧、直感的な理解と統計的な正確さのバランスが上手い。文系の金融機関の人間が金融工学の専門家と一緒に仕事をするときにに本書は強力な武器になる。格付モデル構築時に融資審査担当者からしばしば出される意見とそれへの対処法も実務的。職人気質の意見に安易に妥協せず「信用リスクの本質は確率分布である」との強い確信に貫かれているのも好感が持てる。2018/12/06

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