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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