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  • 正版新书]信用评级中的量化研究方法与应用吕柏乐9787522309361
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    • 作者: 吕柏乐著 | 吕柏乐编 | 吕柏乐译 | 吕柏乐绘
    • 出版社: 中国财政经济出版社
    • 出版时间:2021-12-01
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    • 作者: 吕柏乐著| 吕柏乐编| 吕柏乐译| 吕柏乐绘
    • 出版社:中国财政经济出版社
    • 出版时间:2021-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:145000
    • 页数:244
    • 开本:16开
    • ISBN:9787522309361
    • 版权提供:中国财政经济出版社
    • 作者:吕柏乐
    • 著:吕柏乐
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:72
    • ISBN:9787522309361
    • 出版社:中国财政经济出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-12-01
    • 页数:244
    • 外部编号:小坞116182
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一章 信用评级行业概况

    第一节 信用评级理论概述

    第二节 国内外评级行业的现状

    第二章 信用评级中的量化研究方法及发展

    第一节 层次分析法

    第二节 主成分分析

    第三节 因子分析

    第四节 KMV模型

    第五节 CreditRisk+模型

    第六节 蒙特卡洛方法

    第七节 隐含评级

    第八节 信用评级量化方法的发展

    第三章 债券信用评级的质量检验

    第一节 研究意义和目标

    第二节 非参数统计检验

    第三节 评级质量检验统计方法

    第四节 研究优势与创新点

    第五节 应用案例

    第四章 债券二级市场估值研究

    第一节 研究意义和目标

    第二节 常见插值方法

    第三节 几种常见债券估值方法的比较

    第四节 估值方法的改进

    第五节 研究优势与创新点

    第六节 实证应用

    第五章 债券信用风险预警模型

    第一节 研究意义和目标

    第二节 研究方法

    第三节 研究优势与创新点

    第四节 实证应用

    第六章 行业关键要素识别与主体级别

    第一节 研究意义和目标

    第二节 研究方法

    第三节 研究优势与创新点

    第四节 实证应用

    第七章 债券组合指数的构建与风险管理

    第一节 研究意义和目标

    第二节 研究方法

    第三节 研究优势与创新点

    第四节 实证应用

    第八章 结语与展望

    参考文献


    大公国际资信评估有限公司(以下简称“大公国际”)成立于1994年,是中国人民银行和原国家经贸委共同批准成立的全国性信用评级机构,拥有政府监管部门批准的全部评级资质,能够对中国资本市场所有债务工具和参与主体进行信用评级。大公国际是中国国新有限责任公司控股子公司,总部位于北京。现有从事评级作业和研究的专业分析师148人,其中97%具有证券从业资格,97%具有硕士、博士学历。成立27年来,大公国际独立研究制定国家、地方政府和行业的信用评级标准,推动国内债务工具的创新设计与推广应用,先后对31个省(自治区、直辖市)和香港特别行政区、70多个行业的近万家企业进行信用评级。大公国际以27年来积累的评级技术和数据为基础,深耕评级理论、方法与应用研究,致力于金融科技与评级行业的深度融合,坚持高标准、高质量、独立、依法、合规开展评级业务,为投资者、客户提供优质、专业、高附加值的评级服务,努力维护国际金融市场的稳定和经济安全。


    为顺应金融市场大数据和信息化的潮流,适应评级行业日新月异的变化,大公国际积极开展基于数理统计的信用评级方法研究,持续挖掘对评级结果具有显著预测能力的另类因子,深入探索量化评级模型的构建方法,并将研究成果形成《信用评级中的量化研究方法及其应用》一书,希望本书能够对我国信用评级行业的发展带来新的启发。 本书围绕量化方法在信用评级领域的发展和应用这一主题,共分八个章节展开,包括:一、信用评级行业概况;二、信用评级中的量化研究方法及发展;三、债券信用评级的质量检验;四、债券二级市场估值研究;五、债券信用风险预警模型;六、行业关键要素识别与主体级别;七、债券组合指数的构建与风险管理;八、结语与展望。整体而言,全书主要展现了近年来信用评级行业中新兴的量化模型和数理方法,在未来的研究中,我们将继续针对债券市场和评级行业的特点,对其进行完善、优化和适应性改进,推进信用评级行业所用模型和方法的持续更新。

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