信用风险评估.pptx

信用风险评估;信用风险基础概念

信用风险评估流程

定性评估方法

定量评估模型

信用评级体系

数据治理与特征工程

压力测试与情景分析;行业专项风险评估

金融科技赋能实践

监管合规要求

组合风险管理

违约处置与缓释

经典案例分析

前沿趋势与挑战;信用风险基础概念;信用风险定义与分类;信用风险对金融体系的影响;;信用风险评估流程;客户初步筛选;信息收集与数据验证机制;风险暴露度测算方法;定性评估方法;;;;定量评估模型;财务比率分析（流动/偿债/盈利指标）;信用评分卡（Z-score模型应用）;通过最大似然估计构建违约概率函数，输入变量包括资产负债率、现金流波动率等10-15个财务指标。摩根大通CreditMetrics系统采用此方法，对中小企业违约预测准确率达75%。;信用评级体系;国际评级机构标准解析（标普/穆迪）;;评级迁移矩阵与违约概率校准;数据治理与特征工程;数据清洗与缺失值处理技术;衍生变量构建（资产负债率/现金流覆盖率）;时序数据与跨行业数据整合;压力测试与情景分析;宏观经济冲击建模;;反事实分析在压力测试中的应用;行业专项风险评估;制造业应收账款风险特征;房地产抵押品价值波动模型;采用442风险分担模式（银行40%、政府风险补偿基金40%、保险公司20%），某省试点数据显示该模式使不良率从5.8%降至2.3%。;金融科技赋能实践;大数据征信平台架构;;区块链技术在供应链金融中的验证;监管合规要求;巴塞尔协议Ⅲ核心条款;;;组合风险管理;集中度风险限额管理;风险价值（VaR）与预期损失（EL）计算;资产组合优化与风险分散策略;违约处置与缓释;担保品动态估值方法;CDS分层对冲策略;将不良贷款包划分为优先档（占比60%，AAA评级）、夹层档（25%，A-BBB级）和权益档（15%）。优先档证券采用超额抵押（OC）比率不低于130%，并设置现金储备账户覆盖6个月利息支付。;经典案例分析;次贷危机中的评级失效教训;某银行中小企业贷款风控体系重构;供应链金融暴雷事件深度复盘;前沿趋势与挑战;;;人工智能伦理与模型可解释性;部署联邦学习技术，实现跨机构数据“可用不可见”，如征信机构联合建模时不共享原始数据。

符合《个人信息保护法》要求，对客户敏???信息进行脱敏处理并明确授权使用范围。;