Данная книга представляет собой всесторонний анализ внутренних рейтинговых систем. В ней рассматриваются два кейс-стади, посвященные построению и валидации статистических моделей для оценки заемщиков, используя статистические пакеты SPSS-PASW и SAS. В книге обсуждаются основные подходы к построению и валидации моделей для оценки рейтингов контрагентов, в том числе малых и средних предприятий, а также их влияние на стратегию кредитования. Особенности книги: • Представлен доступный для банковских менеджеров, студентов и количественных аналитиков фреймворк, объединяющий стратегические вопросы, потребности управления, регуляторные требования и статистические основы. • Рассмотрены доступные методологии для построения, валидации и использования внутренних рейтинговых моделей. • Показано, как использовать статистические пакеты для построения статистических кредитных рейтинговых систем. • Оценены источники модельных рисков и стратегических рисков при использовании статистических рейтинговых систем в кредитовании. Данная книга будет полезна для менеджеров банков, кредитных и заемных служб, количественных аналитиков и студентов, изучающих управление кредитными рисками.
Электронная Книга «Developing, Validating and Using Internal Ratings» написана автором Giacomo De Laurentis в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470971895
Описание книги от Giacomo De Laurentis
This book provides a thorough analysis of internal rating systems. Two case studies are devoted to building and validating statistical-based models for borrowers’ ratings, using SPSS-PASW and SAS statistical packages. Mainstream approaches to building and validating models for assigning counterpart ratings to small and medium enterprises are discussed, together with their implications on lending strategy. Key Features: • Presents an accessible framework for bank managers, students and quantitative analysts, combining strategic issues, management needs, regulatory requirements and statistical bases. • Discusses available methodologies to build, validate and use internal rate models. • Demonstrates how to use statistical packages for building statistical-based credit rating systems. • Evaluates sources of model risks and strategic risks when using statistical-based rating systems in lending. This book will prove to be of great value to bank managers, credit and loan officers, quantitative analysts and advanced students on credit risk management courses.
