【究解】信用リスク管理

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書籍紹介

［科学的リスク管理のノウハウ］×［新しいデータソース］
『ゼロからはじめる信用リスク管理』を改題・全面改訂
“ポスト金検マニュアル時代”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Ⅲ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

主要目次

１　信用リスク管理とは？
1.1　虎穴に入らずんば虎子を得ず
1.2　リスクをとるのか、とらないのか
1.3　信用リスクと予想損失（EL）
1.4　予想損失（EL）の計算方法
1.5　債務者格付によるPDの推計
1.6　スコアリングモデルと債務者格付
1.7　債務者格付による貸出先のモニタリング
1.8　信用リスク管理とは？　モニタリングとコントロール
1.9　リスクアペタイトと信用リスク管理
２　信用格付制度
2.1　信用格付制度
2.2　債務者格付制度
2.3　PDの推計
2.4　債務者格付制度の検証
2.5　案件格付制度
2.6　実績LGDの計測
2.7　LGDの推計
2.8　〈補論〉信用リスク管理のための確率論
３　スコアリングモデル
3.1　スコアリングモデルの種類
3.2　機械学習モデルの種類
3.3　ロジスティック回帰モデルとは
3.4　スコアリングモデルの評価指標
3.5　スコアリングモデルの構築
3.6　トラッキング検証
４　ポートフォリオリスク管理
4.1　ポートフォリオリスク計量の意味
4.2　予想損失（EL）と非予想損失（UL）
4.3　損失額分布の特定
4.4　企業価値モデル
4.5　モンテカルロシミュレーションの実行例
4.6　〈補論〉リスクウェイト関数の意味
５　これからの信用リスク管理
5.1　債務者格付制度の光と影
5.2　新たな機械学習技術とスコアリングモデル
5.3　新たなデータソースの活用

監修者紹介・著者紹介

【監修者紹介】
大久保　豊（おおくぼ　ゆたか）
慶應義塾大学経済学部卒、ケンブリッジ大学大学院卒（MPhil）。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。 主な著書は『【実践】銀行ALM』『中小企業「格付け」取得の時代』『“総点検”スプレッドバンキング』（いずれも金融財政事情研究会）。

【著者紹介】
尾藤　剛（びとう　ごう）
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。 著書は『プライムレート革命』『ゼロからはじめる信用リスク管理』『よい自治体とは何か？』（いずれも金融財政事情研究会）。