100まで学びつくす 信用リスク管理

書籍紹介

信用リスク管理を初歩から実践まで一気通貫で学ぶ！

■信用リスクの基礎から応用までを徹底理解

信用リスクの基本概念を深く理解し、実践的管理手法へとつなげるための知識を網羅的に解説。信用リスク管理の本質的な課題に迫り、解決策を具体的に提示。初学者から専門家まで幅広く役立つ１冊。

■信用格付とスコアリングモデルの理論を平易に解説

PD（デフォルト確率）やLGD（デフォルト時損失率）の検証方法、スコアリングモデル構築方法、信用格付の仕組みを体系的に整理。難解な数理も初学者が理解しやすいように丁寧に解説。

■機械学習で進化するスコアリングモデルの手法を紹介

機械学習技術を活用してスコアリングモデルの精度を飛躍的に向上させる最新アプローチを紹介。

主要目次

第１章　基礎編　信用リスク

Ⅰ　信用リスクとは何か

Ⅱ　信用リスクと予想損失

Ⅲ　予想損失と統計学

Ⅳ　予想損失の落とし穴

Ⅴ　信用リスク管理の実践

第２章　基礎編　予想損失

Ⅰ　予想損失と予想損失率

Ⅱ　損失率法

Ⅲ　PD・LGD法

Ⅳ　信用格付によるPD推定

Ⅴ　ポートフォリオリスク管理と非予想損失

第３章　技術編　PDとLGD

Ⅰ　確率変数

Ⅱ　確率分布

Ⅲ　統計的仮説検定によるPDの検証

Ⅳ　補論　確率変数に係る技術的な論点

第４章　技術編　スコアリングモデル

Ⅰ　モデルの定義

Ⅱ　統計モデル

Ⅲ　機械学習モデル

Ⅳ　モデルの評価

Ⅴ　モデルの構築

Ⅵ　補論　スコアリングモデルに係る技術的な論点

第５章　技術編　非予想損失

Ⅰ　損失額分布の定義

Ⅱ　損失額分布の推定

Ⅲ　企業価値モデル

Ⅳ　モンテカルロシミュレーションの例

Ⅴ　補論　非予想損失に係る技術的な論点

第６章　実践編　信用格付制度──信用リスク管理業務と債務者格付

Ⅰ　信用リスク管理業務

Ⅱ　債務者格付とPD

Ⅲ　補論　信用リスク管理に係る技術的論点

第７章　実践編　信用格付制度──案件格付と格付制度の検証

Ⅰ　案件格付とLGD

Ⅱ　信用格付制度の検証

Ⅲ　補論　格付制度の検証に係る技術的論点

第８章　実践編　信用リスク管理の今後

Ⅰ　予想信用損失モデル

Ⅱ　将来予測

Ⅲ　真の「目利き」とは

著者紹介（執筆当時）

尾藤　剛（びとう　ごう）

J&Gアドバイザリー株式会社代表取締役社長

リボーン合同会社代表

1975年愛知県生まれ。東京大学法学部卒。あさひ銀行、日本リスク・データ・バンク専務取締役を経て2020年独立、リボーン合同会社設立。2025年J&Gアドバイザリーを設立。20年以上にわたり融資審査、信用リスク管理等に係る金融機関向けコンサルティング、統計モデル開発、金融データ分析に従事。

主な著書に『ゼロからはじめる信用リスク管理』『【究解】信用リスク管理』『ビヨンド・フィンテック時代』（共著）、『Pythonで学ぶ！　金融機関職員のためのAI・データサイエンス講座』『金融DXがよくわかる講座』（共著）、『金融機関職員のための生成AIがよくわかる講座』（いずれも金融財政事情研究会）など。公益社団法人日本証券アナリスト協会検定会員。応用情報技術者。