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金融压力测试反事实情景构建教程

共计 30 章节
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01
课程导论
金融压力测试的定义 · 目的与监管背景（巴塞尔协议III · CCAR
课程导论金融压力测试的定…
02
反事实情景定义
什么是反事实情景 · 与前瞻性情景的区别 · 在风险管理中的核心价值
反事实情景定义什么是反事实情景
03
历史情景复现
基于2008年金融危机 · 2020年新冠疫情等历史事件构建压力…
历史情景复现基于2008年金…
04
假设性情景设计
宏观经济变量（GDP · 失业率 · 利率）的极端但 plausible…
假设性情景设计GDP
05
敏感性分析基础
单因子冲击与多因子联动冲击的数学原理…
敏感性分析基础单因子冲击
06
统计模型方法
使用历史模拟法（Historical…
统计模型方法Historical
07
蒙特卡洛模拟
随机生成大量宏观经济路径 · 筛选出符合反事实条件的路径
蒙特卡洛模拟随机生成大量宏观…
08
向量自回归模型（VAR）
利用VAR模型捕捉变量间的动态关系 · 生成一致性的压力路径
VAR向量自回归模型
09
结构方程模型（SEM）
在反事实情景中引入因果推断 · 设定结构性断点
SEM结构方程模型
10
机器学习方法
使用生成对抗网络（GAN）或变分自编…
机器学习方法GAN
11
情景校准技术
如何将模型输出的原始路径校准到指定的… · 信用利差）
情景校准技术如何将模型输出的…
12
宏观-微观传导机制
将宏观压力情景映射到银行资产负债表的…
宏观微观传导机制
13
信用风险建模
在反事实情景下计算PD（违约概率） · LGD（违约损失率）与EAD（违约风…
信用风险建模PD
14
市场风险建模
压力情景下的在险价值（VaR）与预期…
市场风险建模VaR
15
流动性风险建模
反事实情景对流动性覆盖率（LCR）与…
流动性风险建模LCR
16
操作风险情景
结合反事实逻辑构建极端操作风险事件（… · 欺诈）的损失分布
操作风险情景结合反事实逻辑构…
17
多因子模型构建
使用PCA（主成分分析）降维 · 提取关键风险因子构建情景
多因子模型构建PCA
18
Copula函数应用
使用Clayton · Gumbel Copula捕捉尾部相… · 生成联合极端情景
Copula函数应用
19
逆压力测试
从银行倒闭的临界点出发 · 反向推导需要什么样的反事实情景
逆压力测试从银行倒闭的临界…
20
情景叙事构建
为反事实情景编写合理的宏观经济故事线… · 债务危机）
情景叙事构建为反事实情景编写…
21
监管合规要求
CCAR与DFAST中对反事实情景的…
监管合规要求CCAR
22
模型验证与回测
如何检验反事实情景的合理性 · 稳定性与区分度
模型验证回测
23
敏感性测试与边际贡献
分析每个风险因子对最终资本缺口的影响…
敏感性测试边际贡献
24
资本规划与缓冲设定
基于反事实情景结果计算压力状态下的资…
资本规划缓冲设定
25
压力测试报告撰写
结构化输出情景假设 · 方法论 · 结果与应对策略
压力测试报告撰写结构化输出情景假…
26
Python实现
使用pandas · numpy · scipy搭建反事实情景生成引擎
Python实现
27
Python可视化
使用matplotlib · plotly绘制压力路径 · 分布对比与敏感性热力图
Python可视化
28
案例实战一
为一家虚拟商业银行设计2024年滞胀…
案例实战一为一家虚拟商业银…
29
案例实战二
为一家投资银行设计利率骤升与信用利差…
案例实战二为一家投资银行设…
30
课程总结与前沿展望
气候风险压力测试 · AI生成情景 · 实时压力测试的未来趋势
课程总结前沿展望