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信用リスク分析を学ぶウェビナーシリーズ

不確実な時代で収益性を確保する方法

不況下では延滞や債務不履行が増加する傾向にあるため、不確実な時代の到来に伴い、貸し手は特に慎重になります。このような経済的ショックで最優先なのはポートフォリオの保護で、信用リスク評価のためのデータ駆動型アプローチと、与信判断モデルは継続的な微調整が求められます。AltairとDeep Credit Riskがお届けする「Master Credit Risk Analytics / 信用リスク分析を学ぶウェビナーシリーズ」は、収益と費用のショックに焦点を当てた信用リスク分析に関する3部構成のウェビナーシリーズです。

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収支ショックのデータ作成

4 April, 2023, Tue | 3 PM JST

分析に適したデータを用意することで、より良い、より正確な分析結果を得ることができます。このウェビナーでは、まず信用リスク業界における課題を理解することに焦点を当て、流動性、資本、その他多くの重要な銀行機能の役割について理解を深めます。例えば、収入と支出のショックが融資の返済に与える影響について、特徴エンジニアリングと効率的な選択を行う方法を学びます。

ローン返済への影響 信用情報の前処理、情報のインポート、様々なソースからのデータの結合ができるようになります。これにより、与信モデルを正確に構築する自信がつきます。
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最新の信用リスクモデルの構築、性能の検証・評価

TBD

このウェビナーでは、適切なデータがあれば、機械学習技術によって信用リスクモデルを構築し、経済不況がモデル結果に及ぼす影響を理解します。機械学習の落とし穴と、計量回帰手法と比較した場合のメリットについて理解を深め、デフォルト、ペイオフ、損失率、エクスポージャーの予測ができるようになります。信用リスクモデルの検証を効率的に行うことができるようになることで様々な検証戦略を比較し、解釈します。モデルのアウトプットの比較方法：安定性、識別性、キャリブレーションを学びます。
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信用リスクモデルの可視化とインタラクティブな感度分析の実行

TBD

このウェビナーでは、クレジットリスクモデルを効率的に検証します。様々な検証戦略を比較、解釈することで、モデルの出力を比較する方法を学びます：安定性、識別性、およびキャリブレーション。モデルのパフォーマンスを可視化し、効率的に伝える方法を学びます。

登壇者

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Harald Scheule

Professor of Finance at the University of Technology, Sydney.

銀行業務、信用リスク、流動性リスク、住宅金融、機械学習の専門家。リスク管理業務の改善に自分の仕事を応用した金融機関に影響力を持っている。現在、Journal of Risk Model Validationの編集委員を務めている。また、熱心な教育者でもあり、常に学生から優れたフィードバックを得ており、彼の博士課程の学生は業界に影響を与える研究を生み出している。 信用リスク分析に関するハリーの教科書は、世界中のデータ分析コースで使用されている。

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Dr. Clinton Chee

Solutions Specialist/Data Scientist, Altair

シドニー大学航空工学部にてスマート構造の形状制御で博士号取得。メルボルン大学にて機械工学および科学（数学／物理学）の学位を取得。スーパーコンピュータ上で動作するプログラムの修正、e-Research用ウェブベースソフトウェアの開発、オーストラリアNo.1銀行での定量アナリストなど、科学計算/プログラミングに従事。オーストラリアNo.1銀行では、1週間かかっていたオペレーショナル・リスク・モデルを数時間に短縮して再コード化した。

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