为什么要度量风险？
企业中不同的角色有不同的需求
对管理层来说，通过量化的方法可以了解公司的资产质量以及对未来趋势的预测，避免做出盲目决策。
对公司风险决策层来说，了解公司风险运营质量以及各个部门的运营指标，可以确定风险后续的操作。
对基层风险分析师来说，根据目标变量进行风险策略分析，确定目标变量后可以做评分卡，以及帮助公司管理层和决策层做风险报表。
如何通过预期损失度量风险成本？
度量风险成本的三个维度
贷款的还款方式
一次性还本付息
等额本息
等额本息指每月的本金+利息之和相等（每个月本金和利息都有变化，并不相等）。
使用Excel计算：
利用函数PPMT(rate,per,nper,pv,fv,type)计算
本金=PPMT(各期利率,第几期,总期数,本金)
利息=IPMT(各期利率,第几期,总期数,本金)
等本等息
借款12000，1年12期，年利率10%。
等本等息方式还款：
每个月还本金=12000/12=1000,
每个月还利息=12000*10%/12=100
每个月共还本息=11007
总利息=12000*10%=12008
每期还款金额-本金*(1+年利率)/总期数
使用回归分析来评估风险敞口 根据模拟法度量风险敞口 波动率——风险敞口的度量指标 在险价值——风险敞口的度量指标
贷款的违约情况
人群分布
产品形式分布——分期用户
专家打分法
基于会计数据的模型
基于市场价格的模型
贷款的回收情况
回收情况
违约损失率(Loss Given Default)：即违约发生时风险暴露的损失程度。
从贷款回收的角度看，违约损失率决定了贷款回收的程度，违约损失率=1-回收率(Recovery Rate)。
历史数据回归分析法 市场数据隐含分析法 清收数据贴现法
通过预期损失来度量风险成本的计算方式
读到这里，相信大家对通过预期损失来度量风险成本已经有了一些思路。如果你也想加深对风险成本的理解，强化商业银行、金融机构信贷风险成本管理的对策，降低和控制信贷风险。
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part1部分：系统介绍风控行业背景，帮助你对整个行业及岗位发展前景有清晰认知；并针对核心岗位的价值与基础技能进行展开讲解，能让你迅速建立起已有的产品知识与风险知识的桥梁，加速对课程的理解；
于此同时，课程会从最基础的编程内容开始讲解，资深讲师从软件安装操作开始一步步带教下，你会逐步介绍SQL、Python基础操作，结合企业练习题完成实操。
part2部分：以总分结构框架学习，通过学习，你能更好地理解量化风险体系，再结合各岗位实际工作内容进一步展开（含贷前、贷中、贷后、反欺诈、评分模型）课程讲解，更加全面、细致地掌握风控全线条知识。
part3部分：专为学员设计了专题充电包，根据自身讲师团队经验总结与学员工作问题反馈，挑选贴近实际工作场景的内容进行专题授课，增强学员的知识面。
充电宝专题课程会不断更新，帮助你长期补充风控知识点。
因此，量化风控全线条Pro（4.0）是一门能帮助学员从风控0基础入门到全面实操的全面课程，尤其适合0基础入行与意向转岗的同学。
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有哪些学员参加？
▲《第17期全线条训练营》学习群聊天截图
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Carey老师
拥有国内多家大型金融科技集团担任风险政策线负责人经验，擅长运用量化分析方式进行风险政策管理及风险定损定价。
Zhou老师
深圳某持牌金融科技公司资深风险策略专家，擅长使用数据分析进行风险策略的调优与回顾。
Royce老师
某知名互联网金融公司反欺诈经理，擅长各类型的数据分析及统计建模。
Zaki老师
某持牌机构贷后负责人，擅长贷后运营策略及贷后平台整体搭建，对贷后客户分群、分案策略制定、催收效能提升等方面有丰富的实战经验。
Eric老师
多年银行零售行业风控工作经验，曾负责多个贷中管理项目，在客户风险管理和存量客户经营有较深的见解。
Ollie老师
数据科学家团队负责人。博士研究方向为分布式机器学习，一直在大数据风控领域进行分析建模工作。
为什么选择量化风控全线条训练营？
给你4个理由
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理由2：学会根据业务场景进行量化分析与风险定价；
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当你有了策略经验，或者熟悉各个业务场景的应用以及方法，就可以用更高效更系统的策略方案，基于整个策略，模型，报表等维度，从策略最底层的逻辑来解决实际业务问题。
该课程设置了45+精选案例和练习，解决没有大厂实战经验的问题。
第34期全线条训练营4.0
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