GRA · Banking Nexus
空间金融资本与危害、风险暴露和转型的交汇之处
Banking Nexus 的 STEM 基础
Banking Nexus 所依托的科学、技术、工程与数学。每种方法在 STEM Commons 中都有一个规范页面，由全球风险与创新中心（Global Centre for Risk and Innovation，GCRI）托管，并在此处有一个页面说明其在本领域中的应用。
Banking Nexus 的 STEM 基础的工作区。
方法登记册
银行业 · 使用中的方法 6 种 · 示例界面，并非记录
在用方法
| 金融经济学 | 14 | 后报 | Q2 | 当前 |
| 概率与统计 | 5 | Cross-validation | Q3 | 审查到期 |
| 网络科学与传染 | 12 | 后报 | Q2 | 当前 |
| 金融与风险工程 | 8 | 基准 | Q2 | 当前 |
| 人工智能 | 7 | Cross-validation | Q2 | 当前 |
所选方法
- 方法
- 金融经济学与宏观金融
- 管理者
- 首席风险官
- 假设
- 已在其页面注明
- 局限
- 它不能说明什么，已公布
在留出数据上的预测能力
Banking Nexus · 方法登记册。 方法登记册：示例名称和示意数值，并非记录。
该领域背后的方法。
Banking Nexus 所应用的 STEM 方法及其原因。
- 面向银行的宏观金融压力情景在 Banking Nexus 中的角色金融经济学与宏观金融解释银行资产负债表、信贷和资产价格如何与产出、就业和公共财政相互作用。
- 违约概率与违约损失率的估计及回溯测试在 Banking Nexus 中的角色概率与统计是银行业中每一项信用、市场和操作风险度量的基础。
- 银行间传导与网络风险在 Banking Nexus 中的角色网络科学映射银行如何通过银行间贷款、衍生品、共同资产持有、支付流动和共用服务提供方相互联系。
- 预期信用损失建模与 XVA在 Banking Nexus 中的角色金融与风险工程提供银行用于衡量、定价、对冲和转移风险的工具和模型，从预期信用损失和交易对手风险暴露到风险价值和资本配置。
- 银行业中的机器学习：信贷、欺诈在 Banking Nexus 中的角色人工智能与机器学习如今为信贷审批、欺诈和金融犯罪检测、借款人压力早期预警以及监管分析提供支持。
Banking Nexus 的每种方法都在 GCRI 的 STEM Commons 中加以说明一次，并在此应用于物理冲击和转型冲击通过信贷、抵押品、流动性和运营渠道产生的影响。
有据可依使论断可核查。
当一项发现指明其所依赖的方法时，读者便能看到其假设与局限，该方法的专家也能对其提出质疑。
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Banking Nexus 的 STEM 基础中的页面。
问题与解答。
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