東和中科LGD聯合實驗室
實驗室成立2008年，東和數據公司與國內金融建模領域最領先的機構，中國科學院數學與系統科學研究院，共同創設了“東和中科LGD聯合實驗室”（簡稱試驗室），作為東和數據公司的一個重要研究單元，成功地將東和數據公司的研究實力提升一個台階。
實驗室自身定位通過對大規模金融數據的挖掘、分析，開發相應的計量工具和軟體系統，為中國的金融風險管理事業做出開拓性貢獻。
實驗室研究力量概況
作為實驗室科研支柱之一的中科院數學與系統研究院，是國內唯一掌握金融建模三大工具：統計、最佳化、隨機過程的研究單位，實驗室擁有國內最強的研究力量：
Ø 林群（院士）：現任中國科學院數學與系統科學研究院研究員。林群院士是我國在泛函分析、計算數學研究領域內著名的數學家、學科帶頭人。
Ø 陳敏（院長）：1996年在中國科學院套用數學研究所獲博士學位。2003年1月起任中國科學院數學與系統科學研究院副院長。
Ø 楊曉光（教授）：中國科學院管理決策與信息系統開放研究室副主任。主要研究方向為研究方向為風險管理、資產選擇與最佳化、巨觀經濟分析、組合最佳化等。
Ø 謝群（教授）：清華大學經濟管理學院教授。耶魯大學統計博士。研究領域包括信用風險的衡量與管理，巴塞爾協定在中國的運用，及金融統計模型的套用。
實驗室研究成果
在實驗室理事會的領導、學術委員會的指導下，經過對數據的清洗、分析和挖掘，實驗室研究人員積極奮發團結在一起取得了的豐碩的研究成果：
1 模型開發按處置方式分類
1.1單戶模型在對單戶不良資產回收數據進行有無回收的判別後，根據判別分類後的結果，進行一系列的數據轉換後，利用回歸方程測算其回收值。
1.2打包模型將包內資產的單戶回收估算值簡單累加後，運用折扣率回歸模型，測度折扣率，並以此調整打包戶的上述單戶回收簡單累加值，最終得到打包後資產預測回收值。
按適用經濟行為分類
1.3快速估值模型根據資產包的回收均值分攤得到分筆債權的期望值，優點是估值快速且資產包估值精度高，但缺點是單戶估計偏差較大，故用於收購時債權信息量有限、時間要求緊迫的批量資產定價較為合適。
1.4風險估值模型通過每筆或每戶違約債權的特徵分別判別並測算其價值，然後再匯總得到地區估值結果，因此該模型對於單筆或單戶債權的測算精度要優於快速估值模型，從而更適用於銀行、資產管理公司存量違約債權資產逐戶風險監測。
2 學術成果：除模型成果以外，東和數據公司的研究還形成了多篇論文、報告等學術成果，這些基礎性的研究對於未來新產品開發都有重要的指導意義：
2.1專項研究Ø 信貸不良資產的管理；
Ø 巨觀經濟因素對行業回收率的影響；
Ø 經濟周期對LGD的影響研究；
Ø 不同地區信貸不良資產的回收率的差異和差異原因分析；
Ø 商業性收購與政策性剝離信貸不良資產回收率的整體和地區差異；
Ø 基於動態損失率計量的違約資產風險溢價估計；
Ø 基於廣義beta回歸模型的LGD分布估計；
Ø 基於LossMetrics™資料庫的LGD評級實證；
Ø 亞洲金融危機時貸款流向和回收率特徵對當前金融危機的借鑑意義；
Ø 企業財務信息和違約機率研究等。
2.2信貸不良資產處置分析Ø 信貸不良資產處置方式及影響因素研究；
Ø 信貸不良資產處置時間效應；
Ø 不同處置方式下資產性質的統計分析；
Ø 不同處置方式下回收率的差異；
Ø 相似資產在不同處置方式下回收率的差異；
Ø 訴訟類處置方式的貸款專項研究等。
2.3統計模型使用:Ø 信貸不良資產回收率建模框架分析與設計；
Ø 基於決策樹、回歸樹的LGD建模建立；
Ø 基於地區的回收率模型組研究；
Ø 企業規模對回收率影響的廣義貝塔模型；
Ø 神經網路的方法建立預測模型；
2.4債項評級Ø 信貸不良資產債項評級解決方案；
Ø 信貸不良資產債項評級框架設計；
Ø 債券和短期融資券的評級；
Ø 商業銀行貸款的評級；
Ø 評級的可信度和評價標準等。
