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出版者:

作者:王文华

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:1999-8

价格:18.00元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787810580878

丛书系列:

图书标签:

• 企业理财
• 财务管理
• 公司金融
• 投资学
• 风险管理
• 财务分析
• 资本结构
• 财务决策
• 价值评估
• 融资策略

好的，这是一本关于深度学习在金融风险管理中的应用的图书的详细介绍： --- 《深度学习驱动的金融风险量化与智能决策》 作者： [此处可填写虚拟作者名，例如：李明 博士，张华 教授] ISBN： [此处可填写虚拟ISBN，例如：978-7-1234-5678-9] 出版社： [此处可填写虚拟出版社，例如：金融科技前沿出版社] 页数： 约600页 定价： 188.00 元 --- 内容提要 在当今快速演变和高度互联的全球金融市场中，传统的风险管理方法正面临前所未有的挑战。巴塞尔协议的不断更新、金融衍生品市场的复杂化、以及对系统性风险的担忧日益加剧，要求金融机构必须采用更精准、更具前瞻性的量化工具。 本书《深度学习驱动的金融风险量化与智能决策》 聚焦于如何将近年来在人工智能领域取得突破性进展的深度学习（Deep Learning, DL）技术，系统性地应用于金融风险管理的各个关键环节。它并非一本传统意义上的企业理财或公司金融教材，而是深入探讨如何利用复杂的非线性建模能力，解决经典风险模型在处理高维数据、捕捉尾部风险、以及进行实时动态对冲等方面存在的固有缺陷。 本书以实践驱动为核心，详细剖析了从数据预处理到模型部署的完整流程，旨在为金融工程师、量化分析师、风险管理专家以及高级金融专业学生提供一套完整的、基于前沿技术的风险量化框架。 本书结构与核心章节 全书共分为六个主要部分，层层递进，从理论基础过渡到尖端应用： 第一部分：金融风险量化的范式转变与深度学习基础 (The Paradigm Shift) 本部分首先回顾了传统风险管理框架（如VAR、Expected Shortfall的局限性），并引入了深度学习作为解决非线性、高维数据挑战的必然选择。 第1章：现代金融风险的复杂度与数据挑战： 探讨了市场结构、流动性风险、操作风险在数据维度上的爆炸性增长，以及传统统计模型在高频数据和复杂依赖结构面前的失效点。 第2章：深度学习基础回顾： 简要介绍深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）的核心结构及其在时间序列处理上的优势，重点强调了特征工程的自动化对金融领域的意义。 第3章：金融数据预处理与特征工程的革新： 详细讲解如何处理金融时间序列中的非平稳性、异常值检测、以及如何利用自编码器（Autoencoders）进行高效的降维和特征提取。 第二部分：深度学习在信用风险建模中的前沿应用 (Credit Risk Deep Dive) 本部分将深度学习技术应用于信贷组合管理和违约预测，超越传统的逻辑回归和生存分析模型。 第4章：基于深度学习的个体违约概率（PD）预测： 探讨如何使用多层感知机（MLP）和Transformer结构融合非结构化数据（如公司公告、新闻情绪）来提升PD预测的准确性和稳定性。 第5章：贷款组合风险与相关性建模： 重点介绍如何利用图神经网络（GNN）来捕捉金融机构间复杂的间接风险暴露和传染路径，构建更真实的信用风险传导模型。 第6章：压力测试与情景生成： 引入生成对抗网络（GANs）用于模拟极端但合理的宏观经济情景，从而对信贷损失分布进行更稳健的估计。 第三部分：市场风险与流动性风险的智能量化 (Market & Liquidity Risk) 本部分聚焦于对市场价格波动和资产定价的动态预测，这是交易和资产管理的核心。 第7章：波动率预测与风险价值（VaR）的超越： 深度解析基于LSTM和注意力机制（Attention Mechanism）的网络结构，用于捕捉高频波动率的非线性动态，并实现更准确的条件风险价值（CVaR）估计。 第8章：期权定价与波动率曲面拟合： 介绍如何使用深度学习来拟合和插值复杂的局部波动率模型（如Dupire方程的深度学习求解器），以克服传统蒙特卡洛模拟的高计算成本。 第9章：流动性风险的实时监控与预警： 结合订单簿数据，使用CNN和RNN模型识别潜在的流动性枯竭信号，构建多层次的流动性风险指标系统。 第四部分：操作风险与合规风险的智能化 (Operational & Compliance Risk) 本部分探索深度学习在处理非数值、文本和事件驱动风险方面的能力。 第10章：自然语言处理（NLP）在操作风险事件挖掘中的应用： 利用BERT等预训练模型分析内部报告、邮件记录，自动识别和分类操作风险事件，实现早期预警。 第11章：反欺诈与监管科技（RegTech）： 讲解如何利用深度学习模型检测异常交易模式，识别洗钱活动（AML），并自动对监管文本进行合规性检查。 第五部分：先进的量化技术与模型可解释性 (Advanced Techniques & XAI) 针对深度学习模型固有的“黑箱”特性，本部分提供了关键的解决方案和验证方法。 第12章：可解释性人工智能（XAI）在金融中的落地： 详细介绍LIME、SHAP等方法，用于解释风险模型的预测结果，帮助风险官理解模型决策的驱动因素，满足监管要求。 第13章：深度强化学习（DRL）在动态风险对冲中的应用： 探讨如何利用DRL代理人学习最优的、适应市场变化的动态对冲策略，实现风险的动态最小化。 第六部分：模型验证、部署与风险治理 (Validation & Governance) 风险模型的有效性不仅在于其预测能力，更在于其在实际业务中的稳定运行和治理结构。 第14章：深度学习模型的稳健性测试与对抗性攻击防御： 介绍如何进行模型漂移检测、再训练策略，并防御针对风险模型的恶意数据输入（对抗性样本）。 第15章：风险治理与监管科技的未来挑战： 讨论模型风险管理（MRM）框架如何适应深度学习模型的快速迭代特性，以及数据隐私保护和模型透明度的监管趋势。 本书特色 1. 深度聚焦技术前沿： 本书完全避开了传统的财务比率分析、资本结构理论等企业理财核心内容，而是将火力集中于神经网络、图模型、生成模型在金融风险领域的具体落地。 2. 代码与案例结合： 每一关键模型（如LSTM-VaR预测、GNN-信用传染）均配有详细的Python/PyTorch实现思路和伪代码，确保理论与实践的无缝衔接。 3. 强调模型可解释性： 针对金融业对“为什么”的强需求，本书花费大量篇幅介绍XAI工具，帮助用户构建可信赖的风险系统。 4. 面向复杂风险： 不仅处理市场和信用风险，更深入探讨了操作风险、流动性风险的深度学习解决方案，覆盖面广且具深度。 目标读者 在银行、保险、资产管理公司工作的量化分析师、风险建模师、技术负责人。 金融工程、应用数学、计算机科学等专业的高年级本科生和研究生。 希望将机器学习知识迁移到金融风控领域的数据科学家。 本书不是关于如何进行预算、投资决策或资本运作的指南，而是关于如何利用尖端计算工具来测量、预测和控制金融不确定性的专业手册。

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