市场调查与预测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国统计出版社

作者:蒋志华

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2002-8

价格:24.80元

装帧:

isbn号码:9787503738517

丛书系列:

图书标签:

• 市场调查
• 市场预测
• 营销研究
• 数据分析
• 商业分析
• 消费者行为
• 市场营销
• 统计分析
• 决策支持
• 需求预测

《深度学习在金融风险管理中的前沿应用》 图书简介 在当今瞬息万变的金融市场中，风险的识别、量化与控制已成为决定金融机构生存与发展的核心竞争力。随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习（Deep Learning）模型在处理复杂、高维、非线性数据方面的卓越性能，为金融风险管理领域带来了颠覆性的变革。《深度学习在金融风险管理中的前沿应用》一书，正是聚焦于这一交叉学科的前沿阵地，旨在系统性地梳理和深入探讨如何利用先进的深度学习技术，革新传统的风险管理流程与方法。 本书并非停留在对基础统计模型或传统计量经济学的简单回顾，而是完全侧重于介绍和实践一系列不涉及市场调查和预测方法论的尖端技术。其核心目标是为金融工程师、量化分析师、风险官以及相关领域的科研人员提供一套详尽的技术蓝图和实战指南，用以解决那些传统模型难以攻克的复杂风险挑战。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，从理论基础到实战案例，层层递进，旨在构建一个完整的深度学习风险管理知识体系。 第一部分：深度学习技术基础与金融数据预处理的挑战 本部分首先为读者打下坚实的理论基础，但重点聚焦于深度学习模型在金融数据场景下的特殊要求。我们将详细阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及更复杂的Transformer架构，如何在金融时间序列数据、高频交易数据和非结构化文本数据中提取有效的特征表示。 数据异构性与特征工程的革新： 深入讨论如何处理金融数据中普遍存在的稀疏性、非平稳性和极端值问题。重点介绍基于自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）的无监督特征学习方法，这些方法用于从海量交易记录、市场订单簿数据中自动提取潜在的风险因子，这与依赖主观经验的市场调研方法截然不同。 可解释性模型的初步探讨： 鉴于金融监管的严格性，直接应用“黑箱”模型存在合规风险。本章会介绍如LIME和SHAP等局部可解释性技术，并非用于解释市场趋势，而是用于解释模型对特定交易或头寸做出的风险评估决策，确保决策过程的透明度。 第二部分：信用风险的深度量化与智能评估 本部分完全聚焦于企业和个人的信用风险评估，避开了市场情绪或宏观经济预测等调查内容。我们探讨如何利用深度学习模型对借款人的信用违约风险进行更精确的量化。 基于图神经网络（GNN）的风险传导分析： 传统信用评分多基于个体数据，忽略了实体间的关联性。本书详细介绍如何构建金融机构、企业供应链或个人担保网络，并利用GNNs来模拟和预测系统性信用风险在网络中的传播路径和强度。这是一种基于结构分析而非市场预期的风险建模。 违约时间序列预测： 利用深度学习模型（如LSTM或其变体）对企业财务报表数据进行多步序列预测，目标是提前数个季度识别出财务健康状况的恶化趋势，从而触发预警机制。这种预测是基于历史财务指标的内在演变规律，而非对未来经济环境的调查判断。 第三部分：市场风险与流动性风险的动态建模 本部分的核心是利用深度学习对市场波动性和流动性压力进行实时、动态的度量，这要求模型能够快速适应市场状态的变化。 基于强化学习（RL）的压力测试与资本分配： 介绍如何构建一个模拟市场环境的“沙盒”，并利用强化学习代理来探索在极端市场冲击下（如突发事件），最优的对冲策略和资本缓冲水平。RL代理的学习过程完全基于交易模拟和回报函数，与外部的市场调查无关。 高频数据的波动率建模： 讨论如何使用深度学习模型（如基于Attention机制的模型）来处理高频订单流数据，以更精细地捕捉微观市场结构带来的即时波动性。重点在于特征提取和模型优化，而非对未来价格波动的直接预测。 第四部分：操作风险与合规监控的智能化 操作风险是金融机构内部流程、人员和系统故障所带来的风险。本部分介绍如何利用自然语言处理（NLP）技术来强化对操作风险事件的识别和预防。 内部文本数据的风险信号挖掘： 详细介绍如何应用BERT等预训练语言模型，对内部邮件、交易备注、事故报告等非结构化文本进行深度语义分析。目标是识别潜在的欺诈行为、操作失误的早期信号或违反内部规定的措辞模式。这是一种基于内部行为证据的风险识别，与外部市场调查完全分离。 异常行为检测（Anomaly Detection）： 重点阐述如何利用深度半监督或无监督模型（如深度One-Class SVM或GANs）来学习“正常”交易和流程的行为模式，一旦出现严重偏离这些模式的交易或系统行为，立即标记为潜在的操作风险事件。 第五部分：模型风险管理与深度学习模型的验证 任何先进模型的应用都必须伴随严格的模型风险管理。本书的最后一部分专门探讨如何评估和管理我们所构建的深度学习模型的可靠性。 对抗性攻击与鲁棒性测试： 针对深度学习模型易受微小扰动影响的弱点，详细介绍如何构造针对性的对抗样本（Adversarial Examples），以测试风险模型在面对蓄意干扰时的稳定性和安全性。这是一种纯粹的模型内部验证，不涉及外部市场因素。 模型漂移的实时监控： 介绍使用统计过程控制（SPC）方法结合深度学习特征空间分析，实时监测模型预测性能的衰减（Model Drift）。通过量化输入数据分布的变化和模型输出概率的偏移，确保模型在不断变化的内部数据流中保持有效性。 《深度学习在金融风险管理中的前沿应用》全书贯穿的理念是：利用强大的计算能力和复杂的算法结构，从数据本身挖掘出结构性的风险特征，实现对金融风险的内在量化、实时监控和结构性预防，为构建新一代稳健、高效的风险管理体系提供强有力的技术支撑。本书内容完全专注于模型构建、技术应用和内部流程优化，不包含任何关于市场趋势调查或未来市场走势预测的研究方法。

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坦白讲，这本书的厚度和内容密度着实让我一开始有些望而却步，但一旦翻开，那种强烈的求知欲便将我牢牢吸住了。它最吸引我的地方在于其极高的“可迁移性”。无论你是做消费品调研，还是企业级服务（B2B）的市场预测，书中提到的原则和框架都具有强大的通用性。我个人对其中关于“趋势外推的局限性”那几页印象尤为深刻。作者并没有盲目鼓吹预测的准确性，反而花费大量篇幅警示过度依赖历史数据的风险，并提出了如何引入“黑天鹅事件”预案的思考框架。这种成熟且不失谦逊的治学态度，非常值得我们学习。它教会我的，不仅是如何“做”市场研究，更是如何“看待”市场研究的边界与责任。整本书读下来，感觉自己像是经过了一次系统的“市场思维重塑”，看待竞争对手的动作、消费者的反馈，都有了更深一层、更具结构性的理解。

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说实话，我最初拿起这本书的时候，是抱着将信将疑的态度。毕竟市面上的“市场研究”书籍汗牛充栋，大多是东拼西凑，缺乏系统的深度。然而，《市场调查与预测》彻底颠覆了我的印象。它的结构设计简直是一部精妙的交响乐，每一个章节都像是乐章中的一个重要音符，层层递进，最终汇集成对市场全景的宏大描绘。我尤其欣赏作者在讨论问卷设计时所展现出的那种近乎偏执的严谨。他们详细分析了每一个问题的措辞对回答者心理的影响，并配有大量的反例说明，让人在捧腹之余，深刻认识到细节决定成败的真谛。书中关于因果关系与相关性区分的论述，更是掷地有声，避免了许多初级研究者常犯的逻辑谬误。读完后，我感觉自己对于那些铺天盖地的市场报告不再是盲目接受，而是能够拿起批判的眼光去审视其背后的方法论是否站得住脚。这本书，是真正意义上的“内功心法”，它修炼的不是技巧，而是研究者的思维深度和判断力。

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这本书，如果用一个词来概括我的感受，那就是“酣畅淋漓”。作者仿佛一位技艺高超的酿酒师，将复杂的统计学原理，用最易于理解的方式提纯发酵。我过去对回归分析、时间序列模型总有些畏惧，觉得那是数据科学家的专属领域。但这本书里，通过一系列精心挑选的商业案例，将这些模型巧妙地融入到实际的市场情境中，让人仿佛置身于决策桌前，亲手操作数据，推导出结论。我特别留意了关于市场细分策略的部分，它没有停留在简单的“人口统计学细分”，而是深入探讨了基于行为、价值和生活方式的深层细分，这对于我们品牌定位工作的指导性极强。阅读过程中，我常常需要停下来，拿起笔在旁边空白处演算，这是一种久违的学习体验——不再是被动接受信息，而是主动参与到知识的构建过程中去。对于那些渴望将“数据”转化为“真知灼见”的读者而言，这本书提供了一张清晰的地图，指引我们避开数据海洋中的暗礁险滩。

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这本《市场调查与预测》的书籍，我实在是爱不释手。它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一位经验丰富的导师，手把手地带你领略市场世界的复杂与魅力。从最基础的定性研究方法，到高阶的量化模型构建，作者的讲解深入浅出，逻辑清晰得令人赞叹。尤其是关于抽样误差的讨论，以往总觉得晦涩难懂的部分，在这里被拆解得极其细致，配合着生动的案例分析，让我茅塞顿开。书中对于新兴技术在市场调研中的应用也有独到的见解，比如如何利用社交媒体大数据进行情感分析，这对于我们这些紧跟时代潮流的从业者来说，简直是如虎添翼。我特别欣赏作者在强调理论严谨性的同时，并没有脱离实际操作的层面。书中提供的许多实用工具和模板，我已经在实际工作中尝试运用，效果立竿见影。总而言之，这本书的价值远超其定价，它提供的不仅是知识，更是一种思考市场、洞察未来的全新视角。它让“预测”这个曾经充满不确定性的行为，变得有章可循，充满科学的魅力。

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这本书的装帧和排版设计也值得称赞，虽然内容本身是硬核的，但阅读体验却十分友好。大量的图表设计简洁明了，配色专业，有效地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。尤其值得称赞的是，它非常注重研究伦理和规范性。在数据隐私日益受到重视的今天，书中关于数据采集的合法性、匿名化处理的必要性等方面，都有着非常明确且负责任的论述。这对于我们行业来说，是至关重要的“红线”教育。我特别喜欢作者在总结时，总会配上一段对未来市场环境可能变化的展望，这使得这本书的内容永远保持着一种动态的生命力，而不是僵化的教条。它成功地平衡了学术的严谨与商业的敏锐，让你在学到扎实理论的同时，也能感受到市场脉搏的跳动。读完后，我感觉自己手中的工具箱里，装满了高精度的测量仪器和导航系统，准备迎接更具挑战性的市场航行。

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