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出版者:

作者:李维冰 编

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2002-8

价格:15.50元

装帧:

isbn号码:9787504445605

丛书系列:

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深度学习在金融风险控制中的应用前沿 图书简介 作者： 张伟、李明 出版社： 科技文库出版社 出版日期： 2024年10月 页数： 约550页 内容简介 本书全面、深入地探讨了深度学习（Deep Learning, DL）技术在现代金融风险控制领域的前沿应用与实践。在全球金融市场日益复杂化和数据量爆炸式增长的背景下，传统风险管理模型已难以有效应对新型风险挑战。本书旨在为金融机构的风险管理人员、量化分析师、数据科学家以及相关专业的研究人员，提供一套系统、实用的深度学习理论框架、先进算法解析与实战案例。 本书结构严谨，内容涵盖从基础理论到尖端模型的多个层面，旨在帮助读者构建下一代智能化的风险控制体系。 --- 第一部分：金融风险控制的数字化转型与深度学习基础 第一章：现代金融风险管理的新范式 本章首先梳理了当前全球金融业面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的演变趋势。重点分析了巴塞尔协议III、IV等监管框架对风险计量模型提出的更高精度要求。随后，引入了大数据、云计算和人工智能对传统风险控制的颠覆性影响，明确了深度学习作为核心驱动力在提升风险识别、量化和预警能力方面的战略地位。本章强调了从描述性统计向预测性、规范性分析转变的必要性。 第二章：深度学习核心理论回顾与金融场景适配 本章为后续高级应用奠定理论基础。详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对模型非线性拟合能力的影响。重点解析了深度前馈网络（DNN）的构建、反向传播机制和优化器（如Adam, RMSProp）的收敛特性。特别关注了如何根据金融时间序列数据的特点（如非平稳性、高频噪声）对标准深度学习架构进行适应性调整。此外，简要介绍了贝叶斯深度学习在量化模型不确定性评估中的潜力。 第三章：数据预处理与特征工程的智能化 在金融风险领域，数据的质量直接决定了模型性能。本章聚焦于如何处理复杂的金融异构数据。内容包括高频交易数据的清洗与重采样、文本数据（如研报、新闻、监管文件）的情感分析和主题建模；以及结构化数据的缺失值处理和异常点检测。引入了自编码器（Autoencoders, AE）及其变体（如去噪自编码器、变分自编码器VAE）在高效降维和特征提取中的应用，用以克服传统主成分分析（PCA）在线性假设下的局限性。 --- 第二部分：核心风险领域的深度学习模型构建与实战 第四章：信用风险的智能预测与违约建模 信用风险是金融机构最核心的风险之一。本章深入探讨了如何利用深度学习模型替代或增强传统的逻辑回归和决策树模型。详细阐述了使用多层感知机（MLP）对借款人的多维度信息（财务报表、行为数据、社交网络数据）进行非线性组合建模。核心内容包括： 1. 深度学习生存分析模型： 结合时间信息，预测违约发生的时间点。 2. 基于图神经网络（GNN）的群体风险传导： 将企业或个人之间的资金往来构建为图结构，用GNN捕捉潜在的系统性信用风险传染路径。 3. 可解释性（XAI）的引入： 使用LIME和SHAP等工具解释深度信用评分的决策依据，满足监管对模型透明度的要求。 第五章：市场风险的动态量化与波动率预测 市场风险的准确度量依赖于对未来价格走势和波动率的预测。本章聚焦于时间序列建模技术： 1. 循环神经网络（RNN）及其改进： 详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉金融时间序列长期依赖性方面的优势，特别是在波动率集群效应的建模上。 2. Transformer模型在金融预测中的应用： 解析Transformer的自注意力机制如何有效处理多变量、多时序的资产收益率序列，实现更鲁棒的VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）估计。 3. 深度强化学习（DRL）在压力测试中的模拟： 利用DRL构建自适应的市场环境模型，进行极端情景下的资产组合表现模拟。 第六章：操作风险与欺诈检测的实时防御 操作风险和金融欺诈是隐蔽性强、后果严重的风险。本章侧重于非结构化数据和序列数据的处理： 1. 序列模型在交易异常检测中的应用： 利用LSTM或TCN（时域卷积网络）学习正常交易的行为模式，任何偏离该模式的序列即被标记为潜在欺诈。 2. 卷积神经网络（CNN）在文档处理中的应用： 用于识别和提取合同、发票中的关键信息，自动化操作流程中的错误识别。 3. 生成对抗网络（GANs）在合成数据生成中的应用： 解决金融欺诈数据稀疏性问题，通过生成高保真度的合成欺诈样本来训练更稳健的检测器。 --- 第三部分：前沿技术与未来展望 第七章：深度迁移学习与联邦学习在跨机构风险协同中的实践 金融风险的控制往往受限于数据孤岛效应。本章探讨了如何打破数据壁垒： 1. 迁移学习（Transfer Learning）： 介绍如何将在一个风险场景（如小微企业信用）训练好的模型知识，快速有效地迁移到另一个相关场景（如供应链金融风险）中，加速模型部署。 2. 联邦学习（Federated Learning, FL）： 详细解析FL框架在保护机构数据隐私的前提下，如何联合训练一个全局的、更强大的风险模型，尤其适用于跨银行的洗钱检测或宏观审慎管理。 第八章：可信赖人工智能（Trustworthy AI）在风险监管中的挑战与对策 随着模型复杂度的提高，监管机构对“黑箱”模型的担忧日益加剧。本章集中讨论了构建可信、公平、稳健的风险模型的必要性： 1. 模型鲁棒性测试： 介绍对抗性攻击方法（Adversarial Attacks）对金融模型的威胁，以及如何通过防御性训练来提高模型的抵抗力。 2. 公平性与偏差检测： 探讨深度学习模型可能继承或放大数据历史中的偏见（如地域、性别偏见），并介绍度量和减轻这些偏见的算法工具。 3. 模型治理与生命周期管理（MLOps for Risk）： 建立从模型开发、验证、部署到持续监控的闭环管理流程，确保模型在实际运行中性能不漂移（Model Drift）。 第九章：总结与展望：迈向自适应的智能风险大脑 本书最后总结了当前深度学习在金融风险控制中的核心优势，并对未来五年可能出现的技术趋势进行了展望，包括量子计算对高维风险计算的影响，以及更通用、更具泛化能力的自监督学习模型在金融领域的深度融合。本书旨在引导从业者不仅要掌握工具，更要理解工具背后的金融逻辑，从而构建出真正具有前瞻性和适应性的智能风险管理系统。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 理论推导严谨，并辅以丰富的Python/TensorFlow/PyTorch代码示例和真实金融数据集分析。 前沿性强： 覆盖GNN、Transformer、联邦学习等最新的AI研究热点在风控领域的落地。 监管导向： 深度融入了可解释性（XAI）和模型公平性等监管关注的核心议题。

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坦白讲，这本书的阅读过程充满了一种令人困惑的诗意和哲学思辨，完全没有我预期的那种严谨的商业逻辑或流程图。我本以为会读到关于淡季如何设计主题旅游产品，或者如何与航空公司进行有效谈判的章节，然而，这本书似乎更热衷于探讨“旅途的意义”这种宏大命题。它用了大量的篇幅去分析不同文化背景下人们对“远方”这一概念的心理投射，比如，它深入探讨了日本侘寂（Wabi-Sabi）美学如何影响了现代背包客对“不完美旅程”的追求，甚至引用了大量的存在主义哲学家的观点来佐证“规划的悖论”——即过度规划恰恰扼杀了旅行的本真体验。虽然作者的文笔极其优美，充满了散文诗般的韵味，读起来让人心神宁静，仿佛真的在进行一次心灵的洗涤，但当我合上书本，准备去处理积压的供应商合同和员工排班表时，我的现实困境依然原封不动地摆在那里。这本书更像是一部面向内心世界的旅行指南，而不是面向商业运营的实操手册。它提供了“为什么要旅行”的深刻答案，却对“如何高效地经营一个旅行社”这个问题避而不谈，这让我感到非常啼笑皆非，就像是听了一场关于宇宙起源的演讲，然后被要求立刻去修一辆漏油的汽车。

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这本书的叙事风格是完全基于个人经历的回忆录模式，而且这位“作者”似乎只参与了极其边缘化的小众活动，与主流旅行社业务的运作相去甚远。全书的基调是怀旧且略带自嘲的，充斥着大量的内部笑话和只有特定圈子里的人才能理解的行话。比如，作者花了大量篇幅讲述他年轻时在南美洲一个与世隔绝的山村里，如何尝试用以物易物的方式组织一次“非商业化”的文化交流活动，其中详细描述了他们如何用几卷耐用的麻绳去交换当地人捕获的稀有蘑菇，以及过程中因为语言障碍和文化差异引发的一系列啼笑皆非的误会。这些故事很有趣，读起来像是一个老探险家在壁炉边分享的奇闻轶事，充满了冒险精神和人性的光辉。但是，读者在寻求的是一套可复制、可规模化的管理框架，是关于如何处理保险理赔、如何建立有效的危机公关流程的经验总结。这本书里，所有的“管理”似乎都简化成了一种“即兴发挥”和“随机应变”，缺乏系统性、流程化和可推广的指导原则，它更像是一本成功人士的“漂流日记”，而非一本商业教科书，让人读完后除了感叹一句“生活真奇妙”之外，什么实用的管理技巧也学不到。

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我必须指出，这本书的焦点完全集中在“艺术品修复与保护”这一领域，而且是以一种非常技术性的方式展开的，这与旅行社管理的主题背道而驰。书中的核心内容是关于如何鉴别和修复19世纪欧洲油画的画布老化问题，以及如何利用最新的化学稳定剂来防止珍贵手稿的纤维素降解。大量的章节在讨论不同温度、湿度和光照条件下，羊皮纸与牛皮纸的物理特性变化，并详细列出了适用于不同类型颜料的保护漆配方。虽然作者对材料科学的理解极为深刻，文字描述精确到微米级别，但这种深度在我试图理解“如何设计一个吸引千禧一代的沉浸式旅游体验”时，显得异常冗余和格格不入。读这本书，我感觉我正在接受一门冷僻的文物保护课程，而不是学习如何管理一个服务行业企业。它唯一可能与旅游沾边的地方，可能就是这些技术知识对于博物馆导览策划的策划者有点用处，但对于一个处理机票、酒店预订和团队出行的旅行社经理来说，这些内容简直是天方夜谭。我能想象到的场景是，我的员工读完这本书后，可能会热衷于讨论如何用最合适的比例调配修复媒介，而不是如何提升客户满意度。

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这本书的书名是《旅行社管理》，但我手头这本……嗯，怎么说呢，它给我的感觉更像是一部关于中古欧洲贵族服饰变迁的史诗级巨著，而不是一本探讨如何高效运营现代旅行社的操作指南。我记得我翻开它的时候，期待看到的是关于客户关系管理系统（CRM）的实操案例，或者是目的地营销的最新策略分析。结果呢？第一章就开始大篇幅描绘腓力四世时代西班牙宫廷对丝绒和蕾丝的偏好，配图极其精美，全是手绘的华丽草图，简直可以拿去做服装史的教科书了。我耐着性子往后翻，希望能找到一丝与“管理”沾边的内容，却发现后面章节的主题分别是“威尼斯贡多拉船夫的工会组织结构演变”、“17世纪法国乡村面包师的定价策略”以及“拜占庭帝国货币的含金量波动对贸易路线的影响”。这简直是一场精神上的时空穿越，虽然阅读体验本身是流畅的，文字功底毋庸置疑，那些关于历史细节的描绘细致入微，读起来很有画面感，但它完全偏离了我购买这本书的初衷。如果我是一个历史爱好者，我会给它五星好评，但作为一个急需提升我旅行社业务流程的经营者来说，这本书提供的价值几乎为零。我甚至怀疑印刷厂是不是把两个完全不相干的书的封面和内容错配了，否则无法解释这种巨大的内容鸿沟。

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这份材料的专业性维度完全错位了，它散发着一股浓郁的自然科学研究报告的气息，而不是管理学文献的风格。我仔细研究了其中几章的结构，它们严密得令人发指，充满了脚注、参考文献和实验数据图表，但这些数据与旅行社管理半点关系都没有。有一章专门研究了不同海拔地区野生蝴蝶的迁徙路径及其对当地微气候的影响，作者甚至自己设计了一套复杂的统计模型来分析蝴蝶群落的密度与蝴蝶爱好者到访率之间的相关性，并得出了一个非常详尽的公式。另外，还有一章似乎是在做海洋生物学的科普，详细描述了珊瑚礁生态系统中，几种特定热带鱼的捕食习性如何影响了潜水旅游目的地的生态平衡。我承认这些内容在各自的领域内可能具有很高的学术价值，数据详实，论证严密，但对于一个需要解决“如何提高团队协作效率”或“如何运用大数据优化票务采购”的读者来说，这些信息完全是噪音。这种感觉就像你走进一家五金店，想买一把螺丝刀，结果店员递给你一套关于如何合成新型聚合物的化学实验手册，虽然内容本身很“专业”，但与你的需求严重脱节，让人感到十分无奈和荒谬。

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