Social Determinants of Health pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Marmot, M. G. (EDT)/ Wilkinson, Richard G. (EDT)

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:

价格:47.5

装帧:Pap

isbn号码:9780192630698

丛书系列:

图书标签:

• 健康决定因素
• 社会不平等
• 公共卫生
• 健康公平
• 社会经济因素
• 健康政策
• 健康差距
• 弱势群体
• 环境健康
• 预防医学

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简介。 --- 深度学习在金融风险管理中的前沿应用 本书导读：驾驭数据洪流，重塑金融风险边界 在当今瞬息万变的全球金融市场中，风险管理已不再是简单的合规要求，而是决定机构生死存亡的核心竞争力。传统量化模型在处理高维、非线性、时序相关的复杂金融数据时日益捉襟见肘。本书正是在这一背景下应运而生，它系统性地、深入浅出地探讨了如何利用深度学习（Deep Learning）这一革命性的技术，革新传统的金融风险管理范式。 本书并非停留在理论概念的介绍，而是聚焦于将尖端的人工智能技术转化为可操作、可落地的金融风控解决方案。我们致力于为银行、资产管理公司、对冲基金的风险官、量化分析师、数据科学家以及金融科技领域的从业者提供一份详尽的技术蓝图和实践指南。 第一部分：基础重塑与技术奠基 本部分将为读者打下坚实的理论基础，但重点在于如何将这些基础知识与金融数据的特性相结合。 第一章：金融数据的复杂性与深度学习的必然性 首先，我们将剖析传统风险模型（如VaR、压力测试模型）在处理市场微结构噪声、极端事件（黑天鹅）和非线性相关性时的固有缺陷。随后，深入探讨深度学习模型（如神经网络、卷积网络、循环网络）在捕捉高维特征交互和时间序列依赖性上的结构优势。本章将强调特征工程的智能化：如何利用自编码器（Autoencoders）进行有效的降维和异常值检测，而非仅仅依赖人工设定的线性因子。 第二章：深度神经网络的精细化构建与调优 本书将详细解析构建适用于金融场景的深度神经网络的各个组成部分。内容包括：前馈网络（FNN）在信用评分中的应用、激活函数的选择对模型收敛速度和鲁棒性的影响（尤其是在处理金融时间序列时）。重点章节将介绍正则化技术（Dropout, L1/L2）在防止过度拟合金融噪声方面的实践，以及超参数优化（HPO）策略，如贝叶斯优化在寻找最优模型结构中的效能。 第三章：时间序列的征服者：RNN、LSTM与Transformer 金融风险本质上是时间序列问题。本章将聚焦于处理序列数据的利器。我们将从基础的循环神经网络（RNN）出发，阐述其在处理长期依赖性上的梯度消失/爆炸问题。随后，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在预测波动率和市场趋势中的精确应用。更进一步，本书将引入Transformer架构，展示其在处理跨资产类别、多因子输入的时间序列预测中的潜力，特别是在建模复杂的市场联动效应方面。 第二部分：核心风险领域的深度变革 本书的第二部分是核心，它将深度学习技术直接应用于银行和投资机构最关注的几大风险领域，提供详尽的案例研究和代码示例（基于Python和PyTorch/TensorFlow框架）。 第四章：信用风险的智能化：从违约预测到组合压力测试 传统违约概率（PD）模型依赖于逻辑回归或生存分析。本章将展示如何构建基于深度学习的信用风险模型。内容包括：使用深度神经网络处理结构化和非结构化数据（如公司财报文本、新闻情绪）来增强预测能力。重点探讨了对抗性训练在增强模型抵御数据漂移和“作弊”行为方面的应用。此外，还将介绍如何利用深度强化学习（DRL）来模拟和优化信贷组合的动态调整策略。 第五章：市场风险的精细化建模与极值预测 市场风险要求对尾部风险有极高的敏感度。本章将探讨深度学习在极值理论（EVT）与神经网络的融合。我们将展示如何使用生成对抗网络（GANs）来模拟高精度、高尾部厚度的损失分布，从而生成比历史模拟法或参数法更可靠的VaR和预期缺口（ES）估计。同时，介绍使用深度学习进行实时市场微结构分析，以捕捉高频交易中的瞬时流动性风险。 第六章：流动性风险与资金错配的实时监控 流动性风险的监测需要对资金流向和市场恐慌情绪有即时反应。本章利用图神经网络（GNNs）来构建金融机构间的复杂关联网络，揭示潜在的传染路径。通过对银行间拆借市场数据的深度挖掘，运用深度学习模型实时识别资金链的薄弱环节，并为监管机构提供动态的系统性风险指标。 第七章：操作风险与合规性的自动化管理 操作风险常因其稀疏性和非结构性数据而难以量化。本书将展示如何利用自然语言处理（NLP）技术，特别是预训练的语言模型（如BERT的金融领域变体），对内部审计报告、邮件记录和异常交易日志进行情绪分析和异常模式识别，自动化地标记高风险操作事件，从而实现对操作风险的预防性管理。 第三部分：模型的可靠性、可解释性与监管挑战 在金融领域，模型的“黑箱”特性是最大的障碍。本部分专门解决深度学习在风控落地中的“信任危机”。 第八章：深度学习模型的风险与可解释性（XAI） 透明度和可解释性是监管机构（如巴塞尔协议III/IV、CCAR）的硬性要求。本章全面介绍eXplainable AI (XAI) 技术在金融风控中的应用，包括SHAP值、LIME方法，以及如何针对特定的深度学习层（如卷积层或注意力机制）生成业务人员可以理解的风险驱动因素。我们还将讨论因果推断在风险建模中的整合，以区分相关性与真正的风险驱动力。 第九章：模型稳健性、漂移检测与对抗性攻击防御 金融数据是高度非平稳的。本章深入探讨如何建立模型健康监控系统，利用统计过程控制和深度学习技术实时检测数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。此外，面对日益复杂的市场操纵手段，我们将介绍对抗性样本攻击在金融模型中的模拟场景，并提供基于鲁棒优化和净化技术的防御策略。 第十章：监管科技（RegTech）与未来展望 最后，本章将探讨深度学习在监管科技中的广阔前景，包括利用联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的前提下进行跨机构风险信息共享的可能性。总结深度学习在构建“自适应风险管理系统”中的关键作用，展望量子计算对未来金融建模的潜在颠覆。 本书特色： 实战导向： 理论与金融数据实际案例紧密结合，提供清晰的实现路径。 前沿技术覆盖： 涵盖Transformer、GNN、GAN、XAI等最新技术在风控中的落地。 深度聚焦： 避免泛泛而谈，直接切入信用、市场、流动性三大核心风险的深度优化。 目标读者： 风险管理专业人士、量化研究员、金融数据科学家、金融工程及金融科技硕士/博士研究生。 ---

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