Innovative Approaches to Health Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Amer Psychological Assn

作者:Chesney, Margaret A. (EDT)/ Antoni, Michael H. (EDT)

出品人:

页数:367

译者:

出版时间:

价格:49.95

装帧:HRD

isbn号码:9781557989130

丛书系列:

图书标签:

• 健康心理学
• 创新方法
• 行为改变
• 心理健康
• 健康促进
• 心理干预
• 疾病管理
• 行为医学
• 心理学研究
• 健康行为

深度学习在金融风险管理中的前沿应用与实践 图书简介 本书深入探讨了当代金融领域中，深度学习技术如何被采纳、优化并应用于解决传统风险管理模型难以应对的复杂挑战。在全球金融市场日益数字化、高频化和相互关联的背景下，理解并掌握这些前沿的量化工具，已成为金融机构、监管机构和学术研究人员的核心竞争力。本书旨在提供一个全面且实用的框架，涵盖从基础理论到尖端模型构建的完整流程，聚焦于如何利用先进的深度神经网络架构来提升风险预测的精度、实时性与鲁棒性。 第一部分：金融风险的演变与深度学习的必要性 金融风险的范畴远超传统的信用风险和市场风险。在现代金融体系中，操作风险、流动性风险、系统性风险以及新兴的合规与网络安全风险，共同构成了错综复杂的风险图景。传统的计量经济学模型，如广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其变体，在捕捉非线性关系、处理高维异构数据以及应对“黑天鹅”事件时，往往表现出局限性。 本书首先梳理了近年来金融风险类型的结构性变化，特别是量化宽松政策退出、金融科技（FinTech）崛起带来的新风险点。随后，重点论述了深度学习技术（Deep Learning, DL）相对于传统统计方法的本质优势： 1. 强大的特征提取能力： 深度网络能够自动地从原始、未加工的高频交易数据、文本信息（如监管公告、新闻情绪）中学习出具有高预测价值的隐藏特征，无需依赖复杂且主观的人工特征工程。 2. 非线性建模的深度： 借助多层非线性激活函数，DL模型可以构建极其复杂的风险函数映射，从而更精确地模拟金融资产价格的非平稳动态和尾部风险。 3. 处理序列依赖性： 针对时间序列数据的固有结构，循环神经网络（RNNs）及其改进型，特别是长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs），在建模长期依赖和识别时间序列中的复杂模式方面展现出卓越性能。 第二部分：核心深度学习模型在风险管理中的应用 本部分聚焦于几种在金融风险管理中表现出色的深度学习架构及其具体应用场景。 2.1 信用风险评估与违约预测 在信用风险领域，DL模型不再仅仅是评分卡（Scorecard）的替代品，而是提供了更精细的个体和群体风险画像。 深度前馈网络（DNNs）与结构化数据： 探讨如何将传统的申请人数据（如收入、负债比）输入到多层DNN中，以提高对高风险借款人的识别精度，尤其是在处理缺失值和类别不平衡问题时，DL模型的正则化技术（如Dropout）表现优异。 结合文本信息的NLP技术： 重点介绍自然语言处理（NLP）技术，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等预训练模型，如何被微调（Fine-tuning）用于分析企业财报中的“管理层讨论与分析”（MD&A）部分，提取前瞻性的经营风险信号，将其嵌入到信用评分模型中，形成“文本增强的信用风险模型”。 2.2 市场风险与波动性建模 市场风险的核心在于准确预测资产价格的波动率和潜在损失。 卷积神经网络（CNNs）在特征提取中的作用： 尽管CNNs常用于图像处理，但在金融时间序列中，通过将时间序列数据转化为“伪图像”或使用一维CNNs，可以有效捕获局部时间窗口内的价格形态和趋势特征，用以辅助波动率预测。 LSTM与Seq2Seq模型在波动率预测中的应用： 详细阐述了如何使用LSTM网络来建模高频交易数据中的序列依赖性，并对比了其在预测下一期或多步（Multi-step）波动率方面与EGARCH模型的性能。特别关注于如何构建能够捕捉市场冲击后快速恢复或持续波动的动态模型。 2.3 系统性风险与网络分析 系统性风险是跨机构、跨市场的风险传染。传统的连接矩阵分析难以应对动态变化的关联结构。 图神经网络（GNNs）的引入： 本书引入图神经网络（Graph Neural Networks）作为分析金融网络结构的核心工具。讨论如何构建基于资产持有、互持债券或交易对手关系的金融网络图，并利用GNNs（如Graph Convolutional Networks, GCNs）来学习节点（金融机构）的风险特征，以及边（相互依赖性）的动态权重，从而模拟和预测风险在网络中的传播路径和速度。 第三部分：模型的可解释性、稳健性与监管挑战 深度学习模型在金融领域的落地，面临着“黑箱”操作的固有挑战，尤其是在受到严格监管的行业。 3.1 提升可解释性（XAI） 为了满足“为什么模型拒绝了这个贷款申请”或“为什么模型预测了这次回调”，可解释性至关重要。 局部解释方法： 详细介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具在后验解释DL风险模型中的具体操作流程。讨论如何将这些解释结果反馈给风险审批委员会或监管机构。 可解释性网络架构设计： 探讨如何设计具有内在可解释性的网络结构，例如注意力机制（Attention Mechanisms），它能明确指示模型在做出决策时，是更关注近期的价格数据还是特定的宏观经济指标。 3.2 模型稳健性与对抗性攻击 金融市场中的噪声和恶意操纵要求模型具备极高的稳健性。 对抗性训练（Adversarial Training）： 阐述如何通过向训练数据集中注入微小、人眼难以察觉的扰动（对抗样本），来增强深度学习模型对市场微小异常波动的抵抗力，防止模型因意外输入而产生灾难性错误。 模型漂移（Model Drift）的监测与再训练策略： 针对金融环境的非平稳性，提出基于统计过程控制（SPC）和在线学习（Online Learning）的策略，以实时监测模型的预测性能衰减，并设计自动化的模型更新与验证流程。 第四部分：新兴技术与未来展望 本书以展望性的视角，探讨了当前正在快速发展的技术如何与金融风险管理深度融合。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）在交易与流动性管理中的潜力： 探讨RL如何用于构建能够在动态市场环境中自主学习最优清算策略或最优对冲策略的智能体，有效管理流动性冲击下的资本占用。 联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的风险协作： 针对跨机构数据共享受限的痛点，介绍联邦学习如何允许多家银行在不暴露原始敏感数据的前提下，共同训练一个更强大的风险模型，特别是在反洗钱（AML）和欺诈检测领域。 本书面向金融机构的量化分析师、风险管理专业人士、银行技术决策者以及金融工程和量化金融专业的硕博研究生。它不仅仅是一本理论著作，更是一本指导实践的工具书，旨在赋能读者利用最先进的深度学习技术，构建下一代高效、透明且稳健的金融风险管理体系。通过丰富的案例分析和代码实现思路（不涉及具体编程语言实现细节），读者将能够深刻理解如何将前沿的AI理论转化为具有实际商业价值的风险解决方案。

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