Handbook of Evaluation Methods for Health Informatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Brender, Jytte

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 103.90

装帧:Pap

isbn号码:9780123704641

丛书系列:

图书标签:

Health Informatics
Evaluation Methods
Healthcare Technology
Digital Health
Implementation Science
Program Evaluation
Research Methods
Data Analysis
Health IT
Usability Testing

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具体描述

This Handbook provides a complete compendium of methods for evaluation of IT-based systems and solutions within healthcare. Emphasis is entirely on assessment of the IT-system within its organizational environment. The author provides a coherent and complete assessment of methods addressing interactions with and effects of technology at the organizational, psychological, and social levels. It offers an explanation of the terminology and theoretical foundations underlying the methodological analysis presented here. The author carefully guides the reader through the process of identifying relevant methods corresponding to specific information needs and conditions for carrying out the evaluation study. The Handbook takes a critical view by focusing on assumptions for application, tacit built-in perspectives of the methods as well as their perils and pitfalls. It collects a number of evaluation methods of medical informatics. It addresses metrics and measures. It includes an extensive list of anotated references, case studies, and a list of useful Web sites.

好的，下面是为您构思的一本关于数据科学在金融风险管理中应用的图书简介，力求详实，并避免任何可能暴露其为人工智能生成迹象的语言风格。书籍名称：金融数据科学前沿：风险建模、监管科技与量化策略实战导言：新范式下的金融风险重塑在数字化浪潮席卷全球的今天，金融业正经历一场深刻的技术革命。海量数据的涌现、计算能力的指数级增长，以及人工智能与机器学习技术的成熟，正在彻底颠覆传统的风险管理、合规监测和投资决策模式。本书旨在成为一本面向实践的深度指南，聚焦于如何运用尖端的数据科学工具和方法论，构建更具前瞻性、鲁棒性和监管兼容性的金融风险管理体系。我们不再满足于基于历史数据的线性模型和静态假设。现代金融机构面临的挑战——从高频交易中的瞬时流动性风险，到全球宏观经济波动下的信用传染风险——需要更为精细、非线性的洞察。本书将深入探讨如何驾驭大数据集，整合非结构化信息，并通过先进的机器学习算法，实现对风险的量化、预测和主动干预。第一部分：金融风险数据生态与预处理基础在构建任何有效模型之前，理解和准备数据是成功的基石。本部分将系统梳理金融数据科学领域特有的数据挑战与机遇。第一章：金融数据的多维度视图与采集挑战本章将超越传统资产负债表数据，探讨另类数据源（Alternative Data）在风险建模中的作用。我们将详述如何有效地采集、清洗和整合来自社交媒体情绪、卫星图像、供应链交易记录、以及宏观经济时间序列数据。重点讨论数据异构性、稀疏性以及引入外部数据时对模型因果推断带来的挑战。第二章：时间序列的深度结构化与特征工程金融数据本质上是高度相关的时序数据。本章深入讲解处理金融时间序列的专门技术，包括：如何应用傅里叶变换、小波分析来识别不同频率的波动模式；如何利用高频数据进行微观结构分析；以及在特征工程阶段，如何构建能够捕获时间依赖性和序列依赖性的有效因子，例如波动率聚类、风险溢价的平滑与时变估计。第三章：处理金融数据中的非平稳性与异常值金融时间序列普遍存在非平稳性、尖峰厚尾和结构性突变。本章将详述先进的计量经济学方法（如GARCH族模型、协整检验）与机器学习方法（如隔离森林、基于深度学习的异常检测）相结合的策略，用于识别和校准极端风险事件，确保模型在“黑天鹅”冲击下依然保持可靠的预测能力。第二部分：核心风险领域的机器学习建模实践本部分是全书的技术核心，专注于将数据科学算法落地于金融风险管理的三大支柱：信用风险、市场风险和操作风险。第四章：下一代信用风险评分与违约预测传统的FICO评分卡已无法完全捕捉现代借款人的风险画像。本章将介绍如何使用梯度提升机（GBM）、XGBoost和LightGBM构建更精准的概率违约模型（PD）。重点讨论模型的可解释性（XAI）——利用SHAP值和LIME分析，确保模型决策符合审慎监管要求，并能向信贷委员会清晰阐释风险来源。此外，还将探讨基于图神经网络（GNN）的网络化信用风险评估方法。第五章：量化市场风险与压力测试的动态优化市场风险的量化需要超越历史模拟法（HSM）和参数VaR（PVaR）。本章将详细阐述如何利用蒙特卡洛模拟结合深度学习（如LSTM或Transformer）来生成更具现实意义的未来市场状态路径。我们将重点演示动态条件相关性模型（DCC-GARCH）在投资组合风险分散优化中的应用，以及如何设计适应性压力测试场景，以评估极端市场条件下的资本充足性。第六章：操作风险、欺诈检测与合规自动化操作风险和内部欺诈是隐性的巨大威胁。本章将转向非结构化数据处理，展示如何利用自然语言处理（NLP）技术分析员工邮件、交易日志和审计报告，以早期识别潜在的内部控制漏洞或欺诈意图。对于反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）流程，我们将介绍无监督聚类和半监督学习在可疑活动检测中的最新进展。第三部分：监管科技（RegTech）与模型风险治理金融机构在新技术应用的同时，必须应对日益严格的监管审查。本部分关注如何将数据科学工具融入监管合规框架，并建立稳健的模型风险管理体系。第七章：可解释性、公平性与模型验证的挑战在信贷、保险等领域，算法的决策必须是公平且可解释的。本章深入探讨如何量化和缓解模型中的偏见（Bias），确保算法的决策过程不会基于受保护的特征产生歧视。我们将详细介绍监管机构（如巴塞尔委员会、美联储）对模型验证（Model Validation）的要求，并提供一套系统化的流程，用于评估和记录机器学习模型从开发到部署的全生命周期风险。第八章：实时风险监控与预警系统的构建现代金融市场要求风险管理从“事后报告”转向“实时干预”。本章介绍流式处理技术（如Apache Flink/Kafka）与机器学习模型的集成，实现对交易、头寸和流动性的毫秒级风险监控。我们将探讨如何构建自适应的风险阈值，并通过强化学习（RL）算法进行策略的回溯测试和优化，以实现风险参数的动态调整。第九章：资本效率与量化策略的交叉点最终，风险管理的目标是支持盈利。本章将探讨如何将精细化的风险估计嵌入到量化交易策略中。例如，如何利用条件风险价值（CVaR）而非传统VaR来优化资本配置，以及如何构建基于风险预算的投资组合优化模型。我们将剖析前沿的另类数据驱动的阿尔法因子挖掘过程，及其风险调整后的绩效评估方法。结语：面向未来的金融风险架构师金融数据科学并非仅仅是应用新技术，它代表了一种全新的风险哲学——从基于规则到基于学习，从静态假设到动态适应。本书为金融专业人士、数据科学家和技术管理者提供了一张详细的蓝图，指导他们如何驾驭这场技术转型，建立一个更加智能、更具前瞻性的金融风险管理基础设施，从而在复杂多变的市场环境中保持竞争优势和监管合规性。读者对象：风险管理专业人士、量化分析师、金融科技工程师、银行与保险公司的中高层管理者、以及对金融数据科学感兴趣的研究人员。所需基础：具备基础的概率统计知识和一定的编程能力（Python/R）。