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出版者:Springer

作者:Zdzislaw Brzezniak

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2000-7-26

价格:GBP 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540761754

丛书系列:Springer Undergraduate Mathematics Series

图书标签:

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《金融风险建模与管理》 图书简介 在全球化和信息技术飞速发展的今天，金融市场日新月异，其复杂性与波动性也随之增强。金融风险，作为伴随金融活动不可避免的副产品，对个体投资者、金融机构乃至整个经济体系都构成了严峻的挑战。有效识别、衡量、监控和管理这些风险，已成为金融领域的核心课题。《金融风险建模与管理》一书，正是为了应对这一时代需求而精心编撰，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的金融风险知识体系和分析工具。 本书的编写并非是凭空捏造，而是根植于当前金融实践中最迫切的需求和最前沿的理论研究。我们深知，理论的深度与实践的可行性缺一不可。因此，在内容设计上，本书力求兼顾学术严谨性与操作实用性，既能带领读者领略金融风险理论的精髓，又能指导读者掌握实际操作的技巧。我们期望通过本书，能够帮助广大金融从业人员、风险管理师、量化分析师，以及对金融风险管理有浓厚兴趣的学术研究者和学生，构建起扎实的理论基础，掌握先进的量化方法，并能将其融会贯通，应用于真实的风险管理场景。 本书的结构清晰，逻辑严谨，从宏观的风险概览到微观的具体建模方法，层层递进，环环相扣。 第一部分：金融风险的理论基石与宏观视角 我们将从最基础的层面开始，为读者打下坚实的理论基础。这一部分将深入探讨金融风险的定义、分类及其在金融体系中的普遍性。我们将详细阐述市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、法律与合规风险等主要风险类型，并分析它们之间的相互影响和传导机制。在此基础上，本书将引导读者理解风险与收益的内在联系，以及风险管理在现代金融机构战略中的核心地位。 我们还将回顾金融风险管理思想的发展历程，从早期的经验主义方法到现代的量化风险管理，追溯其演变脉络，理解不同历史时期金融风险的特点和应对策略。同时，本书将强调宏观经济环境、监管政策以及金融科技发展对金融风险格局的深刻影响，帮助读者建立起全局性的风险观。 第二部分：市场风险的量化分析与建模 市场风险是金融风险中最常见、最受关注的一类。本书将集中精力，深入剖析各类市场风险的成因及其度量方法。我们将详细讲解如何运用统计学和概率论的工具来刻画资产收益的分布特征，包括均值、方差、偏度、峰度等关键统计量，并介绍正态分布、t分布、对数正态分布等常用的概率分布模型。 本书的重点在于介绍和深入解析多种市场风险度量指标。我们将详尽讲解VaR（Value at Risk）这一核心风险度量工具，从其基本概念、不同计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特 সম্ভাব্য法）到其优缺点和适用范围。我们将详细阐述CVaR（Conditional Value at Risk），也称为 Expected Shortfall，并分析其在捕捉极端风险方面的优势。除了VaR和CVaR，本书还将介绍其他重要的市场风险度量方法，如Expected Loss (EL)、Stress Testing以及Sensitivity Analysis等，并分析它们在不同场景下的应用价值。 在建模方面，本书将带领读者构建用于预测资产价格波动性的模型。我们将从经典的GARCH族模型（如ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）出发，深入讲解其模型结构、参数估计方法、模型诊断以及在波动率预测中的应用。此外，本书还将介绍随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），如Heston模型，以及它们的理论基础和数值实现方法，为读者提供更高级的波动率建模工具。 第三部分：信用风险的度量、建模与管理 信用风险是金融体系中另一个核心的风险领域。本书将系统介绍信用风险的各个维度。我们将首先深入分析信用风险的来源，包括借款人的违约风险、交易对手的违约风险以及主权债务的违约风险。 在度量方面，我们将详细阐述违约概率（PD）、违约损失率（LGD）以及风险敞口（EAD）这三个核心要素，并介绍用于估计这些参数的各种方法。我们将探讨基于公司财务比率、宏观经济变量以及市场信息的信用评级模型。对于更为精细的建模，本书将深入介绍结构化模型（Structural Models），如Merton模型，以及它们如何利用期权定价理论来推导违约概率。同时，我们还将介绍Reduced-form Models，并分析它们在实践中的优势和局限性。 本书还将重点讲解信用组合风险（Credit Portfolio Risk）的度量。我们将深入讨论相关性（Correlation）在信用组合风险中的关键作用，并介绍Copula函数这一强大的工具，用以刻画不同借款人之间的联合违约风险。我们将详细介绍信用组合VaR（Credit Portfolio VaR）的计算方法，以及如何利用蒙特卡罗模拟来评估组合的信用风险。 在管理层面，本书将探讨信用风险缓释工具，包括信用衍生品（如信用违约互换 CDS、信用联结票据 CLN）的定价与应用，以及抵押品管理和信用额度的设置策略。 第四部分：其他关键金融风险及其管理 除了市场风险和信用风险，金融机构还面临着其他诸多重要的风险。本书将对这些风险进行深入的探讨。 操作风险（Operational Risk）是近年来越来越受到重视的风险类型。我们将解析操作风险的定义、成因（包括内部控制失效、欺诈、系统故障、法律合规问题等），并介绍其度量和管理方法，包括损失数据收集与分析、情景分析以及业务连续性计划（BCP）的制定。 流动性风险（Liquidity Risk）是影响金融机构生存和发展的关键因素。本书将详细分析资产流动性风险和资金流动性风险，介绍流动性覆盖比率（LCR）、净稳定资金比率（NSFR）等监管指标，并探讨压力测试在评估流动性风险中的作用。 利率风险（Interest Rate Risk）和汇率风险（Exchange Rate Risk）作为市场风险的特定类别，也将被单独深入分析。我们将讲解久期（Duration）和凸度（Convexity）等利率敏感性指标，以及利率互换、远期合约等工具在管理利率风险中的应用。对于汇率风险，我们将分析其来源，并介绍远期、期货、期权等衍生品在汇率风险对冲中的作用。 第五部分：金融风险管理的前沿与实践 本书的最后一部分将着眼于金融风险管理的最新发展和实际应用。我们将探讨监管框架的演变，特别是巴塞尔协议（Basel I, II, III）在资本充足率、风险加权资产计算等方面对风险管理提出的要求。 我们将深入介绍模型风险（Model Risk）的概念，分析模型选择、参数设定、数据质量等因素可能带来的风险，并强调模型验证和监控的重要性。 此外，本书还将探讨金融科技（FinTech）在风险管理领域的应用，包括大数据、人工智能、机器学习等技术如何赋能风险识别、评估和监控。我们将讨论压力测试与情景分析在当前复杂金融环境下的重要性，以及如何设计和执行有效的压力测试。 最后，我们将强调风险文化（Risk Culture）建设对于构建稳健风险管理体系的关键作用，以及风险治理（Risk Governance）的必要性。 《金融风险建模与管理》旨在成为一本集理论性、实践性和前沿性于一体的权威著作。我们希望通过本书，能够帮助读者深入理解金融风险的本质，掌握现代化的风险管理工具和技术，从而在充满挑战与机遇的金融世界中，做出更明智的决策，实现更稳健的发展。本书的编写过程，我们力求语言精炼，条理清晰，公式推导严谨，图表分析直观，辅以丰富的案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。无论您是金融领域的初学者，还是经验丰富的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和启示。

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阅读体验上，排版和图表的质量简直是一场灾难，这直接影响了对复杂概念的把握。数学公式的字体选择和间距处理得极其拥挤，很多希腊字母和下标的上标几乎粘在一起，使得原本就抽象的随机过程符号，在视觉上更增添了一层晦涩感。更令人沮丧的是，书中关于随机过程的可视化部分，几乎是空白的。一个关于随机过程的书，理应大量使用图示来辅助理解时间演化、状态转移和概率密度函数的形状变化，但这本书中的图表少得可怜，而且质量低劣，很多所谓的“图示”不过是简单的坐标轴加几条生硬的折线，完全无法体现出随机性的动态美感。例如，在解释维纳过程的路径性质时，如果能有一组动态或高质量的静态截图来展示其非连续性和自相似性，理解会深刻得多。但我们得到的只是冰冷的符号推导，这使得这本书对依赖视觉学习的读者来说，几乎成了一道难以逾越的障碍，迫使你必须在脑海中凭空想象那些抽象的数学对象。

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这本**《随机过程基础》**的作者显然是在试图为初学者搭建一个稳固的理论基石，但从读者的角度来看，这种“基础”的构建方式，着实让人有些摸不着头脑。书的开篇部分，关于概率论回顾那几章，内容翔实得有些过分，仿佛作者担心读者在翻阅过程中会不小心忘记一个基本的条件概率公式。大量的篇幅被用来铺垫概率空间、测度论的早期概念，这对于一个目标读者应该是已经掌握了这些背景知识的研究生或高年级本科生来说，无疑是效率低下的。我更希望看到的是，能够迅速切入到随机过程的核心——马尔可夫链、泊松过程这些关键模型上，然后用更简洁、更直观的方式来阐述它们的性质和应用。然而，我们得到的是对收敛性、积分理论的冗长论证，这使得初学者在进入真正的随机过程时，已经因为信息过载而感到疲惫。如果这本书的定位是“入门”，那么它在对背景知识的取舍上显然失衡了，它更像是一本为想深入研究测度论的学生准备的概率论教材，而不是一本聚焦于随机过程本身的指南。这种“万事俱备，只欠东风”的感觉，让阅读体验大打折扣，急于知道如何建立和分析实际问题的读者，必须先在纯数学的泥潭里跋涉很久。

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我必须承认，书中关于随机过程收敛性的讨论部分，展现了作者扎实的数学功底，但这种严谨性，几乎到了令人窒息的地步。特别是涉及到鞅论和布朗运动的章节，作者似乎坚信，如果不从最原始的定义出发，不穷尽所有可能的拓扑结构和测度理论工具，就不足以称之为“完整”。对于一个致力于应用，比如金融建模或信号处理的读者而言，这样的深度固然可敬，但它带来的直接后果是，书中的例子和应用场景显得苍白无力，像是为了演示理论的精妙而硬生生地塞进去的装饰品。举例来说，当讲到布朗运动的应用时，作者花费了大量精力去证明布朗运动的路径几乎处处不可微，却没有花足够的时间去展示如何利用布朗桥或伊藤积分来解决一个实际的随机微分方程问题。这种“重理论、轻实践”的倾向，使得这本书在真正需要“动手”解决问题时，显得后劲不足。读者合上书本，可能会对随机过程的数学结构了然于胸，但面对实际数据和工程需求时，却像拿着一把屠龙刀去砍柴，显得笨拙而力不从心。

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这本书的结构设计，就像一个迷宫，导向性极差。章节之间的过渡生硬得如同用刀切开的纸面，缺乏平滑的逻辑衔接。你会发现，作者上一页还在热烈讨论如何构造一个特定类型的随机游走，下一页突然就跳跃到了平稳过程的谱密度估计，中间完全没有提供一个明确的桥梁来解释这种从离散到连续，从时间序列到平稳性的思维转变是如何发生的。对于那些习惯于线性、循序渐进学习的读者来说，这种突兀的知识点堆砌，极大地增加了理解的认知负荷。很多时候，我不得不翻回到前几章，试图去寻找某个遗漏的定义或者一个未被明确指出的假设，才能勉强跟上当前章节的思路。这不仅打断了阅读的流畅性，更重要的是，它暗示了作者在编纂教材时，更多的是在整理自己的研究笔记，而不是站在读者的角度去规划一条清晰、高效的学习路径。如果你希望系统性地掌握一门技术，这本书提供的更像是一堆高质量但缺乏索引的零件集合。

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这本书在习题设置上，反映出一种“要么全懂，要么全不会”的极端倾向。前半部分的练习题大多是直接套用课本例子的简单验证，难度梯度几乎是零，对于巩固基础概念毫无帮助。然而，一旦进入到高级主题，比如鞅的选件定理或者随机积分的性质证明题，难度系数却像是直接从“幼儿园”跳到了“博士后”的水平。这些难题往往要求读者综合运用多个章节中分散的、且作者在正文中并未充分串联起来的理论工具。对于一个正在努力掌握这门学科的读者来说，缺乏中等难度的、有引导性的练习题，会让人在关键的知识点上感到迷茫，不知道自己到底是“理解了”还是“还没开始”。这种两极分化的习题设计，使得这本书更像是一个给已经精通的学者准备的参考手册，而不是一本能帮助“学习者”成长的教学工具。结果是，读者在基础部分感到无聊，在进阶部分感到无助。

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入门级好书，学术论文时，此书要小心使用

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非常不一样的编排，好读

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It's the best one I have ever met.

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黎曼积分跟玩儿似的

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入门友好！