Modelling the Survival of Financial and Industrial Enterprises pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dimitris N. Chorafas

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2002-10

价格:250.00元

装帧:

isbn号码:9780333984666

丛书系列:

图书标签:

• 金融风险
• 企业生存
• 生存分析
• 信用风险
• 破产预测
• 模型构建
• 计量经济学
• 工业企业
• 财务分析
• 风险管理

金融与工业企业生存模型：深度解析与前沿应用 本书聚焦于构建和应用先进的数学模型，以深入理解和预测金融机构及实体工业企业的生存概率、风险敞口及其动态演变。本书旨在为风险管理、战略规划以及监管政策制定提供坚实的理论基础和实证工具，全面覆盖从经典生存分析到现代机器学习在企业生命周期管理中的应用。 第一部分：企业生存分析的理论基石与方法论 本书伊始，将系统梳理企业生存分析的理论框架，为后续复杂模型的构建打下坚实的基础。我们将从经典的生存函数（Survival Function）、风险率（Hazard Rate）概念入手，详细阐述其在经济学和金融学中的经济学含义和统计学推导。 第一章：生存分析的统计学基础 本章深入探讨生存数据的特性，包括审查（Censoring）和截断（Truncation）问题的处理方法，这是企业退出数据分析中的核心挑战。我们将详细介绍非参数估计方法，如Kaplan-Meier估计器及其在估计企业平均寿命和生存概率曲线中的应用。此外，还将涵盖参数模型如指数分布、Weibull分布和对数正态分布在拟合不同生命周期阶段企业风险特征时的适用性。重点讨论如何选择最能捕捉企业特定风险演化路径的底层生存分布。 第二章：半参数模型与协变量影响 本章转向半参数模型，核心在于Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。我们将详细解析Cox模型的原理，特别是比例风险假设的检验与修正。书中不仅会展示如何将传统的财务指标（如杠杆率、盈利能力、流动性比率）作为协变量纳入模型，预测它们对企业生存时间的影响，还会引入宏观经济变量（如利率、GDP增长率、行业景气指数）作为时变协变量（Time-Varying Covariates）的处理方法。内容涵盖了如何通过偏回归系数（Partial Likelihood）来解释特定因素对风险率乘性影响的定量分析。 第三章：离散时间生存模型与面板数据 针对企业数据通常以年度或季度频率观测的特性，本章专门探讨离散时间生存模型。我们将详细介绍Logistic回归模型在生存分析中的转化应用，特别是当企业状态只能被观测为“存活”或“退出”时，如何利用Logit或Probit模型来估计风险率。此外，本书将重点讲解处理面板数据的挑战，包括如何利用随机效应模型（Random Effects Models）来控制企业异质性（Unobserved Heterogeneity），确保模型估计的稳健性。 第二部分：金融机构的特有风险与生存建模 金融机构（如银行、保险公司、投资机构）的生存受制于独特的监管环境和系统性风险。本部分将模型扩展至这一特定领域。 第四章：金融机构的资本充足率与破产风险 本章关注巴塞尔协议等监管框架对银行生存力的影响。我们将构建基于Merton模型（或其扩展）的期权定价方法来评估银行的股权价值和违约风险，将资本充足率视为一个动态的吸收缓冲。重点分析压力测试下的生存概率预测，即在极端不利的宏观经济冲击下，银行资本缓冲被耗尽所需的时间分布。 第五章：流动性风险与系统性传染 流动性危机往往是金融机构短期内崩溃的主要诱因。本章引入队列分析（Cohort Analysis）来追踪特定时期成立的金融机构群体的生存轨迹。我们将构建基于金融机构间网络连接的传染模型，探讨单个机构的流动性冲击如何通过同业拆借市场或资产负债表联动效应，加速其他关联机构的生存风险。这部分内容将涉及网络拓扑结构对风险传播速度和广度的影响分析。 第三部分：工业企业的财务困境与长期生存驱动因素 工业企业的生存更直接地依赖于其运营效率、技术迭代速度和行业竞争地位。本部分侧重于将微观运营数据与宏观产业结构相结合。 第六章：企业异质性与效率前沿分析 本章利用随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis, SFA）和数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）来量化工业企业的技术效率和管理效率。我们将把效率得分作为生存模型的协变量，检验高效率企业是否显著地具有更强的生存能力。讨论如何将效率的动态变化纳入时变风险率模型中，以捕捉技术进步对企业生命周期的影响。 第七章：技术更迭、创新与生存周期 创新是工业企业生存的关键。本章探讨技术替代率和研发投入对企业“存活窗口”的影响。我们将引入S-曲线扩散模型与生存模型相结合，分析当一个行业被颠覆性技术取代时，传统企业群体的集中退出模式。内容包括对高科技企业和传统制造业企业在不同经济周期中生存驱动力的对比分析。 第八章：债务结构、重组与“僵尸企业”识别 本章侧重于企业财务结构与债务风险管理。我们将运用结构化风险模型来模拟不同债务期限和契约条款如何影响企业在现金流压力下的偿付能力边界。重点是识别和分析“僵尸企业”（Zombie Firms）——那些依靠低成本信贷维持运营、但实际经济效益低下且对行业健康构成潜在威胁的企业群体。通过构建基于债务负担和利息覆盖率的退出指标，量化此类企业的生存风险溢出效应。 第四部分：前沿建模技术与预测应用 本书的最后一部分将视角转向更现代、更强大的预测工具，以应对高维、非线性的企业生存数据。 第九章：机器学习在生存预测中的应用 本章介绍如何利用机器学习技术增强生存预测的准确性。详细阐述生存支持向量机（Survival SVMs）、随机生存森林（Random Survival Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines for Survival Analysis, GBDT-Survival）的原理与实施。我们将对比传统Cox模型与这些非参数/半参数机器学习模型在预测准确性（如C-index）和特征重要性排序上的表现，特别是在数据集中存在大量非线性交互作用时。 第十章：动态建模与情景模拟 终章将集成前述所有模型，构建一个可用于动态情景模拟的综合框架。这包括使用隐马尔可夫模型（HMM）来捕捉企业在不同“经营状态”（如高增长、稳定、衰退）间的转换，并将状态转移概率与生存风险率相结合。最后，本书将演示如何利用此框架对特定行业或区域的企业群落进行前瞻性风险压力测试，为制定前瞻性监管工具和企业抗风险战略提供实用的决策支持。 本书特色： 理论深度与实践广度兼顾： 既有严谨的统计推导，也包含了大量可操作的案例分析和模型应用指南。 跨领域整合： 首次系统地将金融风险、运营效率与技术创新对企业生存的影响统一在同一理论框架下进行分析。 前沿技术引入： 详细介绍并对比了最新的机器学习方法在生存分析中的应用效果。 本书适合对象： 金融风险管理专业人士、企业战略规划师、经济学与金融学高年级研究生及研究人员。

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