Wireless Ad Hoc and Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Labiod, Houda 编

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-1

价格:£ 115.00

装帧:

isbn号码:9781848210035

丛书系列:

图书标签:

• 无线自组织网络
• 传感器网络
• 无线通信
• 网络协议
• 路由
• 安全
• 能量管理
• MAC层
• 网络拓扑
• 移动性管理

深度学习在金融风险管理中的前沿应用 本书导言： 随着金融市场的日益复杂化和数字化转型加速，传统风险管理模型在应对高频交易、市场波动性骤增以及新兴金融工具带来的挑战时，显露出其局限性。数据量爆炸式增长，特别是非结构化数据的涌现，要求风险管理必须采纳更具前瞻性和适应性的技术。深度学习，凭借其强大的特征提取能力和对复杂非线性关系的建模潜力，正成为重塑金融风险管理格局的关键驱动力。 本书旨在为金融数据科学家、风险管理专业人士以及高级研究人员提供一个全面的指南，深入探讨如何有效地利用现代深度学习架构，解决当前金融领域面临的几大核心风险挑战：信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。我们不会涉及无线通信、传感器网络或任何相关的网络技术，而是将焦点完全集中于深度神经网络（DNNs）、循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）以及更先进的Transformer模型在金融时间序列预测、异常检测和情景模拟中的实战应用。 第一部分：金融数据基础与深度学习准备 第一章：金融时间序列的特性与预处理挑战 金融数据本质上是高噪声、低信噪比、非平稳且具有显著自相关性的时间序列。本章首先剖析金融数据的特有属性，如尖峰厚尾现象、波动率聚类（Volatility Clustering）和长期记忆效应。我们将详细讨论如何对这些数据进行有效的预处理，包括： 非线性降维技术： 探讨主成分分析（PCA）的局限性，重点介绍自编码器（Autoencoders, AEs）和变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）在提取金融核心因子时的优势。 特征工程的革新： 阐述如何使用金融领域的知识驱动特征与深度学习自动学习特征相结合的方法，特别是针对宏观经济指标和高频交易数据的时频分析。 缺失值与异常值处理的鲁棒性： 比较传统插值法与基于生成对抗网络（GANs）的异常值插补策略在维护时间序列结构完整性方面的表现。 第二章：深度学习模型基石：从感知机到注意力机制 本章是构建后续高级模型的基础。我们将详尽解析深度学习的核心组件，但严格限定于其在序列建模方面的应用： 基础网络结构： 详细解释多层感知机（MLP）在回归和分类任务中的作用，及其在处理静态风险因子时的局限性。 序列建模核心： 深入探究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失问题，并展示它们在建模资产收益率序列的依赖性方面的应用。 卷积在序列中的角色： 介绍一维卷积神经网络（1D-CNNs）如何用于捕捉金融数据中的局部模式和高频信号，例如在检测特定交易模式或短期价格走势时的效率。 第二部分：核心风险领域的深度学习应用 第三章：信用风险量化：违约预测与LGD建模 传统信用评分卡模型往往依赖于逻辑回归或判别分析，难以捕捉客户财务状况的动态变化。本章专注于深度学习如何提高信用风险预测的准确性和解释性： 动态信用评分： 使用深度序列模型（如Bi-LSTM）整合借款人的历史交易记录、现金流波动和宏观经济指标，构建随时间演变的动态违约概率（PD）模型。 损失严重程度（LGD）的深度回归： 探讨使用深度回归网络预测违约后的预期回收率，重点关注如何将法律和抵押品信息等结构化数据有效嵌入模型。 可解释性风险（XAI）： 介绍SHAP值和Grad-CAM等技术在解释深度学习在信用决策中的贡献，以满足监管要求。 第四章：市场风险与波动率预测的深度生成模型 市场风险管理的核心在于准确预测资产价格的未来走势和波动性。本章将侧重于利用生成模型处理不确定性： 高频波动率预测： 比较GARCH家族模型与深度学习在预测高频波动率方面的性能，重点介绍基于CNN-LSTM混合模型对微观市场结构特征的学习。 条件风险价值（CVaR）的深度估计： 探讨如何使用深度分位数回归网络（Deep Quantile Regression Networks）直接估计高置信度水平下的尾部风险指标，而非依赖历史模拟或参数假设。 资产回报率分布的建模： 利用生成对抗网络（GANs）生成符合真实市场动态的合成金融时间序列，用于压力测试和投资组合的风险敞口模拟，绕过对正态分布或t分布的强假设。 第五章：操作风险与欺诈检测的无监督学习 操作风险数据通常稀疏、高度不平衡，且欺诈模式不断演变。本章探讨无监督和半监督方法在识别罕见事件中的应用： 交易异常检测： 使用深度单类支持向量机（One-Class SVM）结合自编码器，学习正常交易模式的低维嵌入空间，并将显著偏离该空间的交易标记为潜在欺诈。 文本情感与操作风险事件： 运用自然语言处理（NLP）技术，特别是BERT等预训练语言模型，分析内部报告、新闻稿和监管文件，提前识别可能导致操作风险的潜在风险信号。 图神经网络（GNNs）在关联风险中的应用： 介绍如何将金融实体（客户、账户、交易对手）构建成图结构，使用GNNs来发现隐藏的关联和团伙欺诈网络。 第三部分：模型部署与前沿研究 第六章：流动性风险建模与压力测试的强化学习 流动性风险的管理需要实时决策和对市场冲击的动态反应。强化学习（RL）提供了一个决策优化的框架： 动态头寸管理： 将资产组合的流动性管理视为一个马尔可夫决策过程（MDP），使用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）来训练智能体，以最小化意外平仓成本和最大化流动性缓冲效率。 市场冲击模拟： 结合RL与Agent-Based Modeling（ABM），模拟不同市场参与者（深度学习驱动的做市商）的相互作用对整体市场流动性的影响。 第七章：模型的稳定性和监管合规性 深度学习模型在实际部署中面临“黑箱”挑战和模型漂移问题。本章聚焦于确保模型在生产环境中的可靠性： 模型漂移的实时监控： 建立基于统计过程控制（SPC）的深度学习模型监控系统，检测输入数据分布的变化（Covariate Shift）和预测性能的衰退。 因果推断在风险中的集成： 超越单纯的相关性，探讨如何使用因果深度学习模型来评估特定风险因素变化对最终风险指标的真实因果效应。 模型稳健性与对抗性攻击： 分析金融模型可能遭受的对抗性样本攻击，并介绍鲁棒性训练方法（如对抗性训练）以增强模型的防御能力。 结语： 本书全面覆盖了深度学习在金融风险管理领域的核心理论和尖端实践，提供了从数据处理、模型构建到系统部署的完整路线图。通过避免对通信和网络技术的讨论，我们确保了内容的深度和专业性，聚焦于如何利用这些强大的计算工具，建立一个更具韧性、更智能的现代金融风险防御体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆