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出版者:广东人民出版社

作者:主编陈建梁

出品人:

页数:567

译者:

出版时间:2002-01-01

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787218038605

丛书系列:

图书标签:

• 银行业
• 风险评估
• 金融工程
• 风险管理
• 计量经济学
• 金融风险
• 模型构建
• 实证分析
• 金融科技
• 银行监管

《金融市场风险传染机制及其防范策略》 本书深入探讨了金融市场中错综复杂的风险传染现象，解析了从微观个体行为到宏观市场结构的传导路径，并在此基础上提出了系统性的防范和应对策略。 第一部分：风险传染的理论基础与传导机制 风险传染的定义与分类： 本部分首先界定了金融风险传染的概念，并根据其传导的媒介、范围和性质，将其划分为直接传染、间接传染、连带传染、情绪传染等多种类型。详细阐述了不同类型风险传染的特征及其潜在的影响。 传染的微观驱动因素： 深入分析了促使风险在金融机构之间蔓延的个体层面原因。这包括： 资产负债表关联性： 交易对手风险、信用风险暴露的集中度，以及由抵押品、担保品共享产生的相互依赖关系。 流动性风险传染： 资产持有者恐慌性抛售引发的流动性危机，以及由此产生的“踩踏”效应，导致市场价格的非理性下跌。 信息不对称与道德风险： 外部信息不对称导致市场参与者对风险状况的误判，以及代理问题引发的道德风险，都可能加剧传染。 非理性行为与羊群效应： 市场参与者的情绪化决策、对他人行为的过度模仿，尤其是在恐慌时期，会迅速放大初始冲击。 传染的宏观与结构性因素： 进一步考察了宏观经济环境和金融市场结构在风险传染中的作用。 金融市场互联互通： 全球化背景下，跨境资本流动、跨国金融机构的业务模式，使得风险能够迅速跨境传播。 市场结构与产品复杂性： 高度集中或不透明的市场结构，以及结构性金融产品（如衍生品）的嵌套，可能隐藏并放大风险，一旦爆发，传染性极强。 监管套利与监管真空： 监管的滞后性、套利行为以及不同司法管辖区监管标准的差异，为风险的滋生和传播提供了空间。 宏观经济冲击： 经济衰退、通货膨胀、地缘政治事件等宏观冲击，可能引发系统性危机，进而导致金融风险在整个体系内扩散。 第二部分：风险传染的实证分析与度量方法 传染性度量指标： 本部分介绍并评估了多种量化风险传染强度的方法。 传导性指标： 如CoVaR (Conditional Value at Risk) 和 Marginal Expected Shortfall (MES) 等，用于衡量一个金融机构的风险暴露对另一个机构风险的影响。 网络分析方法： 将金融机构视为节点，将风险关联视为边，构建金融网络模型，分析网络的中心性、连通性和脆弱性，识别关键的传染路径。 因子模型与变量选择： 利用因子模型解释市场风险，并考察不同资产和机构在共同因子下的风险联动性。 历史数据与事件研究： 通过分析历史金融危机事件，如2008年金融危机、欧债危机等，识别具体的传染机制和传导路径，验证理论模型。 特定风险传染的案例研究： 主权债务风险传染： 分析了欧洲主权债务危机中，希腊、西班牙等国债务风险如何通过银行系统、债券市场以及国债持有者之间的关联性，迅速蔓延至其他国家。 货币市场基金的挤兑风险： 考察了货币市场基金在资产价格下跌时，因投资者恐慌性赎回而面临的流动性冲击，以及这种冲击如何传染至其他短期融资市场。 数字货币市场的风险联动： 分析了比特币等加密资产价格的剧烈波动，以及其与传统金融市场之间可能存在的关联性，尤其是在杠杆交易和市场恐慌情绪下的传染效应。 第三部分：防范与化解金融风险传染的策略 微观审慎监管强化： 资本充足率与流动性覆盖率： 提高银行等金融机构的资本缓冲和流动性储备，使其能够更好地吸收外部冲击。 交易对手风险管理： 鼓励使用中央对手方清算（CCP）等机制，集中化解场外衍生品交易中的对手方风险。 杠杆率与风险暴露限制： 对金融机构的杠杆水平和特定风险暴露进行限制，降低其脆弱性。 宏观审慎监管框架构建： 逆周期资本缓冲： 在经济过热、信贷扩张时要求金融机构增加资本，在经济下行时允许其动用缓冲，平抑周期波动。 系统重要性金融机构（SIFIs）监管： 对具有系统重要性的金融机构实施更严格的监管，包括额外的资本要求、风险管理和处置计划。 金融稳定委员会与压力测试： 建立跨部门的协调机制，定期进行压力测试，识别系统性风险，评估不同冲击情景下金融体系的韧性。 市场基础设施与规则完善： 完善清算与结算系统： 提高支付清算系统的效率和韧性，减少交易环节的对手方风险。 信息披露透明度： 鼓励金融机构提高信息披露的透明度和及时性，减少信息不对称，增强市场信心。 最后贷款人职能与流动性支持： 在极端情况下，中央银行作为最后贷款人，为市场提供必要的流动性支持，防止流动性危机蔓延。 国际合作与监管协调： 跨境风险监控与信息共享： 加强各国监管机构之间的信息共享和风险预警合作，共同应对跨境风险传染。 协调监管标准： 推动国际间监管标准的趋同，减少监管套利和监管空白。 危机管理与处置框架： 建立有效的国际危机管理框架，协调各国在危机应对中的行动，避免“一国问题”演变成全球危机。 本书旨在为理解和应对金融市场的风险传染提供一个全面、深入的视角，为政策制定者、金融从业者和学术研究人员提供有价值的参考。

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“银行业风险评估理论模型与实证”——这个书名本身就构成了一种强大的吸引力，它预示着一场关于金融风险管理核心议题的深入探索。我始终认为，一家银行的生存和发展，其风险评估能力是至关重要的，而支撑这一切的，必然是科学的理论模型和经过市场检验的实证研究。我非常期待这本书能够系统地梳理和阐述银行业风险领域中的各类理论模型。例如，在信用风险评估方面，除了传统的统计模型，是否会深入探讨如KMV模型、信用评级模型等？对于市场风险，如利率风险、汇率风险、股票市场风险，书中会如何介绍如VaR、ES、GARCH模型等度量工具，以及它们在实际应用中的优劣势？操作风险，这个往往最难以量化的风险，作者又将如何通过模型，例如损失分布模型、根本原因分析等方法来进行识别和管理？而“实证”二字，更是我期待本书的关键。我希望本书能通过大量的真实案例，来验证这些理论模型在不同银行、不同市场环境下的适用性和有效性。例如，是否会分析某家银行在经历经济周期波动时，其信用风险模型的预测能力？或者，某家银行在引入新的市场风险模型后，其风险敞口管理效率是否得到提升？我还会关注书中是否会探讨一些前沿的研究，例如如何利用大数据和人工智能技术来构建更精准的风险模型，或者如何将非结构化数据，如新闻文本、社交媒体信息等，纳入风险评估体系。这本书的标题让我觉得，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够帮助我理解银行业风险管理前沿实践的指南，我对此抱有极大的期待。

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“银行业风险评估理论模型与实证”，这几个字触动了我内心深处对于金融稳定性的思考。我一直深信，银行业的稳健离不开一套精密的风险评估体系，而这套体系的背后，必然是严谨的理论模型与扎实的实证支撑。我非常渴望了解，这本书将如何系统地阐述各类风险评估的理论模型。在信用风险方面，除了传统的统计模型，是否会介绍如KMV模型、信用评级模型等？对于市场风险，例如如何运用VaR、CVR、GARCH模型来度量股票、债券、衍生品等资产的波动性？操作风险，往往是最为隐蔽但又可能造成巨大损失的风险，书中又将如何通过模型来捕捉和管理？我尤其看重“实证”这两个字，它意味着本书将不仅仅停留在理论层面，而是会通过真实世界的案例来验证理论的有效性。我期待书中能够展示具体的案例分析，比如某家银行在经历金融危机时，其风险评估模型是如何应对的，又暴露出了哪些问题？或者，在新兴市场国家，银行在应用成熟的风险评估模型时，会遇到哪些本土化的挑战？如果书中还能涵盖一些关于模型风险的讨论，即模型本身存在的缺陷、被误用或过时可能带来的风险，那将使内容更加全面。我也会关注书中是否会涉及一些新兴的研究方向，例如如何利用人工智能和机器学习技术来优化风险模型，或者如何将国家层面的宏观经济风险纳入银行的风险评估体系。这本书的标题让我觉得，它将是一次深入理解银行业风险管理核心机制的绝佳机会，我非常期待能够从中学到更多。

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“银行业风险评估理论模型与实证”——仅仅是这个书名，就点燃了我对金融领域最核心问题的探索欲。我一直觉得，银行的稳健运营离不开一套科学严谨的风险评估体系，而这套体系的背后，必然是支撑其运作的理论模型和经过市场检验的实证分析。我非常好奇，作者将如何阐述这些理论模型？从宏观审慎性监管的视角，又有哪些模型被用来评估整个金融体系的系统性风险？微观层面，银行内部又是如何构建信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等各个维度的评估模型？我特别期待能看到关于模型选择、模型校准、模型验证等实际操作层面的论述。书中提及的“实证”二字，更是让我看到了本书的价值所在。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更会通过大量的数据和案例，来印证这些理论模型是否真的能够有效地帮助银行管理风险。我设想，书中会引用大量的统计数据、回归分析，甚至是一些计量经济学模型，来解释模型的有效性和局限性。例如，某个模型在过去某个时期对银行不良贷款率的预测能力如何？在不同经济环境下，模型的表现是否会发生变化？通过这些实证分析，我能够更深刻地理解理论模型在实践中的应用，以及如何根据实际情况对模型进行调整和优化。如果书中还能探讨一些新兴的风险类型，比如与气候变化相关的物理风险和转型风险，以及如何将它们纳入风险评估模型，那将是极具前瞻性的。这本书的标题让我觉得，它将是一次关于金融风险管理的系统性、深度性的学习体验，我迫不及待地想翻开它，一探究竟。

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这本书的书名让我眼前一亮，"银行业风险评估理论模型与实证"。光是这个名字，就足以激发我对银行业风险管理深层奥秘的好奇心。我一直对金融市场的运行逻辑以及支撑这一切的理论基础充满兴趣，而银行业作为现代经济的命脉，其风险的评估和管理更是至关重要。我设想，这本书会深入浅出地剖析各种理论模型，从经典的信用风险模型，到复杂的市场风险和操作风险模型，它们是如何构建的？背后的数学原理是什么？又如何在现实的银行业务中得到应用？我尤其期待能看到关于这些模型是如何随着金融科技的发展而演进，以及如何应对新兴风险（例如网络安全风险、气候风险）的论述。书中提到的“实证”二字，更是点睛之笔，这意味着它不仅仅停留在理论的象牙塔，还会结合实际案例，通过数据分析来验证理论模型的有效性和局限性。这对于我这样的读者来说，是理解金融理论如何在实践中落地、如何转化为实际决策的关键。我想象中，作者会引用大量的学术研究和行业报告，用严谨的逻辑和清晰的语言，带领我一步步走进银行业风险评估的复杂世界，帮助我理解那些看似抽象的模型背后所蕴含的深刻含义，以及它们如何帮助银行在瞬息万变的金融环境中稳健前行。我渴望从中学习到如何识别、度量、管理和控制银行业可能面临的各种风险，从而更好地理解金融体系的稳定性，并为未来的职业发展打下坚实的基础。这本书的书名本身就预示着一场关于金融智慧的深度探索，我对此充满期待。

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看到“银行业风险评估理论模型与实证”这个书名，我的思绪立刻被引向了对金融系统深层运作机制的探究。我一直认为，风险评估是银行业生存与发展的基石，而支撑这一切的，必然是经过时间检验的理论模型和丰富的实证经验。我非常期待这本书能够全面而深入地介绍银行业风险评估的各类理论模型。从经典的信用风险评分模型，如逻辑回归、判别分析，到更复杂的机器学习模型，如支持向量机、随机森林，它们是如何被构建和应用的？对于市场风险，如利率风险、汇率风险，书中会如何阐述其度量方法，例如蒙特卡洛模拟、压力测试等？操作风险，这个被视为“人、系统、流程”等内在因素导致的风险，作者又会如何通过模型来量化和管理？而“实证”二字，更是让我看到了这本书的价值所在。我期待书中能够提供大量的案例研究，通过真实的数据分析，来检验这些理论模型在不同银行、不同市场环境下的表现。例如，某家银行在运用特定模型预测信用违约率时，其准确度如何？在经济下行周期，模型是否能够及时预警？如果书中能涵盖一些关于模型风险的讨论，比如模型本身的错误、误用或失效可能带来的风险，那将更加完整。我还会非常关注书中是否会涉及一些前沿的研究，例如如何利用大数据和人工智能来提升风险评估的效率和准确性，或者如何将ESG（环境、社会、公司治理）等非财务因素纳入风险评估框架。这本书的标题让我觉得，它将是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的著作，我对此充满浓厚的学习兴趣。

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读到这本书的书名，我的脑海中立刻浮现出无数关于银行业风险的画面。我一直认为，银行业并非仅仅是存款和贷款的简单交汇，其背后隐藏着一个精密且复杂的风险管理体系。这本书的标题，特别是“理论模型与实证”这几个字，让我看到了一条通往深刻理解的道路。我期待这本书能够系统地梳理银行业风险评估所涉及的各类理论框架，例如巴塞尔协议如何演变，它对全球银行业风险管理产生了怎样的影响？信用评分模型，如FICO、SAS等，其背后的统计学原理和实际应用场景是怎样的？市场风险的度量，VaR、ES等指标是如何计算的，它们各自的优缺点是什么？操作风险，这个看似难以量化却又无处不在的风险，作者又会如何通过模型来捕捉和管理？我更希望书中能有关于这些理论模型如何应用于不同国家、不同规模银行的实证分析，通过具体的案例研究，来展示这些模型在实际操作中的有效性和局限性。例如，某个银行在面临次贷危机时，其风险评估模型是如何失效的，又从中吸取了什么教训？或者，新兴市场国家银行业在风险管理方面有哪些独特的挑战和应对策略？如果书中还能探讨一些前沿的研究方向，比如机器学习在风险评估中的应用，或者大数据如何提升风险预测的精度，那就更加令人振奋了。这本书的标题让我觉得，它不仅仅是一本书，更是一本能够帮助我构建起一套完整的银行业风险管理知识体系的指南，一次对金融世界深层运作机制的深度透视，我对它的内容充满了无限的想象和求知的渴望。

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“银行业风险评估理论模型与实证”——这几个关键词完美地捕捉了我对金融领域核心问题的关注点。我一直认为，银行业作为金融体系的支柱，其风险管理能力是衡量其稳健性的重要指标，而这背后必然是严谨的理论模型和丰富的实证经验。我非常好奇，书中将如何系统地介绍银行业风险评估的各类理论模型。在信用风险评估方面，除了常见的统计模型，是否会深入探讨如KMV模型、信用评级模型等？对于市场风险，如利率风险、汇率风险、股票市场风险，书中会如何阐述如VaR、ES、GARCH模型等度量工具，以及它们在实际应用中的优劣势？操作风险，这个往往最难以量化的风险，作者又将如何通过模型，例如损失分布模型、根本原因分析等方法来进行识别和管理？而“实证”二字，更是我期待本书的关键。我希望本书能通过大量的真实案例，来验证这些理论模型在不同银行、不同市场环境下的适用性和有效性。例如，是否会分析某家银行在经历经济周期波动时，其信用风险模型的预测能力？或者，某家银行在引入新的市场风险模型后，其风险敞口管理效率是否得到提升？我还会关注书中是否会探讨一些前沿的研究，例如如何利用大数据和人工智能技术来构建更精准的风险模型，或者如何将非结构化数据，如新闻文本、社交媒体信息等，纳入风险评估体系。这本书的标题让我觉得，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够帮助我理解银行业风险管理前沿实践的指南，我对此抱有极大的期待。

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“银行业风险评估理论模型与实证”——光是这个书名，就足以唤醒我对金融风险管理深层奥秘的探索欲望。我一直觉得，银行的稳健运营，离不开一套科学严谨的风险评估体系，而这套体系的背后，必然是支撑其运作的理论模型和经过市场检验的实证分析。我非常期待这本书能够全面而深入地介绍银行业风险评估的各类理论模型。从宏观审慎性监管的视角，又有哪些模型被用来评估整个金融体系的系统性风险？微观层面，银行内部又是如何构建信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等各个维度的评估模型？我尤其看重“实证”这两个字，它意味着本书将不仅仅停留在理论层面，而是会通过大量的案例，来印证这些理论模型是否真的能够有效地帮助银行管理风险。我设想，书中会引用大量的统计数据、回归分析，甚至是一些计量经济学模型，来解释模型的有效性和局限性。例如，某个模型在过去某个时期对银行不良贷款率的预测能力如何？在不同经济环境下，模型的表现是否会发生变化？通过这些实证分析，我能够更深刻地理解理论模型在实践中的应用，以及如何根据实际情况对模型进行调整和优化。如果书中还能探讨一些新兴的风险类型，比如与气候变化相关的物理风险和转型风险，以及如何将它们纳入风险评估模型，那将是极具前瞻性的。这本书的标题让我觉得，它将是一次关于金融风险管理的系统性、深度性的学习体验，我迫不及待地想翻开它，一探究竟。

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书名“银行业风险评估理论模型与实证”立刻抓住了我的注意力，因为我始终认为，银行的健康运行离不开对其风险的精准评估，而这一切的基石，正是科学的理论模型和充分的实证检验。我非常期待这本书能系统地梳理和阐述银行业风险评估的各种理论模型。例如，在信用风险领域，除了大家熟知的概率违约模型，是否还会深入探讨如信用评级模型、信用组合模型等？对于市场风险，如利率风险、汇率风险、股票市场风险，书中会如何介绍如VaR、ES、GARCH模型等度量工具，以及它们在实际应用中的优劣势？操作风险，这个看似难以量化的风险，作者又将如何通过模型，例如损失分布模型、根本原因分析等方法来进行识别和管理？而“实证”二字，更是我期待本书的关键。我希望本书能通过大量的真实案例，来验证这些理论模型在不同银行、不同市场环境下的适用性和有效性。例如，是否会分析某家银行在经历经济周期波动时，其信用风险模型的预测能力？或者，某家银行在引入新的市场风险模型后，其风险敞口管理效率是否得到提升？我还会关注书中是否会探讨一些前沿的研究，例如如何利用大数据和人工智能技术来构建更精准的风险模型，或者如何将非结构化数据，如新闻文本、社交媒体信息等，纳入风险评估体系。这本书的标题让我觉得，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够帮助我理解银行业风险管理前沿实践的指南，我对此抱有极大的期待。

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“银行业风险评估理论模型与实证”，这个书名精准地击中了我的求知欲。我一直认为，银行的稳健发展，很大程度上取决于其风险识别、度量和管理的能力，而这一切的基石，无疑是科学的理论模型和严谨的实证分析。我非常渴望了解，书中将如何系统地介绍银行业风险评估的各类理论模型。在信用风险方面，除了经典的统计模型，是否会涉及如蒙特卡洛模拟、信用评级迁移模型等？对于市场风险，如利率风险、汇率风险、股票市场风险，书中会如何阐述如VaR、ES、GARCH模型等度量工具，以及它们在实际应用中的优劣势？操作风险，这个往往最难以量化的风险，作者又将如何通过模型，例如损失分布模型、根本原因分析等方法来进行识别和管理？而“实证”二字，更是我期待本书的关键。我希望本书能通过大量的真实案例，来验证这些理论模型在不同银行、不同市场环境下的适用性和有效性。例如，是否会分析某家银行在经历经济周期波动时，其信用风险模型的预测能力？或者，某家银行在引入新的市场风险模型后，其风险敞口管理效率是否得到提升？我还会关注书中是否会探讨一些前沿的研究，例如如何利用大数据和人工智能技术来构建更精准的风险模型，或者如何将非结构化数据，如新闻文本、社交媒体信息等，纳入风险评估体系。这本书的标题让我觉得，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够帮助我理解银行业风险管理前沿实践的指南，我对此抱有极大的期待。

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