具体描述
《工程决策中的综合优化:以铁路为例》共9章，主要包括优秀的工程建设与失误的建筑之对比、铁路系统及其设计控制因素的优化、经济评价、铁路运营支出数学模型、地形条件和投资的数学模型化、铁路设计的综合优化、相邻工程的协调规划、技术革新与工程建设政策、结论等。《工程决策中的综合优化:以铁路为例》可作为铁路工程专业研究生的教材，也可作为学习“铁路设计”和“优化方法”课程之后的高年级大学生的教参，还可供铁路工程师和决策者学习参考。
图书简介：深度学习在金融风险管理中的应用前沿 本书聚焦于近年来迅速发展的深度学习技术如何革新金融风险管理的各个领域，为从业者和研究人员提供一套全面、深入且极具实践指导意义的蓝图。 金融业作为信息密集型和高风险行业，其稳健运行依赖于高效、精准的风险识别、量化和应对机制。传统风险模型在处理海量、高维、非线性的金融数据时，往往力不从心。本书正是顺应这一时代需求，将目光投向以深度神经网络为核心的革命性技术——深度学习，系统阐述其在信用风险、市场风险、操作风险及流动性风险管理中的前沿应用与未来趋势。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，从理论基础的夯实到复杂模型的构建，再到实际业务场景的落地，层层递进，确保读者能够扎实掌握从零开始构建和部署深度学习金融风控系统的能力。 --- 第一部分：金融风险管理与深度学习基础重塑 本部分为后续深入应用奠定坚实的理论和技术基础。我们首先对现代金融风险管理体系进行梳理，识别传统方法的局限性，特别是面对大数据、高频交易和复杂衍生品带来的挑战。 第一章：金融风险全景与数据挑战。 详细剖析信用、市场、操作和流动性四大风险维度在当前宏观经济环境下的新特征。重点分析了金融数据的高噪声性、时间依赖性、非平稳性和海量性对现有统计模型的冲击。 第二章：深度学习核心模型回顾与金融适用性。 本章不作泛泛而谈，而是直接切入与金融分析最相关的深度学习架构。内容涵盖： 全连接网络（FNN/MLP）： 作为基准模型在二分类（如违约/不违约）任务中的应用优化。 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 针对金融时间序列数据（如股价、利率、交易流）的建模优势，重点讲解如何捕捉长期依赖关系，用于预测波动性和趋势。 卷积神经网络（CNN）： 不仅用于图像识别，更重要的是在特征提取方面的创新应用，例如将时间序列数据转化为“图像”进行模式识别。 自编码器（AE）与生成对抗网络（GAN）： 重点介绍其在非监督学习下的特征降维、异常检测以及数据增强（合成高质量的压力测试数据）方面的突破。 第三章：金融深度学习模型的特殊处理技术。 深入探讨如何“调教”通用深度学习模型以适应金融数据的特性。内容包括：时间序列的平稳化处理、特征工程的深度化、损失函数的设计（例如如何惩罚假阴性/假阳性在不同风险场景下的成本差异化）、以及对模型可解释性（XAI）的初步探讨，这是金融监管的刚性要求。 --- 第二部分：核心风险领域的深度学习实战 本部分是本书的实践核心，详细拆解深度学习在四大主要风险管理模块中的具体应用方案和案例。 第四章：信用风险的精细化与动态预测。 传统信用评分卡（如Logit模型）面临的挑战在于对非线性交互作用的捕捉能力不足。 深度信用评分模型： 构建基于Transformer架构或深度前馈网络的信用风险评估系统，显著提升对“边缘客户”的区分能力。 生存分析与违约时间预测： 结合深度学习与Cox回归模型，预测借款人的精确违约时间点。 小样本学习在企业信用中的应用： 探讨在数据稀疏的新兴市场或特定行业中，如何利用迁移学习等技术进行有效风控。 第五章：市场风险的波动性预测与压力测试。 市场风险的建模核心在于准确预测未来价格波动和极端事件发生的概率。 高频数据下的波动率建模： 利用LSTM或Temporal Convolutional Networks (TCN) 替代传统的GARCH族模型，捕捉更复杂的非线性波动模式。 VaR与ES的深度量化： 介绍使用深度学习来校准极值理论（EVT）的参数，或直接利用神经网络估计尾部风险指标，尤其是在非正态分布情境下的优势。 深度强化学习（DRL）在对冲策略中的应用： 探讨如何利用DRL技术进行最优对冲比率的动态调整，以最小化特定风险敞口。 第六章：操作风险与欺诈检测的实时防御。 操作风险的特点是数据稀疏且事件难以预知，对实时性要求极高。 图神经网络（GNN）在反欺诈中的应用： 将交易、账户和用户构建成复杂的网络结构，利用GNN识别隐藏的欺诈团伙和资金流动模式。 自然语言处理（NLP）技术在文本风险中的应用： 利用BERT等预训练模型分析内部报告、合规邮件、新闻舆情，自动识别潜在的操作失误和合规风险点。 异常行为检测： 结合自编码器和LSTM，实时监测员工行为、交易模式，对偏离正常基线的行为进行即时预警。 第七章：流动性风险与资产负债的协同管理。 强调流动性风险的动态性和系统性。 基于情景模拟的深度学习： 利用GAN生成多样化、高逼真度的宏观经济和市场冲击情景，进行更稳健的压力测试。 优化资产负债匹配： 引入深度强化学习优化资金调配策略，平衡收益与流动性缓冲需求。 --- 第三部分：模型部署、监管合规与未来展望 成功的风控不仅在于模型准确，更在于能否安全、稳定地投入生产环境，并满足日益严格的监管要求。 第八章：深度学习模型的工程化与可解释性（XAI）。 模型生产化（MLOps for Finance）： 探讨如何构建可靠的特征存储、模型版本控制、自动化再训练和实时监控流水线。 黑箱的穿透： 深入讲解SHAP值、LIME等技术在金融风险解释中的应用，确保模型决策（如拒绝贷款）的可解释性，满足“说明原因”的监管要求。 模型稳健性与对抗性攻击防御： 讨论如何测试和防御针对金融模型的恶意数据注入或微小扰动，确保模型的稳定性。 第九章：监管科技（RegTech）与合规性。 聚焦巴塞尔协议、CECL（美国）或IFRS 9（国际）等框架下，深度学习模型的验证、校准和文档要求。强调模型风险管理（MRM）的最新实践。 第十章：深度学习在金融风险管理中的未来方向。 展望联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的跨机构风控协作；探索因果推断模型与深度学习的结合，以实现更深层次的风险理解和干预。 本书力求以清晰的数学推导、详尽的代码示例（重点关注Python生态下的TensorFlow/PyTorch实践）和丰富的金融案例分析，为读者提供一个从理论前沿到生产实践的完整认知框架。阅读本书后，读者将能够自信地评估、设计并部署下一代智能化的金融风险管理系统。
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