智能决策支持系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:黄梯云

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:26.0

装帧:

isbn号码:9787505363489

丛书系列:

图书标签:

• 决策支持系统
• 智能决策
• 人工智能
• 数据分析
• 机器学习
• 优化算法
• 专家系统
• 知识工程
• 管理科学
• 信息系统

深度学习在金融风险管理中的前沿应用 本书聚焦于利用尖端深度学习技术，解决现代金融体系中日益复杂和严峻的风险管理挑战。 在信息爆炸和市场瞬息万变的今天，传统依赖统计模型和线性假设的风险评估方法已逐渐暴露出其局限性。本书旨在为金融机构、风险分析师、量化研究人员以及高级数据科学家提供一套全面、深入且实用的深度学习框架和工具集，用以构建更具前瞻性、鲁棒性和适应性的风险管理体系。 核心内容与技术深度： 第一部分：深度学习基础与金融数据准备 本部分首先回顾了深度学习在处理非结构化和高维金融时间序列数据方面的独特优势。我们将详细阐述卷积神经网络（CNN）如何应用于特征提取，尤其是从市场报价流和交易日志中识别微观结构信号；循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在捕捉长期依赖性和序列依赖性方面的应用。 高频数据处理的挑战与策略： 探讨噪声过滤、缺失值插补（特别是针对Level 3数据的非对称缺失模式），以及如何利用自编码器（Autoencoders）进行有效的维度压缩和异常检测，为后续的复杂建模打下坚实的数据基础。 特征工程的范式转变： 从传统的波动率、动量指标转向利用深度学习自动学习潜在因子。重点介绍深度信念网络（DBN）在发现隐性市场结构方面的潜力。 第二部分：信用风险的智能化重塑 信用风险的评估需要对借款人的偿付能力、历史行为以及宏观经济环境进行综合判断。本书将信用风险分析提升至一个多模态、多层次的深度学习架构。 基于图神经网络（GNN）的关联风险分析： 传统方法难以有效建模实体间的复杂网络关系。我们详细介绍如何构建企业或个人的债务关系图谱，利用GNN捕捉传染性风险（Contagion Risk）的传播路径和影响力权重，从而更准确地预测系统性违约事件。 文本信息挖掘与替代数据整合： 针对传统信用评分卡依赖的有限变量，本书探讨了如何整合非结构化文本数据，如企业年报、新闻情绪、供应链公告等。利用BERT等预训练语言模型进行细粒度的情绪分析和风险主题识别，并将其作为特征输入到集成模型中。 生存分析与深度学习的结合： 介绍如何使用深度学习模型（如DeepSurv）改进Cox比例风险模型，以更准确地预测借款人（无论是个人还是企业）的违约时间点，而非仅仅是概率。 第三部分：市场风险与量化交易策略中的深度应用 市场风险管理的核心在于准确预测资产价格的波动性、尾部风险（Tail Risk）以及流动性冲击。 波动率建模的非线性飞跃： 传统的GARCH模型在捕捉极端市场条件下的非对称性和尖峰厚尾特性时力不从心。本书深入探讨了基于时变网络的深度学习方法来替代EGARCH或GJR-GARCH，实现对条件波动率的实时、高精度估计。 尾部风险的精确量化： 重点介绍如何使用深度生成模型（如条件生成对抗网络，CGAN）来模拟极值事件下的市场状态分布，从而更稳健地计算在极端压力情景下的潜在风险价值（VaR）和预期缺口（ES），特别是如何利用Wasserstein距离来评估生成分布与真实分布的差异。 深度强化学习（DRL）在对冲与套利中的部署： 从风险管理视角出发，探讨DRL智能体如何学习最优的动态对冲策略。这包括如何设计奖励函数以惩罚过度风险暴露和高频交易成本，实现风险预算下的利润最大化。 第四部分：操作风险、合规性与系统性稳健性 操作风险的管理越来越依赖于对内部流程数据和异常行为的实时监控。 异常交易行为检测： 使用深度迁移学习（Domain Adaptation）技术，解决不同业务线或不同时间段内操作风险模式迁移的问题。重点讲解如何利用LSTM-Autoencoders实时监测员工行为、交易模式中的微小偏离，实现早期预警。 监管科技（RegTech）中的自然语言处理： 介绍如何应用Transformer模型自动化审查海量监管文件和内部合规手册，识别潜在的合规漏洞，并自动映射到现有的业务流程中，确保风险控制的实时有效性。 系统性风险的模拟与压力测试： 构建基于代理人模型的复杂系统，并结合深度学习对代理人行为进行校准。这使得监管机构和大型金融机构能够进行更细致的、情景驱动的宏观审慎压力测试，评估不同冲击对整个金融生态系统的传导效应。 面向读者： 本书不仅为风险管理部门的决策者提供了技术前沿的洞察，也为量化研究人员提供了可以直接落地实施的算法蓝图。读者应具备一定的概率论、统计学基础，并对Python编程和基础的机器学习概念有所了解。通过本书的学习，读者将能够驾驭下一代金融风险管理工具，显著提升风险识别、量化和缓解的能力。

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