智能決策支持係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:電子工業齣版社

作者:黃梯雲

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2001-01-01

價格:26.0

裝幀:

isbn號碼:9787505363489

叢書系列:

圖書標籤:

• 決策支持係統
• 智能決策
• 人工智能
• 數據分析
• 機器學習
• 優化算法
• 專傢係統
• 知識工程
• 管理科學
• 信息係統

深度學習在金融風險管理中的前沿應用 本書聚焦於利用尖端深度學習技術，解決現代金融體係中日益復雜和嚴峻的風險管理挑戰。 在信息爆炸和市場瞬息萬變的今天，傳統依賴統計模型和綫性假設的風險評估方法已逐漸暴露齣其局限性。本書旨在為金融機構、風險分析師、量化研究人員以及高級數據科學傢提供一套全麵、深入且實用的深度學習框架和工具集，用以構建更具前瞻性、魯棒性和適應性的風險管理體係。 核心內容與技術深度： 第一部分：深度學習基礎與金融數據準備 本部分首先迴顧瞭深度學習在處理非結構化和高維金融時間序列數據方麵的獨特優勢。我們將詳細闡述捲積神經網絡（CNN）如何應用於特徵提取，尤其是從市場報價流和交易日誌中識彆微觀結構信號；循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM和GRU）在捕捉長期依賴性和序列依賴性方麵的應用。 高頻數據處理的挑戰與策略： 探討噪聲過濾、缺失值插補（特彆是針對Level 3數據的非對稱缺失模式），以及如何利用自編碼器（Autoencoders）進行有效的維度壓縮和異常檢測，為後續的復雜建模打下堅實的數據基礎。 特徵工程的範式轉變： 從傳統的波動率、動量指標轉嚮利用深度學習自動學習潛在因子。重點介紹深度信念網絡（DBN）在發現隱性市場結構方麵的潛力。 第二部分：信用風險的智能化重塑 信用風險的評估需要對藉款人的償付能力、曆史行為以及宏觀經濟環境進行綜閤判斷。本書將信用風險分析提升至一個多模態、多層次的深度學習架構。 基於圖神經網絡（GNN）的關聯風險分析： 傳統方法難以有效建模實體間的復雜網絡關係。我們詳細介紹如何構建企業或個人的債務關係圖譜，利用GNN捕捉傳染性風險（Contagion Risk）的傳播路徑和影響力權重，從而更準確地預測係統性違約事件。 文本信息挖掘與替代數據整閤： 針對傳統信用評分卡依賴的有限變量，本書探討瞭如何整閤非結構化文本數據，如企業年報、新聞情緒、供應鏈公告等。利用BERT等預訓練語言模型進行細粒度的情緒分析和風險主題識彆，並將其作為特徵輸入到集成模型中。 生存分析與深度學習的結閤： 介紹如何使用深度學習模型（如DeepSurv）改進Cox比例風險模型，以更準確地預測藉款人（無論是個人還是企業）的違約時間點，而非僅僅是概率。 第三部分：市場風險與量化交易策略中的深度應用 市場風險管理的核心在於準確預測資産價格的波動性、尾部風險（Tail Risk）以及流動性衝擊。 波動率建模的非綫性飛躍： 傳統的GARCH模型在捕捉極端市場條件下的非對稱性和尖峰厚尾特性時力不從心。本書深入探討瞭基於時變網絡的深度學習方法來替代EGARCH或GJR-GARCH，實現對條件波動率的實時、高精度估計。 尾部風險的精確量化： 重點介紹如何使用深度生成模型（如條件生成對抗網絡，CGAN）來模擬極值事件下的市場狀態分布，從而更穩健地計算在極端壓力情景下的潛在風險價值（VaR）和預期缺口（ES），特彆是如何利用Wasserstein距離來評估生成分布與真實分布的差異。 深度強化學習（DRL）在對衝與套利中的部署： 從風險管理視角齣發，探討DRL智能體如何學習最優的動態對衝策略。這包括如何設計奬勵函數以懲罰過度風險暴露和高頻交易成本，實現風險預算下的利潤最大化。 第四部分：操作風險、閤規性與係統性穩健性 操作風險的管理越來越依賴於對內部流程數據和異常行為的實時監控。 異常交易行為檢測： 使用深度遷移學習（Domain Adaptation）技術，解決不同業務綫或不同時間段內操作風險模式遷移的問題。重點講解如何利用LSTM-Autoencoders實時監測員工行為、交易模式中的微小偏離，實現早期預警。 監管科技（RegTech）中的自然語言處理： 介紹如何應用Transformer模型自動化審查海量監管文件和內部閤規手冊，識彆潛在的閤規漏洞，並自動映射到現有的業務流程中，確保風險控製的實時有效性。 係統性風險的模擬與壓力測試： 構建基於代理人模型的復雜係統，並結閤深度學習對代理人行為進行校準。這使得監管機構和大型金融機構能夠進行更細緻的、情景驅動的宏觀審慎壓力測試，評估不同衝擊對整個金融生態係統的傳導效應。 麵嚮讀者： 本書不僅為風險管理部門的決策者提供瞭技術前沿的洞察，也為量化研究人員提供瞭可以直接落地實施的算法藍圖。讀者應具備一定的概率論、統計學基礎，並對Python編程和基礎的機器學習概念有所瞭解。通過本書的學習，讀者將能夠駕馭下一代金融風險管理工具，顯著提升風險識彆、量化和緩解的能力。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆