具体描述
本书以保险发展关系为研究对象，并以保险发展关系为导线贯穿全书的始终。全书围绕着保险发展关系安排保险发展学的篇章和结构，共包括五篇二十四章。第一篇保险发展关系总论，第二篇保险的科学发展观，第三篇保险的内部条件与保险发展关系，第四篇保险的外部环境与保险发展关系，第五篇保险发展关系展望。本书适用于硕士研究生和本科高年级学生学习用书，也适用于博士生研究用书，同时也可作为保险业界高、中层管理人员培训或自学用书。
现代金融风险管理：理论、模型与实践 本书聚焦于金融领域中日益复杂的风险管理议题，深入剖析了现代金融机构在不确定性环境中如何识别、衡量、控制和报告各类风险。 本书旨在为金融从业者、风险管理专业人士以及对金融市场动态有深度兴趣的读者，提供一套系统、前沿且兼具实操指导意义的知识框架。 第一部分：金融风险的本质与演变 本部分首先界定和梳理了金融风险的基本概念，将其置于宏观经济与金融体系的动态背景下进行考察。 第一章：金融风险的界定与分类 详细阐述了什么是金融风险，以及风险的内在属性。风险不再仅仅被视为负面事件发生的概率，而是与预期收益的波动性、信息不对称性及市场结构变动紧密相关的多维度概念。本书将金融风险系统性地划分为以下几大类： 1. 市场风险 (Market Risk)： 涵盖利率风险、汇率风险、股权价格风险和大宗商品价格风险。深入分析了风险因子（Risk Factors）的选取、收益率的时间序列特性（如波动率聚集现象、尖峰厚尾分布）及其在不同资产类别间的传染效应。 2. 信用风险 (Credit Risk)： 区分了交易对手风险、违约风险和集中度风险。重点探讨了信用评级体系的演变，从传统的专家判断模式向量化模型的过渡，包括结构化产品中的信用风险暴露分析。 3. 操作风险 (Operational Risk)： 聚焦于内部流程、人员和系统失效或外部事件导致的损失。探讨了文化风险、声誉风险与操作风险的交织，以及巴塞尔协议III对操作风险资本计提方法的改进。 4. 流动性风险 (Liquidity Risk)： 区分了融资流动性和市场流动性。详细分析了“闪电崩盘”等极端事件中市场流动性枯竭的机制，以及央行在流动性管理中的角色。 第二章：金融风险的历史性演进与监管响应 回顾了二十世纪末至今的几次重大金融危机（如亚洲金融风暴、次贷危机）。分析了危机爆发背后的共同风险管理缺陷，特别是过度杠杆化、模型风险和系统性风险的低估。在此基础上，系统梳理了全球监管框架的迭代： 巴塞尔协议系列 (Basel Accords)： 重点解析了从巴塞尔I、II到III的演进逻辑，特别是对最低资本要求、风险加权资产（RWA）计算方法的精细化要求，以及“三大支柱”理论的实践意义。 系统重要性金融机构 (SIFIs) 的强化监管： 探讨了 G-SIBs 资本缓冲要求、可赎回债券（TLAC）要求，以及“生前遗嘱”（Living Will）对缓解系统性风险的战略作用。 第二部分：风险的量化计量与模型构建 本部分是本书的核心，提供了现代金融风险度量和建模的前沿技术与工具。 第三章：市场风险的计量方法 详尽介绍了市场风险资本计提的两种主要方法，并对比了其优劣： 1. 参数化方法（Delta-Normal Method）： 阐述了正态性假设下的方差-协方差法，计算复杂性较低，但在处理非线性工具（如期权）时需要结合 $Delta$ 和 $Gamma$ 调整。 2. 历史模拟法 (Historical Simulation)： 强调了数据窗口选择和回溯期对结果稳健性的影响。 3. 蒙特卡洛模拟法 (Monte Carlo Simulation)： 深入讲解了随机过程（如几何布朗运动、跳跃扩散模型）的选择，以及如何利用其生成数百万条未来市场情景路径来计算风险价值。 第四章：信用风险的量化模型 信用风险建模是实现精准风险定价的关键。本书聚焦于现代信用风险模型的结构： 1. 违约概率 (PD) 模型： 比较了经验法、评分卡模型（如逻辑回归、Probit模型）与机器学习方法（如梯度提升树）在估计个体或企业违约概率上的表现。 2. 违约损失率 (LGD) 与风险暴露 (EAD) 的估计： 分析了 LGD 估计的挑战，特别是当违约发生时，回收过程受市场环境影响的动态性。 3. 结构化产品与组合信用风险： 重点阐述了 Jarrow-Turnbull 模型 和 CreditMetrics 模型 的核心思想，解释了如何通过相关性矩阵来计算整个投资组合面临的尾部信用风险。 第五章：先进风险指标与模型验证 超越传统的风险价值（VaR），本书介绍了更全面的风险度量工具： 1. 期望损失 (Expected Shortfall, ES / CVaR)： 论证了 ES 相较于 VaR 在凸性和一致性上的优势，并介绍了其在监管环境（如 FRTB 下）中取代 VaR 的技术路径。 2. 压力测试 (Stress Testing) 与情景分析： 不仅停留在理论，更深入讲解了如何构建合理且具有破坏性的宏观经济情景（如利率急剧上升、特定行业资产价格暴跌），并评估金融机构的资本抵御能力。 3. 模型风险管理 (Model Risk Management, MRM)： 阐述了模型验证的“三道防线”原则，包括模型假设的合理性检验、回溯测试（Backtesting）与替代模型的交叉验证，确保模型在实际应用中的可靠性。 第三部分：风险管理实践与前沿趋势 本部分将理论与实践相结合，探讨了风险管理在企业治理中的战略地位，并展望了未来技术对风控的影响。 第六章：企业风险管理 (ERM) 与治理结构 阐述了 ERM 框架如何将风险管理融入企业战略决策和日常运营。 1. 三道防线模型 (Three Lines of Defense)： 详细界定了业务部门、风险管理/合规部门和内部审计部门各自的职责与协作机制。 2. 风险文化建设： 探讨了高层领导力在塑造稳健风险文化中的决定性作用，以及如何通过激励机制避免“冒险行为”的出现。 3. 风险报告与披露： 分析了监管要求（如 IFRS 9 下的预期信用损失模型）和投资者沟通中对风险信息披露的透明度和深度要求。 第七章：金融科技 (FinTech) 与未来风险管理 展望了新兴技术如何变革风险管理的面貌： 1. 大数据与人工智能在风控中的应用： 探讨了如何利用非结构化数据（如新闻文本、社交媒体情绪）来增强早期预警系统的能力，以及深度学习在识别复杂欺诈模式中的潜力。 2. 区块链技术对交易对手风险的潜在影响： 分析了分布式账本技术在提高结算透明度、缩短交易后流程方面的优势，及其对中央清算机构角色的挑战。 3. 气候变化风险的整合 (Climate Risk)： 探讨了物理风险（极端天气事件）和转型风险（政策变化、技术颠覆）如何通过资产价值和信贷组合传导至金融机构，以及监管机构（如央行和金融稳定理事会）对气候压力测试的要求。 本书特色： 案例驱动： 穿插大量源自全球金融市场的真实案例，以具体场景解释抽象的风险模型。 深度量化： 对核心计量模型（如 Copula 函数在多变量依赖性建模中的应用，以及随机微分方程在衍生品定价中的应用）提供了清晰的数学基础和直观解释。 面向实务： 紧密围绕全球最新的资本监管要求和行业最佳实践，确保内容的即时参考价值。 本书是理解现代金融复杂性、掌握先进风险计量工具、并构建稳健风险治理体系的必备参考书。它不仅是教科书，更是金融机构应对未来不确定性的实用手册。
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