Community Policy Analysis Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Blackwell Pub Professional

作者:Johnson, Thomas G. (EDT)/ Otto, Daniel M. (EDT)/ Deller, Steven C. (EDT)

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2006-1

价格:940.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780813804538

丛书系列:

图书标签:

政策分析
社区发展
建模
社会政策
公共管理
数据分析
量化研究
城市规划
社会科学
政策评估

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具体描述

With the shifting of responsibility for designing, planning and managing federally funded programs to state and local government, there is a need for a new group of public servants and others to be aware of how to deal with these responsibilities and challenges. The editors have been active in conducting training with state and local policy makers on how to deal with models using the material in this proposed work. The proposed work outlines and documents a set of community level analytical tools and procedures to assist local decision-making processes. The major goals of the work are to provide a reference for future community policy modeling and analysis efforts, and to provide a group of examples of applications of modeling.

深度学习在现代金融风险管理中的应用（A Deep Dive into Deep Learning Applications for Modern Financial Risk Management）图书简介本书全面深入地探讨了尖端深度学习技术如何革新传统金融风险管理领域。在当前高度复杂且瞬息万变的全球金融市场中，传统基于统计模型和线性假设的方法已日益显现其局限性。本书旨在为风险分析师、量化研究人员、金融科技（FinTech）工程师以及高级金融专业人士提供一套系统化、实践导向的知识框架和工具集，用以应对信用风险、市场风险、操作风险乃至系统性风险带来的严峻挑战。第一部分：金融风险建模的范式转变与深度学习基础第一章首先勾勒了金融风险管理的演进历程，重点分析了2008年金融危机后对风险模型的严格监管要求（如巴塞尔协议III/IV）与数据爆炸性增长对现有模型的冲击。本章强调了非线性、高维数据处理能力在现代风险管理中的不可或缺性，为引入深度学习奠定理论基础。第二章详细回顾了深度学习的核心理论，包括人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）。本书并未将这些技术视为黑箱，而是深入剖析了其数学原理、激活函数、优化算法（如Adam、RMSprop）以及正则化技术（如Dropout、批量归一化）。特别地，本章针对金融时间序列的特性，阐释了如何调整标准深度学习架构以捕捉序列依赖性和非平稳性。第三章关注数据准备与特征工程在金融深度学习中的关键作用。金融数据固有的噪声大、样本稀疏、类别不平衡（如欺诈或违约事件）等特点，对模型训练提出了特殊要求。本章详述了时间序列的重采样、特征构造（如基于技术指标、宏观经济变量的嵌入）、缺失值插补策略，并引入了对抗性训练和生成对抗网络（GANs）用于合成高保真度的模拟金融数据，以增强模型在极端条件下的鲁棒性。第二部分：核心风险领域的深度学习实践本书的第二部分是实战核心，聚焦于三大核心风险领域。第四章：信用风险的深度量化本章彻底革新了传统的Logit/Probit模型在违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约暴露（EAD）估计中的地位。我们详细介绍了使用深度前馈网络（DFN）和混合模型（如结合Transformer架构的文本信息处理）来预测企业和个人信用风险。内容涵盖了：深度学习驱动的评分卡构建：如何利用自动特征学习替代传统的主成分分析或WOE（Weight of Evidence）转换，提高模型的区分能力。生存分析与深度学习的结合：利用深度生存模型（Deep Survival Models）预测违约时间点，而非仅仅是二元分类。非结构化数据挖掘：利用自然语言处理（NLP）技术，分析公司财报、新闻舆情、社交媒体情绪，将其量化为信用风险的领先指标。第五章：市场风险与波动性预测的进阶市场风险的建模核心在于准确预测资产价格路径和波动率。本章展示了如何超越传统的GARCH族模型。长短期依赖建模：深入探讨了LSTM和Transformer模型在多资产时间序列预测中的表现，特别是处理高频交易数据时的优势。深度情景分析：引入深度强化学习（DRL）的概念，构建能够自主探索极端市场情景的模拟器，用于压力测试（Stress Testing）和计算在极端市场状态下的风险价值（VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）。关联性与尾部风险：如何使用图神经网络（GNNs）建模金融机构之间的复杂网络结构，识别传染风险，并利用Copula函数与深度学习相结合的方法更准确地捕捉尾部相关性。第六章：操作风险与合规性的自动化洞察操作风险通常是低频、高影响的事件，数据稀疏性是主要挑战。本章侧重于利用监督与无监督学习方法处理这类风险。事件检测与分类：利用循环神经网络和注意力机制处理内部操作日志和交易记录，实时识别异常模式。欺诈检测的对抗性方法：探讨如何使用Autoencoders和GANs来学习“正常”交易的分布，从而更有效地识别“异常”欺诈模式，并讨论了模型的可解释性（Explainability）在合规性审查中的重要性。监管文本分析：运用BERT等预训练语言模型对新的监管文件进行语义分析和合规性映射，自动化风险控制流程的更新。第三部分：模型的可解释性、稳健性与未来趋势仅仅实现高预测精度是不够的；在强监管环境中，风险模型必须具备透明度和可解释性。第七章：XAI（可解释人工智能）在金融风险中的落地本章系统性地介绍了应用于深度学习模型的可解释性技术，确保模型决策过程符合监管要求和业务逻辑：局部解释方法：深入讲解LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）在信用评级和资产定价中的具体应用案例。全局解释与归因：探讨如何通过梯度可视化和特征重要性分析来理解整个网络的决策逻辑。因果推断的整合：介绍如何利用因果图模型与深度学习结合，从相关性走向因果性，以提高风险预测的可靠性。第八章：模型验证、稳健性与对抗性攻击防御模型验证是金融风险管理的关键环节。本章讨论了深度学习模型特有的验证挑战：数据漂移与概念漂移的监控：建立实时的监控框架，检测模型性能随时间推移的下降，并触发模型再训练或校准。对抗性稳健性测试：讨论金融数据中潜在的“恶意扰动”（Adversarial Attacks），以及如何通过鲁棒优化和防御性蒸馏技术增强模型的抗攻击能力。模型治理与文档化：遵循MCR（Model Risk Management）的最佳实践，提供构建、验证和部署深度学习风险模型的完整生命周期管理指南。总结与展望：迈向自适应风险系统最后一章总结了本书的核心发现，并展望了深度学习在金融风险管理领域的未来方向，包括联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的跨机构风险数据共享，以及更先进的因果表示学习（Causal Representation Learning）在构建更具前瞻性和抗突变能力的自适应风险管理系统中的潜力。本书的特点在于理论的深度与实践的广度相结合，提供了大量的Python代码示例和真实世界的数据集（或模拟数据集），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。它为那些希望在数据驱动的金融世界中保持竞争优势的专业人士提供了不可或缺的路线图。