基于几类风险模型的破产理论研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韦晓 著

图书标签:

• 破产预测
• 风险管理
• 信用风险
• 结构性模型
• 计量经济学
• 金融工程
• 风险模型
• 破产理论
• 公司财务
• 不良资产

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514106428

版次：1

商品编码：11185042

包装：平装

开本：32开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：96

字数：100000

正文语种：中文

内容简介

　《基于几类风险模型的破产理论研究》基于经典风险模型破产理论，考虑了经济环境中的随机因素、利率因素等对保险公司盈余的影响，提出了经典风险模型的几种推广形式，针对重尾索赔额的风险模型，以精细大偏差技术为主要工具，从破产概率的极限性质和破产预警时长两个角度研究保险风险模型的风险特征。本书在注重理论研究的同时，结合实际更细致地刻画保险风险特征，以期为保险精算的数量风险管理提供技术参考。

内页插图

目录

《基于几类风险模型的破产理论研究》
第一部分背景和预备知识
第一章研究背景及主要内容
§1．1研究意义
§1．2国内外研究现状综述
§1．3主要内容
第二章风险模型破产理论
§2．1风险模型的简介
§2．2破产概率
§2．3风险模型的预警区问题
第二部分重尾索赔风险模型的破产概率
第三章重尾随机变量与精细大偏差
§3．1重尾随机变量
§3．2精细大偏差
第四章负相协重尾索赔风险模型
§4．1研究背景及预备知识
§4．2偏差定理在风险模型中的应用
第五章变保费率的扰动风险模型
§5．1模型背景及定义记号
§5．2破产概率的渐近

.§5．3主要结果的推导证明
第六章离散时间变利率风险模型
§6．1两种离散时间变利率风险模型的简介
§6．2两种有限时间破产概率的渐近结果
§6．3主要结论的推导证明
第七章离散时间随机利率风险模型
§7．1研究背景及记号
§7．2递归方程和上界
§7．3重尾索赔的渐近结果
第三部分风险模型的预警区问题
第八章索赔次数相关的风险模型
§8．1研究背景及预备知识
§8．2单个预警区的矩母函数和矩
§8．3总预警区的矩和矩母函数
第九章常利率连续时间风险模型
§9．1背景及预备知识
§9．2主要结果
§9．3指数索赔情形
参考文献

前言/序言

《风险模型的构建与优化：金融机构稳健运营之道》 本书深入探讨金融机构在复杂多变的经济环境中，如何通过科学构建和持续优化各类风险模型，来保障其稳健运营与持续发展。全书围绕风险识别、计量、管理与预警四大核心环节展开，力求为读者提供一套全面、系统且极具操作性的风险模型应用框架。 第一部分：风险模型的基础理论与构建框架 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解风险模型的内在逻辑与构建原则。 第一章 风险的本质与金融机构的风险管理目标： 剖析金融机构面临的各类风险（市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等）的根源，阐述风险管理在维护金融体系稳定、保护投资者利益、促进经济健康发展中的关键作用。本章将强调风险管理的战略性地位，而非仅仅视作合规性要求。 第二章 风险模型的分类与选择： 全面梳理当前主流的风险模型，包括但不限于 VaR（Value at Risk）、ES（Expected Shortfall）、C-VaR（Conditional Value at Risk）、信用评分模型（如 Logistic Regression, Decision Trees, SVM, Neural Networks）、压力测试模型、情景分析模型以及基于机器学习的风险识别模型等。重点分析各类模型的适用场景、优劣势，以及如何根据金融机构的业务特点、监管要求和风险偏好进行模型选择。 第三章 数据在风险模型构建中的核心作用： 强调高质量数据的获取、清洗、整合与分析对于风险模型准确性的至关重要性。详细介绍数据挖掘技术、特征工程在风险模型中的应用，以及如何处理缺失值、异常值和时间序列数据。此外，本章还将探讨数据治理与数据质量控制的体系化建设。 第四章 风险模型的理论基础与数学工具： 回顾概率论、统计学、计量经济学等在风险模型构建中的关键概念和工具。深入讲解如蒙特卡罗模拟、时间序列分析（ARIMA, GARCH 模型）、回归分析、因子模型、Copula 函数等用于刻画风险相关性和依赖性的重要方法。 第二部分：主流风险模型的原理、应用与实现 本部分将聚焦于几种在金融机构风险管理中应用最为广泛的模型，进行深入的原理讲解、实际应用案例分析以及具体的实现方法探讨。 第五章 市场风险模型：VaR 与 C-VaR 的深入解析： 详细介绍历史模拟法、参数法（方差-协方差法）、蒙特卡罗模拟法等计算 VaR 的方法，并对其进行比较。重点讲解 C-VaR 作为 VaR 的有效补充，如何提供更全面的尾部风险信息。本章将结合实际案例，展示如何利用这些模型进行投资组合的风险度量与对冲。 第六章 信用风险模型：从评分到违约预测： 探讨信用评分模型（如 Logit/Probit 模型、判别分析）的构建与应用，分析影响违约概率的关键因素。深入研究如 KMV 模型、CreditMetrics 等更为复杂的信用风险计量模型，讲解它们如何度量个体和组合的违约风险。此外，本章还将触及压力测试在信用风险评估中的作用。 第七章 操作风险模型：识别、度量与案例研究： 介绍操作风险的定义、类别及识别方法。深入讲解如基本指标法、标准化法、高级计量法等巴塞尔协议中操作风险的计量方法。通过典型案例，分析操作风险的成因，并探讨如何利用数据和模型来预测和防范操作风险事件。 第八章 流动性风险管理模型： ALM 与 LCR/NSFR 的实践： 阐述流动性风险的内涵与对金融机构生存的威胁。详细介绍资产负债管理（ALM）的基本原理，以及如何构建流动性缺口分析模型。重点讲解监管要求的 LCR（Liquidity Coverage Ratio）和 NSFR（Net Stable Funding Ratio）的计算方法及其在风险管理中的意义。 第三部分：风险模型的优化、验证与前沿进展 本部分将视角从模型的构建与应用，转向模型的持续改进和对未来趋势的展望。 第九章 风险模型的校准与优化： 探讨模型校准的重要性，即如何通过历史数据和市场反馈不断调整模型参数，使其更加贴近现实。介绍模型校准的常见方法，如最大似然估计、贝叶斯方法等。深入讨论模型优化策略，包括模型参数优化、特征选择优化、以及集成学习方法在提升模型预测能力方面的应用。 第十章 风险模型的验证与回测： 强调模型验证在确保模型有效性和可靠性方面的关键作用。详细介绍模型验证的常用方法，如回测（Backtesting）的各种统计检验方法（如 Kupiec 回归检验、Christoffersen 似然比检验），以及压力测试和情景分析作为模型有效性的补充验证手段。 第十一章 机器学习在风险模型中的应用： 深入探讨人工智能和机器学习技术在风险模型领域的创新应用。介绍如随机森林、梯度提升树、神经网络、深度学习等算法在信用评分、欺诈检测、市场波动预测、操作风险识别等方面的优势。本章将重点分析这些新技术的优势、挑战以及如何在现有框架下进行整合。 第十二章 监管科技（RegTech）与风险模型： 探讨监管科技的发展如何驱动风险模型的智能化和自动化。介绍 RegTech 在模型开发、部署、监控和报告等环节的应用，以及如何利用技术手段满足日益复杂的监管要求。 第十三章 新兴风险与未来展望： 关注气候变化风险、网络安全风险、地缘政治风险等新兴风险对传统风险模型带来的挑战。展望未来风险模型的发展趋势，包括对非结构化数据、行为金融学、因果推断等元素的融合，以及如何构建更具适应性和前瞻性的风险管理体系。 本书通过理论阐述、模型讲解、案例分析和前沿探讨相结合的方式，旨在为金融从业者、风险管理人员、监管机构以及相关领域的研究者提供一份详实、有益的参考。理解和掌握各类风险模型的构建与优化，是金融机构应对不确定性、实现可持续发展的基石。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是被书名吸引进来的。《基于几类风险模型的破产理论研究》这个名字，听起来就很有学术深度，而且“破产”这个词总是能引起人们的注意，因为它涉及到金钱、失业、甚至是社会稳定。我以为会是一本非常硬核、充满了数学公式和统计图表的专业著作，准备好了一本厚厚的笔记本，打算把所有重点都记下来。但读起来发现，作者在叙述复杂概念时，用了大量生动形象的比喻，这一点让我非常惊喜。他把一些抽象的风险模型比作“侦探破案的线索”，或者“航海时期的导航系统”，让我在脑海中能够形成清晰的画面。他对破产原因的剖析也相当细致，不仅仅是简单的“钱不够花了”，而是深入到了经营管理、市场环境、甚至是公司治理等多个层面。书中提到的“几类风险模型”，在作者的阐述下，不再是冰冷的数字，而是变成了一个个帮助我们理解事物运行规律的工具。我尤其对其中关于“黑天鹅事件”的讨论印象深刻，作者用不同的模型来解释为何这类突发事件会对企业造成毁灭性打击，以及如何通过一些预警机制来降低其影响。这本书给我最大的感受是，即使是再复杂的理论，只要作者用心去解释，普通读者也能从中获益。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个行业论坛上看到有人推荐这本书的，当时我就觉得这个主题非常前沿，而且与我们当前面临的经济形势息息相关。我本人是做金融分析的，平时接触各种风险评估工具，但对破产理论的研究相对比较少。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。作者在书中引入的“几类风险模型”，在我看来，是将理论研究与实际应用结合得非常出色。他没有停留在理论的层面，而是通过大量的案例分析，展示了这些模型是如何在现实中发挥作用的。比如，在分析一家上市公司的财务危机时，作者会运用某个模型来量化其负债风险，再用另一个模型来评估其市场竞争力下降的可能性。这种多角度、多层次的分析方法，让我耳目一新。而且，他对模型之间的相互作用和互补性也有深入的探讨，这对于我们进行综合性的风险评估非常有帮助。书中对于不同风险模型的优缺点和适用场景的界定也十分清晰，避免了“万能模型”的误导。总的来说，这本书对于我这样的金融从业者来说，是一份非常宝贵的参考资料，它不仅拓宽了我的理论视野，也为我的实际工作提供了新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的学术著作，它巧妙地将抽象的破产理论与具体的风险模型相结合，形成了一个既有深度又有广度的研究体系。我之前读过一些关于破产的书，大多侧重于法律或财务层面，而这本书则从更宏观、更系统化的视角出发，探讨了破产现象背后的多重风险因素。作者提出的“几类风险模型”，听起来非常专业，但我发现他解释得非常到位。他不仅仅是罗列这些模型，更重要的是分析了它们是如何相互关联、如何共同作用于企业的生存状态的。比如，有的模型可能侧重于企业内部的管理风险，有的则关注外部的市场和政策风险，而作者则试图构建一个将这些风险整合起来的框架。书中对于风险模型的构建逻辑、参数选择以及结果解读都进行了详细的论述，这对于想要深入理解风险模型的研究者来说，无疑是一份非常难得的资料。而且，书中对大量真实案例的引用，使得理论不再是空中楼阁，而是有了坚实的现实基础。这本书的写作风格严谨而不失生动，论证过程逻辑清晰，让我受益匪浅，它不仅提升了我对破产理论的理解，也让我对风险管理有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对经济学和金融学充满好奇的学生，在阅读过程中，这本书给我留下了深刻的印象。它以一种非常独特的方式，将“破产”这个看似负面的概念，与“风险模型”这个充满科学感的工具联系起来。我之所以觉得这本书“独特”，是因为它没有简单地罗列破产的原因，而是通过引入“几类风险模型”来系统地分析导致破产的潜在因素。在我看来，这些风险模型就像是一套精心设计的“诊断工具”，能够帮助我们更准确地识别企业面临的各种隐患。作者在介绍每一种风险模型时，都会非常细致地解释其核心思想、计算方法以及应用场景，让我能够逐步理解不同模型是如何从不同维度捕捉风险的。例如，他可能会介绍一个模型来衡量企业的流动性风险，另一个模型来评估其偿债能力，再一个模型来分析其市场份额的变化趋势。最让我感到惊叹的是，作者能够将这些不同模型整合起来，形成一个更全面的风险评估体系，从而更有效地预测破产的可能性。这本书让我深刻体会到，通过科学的风险模型，我们不仅可以更好地理解过去发生的破产事件，更重要的是，可以为企业未来的健康发展提供有力的指导和预警。

评分☆☆☆☆☆

这本书我大概翻阅了一下，感觉挺有意思的。虽然我对“风险模型”和“破产理论”这些概念了解不多，但作者的写作风格还是比较容易理解的。他并没有一开始就抛出一堆公式和枯燥的理论，而是从一些大家都能理解的例子入手，比如某家公司突然宣布破产，或者某种投资产品出现巨额亏损。然后，他会慢慢引出为什么会出现这样的情况，以及我们应该如何去识别和防范这些风险。书中提到的“几类风险模型”听起来很专业，但我理解下来，它们大概就像是不同角度的“放大镜”，帮助我们更清晰地看到潜在的问题。比如，有些模型可能侧重于企业的财务状况，有些则关注市场波动，还有些可能涉及到宏观经济的变动。作者在介绍每一种模型时，都会详细说明它的原理、适用范围以及局限性，这让我觉得他对内容的把握很到位，不像有些书那样为了写而写。总的来说，虽然有些地方我还需要回去查阅一些背景知识，但整体上是一本很有启发性的书，让我对金融风险和企业生存有了更深入的认识。