基於幾類風險模型的破産理論研究 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

韋曉 著

圖書標籤:

• 破産預測
• 風險管理
• 信用風險
• 結構性模型
• 計量經濟學
• 金融工程
• 風險模型
• 破産理論
• 公司財務
• 不良資産

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514106428

版次：1

商品編碼：11185042

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：96

字數：100000

正文語種：中文

內容簡介

　《基於幾類風險模型的破産理論研究》基於經典風險模型破産理論，考慮瞭經濟環境中的隨機因素、利率因素等對保險公司盈餘的影響，提齣瞭經典風險模型的幾種推廣形式，針對重尾索賠額的風險模型，以精細大偏差技術為主要工具，從破産概率的極限性質和破産預警時長兩個角度研究保險風險模型的風險特徵。本書在注重理論研究的同時，結閤實際更細緻地刻畫保險風險特徵，以期為保險精算的數量風險管理提供技術參考。

內頁插圖

目錄

《基於幾類風險模型的破産理論研究》
第一部分背景和預備知識
第一章研究背景及主要內容
§1．1研究意義
§1．2國內外研究現狀綜述
§1．3主要內容
第二章風險模型破産理論
§2．1風險模型的簡介
§2．2破産概率
§2．3風險模型的預警區問題
第二部分重尾索賠風險模型的破産概率
第三章重尾隨機變量與精細大偏差
§3．1重尾隨機變量
§3．2精細大偏差
第四章負相協重尾索賠風險模型
§4．1研究背景及預備知識
§4．2偏差定理在風險模型中的應用
第五章變保費率的擾動風險模型
§5．1模型背景及定義記號
§5．2破産概率的漸近

.§5．3主要結果的推導證明
第六章離散時間變利率風險模型
§6．1兩種離散時間變利率風險模型的簡介
§6．2兩種有限時間破産概率的漸近結果
§6．3主要結論的推導證明
第七章離散時間隨機利率風險模型
§7．1研究背景及記號
§7．2遞歸方程和上界
§7．3重尾索賠的漸近結果
第三部分風險模型的預警區問題
第八章索賠次數相關的風險模型
§8．1研究背景及預備知識
§8．2單個預警區的矩母函數和矩
§8．3總預警區的矩和矩母函數
第九章常利率連續時間風險模型
§9．1背景及預備知識
§9．2主要結果
§9．3指數索賠情形
參考文獻

前言/序言

《風險模型的構建與優化：金融機構穩健運營之道》 本書深入探討金融機構在復雜多變的經濟環境中，如何通過科學構建和持續優化各類風險模型，來保障其穩健運營與持續發展。全書圍繞風險識彆、計量、管理與預警四大核心環節展開，力求為讀者提供一套全麵、係統且極具操作性的風險模型應用框架。 第一部分：風險模型的基礎理論與構建框架 本部分旨在為讀者奠定堅實的理論基礎，理解風險模型的內在邏輯與構建原則。 第一章 風險的本質與金融機構的風險管理目標： 剖析金融機構麵臨的各類風險（市場風險、信用風險、操作風險、流動性風險等）的根源，闡述風險管理在維護金融體係穩定、保護投資者利益、促進經濟健康發展中的關鍵作用。本章將強調風險管理的戰略性地位，而非僅僅視作閤規性要求。 第二章 風險模型的分類與選擇： 全麵梳理當前主流的風險模型，包括但不限於 VaR（Value at Risk）、ES（Expected Shortfall）、C-VaR（Conditional Value at Risk）、信用評分模型（如 Logistic Regression, Decision Trees, SVM, Neural Networks）、壓力測試模型、情景分析模型以及基於機器學習的風險識彆模型等。重點分析各類模型的適用場景、優劣勢，以及如何根據金融機構的業務特點、監管要求和風險偏好進行模型選擇。 第三章 數據在風險模型構建中的核心作用： 強調高質量數據的獲取、清洗、整閤與分析對於風險模型準確性的至關重要性。詳細介紹數據挖掘技術、特徵工程在風險模型中的應用，以及如何處理缺失值、異常值和時間序列數據。此外，本章還將探討數據治理與數據質量控製的體係化建設。 第四章 風險模型的理論基礎與數學工具： 迴顧概率論、統計學、計量經濟學等在風險模型構建中的關鍵概念和工具。深入講解如濛特卡羅模擬、時間序列分析（ARIMA, GARCH 模型）、迴歸分析、因子模型、Copula 函數等用於刻畫風險相關性和依賴性的重要方法。 第二部分：主流風險模型的原理、應用與實現 本部分將聚焦於幾種在金融機構風險管理中應用最為廣泛的模型，進行深入的原理講解、實際應用案例分析以及具體的實現方法探討。 第五章 市場風險模型：VaR 與 C-VaR 的深入解析： 詳細介紹曆史模擬法、參數法（方差-協方差法）、濛特卡羅模擬法等計算 VaR 的方法，並對其進行比較。重點講解 C-VaR 作為 VaR 的有效補充，如何提供更全麵的尾部風險信息。本章將結閤實際案例，展示如何利用這些模型進行投資組閤的風險度量與對衝。 第六章 信用風險模型：從評分到違約預測： 探討信用評分模型（如 Logit/Probit 模型、判彆分析）的構建與應用，分析影響違約概率的關鍵因素。深入研究如 KMV 模型、CreditMetrics 等更為復雜的信用風險計量模型，講解它們如何度量個體和組閤的違約風險。此外，本章還將觸及壓力測試在信用風險評估中的作用。 第七章 操作風險模型：識彆、度量與案例研究： 介紹操作風險的定義、類彆及識彆方法。深入講解如基本指標法、標準化法、高級計量法等巴塞爾協議中操作風險的計量方法。通過典型案例，分析操作風險的成因，並探討如何利用數據和模型來預測和防範操作風險事件。 第八章 流動性風險管理模型： ALM 與 LCR/NSFR 的實踐： 闡述流動性風險的內涵與對金融機構生存的威脅。詳細介紹資産負債管理（ALM）的基本原理，以及如何構建流動性缺口分析模型。重點講解監管要求的 LCR（Liquidity Coverage Ratio）和 NSFR（Net Stable Funding Ratio）的計算方法及其在風險管理中的意義。 第三部分：風險模型的優化、驗證與前沿進展 本部分將視角從模型的構建與應用，轉嚮模型的持續改進和對未來趨勢的展望。 第九章 風險模型的校準與優化： 探討模型校準的重要性，即如何通過曆史數據和市場反饋不斷調整模型參數，使其更加貼近現實。介紹模型校準的常見方法，如最大似然估計、貝葉斯方法等。深入討論模型優化策略，包括模型參數優化、特徵選擇優化、以及集成學習方法在提升模型預測能力方麵的應用。 第十章 風險模型的驗證與迴測： 強調模型驗證在確保模型有效性和可靠性方麵的關鍵作用。詳細介紹模型驗證的常用方法，如迴測（Backtesting）的各種統計檢驗方法（如 Kupiec 迴歸檢驗、Christoffersen 似然比檢驗），以及壓力測試和情景分析作為模型有效性的補充驗證手段。 第十一章 機器學習在風險模型中的應用： 深入探討人工智能和機器學習技術在風險模型領域的創新應用。介紹如隨機森林、梯度提升樹、神經網絡、深度學習等算法在信用評分、欺詐檢測、市場波動預測、操作風險識彆等方麵的優勢。本章將重點分析這些新技術的優勢、挑戰以及如何在現有框架下進行整閤。 第十二章 監管科技（RegTech）與風險模型： 探討監管科技的發展如何驅動風險模型的智能化和自動化。介紹 RegTech 在模型開發、部署、監控和報告等環節的應用，以及如何利用技術手段滿足日益復雜的監管要求。 第十三章 新興風險與未來展望： 關注氣候變化風險、網絡安全風險、地緣政治風險等新興風險對傳統風險模型帶來的挑戰。展望未來風險模型的發展趨勢，包括對非結構化數據、行為金融學、因果推斷等元素的融閤，以及如何構建更具適應性和前瞻性的風險管理體係。 本書通過理論闡述、模型講解、案例分析和前沿探討相結閤的方式，旨在為金融從業者、風險管理人員、監管機構以及相關領域的研究者提供一份詳實、有益的參考。理解和掌握各類風險模型的構建與優化，是金融機構應對不確定性、實現可持續發展的基石。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的學術著作，它巧妙地將抽象的破産理論與具體的風險模型相結閤，形成瞭一個既有深度又有廣度的研究體係。我之前讀過一些關於破産的書，大多側重於法律或財務層麵，而這本書則從更宏觀、更係統化的視角齣發，探討瞭破産現象背後的多重風險因素。作者提齣的“幾類風險模型”，聽起來非常專業，但我發現他解釋得非常到位。他不僅僅是羅列這些模型，更重要的是分析瞭它們是如何相互關聯、如何共同作用於企業的生存狀態的。比如，有的模型可能側重於企業內部的管理風險，有的則關注外部的市場和政策風險，而作者則試圖構建一個將這些風險整閤起來的框架。書中對於風險模型的構建邏輯、參數選擇以及結果解讀都進行瞭詳細的論述，這對於想要深入理解風險模型的研究者來說，無疑是一份非常難得的資料。而且，書中對大量真實案例的引用，使得理論不再是空中樓閣，而是有瞭堅實的現實基礎。這本書的寫作風格嚴謹而不失生動，論證過程邏輯清晰，讓我受益匪淺，它不僅提升瞭我對破産理論的理解，也讓我對風險管理有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始是被書名吸引進來的。《基於幾類風險模型的破産理論研究》這個名字，聽起來就很有學術深度，而且“破産”這個詞總是能引起人們的注意，因為它涉及到金錢、失業、甚至是社會穩定。我以為會是一本非常硬核、充滿瞭數學公式和統計圖錶的專業著作，準備好瞭一本厚厚的筆記本，打算把所有重點都記下來。但讀起來發現，作者在敘述復雜概念時，用瞭大量生動形象的比喻，這一點讓我非常驚喜。他把一些抽象的風險模型比作“偵探破案的綫索”，或者“航海時期的導航係統”，讓我在腦海中能夠形成清晰的畫麵。他對破産原因的剖析也相當細緻，不僅僅是簡單的“錢不夠花瞭”，而是深入到瞭經營管理、市場環境、甚至是公司治理等多個層麵。書中提到的“幾類風險模型”，在作者的闡述下，不再是冰冷的數字，而是變成瞭一個個幫助我們理解事物運行規律的工具。我尤其對其中關於“黑天鵝事件”的討論印象深刻，作者用不同的模型來解釋為何這類突發事件會對企業造成毀滅性打擊，以及如何通過一些預警機製來降低其影響。這本書給我最大的感受是，即使是再復雜的理論，隻要作者用心去解釋，普通讀者也能從中獲益。

評分☆☆☆☆☆

這本書我大概翻閱瞭一下，感覺挺有意思的。雖然我對“風險模型”和“破産理論”這些概念瞭解不多，但作者的寫作風格還是比較容易理解的。他並沒有一開始就拋齣一堆公式和枯燥的理論，而是從一些大傢都能理解的例子入手，比如某傢公司突然宣布破産，或者某種投資産品齣現巨額虧損。然後，他會慢慢引齣為什麼會齣現這樣的情況，以及我們應該如何去識彆和防範這些風險。書中提到的“幾類風險模型”聽起來很專業，但我理解下來，它們大概就像是不同角度的“放大鏡”，幫助我們更清晰地看到潛在的問題。比如，有些模型可能側重於企業的財務狀況，有些則關注市場波動，還有些可能涉及到宏觀經濟的變動。作者在介紹每一種模型時，都會詳細說明它的原理、適用範圍以及局限性，這讓我覺得他對內容的把握很到位，不像有些書那樣為瞭寫而寫。總的來說，雖然有些地方我還需要迴去查閱一些背景知識，但整體上是一本很有啓發性的書，讓我對金融風險和企業生存有瞭更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對經濟學和金融學充滿好奇的學生，在閱讀過程中，這本書給我留下瞭深刻的印象。它以一種非常獨特的方式，將“破産”這個看似負麵的概念，與“風險模型”這個充滿科學感的工具聯係起來。我之所以覺得這本書“獨特”，是因為它沒有簡單地羅列破産的原因，而是通過引入“幾類風險模型”來係統地分析導緻破産的潛在因素。在我看來，這些風險模型就像是一套精心設計的“診斷工具”，能夠幫助我們更準確地識彆企業麵臨的各種隱患。作者在介紹每一種風險模型時，都會非常細緻地解釋其核心思想、計算方法以及應用場景，讓我能夠逐步理解不同模型是如何從不同維度捕捉風險的。例如，他可能會介紹一個模型來衡量企業的流動性風險，另一個模型來評估其償債能力，再一個模型來分析其市場份額的變化趨勢。最讓我感到驚嘆的是，作者能夠將這些不同模型整閤起來，形成一個更全麵的風險評估體係，從而更有效地預測破産的可能性。這本書讓我深刻體會到，通過科學的風險模型，我們不僅可以更好地理解過去發生的破産事件，更重要的是，可以為企業未來的健康發展提供有力的指導和預警。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個行業論壇上看到有人推薦這本書的，當時我就覺得這個主題非常前沿，而且與我們當前麵臨的經濟形勢息息相關。我本人是做金融分析的，平時接觸各種風險評估工具，但對破産理論的研究相對比較少。這本書的齣現，正好填補瞭我在這方麵的知識空白。作者在書中引入的“幾類風險模型”，在我看來，是將理論研究與實際應用結閤得非常齣色。他沒有停留在理論的層麵，而是通過大量的案例分析，展示瞭這些模型是如何在現實中發揮作用的。比如，在分析一傢上市公司的財務危機時，作者會運用某個模型來量化其負債風險，再用另一個模型來評估其市場競爭力下降的可能性。這種多角度、多層次的分析方法，讓我耳目一新。而且，他對模型之間的相互作用和互補性也有深入的探討，這對於我們進行綜閤性的風險評估非常有幫助。書中對於不同風險模型的優缺點和適用場景的界定也十分清晰，避免瞭“萬能模型”的誤導。總的來說，這本書對於我這樣的金融從業者來說，是一份非常寶貴的參考資料，它不僅拓寬瞭我的理論視野，也為我的實際工作提供瞭新的思路和方法。