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係統講解風險管理計算與分析原理，安排大量實例，翔實介紹風險管理計算與建模的軟件實現。內容簡介
全書係統地講解瞭風險管理計算與建模原理，並安排瞭大量的實例，詳實地介紹瞭風險管理計算與建模的軟件實現。全書分為三個部分。第1~4章為部分，主要介紹風險管理計算與建模的一般原理，包括波動率的計算、損失分布的擬閤與模擬、損失估計、風險管理決策；第5~8章為第二部分，主要是具體地介紹瞭各種金融風險的計算分析與建模方法及其軟件實現，包括信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險等。第9章為第三部分，則是從自上而下的全麵風險管理視角介紹企業資本預算的基本原理與預算方法。本書能夠幫助學生熟練掌握風險管理的原理，提高學生風險管理計算與建模的技能。目錄
前 言第1章 金融資産收益波動率的計算1
1.1 靜態波動率的計算1
1.2 動態波動率的計算3
1.3 隱含波動率的計算11
第2章 損失分布的擬閤與模擬估計16
2.1 損失分布擬閤的Excel圖形判斷與K-S檢驗16
2.2 損失分布擬閤的Excel卡方檢驗22
2.3 損失分布擬閤的SPSS卡方檢驗與K-S檢驗25
2.4 損失分布的隨機模擬39
2.5 損失分布的貝葉斯估計44
第3章 損失估計47
3.1 損失次數頻率的二項分布估計47
3.2 損失金額頻率的正態估計48
3.3 總損失頻率的分析計算50
第4章 風險管理決策與內部控製評價52
4.1 期望損益準則決策52
4.2 商業銀行內部控製評價55
5章 信用風險管理84
5.1 個人信用綜閤評分與授信決策模型84
5.2 企業財務綜閤評價模型101
5.3 違約迴歸分析模型113
5.4 KMV模型127
5.5 信用風險損失計算139
5.6 應收賬款信用政策決策模型141
5.7 Credits Metrics模型：損失分布法147
5.8 Credits Metrics模型：濛特卡羅模擬法154
5.9 Credit Risk+模型159
第6章 市場風險管理162
6.1 久期與凸度的計算及應用162
6.2 資産負債組閤的久期分析與免疫管理168
6.3 風險價值計算的方差-協方差法170
6.4 風險價值計算的曆史模擬法177
6.5 股票β係數的計算180
6.6 期貨套期保值184
6.7 期權價格敏感性指標計算及其保值組閤構建190
6.8 期權價值影響因素的敏感性分析209
6.9 投資組閤保險212
6.10 基於擴展M-V模型的最優投資組閤構建217
6.11 基於單因素模型的最優投資組閤簡化求解232
第7章 操作風險管理240
7.1 操作風險價值估計的損失分布法240
7.2 操作風險經濟資本計算的標準法243
第8章 流動性風險管理245
8.1 現金需求的銷售百分比法預測245
8.2 現金需求的資金特性分析法預測247
8.3 現金預算250
8.4 企業資金鏈斷裂的流動性短缺風險度量與綜閤評價261
8.5 資産的市場流動性度量與綜閤評價268
8.6 流動性風險監管指標計算274
第9章 資本預算282
9.1 監管資本的標準法計算282
9.2 監管資本的內部評級法計算291
9.3 銀行風險監管指標的計算295
參考文獻297
前言/序言
應用創新型人纔培養的核心在於促進學生的知識、能力、素質協調發展，而建立與理論教學的有機結閤，以技能提升為核心，多層次、全方位的實驗教學體係是應用創新型人纔培養中最為重要的手段。組織編寫大學經濟管理類專業實驗指導教材係列，旨在滿足經濟管理類應用創新型人纔培養的實驗教學需要，該係列由茆訓誠教授策劃。本書是該係列中的一本。風險管理涉及許多計算與分析，推演過程比較復雜，手工計算工作量很大。根據原理，藉助軟件實現這些計算與分析，是我們風險管理的應用創新型人纔培養與工作實踐中非常重要的內容。本書側重於介紹風險管理中的計算方法與分析原理及其軟件實現。目的在於幫助學生熟練掌握風險管理原理，提高風險管理計算與分析技能。全書係統地講解瞭風險管理計算與分析原理，並安排瞭大量的實例，翔實地介紹瞭風險管理計算與分析的軟件實現。本書第1～4章主要介紹風險管理計算與分析的一般原理，包括金融資産收益波動率的計算、損失分布的擬閤與模擬估計、損失估計、風險管理決策與內部控製評價；第5～8章具體地介紹瞭各種金融風險的計算方法與分析原理及其軟件實現，包括信用風險管理、市場風險管理、操作風險管理、流動性風險管理等；第9章從自上而下的全麵風險管理視角介紹企業資本預算的基本原理與管理方法。
本書選擇編寫的實驗項目基本涵蓋瞭風險管理計算與分析的主要知識點，實驗方案設計注重閤理配置基本型實驗、模擬實訓型實驗、理論驗證型實驗、綜閤設計型實驗、研究創新型實驗等各種實驗比重。軟件實現步驟詳盡，圖文並茂，突齣實用，既適閤用於風險管理理論教學配套的實驗教學，也適閤用於單獨開設的風險管理計算與分析教學，培養學生實踐創新能力。各章所給的範例力求不僅具有代錶性、廣泛性，而且非常具有實用性。它們緊密結閤風險管理的實踐需要，對風險管理實踐工作具有較強的指導意義，許多範例結閤企業實際情況略加修改即可投入使用。所以，本書可以作為大學經濟管理類本科學生或研究生的風險管理、金融工程等課程的實驗教學教材，可以作為應用統計類專業碩士的專業實驗教材，也可以作為金融工程與風險管理實踐者、公司金融管理人士的參考書。其中範例的數據、軟件可以下載。
編者多年從事風險管理教學科研實踐，但為編好本書，在收集資料、擬定框架、編寫內容時，依然參閱瞭一些文獻資料，在此嚮這些作者深錶謝意。
本書編寫時間倉促，難免會有疏漏和不當之處，還望廣大讀者批評指正。
編者2015年12月5日
用戶評價
這本書的名字，尤其是“軟件實現”這四個字，觸動瞭我內心深處的一個痛點。在以往的金融風險管理學習過程中，我常常感到理論與實踐之間存在一道難以逾越的鴻溝。我們可能深入理解瞭巴塞爾協議、COSO框架的精髓，能夠熟練運用各種統計模型和計量經濟學方法，但當需要將這些知識轉化為可執行的代碼，構建實際的風險管理係統時，卻往往感到力不從心。選擇何種技術棧？如何高效地處理龐大的金融數據集？如何設計可擴展、可維護的代碼架構？這些問題常常睏擾著我。因此，這本書的齣現，對我而言，就像是一盞指引方嚮的明燈。我期望它能夠深入淺齣地講解如何利用現代編程技術，例如Python，以及其強大的數據科學庫（如Pandas、NumPy、Scikit-learn），來計算和分析各種風險。我想看到書中能夠提供具體的代碼示例，解釋不同風險度量方法（如信用風險、市場風險、操作風險）的軟件實現細節。更重要的是，我希望這本書能夠引導我思考如何構建一個完整的風險管理軟件生命周期，從數據采集、模型開發、到係統部署和持續監控。我尤其關心書中是否會涉及一些前沿技術，比如利用機器學習和人工智能來提升風險預測的準確性和效率，以及如何處理非結構化數據在風險管理中的應用。
評分讀到這本書的書名，我的大腦立刻開始積極地運轉，聯想到我在實際工作中遇到的種種挑戰。尤其“軟件實現”這四個字，更是直接擊中瞭我的痛點。我們常常會學習到很多關於風險管理的理論模型，也明白它們的重要性，但在真正需要動手去將這些模型變成可執行的代碼、可供分析的工具時，往往會遇到各種各樣的問題。比如，選擇哪種編程語言？需要掌握哪些核心的編程庫？如何高效地處理龐大的金融數據集？如何進行模型的驗證和優化？這些都是實操過程中繞不開的難題。因此，我迫切地希望這本書能夠在這方麵提供清晰的指引。我設想這本書會教授如何利用Python及其豐富的金融和數據科學庫，例如Pandas、NumPy、SciPy、Statsmodels，來構建和實現各種風險管理模型，包括市場風險、信用風險、操作風險等。我期待書中能夠提供詳細的代碼示例，解釋模型背後的邏輯是如何轉化為實際代碼的，並且會講解如何進行數據預處理、特徵工程、模型訓練、迴測和評估。此外，我也非常希望書中能夠探討軟件工程在風險管理中的應用，例如如何設計可擴展的風險計算框架、如何處理大規模數據、以及如何將模型部署到生産環境中。
評分這本書的書名，特彆是“軟件實現”這個關鍵詞，讓我眼前一亮，也激發瞭我強烈的求知欲。在當前飛速發展的金融科技浪潮下，單純的理論知識已經遠遠不能滿足實際工作的需求。我一直認為，風險管理的精髓不僅在於理解模型背後的邏輯，更在於如何將這些模型轉化為能夠實際運行、産生洞察的軟件工具。然而，在許多書籍中，這一環節往往被一帶而過，留給讀者的更多的是理論上的思考，而非實踐上的指導。因此，我非常期待這本書能夠填補這一空白。我希望它能為我提供一條清晰的路徑，教我如何將抽象的風險管理概念，例如信用評分模型、市場風險價值（VaR）、壓力測試等，通過編程語言（如Python）和相關庫（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels）來實現。我尤其關心書中是否會涉及實際的項目開發流程，例如如何進行需求分析、如何進行模型設計與選擇、如何進行代碼編寫與優化、如何進行模型驗證與部署，以及如何進行後期維護。我希望書中能夠包含一些真實的案例研究，通過這些案例，我能夠更直觀地理解軟件在風險管理中的實際應用，以及如何剋服在軟件實現過程中可能遇到的各種挑戰，比如數據處理的復雜性、計算效率的瓶頸、模型的可解釋性以及與現有係統的集成問題。
評分我之所以對這本書充滿好奇，完全是因為它的名字——“風險管理計算與分析：軟件實現”。在我過往的求學和工作經曆中，我接觸過不少關於風險管理理論的書籍，它們深入淺齣地講解瞭各種模型和框架，但往往在如何將這些理論轉化為實際可用的軟件工具時，就顯得語焉不詳。這導緻瞭很多時候，我們即便理解瞭理論，卻不知道如何動手去實現，如何用代碼去解決實際的風險管理問題。這本書的副標題，恰恰點齣瞭我最迫切的需求。我希望這本書能夠提供一些非常具體、可操作的指導，例如，如何利用Python這樣的主流編程語言，結閤Pandas、NumPy、SciPy等庫，來實現各種風險度量方法，比如市場風險的VaR計算、信用風險的違約概率（PD）估算、操作風險的損失分布分析等等。我更希望能看到書中能夠講解如何構建一個完整的風險管理軟件係統，這不僅僅包括模型的實現，還可能涉及到數據采集、清洗、特徵工程、模型訓練、迴測、驗證、部署以及後期的監控和維護。我希望書中能有實際的代碼片段，甚至是一個小的項目案例，這樣我纔能真正地將學到的知識應用到實踐中，解決工作中的實際問題。
評分這本書的名字讓我産生瞭一種莫名的期待，雖然我還沒有完全展開閱讀，但僅僅是書名本身就勾勒齣瞭一幅相當宏大的圖景。作為一個在金融領域摸爬滾打多年的從業者，我深知風險管理的重要性，也明白將抽象的理論轉化為實際可操作的工具是多麼關鍵。這本書的副標題“軟件實現”更是直接擊中瞭我的痛點。多少次，我們在理論推導上花費瞭大量心血，卻在實際代碼編寫、模型部署、數據集成上碰壁。理論再優美，如果無法落地，終究隻是紙上談兵。我迫切地希望這本書能提供一些具體的、可藉鑒的軟件開發思路和範例，能夠幫助我打破理論與實踐之間的鴻溝，讓風險管理不再是令人望而生畏的數學公式堆砌，而是能夠真正賦能業務決策的強大引擎。我期望書中能夠涉及當下主流的編程語言，例如Python，以及與之相關的金融計算庫，如NumPy、Pandas、SciPy，甚至是一些更專業的量化金融庫。更進一步，我希望它能講解如何利用這些工具構建模型，如何進行數據清洗和預處理，如何進行迴測和驗證，以及最終如何將模型部署到生産環境。當然，我也理解編寫一本涵蓋所有技術細節的書籍是極其睏難的，但即便是一些核心概念的清晰闡述，或者是一些關鍵技術點的深入剖析，都會對我産生巨大的價值。我對書中可能包含的案例研究也非常感興趣，真實世界中的風險管理挑戰往往比教科書上的例子要復雜得多，通過案例，我可以更直觀地理解理論的應用場景和潛在的陷阱。
評分單憑書名“風險管理計算與分析：軟件實現”，我腦海中就已經浮現齣許多關於這本書的期待，足以讓我迫不及待地想翻開它。我猜測這本書不僅僅是羅列一堆數學公式或者金融理論，更重要的是它會告訴我們如何把這些理論變成可以在電腦上運行、産生結果的實際工具。在實際工作中，我們經常會遇到這樣的睏境：學瞭很多風險管理的模型，知道它們是怎麼迴事，但要自己寫代碼去實現，去處理海量的數據，去進行精確的計算，卻感覺無從下手。這本書如果能夠在這方麵提供一些指導，那將是非常寶貴的。我希望它能介紹一些常用的編程語言和工具，比如Python，以及那些專門用於金融計算和數據分析的庫，能夠一步一步地教我們如何將風險模型轉化為實際的代碼。這不僅僅是代碼的編寫，更包括如何高效地處理數據，如何進行模型的迴測和驗證，如何評估模型的性能，以及如何將模型部署到實際的業務流程中去。我非常期待書中能夠包含一些具體的案例，通過這些案例，我們可以看到理論是如何在實踐中被應用的，軟件是如何幫助我們解決真實的風險管理問題的。比如，如何利用軟件來計算VaR，如何進行壓力測試，如何監控流動性風險等等。這些具體的應用場景，能夠幫助我們更好地理解風險管理的精髓，並提升我們的實操能力。
評分我之所以對這本書的齣現感到如此興奮，完全是因為它精準地抓住瞭我內心深處的一個痛點。在多年的金融學習和工作中，我積纍瞭大量的風險管理理論知識，也對各種復雜的模型有瞭深入的理解，但總覺得在理論與實踐之間，存在著一道難以逾越的鴻溝。很多時候，我們能夠清晰地理解一個風險模型的數學原理，卻苦於不知道如何將其轉化為一個可以在實際中運行的軟件工具，如何用代碼去實現它，如何去處理現實世界中紛繁復雜的數據，以及如何去評估和優化它的性能。這本書的副標題“軟件實現”正是點明瞭這個關鍵的環節。我非常期待這本書能夠係統地講解如何利用現代編程語言和技術，特彆是Python及其強大的數據科學生態係統（如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels、Scikit-learn等），來構建和實現各種風險管理模型。我希望書中能夠提供具體的代碼示例，指導讀者如何從零開始構建一個風險分析的軟件模塊，如何進行數據清洗、特徵提取、模型訓練、參數調優，以及如何進行有效的模型驗證和性能評估。更進一步，我也希望書中能夠探討一些關於風險管理軟件的係統設計理念，例如如何設計模塊化、可擴展的係統，如何處理大規模數據，以及如何進行模型部署和自動化。
評分當我看到這本書的名稱時，我的思緒便立刻被“軟件實現”這四個字所吸引。在當前金融行業日新月異的發展中，風險管理的重要性不言而喻，但將理論模型付諸實踐，轉化為可操作的軟件工具，往往是許多從業者和研究者麵臨的瓶頸。我曾多次在閱讀相關理論書籍後，感到在實際編程和模型構建上無從下手，對於如何選擇閤適的技術棧、如何處理海量數據、如何優化計算效率等問題感到迷茫。因此，這本書的齣現，對我而言，無疑是一場及時雨。我期望它能夠詳細地闡述如何利用現代編程語言，例如Python，及其豐富的金融計算庫（如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels），來計算和分析各種金融風險。我特彆希望能看到書中能夠提供具體的代碼實現案例，指導讀者如何將抽象的風險模型，如VaR、CVaR、壓力測試、信用評分等，轉化為可執行的軟件程序。此外，我也對書中關於軟件工程在風險管理中的應用充滿興趣，例如如何構建高效、可擴展的風險管理係統架構，如何進行數據管道的設計與優化，如何實現模型的自動化部署與監控，以及如何評估和提升模型的實際運行效果。
評分我對這本書的期待，源於我對當前金融風險管理領域現狀的一種深刻體悟。理論層麵的研究固然重要，但如何將這些精妙的理論轉化為可執行、可復用的軟件工具，始終是一個巨大的挑戰。在我以往的閱讀和學習經曆中，充斥著大量的關於風險模型數學推導和概念解釋的書籍，但真正能夠指導我們如何動手實現，如何利用現有技術構建實際風險管理係統的書籍卻相對稀少。這本書的書名，“風險管理計算與分析：軟件實現”，恰恰精準地抓住瞭這一痛點。我期望本書能夠係統地介紹如何利用現代軟件工程的方法和工具，來解決風險管理中的實際計算和分析問題。我希望它能深入探討如何利用Python及其生態係統（如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）來實現各種風險管理模型，例如市場風險度量（VaR, ES）、信用風險評估（PD, LGD, EAD）、操作風險量化以及流動性風險監控等。此外，我也非常關注書中是否會涉及軟件架構設計、數據管道構建、模型部署與監控等內容，這些都是構建一個健壯、高效的風險管理係統的關鍵組成部分。例如，如何設計一個能夠支持多種風險模型的靈活框架？如何構建高效的數據預處理和特徵工程流程？如何將訓練好的模型集成到現有的交易或風控係統中？以及如何實現模型的持續迭代和性能優化？這些實踐性的問題，是我最渴望從這本書中獲得解答的。
評分在我接觸的許多關於風險管理的書籍中，往往側重於理論框架的建立和數學模型的推導，對於如何將這些復雜的模型轉化為實際可用的軟件工具，卻著墨不多。這導緻瞭很多讀者，包括我自己，在學習瞭理論知識後，往往會麵臨一個巨大的挑戰：如何著手實現？是選擇哪種編程語言？需要哪些庫？如何處理海量數據？如何優化計算效率？等等，這些都是實操過程中繞不開的問題。這本書的書名“風險管理計算與分析：軟件實現”正中靶心，它明確地指齣瞭這本書的側重點不在於抽象的理論，而在於如何將這些理論通過軟件的形式落地，變成可以執行、可以分析的工具。我非常期待這本書能夠提供一些切實可行的指導，例如，如何利用Python及其豐富的科學計算庫（如NumPy、Pandas、SciPy）來構建和實現各種風險度量模型，如VaR、CVaR、壓力測試等。同時，我也希望書中能夠涉及到數據處理和管理的最佳實踐，因為在風險管理中，數據的質量和準確性至關重要。如何有效地清洗、轉換和存儲數據，如何處理缺失值和異常值，這些都是構建穩健風險管理係統的基礎。另外，我也對書中關於模型驗證和優化的章節充滿期待。一個模型再精妙，如果無法在實際數據上錶現良好，或者計算效率低下，都難以投入實際應用。因此，瞭解如何進行有效的模型迴測、參數調優以及性能優化，對於提升風險管理係統的實用性至關重要。
評分hao
評分不錯不錯，good，很好的購書體驗
評分還沒細看 應該不錯
評分對學習風險管理分析以及計算的軟件實現提供瞭很好的幫助
評分不錯不錯不錯不錯不錯
評分貨不錯……
評分還不錯
評分東西很好
評分京東購物送貨快，服務好，不錯
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