具体描述
编辑推荐
系统讲解风险管理计算与分析原理，安排大量实例，翔实介绍风险管理计算与建模的软件实现。内容简介
全书系统地讲解了风险管理计算与建模原理，并安排了大量的实例，详实地介绍了风险管理计算与建模的软件实现。全书分为三个部分。第1~4章为部分，主要介绍风险管理计算与建模的一般原理，包括波动率的计算、损失分布的拟合与模拟、损失估计、风险管理决策；第5~8章为第二部分，主要是具体地介绍了各种金融风险的计算分析与建模方法及其软件实现，包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等。第9章为第三部分，则是从自上而下的全面风险管理视角介绍企业资本预算的基本原理与预算方法。本书能够帮助学生熟练掌握风险管理的原理，提高学生风险管理计算与建模的技能。目录
前 言第1章 金融资产收益波动率的计算1
1.1 静态波动率的计算1
1.2 动态波动率的计算3
1.3 隐含波动率的计算11
第2章 损失分布的拟合与模拟估计16
2.1 损失分布拟合的Excel图形判断与K-S检验16
2.2 损失分布拟合的Excel卡方检验22
2.3 损失分布拟合的SPSS卡方检验与K-S检验25
2.4 损失分布的随机模拟39
2.5 损失分布的贝叶斯估计44
第3章 损失估计47
3.1 损失次数频率的二项分布估计47
3.2 损失金额频率的正态估计48
3.3 总损失频率的分析计算50
第4章 风险管理决策与内部控制评价52
4.1 期望损益准则决策52
4.2 商业银行内部控制评价55
5章 信用风险管理84
5.1 个人信用综合评分与授信决策模型84
5.2 企业财务综合评价模型101
5.3 违约回归分析模型113
5.4 KMV模型127
5.5 信用风险损失计算139
5.6 应收账款信用政策决策模型141
5.7 Credits Metrics模型：损失分布法147
5.8 Credits Metrics模型：蒙特卡罗模拟法154
5.9 Credit Risk+模型159
第6章 市场风险管理162
6.1 久期与凸度的计算及应用162
6.2 资产负债组合的久期分析与免疫管理168
6.3 风险价值计算的方差-协方差法170
6.4 风险价值计算的历史模拟法177
6.5 股票β系数的计算180
6.6 期货套期保值184
6.7 期权价格敏感性指标计算及其保值组合构建190
6.8 期权价值影响因素的敏感性分析209
6.9 投资组合保险212
6.10 基于扩展M-V模型的最优投资组合构建217
6.11 基于单因素模型的最优投资组合简化求解232
第7章 操作风险管理240
7.1 操作风险价值估计的损失分布法240
7.2 操作风险经济资本计算的标准法243
第8章 流动性风险管理245
8.1 现金需求的销售百分比法预测245
8.2 现金需求的资金特性分析法预测247
8.3 现金预算250
8.4 企业资金链断裂的流动性短缺风险度量与综合评价261
8.5 资产的市场流动性度量与综合评价268
8.6 流动性风险监管指标计算274
第9章 资本预算282
9.1 监管资本的标准法计算282
9.2 监管资本的内部评级法计算291
9.3 银行风险监管指标的计算295
参考文献297
前言/序言
应用创新型人才培养的核心在于促进学生的知识、能力、素质协调发展，而建立与理论教学的有机结合，以技能提升为核心，多层次、全方位的实验教学体系是应用创新型人才培养中最为重要的手段。组织编写大学经济管理类专业实验指导教材系列，旨在满足经济管理类应用创新型人才培养的实验教学需要，该系列由茆训诚教授策划。本书是该系列中的一本。风险管理涉及许多计算与分析，推演过程比较复杂，手工计算工作量很大。根据原理，借助软件实现这些计算与分析，是我们风险管理的应用创新型人才培养与工作实践中非常重要的内容。本书侧重于介绍风险管理中的计算方法与分析原理及其软件实现。目的在于帮助学生熟练掌握风险管理原理，提高风险管理计算与分析技能。全书系统地讲解了风险管理计算与分析原理，并安排了大量的实例，翔实地介绍了风险管理计算与分析的软件实现。本书第1～4章主要介绍风险管理计算与分析的一般原理，包括金融资产收益波动率的计算、损失分布的拟合与模拟估计、损失估计、风险管理决策与内部控制评价；第5～8章具体地介绍了各种金融风险的计算方法与分析原理及其软件实现，包括信用风险管理、市场风险管理、操作风险管理、流动性风险管理等；第9章从自上而下的全面风险管理视角介绍企业资本预算的基本原理与管理方法。
本书选择编写的实验项目基本涵盖了风险管理计算与分析的主要知识点，实验方案设计注重合理配置基本型实验、模拟实训型实验、理论验证型实验、综合设计型实验、研究创新型实验等各种实验比重。软件实现步骤详尽，图文并茂，突出实用，既适合用于风险管理理论教学配套的实验教学，也适合用于单独开设的风险管理计算与分析教学，培养学生实践创新能力。各章所给的范例力求不仅具有代表性、广泛性，而且非常具有实用性。它们紧密结合风险管理的实践需要，对风险管理实践工作具有较强的指导意义，许多范例结合企业实际情况略加修改即可投入使用。所以，本书可以作为大学经济管理类本科学生或研究生的风险管理、金融工程等课程的实验教学教材，可以作为应用统计类专业硕士的专业实验教材，也可以作为金融工程与风险管理实践者、公司金融管理人士的参考书。其中范例的数据、软件可以下载。
编者多年从事风险管理教学科研实践，但为编好本书，在收集资料、拟定框架、编写内容时，依然参阅了一些文献资料，在此向这些作者深表谢意。
本书编写时间仓促，难免会有疏漏和不当之处，还望广大读者批评指正。
编者2015年12月5日
用户评价
这本书的书名，特别是“软件实现”这个关键词，让我眼前一亮，也激发了我强烈的求知欲。在当前飞速发展的金融科技浪潮下，单纯的理论知识已经远远不能满足实际工作的需求。我一直认为，风险管理的精髓不仅在于理解模型背后的逻辑，更在于如何将这些模型转化为能够实际运行、产生洞察的软件工具。然而，在许多书籍中，这一环节往往被一带而过，留给读者的更多的是理论上的思考，而非实践上的指导。因此，我非常期待这本书能够填补这一空白。我希望它能为我提供一条清晰的路径，教我如何将抽象的风险管理概念，例如信用评分模型、市场风险价值（VaR）、压力测试等，通过编程语言（如Python）和相关库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels）来实现。我尤其关心书中是否会涉及实际的项目开发流程，例如如何进行需求分析、如何进行模型设计与选择、如何进行代码编写与优化、如何进行模型验证与部署，以及如何进行后期维护。我希望书中能够包含一些真实的案例研究，通过这些案例，我能够更直观地理解软件在风险管理中的实际应用，以及如何克服在软件实现过程中可能遇到的各种挑战，比如数据处理的复杂性、计算效率的瓶颈、模型的可解释性以及与现有系统的集成问题。
评分这本书的名字，尤其是“软件实现”这四个字，触动了我内心深处的一个痛点。在以往的金融风险管理学习过程中，我常常感到理论与实践之间存在一道难以逾越的鸿沟。我们可能深入理解了巴塞尔协议、COSO框架的精髓，能够熟练运用各种统计模型和计量经济学方法，但当需要将这些知识转化为可执行的代码，构建实际的风险管理系统时，却往往感到力不从心。选择何种技术栈？如何高效地处理庞大的金融数据集？如何设计可扩展、可维护的代码架构？这些问题常常困扰着我。因此，这本书的出现，对我而言，就像是一盏指引方向的明灯。我期望它能够深入浅出地讲解如何利用现代编程技术，例如Python，以及其强大的数据科学库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn），来计算和分析各种风险。我想看到书中能够提供具体的代码示例，解释不同风险度量方法（如信用风险、市场风险、操作风险）的软件实现细节。更重要的是，我希望这本书能够引导我思考如何构建一个完整的风险管理软件生命周期，从数据采集、模型开发、到系统部署和持续监控。我尤其关心书中是否会涉及一些前沿技术，比如利用机器学习和人工智能来提升风险预测的准确性和效率，以及如何处理非结构化数据在风险管理中的应用。
评分在我接触的许多关于风险管理的书籍中，往往侧重于理论框架的建立和数学模型的推导，对于如何将这些复杂的模型转化为实际可用的软件工具，却着墨不多。这导致了很多读者，包括我自己，在学习了理论知识后，往往会面临一个巨大的挑战：如何着手实现？是选择哪种编程语言？需要哪些库？如何处理海量数据？如何优化计算效率？等等，这些都是实操过程中绕不开的问题。这本书的书名“风险管理计算与分析：软件实现”正中靶心，它明确地指出了这本书的侧重点不在于抽象的理论，而在于如何将这些理论通过软件的形式落地，变成可以执行、可以分析的工具。我非常期待这本书能够提供一些切实可行的指导，例如，如何利用Python及其丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas、SciPy）来构建和实现各种风险度量模型，如VaR、CVaR、压力测试等。同时，我也希望书中能够涉及到数据处理和管理的最佳实践，因为在风险管理中，数据的质量和准确性至关重要。如何有效地清洗、转换和存储数据，如何处理缺失值和异常值，这些都是构建稳健风险管理系统的基础。另外，我也对书中关于模型验证和优化的章节充满期待。一个模型再精妙，如果无法在实际数据上表现良好，或者计算效率低下，都难以投入实际应用。因此，了解如何进行有效的模型回测、参数调优以及性能优化，对于提升风险管理系统的实用性至关重要。
评分读到这本书的书名，我的大脑立刻开始积极地运转，联想到我在实际工作中遇到的种种挑战。尤其“软件实现”这四个字，更是直接击中了我的痛点。我们常常会学习到很多关于风险管理的理论模型，也明白它们的重要性，但在真正需要动手去将这些模型变成可执行的代码、可供分析的工具时，往往会遇到各种各样的问题。比如，选择哪种编程语言？需要掌握哪些核心的编程库？如何高效地处理庞大的金融数据集？如何进行模型的验证和优化？这些都是实操过程中绕不开的难题。因此，我迫切地希望这本书能够在这方面提供清晰的指引。我设想这本书会教授如何利用Python及其丰富的金融和数据科学库，例如Pandas、NumPy、SciPy、Statsmodels，来构建和实现各种风险管理模型，包括市场风险、信用风险、操作风险等。我期待书中能够提供详细的代码示例，解释模型背后的逻辑是如何转化为实际代码的，并且会讲解如何进行数据预处理、特征工程、模型训练、回测和评估。此外，我也非常希望书中能够探讨软件工程在风险管理中的应用，例如如何设计可扩展的风险计算框架、如何处理大规模数据、以及如何将模型部署到生产环境中。
评分单凭书名“风险管理计算与分析：软件实现”，我脑海中就已经浮现出许多关于这本书的期待，足以让我迫不及待地想翻开它。我猜测这本书不仅仅是罗列一堆数学公式或者金融理论，更重要的是它会告诉我们如何把这些理论变成可以在电脑上运行、产生结果的实际工具。在实际工作中，我们经常会遇到这样的困境：学了很多风险管理的模型，知道它们是怎么回事，但要自己写代码去实现，去处理海量的数据，去进行精确的计算，却感觉无从下手。这本书如果能够在这方面提供一些指导，那将是非常宝贵的。我希望它能介绍一些常用的编程语言和工具，比如Python，以及那些专门用于金融计算和数据分析的库，能够一步一步地教我们如何将风险模型转化为实际的代码。这不仅仅是代码的编写，更包括如何高效地处理数据，如何进行模型的回测和验证，如何评估模型的性能，以及如何将模型部署到实际的业务流程中去。我非常期待书中能够包含一些具体的案例，通过这些案例，我们可以看到理论是如何在实践中被应用的，软件是如何帮助我们解决真实的风险管理问题的。比如，如何利用软件来计算VaR，如何进行压力测试，如何监控流动性风险等等。这些具体的应用场景，能够帮助我们更好地理解风险管理的精髓，并提升我们的实操能力。
评分我对这本书的期待，源于我对当前金融风险管理领域现状的一种深刻体悟。理论层面的研究固然重要，但如何将这些精妙的理论转化为可执行、可复用的软件工具，始终是一个巨大的挑战。在我以往的阅读和学习经历中，充斥着大量的关于风险模型数学推导和概念解释的书籍，但真正能够指导我们如何动手实现，如何利用现有技术构建实际风险管理系统的书籍却相对稀少。这本书的书名，“风险管理计算与分析：软件实现”，恰恰精准地抓住了这一痛点。我期望本书能够系统地介绍如何利用现代软件工程的方法和工具，来解决风险管理中的实际计算和分析问题。我希望它能深入探讨如何利用Python及其生态系统（如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）来实现各种风险管理模型，例如市场风险度量（VaR, ES）、信用风险评估（PD, LGD, EAD）、操作风险量化以及流动性风险监控等。此外，我也非常关注书中是否会涉及软件架构设计、数据管道构建、模型部署与监控等内容，这些都是构建一个健壮、高效的风险管理系统的关键组成部分。例如，如何设计一个能够支持多种风险模型的灵活框架？如何构建高效的数据预处理和特征工程流程？如何将训练好的模型集成到现有的交易或风控系统中？以及如何实现模型的持续迭代和性能优化？这些实践性的问题，是我最渴望从这本书中获得解答的。
评分我之所以对这本书的出现感到如此兴奋，完全是因为它精准地抓住了我内心深处的一个痛点。在多年的金融学习和工作中，我积累了大量的风险管理理论知识，也对各种复杂的模型有了深入的理解，但总觉得在理论与实践之间，存在着一道难以逾越的鸿沟。很多时候，我们能够清晰地理解一个风险模型的数学原理，却苦于不知道如何将其转化为一个可以在实际中运行的软件工具，如何用代码去实现它，如何去处理现实世界中纷繁复杂的数据，以及如何去评估和优化它的性能。这本书的副标题“软件实现”正是点明了这个关键的环节。我非常期待这本书能够系统地讲解如何利用现代编程语言和技术，特别是Python及其强大的数据科学生态系统（如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels、Scikit-learn等），来构建和实现各种风险管理模型。我希望书中能够提供具体的代码示例，指导读者如何从零开始构建一个风险分析的软件模块，如何进行数据清洗、特征提取、模型训练、参数调优，以及如何进行有效的模型验证和性能评估。更进一步，我也希望书中能够探讨一些关于风险管理软件的系统设计理念，例如如何设计模块化、可扩展的系统，如何处理大规模数据，以及如何进行模型部署和自动化。
评分我之所以对这本书充满好奇，完全是因为它的名字——“风险管理计算与分析：软件实现”。在我过往的求学和工作经历中，我接触过不少关于风险管理理论的书籍，它们深入浅出地讲解了各种模型和框架，但往往在如何将这些理论转化为实际可用的软件工具时，就显得语焉不详。这导致了很多时候，我们即便理解了理论，却不知道如何动手去实现，如何用代码去解决实际的风险管理问题。这本书的副标题，恰恰点出了我最迫切的需求。我希望这本书能够提供一些非常具体、可操作的指导，例如，如何利用Python这样的主流编程语言，结合Pandas、NumPy、SciPy等库，来实现各种风险度量方法，比如市场风险的VaR计算、信用风险的违约概率（PD）估算、操作风险的损失分布分析等等。我更希望能看到书中能够讲解如何构建一个完整的风险管理软件系统，这不仅仅包括模型的实现，还可能涉及到数据采集、清洗、特征工程、模型训练、回测、验证、部署以及后期的监控和维护。我希望书中能有实际的代码片段，甚至是一个小的项目案例，这样我才能真正地将学到的知识应用到实践中，解决工作中的实际问题。
评分当我看到这本书的名称时，我的思绪便立刻被“软件实现”这四个字所吸引。在当前金融行业日新月异的发展中，风险管理的重要性不言而喻，但将理论模型付诸实践，转化为可操作的软件工具，往往是许多从业者和研究者面临的瓶颈。我曾多次在阅读相关理论书籍后，感到在实际编程和模型构建上无从下手，对于如何选择合适的技术栈、如何处理海量数据、如何优化计算效率等问题感到迷茫。因此，这本书的出现，对我而言，无疑是一场及时雨。我期望它能够详细地阐述如何利用现代编程语言，例如Python，及其丰富的金融计算库（如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels），来计算和分析各种金融风险。我特别希望能看到书中能够提供具体的代码实现案例，指导读者如何将抽象的风险模型，如VaR、CVaR、压力测试、信用评分等，转化为可执行的软件程序。此外，我也对书中关于软件工程在风险管理中的应用充满兴趣，例如如何构建高效、可扩展的风险管理系统架构，如何进行数据管道的设计与优化，如何实现模型的自动化部署与监控，以及如何评估和提升模型的实际运行效果。
评分这本书的名字让我产生了一种莫名的期待，虽然我还没有完全展开阅读，但仅仅是书名本身就勾勒出了一幅相当宏大的图景。作为一个在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我深知风险管理的重要性，也明白将抽象的理论转化为实际可操作的工具是多么关键。这本书的副标题“软件实现”更是直接击中了我的痛点。多少次，我们在理论推导上花费了大量心血，却在实际代码编写、模型部署、数据集成上碰壁。理论再优美，如果无法落地，终究只是纸上谈兵。我迫切地希望这本书能提供一些具体的、可借鉴的软件开发思路和范例，能够帮助我打破理论与实践之间的鸿沟，让风险管理不再是令人望而生畏的数学公式堆砌，而是能够真正赋能业务决策的强大引擎。我期望书中能够涉及当下主流的编程语言，例如Python，以及与之相关的金融计算库，如NumPy、Pandas、SciPy，甚至是一些更专业的量化金融库。更进一步，我希望它能讲解如何利用这些工具构建模型，如何进行数据清洗和预处理，如何进行回测和验证，以及最终如何将模型部署到生产环境。当然，我也理解编写一本涵盖所有技术细节的书籍是极其困难的，但即便是一些核心概念的清晰阐述，或者是一些关键技术点的深入剖析，都会对我产生巨大的价值。我对书中可能包含的案例研究也非常感兴趣，真实世界中的风险管理挑战往往比教科书上的例子要复杂得多，通过案例，我可以更直观地理解理论的应用场景和潜在的陷阱。
评分当教材
评分好
评分货不错……
评分hao
评分讲得比较细
评分翻第一页就看不懂了。完全没考虑读者角度
评分快递很快，书写得也不错，理论性比较强。
评分这批书都很好！
评分好
相关图书
![计量经济学软件Eviews9.0简明操作教程/21世纪经济学系列教材 [Instructions of EViews 9.0 for Econometrics] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.windowsfront.com/12189741/59ce02bfNabcf0f3e.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 静流书站 版权所有