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胡丹丹，刘智伟，王国利 著

图书标签:

• 拥塞系统
• 排队论
• 服务设施
• 优化模型
• 数学建模
• 运筹学
• 性能评估
• 仿真
• 随机过程
• 系统工程

店铺： 英典图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030479808

商品编码：29166174583

包装：平装

出版时间：2016-05-01

基本信息

书名：拥塞型服务设施优化建模理论与方法

：56.00元

作者：胡丹丹,刘智伟,王国利

出版社：科学出版社

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787030479808

字数：203

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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书系统总结了作者近年来在拥塞型服务设施优化问题建模、分析与求解方面的研究成果。所谓拥塞指的是：当需求数量大于服务容量时，服务设施无法同时满足它们，致使部分需求不能立刻获得服务，这就造成了设施拥塞。以拥塞型服务设施为研究对象，从优化建模及算法的角度对拥塞型服务设施的相关问题进行了深入研究，包括传统选址问题、随机服务系统理论和启发式算法，并且深入研究了拥塞设施的各类型选址、需求指派、容量优化等问题。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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现代金融风险管理与量化策略构建 本书聚焦于当前金融市场复杂性日益增加的背景下，如何系统、科学地构建现代金融风险管理体系，并结合前沿的量化分析技术，设计和实施有效的投资策略。全书内容涵盖了从宏观经济环境分析到微观资产定价，再到风险对冲与投资组合优化的全过程，旨在为金融机构、资产管理公司以及高净值投资者提供一套理论与实践深度融合的解决方案。 第一部分：金融风险的理论基础与度量体系 本部分深入探讨了金融风险的本质、分类及其在不同市场环境下的演变规律。风险不再仅仅被视为不确定性，而是被置于复杂的系统性交互之中进行审视。 第一章：金融风险的结构性解析 本章首先界定了信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险以及声誉风险等核心风险类型。重点分析了近年来全球金融危机中暴露出的风险传染机制，特别是金融工具的复杂化如何加剧了系统性风险的累积。我们引入了“尾部风险”（Tail Risk）的概念，探讨了在极端市场条件下，传统风险模型失效的内在原因，并引入了非线性动态系统理论来描述风险的突变点。 第二章：经典与前沿的风险度量工具 详细梳理了衡量风险的经典指标，如标准差、Beta系数、久期（Duration）和凸度（Convexity）。随后，笔墨集中于现代风险管理的核心工具：风险价值（Value at Risk, VaR）及其局限性。我们批判性地分析了历史回溯法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法的适用场景和计算难点。 更重要的是，本章着重介绍了对极值事件更敏感的度量工具——预期亏损（Expected Shortfall, ES）或称条件风险价值（CVaR）。通过大量的实际案例和数值模拟，展示了ES在捕捉极端损失分布方面的优越性。此外，章节末尾还探讨了基于信息熵和Copula函数构建多变量风险依赖结构的方法，以更好地刻画不同风险因子间的非对称关联。 第三章：压力测试与情景分析的动态设计 风险管理绝非静态的度量，而是动态的压力测试。本章详细阐述了如何设计有效的情景假设。这包括宏观经济冲击情景（如利率急剧上升、地缘政治冲突）、特定行业或资产类别的黑天鹅事件情景。书中提供了一套构建情景矩阵的SOP（标准操作流程），并讨论了如何利用历史数据和专家判断相结合的方式，对不同情景下的投资组合损失进行前向预测。强调了逆向压力测试（Reverse Stress Testing）在识别系统脆弱性方面的关键作用。 第二部分：量化投资策略的建模与实施 本部分将理论风险分析与实际的资产配置和交易策略相结合，构建一套可操作的量化投资框架。 第四章：现代投资组合理论的拓展与修正 回顾了马科维茨（Markowitz）的均值-方差模型，并指出了其在现实应用中的“输入敏感性”缺陷。重点介绍了超越传统效率前沿的优化方法： 1. Black-Litterman 模型： 结合了市场均衡观点和投资者的主观信念，提供了一个更稳健的资产权重分配方案。 2. 风险平价（Risk Parity）策略： 侧重于通过控制各类风险的贡献度来构建投资组合，而非仅依赖预期收益率，对构建跨资产类别的稳健组合具有重要指导意义。 3. 贝叶斯方法在组合优化中的应用： 如何利用贝叶斯统计框架对输入参数进行正则化处理，以提高组合构建的稳定性。 第五章：因子投资的深度挖掘与多因子模型构建 因子投资是现代量化策略的核心驱动力。本章从Fama-French三因子模型出发，系统梳理了价值、规模、动量、质量、波动率等主流因子。 因子识别与检验： 详细介绍如何利用时间序列和截面回归方法检验因子的有效性，并警惕“数据挖掘”（Data Mining）的陷阱。 因子模型的动态选择： 探讨了如何构建一个能够适应市场周期的多因子模型，例如，使用机器学习技术（如LASSO回归或随机森林）来筛选出当前市场环境下最具有解释力的因子组合。 因子纯化与对冲： 阐述了如何通过正交化（Orthogonalization）技术来剥离因子间的相关性，确保投资组合对特定风险因子的暴露是精确控制的。 第六章：高频交易与市场微观结构分析 本章转向了时间维度更短的交易策略。首先，对市场微观结构进行了细致的描述，包括订单簿的动态、买卖价差（Bid-Ask Spread）的形成机制、订单执行的成本与滑点（Slippage）。 流动性供给与需求建模： 介绍利用高频数据分析市场流动性的瞬时变化，如有效市场深度（Effective Market Depth）。 算法交易策略的优化： 重点解析了时间加权平均价格（TWAP）和成交量加权平均价格（VWAP）算法的局限性，并引入了基于最优执行理论（Optimal Execution Theory）的动态算法，如考虑冲击成本和市场价格影响的算法模型。 第三部分：风险对冲、衍生品与系统性管理 本部分关注如何运用金融衍生工具进行风险转移与管理，并讨论了金融机构层面更宏观的风险治理框架。 第七章：衍生品在风险管理中的应用 本章深入分析了远期、期货、互换和期权在对冲各类风险中的具体操作细节。 精确对冲与基差风险： 详细讨论了利用股指期货和利率期货进行系统性风险和利率风险对冲的具体模型，并量化了基差（Basis Risk）对对冲效率的影响。 期权策略的多维风险敞口管理： 阐述了如何利用希腊字母（Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho）来解构和管理期权组合的复杂风险结构。特别关注波动率交易策略（Volatility Arbitrage）的构建与风险敞口限制。 信用衍生品与CVA/DVA的计量： 对于场外衍生品交易，系统性地介绍了信用风险调整后的估值（Credit Valuation Adjustment, CVA）和债务价值调整（Debt Valuation Adjustment, DVA）的计算方法，这是现代交易对手风险管理的关键环节。 第八章：金融机构的宏观审慎监管与合规 本章从监管视角探讨金融风险治理。详细解读了巴塞尔协议III（Basel III）的核心要求，特别是对资本充足率（Capital Adequacy Ratio, CAR）、杠杆率（Leverage Ratio）和流动性覆盖率（LCR）的最新规定。书中强调了模型风险（Model Risk）在监管资本计算中的重要性，以及内部模型验证（Model Validation）的严格流程。同时，也探讨了如何将“逆周期资本缓冲”（Countercyclical Capital Buffer）纳入到机构的长期资本规划之中。 第九章：机器学习在风险预测与策略迭代中的前沿应用 本章展望了利用人工智能技术增强风险管理和投资决策的能力。 非线性风险建模： 利用神经网络（NN）和支持向量机（SVM）对高维、非线性的风险因子进行建模，以提高对极端事件的早期预警能力。 强化学习（Reinforcement Learning）在动态对冲中的潜力： 探讨了如何将强化学习算法应用于复杂的动态资产配置和最优执行问题，让智能体通过与模拟市场的交互，自主学习最优的决策策略，从而克服传统优化模型的静态限制。 可解释性AI（XAI）： 鉴于金融决策的敏感性，本章重点论述了如何应用LIME和SHAP等工具，确保复杂的预测模型具有可解释性，满足监管和投资者的信任需求。 结语：面向未来的金融稳健性 全书最终落脚于构建一个适应快速变化技术和市场环境的、高度韧性的金融风险管理与量化投资生态系统。强调理论的严谨性与实践操作的灵活性并重，为读者提供一套穿越牛熊周期的综合性工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本新近问世的著作，聚焦于现代交通、物流乃至信息网络中的一个核心痛点——“拥堵”现象，并试图提供一套严谨而实用的理论框架与操作工具。我之所以对它抱有极大的期待，是因为它似乎没有流于一般性的描述，而是深入到了对服务设施容量、需求波动与资源分配之间复杂耦合关系的数学建模层面。以往的许多管理学或运筹学书籍，在讨论拥堵时，往往侧重于宏观的系统优化或者微观的排队理论的某个特定分支，而鲜有能够将两者有机结合，并针对“服务设施”这一关键节点进行深度剖析的。我特别好奇作者是如何构建那些能够准确捕捉到非线性动态反馈机制的模型，例如，当设施的服务能力达到瓶颈时，需求侧的行为会如何反向影响拥堵程度？书中是否详细阐述了从理论推导到实际参数估计的全过程？如果能提供一些实际案例的验证，那就更为理想了，毕竟理论的魅力最终还是要通过现实问题的解决能力来体现。这本书的价值，可能就在于提供了一套能够将“看不见”的系统约束转化为“可量化”的决策依据的方法论，这对城市规划者、供应链管理者来说，无疑是一剂强心针。我期待它能成为我们工具箱里那把解决复杂系统瓶颈问题的“瑞士军刀”。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本书的目录和章节标题，我立刻感受到一种扑面而来的硬核气息，这绝非一本面向大众读者的通俗读物，它更像是一份献给专业研究者和资深工程师的“方法圣经”。从“随机过程在设施容量评估中的应用”到“多目标优化下的动态调度策略”，书中的术语和概念密度极高，显示出作者团队在理论基础上的深厚功力。吸引我的一个关键点是它对“服务设施”的界定可能非常宽泛，可能涵盖了数据中心、机场停机位、医院急诊室乃至智能制造流水线上的关键工序。这意味着，本书构建的方法论具有极强的迁移性和普适性。我尤其关注其中关于“鲁棒性设计”的部分，在当今充满不确定性的外部环境下，一个仅仅追求“平均最优”的模型是远远不够的，真正有价值的模型必须能抵御“黑天鹅”事件带来的冲击。作者是如何通过引入弹性约束或冗余设计来提升系统的韧性，并将其量化到模型参数中的？如果书中能详细剖析不同鲁棒性指标（如延迟容忍度、恢复时间）与成本之间的权衡关系，那么这本书的实战价值将呈几何级数增长。它不是在教你如何避免问题，而是在教你如何设计一个系统，使其在问题发生时依然能保持有效运转。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版风格透露出一种严谨的学术气质，与其说是阅读，不如说是“研习”。我注意到它在理论阐述上似乎非常注重逻辑的层层递进，从基础的排队论模型出发，逐步引入非平稳性、网络效应和用户博弈等高阶要素。这让我想起一些经典的运筹学教材，它们之所以经久不衰，就是因为它们搭建了一个坚实的理论基石，使得读者可以站在巨人的肩膀上上去进行创新。我猜测作者在构建这些“优化模型”时，一定对现实世界中服务设施的运作机制进行了细致入微的田野调查和数据采集。例如，在分析医院门诊拥堵时，书中会不会揭示出“病人选择不同候诊区”的行为偏好如何通过非线性方式反馈到整体等待时间分布上？如果能深入探讨这些行为经济学或社会心理学因素如何被纳入数学框架，那么这本书的贡献将远超传统的纯粹工程优化范畴，而触及到跨学科交叉研究的前沿。我更希望看到的是，在最终的“方法”章节中，作者能提供一套清晰的算法流程图或软件实现思路，让那些不擅长纯粹数学推导的工程师也能上手应用这些高级理论。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，很大程度上源于它对“理论”与“方法”并重的承诺。很多学术著作往往偏向理论的构建，虽然严谨但缺乏落地性；而很多工程手册又过于注重工具的使用，缺乏对底层原理的深刻洞察。我希望这本专著能够完美地平衡两者。特别是“方法”部分，我非常关注其在处理实际数据异构性方面的能力。现实世界的数据充满了缺失值、异常点和测量误差，一个健壮的优化模型必须能够容忍甚至利用这些不完美的数据进行决策。书中是否探讨了如何将贝叶斯方法或不确定性量化技术融入到拥堵模型的参数估计中？此外，鉴于现代服务设施往往是分布式、多层级的网络结构，书中是否也提供了网络级优化的视角，而不是仅仅局限于单个服务站点的优化？例如，如何通过优化上游调度中心来减轻下游多个接触点（Touch Points）的局部拥堵？这本书如果能展现出从微观的排队机制到宏观的网络平衡这一完整的建模光谱，那么它就真正配得上“理论与方法”的称号，将对整个运营管理领域产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章的摘要，我有一种强烈的直觉：这本书试图解决的并非孤立的瓶颈问题，而是一个动态的、演化的系统性难题。传统优化通常是静态的“点解决方案”，而现代服务业的特点是需求会随着时间、价格甚至心理预期而不断变化。这本书的“动态优化”理念，可能意味着它引入了时间序列分析、马尔可夫决策过程（MDP）甚至强化学习的某些思想来指导设施的实时调整。这对我理解大型互联网服务平台的资源伸缩（Scaling）策略非常有启发性。比如，在线视频流媒体在节假日高峰期的带宽分配策略，如何才能在保证服务质量（QoS）的同时，最大化服务器的利用率？书中对“资源池”的管理和“动态定价”机制的建模，想必会是精彩的篇章。我期待看到作者如何将复杂、高维的决策空间进行有效的降维处理，使得求解过程在计算复杂度上具备可行性。如果它能提供一套经过严格复杂度分析和收敛性证明的求解算法，那么这本书的理论深度无疑是顶级的。它不再是描述“有什么问题”，而是提供了一套“如何实时解决问题”的行动指南。