Python機器學習之金融風險管理 阿卜杜拉.卡拉桑 9787115631480 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python機器學習之金融風險管理
ISBN：9787115631480
出版社：人民郵電
著編譯者：阿卜杜拉.卡拉桑
頁數：248
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1720211
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內容簡介

近年來，人工智能技術得到了快速發展，並在金融風險管理領域逐漸滲透。本書旨在引導讀者了解金融風險建模背後的理論，學會在金融風險管理業務中運用Python語言和一系列機器學習模型。 本書分為三部分，第一部分（第1～3章）介紹風險管理的基礎知識，第二部分（第4～8章）通過一系列案例將機器學習模型運用到市場風險管理、信用風險管理、流動性風險管理和運營風險管理等場景，第三部分（第9章、第10章）講解如何對其他金融風險類型進行建模。 本書案例豐富、實戰性強，適合金融行業的工程師、財務分析師、風險分析師等群體閱讀。通過閱讀本書，讀者將發現人工智能技術的強大魅力，並學會運用Python語言駕馭多種高效率的機器學習模型，進一步重塑自己的風險管理思維。

作者簡介

阿卜杜拉·卡拉桑是Magnimind公司的首席數據科學家，也是馬里蘭大學巴爾的摩分校的講師。

目錄

第一部分 風險管理基礎
第1章 風險管理基礎知識
1 1 風險
1 2 收益
1 3 風險管理
1 3 1 主要的金融風險類型
1 3 2 風險管理失敗導致嚴重的財務危機
1 4 金融風險管理中的信息不對稱
1 4 1 逆向選擇
1 4 2 道德風險
1 5 本章小結
1 6 參考資料
第2章 時間序列建模簡介
2 1 時間序列的成分
2 1 1 趨勢
2 1 2 季節性
2 1 3 周期性
2 1 4 殘差
2 2 傳統時間序列建模過程
2 3 白雜訊和信息準則
2 4 MA、AR和ARIMA模型
2 4 1 MA模型
2 4 2 AR模型
2 4 3 ARIMA模型
2 5 本章小結
2 6 參考資料
第3章 使用深度學習進行時間序列建模
3 1 RNN
3 2 LSTM
3 3 本章小結
3 4 參考資料
第二部分 使用ML管理市場、信用、流動性和運營風險
第4章 基於ML的波動率預測
4 1 ARCH模型
4 2 GARCH模型
4 3 GJR-GARCH模型
4 4 EGARCH模型
4 5 SVR-GARCH模型
4 6 神經網絡和深度學習
4 7 貝葉斯方法
4 7 1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
4 7 2 M-H算法
4 8 本章小結
4 9 參考資料
第5章 市場風險建模
5 1 VaR模型
5 1 1 方差-協方差法
5 1 2 歷史模擬法
5 1 3 蒙特卡羅法
5 2 降噪
5 3 ES模型
5 4 考慮流動性風險之後的ES模型
5 5 實際成本
5 6 本章小結
5 7 參考資料
第6章 信用風險估計
6 1 估計信用風險
6 2 風險籃子
6 3 使用邏輯回歸估計違約概率
6 4 使用貝葉斯模型估計違約概率
6 5 使用SVM估計違約概率
6 6 使用隨機森林估計違約概率
6 7 使用神經網絡估計違約概率
6 8 使用深度學習估計違約概率
6 9 本章小結
6 10 參考資料
第7章 流動性風險建模
7 1 流動性測量
7 1 1 基於成交量測量流動性
7 1 2 基於交易成本測量流動性
7 1 3 基於價格影響測量流動性
7 1 4 基於市場影響的流動性指標
7 2 GMM
7 3 GMCM
7 4 本章小結
7 5 參考資料
第8章 運營風險建模
8 1 熟悉欺詐數據
8 2 欺詐審查的監督學習建模
8 2 1 基於成本的欺詐審查
8 2 2 成本節約評分
8 2 3 成本敏感建模
8 2 4 貝葉斯最小風險法
8 3 欺詐審查的無監督學習建模
8 3 1 自組織映射
8 3 2 自編碼器
8 4 本章小結
8 5 參考資料
第三部分 對其他金融風險類型建模
第9章 公司治理風險度量：股價崩盤
9 1 股價崩盤度量
9 2 最小協方差行列式的理論
9 3 最小協方差行列式的代碼
9 4 面板數據分析
9 5 本章小結
9 6 參考資料
第10章 金融中的合成數據生成與HMM
10 1 合成數據生成
10 2 評估合成數據的功效
10 3 合成數據生成實戰
10 3 1 使用真實數據生成合成數據
10 3 2 使用模型生成合成數據
10 4 HMM簡介
10 5 對比隱馬爾可夫模型與Fama-French三因子模型
10 6 使用高斯HMM模型生成合成數據
10 7 本章小結
10 8 參考資料
後記

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