多目標條件風險值理論 9787030397355 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔣敏，孟誌青 著

圖書標籤:

• 風險管理
• 金融工程
• 優化理論
• 條件風險值
• VaR
• 投資組閤
• 量化金融
• 數學金融
• 統計學
• 金融風險

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030397355

商品編碼：29689579836

包裝：平裝

齣版時間：2014-02-01

基本信息

書名:多目標條件風險值理論

定價：56.00元

售價：38.1元,便宜17.9元,摺扣68

作者:蔣敏,孟誌青

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2014-02-01

ISBN：9787030397355

字數：236000

頁碼：187

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

許多研究錶明瞭CVaR在風險管理應用中的有效性，自CVaR模型被提齣以來，國內外學者對CVaR模型的理論和應用進行瞭廣泛的研究和探索，成果主要集中在三個方麵：①以CVaR模型與VaR模型的對比為主的研究，如通過CVaR在金融方麵的應用，對VaR與CVaR進行對比分析，從而說明CVaR模型的優越性，這些研究主要是從VaR和CVaR模型在刻畫度量風險上進行對比，並通過數值實驗錶明瞭CVaR比VaR更有效，②以CVaR模型在金融投資、電力市場和供應鏈中的應用為主的研究，這些研究分彆建立瞭金融中資産和證券組閤投資的CVaR模型，通過實驗或實證錶明瞭CvaR刻畫風險的有效性，特彆在供應鏈中CVaR有著許多應用，如建立庫存、采購和定價等模型，③以完善和發展CVaR模型理論及應用為主的研究，這些研究主要有均值-CVaR、wCVaR、EVaR和多目標CVaR等理論。 《多目標條件風險值理論》由蔣敏和孟誌青著，第2章介紹瞭單目標vaR和CVaR(Uryasev RoCkafellaR)的基本理論結果，選用瞭A.Ahmadi-Javid的關於熵風險值(EVaR)研究成果，以及硃書尚等學者的*壞情況條件風險值(wCVaR)理論成果，在此對他們錶示感謝。第3-8章的內容是近年來我們在導師鬍奇英教授指導下的研究成果。

內容提要

《多目標條件風險值理論》係統地介紹條件風險值理論的研究成果，包括單目標條件風險值(單目標CVaR) 和多目標條件風險值(多目標CVaR) 的基本理論和計算方法及其在金融、證券、房地産和供應鏈問題的應用.
　　《多目標條件風險值理論》由8 章組成： 章為概論，第2 章介紹瞭單目標VaR 和CVaR 風險模型的基本理論結果、ECVaR 和WCVaR 模型, 第3 ~8 章分彆討論瞭離散型單目標CVaR 模型、離散型多目標CVaR 模型、連續型多目標CVaR 模型、多階段動態CVaR 模型、基於權值多周期多目標CVaR 模型以及雙層多目標CVaR 模型.

目錄

作者介紹

蔣敏，浙江工業大學經貿管理學院，博士研究生，副教授，碩士導師。自2004年以來在國內外學術期刊上共發錶論文40餘篇，其中SCI檢索 8篇，主要對多目標CVaR模型理論及其應用進行瞭係統全麵的研究，以此為主題的研究論文已發錶27篇，並指導完成相關碩士論文5篇。

文摘

序言

多目標條件風險值理論：一種全新的金融風險管理視角 金融市場的復雜性與日俱增，傳統的風險度量方法在應對日益嚴峻的市場挑戰時顯得力不從心。在此背景下，“多目標條件風險值理論”應運而生，它不僅是對現有風險度量體係的革新，更是為金融機構提供瞭一種更為精細、全麵的風險管理工具。本書將深入探討這一前沿理論的核心思想、數學框架、應用場景及其潛在的理論價值與實踐意義。 第一章：理論的基石——風險度量的演進與挑戰 在深入理解多目標條件風險值理論之前，我們有必要迴顧風險度量理論的發展曆程。從早期的方差、標準差等描述資産波動性的指標，到 VaR (Value at Risk) 的廣泛應用，再到 ES (Expected Shortfall) 作為 VaR 的有力補充，每一次理論的進步都源於對市場風險認識的深化。 方差與標準差的局限性： 盡管這些指標直觀易懂，但它們無法區分上行風險與下行風險，對極端事件的捕捉能力也相對較弱。 VaR 的崛起與瓶頸： VaR 作為一種在特定置信水平下，資産在未來一段時間內可能遭受的最大損失的度量，一度成為金融機構風險管理的“黃金標準”。然而，VaR 存在非次可加性（即投資組閤的 VaR 可能大於各部分 VaR 之和），並且它僅關注在損失發生時的最大損失額，而忽略瞭損失超過 VaR 時的具體情況。 ES 的改進與不足： ES，也稱 CVaR (Conditional Value at Risk)，彌補瞭 VaR 的非次可加性，並能更好地描述極端損失的“尾部”風險。它衡量的是在損失超過 VaR 的情況下的平均損失。盡管 ES 優於 VaR，但在實際應用中，如何有效處理多重風險因素、捕捉不同風險類型之間的復雜聯動關係，仍然是亟待解決的問題。 本書認為，當前的風險度量方法在麵對現實世界中諸多的不確定性、非綫性的相互作用以及多維度的風險目標時，存在著固有的局限性。市場參與者不僅關注單一的損失幅度，更需要綜閤考量不同情景下的多種風險錶現，以及這些風險對不同業務、不同資産組閤可能産生的復閤影響。 第二章：多目標條件風險值理論的核心構建 “多目標條件風險值理論”的核心在於將風險度量從單一指標擴展到多維度、多目標、多情景的綜閤分析。它不再僅僅關注“損失有多大”，而是進一步探究“在特定條件下，多種風險指標會如何錶現”。 多目標的概念： 傳統的風險度量通常聚焦於單一的損失指標。而多目標風險度量則將市場風險、信用風險、操作風險、流動性風險等多種風險類型，或者不同時間跨度下的風險，或者不同資産類彆下的風險，視為需要同時度量的目標。例如，一個投資組閤可能同時需要關注其短期市場波動風險、長期信用違約風險以及潛在的流動性枯竭風險。 條件風險的內涵： “條件”二字是本理論的關鍵。它意味著風險的度量不再是孤立的，而是建立在特定的市場狀態、宏觀經濟情景、或者特定的市場行為模式之上。例如，在經濟衰退的條件下，股票市場的 VaR 可能顯著高於經濟繁榮時期；在利率急劇上升的條件下，債券組閤的利率風險將大幅增加。本理論強調瞭風險度量的動態性和情景依賴性。 數學框架的創新： 本理論構建瞭一套全新的數學框架來捕捉和量化多目標條件風險。這可能涉及到： 多維概率分布的建模： 傳統風險模型常基於單變量或低維度的概率分布，而多目標風險則需要描述高維隨機變量的聯閤分布。 Copula 函數的應用： Copula 函數能夠有效刻畫不同風險變量之間的非綫性依賴關係，這對於理解風險的傳染和傳導至關重要。 情景分析與模擬方法的拓展： 結閤先進的濛特卡洛模擬、馬爾可夫鏈濛特卡洛 (MCMC) 等方法，生成豐富多樣的市場情景，並計算在這些情景下的多目標風險。 優化理論的引入： 在多目標風險度量過程中，可能需要引入多目標優化理論，例如 Pareto 最優等概念，來理解不同風險組閤之間的權衡關係。 本書將詳細闡述構建這些數學模型所依賴的理論基礎、所使用的關鍵工具以及它們之間的內在聯係。 第三章：多目標條件風險值理論的應用領域 多目標條件風險值理論的提齣，為金融風險管理的各個環節提供瞭強大的分析工具，其應用前景廣闊。 資産組閤優化： 傳統的資産組閤優化通常以最大化預期收益和最小化風險（單一指標）為目標。而多目標條件風險值理論則可以實現更精細的組閤構建。例如，投資者可以同時設定在不同經濟情景下的市場風險、信用風險以及流動性風險的上界，從而構建齣在多種風險維度上都更具韌性的投資組閤。 資本配置與監管： 金融機構在進行資本配置時，需要考慮不同業務綫、不同資産類彆的風險貢獻。多目標條件風險值理論能夠提供一個更全麵的視角，幫助監管機構和內部管理層更準確地評估整體風險敞口，並製定更為閤理的資本要求。例如，當監管要求同時關注市場風險和操作風險時，本理論可以提供一種整閤的度量方法。 衍生品定價與對衝： 許多復雜衍生品的定價和對衝策略對市場風險、利率風險、波動率風險等多種風險因素都非常敏感。多目標條件風險值理論有助於更準確地理解這些風險在不同市場條件下的交互作用，從而改進定價模型和對衝策略的有效性。 壓力測試與極端事件應對： 壓力測試是金融機構風險管理的重要組成部分。多目標條件風險值理論能夠生成更具現實意義的極端情景，並量化在這些情景下多種風險可能同時爆發的程度，為機構的應急預案提供更充分的依據。 風險定價與績效評估： 傳統的風險調整後收益（RAROC）等績效評估指標，往往基於單一風險度量。而采用多目標條件風險值理論，可以實現更公平、更準確的風險定價和績效評估，激勵管理者在多維度上追求風險與收益的平衡。 本書將通過大量的案例分析，展示多目標條件風險值理論如何在上述領域中發揮其獨特價值。 第四章：理論的挑戰與未來展望 盡管多目標條件風險值理論展現齣巨大的潛力，但在其發展和應用過程中，也麵臨著一些挑戰。 數據可得性與質量： 準確地建模多維度的聯閤分布以及不同情景下的風險，需要大量高質量的曆史數據和對宏觀經濟因素的深入理解。 模型計算的復雜性： 高維度的概率分布建模和復雜模擬方法，可能導緻計算量的劇增，對計算資源提齣更高的要求。 模型風險的控製： 任何風險模型都存在模型風險，即模型本身的不準確性或不適用性。如何有效地識彆、度量和管理多目標模型帶來的模型風險，是需要深入研究的問題。 解釋性與溝通： 多目標風險度量的結果可能比單一指標更為復雜，如何清晰地嚮決策者、監管者和公眾解釋這些結果，並促進其理解和采納，也是一項挑戰。 展望未來，多目標條件風險值理論有望在以下幾個方麵得到進一步發展： 動態模型的構建： 發展能夠捕捉風險隨時間變化的動態模型，更準確地反映市場狀態的演變。 機器學習與人工智能的應用： 探索利用機器學習和人工智能技術，來輔助高維數據建模、情景生成和模型優化。 與其他金融理論的融閤： 將本理論與行為金融學、係統性風險研究等領域相結閤，形成更全麵的金融理論體係。 標準化與行業推廣： 隨著理論的成熟，有望推動相關風險度量指標的標準化，並被更廣泛地應用於金融行業的實踐中。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解“多目標條件風險值理論”的精髓，認識其在應對復雜金融風險挑戰中的關鍵作用。通過理論闡述、數學構建、應用展示以及挑戰探討，本書力求為學術界和金融實踐界提供一份有價值的參考，共同推動金融風險管理理論與實踐的進步。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融工程領域有濃厚興趣的學生，看到《多目標條件風險值理論》這本書，我的第一反應就是它是否能為我解決在實際問題中遇到的模型選擇和構建的睏惑。在經典的金融風險管理中，VaR 和 CVaR 是非常重要的工具，但它們往往是針對單一風險指標（如投資組閤的價值損失）進行度量的。然而，在現實的金融市場中，風險是多維度的。比如，一個投資組閤可能同時麵臨市場風險、信用風險、流動性風險，甚至操作風險。而且，這些風險之間可能存在復雜的相互作用，例如，市場劇烈波動可能導緻流動性枯竭，從而加劇信用風險。本書所提齣的“多目標條件風險值理論”，是否能夠提供一種框架，將這些不同的風險維度納入統一的風險度量體係？它是否能夠幫助我們計算齣在多個風險因素同時惡化，並且同時達到某個閾值時，投資組閤的預期損失？我尤其好奇書中是否會探討如何對不同的風險目標進行權重分配，或者如何考慮它們之間的相關性，從而構建齣更具現實意義的風險度量模型。這本書如果能為我提供一套嚴謹的理論工具，讓我能夠更準確地把握和管理多重風險，那將是我學習道路上的一個重要飛躍。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《多目標條件風險值理論》後，第一感覺是它所覆蓋的知識領域相當廣泛，涵蓋瞭統計學、概率論、優化理論，甚至可能還涉及到一些博弈論或決策科學的元素。從書名來看，其核心在於“多目標”和“條件風險值”。傳統意義上的風險值（VaR）和條件風險值（CVaR）在金融風險管理中扮演著至關重要的角色，它們能夠幫助我們量化在給定置信水平下的最大潛在損失。然而，現實中的許多決策場景並非孤立的，而是麵臨著多個需要同時考慮的優化目標。想象一下，一個大型能源公司的風險管理者，他們不僅要關注因市場波動導緻資産貶值的風險，還需要考慮因環境法規收緊而産生的閤規風險，甚至還要評估突發地緣政治事件對供應鏈造成的衝擊。這些風險往往是相互關聯的，並且其影響也可能通過不同的渠道傳導。那麼，本書提齣的“多目標條件風險值理論”是否提供瞭一個框架，能夠同時評估和權衡這些不同的風險源及其在不同目標下的錶現？它是否能夠幫助決策者在復雜的多重約束下，找到一個最優的風險管理策略？我尤其好奇書中是如何處理目標之間的衝突和權衡問題的，是否會引入一些新的數學工具或者優化算法來解決這類多目標優化問題在風險度量中的應用。這對於理解和應對現代社會中日益復雜的風險格局，無疑具有重要的理論和實踐意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《多目標條件風險值理論》讓我對它充滿瞭探索的欲望。通常，我們對風險的認知往往是單一維度的，比如在保險領域，關注的是投保人發生事故的概率和賠付金額。但在很多現代應用場景中，風險是相互關聯且目標多元的。例如，在自動駕駛汽車的開發過程中，安全性的考量就涉及多個方麵：需要保證車輛在各種天氣和路況下的穩定行駛，需要避免與行人、其他車輛發生碰撞，還需要應對突發的技術故障。這每一個方麵都可以視為一個“目標”，而“風險”則是在這些目標未能達成的具體錶現。本書的“多目標條件風險值理論”是否就是在這樣的背景下，提齣瞭一種能夠量化和評估這種多維度、多目標的風險？它是否能幫助我們理解，當多個風險因素同時達到某個臨界點時，整體係統的失效風險有多大？我特彆希望能在這本書中找到關於如何處理不同目標之間的相互影響，以及如何在此基礎上定義和計算“條件風險值”的詳細方法。如果它能夠為我們提供一種更精細、更全麵的風險度量工具，那麼對於那些處理復雜係統風險的領域，如人工智能安全、公共衛生危機管理等，都將具有開創性的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本《多目標條件風險值理論》的書名，讓我聯想到在一些高風險、高投入的工程項目管理中，常常需要同時考慮成本控製、進度保證、安全生産以及環境保護等多重目標。在這些場景下，僅僅關注單一的風險指標，如成本超支的概率，顯然是不夠的。例如，一個大型基礎設施建設項目，既要保證按時交付以避免延誤産生的巨額罰款，又要確保工程質量和結構安全，同時還要最大限度地減少對周邊環境的影響。這些目標之間往往存在著潛在的權衡關係。如果為瞭趕進度而犧牲質量，那麼可能帶來更嚴重的長期安全風險和修復成本；如果過度強調環保而忽略成本控製，項目又可能因資金鏈斷裂而停滯。本書的“多目標條件風險值理論”聽起來，似乎提供瞭一個更全麵的視角來度量和管理這類復雜場景下的風險。我猜想，書中可能會介紹如何構建一個包含多個風險指標的風險嚮量，並且定義一種新的“條件風險值”，該值能夠刻畫在所有目標都達到某種滿意水平下的風險程度。它是否能提供一種量化的方法，幫助項目管理者在多個風險因素相互影響的情況下，做齣更明智的決策，從而在復雜性和不確定性中找到最佳的平衡點？這本書對於理解和應對那些牽一發而動全身的復雜係統風險，應該具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本《多目標條件風險值理論》（ISBN：9787030397355）的書名本身就透露齣一種嚴謹的學術氣息，讓人不禁聯想到在金融、保險、工程等領域對風險進行量化分析的復雜性。作為一個對數據科學和量化模型略有涉獵的讀者，我非常好奇作者是如何在“多目標”的框架下，對“條件風險值”（CVaR）這一經典概念進行拓展和深化的。通常，風險度量往往聚焦於單一目標，比如最小化損失的概率，但現實世界中的決策往往涉及多個相互衝突的目標，例如在投資組閤管理中，既要追求收益最大化，又要控製下行風險，還可能要考慮流動性、可持續性等因素。那麼，本書是否提供瞭一種係統性的方法論，能夠將這些多元化的目標整閤進風險度量之中？書中提齣的“條件風險值理論”又是否在傳統CVaR的基礎上，加入瞭新的視角或者修正瞭其內在的局限性？例如，傳統的CVaR隻關注損失超過某個閾值的平均損失，而對於超過閾值的損失的具體分布，或者說極端事件的“尾部”特徵，它能提供更深入的洞察嗎？我非常期待書中能夠展現齣數學建模的精妙之處，以及如何在理論層麵構建齣能夠適應復雜多目標環境的風險度量框架。這本書的齣版，是否標誌著風險管理領域在理論層麵的一次重要突破，又或者它僅僅是現有理論的一次細緻梳理和應用探索？我希望它能給我帶來全新的啓發。