多目标条件风险值理论 9787030397355 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蒋敏，孟志青 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030397355

商品编码：29658217273

包装：平装

出版时间：2014-02-01

基本信息

书名:多目标条件风险值理论

：56.00元

售价：38.1元,便宜17.9元,折扣68

作者:蒋敏,孟志青

出版社：科学出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787030397355

字数：236000

页码：187

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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许多研究表明了CVaR在风险管理应用中的有效性，自CVaR模型被提出以来，国内外学者对CVaR模型的理论和应用进行了广泛的研究和探索，成果主要集中在三个方面：①以CVaR模型与VaR模型的对比为主的研究，如通过CVaR在金融方面的应用，对VaR与CVaR进行对比分析，从而说明CVaR模型的优越性，这些研究主要是从VaR和CVaR模型在刻画度量风险上进行对比，并通过数值实验表明了CVaR比VaR更有效，②以CVaR模型在金融投资、电力市场和供应链中的应用为主的研究，这些研究分别建立了金融中资产和证券组合投资的CVaR模型，通过实验或实证表明了CvaR刻画风险的有效性，特别在供应链中CVaR有着许多应用，如建立库存、采购和定价等模型，③以完善和发展CVaR模型理论及应用为主的研究，这些研究主要有均值-CVaR、wCVaR、EVaR和多目标CVaR等理论。 《多目标条件风险值理论》由蒋敏和孟志青著，第2章介绍了单目标vaR和CVaR(Uryasev RoCkafellaR)的基本理论结果，选用了A.Ahmadi-Javid的关于熵风险值(EVaR)研究成果，以及朱书尚等学者的*坏情况条件风险值(wCVaR)理论成果，在此对他们表示感谢。第3-8章的内容是近年来我们在导师胡奇英教授指导下的研究成果。

内容提要

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《多目标条件风险值理论》系统地介绍条件风险值理论的研究成果，包括单目标条件风险值(单目标CVaR) 和多目标条件风险值(多目标CVaR) 的基本理论和计算方法及其在金融、证券、房地产和供应链问题的应用.
　　《多目标条件风险值理论》由8 章组成：第1 章为概论，第2 章介绍了单目标VaR 和CVaR 风险模型的基本理论结果、ECVaR 和WCVaR 模型, 第3 ~8 章分别讨论了离散型单目标CVaR 模型、离散型多目标CVaR 模型、连续型多目标CVaR 模型、多阶段动态CVaR 模型、基于权值多周期多目标CVaR 模型以及双层多目标CVaR 模型.

目录

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作者介绍

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蒋敏，浙江工业大学经贸管理学院，博士研究生，副教授，硕士导师。自2004年以来在国内外学术期刊上共发表论文40余篇，其中SCI检索 8篇，主要对多目标CVaR模型理论及其应用进行了系统全面的研究，以此为主题的研究论文已发表27篇，并指导完成相关硕士论文5篇。

文摘

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序言

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《风险度量新视角：多目标条件风险值理论》 一、引言：金融风险管理的演进与挑战 在复杂多变的现代金融市场中，风险管理的重要性不言而喻。从宏观经济的波动到个体投资的决策，风险无处不在，并对金融机构的稳健运营、投资者的资产安全以及整个金融体系的稳定性构成严峻挑战。长久以来，风险度量一直是风险管理的核心问题。早期的风险度量方法，如标准差，虽然直观易懂，但其对风险的刻画往往过于片面，无法充分捕捉金融资产收益分布的非对称性、厚尾性以及潜在的极端事件。 为了克服这些局限，风险度量理论不断发展。方差-协方差模型、VaR（Value at Risk）以及CVaR（Conditional Value at Risk）等相继问世，为风险量化提供了更加精细的工具。VaR作为一种经典的风险度量指标，能够回答“在给定的置信水平下，可能遭受的最大损失是多少”这一关键问题。然而，VaR的缺点也日益显现，例如它在极端事件下可能表现出次可加性不足，即多个资产组合的VaR可能大于各资产自身VaR之和，这与风险分散化的直观理解相悖，也无法有效引导投资者规避极端风险。 CVaR，也称预期损失（Expected Shortfall），是对VaR的重大改进。它衡量的是在超过VaR的损失情况下，预期的平均损失是多少。CVaR不仅弥补了VaR在极端风险度量上的不足，还具备良好的数学性质，如相容性、次可加性等，使其在投资组合优化、风险监管等领域得到了广泛应用。 然而，现实世界中的风险往往是多方面的，单一的风险度量指标难以完全捕捉其复杂性。例如，投资者在评估风险时，可能同时关注损失的幅度、损失发生的概率、损失的性质（如流动性风险、信用风险等），以及这些风险在不同情境下的表现。传统的度量方法往往只能聚焦于其中一个或几个维度，而忽略了其他关键因素。在这种背景下，如何构建一个能够综合考量多种风险因素，并提供更全面、更精细的风险度量框架，成为了理论界和实业界共同追求的目标。 二、多目标视角下的风险度量：一个崭新的探索 《多目标条件风险值理论》一书正是基于对现有风险度量方法局限性的深刻洞察，以及对金融市场风险复杂性的充分认识，提出了一种全新的风险度量理论——多目标条件风险值理论。这本书的核心思想是将风险度量从单一维度的量化提升到多维度的综合评估，通过引入“多目标”的概念，以期更全面、更精确地刻画金融资产和投资组合的风险特征。 1. “多目标”的内涵与意义： 本书所提出的“多目标”，并非简单地将多个独立的风险指标叠加，而是深入挖掘不同风险度量指标之间内在的联系与互补性。它强调在风险评估过程中，需要同时考虑以下几个关键维度： 损失的幅度（Loss Magnitude）：这是风险度量最基础的维度，即潜在的最大损失额或损失比例。VaR和CVaR都属于此类。 损失的概率（Probability of Loss）：衡量某种损失发生的可能性。这涉及到概率分布的形态，特别是尾部概率。 损失的极端性（Tail Risk）：关注的是在极端不利情况下，损失可能达到的程度，以及这些极端事件发生的频率。CVaR在这一维度上优于VaR。 风险的分布特征（Distributional Characteristics）：除了均值和方差，收益率分布的偏度、峰度、厚尾性等非参数特征，对理解潜在风险至关重要。 风险的转移与传染（Risk Transmission and Contagion）：在多资产或多市场环境中，风险如何从一个部分传播到另一个部分，以及不同风险因素之间的相互作用。 特定风险类型的敏感性（Sensitivity to Specific Risk Types）：例如，流动性风险、信用风险、利率风险等，这些特定类型的风险可能无法被单一的量化指标完全捕捉。 通过引入“多目标”框架，本书旨在克服单一风险度量指标的片面性，从多个角度共同审视和度量风险。这有助于识别出单一指标可能忽略的潜在风险，为风险管理者提供更全面的决策依据。 2. 条件风险值理论的拓展： 本书将“条件风险值”的概念进一步深化和拓展。传统的CVaR关注的是“当损失超过VaR时，预期的平均损失”，而本书的多目标条件风险值理论，则将“条件”的概念扩展到多个维度。例如，可以构建“在特定置信水平下，且在某个特定事件发生时（例如，某个宏观经济指标达到某个阈值），预期的平均损失是多少”这样的多维度条件风险度量。 这种多维度的条件设定，使得风险度量能够更加贴合实际金融场景的复杂性。金融市场并非在孤立的环境中运行，宏观经济数据、市场情绪、政策变化等因素都会对资产收益产生显著影响。通过在风险度量中引入这些“条件”，能够更精准地刻画在不同情境下的风险暴露。 三、核心内容与研究方法： 《多目标条件风险值理论》一书并非仅仅停留在概念层面，它深入探讨了构建和应用多目标条件风险值理论的数学框架和计算方法。 理论基础与模型构建：本书将从概率论、统计学、优化理论等多个学科汲取养分，构建严谨的数学模型来定义和推导多目标条件风险值。这可能涉及到新的数学算子、优化目标函数的设计，以及对已有风险度量指标的重新审视和整合。 算法与计算实现：理论的价值在于其可操作性。本书将详细阐述计算多目标条件风险值的方法，可能包括基于蒙特卡罗模拟、参数估计、以及针对特定优化问题的求解算法。这些算法的设计将兼顾计算效率和精度。 实证分析与应用：理论的生命力在于其应用。本书将通过对实际金融数据的分析，展示多目标条件风险值理论在风险管理中的实际应用效果。这可能包括： 投资组合优化：在考虑多重风险目标的情况下，如何构建最优投资组合，以平衡风险和收益。 风险压力测试：如何利用多目标条件风险值，设计更具针对性和挑战性的压力测试场景。 金融监管：为监管机构提供更全面的风险评估工具，以应对系统性风险和特定类型的风险。 衍生品定价：研究多目标风险度量对衍生品定价模型的影响。 四、理论的创新性与价值： 《多目标条件风险值理论》的提出，具有重要的理论和实践意义： 理论创新：它打破了传统风险度量方法的思维定势，开辟了多维度、多目标风险度量的新领域，为风险管理理论的进一步发展提供了新的方向。 实践价值： 更全面的风险画像：为金融机构和投资者提供对风险更全面、更深入的理解，有助于识别和管理那些被传统方法忽略的风险。 更精细的风险控制：能够针对不同的风险维度进行精细化管理和对冲，提高风险管理的有效性。 更优的资源配置：在资本配置、风险定价等方面，提供更科学的依据，实现资源的优化配置。 应对复杂金融环境：在日益复杂的金融市场和不断变化的监管环境下，提供一套更具适应性和前瞻性的风险管理工具。 五、结论： 《多目标条件风险值理论》一书，是对现有风险度量理论的一次深刻反思和创新性拓展。它以“多目标”的视角，将风险的刻画提升到全新的高度，旨在为金融风险管理提供一套更全面、更精细、更具实操性的理论框架和方法论。本书的研究成果，将有助于金融机构提升风险管理能力，维护金融市场的稳定，并为投资者提供更可靠的决策支持。它标志着风险度量理论正朝着更加多元化、系统化和精细化的方向迈进。

评分☆☆☆☆☆

最近在关注金融科技（Fintech）的发展，特别是那些能够利用先进模型和算法来优化金融决策的领域。我一直对如何用数学和统计的方法来处理金融中的不确定性很感兴趣，而“风险价值”（VaR）无疑是其中一个重要的概念。然而，在我接触到的很多资料中，VaR的应用似乎总是比较单一，或者在解释的时候，很多潜在的风险因素没有被充分考虑进去。这本书的“多目标”特性，让我觉得它可能是在试图解决一个非常实际的问题：就是在金融决策中，我们往往需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡，而这些目标本身都伴随着不同程度的风险。比如，追求高收益可能意味着承受更高的市场波动风险，而追求低风险又可能牺牲部分潜在收益。再加上“条件”的加入，我猜测这本书会探讨如何根据不同的市场状态或投资者偏好，动态地调整风险的度量和管理策略。我非常好奇书中是否会介绍一些新的计算方法，或者如何将机器学习、大数据等技术与这种多目标风险理论相结合，以实现更智能、更个性化的风险管理。这本书听起来非常有潜力，可以帮助我对金融风险有一个更全面、更深入的理解，并且可能为未来的金融科技应用提供新的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融工程领域攻读博士的学生，我对于前沿理论研究的兴趣尤为浓厚。近期，我参与了一个关于极端事件风险量化的小组项目，在文献调研的过程中，我偶然发现了这本探讨“多目标条件风险值理论”的书籍。我一直对风险价值（VaR）及其相关理论很感兴趣，但现有的研究往往局限于单一目标或假设市场独立性，这在现实世界中是难以实现的。这本书所提出的“多目标”概念，无疑是对传统VaR理论的一次重大突破，它意味着我们可以同时考虑多个相互关联的风险因素，例如信用风险、市场风险、流动性风险等，并对它们进行统一的度量和管理。而“条件”的引入，更是让我看到了其在非对称信息和复杂市场动态下的应用潜力。我猜测这本书会深入探讨如何构建能够捕捉市场微观结构变化和宏观经济周期性影响的多目标风险模型，并可能包含一些先进的统计方法和数值模拟技术。我非常期待能够在这本书中学习到如何处理多目标决策下的风险权衡问题，以及如何在不确定性环境中优化投资组合的风险回报比。这对于我的学术研究，特别是关于系统性风险的量化和防范，将具有极其重要的理论和实践意义，相信它能为我的论文提供新的研究思路和方法论支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对金融市场有着强烈好奇心的业余投资者，尤其关注那些能够帮助我更好地理解市场运行机制的工具。我最近一直在阅读一些关于风险管理的基础知识，并对“风险价值”（VaR）这个概念产生了浓厚的兴趣。然而，我发现很多入门级的材料讲解得相对简单，只是粗略介绍了一下计算方法和意义。我希望能够找到一本更深入、更系统地讲解这个主题的书，特别是能够解释在现实市场中，如何考虑多种不同的风险因素，而不是仅仅关注单一的风险指标。这本书的名称“多目标条件风险值理论”听起来就非常专业，而且似乎能够解答我的一些疑问：比如，在投资决策中，如何同时考虑市场下跌的风险、资产流动性的风险、以及可能的政策变化带来的风险？“条件”这个词也让我觉得，这本书可能不会停留在静态的风险度量，而是会关注在特定市场环境下，风险是如何变化的。我非常希望这本书能够用一种相对清晰的方式，为我揭示这些复杂的概念，让我能够理解其背后的逻辑，并尝试将其应用于我自己的投资分析中，做出更审慎、更理性的投资决策，避免不必要的损失，并寻求更稳健的投资收益。

评分☆☆☆☆☆

收到，我将以一个读者的视角，撰写五段风格迥异、内容详尽且不直接提及书名的图书评价。 这本书的封面和整体设计给我一种严谨而又前沿的感觉，封面上那些抽象的线条和数据图表，似乎预示着这是一本探讨复杂数学模型和金融风险控制的著作。我是一个在量化投资领域摸爬滚打多年的从业者，近年来，随着市场波动性的加剧以及风险管理要求的不断提升，我一直在寻找能够帮助我更深入理解和应对复杂风险的工具和理论。市面上关于 VaR（风险价值）的介绍和应用虽然不少，但大多停留在单目标层面，对于如何在实际业务中整合多种风险考量，并在不同的情境下做出最优决策，我一直感到有些力不从心。这本书的标题——“多目标条件风险值理论”——瞬间抓住了我的眼球，它似乎直接触及了我工作中长期存在的痛点。我期待这本书能为我提供一套全新的理论框架，让我能够更系统地分析和量化不同目标下的风险，并在复杂的金融市场中做出更具前瞻性的决策。尤其是“条件”二字，暗示了其对市场特定状态下风险的深入剖析，这对于我在进行压力测试和情景分析时，无疑会带来极大的启发。我非常希望能在这本书中找到关于如何构建多维风险度量体系，以及如何在实践中应用这些理论工具的详细指导，从而真正提升我的风险管理能力，并最终转化为更优的投资表现。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融机构从事风险合规工作的资深人士，我一直面临着如何更精准、更全面地评估和管理各类金融风险的挑战。传统的风险度量方法，如VaR，虽然被广泛应用，但在面对日益复杂的金融衍生品、跨市场联动以及不断演变的监管环境时，其局限性也逐渐显现。尤其是在需要综合考量多个风险维度，并在不同业务线、不同产品之间进行有效权衡时，单维度的风险度量显得捉襟见肘。因此，当我看到“多目标条件风险值理论”这个概念时，我立刻意识到这可能是一本能够提供突破性解决方案的著作。我非常期待这本书能够深入阐述如何在实践中构建一个能够集成多种风险因素（如信用、市场、操作、流动性等）的多目标风险框架，并且“条件”的引入，预示着它可能能够处理非线性、非平稳的市场特征，以及在极端市场压力下的风险动态。我希望书中能提供关于如何具体实现这种多目标风险量化，以及如何在企业内部建立相应管理体系的指导，从而提升我们机构整体的风险识别、评估和控制能力，更好地应对金融市场的复杂性和不确定性，并满足不断提高的监管要求。