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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• 统计学
• 金融风险

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030397355

商品编码：29689579836

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

定价：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

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

《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： 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

作者介绍

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

序言

多目标条件风险值理论：一种全新的金融风险管理视角 金融市场的复杂性与日俱增，传统的风险度量方法在应对日益严峻的市场挑战时显得力不从心。在此背景下，“多目标条件风险值理论”应运而生，它不仅是对现有风险度量体系的革新，更是为金融机构提供了一种更为精细、全面的风险管理工具。本书将深入探讨这一前沿理论的核心思想、数学框架、应用场景及其潜在的理论价值与实践意义。 第一章：理论的基石——风险度量的演进与挑战 在深入理解多目标条件风险值理论之前，我们有必要回顾风险度量理论的发展历程。从早期的方差、标准差等描述资产波动性的指标，到 VaR (Value at Risk) 的广泛应用，再到 ES (Expected Shortfall) 作为 VaR 的有力补充，每一次理论的进步都源于对市场风险认识的深化。 方差与标准差的局限性： 尽管这些指标直观易懂，但它们无法区分上行风险与下行风险，对极端事件的捕捉能力也相对较弱。 VaR 的崛起与瓶颈： VaR 作为一种在特定置信水平下，资产在未来一段时间内可能遭受的最大损失的度量，一度成为金融机构风险管理的“黄金标准”。然而，VaR 存在非次可加性（即投资组合的 VaR 可能大于各部分 VaR 之和），并且它仅关注在损失发生时的最大损失额，而忽略了损失超过 VaR 时的具体情况。 ES 的改进与不足： ES，也称 CVaR (Conditional Value at Risk)，弥补了 VaR 的非次可加性，并能更好地描述极端损失的“尾部”风险。它衡量的是在损失超过 VaR 的情况下的平均损失。尽管 ES 优于 VaR，但在实际应用中，如何有效处理多重风险因素、捕捉不同风险类型之间的复杂联动关系，仍然是亟待解决的问题。 本书认为，当前的风险度量方法在面对现实世界中诸多的不确定性、非线性的相互作用以及多维度的风险目标时，存在着固有的局限性。市场参与者不仅关注单一的损失幅度，更需要综合考量不同情景下的多种风险表现，以及这些风险对不同业务、不同资产组合可能产生的复合影响。 第二章：多目标条件风险值理论的核心构建 “多目标条件风险值理论”的核心在于将风险度量从单一指标扩展到多维度、多目标、多情景的综合分析。它不再仅仅关注“损失有多大”，而是进一步探究“在特定条件下，多种风险指标会如何表现”。 多目标的概念： 传统的风险度量通常聚焦于单一的损失指标。而多目标风险度量则将市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等多种风险类型，或者不同时间跨度下的风险，或者不同资产类别下的风险，视为需要同时度量的目标。例如，一个投资组合可能同时需要关注其短期市场波动风险、长期信用违约风险以及潜在的流动性枯竭风险。 条件风险的内涵： “条件”二字是本理论的关键。它意味着风险的度量不再是孤立的，而是建立在特定的市场状态、宏观经济情景、或者特定的市场行为模式之上。例如，在经济衰退的条件下，股票市场的 VaR 可能显著高于经济繁荣时期；在利率急剧上升的条件下，债券组合的利率风险将大幅增加。本理论强调了风险度量的动态性和情景依赖性。 数学框架的创新： 本理论构建了一套全新的数学框架来捕捉和量化多目标条件风险。这可能涉及到： 多维概率分布的建模： 传统风险模型常基于单变量或低维度的概率分布，而多目标风险则需要描述高维随机变量的联合分布。 Copula 函数的应用： Copula 函数能够有效刻画不同风险变量之间的非线性依赖关系，这对于理解风险的传染和传导至关重要。 情景分析与模拟方法的拓展： 结合先进的蒙特卡洛模拟、马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 等方法，生成丰富多样的市场情景，并计算在这些情景下的多目标风险。 优化理论的引入： 在多目标风险度量过程中，可能需要引入多目标优化理论，例如 Pareto 最优等概念，来理解不同风险组合之间的权衡关系。 本书将详细阐述构建这些数学模型所依赖的理论基础、所使用的关键工具以及它们之间的内在联系。 第三章：多目标条件风险值理论的应用领域 多目标条件风险值理论的提出，为金融风险管理的各个环节提供了强大的分析工具，其应用前景广阔。 资产组合优化： 传统的资产组合优化通常以最大化预期收益和最小化风险（单一指标）为目标。而多目标条件风险值理论则可以实现更精细的组合构建。例如，投资者可以同时设定在不同经济情景下的市场风险、信用风险以及流动性风险的上界，从而构建出在多种风险维度上都更具韧性的投资组合。 资本配置与监管： 金融机构在进行资本配置时，需要考虑不同业务线、不同资产类别的风险贡献。多目标条件风险值理论能够提供一个更全面的视角，帮助监管机构和内部管理层更准确地评估整体风险敞口，并制定更为合理的资本要求。例如，当监管要求同时关注市场风险和操作风险时，本理论可以提供一种整合的度量方法。 衍生品定价与对冲： 许多复杂衍生品的定价和对冲策略对市场风险、利率风险、波动率风险等多种风险因素都非常敏感。多目标条件风险值理论有助于更准确地理解这些风险在不同市场条件下的交互作用，从而改进定价模型和对冲策略的有效性。 压力测试与极端事件应对： 压力测试是金融机构风险管理的重要组成部分。多目标条件风险值理论能够生成更具现实意义的极端情景，并量化在这些情景下多种风险可能同时爆发的程度，为机构的应急预案提供更充分的依据。 风险定价与绩效评估： 传统的风险调整后收益（RAROC）等绩效评估指标，往往基于单一风险度量。而采用多目标条件风险值理论，可以实现更公平、更准确的风险定价和绩效评估，激励管理者在多维度上追求风险与收益的平衡。 本书将通过大量的案例分析，展示多目标条件风险值理论如何在上述领域中发挥其独特价值。 第四章：理论的挑战与未来展望 尽管多目标条件风险值理论展现出巨大的潜力，但在其发展和应用过程中，也面临着一些挑战。 数据可得性与质量： 准确地建模多维度的联合分布以及不同情景下的风险，需要大量高质量的历史数据和对宏观经济因素的深入理解。 模型计算的复杂性： 高维度的概率分布建模和复杂模拟方法，可能导致计算量的剧增，对计算资源提出更高的要求。 模型风险的控制： 任何风险模型都存在模型风险，即模型本身的不准确性或不适用性。如何有效地识别、度量和管理多目标模型带来的模型风险，是需要深入研究的问题。 解释性与沟通： 多目标风险度量的结果可能比单一指标更为复杂，如何清晰地向决策者、监管者和公众解释这些结果，并促进其理解和采纳，也是一项挑战。 展望未来，多目标条件风险值理论有望在以下几个方面得到进一步发展： 动态模型的构建： 发展能够捕捉风险随时间变化的动态模型，更准确地反映市场状态的演变。 机器学习与人工智能的应用： 探索利用机器学习和人工智能技术，来辅助高维数据建模、情景生成和模型优化。 与其他金融理论的融合： 将本理论与行为金融学、系统性风险研究等领域相结合，形成更全面的金融理论体系。 标准化与行业推广： 随着理论的成熟，有望推动相关风险度量指标的标准化，并被更广泛地应用于金融行业的实践中。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解“多目标条件风险值理论”的精髓，认识其在应对复杂金融风险挑战中的关键作用。通过理论阐述、数学构建、应用展示以及挑战探讨，本书力求为学术界和金融实践界提供一份有价值的参考，共同推动金融风险管理理论与实践的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本《多目标条件风险值理论》的书名，让我联想到在一些高风险、高投入的工程项目管理中，常常需要同时考虑成本控制、进度保证、安全生产以及环境保护等多重目标。在这些场景下，仅仅关注单一的风险指标，如成本超支的概率，显然是不够的。例如，一个大型基础设施建设项目，既要保证按时交付以避免延误产生的巨额罚款，又要确保工程质量和结构安全，同时还要最大限度地减少对周边环境的影响。这些目标之间往往存在着潜在的权衡关系。如果为了赶进度而牺牲质量，那么可能带来更严重的长期安全风险和修复成本；如果过度强调环保而忽略成本控制，项目又可能因资金链断裂而停滞。本书的“多目标条件风险值理论”听起来，似乎提供了一个更全面的视角来度量和管理这类复杂场景下的风险。我猜想，书中可能会介绍如何构建一个包含多个风险指标的风险向量，并且定义一种新的“条件风险值”，该值能够刻画在所有目标都达到某种满意水平下的风险程度。它是否能提供一种量化的方法，帮助项目管理者在多个风险因素相互影响的情况下，做出更明智的决策，从而在复杂性和不确定性中找到最佳的平衡点？这本书对于理解和应对那些牵一发而动全身的复杂系统风险，应该具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《多目标条件风险值理论》后，第一感觉是它所覆盖的知识领域相当广泛，涵盖了统计学、概率论、优化理论，甚至可能还涉及到一些博弈论或决策科学的元素。从书名来看，其核心在于“多目标”和“条件风险值”。传统意义上的风险值（VaR）和条件风险值（CVaR）在金融风险管理中扮演着至关重要的角色，它们能够帮助我们量化在给定置信水平下的最大潜在损失。然而，现实中的许多决策场景并非孤立的，而是面临着多个需要同时考虑的优化目标。想象一下，一个大型能源公司的风险管理者，他们不仅要关注因市场波动导致资产贬值的风险，还需要考虑因环境法规收紧而产生的合规风险，甚至还要评估突发地缘政治事件对供应链造成的冲击。这些风险往往是相互关联的，并且其影响也可能通过不同的渠道传导。那么，本书提出的“多目标条件风险值理论”是否提供了一个框架，能够同时评估和权衡这些不同的风险源及其在不同目标下的表现？它是否能够帮助决策者在复杂的多重约束下，找到一个最优的风险管理策略？我尤其好奇书中是如何处理目标之间的冲突和权衡问题的，是否会引入一些新的数学工具或者优化算法来解决这类多目标优化问题在风险度量中的应用。这对于理解和应对现代社会中日益复杂的风险格局，无疑具有重要的理论和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融工程领域有浓厚兴趣的学生，看到《多目标条件风险值理论》这本书，我的第一反应就是它是否能为我解决在实际问题中遇到的模型选择和构建的困惑。在经典的金融风险管理中，VaR 和 CVaR 是非常重要的工具，但它们往往是针对单一风险指标（如投资组合的价值损失）进行度量的。然而，在现实的金融市场中，风险是多维度的。比如，一个投资组合可能同时面临市场风险、信用风险、流动性风险，甚至操作风险。而且，这些风险之间可能存在复杂的相互作用，例如，市场剧烈波动可能导致流动性枯竭，从而加剧信用风险。本书所提出的“多目标条件风险值理论”，是否能够提供一种框架，将这些不同的风险维度纳入统一的风险度量体系？它是否能够帮助我们计算出在多个风险因素同时恶化，并且同时达到某个阈值时，投资组合的预期损失？我尤其好奇书中是否会探讨如何对不同的风险目标进行权重分配，或者如何考虑它们之间的相关性，从而构建出更具现实意义的风险度量模型。这本书如果能为我提供一套严谨的理论工具，让我能够更准确地把握和管理多重风险，那将是我学习道路上的一个重要飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《多目标条件风险值理论》让我对它充满了探索的欲望。通常，我们对风险的认知往往是单一维度的，比如在保险领域，关注的是投保人发生事故的概率和赔付金额。但在很多现代应用场景中，风险是相互关联且目标多元的。例如，在自动驾驶汽车的开发过程中，安全性的考量就涉及多个方面：需要保证车辆在各种天气和路况下的稳定行驶，需要避免与行人、其他车辆发生碰撞，还需要应对突发的技术故障。这每一个方面都可以视为一个“目标”，而“风险”则是在这些目标未能达成的具体表现。本书的“多目标条件风险值理论”是否就是在这样的背景下，提出了一种能够量化和评估这种多维度、多目标的风险？它是否能帮助我们理解，当多个风险因素同时达到某个临界点时，整体系统的失效风险有多大？我特别希望能在这本书中找到关于如何处理不同目标之间的相互影响，以及如何在此基础上定义和计算“条件风险值”的详细方法。如果它能够为我们提供一种更精细、更全面的风险度量工具，那么对于那些处理复杂系统风险的领域，如人工智能安全、公共卫生危机管理等，都将具有开创性的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《多目标条件风险值理论》（ISBN：9787030397355）的书名本身就透露出一种严谨的学术气息，让人不禁联想到在金融、保险、工程等领域对风险进行量化分析的复杂性。作为一个对数据科学和量化模型略有涉猎的读者，我非常好奇作者是如何在“多目标”的框架下，对“条件风险值”（CVaR）这一经典概念进行拓展和深化的。通常，风险度量往往聚焦于单一目标，比如最小化损失的概率，但现实世界中的决策往往涉及多个相互冲突的目标，例如在投资组合管理中，既要追求收益最大化，又要控制下行风险，还可能要考虑流动性、可持续性等因素。那么，本书是否提供了一种系统性的方法论，能够将这些多元化的目标整合进风险度量之中？书中提出的“条件风险值理论”又是否在传统CVaR的基础上，加入了新的视角或者修正了其内在的局限性？例如，传统的CVaR只关注损失超过某个阈值的平均损失，而对于超过阈值的损失的具体分布，或者说极端事件的“尾部”特征，它能提供更深入的洞察吗？我非常期待书中能够展现出数学建模的精妙之处，以及如何在理论层面构建出能够适应复杂多目标环境的风险度量框架。这本书的出版，是否标志着风险管理领域在理论层面的一次重要突破，又或者它仅仅是现有理论的一次细致梳理和应用探索？我希望它能给我带来全新的启发。