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出版者:Springer

作者:Paul Embrechts

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:2012-12-19

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540609315

丛书系列:

图书标签:

• Finance
• 金融数学
• 金融
• 統計學
• 數學
• 金融学
• 英文原版
• 统计学
• Extreme Value Theory
• Statistical Modeling
• Probability
• Risk Management
• Finance
• Insurance
• Hydrology
• Climate Science
• Time Series Analysis
• Stochastic Processes

《聚焦极端：理解与预测异常事件》 在世界复杂而充满变数的画布上，极端事件如同闪电划破夜空，虽不常见，却往往带来颠覆性的影响。无论是突如其来的金融危机、吞噬一切的自然灾害，还是悄无声息蔓延的全球疫情，这些“黑天鹅”式的异常现象，挑战着我们固有的认知模式和预测能力。本书《聚焦极端：理解与预测异常事件》并非一部关于特定主题的学术专著，而是旨在为读者构建一个宏观的认知框架，深入剖析极端事件的本质，探究其生成机制，并提供一套系统性的方法论，用以更好地理解、量化乃至一定程度上预测这些极具影响力的事件。 我们生活在一个由概率驱动的世界，但极端事件的出现，恰恰是对传统概率分布模型的一种严峻考验。当事件发生的概率低到可以忽略不计，我们却依然无法忽视其可能带来的毁灭性后果时，传统的平均值、标准差等统计量便显得力不从心。《聚焦极端》将带领读者超越线性的思维，进入一个更加广阔的统计学领域，探索那些能够捕捉“长尾”特征、描述“胖尾”分布的有力工具。我们将深入研究极值理论（Extreme Value Theory, EVT）的核心概念，理解如何运用广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）和广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）等数学工具，来刻画并量化异常事件的发生规律。 本书将首先从基础概念入手，阐释什么是“极端事件”，以及其在不同学科领域中的表现形式。我们将通过一系列生动具体的案例，从经济学中的市场崩溃、气候学中的百年洪水、社会学中的群体性恐慌，到医学中的突发性疾病传播，展现极端事件的普遍性和多样性。读者将了解到，极端事件并非孤立的随机扰动，它们往往根植于复杂的系统动力学之中，可能是由微小的初始扰动经过非线性放大而产生，也可能是由多个潜在因素叠加作用下的临界爆发。 在理解了极端事件的普遍性与复杂性之后，《聚焦极端》将重点介绍一系列用于量化和建模的方法。我们将探讨如何利用统计学中的非参数方法、时间序列分析以及机器学习技术，来识别和分析历史数据中的异常模式。例如，如何通过滑动窗口统计、分位数回归等技术，在海量数据中筛选出可能预示极端事件的信号；如何运用马尔可夫链、隐马尔可夫模型等，来描述系统状态的转移，并捕捉导致极端事件的级联效应。 更进一步，本书将深入讲解如何构建预测模型。我们将审视贝叶斯方法在不确定性量化中的优势，以及它如何能够有效地融入先验知识，从而提升对极端事件预测的鲁棒性。同时，我们也将探讨基于模拟的方法，例如蒙特卡洛模拟，如何帮助我们探索不同场景下的极端事件可能性，并评估其潜在影响。本书还将介绍一些新兴的机器学习模型，如深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它们在处理序列数据和捕捉长期依赖性方面的强大能力，为预测动态系统中的极端事件提供了新的思路。 然而，《聚焦极端》并非仅仅停留于理论模型。我们深知，任何模型都必须经过实践的检验。因此，本书还将讨论模型验证与评估的关键要素。我们将学习如何运用各种评价指标，如精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线，来衡量模型的预测性能，并强调在评估极端事件预测模型时，需要特别关注对“稀有事件”的识别能力。同时，我们也会探讨模型的可解释性问题，因为理解模型做出预测的逻辑，对于建立信任和指导决策至关重要。 在应用的层面，《聚焦极端》将触及多个关键领域。在金融领域，我们将探讨如何利用极值理论来计算风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR），以应对市场剧烈波动；在环境科学中，我们将学习如何建立模型来预测极端天气事件的频率和强度，为防灾减灾提供科学依据；在公共卫生领域，我们将考察如何分析流行病学数据，预测传染病的爆发模式，并制定有效的干预措施。 本书的一大特色在于，它鼓励读者进行批判性思考。我们必须承认，预测极端事件本身就是一项极具挑战性的任务，而“完美预测”几乎是不可能的。因此，《聚焦极端》强调的是概率性思维和风险管理的重要性。我们并非要寻求一个能够百分之百准确预测每一次极端事件的“水晶球”，而是要培养一种对潜在风险的敏锐感知，并建立一套能够应对不确定性的 robust 机制。 《聚焦极端：理解与预测异常事件》旨在成为一本既具深度又不失广度的读物。它适合统计学、数学、金融、工程、环境科学、计算机科学等领域的专业人士，也欢迎所有对理解和应对世界复杂性有浓厚兴趣的读者。通过阅读本书，您将不仅仅获得一套新的分析工具，更重要的是，您将培养一种看待世界的方式——一种能够识别隐藏的风险，理解非线性的力量，并为未来可能出现的异常事件做好准备的视角。这是一次关于认知升级的旅程，一次关于拥抱不确定性的实践，一次关于如何在极端中寻求洞察的探索。

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这本书的内容编排，可以说是环环相扣，逻辑严密。我喜欢作者在介绍新的建模技术时，都会先回顾前置知识，确保读者能够跟得上思路。例如，在讲解Picard迭代法在求解某些极值模型时的应用，作者并没有直接给出公式，而是先简要回顾了迭代法的基本原理，以及它在数值计算中的优势，然后再将其巧妙地运用到具体问题中。这种循序渐进的教学方式，大大降低了学习的门槛。而且，书中提供的案例研究非常丰富，涵盖了气象学、金融学、环境科学等多个领域，每个案例都详细分析了所面临的极端事件类型、建模目标，以及所采用的模型和方法。这让我深刻体会到，抽象的理论是如何转化为解决实际问题的有力工具的。

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这本书的封面设计就给我一种非常严谨、学术的感觉，深蓝色的底色，搭配银色的立体字体，虽然没有华丽的插图，但却散发出一种沉静的力量，让人忍不住想一探究竟。当我翻开第一页，那种求知欲更是被瞬间点燃。作者在开篇就为我们构建了一个宏大的图景，将极端事件的建模置于一个更广阔的科学研究框架之下，从历史的视角，到理论的根基，再到实际的应用，都有着清晰的脉络。我尤其欣赏作者在介绍基础概念时所用的类比，虽然涉及的是高度抽象的数学和统计学原理，但通过生活化的例子，我竟然也能够理解那些看似晦涩难懂的定义，比如他对“尺度不变性”的解释，就用到了自然界中常见的分形结构，这让我眼前一亮，原来复杂的理论可以如此直观地被描绘出来。

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这本书的参考文献列表非常详尽，这对于想要深入研究某个特定主题的读者来说，无疑是一个宝贵的资源。我看到很多文献都是发表在国际顶级期刊上的，而且时间跨度也很大，从早期的经典著作到近期的最新研究都有涵盖。这表明作者在写作本书时，进行了大量的文献调研，并且对该领域的最新进展有着深刻的理解。我打算在读完这本书后，选择其中的几篇参考文献深入阅读，进一步拓展我的知识面。

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这本书的案例分析部分，绝对是它的亮点之一。作者挑选的案例都非常贴近实际，而且具有很强的代表性。我最感兴趣的是关于“金融危机”的案例，作者详细分析了历史上的几次金融危机是如何被视为极端事件的，以及如何利用极值理论来构建风险管理模型，以避免类似的灾难再次发生。他对“高频交易”中的极端价格波动，以及“保险行业”中的极端赔付风险的分析，都让我受益匪浅。这些案例的详尽阐述，不仅巩固了我对理论知识的理解，更让我看到了这些理论在现实世界中的巨大价值。

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这本书的语言风格让我感到既专业又亲切。虽然内容涉及复杂的数理统计，但作者并没有使用过于生僻的术语，而是尽量用清晰、简洁的语言来解释。即使遇到一些难以理解的数学推导，作者也会在旁边附上详细的解释，并引导读者思考其中的逻辑。我尤其喜欢作者在讲解一些算法的细节时，会穿插一些“小贴士”或者“注意事项”，这些看似微不足道的细节，却往往能够帮助我避免一些常见的错误，或者更好地理解算法的核心思想。他对于“非平稳过程”的解释，就是一个很好的例子，通过生动形象的比喻，我理解了时间和空间上的变化是如何影响极端事件的概率分布的。

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这本书的数学推导部分，虽然有些难度，但作者的讲解方式非常清晰。他会先给出结论，然后一步步地展示推导过程，并且在关键步骤都会有详细的解释。我发现，作者非常注重培养读者的数学直觉，他会通过一些几何上的解释或者直观的类比来帮助我们理解抽象的数学公式。例如，在推导某些概率密度函数的性质时，他会画出图形来辅助说明，这让我更容易理解公式背后所蕴含的意义。尽管我不是数学专业出身，但通过这本书，我竟然也能够理解那些复杂的数理推导，并且对其中的逻辑有了更深的认识。

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这本书的内容让我对“概率”和“不确定性”有了全新的认识。我过去对概率的理解可能比较肤浅，觉得它只是描述事件发生的可能性。但通过这本书，我了解到概率在描述极端事件时所扮演的关键角色，以及如何通过建立精确的模型来量化和管理这种不确定性。作者在书中反复强调，预测极端事件的概率固然重要，但更重要的是理解其背后的机制，以及如何根据不同的风险承受能力来做出决策。这种辩证的思维方式，让我受益匪浅，也对我在面对生活中的不确定性时，有了更积极的态度。

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这本书的设计理念非常人性化。我发现每章的末尾都附有练习题，这些练习题的难度设置很合理，从基础的概念巩固到复杂的应用分析，能够帮助我检验对本章内容的掌握程度。我尝试做了几道题，虽然有些题目对我来说很有挑战性，但当我通过思考和查阅资料最终找到答案时，那种成就感是难以言喻的。作者还提供了一些参考答案或者解题思路，这对于自学来说至关重要，能够在我卡壳的时候提供必要的指引。我注意到，有一些题目还鼓励读者去尝试修改模型参数，或者探索不同的数据源，这极大地激发了我的主动性和创造性。

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这本书的排版风格非常独特，每一章节的开头都会有一个简洁而富有哲理的引言，这些引言有的来自先贤的智慧，有的则是作者自己的思考，它们往往能够恰到好处地引出本章的主题，给我一种沉浸式的阅读体验。我发现作者在阐述某些关键概念时，会引用大量经典的科学文献，这不仅仅是为了支撑他的论点，更是在为读者铺设一条通往更深层次理解的道路。我花了很多时间去查阅他引用的那些论文，虽然有些论文的难度很高，但每一次的探索都让我收获颇丰，仿佛是在和科学史上的大师们对话。尤其是在讨论极值分布理论的演进时，作者的叙述详略得当，既展现了理论发展的逻辑性，也揭示了先驱们在探索未知过程中所付出的艰辛努力。

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这本书的深度和广度都让我印象深刻。作者在介绍不同的建模方法时，并没有局限于某一种理论体系，而是广泛地借鉴了各种学科的最新研究成果。我看到他对随机过程理论、贝叶斯统计方法，甚至是一些机器学习算法在极值建模中的应用都有所涉及。这让我意识到，极值事件的建模是一个跨学科的领域，需要融合多种工具和思想。我尤其对书中关于“依赖性”的章节印象深刻，作者详细阐述了不同类型的依赖关系如何影响极值事件的发生，并通过案例展示了如何构建能够捕捉这些依赖性的模型，这对于理解真实世界中复杂系统的行为至关重要。

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主要是了解极值理论在金融和保险上的应用。在金融上是算portfolio的value at risk，控制损失; 而保险则和极值相关，每次索赔都是一次极值事件

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