具体描述
《商务智能应用教程》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《商务智能应用教程》从经济管理的应用案例人手，全面论述了商务智能的概念、发展历程、理论、方法及其各种应用领域；从商务智能的体系结构人手，介绍了商务智能的技术基础；从客户关系管理、绩效管理和企业经营分析几方面介绍了商务智能在企业管理中的应用；最后论述了商务智能系统的解决方案和行业应用，介绍了典型商务智能软件。
《商务智能应用教程》以案例为主线，文图并茂，力图做到理论联系实际，突出方法的实际应用，是作者多年教学经验的成果。《商务智能应用教程》可以作为高等学校、本科信息管理、电子商务、金融和经济管理类专业学生的教材，也可以作为经济管理人员的参考书。
精装典藏：全球顶尖金融机构风控实战手册 （并非《商务智能应用教程》，而是一本深度聚焦于金融风险管理与量化策略的实操指南） --- 书籍概述与定位 本书并非面向通用商业智能（BI）工具或基础数据分析理论的普及读物，而是一本专门为资深金融分析师、量化交易员、银行风险管理专家以及希望深入理解现代金融风险精髓的从业者量身打造的硬核实战手册。它彻底摒弃了浅尝辄止的理论介绍，直击全球顶尖金融机构在资产定价、信用风险建模、市场波动性对冲以及监管合规等核心领域采用的尖端技术与操作流程。全书以“从理论到代码”的实战路径为导向，旨在培养读者在极端市场环境下进行科学决策和风险量化的能力。 核心聚焦领域： 复杂金融衍生品定价、高频数据处理与清洗、巴塞尔协议III下的资本充足率测算、压力测试模型构建（CCAR/DFAST）、量化套利策略回测与实盘部署。 --- 第一部分：宏观审慎与风险架构的重塑 本部分深度剖析了 2008 年金融危机后全球监管环境的根本性转变，特别是对系统性风险（Systemic Risk）的关注。 第一章：巴塞尔框架的深度解析与应用 超越标准法：内部评级法（IRB）的构建与验证 详细讲解如何从历史违约数据中提取 LGD（违约损失率）和 PD（违约概率）的准确估计值。 阐述 EL（预期损失）和 UL（非预期损失）的计算公式，以及如何将其嵌入到资本金计算模型中。 实战案例：使用蒙特卡洛模拟对复杂信贷组合的资本要求进行敏感性分析。 操作风险计量（OpRisk）：先进测量方法（AMA）的局限与替代 探讨 OpRisk 数据稀疏性问题，并介绍“损失分布法”结合“专家判断法”的混合建模路径。 重点剖析操作风险事件的分类与频率/严重度矩阵的建立。 第二章：宏观审慎工具箱：压力测试的艺术 CCAR/DFAST 监管框架下的情景设计 区别“基准情景”、“不利情景”与“严重不利情景”的宏观经济变量（失业率、GDP 增长、房地产价格指数）的参数设定标准。 建立信贷损失穿越周期的预测模型（Loan Loss Forecasting），结合宏观经济因子进行前瞻性估计。 流动性风险管理的核心指标：LCR 与 NSFR 的落地 详细解析高流动性资产（HQLA）的认定标准与权重调整。 讲解如何根据不同负债结构的稳定性，精确计算净稳定资金来源（NSFR）的合规性。 --- 第二部分：市场与交易风险的量化前沿 本部分聚焦于交易台上日常面临的市场风险敞口计量与对冲策略的构建，强调速度与准确性。 第三章：波动率建模与期权定价的复杂性 超越 Black-Scholes：随机波动率模型的实战 深入探讨 Heston 模型、SABR 模型的数学基础及其在实际波动率微笑/倾斜拟合中的应用。 代码实现：使用有限差分法和蒙特卡洛模拟求解复杂的局部/随机波动率 PDE。 风险价值（VaR）的进化：从历史法到预期短缺（ES） 详细对比极值理论（EVT）在尾部风险估计中的优势，以及如何应用尖峰加权法（Filtered Historical Simulation）来处理高频交易中的数据非平稳性。 讲解如何将 $ ext{VaR}$ 转化为更符合监管要求的 $ ext{ES}$ (Conditional Tail Expectation)。 第四章：固定收益产品与利率风险的量化对冲 动态资产负债管理（ALM）中的利率风险 介绍 Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架和 Libor Market Model (LMM) 在远期利率建模中的应用。 实操演示：如何利用利率掉期（IRS）和远期利率协议（FRA）对冲久期错配风险。 高维度信用风险建模：CDO 与信用衍生品 解析 Copula 函数在建模不同资产类别之间相关性方面的应用（如 Gaussian Copula 与 t-Copula 的选择）。 介绍 Moody's KMV 模型的原理，并讨论其在企业信用风险评估中的局限性。 --- 第三部分：高频数据、机器学习与风险系统的集成 本部分转向现代技术在风险管理中的实际部署，强调数据工程与先进算法的结合。 第五章：高频交易数据的清洗与特征工程 微观结构风险：订单簿的非平稳性处理 讲解 Tick 数据的时间戳对齐、噪音过滤（如使用基于价格变动的 LOB 填充技术）。 构建基于订单簿深度和交易速度的实时流动性指标。 异常检测与欺诈识别 应用孤立森林（Isolation Forest）和自编码器（Autoencoders）对交易数据流中的异常模式进行无监督学习，以识别潜在的市场操纵或内部欺诈行为。 第六章：机器学习在信用评分与风险预警中的部署 可解释性是关键：从黑箱到透明模型 详细介绍 $ ext{SHAP}$ 值和 $ ext{LIME}$ 方法，用以解释复杂的梯度提升树（如 $ ext{XGBoost}$）在信用评分决策中的变量贡献度，满足监管对模型透明度的要求。 构建基于生存分析（Survival Analysis）的贷款提前违约预测模型。 模型风险管理（MRM）的实操流程 定义模型验证的四大支柱：理论稳健性、数据质量、稳定性测试和回溯测试。 阐述如何建立模型风险仪表板，持续监控模型在不同市场状态下的性能漂移（Model Drift）。 --- 读者对象 风险经理与合规官： 需要将复杂监管要求转化为可执行的内部量化模型的专业人士。 量化研究员与策略师： 寻求在市场微观结构、衍生品定价和对冲策略中应用前沿数学工具的研究人员。 金融工程硕士/博士生： 寻找超越教科书理论，专注于金融机构实际操作层面的案例与代码实现的高级教材。 IT 架构师： 负责构建或升级金融机构风险数据仓库和实时风险计算引擎的技术人员。 本书承诺： 不提供任何浅薄的“商业智能”概述，而是提供可直接应用于金融风险资本计算、风险对冲及监管报告的生产级量化框架与方法论。读者将掌握的，是华尔街和伦敦金融城最核心的风险定价能力。
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