高级金融学译丛：公司违约风险测度 [Measuring Corporate Default Risk] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 达雷尔·达菲（Darrell Duffie） 著，王蕾 译

图书标签:

• 金融学
• 公司金融
• 信用风险
• 违约风险
• 风险管理
• 计量模型
• 金融工程
• 投资分析
• 公司财务
• 高级金融

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543224322

版次：1

商品编码：11554807

包装：平装

丛书名： 高级金融学译丛

外文名称：Measuring Corporate Default Risk

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：127

正文语种：中文

内容简介

　　《高级金融学译丛：公司违约风险测度》一书以达雷尔hko5达菲在克拉伦登金融系列讲座为基础，对公司违约风险的经验行为进行了检验。作者利用1980年以来美国上市公司的数据，解释并运行了基于动态强度模型创新的违约预测统计方法，并对公司违约关联性的测度给予了特别关注。《高级金融学译丛：公司违约风险测度》一书的主要发现是：公司违约更多地是与某个时段相关，而不是通常认为的与可观测的共同的或相关的风险要素相关。《高级金融学译丛：公司违约风险测度》的方法论考虑了隐含的违约相关性，当我们对公司贷款组合遭受巨大违约损失的可能性进行预测时，这些隐含的违约相关性备显重要。同时，《高级金融学译丛：公司违约风险测度》的数据也表明，预测公司违约的大部分权重源于公司的“违约距离”，这是一种经波动调整的杠杆测度方法。上述发现在后危机时期尤显重要，而此次全球危机揭示出我们对公司间违约风险相关性的合理建模没有给予足够的关注。

作者简介

　　达雷尔·达菲，美国艺术与科学学院院士，前美国金融学会主席，斯坦福大学DeanWitter金融学讲席杰出教授，被公认为当今最具影响力的金融经济学家之一。

目录

1 目标和范畴1.1 方法1.2 统计基础章节1.3 实证研究章节1.4 研究进展
2 生存模型2.1 随机强度2.2 双随机事件的时间2.3 截尾2.4 风险率2.5 泊松违约的时间重标
3 如何估计违约强度过程3.1 极大似然估计法3.2 数据结构和截尾3.3 似然函数的计算3.4 违约概率的期限结构3.5 估计量的分布
4 上市公司的违约强度4.1 数据4.2 协变量时间序列特征4.3 违约强度估计4.4 违约概率的期限结构
5 违约相关性5.1 违约相关性的来源5.2 泊松违约的时间重标5.3 拟合优度检验5.4 讨论
6 脆弱性引致的相关性6.1 脆弱模型6.2 参数估计
7 脆弱性的实证研究7.1 拟合的脆弱模型7.2 脆弱过程滤波7.3 违约风险的期限结构7.4 违约相关性7.5 组合损失风险7.6 样本外精度7.7 结语
附录A 时间序列参数的估计附录B 残余Gaussian copula相关性附录C 强度设定偏误的其他检验附录D 具有脆弱性的Gibbs抽样的应用附录E 脆弱性检验附录F 不可观测异质性附录G 非线性检验附录H 贝叶斯动态脆弱性附录I 风险中性违约概率参考文献术语对照表

《高级金融学译丛：公司违约风险测度》 内容概述 《高级金融学译丛：公司违约风险测度》是一部深入剖析公司违约风险计量理论与实务的著作。本书聚焦于当前金融领域至关重要的一个环节——准确评估和预测公司发生财务违约的可能性，为读者提供一套系统性的分析框架和实用的工具。 本书将违约风险测度置于宏观经济、行业周期以及公司自身经营状况的交互影响下进行考察，强调了理解违约风险的复杂性和多维度性。它并非停留在理论的抽象层面，而是紧密结合了现实世界中的金融市场运作和监管要求，旨在帮助读者掌握如何将复杂的理论模型转化为可操作的风险管理策略。 核心内容要点 违约风险的定义与衡量： 本书首先厘清了公司违约的内涵，包括技术性违约、破产清算等不同情形，并在此基础上探讨了多种量化衡量违约风险的指标体系。这包括但不限于传统财务比率分析的局限性，以及如何引入更前沿的统计模型和机器学习方法来提升预测精度。 违约风险的驱动因素： 深入分析了影响公司违约风险的多重因素。这涵盖了宏观经济层面的周期性波动、利率变动、通货膨胀压力，行业层面的竞争格局、技术变革、监管政策调整，以及公司微观层面的盈利能力、杠杆水平、现金流稳定性、管理层能力、公司治理结构等。本书强调了这些因素之间的相互作用，以及如何识别关键的风险信号。 违约风险模型： 本书详细介绍了当前学术界和业界主流的违约风险模型。这包括： 结构性模型（Structural Models）： 如Merton模型及其变种，探讨了基于期权定价理论，将公司价值视为一个随机过程，其跌破债务水平时即发生违约的逻辑。 简化模型（Reduced-form Models）： 如利用生存分析、Logit/Probit模型等，直接对违约事件发生的概率进行建模，不直接关注公司价值的内在结构，而更侧重于可观测的市场信息和财务数据。 机器学习与人工智能的应用： 引入了近年来在违约风险预测领域崭露头角的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines）以及深度学习模型等。本书会探讨如何利用这些方法处理大规模、高维度数据，识别非线性关系，并提高预测的鲁棒性。 数据与实证分析： 本书强调了数据在违约风险测度中的核心作用。内容将覆盖不同类型的数据源，包括上市公司年报、季度报告、市场交易数据、宏观经济统计数据、信用评级报告等。同时，会指导读者如何进行有效的数据预处理、特征工程，以及如何设计实证研究来检验不同模型的有效性。 违约风险的应用： 违约风险测度不仅仅是为了预测，更重要的是应用于实际风险管理。本书会探讨这些模型在以下领域的应用： 信用风险评估： 为银行、债券投资者、供应链企业等提供评估借款人、交易对手信用风险的依据。 投资组合管理： 在构建投资组合时，识别和规避潜在的高违约风险资产。 监管合规： 满足巴塞尔协议等金融监管对资本充足率、风险暴露的要求。 企业风险管理： 帮助企业管理自身的融资风险、供应链风险等。 前沿研究与发展趋势： 本书还将触及违约风险测度领域的前沿研究方向，如考虑系统性风险在违约传导中的作用、量化影子银行等非传统金融机构的违约风险、以及利用大数据和自然语言处理（NLP）技术挖掘文本信息中的违约信号等，展望该领域的未来发展。 本书特色 《高级金融学译丛：公司违约风险测度》以其严谨的学术态度、广泛的模型覆盖、以及对实务应用的关注而著称。本书的理论阐述深入浅出，既能满足金融专业研究者的需求，也能为风险管理从业人员提供直接可借鉴的工具和方法。通过阅读本书，读者将能够更深刻地理解公司违约风险的本质，掌握先进的计量技术，并将其有效地应用于金融决策和风险控制之中，从而在复杂多变的金融市场中提升竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其前瞻性和实用性的完美结合。作者并没有停留在对现有理论的复述，而是对未来公司违约风险测度的发展趋势进行了深刻的洞察。我尤其被书中关于“大数据和人工智能在违约风险测度中的应用前景”的探讨所打动。作者描绘了如何利用海量数据，结合先进的机器学习算法，实现更精准、更实时的违约风险预测。这为我指明了未来学习和研究的方向。书中对“监管政策变化对违约风险的影响”也进行了分析，例如巴塞尔协议的更新、资本充足率的要求等，如何改变银行的信贷行为和企业的融资成本。我尝试着去学习书中关于“强化学习”在动态风险管理中的应用，发现它能够通过与环境的交互，自主学习最优的风险应对策略。此外，书中对“可持续发展和社会责任”（ESG）因素对违约风险的影响的探讨，也让我认识到，未来的风险评估将更加多元化和综合化。我深刻体会到，公司违约风险的评估，是一个与时俱进的课题，需要不断吸收新的理论和技术，并关注宏观环境的变化。这本书让我能够更从容地应对未来的挑战，并抓住新的机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是沉浸式的，一旦开始，便难以停歇。作者以一种抽丝剥茧的精妙手法，将公司违约风险测度的层层迷雾拨开，露出其本质。我尤其被书中关于“企业并购对违约风险的影响”的章节所吸引。作者分析了并购可能带来的协同效应，但也可能增加整合风险、财务压力，从而提升违约概率。这为我理解企业战略与风险之间的联系提供了新的视角。书中对“债务融资结构与违约风险的关系”也进行了深入的探讨，分析了不同期限、不同类型的债务对公司财务弹性的影响。我尝试着去学习书中关于“集成学习”在违约预测中的应用，发现它能够通过组合多个模型的预测结果，提高整体的预测性能。此外，书中对“投资者情绪”对违约风险的影响的探讨，也让我认识到，非理性的市场行为同样不容忽视。我深刻体会到，公司违约风险的评估，不仅仅是静态的分析，更是动态的博弈，需要考虑企业自身、市场环境以及投资者心理等多重因素。这本书让我能够更全面、更辩证地看待金融风险。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都远超我的预期。当我抱着学习一些基本概念的心态翻开它时，很快就被其中所包含的丰富信息量所震撼。作者在公司违约风险测度领域的钻研之深，体现在他对各种理论和方法的精辟解读以及对前沿研究的敏锐捕捉。我特别关注了书中关于“公司违约的经济学解释”的部分，作者并没有止步于量化模型，而是深入探讨了导致违约的根本原因，从公司治理、财务杠杆、行业竞争到宏观经济冲击，都进行了细致的分析。这使得我对违约风险的理解，不再仅仅停留在数字层面，而是上升到了一个更具洞察力的层面。书中对不同统计方法的比较分析，也让我受益匪浅。无论是传统的逻辑回归，还是新兴的机器学习算法，作者都对其原理、假设以及在违约预测中的优缺点进行了清晰的阐述。我尝试着去理解书中关于“生存分析”在违约预测中的应用，发现它能够更有效地处理时间维度上的信息，从而提供更精确的预测。此外，书中对模型评估指标的讨论，如AUC、KS统计量等，也帮助我更科学地衡量不同模型的预测能力。这对于我未来在实践中选择和应用违约预测模型，无疑具有极大的指导意义。这本书让我深刻认识到，公司违约风险测度是一个动态且多维度的课题，需要跨越经济学、统计学、金融学等多个学科的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格堪称典范，它能够在保持学术严谨性的同时，又不失行文的流畅与可读性。作者仿佛一位技艺精湛的厨师，将各种复杂的金融概念巧妙地融合，烹制出一道道营养丰富、回味无穷的“知识大餐”。我尤其欣赏书中关于“资产负债表分析”在违约风险评估中的作用的论述。作者不仅解释了资产负债表的构成，更深入分析了其中隐藏的风险信号，例如资产的流动性、负债的结构以及股东权益的稳定性。这为我理解公司财务健康状况提供了坚实的基础。书中对“现金流量表”在违约风险评估中的重要性也进行了强调，并详细分析了经营活动、投资活动和筹资活动产生的现金流对违约风险的影响。我尝试着去学习书中关于“贝叶斯更新”在违约概率模型中的应用，发现它能够根据新的信息动态地调整预测结果，从而提高预测的准确性。此外，书中对“道德风险”在违约风险中的作用的探讨，也让我认识到，人的因素在金融风险中同样至关重要。我深刻体会到，公司违约风险的评估，需要综合运用财务分析、模型预测以及对人性弱点的洞察。这本书让我能够更全面、更深入地理解金融世界的运作。

评分☆☆☆☆☆

从我个人角度而言，这本书的价值在于其提供了解决实际问题的框架和方法。它不仅仅是理论的堆砌，更是对金融领域核心痛点的深入挖掘和系统性解答。我特别被书中关于“公司治理结构与违约风险的关系”的分析所打动。作者深入探讨了不同治理模式，例如独立董事的作用、股权集中度以及激励机制，如何影响公司的决策效率和风险偏好，进而影响违约风险。这为我理解公司内部风险控制提供了重要的参考。书中对“内部控制体系”在降低违约风险中的作用也进行了详细阐述，并分析了有效的内部控制如何防范舞弊、提高运营效率。我尝试着去学习书中关于“支持向量机”在违约预测中的应用，发现它能够有效地处理高维数据，并识别复杂的非线性关系。此外，书中对“信用评级机构的角色和局限性”的探讨，也让我对外部评级有了更清醒的认识。我深刻体会到，公司违约风险的评估，需要结合内部因素和外部因素，并充分认识到模型和评级本身的局限性。这本书为我提供了一套综合性的风险评估工具，能够帮助我更有效地规避潜在的风险。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识的积累，更是一次思维方式的重塑。作者以一种独特的视角，将公司违约风险测度这一看似枯燥的课题，演绎得生动有趣，引人入胜。我尤其被书中关于“公司财务困境的早期预警信号”的章节所吸引。作者系统地梳理了可能预示公司违约风险的各种财务指标和非财务信息，并深入分析了它们各自的有效性和局限性。这为我提供了一套实用的“体检”工具，能够帮助我更早地发现潜在的风险。书中对“宏观经济环境对违约风险的影响”的分析，也让我意识到，公司层面的风险评估，必须置于更广阔的经济背景下进行。我尝试着去学习书中关于“专家系统”在违约预测中的应用，发现它能够整合领域专家的知识，提供更具智慧的风险评估。此外，书中对“信息披露质量”对违约风险的影响的探讨，也让我认识到，透明度在金融市场中的重要性。我深刻体会到，公司违约风险的评估，不仅仅是数学模型的游戏，更是对公司基本面、市场环境以及信息透明度的全面考察。这本书让我能够更自信地进行风险评估，并作出更明智的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的理论深度和实践指导性达到了一个令人赞叹的平衡点。作者并没有回避金融模型中的数学复杂性，而是以一种清晰易懂的方式，将其背后的经济学含义和实践意义呈现出来。我尤其欣赏书中对于“信用利差”与违约风险之间关系的详尽分析。作者不仅解释了信用利差的形成机制，更深入探讨了它如何作为一种市场信号，反映了投资者对公司未来违约概率的预期。这为我理解金融市场定价机制提供了新的视角。书中对不同类型公司的违约风险测度方法进行了比较，例如大型上市公司与中小企业的差异，以及不同行业结构的特点，这使得模型选择更具针对性。我尝试着去学习书中关于“蒙特卡洛模拟”在违约风险组合评估中的应用，发现它能够有效地捕捉风险的概率分布，为风险管理提供更全面的信息。此外，书中对“流动性风险”与违约风险的相互影响的探讨，也让我对风险的整体性有了更深刻的认识。我深刻体会到，公司违约风险是一个复杂且相互关联的系统，需要从多个维度进行审视。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够更深入地理解金融市场的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，本身就是一次思维的迭代和升华。作者以一种庖丁解牛般的精准，将公司违约风险测度的复杂议题分解开来，并以清晰的逻辑脉络重新组合，呈现给读者。我尤其被书中对于“信息不对称”在违约风险中的作用的论述所打动。作者深入分析了在信息不对称环境下，投资者和信贷机构如何面临信息获取的挑战，以及各种模型如何尝试弥补这一不足。这为我理解市场效率和信息传递机制提供了新的视角。书中对不同类型违约风险的区分，例如财务困境、经营性风险和系统性风险，也让我对风险的理解更加精细化。我尝试着去学习书中关于“风险因子模型”在违约风险评估中的应用，发现它能够更好地捕捉不同公司和行业之间的共性风险，从而提供更具解释力的预测。此外，书中对模型失效的探讨，以及如何进行模型风险管理，更是体现了作者的审慎和前瞻性。我深刻体会到，任何模型都有其局限性，关键在于如何认识并有效管理这些局限。这本书不仅仅提供了工具，更重要的是培养了批判性思维，让我能够更理性地看待和应用违约风险测度方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计本身就散发出一种严谨而专业的学术气息，暗色调的背景搭配烫金的书名，仿佛在宣告着它所蕴含的深度与价值。当翻开第一页，迎面而来的是一种沉甸甸的知识分量，每一个字句都经过了精心的打磨，没有丝毫的冗余，仿佛每一页纸都承载着金融领域前沿的研究成果。我尤其被其中对于公司违约风险测度方法的详尽梳理所吸引。在当前的经济环境下，理解和预测企业违约的概率，对于投资者、信贷机构乃至企业自身而言，都具有至关重要的意义。这本书不仅仅停留在理论层面，更是将抽象的数学模型和统计方法，巧妙地转化为一系列可操作的工具和指标，让读者能够清晰地把握不同测度方法的原理、适用场景以及优劣。书中对历史违约数据的分析，以及对宏观经济因素和行业特性的考量，都体现了作者在构建模型时的周全与深入。我尝试着去理解其中关于信用评级模型、概率模型以及机器学习在违约预测中的应用，发现这些复杂的概念被层层剥离，直至最核心的逻辑，即使非金融专业背景的读者，只要具备一定的数理基础，也能逐渐领略其精髓。更令人印象深刻的是，作者在介绍每一种方法时，都辅以大量的案例分析，这些案例往往取材于真实世界的金融事件，使得理论的学习不再枯燥，而是充满了实践的指导意义。我曾一度在思考，如何才能更有效地评估一家公司的潜在风险，而这本书恰恰提供了一个系统性的框架，让我的思考得以落地，并拓展出新的维度。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的叙事方式是其一大亮点。它并非简单地罗列公式和定理，而是以一种对话式的、引导性的口吻，带领读者一同探索公司违约风险的复杂世界。作者仿佛一位经验丰富的向导，在蜿蜒曲折的金融理论迷宫中，为我们指引方向，揭示隐藏的奥秘。我尤其欣赏书中对于不同模型之间逻辑关系的梳理。很多时候，我们在阅读文献时，会感到知识点之间跳跃，难以形成完整的认知体系。然而，这本书却能够将看似独立的模型，巧妙地串联起来，揭示它们是如何从不同的角度，共同服务于“公司违约风险测度”这一核心目标。例如，在讨论结构模型时，作者清晰地阐述了其与简化模型之间的内在联系，以及它们在不同数据可用性和分析目标下的互补性。我被其中关于“距离到违约”这一概念的深入讲解所吸引，作者不仅解释了其数学定义，更深入剖析了其背后的经济学含义，以及在实际应用中可能遇到的挑战。此外，书中对违约预测模型在不同周期下的表现差异进行了细致的考察，这对于理解模型的鲁棒性和适应性至关重要。我深刻体会到，评估一家公司的违约风险，绝非单一指标能够概括，而是需要综合考量多方面的因素，而这本书正是构建这种综合性评估体系的绝佳起点。它激起了我进一步研究相关文献的兴趣，并为我提供了一个坚实的理论基础。