書名: Python機器學(xué)習(xí)之金融風(fēng)險管理作者名: (土)阿卜杜拉·卡拉桑本章字數(shù): 475字更新時間: 2025-05-19 16:26:05
第一部分 風(fēng)險管理基礎(chǔ)
第1章 風(fēng)險管理基礎(chǔ)知識
2007年,沒有人會想到,風(fēng)險管理會在未來8年發(fā)生巨大變化。人們很自然地認為未來10年風(fēng)險管理的變化會更小。但是,我們認為,實際情況恰恰相反。
——Harle、Havas和Samandari
風(fēng)險管理是一個不斷演變的過程。不斷演變這一點是不可避免的,因為隨著時間的推移,不經(jīng)過演變,以往的實踐將跟不上社會最新發(fā)展,無法在危機到來之前將風(fēng)險檢測出來。因此,關(guān)注風(fēng)險管理的最新結(jié)構(gòu)性變化是十分重要的。這些變化意味著需要重新定義風(fēng)險管理的組成部分和工具,而這正是本書的主題。
傳統(tǒng)的金融實證研究非常注重統(tǒng)計推斷。例如計量經(jīng)濟學(xué)模型就是建立在統(tǒng)計推斷的基礎(chǔ)上的。這類模型重點研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、生成過程和變量之間的關(guān)系。然而,ML模型與之不同,它不再研究這些,而是直接給出預(yù)測(Lommers、El Harzli和Kim,2021)。ML模型以數(shù)據(jù)為中心,以預(yù)測的準確性為導(dǎo)向。
另外,數(shù)據(jù)的稀缺性和不可用性一直是金融領(lǐng)域的問題,計量經(jīng)濟學(xué)模型表現(xiàn)并不優(yōu)秀,而ML模型表現(xiàn)得更好。
在詳細討論相關(guān)工具和技術(shù)之前,我們先介紹一下本書會用到的相關(guān)概念。這些概念包括什么是風(fēng)險、收益、風(fēng)險管理、風(fēng)險的類型以及其他與風(fēng)險管理相關(guān)的知識。
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