我国商业银行违约风险测度模型研究

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出版者:
作者:马若微
出品人:
页数:275
译者:
出版时间:2010-1
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787802475793
丛书系列:
图书标签:
  • 商业银行
  • 违约风险
  • 风险测度
  • 信用风险
  • 金融工程
  • 计量经济学
  • 模型研究
  • 金融风险管理
  • 银行业
  • 金融学
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具体描述

《我国商业银行违约风险测度模型研究》在参考、借鉴国内外现有的银行风险控制和管理理论以及实践方法的基础上,针对我国商业银行现状和特点,对信用风险管理进行了深入研究,并结合我国银行实际情况建立信用风险预测模型,最后应用模型进行实证分析,通过实证分析一方面增加对银行风险控制与管理技术的感性认识,另一方面对银行进行操作风险控制与管理提供技术支持。

图书简介: 书名:面向新时代的数字化转型与企业战略重构 副标题:技术驱动、数据赋能与组织变革的深度融合 --- 内容提要 本书全面、深入地探讨了在全球数字化浪潮席卷的背景下,传统企业如何成功实现数字化转型,并以此为契机进行深层次的战略重构。本书旨在为企业高层管理者、战略规划师、信息技术部门负责人以及关注产业变革的学者提供一套系统化、可操作的理论框架与实践路径。 数字化转型不再仅仅是IT部门的工作,而是一场涉及企业文化、商业模式、运营流程乃至客户关系管理的系统性变革。本书紧密围绕这一核心理念,从宏观环境分析到微观执行策略,层层递进,构建起一个立体的转型认知体系。 全书共分为五大部分,共计十六章,内容详实,逻辑严谨,力求覆盖数字化转型中的关键痛点与新兴机遇。 --- 第一部分:数字化转型的时代背景与战略必然性 (Chapter 1-3) 本部分首先勾勒出驱动当前企业转型的核心外部力量,包括工业4.0、物联网(IoT)、云计算、大数据、人工智能(AI)等前沿技术的成熟与融合。我们详细分析了技术进步如何重塑行业竞争格局,导致传统的竞争优势快速消弭。 第一章:全球技术前沿与产业范式转移:重点分析了“平台经济”和“网络效应”对传统线性价值链的颠覆性影响,强调数字化能力已成为企业生存的基石而非锦上添花。 第二章:数字化转型的战略内涵与误区辨析:明确区分了“信息化升级”与“数字化转型”的本质差异。探讨了许多企业在转型中常见的“碎片化项目堆砌”误区,强调转型必须是自上而下的战略重塑。 第三章:构建“数字驱动型”组织愿景:提出了清晰的愿景设定方法论,帮助企业定义其数字化转型成功的标准,并将其与长期业务目标紧密对齐。 --- 第二部分:商业模式的数字化重塑 (Chapter 4-6) 本部分聚焦于数字化转型最为核心的成果——商业模式的创新与再造。企业必须学会如何利用数字资产创造新的价值流。 第四章:数据资产化:从数据到洞察再到营收:深入剖析了数据如何成为新的生产要素。内容涵盖数据采集、治理、分析,并重点介绍如何将数据洞察转化为可量化的商业价值(例如:预测性维护服务、个性化定价模型)。 第五章:客户体验的“全生命周期”数字化:研究如何利用大数据和AI技术,实现对客户需求的实时捕捉与主动响应。详细阐述了“超个性化”服务的设计原则和技术实现路径,包括客户旅程地图的数字化绘制。 第六章:从产品销售到服务订阅的转型实践:探讨了“即服务”(XaaS)模式的普遍适用性,分析了硬件、软件与服务如何通过数字化手段进行捆绑和迭代,以确保持续的客户粘性与收入流的稳定性。 --- 第三部分:核心运营流程的智能化升级 (Chapter 7-10) 本部分深入探讨了数字化技术在企业内部运营环节的应用,旨在实现效率的指数级提升和成本结构的优化。 第七章:供应链的透明化与敏捷化重构:重点介绍了区块链技术在供应链金融和溯源方面的应用潜力,以及如何利用数字孪生技术优化物流网络规划和库存管理。 第八章:智能制造与运营效率的飞跃:聚焦于OT(运营技术)与IT(信息技术)的融合。详细阐述了工业互联网平台的作用、边缘计算在生产现场的应用,以及如何通过预测性维护降低非计划停机时间。 第九章:财务与人力资源的数字化赋能:探讨了RPA(机器人流程自动化)在后台职能中的普及,以及利用AI进行预算编制、风险控制和人才绩效管理的先进方法。 第十章:数字化风险与合规管理框架:鉴于数字化带来的新型风险,本章专门探讨了数据安全(Cybersecurity)、隐私保护(GDPR/CCPA等合规要求)以及算法公平性等关键议题,构建了主动防御体系。 --- 第四部分:组织架构与企业文化的变革 (Chapter 11-13) 技术转型成功与否,最终取决于“人”的适应性。本部分聚焦于数字化组织和文化的塑造。 第十一章:敏捷组织的设计与实施:对比了传统的层级结构与支持快速迭代的“部落式”或“平台化”敏捷组织模型。讨论了如何平衡大规模部署(Scaling Agile)与核心业务的稳定性。 第十二章:人才战略:数字技能的培养与引进:分析了未来所需的核心数字人才画像(如数据科学家、DevOps工程师、业务架构师),并提出了构建内部“数字学院”的实战方案。 第十三章:培育创新驱动的“失败容忍文化”:数字化转型本质上是持续实验的过程。本章探讨了如何通过建立明确的实验框架、快速反馈机制以及非惩罚性的失败报告体系,激发员工的创新意愿。 --- 第五部分:转型治理、技术选型与路线图制定 (Chapter 14-16) 本书的最后一部分提供了面向实践的工具箱,指导企业将战略蓝图转化为可执行的行动计划。 第十四章:数字化转型的治理结构与投资决策:提出了设立“首席数字官”(CDO)或转型指导委员会的必要性,并介绍了衡量转型投入产出比(ROI)的新型指标体系,如“市场响应速度”、“新产品上市时间”等。 第十五章:云原生架构与技术栈的选择哲学:分析了公有云、私有云和混合云的战略考量,并详细对比了微服务架构、API管理和DevOps实践在加速交付中的关键作用。强调技术选型应遵循“业务优先”原则。 第十六章:分阶段的数字化转型路线图构建:提供了一个从“诊断评估”到“试点启动”再到“规模化推广”的五年路线图框架。本书强调转型是一个持续优化的过程,而非一次性项目,并提供了一套衡量转型成熟度的评估工具。 --- 本书的特点: 本书的独特之处在于其平衡性——既有对前沿技术(如AI、区块链)的深刻洞察,更着重于阐述这些技术如何转化为可落地的商业价值和组织能力的提升。它避免了空泛的技术术语堆砌,而是通过大量的行业案例分析(涵盖金融、制造、零售、医疗等领域)来佐证理论,确保了内容的实操性和前瞻性。它为企业应对未来不确定性,奠定坚实的数字化基础提供了清晰的蓝图。

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读后感

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读完此书,我最大的感受是作者对于“中国特色”的深刻洞察力。风险测度模型的研究,最忌讳的就是盲目套用西方成熟市场的经验公式,而这本书显然避免了这种陷阱。作者似乎深谙国内银行业在信用文化、资产证券化程度以及监管环境上的特殊性,并将其有意识地融入到模型的因子构建和权重分配中。这使得该研究成果不仅仅停留在“模型有效”的层面,更上升到了“模型适用”的层面。它回答了“在中国做这件事,该怎么做”的根本问题,这种根植于本土现实的创新,才是真正有价值的研究。它为未来国内金融风险管理理论的发展,提供了坚实的本土化理论基础和方法论参考。

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这本书的装帧设计很吸引人,封面选用的色彩沉稳又不失专业感,字体排版清晰大气,让人一眼就能感受到这是一部严肃的学术著作。光是拿到手里翻阅,就能体会到作者在细节处理上的用心。内页的纸张质量也相当不错,阅读起来眼睛不容易疲劳,即使是长时间研读那些复杂的模型和数据图表,体验感也保持得很好。这本书的整体制作水平,体现了出版方对学术内容质量的尊重和重视,这在很多同类研究专著中是难得一见的。对于需要经常查阅和引用的研究者来说,良好的物理载体本身就是一种加分项,它不仅是知识的载体,更是一种阅读体验的保障。我个人非常欣赏这种对细节的执着,毕竟,严谨的学术研究,理应配上与之相称的、精致的物质呈现。

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这本书在章节安排和逻辑递进上,展现了非常成熟的学术叙事能力。它不是零散观点的堆砌,而是一条清晰、有机的思想主线,从问题的提出(界定研究范围和痛点),到方法的建立(理论框架和模型构建),再到结果的展示与检验(实证分析和敏感性测试),最后是政策建议的提出,整个过程一气呵成,逻辑链条紧密得几乎没有可供质疑的薄弱环节。这种高度的结构性使得即便是涉及复杂数理的部分,读者也能更容易地跟上作者的思路,理解其论证的每一步意图。对于刚进入这个领域的新人来说,它提供了一个极好的学习范本,展示了如何将一个宏大的研究课题,拆解并系统化地解决。

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我尝试着去理解书中关于风险测算框架构建的章节,发现作者在理论基础的梳理上做得极其扎实。他并没有满足于简单地罗列既有理论,而是深入挖掘了商业银行违约风险特有的复杂性,构建了一套似乎更贴合我国金融市场实际的分析体系。尤其是对于那些在国内数据和监管环境下才可能出现的结构性偏差,作者的处理方法显得尤为精妙,那种“知其然更知其所以然”的论述深度,令人印象深刻。与其说这是一份简单的模型应用报告,不如说是一份深入的本土化理论探索实践,这种从宏观理论到微观操作的无缝衔接,让我在阅读时不断产生“原来还可以这样理解”的顿悟感。我感觉,作者的思维路径仿佛打开了一扇窗,让我得以用一种更具穿透力的视角去审视那些平日里看似熟悉的金融现象。

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从实际操作层面上看,这本书的数据处理部分无疑是其核心竞争力之一。我关注到了作者在选择变量、清洗数据以及进行样本外测试时所采用的严格标准,这大大增强了研究所得结论的可信度和鲁棒性。在任何量化研究中,数据“脏”与否往往决定了最终成果的价值,而这本书清晰地展示了一个如何通过精细化数据管理,将原始信息转化为有效知识的过程。每一步的参数设定和模型选择都有详尽的数学依据和逻辑支撑,这对于那些希望将研究成果应用于实际风险控制的从业人员来说,简直就是一本教科书级别的操作指南。那种对每一个统计学假设的谨慎考量,体现了作者在量化严谨性上的高标准要求,绝非一般流于表面的模型堆砌所能比拟。

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