>
>
>
파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리 
금융 퀀트 머신러닝 융합1 ㅣ Abdullah Karasan, 이병욱 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning for Financial Risk Management with Python: Algorithms for Modeling Risk
  • 정가
35,000원
  • 판매가
31,500원 (10% ↓, 3,500원 ↓)
  • 발행일
2023년 03월 31일
  • 페이지수/크기/무게
384page/188*235*22/990g
  • ISBN
9791161757346/1161757341
  • 배송비
무료배송
  • 배송예정일
05/31(수) 배송완료예정
  • 현 보유재고
100 권 이상
  • 주문수량
  • 바로구매 북카트담기
  • 제휴몰 주문 시 고객보상, 일부 이벤트 참여 및 증정품 증정, 하루/당일 배송에서 제외되므로 참고 바랍니다.
  • 시리즈 도서
금융 퀀트 머신러닝 융합(총1건)
파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리     31,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 금융에 있어 반드시 관리해야 하는 위험 요소를 체계적으로 다루는 방법을 알려준다. 재무위험과 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험 그리고 금융 붕괴를 예측하는 방법론을 차례로 설명하고 있으며, 이를 파이썬을 통해 실습할 수 있게 배려하고 있다. 1부는 금융 데이터에서 기본이 되는 시계열 데이터의 특성과 이를 처리하는 방법, 기본 개념을 설명한다. 시계열을 모델링할 수 있는 여러 기법을 자세하고 친절하게 소개한다. 2부에서는 본격적으로 위험 관리를 알아보는데, 위험을 ‘변동성’으로 정의한 해리 마코위츠부터 시작해서 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험을 하나씩 살펴본다. 3부에서는 기업 지배 구조에 따른 주가 폭락의 위험을 감지하는 방법을 알아보고, 마지막으로 합성 데이터를 만드는 부분까지 소개한다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 딥러닝 모델로 기존 시계열 애플리케이션을 검토, 비교 ◆ 서포트 벡터 회귀, 신경망, 딥러닝을 사용한 위험도 측정을 위한 변동성 모델링 탐색 ◆ 머신러닝 기술과 유동성 차원을 사용해 시장 위험 모델링(VaR 및 ES) 및 개선 ◆ 군집화와 베이즈를 사용한 신용 위험 분석 개발 기법 ◆ 가우스 혼합 모델과 코풀라 모델로 유동성 위험의 다양한 측면 포착 ◆ 사기 탐지를 위한 머신러닝 모델 사용 ◆ 머신러닝 모델을 사용해 주가 폭락을 예측하고 결정 요인을 식별 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 모수적 모델에 크게 기반을 둔 현재의 금융 위험 관리 환경을 바꾸는 것을 목표로 하는 책이다. 머신러닝 모델을 기반으로 하는 매우 정확한 재무 모델이 최근 개발되면서 이러한 변화가 일어났다. 따라서 재무와 머신러닝에 대한 초기 지식이 있는 독자를 대상으로 하며, 이러한 주제를 간략하게 설명한다. 따라서 재무 위험 분석가, 재무 엔지니어, 위험 관련자, 위험 모델러, 모델 검증자, 정량적 위험 분석가, 포트폴리오 분석, 재무 그리고 데이터 과학에 관심이 있는 사람들이 읽기 적합하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘리스크 관리의 기초’에서는 위험 관리의 주요 개념을 소개한다. 먼저 위험이 무엇인지 정의한 후 위험 유형(예: 시장, 신용, 운영 및 유동성)을 알아본다. 2장, ‘시계열 모델링 소개’에서는 이동 평균 모델, 자기 회귀 모델, 자기 회귀 통합 이동 평균 모델과 같은 기존 모델을 사용하는 시계열 애플리케이션을 보여준다. 3장, ‘시계열 모델링을 위한 딥러닝’에서는 시계열 모델링을 위한 딥러닝 도구를 소개한다. 4장, ‘머신러닝 기반 변동성 예측’에서는 서포트 벡터 회귀, 신경망, 딥러닝, 베이즈 접근 방식을 기반으로 하는 새로운 변동성 모델링을 다룬다. 성능 비교를 위해 기존의 ARCH, GARCH 유형의 모델도 사용한다. 5장, ‘시장 리스크 모델링’에서는 기존 시장 위험 모델, 즉 예상최대위험(VaR), 예상평균최대위험(ES)의 추정 성능을 높이는 데 사용되는 머신러닝 기반 모델에 대해 설명한다. 6장, ‘신용 위험 추정’에서는 신용 위험을 추정하는 포괄적인 머신러닝 기반 접근 방식을 소개한다. 7장, ‘유동성 모델링’에서는 가우스 혼합 모델을 사용해 위험 관리에서 간과되는 차원으로 여겨지는 유동성을 모델링한다. 8장, ‘운영 위험 모델링’에서는 회사의 내부 약점으로 인해 실패로 이어질 수 있는 운영 위험을 다룬다. 9장, ‘기업 지배 구조 리스크 측정: 주가 폭락’에서는 기업 지배 구조 위험을 모델링하는 완전히 새로운 접근 방식인 주가 폭락을 소개한다. 10장, ‘금융의 합성 데이터 생성과 은닉 마르코프 모델’에서는 다양한 재무 위험을 추정하기 위해 합성 데이터를 사용한다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책은 금융에서 발생하는 위기를 체계적으로 정량화하고 관리하는 방법에 머신러닝을 어떻게 적용하는지에 관한 내용을 담았다. 위험이란 전략 실행을 방해하거나 금전적으로 부정적인 영향을 끼칠 수 있는 모든 것을 의미하며, 재무 위험과 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험, 마지막으로 금융 붕괴를 예측하는 방법론까지 상세히 설명하고 있다. 각 위험은 그 개념의 설명과 함께 파이썬을 통한 실습을 곁들이며, 전통적인 관리 방법과 머신러닝을 적용한 방법 사이의 비교를 통해 실전에 어떻게 접목할 수 있는지 잘 설명한다. 이 책을 읽고 나면 금융 재무 관리에 있어서 위험 관리를 할 수 있는 체계적인 무기를 하나 얻게 될 것이다.
  • 1장. 리스크 관리의 기초 2장. 시계열 모델링 소개 3장. 시계열 모델링을 위한 딥러닝 4장. 머신러닝 기반 변동성 예측 5장. 시장 리스크 모델링 6장. 신용 위험 추정 7장. 유동성 모델링 8장. 운영 위험 모델링 9장. 기업 지배 구조 리스크 측정: 주가 폭락 10장. 금융의 합성 데이터 생성과 은닉 마르코프 모델
  • Abdullah Karasan [저]
  • 이병욱 [저]
  • 서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수와 한국금융연수원 겸임교수를 맡고 있으며, 인공지능연구원(AIRI)의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원 KAIST 전산학과 계산 이론 연구실에서 공부하고 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다. 1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다. 세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5천억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 인공지능 연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다. 저서로는 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019), 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저,2020), 『헬로, 핀테크!: 핀테크 기반기술』(공저, 2021)이 있다. 한국금융연수원, 패스트 캠퍼스 등에서 인공지능, 디지털 트랜스포메이션, 블록체인에 관한 다양한 동영상 강연을 제공하고 있으며, MBC 100분 토론, MBC 스트레이트, KBS, SBS, SBS Biz, TBS, CBS 등에 출연해 가상자산과 디지털 금융에 관한 다양한 정보를 제공한 바 있다.
  • 전체 0개의 구매후기가 있습니다.

인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다.
단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다.
교환 및 반품이 가능한 경우
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능
공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내,
   혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내
상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능
교환 및 반품이 불가능한 경우
구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함)
고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우
   (단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외)
시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우
포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우
다배송지의 경우 반품 환불
다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다.
1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다.
중고상품의 교환
중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다.
오픈마켓 상품의 환불
오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며,
   반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.
배송예정일 안내
인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다.
<인터파크 직배송 상품>
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며,
서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
(단, 월요일은 12시까지 주문에 한함)
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~ 상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로
주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.)
※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간
<업체 직접배송/오픈마켓 상품>
~ 상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다.
주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.)
※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다.
배송비 안내
도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)
음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송)
잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)
도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송)
도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)
업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용

   * 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.
   * 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다.
해외배송 안내
인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에
   의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다.
해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다.
해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다.
알아두세요!!!
도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다.
오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다.
출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다.
유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다.
택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.
  • 0개
  • 0개