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內容簡介:
本书提供了风险管理基本领域的专家检查,包括风险评估和分析方法、风险减小策略、定量分析中的常见错误等,为当前风险分析方法中的重大失误提供了有效的解决方案。
本书作者道格拉斯·W.哈伯德(Douglas W. Hubbard)是风险管理领域公认的领军人物。他将基于科学的分析与现实世界的例子相结合,对风险管理实践进行了详细的调查。经过修订和更新的第二版包括更新数据集和核对表,扩大创新统计方法的覆盖面,以及数据泄露和自然灾害等当前风险管理问题的新案例。本书对于商业领袖、决策者、经理、顾问和从业者来说极具价值。
關於作者:
哈伯德先生的量化管理咨询生涯始于1988 年,当时他任职于永道会计师事务所。他于1999 年创立了哈伯德决策研究公司,并利用应用信息经济学(AIE)方法来处理错综复杂、高风险的决策。他将AIE应用于许多领域,包括网络安全、航空航天、生物技术、环境政策、商业地产、科技初创企业、娱乐和军事物流等领域。他的AIE 方法论受到了高德纳、弗雷斯特等知名市场调研公司的一致好评。
他的一系列著作包括(所有书籍均在2007 年至2016 年间由约翰·威利父子出版公司出版):
● 数据化决策:寻找商业无形资产的价值(商业数学畅销的书籍之一)
● 风险管理的失败:失败的原因以及如何纠正
● 脉搏:利用网络流行语来追踪威胁与机遇的新科学
● 网络安全风险领域的数据化决策(与理查德·塞爱尔森合著)
哈伯德先生的著作被翻译成八种语言,销量超过14 万册,还成为许多大学课程的教科书,包括研究生课程在内。他的两本著作荣登精算师协会备考的必读书目,也是一位有不止一本书入选必读书目的作者。除了著书外,哈伯德先生还在《自然》《美国统计学家》《国际商用机器公司研究与开发杂志》、CIO 杂志等知名学术期刊上发表文章。
目錄 :
部分 危机概论
第1章 对风险管理的合理质疑3
“共模故障”5
关键定义:风险管理和一些相关术语7
失败意味着什么12
本书的范围和目标14
第2章 风险管理现状综述17
短暂且过于表面的风险管理发展史17
组织风险管理现状20
当前的风险及其评估方法21
第3章 我们如何知道哪些方法有效29
轶事:药品生产外包的风险30
为什么很难知道哪些方法是有效的31
对自我评估的评估33
对风险管理进行潜在的客观评估37
我们可能发现什么43
第4章 入门:一个简单的稻草人量化模型47
一个简单的“一对一替代”模型48
专家作为工具50
“不确定性运算”速览52
建立风险容忍度55
支持决策:缓释率收益57
让稻草人变得更好58
第二部分 失败的原因
第5章 风险管理“四骑士”:阻止末日的一些(大多)真诚的尝试63
精算师65
战争宽客:“二战”永久地改变了风险分析67
经济学家70
管理咨询:权力纽带和出色的推销如何改变风险管理75
比较四骑士80
亟待解决的重大风险管理问题82
第6章 告别象牙塔:纠正关于“风险”概念的混乱85
弗兰克·奈特定义86
奈特对金融和项目管理的影响89
建筑工程学定义92
风险作为预期损失93
定义风险容忍度95
定义概率100
扩充词典103
第7章 专家知识的局限性:为什么我们对不确定性的认识与我们自以为的不一样107
太空英雄:一群心理学家拯救了风险分析108
心算:为什么我们不该相信脑海中的数字110
“灾难性的”过度自信113
“王牌”思维:过度自信的可能原因和后果118
不一致和人造结果:不该产生影响的因素产生了影响122
校准测试答案127
第8章 比没用更糟:流行的风险评估方法及其为何行之无效131
评分法和风险矩阵的几个例子132
那能算“中等”吗?:为什么措辞含糊不能抵消不确定性136
量表的预料外影响:你不知道的事情可能会伤害你139
不同但听上去相似的方法和相似但听上去不同的方法147
第9章 熊、天鹅和其他阻碍风险管理改善的因素157
算法厌恶和关键谬误158
算法vs专家:归纳研究结果161
关于黑天鹅的笔记165
主要的数学误解170
所谓特殊情况:认为风险分析有用但不适合自己177
第10章 即使定量分析师也出错的地方:定量模型中常见的基础错误183
蒙特卡洛模拟使用情况调查184
风险悖论186
金融模型和灾难的真貌:正态分布并不寻常193
追寻牛群规律:相关性问题198
测量反转—额外信息的价值202
蒙特卡洛模拟太复杂了吗204
第三部分 如何纠正
第11章 以有效方法为起点209
用正确的语言210
对概率进行校准215
运用数据构建初始基准220
检查替换227
简单风险管理框架230
第12章 改进模型237
实证输入237
向模型中添加细节247
提高专家主观估计的更优方法252
其他蒙特卡洛模拟工具254
建模者的自我检验256
第13章 风险共同体:组织内外的风险管理问题261
统筹全局262
管理模型264
激励校准文化268
组织之外的问题:宏大的解决方案272
来自Trustmark公司的实际体会274
关于定量模型和更好决策的后思考276
额外校准测试及其答案279