파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리

압둘라카라산

(AbdullahKarasan)
독일베를린에서태어났다.경제학과경영학을공부한후미국앤아버미시간대학교(UniversityofMichigan-AnnArbor)에서응용경제학석사학위를,터키앙카라에있는중동공과대학교에서금융수학박사학위를취득했다.전직터키재무부직원이며현재매그니마인드(Magnimind)에서수석데이터과학자로,미국볼티모어에있는메릴랜드대학교(UniversityofMaryland)에서강사로일하고있다.또한금융데이터과학분야에서여러논문을발표했다.

1장.리스크관리의기초
2장.시계열모델링소개
3장.시계열모델링을위한딥러닝
4장.머신러닝기반변동성예측
5장.시장리스크모델링
6장.신용위험추정
7장.유동성모델링
8장.운영위험모델링
9장.기업지배구조리스크측정:주가폭락
10장.금융의합성데이터생성과은닉마르코프모델

◈이책에서다루는내용◈

◆딥러닝모델로기존시계열애플리케이션을검토,비교
◆서포트벡터회귀,신경망,딥러닝을사용한위험도측정을위한변동성모델링탐색
◆머신러닝기술과유동성차원을사용해시장위험모델링(VaR및ES)및개선
◆군집화와베이즈를사용한신용위험분석개발기법
◆가우스혼합모델과코풀라모델로유동성위험의다양한측면포착
◆사기탐지를위한머신러닝모델사용
◆머신러닝모델을사용해주가폭락을예측하고결정요인을식별

◈이책의대상독자◈

모수적모델에크게기반을둔현재의금융위험관리환경을바꾸는것을목표로하는책이다.머신러닝모델을기반으로하는매우정확한재무모델이최근개발되면서이러한변화가일어났다.따라서재무와머신러닝에대한초기지식이있는독자를대상으로하며,이러한주제를간략하게설명한다.
따라서재무위험분석가,재무엔지니어,위험관련자,위험모델러,모델검증자,정량적위험분석가,포트폴리오분석,재무그리고데이터과학에관심이있는사람들이읽기적합하다.

◈이책의구성◈

1장,‘리스크관리의기초’에서는위험관리의주요개념을소개한다.먼저위험이무엇인지정의한후위험유형(예:시장,신용,운영및유동성)을알아본다.
2장,‘시계열모델링소개’에서는이동평균모델,자기회귀모델,자기회귀통합이동평균모델과같은기존모델을사용하는시계열애플리케이션을보여준다.
3장,‘시계열모델링을위한딥러닝’에서는시계열모델링을위한딥러닝도구를소개한다.
4장,‘머신러닝기반변동성예측’에서는서포트벡터회귀,신경망,딥러닝,베이즈접근방식을기반으로하는새로운변동성모델링을다룬다.성능비교를위해기존의ARCH,GARCH유형의모델도사용한다.
5장,‘시장리스크모델링’에서는기존시장위험모델,즉예상최대위험(VaR),예상평균최대위험(ES)의추정성능을높이는데사용되는머신러닝기반모델에대해설명한다.
6장,‘신용위험추정’에서는신용위험을추정하는포괄적인머신러닝기반접근방식을소개한다.
7장,‘유동성모델링’에서는가우스혼합모델을사용해위험관리에서간과되는차원으로여겨지는유동성을모델링한다.
8장,‘운영위험모델링’에서는회사의내부약점으로인해실패로이어질수있는운영위험을다룬다.
9장,‘기업지배구조리스크측정:주가폭락’에서는기업지배구조위험을모델링하는완전히새로운접근방식인주가폭락을소개한다.
10장,‘금융의합성데이터생성과은닉마르코프모델’에서는다양한재무위험을추정하기위해합성데이터를사용한다.

◈옮긴이의말◈

이책은금융에서발생하는위기를체계적으로정량화하고관리하는방법에머신러닝을어떻게적용하는지에관한내용을담았다.위험이란전략실행을방해하거나금전적으로부정적인영향을끼칠수있는모든것을의미하며,재무위험과시장위험,신용위험,유동성위험,운영위험,마지막으로금융붕괴를예측하는방법론까지상세히설명하고있다.각위험은그개념의설명과함께파이썬을통한실습을곁들이며,전통적인관리방법과머신러닝을적용한방법사이의비교를통해실전에어떻게접목할수있는지잘설명한다.이책을읽고나면금융재무관리에있어서위험관리를할수있는체계적인무기를하나얻게될것이다.