第一部分　風險管理基礎

第1章　風險管理基礎知識

2007年，沒有人會想到，風險管理會在未來8年發生巨大變化。人們很自然地認為未來10年風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，不經過演變，以往的實踐將跟不上社會最新發展，無法在危機到來之前將風險檢測出來。因此，關注風險管理的最新結構性變化是十分重要的。這些變化意味著需要重新定義風險管理的組成部分和工具，而這正是本書的主題。

傳統的金融實證研究非常注重統計推斷。例如計量經濟學模型就是建立在統計推斷的基礎上的。這類模型重點研究基礎數據的結構、生成過程和變量之間的關系。然而，ML模型與之不同，它不再研究這些，而是直接給出預測（Lommers、El Harzli和Kim，2021）。ML模型以數據為中心，以預測的準確性為導向。

另外，數據的稀缺性和不可用性一直是金融領域的問題，計量經濟學模型表現并不優秀，而ML模型表現得更好。

在詳細討論相關工具和技術之前，我們先介紹一下本書會用到的相關概念。這些概念包括什么是風險、收益、風險管理、風險的類型以及其他與風險管理相關的知識。