本書提供了風險管理基本領(lǐng)域的專家檢查，包括風險評估和分析方法、風險減小策略、定量分析中的常見錯誤等，為當前風險分析方法中的重大失誤提供了有效的解決方案。
本書作者道格拉斯·W.哈伯德(Douglas W. Hubbard)是風險管理領(lǐng)域公認的領(lǐng)軍人物。他將基于科學(xué)的分析與現(xiàn)實世界的例子相結(jié)合，對風險管理實踐進行了詳細的調(diào)查。經(jīng)過修訂和更新的第二版包括更新數(shù)據(jù)集和核對表，擴大創(chuàng)新統(tǒng)計方法的覆蓋面，以及數(shù)據(jù)泄露和自然災(zāi)害等當前風險管理問題的新案例。本書對于商業(yè)領(lǐng)袖、決策者、經(jīng)理、顧問和從業(yè)者來說極具價值。
哈伯德先生的量化管理咨詢生涯始于1988 年，當時他任職于永道會計師事務(wù)所。他于1999 年創(chuàng)立了哈伯德決策研究公司，并利用應(yīng)用信息經(jīng)濟學(xué)（AIE）方法來處理錯綜復(fù)雜、高風險的決策。他將AIE應(yīng)用于許多領(lǐng)域，包括網(wǎng)絡(luò)安全、航空航天、生物技術(shù)、環(huán)境政策、商業(yè)地產(chǎn)、科技初創(chuàng)企業(yè)、娛樂和軍事物流等領(lǐng)域。他的AIE 方法論受到了高德納、弗雷斯特等知名市場調(diào)研公司的一致好評。
他的一系列著作包括（所有書籍均在2007 年至2016 年間由約翰·威利父子出版公司出版）：
● 數(shù)據(jù)化決策：尋找商業(yè)無形資產(chǎn)的價值（商業(yè)數(shù)學(xué)暢銷的書籍之一）
● 風險管理的失�。菏〉脑蛞约叭绾渭m正
● 脈搏：利用網(wǎng)絡(luò)流行語來追蹤威脅與機遇的新科學(xué)
● 網(wǎng)絡(luò)安全風險領(lǐng)域的數(shù)據(jù)化決策（與理查德·塞愛爾森合著）
哈伯德先生的著作被翻譯成八種語言，銷量超過14 萬冊，還成為許多大學(xué)課程的教科書，包括研究生課程在內(nèi)。他的兩本著作榮登精算師協(xié)會備考的書目，也是一位有不止一本書入選書目的作者。除了著書外，哈伯德先生還在《自然》《美國統(tǒng)計學(xué)家》《國際商用機器公司研究與開發(fā)雜志》、CIO 雜志等知名學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表文章。
部分 危機概論
第1章 對風險管理的合理質(zhì)疑3
共模故障5
關(guān)鍵定義：風險管理和一些相關(guān)術(shù)語7
失敗意味著什么12
本書的范圍和目標14
第2章 風險管理現(xiàn)狀綜述17
短暫且過于表面的風險管理發(fā)展史17
組織風險管理現(xiàn)狀20
當前的風險及其評估方法21
第3章 我們?nèi)绾沃滥男┓椒ㄓ行?9
軼事：藥品生產(chǎn)外包的風險30
為什么很難知道哪些方法是有效的31
對自我評估的評估33
對風險管理進行潛在的客觀評估37
我們可能發(fā)現(xiàn)什么43
第4章 入門：一個簡單的稻草人量化模型47
一個簡單的一對一替代模型48
專家作為工具50
不確定性運算速覽52
建立風險容忍度55
支持決策：緩釋率收益57
讓稻草人變得更好58
第二部分 失敗的原因
第5章 風險管理四騎士：阻止末日的一些（大多）真誠的嘗試63
精算師65
戰(zhàn)爭寬客：二戰(zhàn)永久地改變了風險分析67
經(jīng)濟學(xué)家70
管理咨詢：權(quán)力紐帶和出色的推銷如何改變風險管理75
比較四騎士80
亟待解決的重大風險管理問題82
第6章 告別象牙塔：糾正關(guān)于風險概念的混亂85
弗蘭克·奈特定義86
奈特對金融和項目管理的影響89
建筑工程學(xué)定義92
風險作為預(yù)期損失93
定義風險容忍度95
定義概率100
擴充詞典103
第7章 專家知識的局限性：為什么我們對不確定性的認識與我們自以為的不一樣107
太空英雄：一群心理學(xué)家拯救了風險分析108
心算：為什么我們不該相信腦海中的數(shù)字110
災(zāi)難性的過度自信113
王牌思維：過度自信的可能原因和后果118
不一致和人造結(jié)果：不該產(chǎn)生影響的因素產(chǎn)生了影響122
校準測試答案127
第8章 比沒用更糟：流行的風險評估方法及其為何行之無效131
評分法和風險矩陣的幾個例子132
那能算中等嗎？：為什么措辭含糊不能抵消不確定性136
量表的預(yù)料外影響：你不知道的事情可能會傷害你139
不同但聽上去相似的方法和相似但聽上去不同的方法147
第9章 熊、天鵝和其他阻礙風險管理改善的因素157
算法厭惡和關(guān)鍵謬誤158
算法vs專家：歸納研究結(jié)果161
關(guān)于黑天鵝的筆記165
主要的數(shù)學(xué)誤解170
所謂特殊情況：認為風險分析有用但不適合自己177
第10章 即使定量分析師也出錯的地方：定量模型中常見的基礎(chǔ)錯誤183
蒙特卡洛模擬使用情況調(diào)查184
風險悖論186
金融模型和災(zāi)難的真貌：正態(tài)分布并不尋常193
追尋牛群規(guī)律：相關(guān)性問題198
測量反轉(zhuǎn)額外信息的價值202
蒙特卡洛模擬太復(fù)雜了嗎204
第三部分 如何糾正
第11章 以有效方法為起點209
用正確的語言210
對概率進行校準215
運用數(shù)據(jù)構(gòu)建初始基準220
檢查替換227
簡單風險管理框架230
第12章 改進模型237
實證輸入237
向模型中添加細節(jié)247
提高專家主觀估計的更優(yōu)方法252
其他蒙特卡洛模擬工具254
建模者的自我檢驗256
第13章 風險共同體：組織內(nèi)外的風險管理問題261
統(tǒng)籌全局262
管理模型264
激勵校準文化268
組織之外的問題：宏大的解決方案272
來自Trustmark公司的實際體會274
關(guān)于定量模型和更好決策的后思考276
額外校準測試及其答案279
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