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。
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书目，也是一位有不止一本书入选书目的作者。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。
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
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