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页数:274

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787560932231

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深度解析现代金融市场：理论、工具与实践 本书并非关于网页设计与制作的教材，而是深入探讨现代金融市场运行机制、核心理论模型与前沿实践工具的专业著作。 在信息爆炸与全球化深度融合的今天，金融市场扮演着经济体系中至关重要的角色，它不仅是资源配置的枢纽，也是风险定价与财富增值的核心场所。本书旨在为金融学、经济学、量化投资等领域的学生、专业研究人员以及资深从业者提供一个全面、深入且紧跟时代前沿的知识框架。我们摒弃传统教材中过于简化的模型，聚焦于复杂现实世界中的不确定性、信息不对称以及技术变革对金融结构产生的深刻影响。 第一部分：金融市场基础理论的重构与深化 本部分将首先回顾并批判性地审视古典金融理论的基石。我们不会停留在对有效市场假说（EMH）的简单介绍，而是将其置于行为金融学的对立面进行深入剖析。 第一章：资产定价理论的演进与局限。 我们将详细解析资本资产定价模型（CAPM）的数学结构及其在实际应用中的偏差。重点讨论套利定价理论（APT）如何通过多因子模型来捕捉市场中更细致的风险溢价。随后，本书将重点介绍跨期资产定价模型（ICAPM）和消费驱动的定价框架，探讨宏观经济状态变量（如通货膨胀、实际利率波动）如何通过跨期替代效应影响资产风险和收益的权衡。我们还将引入现代金融中不可或缺的随机折现因子（SDF）理论，从经济学的直觉出发，解释所有资产的定价本质上都源于对未来不确定现金流的贴现，并探讨如何利用观测到的市场价格反推潜在的SDF结构。 第二章：衍生品定价与风险中性测度。 欧式期权定价中的Black-Scholes-Merton（BSM）模型是里程碑，但本书将着重分析其对波动率恒定性和无套利假设的依赖性。我们不会仅仅停留于公式推导，而是深入探讨局部波动率模型（LVM）和随机波动率模型（SVM，如Heston模型）如何更好地拟合波动率微笑/曲面现象。对于更复杂的奇异期权（Exotic Options），如障碍期权、亚美式期权，我们将结合偏微分方程（PDE）的数值解法（如有限差分法）进行详细阐述，确保读者理解从理论到计算的完整路径。 第二部分：风险管理与金融机构的韧性 现代金融体系的稳定依赖于精细化的风险计量与管理。本部分将聚焦于金融机构如何量化、对冲并控制其面临的各类风险。 第三章：信用风险的精细化计量。 超越简单的违约概率（PD）估计，本书全面介绍结构性模型（如Merton模型）和简化模型（如KMV模型）的核心思想。我们深入研究信用风险的相关性建模，特别是Copula函数的应用，它允许我们构建更符合现实的尾部风险相关性结构，这对于资产组合的压力测试至关重要。此外，还包括对CDS定价与交易策略的剖析。 第四章：市场风险与压力测试的量化工具。 风险价值（VaR）的计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）将被详尽比较，同时本书将明确指出VaR的局限性，特别是其在极端事件下的失效。我们重点介绍期望亏损（ES）作为更稳健的尾部风险度量指标，并结合巴塞尔协议III的要求，讲解如何构建前瞻性的、基于情景分析的压力测试框架，以评估金融机构在极端市场冲击下的资本充足性。 第三部分：量化投资与高频交易的前沿技术 技术的进步正在重塑投资决策的制定和执行过程。本部分将展示如何运用计算方法和大数据技术来发现市场规律并实现自动化交易。 第五章：因子投资的实证检验与构建。 从Fama-French三因子模型出发，本书系统梳理了二十多年来新兴的因子，如动量（Momentum）、质量（Quality）、低波动性（Low Volatility）等。我们不仅考察这些因子的统计显著性，更关注其经济学基础（如风险溢价、行为偏差或信息不对称），并讨论如何使用机器学习方法（如正则化回归、随机森林）来选择、组合和优化因子，以克服传统线性模型的多重共线性问题。 第六章：时间序列分析与高频数据处理。 针对金融数据的特性（非平稳性、聚集性、尖峰厚尾），我们将运用先进的时间序列模型，包括GARCH族模型（EGARCH, GJR-GARCH）来精确捕捉波动率的动态变化。在交易执行层面，本书将介绍微观市场结构理论，探讨订单簿的动态、延迟（Latency）的影响以及最优执行算法（如VWAP、TWAP的进阶版本），旨在最小化市场冲击成本，提升交易效率。 第七章：机器学习在投资决策中的应用。 本章专注于如何利用深度学习解决金融领域特有的挑战。我们将探讨循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在预测股价时间序列中的潜力，以及卷积神经网络（CNN）在分析市场结构图像数据（如K线图或订单流热力图）中的创新用法。关键在于，本书强调模型的可解释性（XAI），确保量化策略不仅仅是“黑箱”，而是基于可验证的市场逻辑。 总结： 本书的深度和广度旨在搭建一座连接金融理论的严谨性与市场实践的复杂性的桥梁。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，并鼓励读者利用R或Python等工具进行案例复现和数据分析。通过对上述核心议题的系统性阐述，读者将能够超越肤浅的金融新闻报道，真正掌握驱动现代金融市场的深层逻辑与前沿工具。

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