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出版者:第1版 (2003年8月1日)

作者:李友元

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2003-8

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787801458001

丛书系列:

图书标签:

• 税收
• 经济学
• 公共财政
• 财政政策
• 税制
• 税收理论
• 经济发展
• 税收筹划
• 宏观经济
• 政策分析

深入理解现代金融市场运作：一部聚焦于资产定价、风险管理与市场效率的专著 图书名称： 现代金融市场分析：理论、模型与实证研究 图书简介： 本书旨在为读者构建一个全面、深入且兼具前沿性的现代金融市场分析框架。它不仅梳理了自20世纪中叶以来金融经济学领域最具影响力的理论基石，更侧重于介绍和剖析当前学术界和业界广泛应用的高级计量模型与实证检验方法。本书的深度和广度超越了基础金融学课程的范畴，它专注于揭示资产的真实价值如何被市场定价、风险如何在复杂网络中传递与管理，以及市场在信息不对称环境下的效率边界。 第一部分：资产定价的理论基石与演进 本部分将系统回顾和批判性地审视现代资产定价理论的几个核心模型，重点在于理解它们在不同市场假设下的适用性和局限性。 1. 资本资产定价模型（CAPM）的深度剖析与修正： 我们将详尽分析由Sharpe、Lintner和Mossin提出的原始CAPM模型，探究其均值-方差效率前沿的数学推导过程。随后的章节将聚焦于对CAPM的实证挑战，特别是Fama和French三因子模型（FF3）的提出背景、因子构建的经济学逻辑（如规模溢价和账面市值比溢价的潜在解释）及其对市场风险度量体系的革命性影响。 2. 套利定价理论（APT）与多因子模型的拓展： 深入探讨Ross提出的APT模型，比较其与CAPM在潜在风险因子数量和因子解释性方面的差异。重点解析如何通过结构化回归分析识别出具有统计显著性和经济学意义的宏观或微观因子，例如宏观经济冲击因子、流动性因子以及行为偏差驱动的因子。 3. 消费基础资产定价模型（CCAPM）与跨期选择： 介绍以Merton和Weil等学者为代表的跨期资本资产定价模型。分析该模型如何将资产定价问题与消费者跨期效用最大化决策紧密结合，并讨论其实证检验中如何处理不可观测的宏观经济状态变量和习惯形成偏好的问题。 4. 无套利定价框架： 详细阐述基于无套利原则构建的金融衍生品定价基础，包括布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）期权定价公式的推导、隐含波动率的经济学含义，以及如何运用风险中性定价技术处理复杂金融工具的估值问题。 第二部分：金融市场结构、信息与效率 本部分关注市场微观结构如何影响交易成本、流动性和价格发现过程，并探讨信息在市场中的传播机制与效率边界。 1. 市场微观结构理论： 详细分析不同类型的订单簿结构（如订单驱动型和报价驱动型市场）的运作机制。介绍Glosten-Milgrom和Kyle Lambda模型，用于量化做市商的库存风险、信息不对称程度以及对有效市场假说的挑战。 2. 信息不对称与价格形成： 深入研究信息对价格的冲击。分析半强式有效市场假说在现实中的局限性，特别是内幕信息、分析师预测以及新闻事件对股票价格的短期和长期反应机制。引入信息扩散模型，解释为何某些信息需要更长时间才能完全反映在资产价格中。 3. 流动性与溢出效应： 流动性被视为现代金融市场的一个关键属性。本书将区分不同层次的流动性（如交易成本流动性、深度流动性和恢复性流动性）。探讨在市场压力时期，流动性枯竭的机制，以及金融机构间通过互联性产生的风险溢出效应。 第三部分：高级风险管理与计量模型 本部分是本书的实践核心，重点介绍用于量化、对冲和管理复杂金融风险的尖端计量工具。 1. 波动率建模与预测： 系统介绍波动率建模的演进，从传统的历史波动率计算，到自回归条件异方差模型（ARCH）及其广义形式（GARCH族）。重点阐述EGARCH、GJR-GARCH等模型如何捕捉波动率的“杠杆效应”和“聚集性”。进一步引入随机波动率（SV）模型，探讨其在更精确捕捉市场不确定性方面的优势。 2. 信用风险计量： 剖析信用风险评估框架。深入讲解结构化模型（如Merton的首次违约模型）和简化模型（如KMV模型）的数学原理，并探讨如何利用违约相关性矩阵（Copula函数）来构建和校准投资组合的整体信用风险度量，如预期损失（EL）和非预期损失（UL）。 3. 市场风险与压力测试： 详细介绍市场风险度量的主流方法：历史模拟法、参数法（基于方差-协方差矩阵）以及蒙特卡洛模拟法。重点阐述风险价值（VaR）的局限性，并深入介绍条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall）作为更稳健的尾部风险度量工具的构建与应用。同时，讲解如何设计和执行有效的压力测试，以评估极端市场情景下的资本充足性。 4. 投资组合优化的高级方法： 超越均值-方差模型的限制，引入更具现实意义的优化方法。探讨基于CVaR的优化、风险平价策略（Risk Parity）的构建逻辑，以及在存在交易成本和监管约束下的实际投资组合构建问题。引入贝叶斯方法和机器学习算法（如神经网络和强化学习）在因子选择和动态资产配置中的初步应用探索。 面向读者： 本书内容深度和广度兼具，是金融工程、定量金融、投资管理及风险管理领域高年级本科生、研究生、博士研究人员，以及金融机构（如对冲基金、资产管理公司、投资银行和监管机构）中的定量分析师和高级风险管理专业人士的理想参考读物。阅读本书需要具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础。 本书致力于提供一个连贯的知识体系，帮助读者从理解“价格为何如此”到掌握“如何精确计算和管理风险”的跨越，为应对日益复杂的全球金融市场挑战提供强大的理论武器和实证工具。

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