具体描述
本手册由上、下两篇和附录组成。上篇内容包括：土地、房屋建筑、项目规划设计、建设工程造价、房地产税收、房地产市场、房地产开发、房地产金融与保险、房地产经营、房地产管理、物业管理。下篇内容包括：房地产估价、市场比较法、收益法、成本法、假设开发法、路线价法、长期趋势法、不同类型的房地产估价、不同估价目的下的房地产估价、房地产估价报告撰写、房地产估价师考试。附录内容包括：房地产估价规范、城镇土地估价规程、房地产抵押估价指导意见、城市房屋拆迁估价指导意见、城市房屋权属登记管理办法、土地登记规则、房屋完损等级评定标准、建筑工程建筑面积计算规范、城市商品房预售管理办法、商品房销售管理办法等。作为一本专业工具书，本书为房地产估价工作提供了科学的理念、规范的方法、翔实的资料，可作为广大房地产估价从业人员学习和工作参考。同时，本书也可供高等院校房地产经营与管理、工程管理、土地资源管理等专业师生作为房地产类课程学习、教学的参考资料。
《全球金融市场趋势与风险管理实务》 第一部分：全球宏观经济环境与金融市场基础 第一章：全球经济格局的演变与新常态 本章深入剖析当前全球经济的宏观图景。从地缘政治冲突对供应链的冲击，到主要经济体（如美国、欧元区、中国）的货币政策分化及其外溢效应，我们力求提供一个多维度的观察视角。重点探讨了数字化转型、绿色能源革命如何重塑传统产业结构，并对全球化进程中的逆流与再平衡进行了细致的梳理。特别关注新兴市场国家在全球价值链中的地位变化及其对资本流动的影响。本章不涉及任何特定国家或地区的具体资产价格波动，而是聚焦于驱动这些波动的底层宏观逻辑。 第二章：现代金融市场的结构与运行机制 本章系统阐述了当今全球金融市场的基本构成，包括但不限于股票市场、债券市场、外汇市场、衍生品市场以及日益重要的数字资产市场。我们将详细解析这些市场之间的相互关联性，例如利率期货如何影响企业债券的定价，以及外汇波动如何传导至跨境股权投资。内容涵盖了市场微观结构理论，如做市商制度、限价订单簿的动态变化，以及高频交易对市场效率的影响。章节重点在于揭示这些机制如何协同作用，形成整体的金融环境，而非关注任何特定资产类别的估值方法。 第三章：利率、汇率与通胀的相互作用 理解利率、汇率和通货膨胀这“铁三角”是把握金融市场脉搏的关键。本章采用计量经济学模型（如IS-LM-BP模型在开放经济中的应用扩展）来分析央行政策工具（如量化宽松与紧缩）如何影响短期和长期利率预期。汇率部分，则着重于购买力平价理论与利率平价理论在现实中的偏离，以及如何通过套利活动来解释或预测汇率的短期波动。通胀的分析侧重于结构性因素（如去全球化、劳动力市场紧张）而非简单的货币供给过剩。 第二部分：金融风险的识别、量化与对冲策略 第四章：市场风险的量化与压力测试 本章是风险管理的核心技术章节。市场风险的量化不再局限于传统的历史模拟法（HSM），而是深入探讨参数化方法（如Delta-Normal VaR）的假设前提与局限性。重点介绍了蒙特卡洛模拟（MCS）在处理复杂期权组合定价和风险度量中的高级应用，特别是关于跳跃扩散模型的引入。此外，压力测试（Stress Testing）被提升到战略层面，分析如何设计情景（如“黑天鹅”事件、系统性流动性危机）并评估其对机构资本充足率的冲击。本章完全聚焦于风险度量工具本身，不涉及具体资产的估值校准。 第五章：信用风险的建模与组合管理 信用风险是金融机构面临的最主要风险之一。本章详尽阐述了从个体借款人到宏观信用风险传染的传导路径。内容涵盖了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）这三大核心参数的估计方法，包括对数几率回归、生存分析（Survival Analysis）在信用评级和提前还款预测中的应用。在组合层面，我们引入了基于Copula函数的信用相关性建模，用以更好地模拟不同债务工具之间非线性、尾部相关的风险集中问题。 第六章：流动性风险与资金管理前沿 流动性风险被细分为市场流动性风险和融资流动性风险。本章分析了在市场剧烈波动时，资产变现能力如何急剧下降，以及流动性溢价（Liquidity Premium）的形成机制。在资金管理方面，本章重点介绍了巴塞尔协议III对净稳定资金比率（NSFR）和流动性覆盖率（LCR）的要求，并探讨了在不同监管框架下，金融机构如何优化其资产负债久期匹配与应急融资计划（CFP）的构建。 第七章：衍生品工具的风险对冲与套期保值 本章聚焦于利用衍生工具对冲非线性风险。重点讲解了期权定价中的Black-Scholes-Merton模型的修正，特别是针对波动率偏斜（Volatility Skew）和波动率曲面（Volatility Surface）的GARCH族模型应用。在对冲实践中，本章详细阐述了Delta对冲、Gamma对冲和Vega对冲的动态再平衡过程，并讨论了交易成本和套利限制如何影响实际的对冲有效性。 第三部分：新兴金融技术与未来挑战 第八章：金融科技（FinTech）对风险管理的影响 本章探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在风险管理领域的颠覆性应用。内容包括使用深度学习模型（如LSTM、Transformer）来捕捉时间序列数据中的复杂非线性关系，以提高市场预测和异常检测的精度。例如，如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量新闻和监管文件中提取情感指标，作为传统风险因子之外的早期预警信号。此外，本章也讨论了算法偏见（Algorithmic Bias）作为一种新型风险的识别与规避。 第九章：可持续金融（ESG）与气候风险计量 在全球资本流向绿色经济的大背景下，环境、社会和治理（ESG）因素已成为重要的投资考量。本章侧重于量化气候变化带来的金融风险，即物理风险（如极端天气对资产价值的影响）和转型风险（如碳税政策变化对高碳资产的影响）。我们将介绍气候压力测试（Climate Stress Testing）的初步框架，以及如何将气候风险因子纳入现有的信用和市场风险模型中，实现风险敞口的透明化。 第十章：全球监管环境的趋同与差异 本章总结了近年来全球金融监管改革的主要方向，包括对系统重要性金融机构（SIFIs）的附加资本要求、衍生品集中清算的推动，以及反洗钱/反恐融资（AML/CFT）规定的日益严格。重点分析了不同司法管辖区在数据本地化、跨境监管协作方面的实践差异，以及这些差异如何影响跨国金融机构的风险合规成本和战略布局。
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