经济应用数学(成人高等教育教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学出版社

作者:周观亮

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页数:0

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价格:15.8

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isbn号码:9787562410607

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《现代金融市场分析与风险管理实践》 本书特色与定位 本书聚焦于当代金融市场的复杂性与动态变化，旨在为金融从业人员、高校高年级学生及对量化金融感兴趣的读者提供一套系统、深入且高度实务的分析框架与操作指南。我们避免陷入纯粹的理论推导，而是将重点放在如何将前沿的数学模型、统计方法和计算工具应用于实际的金融问题解决之中。全书结构严谨，内容紧密结合国际金融监管要求与市场最新发展趋势。 第一部分：现代金融市场基础架构与数据驱动分析 第一章：全球金融市场结构重塑与数据生态 本章首先描绘了当前全球金融市场的宏观格局，包括场内市场（交易所）与场外市场（OTC）的相互作用，以及新兴的金融科技（FinTech）如何重塑交易流程和监管环境。重点分析了高频交易（HFT）的兴起对市场微观结构的影响，探讨了流动性、延迟与信息不对称的量化描述。 我们将深入探讨金融数据管理的挑战。这包括大数据环境下的金融时间序列处理技术，如清洗、插值、高频数据同步与特征提取。读者将学习如何构建可靠的金融数据库，并掌握使用Python/R等工具进行初步数据探索性分析（EDA）的方法，识别潜在的异常值和结构性断点。 第二章：金融时间序列分析的进阶方法 本章超越传统的平稳性检验，系统介绍用于捕捉市场波动性、趋势与均值回归特性的高级时间序列模型。 1. 波动性建模（Volatility Modeling）： 详细讲解经典的ARCH/GARCH族模型（包括GJR-GARCH, EGARCH），并引入随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV），强调其在期权定价中的应用。我们将使用实际的股票收益率数据进行模型估计和拟合优度检验。 2. 协整与误差修正模型（Cointegration and VECM）： 针对跨资产套利和配对交易，本章阐述如何利用Engle-Granger两步法和Johansen检验来识别长期均衡关系。重点讨论如何利用VECM来预测短期偏离后的修正速度。 3. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 将卡尔曼滤波作为一种强大的工具，用于处理含有不可观测状态变量的金融时间序列（如潜在因子、真实利率等）。这为后续的因子模型构建奠定了基础。 第二部分：资产定价、投资组合优化与量化策略构建 第三章：多因子定价模型与归因分析 本章从经典的资本资产定价模型（CAPM）出发，逐步过渡到多因子模型。重点剖析Fama-French三因子、五因子模型及其最新的六因子模型。 1. 因子构建与检验： 详细指导如何从原始数据中“构造”出市场因子（如SMB, HML, RMW, CMA等），并使用回归分析检验其解释力。 2. 投资组合的构建与风险分解： 教授如何使用最小化跟踪误差的方法构建模仿特定因子的投资组合。利用构建的因子模型对投资组合的超额收益进行归因分析，明确收益来源于选择（Selection）还是择时（Timing）。 3. 机器学习在因子发现中的应用： 引入Lasso、Ridge回归及神经网络方法，用于从数百个潜在特征中自动筛选出具有显著预测能力的因子，解决“因子Zoo”问题。 第四章：现代投资组合理论的再审视与实际应用 本章结合约束优化理论，探讨如何构建更具韧性的投资组合。 1. 均值-方差模型的局限与替代： 讨论传统马科维茨模型对正态性假设和输入参数敏感的缺陷。引入基于半方差（Semivariance）或下行风险的优化方法。 2. 风险平价（Risk Parity）与风险贡献度（Risk Contribution）： 深入讲解如何通过目标风险贡献度或波动率预算来分配资产权重，实现更稳健的风险分散。这需要读者掌握二次规划（Quadratic Programming）的求解技巧。 3. 动态投资组合策略： 探讨基于盯住特定风险预算的再平衡策略，以及如何利用马尔可夫决策过程（MDP）思想来处理投资决策的序列依赖性。 第三部分：金融衍生品定价与高级风险度量 第五章：随机微积分在衍生品定价中的应用 本章为读者提供理解Black-Scholes模型及其扩展的数学基础，同时侧重于数值计算方法。 1. 布朗运动与伊藤引理回顾： 简要回顾随机微积分核心概念，并强调其在描述资产价格随机游走中的作用。 2. 偏微分方程（PDE）方法： 详细推导Black-Scholes方程，并讨论欧式期权与美式期权求解的差异。 3. 蒙特卡洛模拟在复杂期权中的应用： 重点教授如何使用蒙特卡洛方法模拟路径依赖期权（如亚式期权、障碍期权）的价格。讨论方差缩减技术，如控制变量法和重要性抽样法，以提高模拟效率。 第六章：信用风险与市场风险的量化管理 本章侧重于监管资本要求背景下的风险度量与对冲。 1. 信用风险建模： 介绍结构化模型（Merton模型）与纯风险模型（Jarrow-Turnbull模型）的基本思想，用于估计违约概率（PD）和违约损失率（LGD）。 2. 超越VaR的风险度量： 深入分析风险价值（VaR）的缺陷，详细介绍条件风险价值（CVaR/ES）作为更稳健的风险度量指标。讲解如何使用历史模拟法、参数法及蒙特卡洛法估计CVaR。 3. 压力测试与极值理论（EVT）： 教授如何利用EVT（如Peaks Over Threshold方法）来捕捉尾部风险，并结合情景分析设计有效的压力测试方案，评估极端市场冲击下的资本充足性。 结论：量化金融的未来趋势与伦理考量 全书最后总结了深度学习在预测、套利发现中的新兴应用，并强调了金融专业人士在应用复杂模型时必须坚持的稳健性、透明度与模型风险管理的伦理责任。本书的编写风格强调严谨的逻辑推导与可操作的案例分析相结合，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。

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读完这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。一直以来，我对经济学理论的理解都停留在文字描述的层面，总觉得缺少了一些能够进行精确量化分析的工具。这本书的出现，就像是为我打开了一个全新的世界。它并没有回避数学的严谨性，但又非常注重将数学模型与实际的经济问题紧密结合。比如，在介绍博弈论的时候，书中并没有仅仅停留在概念的讲解，而是通过一个又一个生动的博弈场景，展示了如何运用矩阵和期望值来分析参与者的策略选择，以及如何预测博弈的均衡结果。这让我明白，很多我们日常生活中看似复杂的决策，其实都可以用一套数学框架来分析和理解。我特别喜欢书中关于时间序列分析的部分，它教会我如何利用历史数据来预测未来的经济走势，这对于我进行投资决策和风险管理非常有帮助。以前我只是凭经验和感觉来做判断，现在有了这些数学工具，我能够更加客观、理性地评估未来的不确定性。这本书不仅仅教会我“是什么”，更教会我“为什么”以及“怎么做”，让我对经济应用数学有了更深刻的认识和更强的应用能力。

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这本书的视角非常独特，它不是简单地罗列数学公式，而是着重于展示数学在经济决策和分析中的“威力”。我是一个对数据敏感的人，总觉得经济现象背后一定隐藏着某种规律，而这本书恰好满足了我的这种需求。它就像一座桥梁，连接了抽象的数学理论和具体的经济实践。我印象特别深刻的是，书中关于概率统计在风险评估中的应用，它让我了解到如何用数学模型来量化风险，以及如何通过概率分布来理解不确定性。这对于我在制定财务计划和保险策略时，提供了非常重要的参考。另外，书中关于计量经济学基础的内容，也为我理解更高级的模型打下了坚实的基础。它没有直接给出复杂的回归模型，而是从最基本的统计量开始，逐步引导我理解变量之间的关系，以及如何检验这些关系的显著性。我常常在工作中使用Excel进行数据分析，这本书中的一些方法和技巧，让我能够更有效地利用这些工具，挖掘出数据背后更深层次的含义。这本书让我觉得，学习数学不再是为了应付考试，而是为了更好地理解和改造世界。

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我是一名对经济学理论充满好奇的读者，但常常因为缺乏相应的数学基础而感到力不从心。这本书《经济应用数学》的出现，无疑是给我带来了一场及时雨。它以一种非常友好的方式，向我展示了数学工具如何能够为经济学研究提供强大的支撑。我尤其欣赏书中对数学概念的解释方式，它们总是能够和实际的经济问题联系起来，让我能够直观地理解这些抽象概念的意义和价值。例如，在学习多元函数和拉格朗日乘数法时，书中用一个生产函数和成本约束的例子，非常生动地展示了如何在有限的资源下实现利润最大化，这让我一下子就明白了这些数学方法在实际经济活动中的应用。这本书的价值在于，它不仅教授知识，更重要的是培养思维方式。它教会我如何用数学的逻辑去审视经济现象，如何通过建立模型来简化复杂的问题，以及如何通过数据来验证理论。这是一种全新的学习体验，让我能够更深入地理解经济学原理，并将其应用于实际生活中，做出更明智的决策。

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这本书的编排简直是为我这样的“半路出家”的经济学学习者量身定做的！我之前参加过一些短期培训，总是感觉内容碎片化，学完之后很难形成一个系统的认知。但是《经济应用数学》这本书，它从最基础的数学工具讲起，比如线性代数和微积分在经济学中的基本应用，循序渐进，一点点地构建起完整的知识体系。我最喜欢的地方是，它不会一开始就抛出难题，而是通过一系列精心设计的例子，让你理解为什么需要学习这些数学工具，以及它们是如何帮助我们理解更复杂的经济现象的。比如，在讲解微分方程时，它并不是直接给出公式，而是先从经济增长模型入手，一步步引导你发现变化率与总量之间的关系，然后自然而然地引入微分方程的概念，这种“因果式”的教学方式，让我觉得学习过程非常顺畅，而且知识点也记得更牢固。书中还包含了不少关于优化理论的内容，这对于我来说简直是福音！无论是企业内部的资源配置，还是宏观经济政策的制定，都离不开优化。这本书用清晰的数学语言，展示了如何通过约束条件下的目标函数求解，来找到最优解，这让我对很多经济决策背后的数学逻辑有了更深入的理解。

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这本书真是让我大开眼界！作为一个在职场打拼多年的“老兵”，我一直觉得理论知识离实际应用总隔着一层纱，尤其是在处理那些复杂的经济数据和模型时，更是觉得力不从心。拿到这本《经济应用数学》后，我原本以为会看到一堆枯燥乏味的公式和证明，没想到作者却用一种非常接地气的方式，将那些高深的数学概念巧妙地融入到实际的经济场景中。比如，书中关于成本效益分析的部分，我之前只是凭感觉去估算，这本书给出的数学模型，让我一下子就抓住了核心的驱动因素，并且能够量化地评估不同决策的潜在收益和风险。我尤其喜欢它在讲到市场均衡时，引入的那些关于供需曲线的直观图示，配合着清晰的数学推导，瞬间就打通了我的任督二脉。以前觉得经济学里的各种现象都像是“黑箱操作”，现在通过数学的语言，我仿佛能窥见其内在的逻辑和规律，感觉自己一下子拥有了分析和解决复杂经济问题的利器。而且，书中有很多贴近实际的案例，让我能够将学到的知识直接套用到工作中，解决遇到的实际问题，这种成就感是无与伦比的。总而言之，这本书彻底颠覆了我对数学和经济学结合的刻板印象，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，带领我穿越经济学的迷雾，找到那条通往更理性、更有效决策的道路。

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