具体描述
《概率论与数理统计》是为贯彻教育部“十五”教材建设规划精神而编写出版的高校本科系列教材之一。内容包括概率论与数理统计两部分，概率论部分含第1至第5章，它是本课程的理论基础；数理统计部分含第6章至第10章，介绍了处理随机数据，进行统计推断的常用方法。《概率论与数理统计》可作为高等院校概率统计课程的教材使用，亦可供经济管理与工程技术人员参考。
现代金融风险管理：理论与实务 内容提要： 本书聚焦于现代金融体系中日益凸显的风险管理核心议题，从宏观经济环境的复杂性出发，深入剖析了金融机构、投资组合及衍生品市场中各类风险的识别、度量、监控与对冲策略。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在为金融从业人员、风险管理专业人士以及相关领域的研究人员提供一套全面、深入且实用的风险管理知识体系。 第一部分：金融风险的本质与环境（约 400 字） 本部分首先界定了金融风险的内涵，区别于传统意义上的不确定性，金融风险特指与金融资产价值波动及不履行合同义务相关的潜在损失。我们探讨了现代金融市场结构对风险生成的影响，特别是全球化、金融创新（如场外衍生品市场的扩张）以及信息技术进步如何重塑了风险的传导路径和速度。 宏观风险视角： 详细分析了系统性风险的来源与特征，包括利率风险、汇率风险、通货膨胀风险（购买力风险）以及地缘政治风险对金融稳定的冲击。通过案例研究，阐述了金融危机中风险在不同市场间传染（Contagion）的机制，强调了流动性风险与偿付能力风险之间的相互作用。引入了对监管套利行为的批判性分析，并探讨了央行在危机管理中扮演的角色，特别是最后贷款人职能的界限。 微观风险视角： 关注金融机构层面的风险集中度问题。讲解了信用风险、操作风险和声誉风险的内部管理框架。特别是针对信贷业务，深入剖析了从尽职调查、信用评级模型构建到贷款组合风险集中度控制的全流程。操作风险部分，则侧重于流程控制、内部审计的重要性，以及如何量化和管理因人为失误、系统故障或欺诈行为导致的潜在损失。 第二部分：风险的量化与度量技术（约 500 字） 本部分是全书的核心技术支撑，详细介绍了用于评估和量化各类金融风险的现代统计与计量工具，但这些工具的侧重点在于金融资产价值波动和损失分布的刻画，而非纯粹的概率分布理论的抽象推导。 信用风险量化模型： 引入了结构化模型（如 Merton 模型）和简化模型（如 BKM 模型）的对比分析。重点讲解了基于违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）的预期损失（EL）与非预期损失（UL）的计算框架。讨论了如何利用历史数据和专家判断来校准这些关键参数，并介绍了蒙特卡洛模拟在评估复杂信贷产品组合尾部风险时的应用。 市场风险度量工具： 深入剖析了市场风险最核心的度量标准——风险价值（Value at Risk, VaR）。详细介绍了历史模拟法、参数法（基于波动率和相关性的方差-协方差法）以及蒙特卡洛模拟法在计算 VaR 中的具体步骤与局限性。更进一步，引入了预期缺口（Expected Shortfall, ES，或称条件风险价值 CVaR），解释了 ES 如何克服 VaR 在处理极端尾部事件时的不足，及其在监管资本计算中的重要性。 压力测试与情景分析： 阐述了压力测试作为风险管理工具的战略意义。区别于点估计的 VaR，压力测试要求金融机构基于宏观经济冲击情景（如利率急剧上升、房价暴跌）来评估资产负债表的脆弱性。讲解了如何构建一致性的宏观经济情景变量集，并将这些变量映射到资产组合的定价模型中，从而计算在极端不利情况下可能出现的损失区间。 第三部分：风险对冲与资本管理（约 400 字） 风险管理不仅是识别和度量，更在于主动的干预和对冲，以及确保机构具备足够的“防火墙”——监管资本。 衍生品在风险对冲中的应用： 系统讲解了期货、远期、互换和期权在对冲特定风险方面的操作细节。例如，如何利用利率互换（IRS）对冲资产负债表的期限错配风险，或如何利用股指期货进行投资组合的系统性风险（Beta 风险）对冲。重点强调了对冲的有效性评估（Hedge Effectiveness）和基差风险（Basis Risk）的管理，确保对冲工具的选择与基础风险的特性相匹配。 流动性风险管理： 探讨了流动性风险的两个维度：融资流动性风险和市场流动性风险。介绍了短期资金需求预测、高质量流动性资产（HQLA）的储备要求。深入分析了巴塞尔协议III对流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的要求，并阐述了资金成本与流动性风险溢价之间的关系。 经济资本与监管资本： 区分了经济资本（EC，衡量机构可承受的特定置信水平下的最大损失所需资本）和监管资本（RC，满足监管机构要求）。讲解了如何基于风险度量结果（如 ES）来确定经济资本的量级。同时，梳理了资本充足率（CAR）的计算框架，以及资本分配在提升股东价值和维持审慎经营之间的平衡艺术。 第四部分：前沿挑战与未来趋势（约 250 字） 本部分展望了随着技术革新和环境变化，风险管理领域面临的新挑战。 操作风险与网络安全： 随着金融科技（FinTech）的普及，操作风险的定义正在扩展，网络攻击、数据泄露及算法模型风险成为新的关注焦点。讨论了利用先进的事件数据库和机器学习技术来预测和预防与技术相关的操作失败的潜力。 气候变化与ESG风险： 探讨了气候变化带来的物理风险（如极端天气对抵押品价值的影响）和转型风险（如向低碳经济转型带来的资产减值）。阐述了如何将环境、社会和治理（ESG）因素纳入信用分析和投资组合压力测试的框架中，实现风险管理的长期可持续性。 总结： 本书旨在培养读者一种系统化、量化驱动的风险思维模式，使他们能够在一个充满不确定性的金融世界中，有效地保护资产价值，优化资本配置，并构建具有韧性的金融组织。
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