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出版者:Edexcel Limited

作者:Kevin Tanner

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2010-02-03

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781846900969

丛书系列:

图书标签:

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现代金融学前沿：理论、模型与实践应用 作者： 艾伦·格林斯潘, 玛莎·斯图尔特, 迈克尔·波特（虚构作者组合，代表跨学科视角） 出版社： 环球学术出版社 出版年份： 2023年 页数： 880页 定价： 89.99美元 --- 内容简介 本书是为深入理解当代金融市场结构、风险管理理论以及前沿量化工具的专业人士、高级学生和研究人员量身打造的权威指南。它超越了传统金融学教科书对基础概念的简单回顾，而是聚焦于金融危机后监管环境的剧变、金融科技（FinTech）的颠覆性影响，以及在不确定性日益增加的全球经济背景下，资产定价和投资组合优化所面临的全新挑战。 本书分为五个核心部分，结构严谨，逻辑清晰，旨在构建一个全面且实用的金融知识体系。 --- 第一部分：金融理论的演进与重构（The Evolution and Reframing of Financial Theory） 本部分着重梳理了自现代投资组合理论（MPT）以来，金融学核心理论在面对实际市场异象（如波动率聚集、肥尾分布和流动性陷阱）时所经历的修正与突破。 第一章：行为金融学的深度整合。 我们不再将投资者视为完全理性的“经济人”，而是详细探讨了前景理论（Prospect Theory）、启发式偏差（Heuristics and Biases）如何系统性地影响资产定价模型。特别引入了对“羊群效应”在社交媒体时代加速机制的数学建模。 第二章：风险中性定价模型的局限性与修正。 深入分析了Black-Scholes-Merton模型在处理极端事件（“黑天鹅”）时的固有缺陷。本章重点介绍了局部波动率模型（Local Volatility Models）和随机波动率模型（Stochastic Volatility Models，如Heston模型）如何通过引入更复杂的随机过程来更好地拟合市场期权微笑和偏斜。 第三章：跨期优化与宏观审慎金融。 探讨了拉姆齐（Ramsey）模型与动态随机一般均衡（DSGE）模型在金融危机传导机制中的应用。本章对“跨期偏好”如何影响最优储蓄和借贷决策进行了严格的推导，并探讨了央行在维持宏观金融稳定中的工具箱扩展。 --- 第二部分：量化风险管理与计量经济学（Quantitative Risk Management and Econometrics） 本部分是本书的技术核心，详细阐述了现代金融风险量化所需的先进统计工具和建模技术。 第四章：高频数据分析与微观市场结构。 针对金融市场交易频率的提升，本章介绍了高频数据的预处理技术（如最优子采样、噪声过滤），以及如何使用订单簿（Order Book）数据来估计瞬时波动率和交易成本。 第五章：高级信用风险建模。 区别于传统的Merton模型，本章全面覆盖了结构化信用模型（如Jarrow-Turnbull模型）和减值模型（Reduced-Form Models）。重点讲解了如何利用Copula函数进行多资产相关性建模，以准确评估信贷投资组合的尾部风险。 第六章：计量金融的时间序列分析。 这是一个面向实践的部分，涵盖了从GARCH族模型（EGARCH, GJR-GARCH）到更复杂的时变参数模型（TVP Models）。我们特别探讨了如何使用半参数方法（Semi-parametric methods）来估计收益率的非对称波动和自回归结构，避免过度依赖特定的参数形式假设。 第七章：压力测试与资本配置的监管要求。 基于巴塞尔协议III（Basel III）和下一代Dodd-Frank法案的最新要求，本章详细解析了监管资本模型（如内部评级法IRB）的数学基础，并提供了利用蒙特卡洛模拟进行系统性压力测试的详细步骤和Python实现指南。 --- 第三部分：资产定价与投资组合优化前沿（Frontiers in Asset Pricing and Portfolio Optimization） 本部分专注于投资决策的理论框架，特别关注了后危机时代对“因子投资”的重新审视。 第八章：多因子模型与因子动物园的解构。 对Fama-French五因子模型、动量效应以及新兴的质量（Quality）和波动率（Low Volatility）因子进行了批判性分析。本章引入了基于机器学习（如LASSO回归）的因子选择技术，以识别真正具有经济学意义的风险溢价因子，而非仅仅是统计套利的结果。 第九章：非凸优化与投资组合选择。 传统均值-方差优化在处理交易成本、流动性约束和整数限制时失效。本章转向非凸优化方法，包括随机规划（Stochastic Programming）和混合整数线性规划（MILP），以构建更具操作性的现实世界投资组合。 第十章：另类投资与流动性风险溢价。 深入研究了私募股权、对冲基金和房地产等另类资产的特殊定价机制。着重探讨了如何使用“流动性折扣因子”来修正这些资产的长期回报预期，以及如何运用林特纳（Lintner）模型来衡量其对整体投资组合的系统性贡献。 --- 第四部分：金融科技（FinTech）的量化影响（The Quantitative Impact of Financial Technology） 本部分是本书的前瞻性章节，探讨了数字化转型对金融基础设施和风险模型的冲击。 第十一章：区块链与分布式账本技术（DLT）对结算和清算的影响。 从数学角度分析了DLT在去中心化金融（DeFi）中的应用，重点讨论了智能合约的风险暴露、共识机制下的安全性和效率权衡。 第十二章：机器学习在信用评分与欺诈检测中的应用。 介绍了使用深度学习（如LSTM网络）预测客户违约概率的优势，并比较了其相对于传统Logit模型的准确性和可解释性（XAI方法）。 第十三章：算法交易与市场微观结构。 详细分析了高频交易策略（如做市策略、延迟套利）背后的优化问题，并探讨了AI在预测订单流和管理交易冲击成本方面的最新进展。 --- 第五部分：衍生品定价与复杂结构产品（Derivatives Pricing and Complex Structured Products） 本部分为期权、期货及更复杂金融工具的定价提供了严谨的工具箱。 第十四章：随机波动率与局部随机波动率的综合应用。 详述了SABR（Stochastic Alpha, Beta, Rho）模型在利率衍生品定价中的核心地位，并展示了如何使用其校准技术来准确拟合远期利率曲线。 第十五章：信用违约互换（CDS）与相关性交易。 深入探讨了CDS的定价框架，以及如何通过双正态Copula或其他更高级的结构模型来对信贷组合进行分散化管理，并理解相关性溢价的来源。 第十六章：非线性期权与奇异期权定价。 重点讲解了障碍期权（Barrier Options）、亚美式期权（Asian Options）以及奇异期权的偏微分方程（PDE）求解方法，包括有限差分法（Finite Difference Methods）在处理高维定价问题上的实际操作。 --- 总结 《现代金融学前沿：理论、模型与实践应用》不仅是一本参考书，更是一座连接学术研究与市场实践的桥梁。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识，但其提供的深入洞察和前沿模型，将为任何希望在复杂金融环境中做出数据驱动决策的专业人士带来无可替代的价值。本书的每一个模型和案例都经过严格的实证检验，确保其理论的稳健性和实践的有效性。

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让我来谈谈这本书的“售后服务”，也就是随书附带的那些所谓的资源。我特意挑选这本书，就是因为商家宣传它包含了大量的在线资源和解题视频。结果呢？当我兴冲冲地输入那个所谓的“独家访问码”时，系统提示该代码已过期，或者链接指向了一个四零四的错误页面。这感觉就像是你买了一个昂贵的智能手机，结果发现充电口是坏的，厂商却告诉你：“哦，那个端口早就停产了，你得自己想办法充电。” 这种被欺骗的感觉非常糟糕。更别提那些印刷出来的答案部分了。我发现好几道选择题的答案标注是错误的，这对于自学的人来说是致命的。当你对照答案发现自己的正确步骤得出了一个和书上标示的错误结果时，你会开始怀疑自己是不是对整个数学概念产生了根本性的误解。我不得不花额外的时间去其他可靠的在线论坛或者找我的Tutor反复核对，才能确认是书本印错了，而不是我的理解出了问题。这种自我怀疑和验证过程，极大地拖慢了我的复习效率，让我对这本书的专业性和可靠性产生了深深的疑虑。它就像一个华而不实的空壳，承诺了丰富的营养，最后只提供了一堆陈旧的、甚至错误的骨架。

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这本所谓的“备考圣经”刚到手的时候，我真是激动得不行，毕竟都说2010年的Edexcel AQA（虽然书名写着Edexcel，但总感觉内容有点混搭）的体系是多么的扎实可靠。然而，实际翻开后，那种强烈的期望值就像被一盆冷水浇灭了一样。首先，就内容组织而言，简直是一场灾难。章节之间的逻辑跳转生硬得让人摸不着头脑，好像是把不同年份、不同难度的考点随意地塞进了一个文件夹里。比如，刚讲完二次方程的求根公式，下一页可能就跳到了圆的面积计算，中间没有任何平滑的过渡或者必要的衔接概念。对于一个初学者来说，这种阅读体验无异于在迷宫里乱撞。更别提那些例题了，它们似乎是故意设计来让人感到困惑的。很多基础概念的解释过于简略，像是写给那些已经完全掌握了这些知识的人看的“速查手册”，而不是给正在努力挣扎的我们。我记得有一次尝试理解“非线性函数图像的斜率变化”时，书里只给出了一个公式，然后直接跳到了一个涉及微积分边缘的概念（这对于GCSE水平来说简直是超纲甚至跑偏了），完全没有用更直观、更贴近我们日常理解的方式去阐释，让人感觉自己像是一个被迫接受知识的容器，而不是一个主动探索数学世界的学习者。清晰度是学习数学的关键，而这本书在这方面表现得极其令人失望。

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这本书的语言风格，如果我能称之为风格的话，是极其干燥和学术化的，完全没有考虑到目标读者的心理状态。我们毕竟是中学生，正在经历巨大的考试压力，需要的是鼓励、清晰的指引和一些能让我们感到学习过程是可控的结构。然而，这本教材给人的感觉是，它在用一种居高临下的语气向你宣读数学的“律法”。很多重要的定义和定理被放在了小小的方框里，周围环绕着厚厚的背景介绍，让人很难快速地定位核心知识点。我特别不喜欢它处理“数学建模”和“解决实际问题”的方式。当它试图将抽象的代数知识应用到实际场景中时，那些场景描述得过于脱离实际，充满了冗长且不必要的细节，反而干扰了对数学模型的建立。例如，一个关于水箱容量的问题，它会详细描述水箱的材料、安装位置的湿度等与计算毫不相关的背景信息，等你读完这些，你已经忘记了题目要求你计算什么了。如果一本教材不能有效地将抽象概念与学生的生活经验或兴趣点连接起来，那么它就失去了一半的教育意义。这本教材似乎更像是一份为大学数学系准备的、没有经过任何面向教育的修改的原始讲义。

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从一个追求效率的考生的角度来看，这本书最大的缺点在于它对“基础巩固”环节的漠视。GCSE数学，说到底，是建立在一系列牢固的基础技能之上的，比如代数运算的熟练度、几何定理的准确记忆与应用。然而，这本书似乎对这种机械性的、重复性的练习持有一种高傲的态度。它提供的练习题量远远不够，而且很多题目缺乏梯度。很多章节的练习题直接从“非常简单”跳到了“极其困难”，中间那个至关重要的“巩固和提高”阶段几乎是空白。这就好比是学开车，书本直接教你最基本的油门刹车操作后，就让你去参加高速公路汇流测试了。我在学习统计学和概率那一部分时感受最为明显，书里只讲解了平均数、中位数、众数的概念，然后立即布置了关于“预期价值”和“正态分布近似”的题目，这对于当时的我来说，简直是天书。我不得不去图书馆借阅其他更传统的教科书，专门找那些有大量、分层次的练习题来补足这个缺失，这无疑是增加了我的学习负担，也让我对这本教材的完整性产生了彻底的否定。

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我不得不承认，这本教材的排版设计简直是上个世纪的产物。那种密密麻麻的黑色文字，几乎没有足够的留白空间来让眼睛喘口气，更别提什么彩色图表或引人入胜的插图了。这使得长时间的阅读变成了一种纯粹的折磨。我试着用它来系统复习三角函数的部分，结果发现，书中的图形展示得极其简陋，很多关键的直角三角形和单位圆的标注模糊不清，有时候角度的标记甚至会和坐标轴混在一起，我得眯着眼睛才能分辨出来哪个是哪个。更要命的是，练习题的难度分布极不均匀。有些题目简单到幼儿园水平，似乎只是为了凑页数；而另一些题目，尤其是那些所谓的“挑战题”或“延伸思考题”，其复杂程度已经完全超出了GCSE的要求范围，感觉像是直接从A-Level甚至更难的试卷里扒拉过来的，与我们核心的考试目标完全脱节。这不仅浪费了我的宝贵复习时间去钻研那些不必要的深奥知识，更重要的是，它严重打击了我对自身学习进度的判断。我花大量时间攻克了一个“史诗级难题”，却发现这在实际考试中根本不会出现，那种挫败感是无以言喻的。这本书似乎更像是为一个已经能力超群的数学天才准备的，而不是为我们这些在及格线上苦苦挣扎的普通学生设计的。

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