The Global Political Economy of Trade Protectionism and Liberalization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Heron, Tony

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2012-8

价格:$ 158.20

装帧:

isbn号码:9780415454902

丛书系列:

图书标签:

• 贸易保护主义
• 贸易自由化
• 全球政治经济学
• 国际贸易
• 政治经济学
• 经济政策
• 全球化
• 国际关系
• 贸易战
• 经济发展

现代金融市场结构与风险管理：一个量化视角 本书旨在深入剖析当代全球金融市场的复杂结构、运行机制及其内在的风险因子，并提供一套基于量化分析的、前沿的风险管理框架。 面对日益互联和高频化的金融体系，传统的风险度量和管理方法已显露出局限性。本书聚焦于利用大数据、高频交易数据以及先进的统计物理学和机器学习模型，对市场微观结构、流动性风险、系统性风险以及新兴金融工具（如加密资产和复杂的衍生品）进行前瞻性的研究与实证检验。 第一部分：金融市场的结构演变与微观动力学 本部分首先构建了一个现代金融市场的多层次结构图谱。我们不再将市场视为一个同质化的实体，而是将其解构为不同的交易层级：核心做市商层、电子交易平台层、零售经纪层以及新兴的去中心化金融（DeFi）层。 第一章：从场内到场外：交易场所的生态位演变 本章详尽分析了交易所（Exchanges）与暗池（Dark Pools）之间日益模糊的界限。我们采用网络科学的工具来描绘不同交易场所之间的信息流和订单流的传递路径，特别关注延迟（Latency）和信息套利（Information Arbitrage）在决定交易成本中的核心作用。通过对历史交易数据的深度挖掘，揭示了高频交易（HFT）算法如何重塑了报价机制（Quoting Conventions）和最优执行策略（Optimal Execution Strategies）。我们提出了一个“信息熵衰减模型”来量化不同市场结构下信息在参与者间传播的速度和失真程度。 第二章：流动性供给的时空动态 流动性是金融市场的生命线。本书将流动性定义为一个多维度的概念，涵盖了深度（Depth）、宽度（Breadth）和恢复力（Resilience）。我们超越了传统的有效市场假说（EMH）框架，引入了“代理人异质性”模型来解释流动性的瞬时枯竭现象，如闪电崩盘（Flash Crashes）。实证研究集中于分析做市商在极端市场条件下的风险资本约束如何直接转化为市场流动性的干涸。此外，本书引入了“市场微观结构风险指标（MMSRI）”，该指标综合考量了订单簿的失衡程度、买卖价差的波动性和挂单的有效存活时间，用以预测短期价格冲击的概率。 第三章：非传统资产类别的整合与挑战 随着金融创新加速，加密货币、代币化资产和气候相关金融工具（Green Bonds）进入主流视野。本章探讨了这些“非传统”资产在传统金融体系中的定价逻辑和监管套利空间。我们使用拓扑数据分析（TDA）来识别加密货币市场中潜在的“隐形关联”（Hidden Correlations），并探讨了中心化交易所（CEX）与去中心化交易所（DEX）之间的套利机制。本书强调了DeFi协议中智能合约风险作为一种新型的系统性风险的潜在传染路径。 第二部分：前沿风险量化与系统性分析 本部分转向更复杂的、宏观层面的风险建模，重点关注尾部风险（Tail Risk）的识别、度量和压力测试。 第四章：超越VaR：先进的尾部风险度量 传统的风险价值（VaR）在捕捉极端事件方面存在固有缺陷。本书主张采用更具鲁棒性的度量方法，如期望亏损（Expected Shortfall, ES），并探讨了如何利用极值理论（Extreme Value Theory, EVT）对金融时间序列的尾部分布进行参数估计。针对高维投资组合，我们引入了Copula函数的非线性依赖结构来更准确地模拟资产价格在危机期间的同步下跌。通过对历史金融危机数据的回溯分析，我们展示了在不同宏观经济情景下，基于EVT构建的ES模型如何提供更审慎的资本要求估计。 第五章：金融网络中的系统性传染 系统性风险不再是单个机构破产的简单叠加，而是通过复杂的金融关联网络进行传染的结果。本书采用图论（Graph Theory）和传染病模型（Epidemic Models）来映射银行间、跨资产类别的依赖关系。我们识别了网络中的“关键节点”（Keystone Entities）和“桥梁关联”（Bridging Linkages），并通过模拟其违约或流动性冻结来评估对整个金融生态的冲击程度。具体而言，我们应用Leontief投入产出分析的变体来构建金融部门间的债务和资产的相互依赖矩阵，量化“多米诺骨牌效应”的潜在破坏力。 第六章：机器学习在风险预警中的应用 本章探讨了监督式和非监督式机器学习在识别市场异常和预测危机爆发中的潜力。我们不再满足于简单的线性回归，而是利用深度学习（如LSTM和Transformer模型）来捕获金融时间序列中复杂的非线性动态和长期依赖性。重点关注： 1. 异常检测：使用自编码器（Autoencoders）识别市场报价、交易量或关联强度中的微妙偏离。 2. 压力测试的自动化：利用生成对抗网络（GANs）生成高逼真度的、反映极端市场状态的合成数据，以测试现有风险模型的鲁棒性。 本书强调，机器学习模型必须与经济直觉相结合，并解决其可解释性（Explainability）问题，以确保风险管理决策的透明度和可靠性。 第三部分：稳健的风险治理与监管应对 最后一部分将理论分析应用于实践，探讨如何在复杂的监管环境中建立起更具弹性的风险治理结构。 第七章：压力测试的演进与模型风险管理 现代监管要求（如巴塞尔协议III/IV）对压力测试的深度提出了前所未有的要求。本书分析了逆向压力测试（Reverse Stress Testing）的有效性，即从预设的灾难性后果出发，回溯导致该后果的最小条件。我们详细探讨了模型风险（Model Risk）的来源，包括校准错误、参数依赖和模型设定（Misspecification）。书中提供了一套“模型验证矩阵”，用于系统性地评估不同风险模型在不同市场状态下的适用范围和局限性。 第八章：应对高频时代的监管挑战 高频交易的普及对传统的市场监控和监管执法提出了巨大挑战。本书研究了如何利用分布式账本技术（DLT）来提高交易后结算的透明度和效率，从而降低结算风险。同时，我们探讨了“算法市场操纵”（Algorithmic Market Manipulation）的新形式，如“幌骗”（Spoofing）和“分层报价”（Layering），并分析了监管机构如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量的通讯记录和交易指令中实时识别可疑行为模式。 结论：迈向韧性金融体系的路径 本书总结认为，未来的金融稳定不仅依赖于资本充足率，更依赖于对市场内部复杂交互的深刻量化理解和动态风险管理能力。金融机构和监管者必须拥抱跨学科的研究方法，将计算科学、复杂系统理论与金融经济学深度融合，才能有效管理下一代金融风险的挑战。本书为实践者和研究人员提供了一套集理论深度与实证严谨性于一体的工具箱，以期构建一个更为透明、更有韧性的全球金融体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆