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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:David C Colander

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2009-11-1

价格:GBP 173.72

装帧:Paperback

isbn号码:9780077247171

丛书系列:

图书标签:

经济学
宏观经济学
经济学
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宏观经济学教材
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具体描述

Written in an informal colloquial style, this student-friendly "Principles of Microeconomics" textbook does not sacrifice intellectual depth in its quest for accessibility. The author's primary concern is to instill 'economic sensibility' in the student. Colander emphasizes the intellectual and historical context to which the economic models are applied. Distinguishing features found within Colander's text are: cutting edge and modern colloquial style, narrative focus on policy, and emphasis on the importance of institutions and history. Focus on Modeling: Economics is a method of reasoning, not truths. It presents alternative perspectives in economics.

《现代金融市场与投资策略》图书简介本书深入剖析了全球现代金融市场的复杂运作机制，旨在为读者提供一套全面、系统且极具实践指导意义的投资理论与实战工具箱。我们聚焦于金融资产定价的最新模型、市场微观结构的变化，以及在高度不确定性环境下如何构建稳健的投资组合。第一部分：金融市场基础架构与演变本部分首先为读者勾勒出当代金融体系的全景图。我们探讨了金融市场从传统场内交易向电子化、算法化交易转变的关键驱动力，详细分析了股票、债券、衍生品及另类投资市场（如私募股权和对冲基金）的内在逻辑和相互作用。一、金融机构与市场基础设施：我们不满足于对传统银行和证券公司的描述，而是深入研究了清算结算系统（CCP）、中央对手方风险管理，以及金融科技（FinTech）如何重塑交易撮合与合规流程。特别是，分布式账本技术（DLT）在提高市场效率和透明度方面的潜力与挑战，被置于重点讨论之列。我们考察了不同司法管辖区内金融监管框架的异同，特别是巴塞尔协议III（Basel III）和多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）对全球资本流动和风险承担能力的影响。二、资产定价理论的再审视：传统有效市场假说（EMH）在面对行为金融学的冲击后，其适用边界在哪里？本书详尽梳理了对CAPM（资本资产定价模型）的修正，引入了多因子模型（如Fama-French五因子模型）的应用，并着重介绍了基于期望效用理论和前景理论的投资决策框架。针对固定收益市场，我们详细阐述了久期和凸性分析在利率风险管理中的核心地位，并分析了期限结构模型的动态演化（如Vasicek和Hull-White模型）。第二部分：投资组合构建与风险管理投资组合管理是本书的核心内容之一。我们超越了马科维茨均值-方差优化（Mean-Variance Optimization, MVO）的经典框架，探讨了在现实约束下如何实现有效前沿的构建与实施。三、高级投资组合优化技术：重点在于如何处理参数估计误差（Parameter Uncertainty）。我们介绍了贝叶斯方法在资产权重分配中的应用，以及Black-Litterman模型如何有效地结合主观观点与市场均衡信息。此外，对于极端风险的防范，本书详细讲解了条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）的计算及其在优化目标函数中的嵌入，作为对传统VaR的有力补充。我们还探讨了在多目标（如收益、流动性、可持续性）约束下的多目标优化方法。四、另类资产与对冲策略：随着机构投资者对多元化需求的增加，另类投资的重要性日益凸显。我们对私募股权（PE）和风险投资（VC）的生命周期、估值挑战（特别是对Illiquid Assets的定价）进行了深入分析。对于对冲基金，本书系统分类了主要的对冲策略（如全球宏观、事件驱动、量化市场中性），并侧重于阐述策略风险的特征、夏普比率的局限性，以及如何通过因子分解来评估策略的真实收益来源。第三部分：量化方法与前沿趋势现代金融的实践越来越依赖于计算能力和数据科学。本部分致力于介绍那些正在重塑投资决策流程的量化工具和新兴领域。五、时间序列分析与高频交易：对于金融时间序列的非平稳性和波动率集群现象，本书详细介绍了ARCH/GARCH族模型（包括EGARCH和GARCH-in-Mean）在波动率预测中的应用。对于交易执行层面的研究，我们分析了订单簿的动态结构，探讨了滑点（Slippage）的成因，并介绍了最小化交易成本的先进算法，如VWAP和TWAP的修正版本。六、大数据、机器学习与投资决策：传统计量经济学模型在处理非线性、高维度数据方面存在局限。本书引入了监督学习（如随机森林和梯度提升机）在股票筛选中的应用，以及无监督学习（如聚类分析）在识别市场结构变化中的作用。我们尤其关注自然语言处理（NLP）技术在情绪分析（Sentiment Analysis）中的落地实践，探讨如何将非结构化的新闻、社交媒体数据转化为可交易的信号，并讨论了模型可解释性（Explainability）在投资决策流程中的重要性。七、可持续投资（ESG）的量化整合：环境、社会和公司治理（ESG）因素已成为主流投资考虑的一部分。本书不再将其视为道德选择，而是视为重要的风险因子和价值驱动力。我们探讨了如何量化ESG数据，如何利用多因子模型来评估ESG溢价（ESG Premium），以及如何通过动态因子模型捕捉ESG评级变化对公司估值的影响。结论：未来的挑战与展望本书最后总结了当前金融市场面临的宏观挑战，包括地缘政治风险对全球供应链和资本配置的影响，以及央行政策正常化对资产估值的影响。我们强调，成功的投资实践需要跨越传统学科的界限，将深厚的金融直觉与尖端的量化分析工具相结合，从而在瞬息万变的市场环境中保持竞争优势。本书适合对金融市场有一定了解，并渴望掌握现代投资组合理论、高级风险管理技术和前沿量化方法的专业人士、高级学生及基金经理阅读。