具体描述
《计量经济学原理及应用》融计量经济学基本原理与Eviews 6.o应用于一体，重点介绍了计量经济学的理论、方法和应用，以中级计量经济学内容为主，也包含适量的初、高级内容。全书以经典线性模型为主，也适当包含了一些非经典模型。全书详细论述了经典单方程计量经济学模型、违背经典假定的单方程计量经济学模型、联立方程模型、时间序列模型等的理论和方法。
《计量经济学原理及应用》不仅适合作为高等院校经济、管理类专业本科生的教材或教学参考书，也可作为经济、管理工作者以及科研人员的参考书。
图书简介：《现代金融市场分析与风险管理》 书籍概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入理解现代金融市场运作机制、关键分析工具以及有效风险管理策略的知识框架。随着全球金融体系的日益复杂化和数字化转型加速，对金融市场参与者——无论是从业人员、研究学者还是投资者——都提出了更高的专业要求。本书立足于严谨的理论基础，紧密结合最新的市场实践和前沿技术，力求构建一座连接理论与实务的桥梁。我们不满足于对传统金融学概念的简单罗列，而是着重探讨这些概念如何在当前高频交易、量化投资和跨市场联动的大背景下发挥作用。 第一部分：现代金融市场的结构与功能重塑 本部分首先会解构当前全球金融市场的基本组成要素。我们详尽分析了股票、债券、衍生品（期货、期权、互换）以及新兴的另类投资（如加密资产和私募股权）的市场结构、交易机制及其监管环境的演变。重点探讨了金融创新如何改变了资产定价的逻辑。例如，高频交易（HFT）对市场微观结构的影响，以及去中心化金融（DeFi）对传统中介角色的潜在颠覆。 市场微观结构专题： 深入研究订单簿动态、流动性供给与需求的瞬时变化，以及滑点和延迟在不同交易场所中的量化表现。这不仅仅是理论模型的介绍，更包括利用历史订单流数据进行模拟分析的实践指南。 监管套利与全球一体化： 分析巴塞尔协议III、多德-弗兰克法案等重大监管改革对银行资本充足率、交易限额和风险资本分配的影响。探讨跨境资本流动与地缘政治风险如何通过金融市场迅速传导。 第二部分：量化分析工具与资产定价前沿 本部分是全书的核心技术板块，侧重于介绍和应用当前金融领域最前沿的数学、统计学和计算工具。我们认为，理解市场必须掌握其背后的数学语言。 随机过程与衍生品定价： 详细阐述布朗运动、伊藤引理在金融建模中的应用。在介绍Black-Scholes-Merton模型的基础上，我们超越了其静态假设的局限性，深入探讨了随机波动率模型（如Heston模型）和跳跃扩散模型（如Merton跳跃模型）在捕捉实际市场异象（如波动率微笑）中的优越性。对于期权定价，不仅关注欧式期权，还重点剖析美式期权和奇异期权的数值求解方法，如有限差分法和蒙特卡洛模拟的优化技巧。 时间序列分析与预测： 涵盖了经典的ARMA/ARIMA家族，并引入了处理金融数据非稳定性和条件异方差性的高级工具，如GARCH族模型（EGARCH, GJR-GARCH）。此外，对于预测精度，本书强调了机器学习技术（如LSTM、Transformer网络）在时间序列预测中的实际效果评估与模型可解释性问题。 投资组合优化进阶： 不仅停留在Markowitz均值-方差框架，更引入了风险预算模型、条件风险价值（CVaR）优化以及基于因子模型的投资组合构建。我们将探讨如何构建多层次的因子模型，识别新的Alpha来源，并评估因子溢酬的稳健性。 第三部分：金融风险的识别、计量与管理 风险管理是金融机构生存的生命线。本部分系统梳理了信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的计量方法和应对策略。 信用风险计量： 详述从传统的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）构建信用风险计量体系。着重分析了结构化产品中的风险分散机制，以及压力测试在评估尾部风险暴露中的作用。 市场风险的动态计量： 比较历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法在计算风险价值（VaR）上的优劣。更进一步，我们聚焦于极端事件下的ES（预期损失，Expected Shortfall）的计算与应用，并讨论了模型风险的内在挑战。 流动性风险与压力测试： 深入探讨流动性错配、融资风险和资产变现能力风险。通过构建情景分析和压力测试框架，展示金融机构如何量化在极端市场条件下（如“闪电崩盘”）的生存能力。 第四部分：新兴趋势与未来展望 本部分关注金融科技（FinTech）对传统金融的冲击和重塑。 大数据与另类数据应用： 探讨卫星图像、社交媒体情绪、供应链数据等另类数据如何被整合到信用评分、宏观经济预测和量化交易策略中。重点讨论数据清洗、特征工程和隐私保护的技术挑战。 分布式账本技术（DLT）在金融中的潜力： 分析区块链技术在清算结算、资产代币化和智能合约应用中的最新进展，以及这些技术如何影响交易对手风险和资本效率。 可持续金融（ESG）： 探讨环境、社会和治理（ESG）因素如何被量化纳入投资决策过程，以及气候变化风险如何转化为金融风险（物理风险与转型风险）。 目标读者： 本书适合于金融工程、金融学、经济学及相关量化方向的研究生，在银行、资产管理公司、对冲基金、监管机构及金融科技公司工作的专业人士，以及致力于掌握现代金融分析工具的资深投资者。阅读本书要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识。 本书的独特价值： 本书的价值在于其深度整合了理论的严谨性、数学模型的精确性与市场实践的贴近性。我们强调“理解为什么有效”而非仅仅“知道如何使用”，通过大量的案例分析和模型推导，确保读者不仅能操作复杂的工具，更能深刻理解工具背后的市场逻辑和局限性。本书内容更新紧跟国际金融前沿动态，旨在培养能够应对未来金融挑战的复合型专业人才。
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