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《中国房地产信贷风险度量与控制》从分析中国房地信贷的现状和风险产生的原因，从系统性和非系统性两个层面探讨中国房地产信贷风险的度量技术和控制方法，提出建设性意见。
《全球金融市场波动性研究：基于高频数据的实证分析》 内容提要 本书深入探讨了当前全球金融市场中日益凸显的波动性问题，聚焦于利用高频交易数据进行精确量化分析。在全球化和信息技术飞速发展的背景下，金融市场的相互关联性增强，系统性风险累积的速率加快，理解和管理波动性成为宏观审慎监管和微观交易策略制定的核心挑战。《全球金融市场波动性研究》旨在提供一个严谨的理论框架和前沿的实证工具，用以刻画、预测和应对不同资产类别（股票、外汇、大宗商品及固定收益产品）的瞬时和日内波动特征。 第一部分：波动性的理论基础与度量范式演进 第一章首先梳理了金融波动性的概念界定、历史演变及其在金融理论中的地位。从早期基于历史方差的简单度量，到更复杂的随机波动模型，本章详细剖析了波动性作为市场情绪、信息流和风险偏好综合体现的本质。重点阐述了波动率的异质性（Heteroskedasticity）特征，即波动率本身随时间变化且具有聚集性（Clustering）的现象。 第二章系统介绍了波动性的主要度量范式。在经典计量经济学视角下，本书详细剖除了广义自回归条件异方差模型（GARCH）家族的最新发展，包括EGARCH、GJR-GARCH以及更适合捕捉杠杆效应和非对称性影响的非线性模型。随后，本书将视角转向微观结构层面，详尽介绍了利用高频订单簿数据和交易数据来估计“真实化波动率”（Realized Volatility, RV）。这部分内容将涵盖RV的构造方法、不同时间窗口的平滑技术，以及RV相比于传统日末收益方差的优越性——即更高的信息效率和对市场微观结构噪声的处理能力。 第二部分：高频数据处理与波动率建模前沿 第三章是本书的核心技术章节，专注于高频数据的清洗、对齐与噪声过滤。金融市场的高频数据（Tick-by-Tick）通常存在着时序错位、明显错误报价和厚尾现象，直接应用传统计量方法会导致严重的估计偏差。本章详细介绍了处理这些问题的关键技术，包括：最优采样频率的选择（如固定时间间隔采样与跳跃点采样）、基于核函数的平滑技术、以及如何运用高频数据信息来估计和分离市场微观结构噪声（如最优报价价差的波动分量）。 第四章聚焦于利用高频信息构建先进的波动率预测模型。在RV的基础上，本书探讨了基于半参数模型（如HAR-RV模型）和基于机器学习（Machine Learning, ML）的方法。详细介绍如何运用支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）以及深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来捕捉波动率时间序列中复杂、非线性的动态依赖关系。特别关注这些ML模型在预测未来短期（如下一交易日或下一小时）波动率方面的性能提升。 第三部分：跨市场波动性的溢出与联动效应分析 第五章将研究焦点拓展至全球不同金融市场之间的波动性溢出效应。利用向量自回归（VAR）和向量误差修正模型（VECM）框架，结合高频RV数据构建的协整关系，本书实证检验了主要经济体（如美股、欧债、亚洲外汇）之间的波动性传染机制。研究重点在于识别是否存在非对称的溢出路径，即某一市场负面冲击是否比正面信息更能迅速且强烈地扩散至其他市场。 第六章深入探讨了特定风险事件对市场波动的冲击响应。通过事件研究法（Event Study）结合高频数据，分析了重大宏观经济数据发布（如非农就业报告、央行利率决议）和地缘政治事件对不同资产类别瞬时波动率的影响力度和持续时间。这部分提供了量化风险事件影响的精确工具，帮助机构投资者理解“黑天鹅”事件的实际市场冲击曲线。 第四部分：波动性风险的资本配置与对冲策略 第七章从应用层面出发，探讨了波动率的风险价值（Value-at-Risk, VaR）与预期损失（Expected Shortfall, ES）的估计。不同于传统的基于正态分布的VaR估计，本章强调利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟中集成高频波动率预测信息的先进方法，以提高极端风险事件下的风险度量准确性。 第八章（结论与展望）总结了高频数据在现代金融风险管理中的不可替代性。本书强调，对市场波动的精细化理解不仅是学术前沿，更是构建有效对冲和套利策略的基础。展望部分提出了未来研究方向，包括利用期权隐含波动率与RV的融合模型（VIX模型改进），以及如何将这些高频波动率指标嵌入到实际资产配置模型中，以实现风险调整后的最优回报。 本书面向金融工程、量化金融、风险管理领域的专业人士、高级研究人员以及对高频数据分析感兴趣的金融学研究生。书中包含大量基于真实市场数据的实证案例和清晰的计量经济学推导，旨在为读者提供一个从理论到实践的全面指导。
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