具体描述
《经济应用数学》为高职高专公共基础课“十一五”规划教材。《经济应用数学》注重以“数学为体，经济为用”的原则，并以“掌握概念，强化应用”为重点，体现了以应用为目的，以必需、够用为度的高职高专教学特点。针对高职高专教学的特殊性，《经济应用数学》在体系的编排上重点突出数学课程循序渐进、由浅人深、循环学习的特点。主要包括：预备知识、极限与连续、一元函数微积分、一元微积分的应用、微分方程和数学建模简介、矩阵代数和线性方程组、统计量和概率及数学软件应用等内容。《经济应用数学》可以作为高职高专经济管理类的教材，也可作为经济管理类人员参考读物。
好的，这是一份不包含《经济应用数学》内容的图书简介，力求详实且自然： --- 《现代金融市场分析与风险管理实务》 作者： 王志强 教授 出版社： 宏图财经出版社 装帧： 精装，全彩印刷 定价： 188.00 元 导读：在不确定性中寻找确定性的航标 在瞬息万变的全球经济格局下，金融市场如同一个高度复杂的生态系统，充满了机遇与挑战。从华尔街到伦敦金融城，再到新兴市场的崛起，每一个价格波动背后都蕴含着深刻的经济逻辑、行为偏好与技术革新。然而，对于许多从业者和希望深入理解金融世界的人士而言，如何有效地量化、预测并管理这些无处不在的风险，始终是一个亟待解决的难题。 本书《现代金融市场分析与风险管理实务》正是在这样的背景下应运而生。它并非一本纯粹的理论推导教科书，而是一部旨在弥合学术理论与金融实践之间鸿沟的实战指南。作者王志强教授，凭借其超过二十年的国际金融机构风险管理经验和深厚的学术造诣，将复杂的金融模型以清晰、直观的方式呈现给读者，并辅以大量真实案例进行解析。 第一部分：金融市场的演化与结构解析（约 400 字） 本部分深入剖析了当代金融市场的底层架构及其演化路径。我们首先回顾了自布雷顿森林体系瓦解以来，全球资本市场结构发生的根本性变革，重点讨论了金融脱媒（Disintermediation）现象对传统银行体系和中介机构的影响。 宏观背景的把握： 市场分析的基础在于对宏观经济变量的敏感度。本书详细阐述了利率、汇率、通货膨胀预期以及地缘政治事件如何通过传导机制影响资产定价。我们特别关注了“美联储政策周期”对全球流动性的塑造作用，并引入了“跨资产相关性分析”工具，帮助读者理解不同资产类别间的联动效应。 市场的微观结构： 深入探讨了不同交易场所的运作机制。从高频交易（HFT）对市场效率和流动性的影响，到衍生品市场的清算与结算流程，我们力求描绘一个全景式的市场图谱。书中对做市商（Market Maker）的策略、订单簿的深度分析（Limit Order Book Dynamics）进行了详尽的论述，为理解短线价格行为提供了坚实的工具。 新兴工具的整合： 随着金融科技（FinTech）的爆发，数字资产和代币化证券（Tokenized Assets）正在重塑交易格局。本部分也探讨了区块链技术在提高交易透明度和降低结算成本方面的潜力，并讨论了监管机构如何应对这一技术浪潮。 第二部分：量化分析与资产定价前沿（约 550 字） 金融分析的精髓在于将非线性的市场行为转化为可计算的模型。本部分专注于介绍和应用当前最主流的资产定价模型和量化分析技术，强调其在实际交易中的适用性和局限性。 超越传统模型的估值框架： 虽然 CAPM 和 APT 仍是基础，但本书将重点放在了更贴近现实的模型。我们详细阐述了随机波动性模型（Stochastic Volatility Models），如 Heston 模型，如何在期权定价中更精确地捕捉波动率的集聚现象。对于固定收益产品，我们引入了基于短期利率的框架，如 Hull-White 和 CIR 模型，用于精确模拟零息债券收益率曲线的动态变化。 时间序列分析的深度应用： 在金融数据中，序列的非平稳性和异方差性是常见挑战。本书引入了高阶的 GARCH 族模型（如 EGARCH、GJR-GARCH）来有效建模波动率的非对称性（杠杆效应）。此外，我们使用向量自回归模型（VAR）来分析多个宏观经济变量（如 GDP、CPI、失业率）之间的相互影响，并利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions）来量化政策冲击的传导路径。 机器学习在预测中的角色： 传统的回归分析难以处理海量、异构的金融数据。本书将专门章节献给机器学习在量化领域的应用。我们不仅介绍了支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）在分类任务中的应用（例如判断市场方向），还深入探讨了循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）在处理序列依赖性数据（如高频报价流）时的优势。重点在于如何构建有效的特征工程，避免模型过拟合。 实证分析的严谨性： 所有模型介绍均配有 R 语言或 Python 的代码片段示例，确保读者能亲手复现关键的分析过程，而非仅仅停留在理论层面。 第三部分：全面风险管理与监管合规实务（约 550 字） 金融机构的稳健运营，根植于有效的风险控制体系。本部分聚焦于如何识别、衡量、对冲和报告各类金融风险，这是机构生存的生命线。 信用风险的精细化管理： 传统基于历史违约率的评估已显不足。本书介绍了现代信用风险建模中的两大支柱：结构化模型（如 Merton 模型及其扩展）和概率模型（如 Logit/Probit 模型）。重点讲解了如何利用市场信息（如 CDS 息差）来校准违约概率（PD）和违约损失率（LGD），并介绍了巴塞尔协议 III 下的预期损失（EL）与非预期损失（UL）计算方法。 市场风险的量化与压力测试： 衡量市场风险的核心工具——风险价值（Value at Risk, VaR）——将在本书中进行全面剖析，包括历史模拟法、参数法（方差-协方差法）以及蒙特卡洛模拟法的优劣。此外，鉴于 2008 年危机暴露的“黑天鹅”事件风险，本书强化了对条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall）的介绍，并详述了在不同市场情景下（如利率急升、股指断崖式下跌）的压力测试设计与执行流程。 操作风险与流动性风险的把控： 操作风险（Operational Risk）的量化依赖于损失数据库的建立与维护。我们提供了基于“先进测量方法”（AMA）的实施指南，并讨论了近年来监管对操作风险数据报告的更高要求。在流动性风险方面，本书详细解析了流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的计算细节，并讨论了“资产负债错配”在压力情景下的极端表现。 风险对冲策略的实操： 风险管理不仅是测量，更是主动对冲。书中提供了利用期货、远期和互换合约（Swaps）进行利率风险和汇率风险对冲的实际案例，并分析了对冲工具本身可能引入的基差风险（Basis Risk）和对手方风险（Counterparty Risk）。 结语：通往专业之路 《现代金融市场分析与风险管理实务》为读者提供了一个从宏观洞察到微观量化，再到系统性风险控制的完整知识框架。本书面向的读者包括金融机构的中高级风险经理、资产组合管理者、量化交易员，以及金融工程、应用统计学等相关专业的高年级学生和研究人员。掌握本书内容，即是掌握了在复杂金融世界中航行的关键工具和战略思维。 ---
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