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出版者:中国标准出版社

作者:中国电子技术标准化研究所 全国信息技术标准化技术委员会 中国标准出版社 计算机行业标准化网

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-10-01

价格:30.0

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isbn号码:9787506624732

丛书系列:

图书标签:

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• 通信
• 数字化

好的，这是一本关于“国际金融市场分析与风险管理”的图书简介，与您提到的《信息技术标准目录总汇》内容完全不相关。 --- 图书名称：国际金融市场分析与风险管理：理论、模型与实践 图书简介 在全球化与数字化浪潮的推动下，国际金融市场以前所未有的速度和复杂性发展演变。本书旨在为金融专业人士、学术研究者以及有志于进入国际金融领域的读者提供一套系统、深入且实用的分析框架与风险管理工具。我们聚焦于理解全球资本流动的内在机制、主要金融工具的定价原理，以及在复杂多变的市场环境中如何有效地识别、衡量与控制风险。 第一部分：国际金融市场的宏观图景与演进 本书开篇即构建了一个清晰的国际金融市场全景图。我们首先梳理了布雷顿森林体系解体以来，全球外汇、债券、股票及衍生品市场的发展历程与相互联系。重点探讨了国际收支平衡理论、汇率决定机制（如蒙代尔-弗莱明模型、粘性价格模型）的现代应用与局限性。 我们深入剖析了不同经济体之间资本自由流动对国内货币政策和财政政策的制约与影响。特别是，在量化宽松（QE）和量化紧缩（QT）等非常规货币政策背景下，全球流动性的潮汐变化如何重塑资产价格和跨国投资模式，并详细分析了新兴市场国家在面对资本外流冲击时的政策选择与经验教训。 第二部分：核心金融工具的定价与分析 本书的中间部分着重于对国际金融市场中关键资产类别的深度解析。 外汇市场与利率衍生品： 我们不仅讲解了即期、远期、掉期和期权等基础外汇工具，更重要的是，我们构建了基于套利原理的利率平价理论的实证检验方法。针对利率风险，我们详细阐述了远期利率协议（FRA）、利率互换（IRS）的构建与估值，特别强调了LIBOR改革后SOFR等替代基准利率环境下交易结构的调整与风险敞口的变化。 全球固定收益市场： 对于主权债券和跨国企业债，本书超越了传统的久期和凸性分析。我们引入了信用风险评估的现代框架，包括结构化产品（如MBS、ABS）的现金流建模，以及在负利率环境下，如何运用收益率曲线的微观结构模型来预测未来利率走势。 国际股票市场联动性： 股票部分的讨论侧重于跨国投资组合的构建。我们运用多因子模型（如Fama-French三因子、五因子模型）来解释不同国家和行业股票超额收益的来源，并探讨了全球系统性风险因子（如VIX指数的跨市场溢出效应）对外围市场估值的影响。 第三部分：现代风险管理体系的构建 风险管理是本书的核心竞争力所在。我们认为，有效的风险管理必须建立在对市场结构深刻理解的基础上。 市场风险计量： 详细介绍了历史模拟法、参数法（Variance-Covariance）以及蒙特卡洛模拟法在计算市场风险价值（VaR）中的应用。我们特别关注了VaR的局限性，并引入了尾部风险的度量指标——预期亏损（Expected Shortfall, ES），并提供了在不同时间尺度下进行风险一致性调整的实操指南。 信用风险的精细化管理： 针对交易对手风险（CVA）和债务人违约风险，本书提供了从结构化信用衍生品（CDS）到内部评级模型（如KMV模型）的完整技术路线图。对于场外衍生品交易，我们探讨了净额结算协议（CSA）和初始保证金（Initial Margin）在降低潜在损失中的作用。 操作风险与流动性风险的整合： 现代金融机构面临的挑战不再局限于市场和信用风险。我们构建了操作风险事件的损失数据库分析框架，并深入探讨了在市场压力情景下，流动性风险如何迅速转化为偿付危机（即“流动性陷阱”），并提供了流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的实际计算与监管合规策略。 第四部分：金融科技与监管应对 面对金融科技（FinTech）的颠覆性力量，本书以审慎的态度探讨了其对传统风险管理范式的冲击与赋能。 大数据与人工智能在风险建模中的应用： 我们讨论了机器学习算法（如支持向量机、随机森林）如何用于更精准地预测资产价格波动和识别欺诈行为。然而，我们也警示了模型不透明性（“黑箱问题”）和数据偏差可能带来的新风险。 巴塞尔协议与全球监管前沿： 从巴塞尔协议III到正在推进的巴塞尔协议IV，监管框架不断收紧，旨在增强全球银行体系的韧性。本书详尽解读了资本充足率、杠杆比率以及系统重要性银行（G-SIB）的附加资本要求，帮助读者理解合规成本与资本效率之间的平衡艺术。 结论与展望 《国际金融市场分析与风险管理》强调理论与实践的深度融合。本书的案例分析均来源于近十年的真实市场事件，从2008年次贷危机到近年来欧洲主权债务危机及地缘政治冲突下的市场重构。它不仅仅是一本教科书，更是一份旨在提升读者在全球资本战场中决策质量和风险抵御能力的实用指南。读者将能够掌握一套跨越不同资产类别、整合了宏观洞察与微观量化工具的综合分析方法论。

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从阅读体验上来讲，这本书的风格是纯粹的、去中心化的信息堆砌，缺乏一个贯穿始终的叙事主线或核心论点来引导读者。我期待的是一本能够对信息技术标准体系进行一次“哲学性”梳理的书籍，探讨标准化的本质、不同技术生态如何平衡开放性与私有性，以及全球标准制定过程中所体现的地缘政治和商业博弈。例如，在讨论数据安全标准时，能够深入剖析不同国家和地区在数据主权和跨境传输标准上的冲突与调和机制，这种宏观层面的洞察和分析会极大地提升阅读的价值。但这本书的呈现方式，更倾向于“A标准是什么，它有哪些条款，谁在维护它”，然后简单地罗列下一个标准。它像是一个巨大的、结构化的数据库的文本输出，而非经过深入思考和提炼的学术论著。缺乏对“为什么”和“如何应对”的探讨，使得读者在面对海量规范时，很容易迷失方向，不知道哪些标准在当前的技术周期中具有最高的优先级和影响力。对于寻求战略性思维和宏观视野的读者而言，这本书提供的“事实清单”远多于“战略洞察”。

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这本书的装帧设计确实挺有意思，封面采用了一种深沉的藏蓝色，配上烫金的书名，显得格外大气。拿到手里沉甸甸的，感觉内容一定非常扎实。我原本是想找一本关于现代 Web 开发框架的进阶指南，最好能深入讲解 React Hooks 的底层原理，或者 Vue 3 Composition API 在大型项目中的最佳实践。但翻开目录，映入眼帘的却是大篇幅的关于 ISO/IEC 国际标准、国家标准（GB/T）以及行业标准（如金融、电信领域的特定规范）的梳理。这让我有点摸不着头脑，里面的章节标题像是技术规范的索引，比如“信息安全技术 第X部分：加密算法要求”或者“数据交换格式标准综述”。虽然这些标准本身非常重要，对于系统集成和合规性至关重要，但对于我这种侧重于快速迭代和应用层开发的技术人员来说，阅读体验更像是查阅一本厚厚的官方手册。我期待的是代码实例和架构图，而不是大段的文字描述标准版本号和适用范围。这本书更像是给企业 IT 架构师、标准制定者或者技术审计人员准备的工具书，而不是给日常编码工程师的案头读物。它的价值在于“全面”和“权威”，但对于我当前的学习目标而言，它提供的“解决方案”是宏观的、规范层面的，缺乏直接可操作的实践指导。我还是得回到我的框架文档去寻找我需要的那些“如何做”的答案。

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这本书的特点是其极度的体系化和广度，但正是这种广度，牺牲了深度和应用场景的贴合性。我购买它是希望获取关于下一代互联网架构——比如 Web3.0 相关的底层技术标准，特别是去中心化身份（DID）的互操作性协议，以及基于区块链的智能合约安全审计规范。我关注的是，这些前沿的、正在塑造未来互联网形态的技术，其标准化进程到了哪一步，有哪些关键的兼容性标准正在被各方采纳。然而，这本书的内容更像是对已成熟、已广泛部署的成熟技术标准的“存档”。关于网络协议，它详细列举了 TCP/IP 族群的各种 RFC 标准的演进，但对于 DLT（分布式账本技术）相关的 IETF 标准工作组的进展，或是 W3C 在 DID 规范上的最新草案，鲜有涉及。这使得这本书在面对“未来技术”这一维度时，显得有些滞后。它非常适合用来做技术溯源，了解某项技术是如何一步步被标准化的历史过程，但对于希望站在技术浪潮最前沿、参与标准制定的技术人员来说，它提供的信息更新速度和前瞻性还远远不够。它更像是一本“合格证书”的集合，而非“创新蓝图”。

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这本书的结构布局，坦白地说，初看之下有些让人望而生畏。它的体量巨大，内容密度极高，像是把一个国家信息化的所有技术规范都塞进了这本册子里。我这次购买的初衷，是想深入学习一下最新的云计算基础设施部署的最佳实践，特别是关于 Kubernetes 的高级调度策略和多云环境下的服务网格（Service Mesh）的性能优化技巧。我希望看到的，是关于 Istio 或 Linkerd 在不同负载均衡器下的延迟对比测试，或者是如何使用 GitOps 流程自动化大规模集群的配置漂移修复。然而，这本书的内容更像是对所有“信息技术”领域相关标准的“横向罗列”。它罗列了从基础的二进制编码规范，到复杂的网络协议栈标准，再到特定行业应用（比如电子政务数据接口）的标准都有涉及。这使得任何一个特定领域的深度挖掘都显得不足。就拿我感兴趣的云计算安全来说，它可能提到了 NIST 的某个安全框架标准，但绝不会教你如何在 K8s PodSecurityPolicy 中具体实现这些要求，更别提最新的 Admission Controller 实践了。这本书更像是信息技术的“百科全书式”的元数据集合，而非一本“操作手册”。对于想快速掌握前沿技术栈的开发者来说，它像是一座横亘在面前的宏伟图书馆，需要你自备导航系统才能找到你想找的那本具体的“小册子”。

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当我翻开这本书的内页时，立刻感受到了一种强烈的“官方”气息。纸张的质感和印刷的清晰度都无可挑剔，但这并不能掩盖内容本身带来的阅读挑战。我原本以为，作为一本“总汇”，它会对当前炙手可热的 AIGC（人工智能生成内容）技术标准，如模型评估指标、数据隐私保护协议等方面有所侧重和深入解读。我的兴趣点在于了解业内对“幻觉”（Hallucination）的标准化度量方法，以及用于训练大型语言模型（LLMs）的数据集标注规范是否已经形成统一标准。然而，这本书似乎更侧重于对传统信息技术基础设施、数据存储结构、以及通信协议层面的标准化工作。它对那些新兴的、快速演进的人工智能算法和应用层面的标准关注度似乎较低，或者说，相关的标准仍在制定或尚未被充分纳入这个“总汇”。阅读过程中，我发现更多的是关于数据加密算法的规范引用、数据库事务处理的 ACID 特性标准定义，这些都是信息技术的基石，但对于理解和应用最新的生成式AI技术，提供的帮助极其有限。如果这本书能够增加一个专门章节来梳理“人工智能技术标准的前沿动态与挑战”，那它的时效性和对当前技术热点的回应度会大大提升，现在的它更像是一部定格在某个时间点的技术规范“快照”。

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