高等数学（下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海同济大学

作者:张晓岚

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2005-9

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787560828138

丛书系列:

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• 高等数学
• 数学
• 微积分
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现代金融分析与风险管理实务 作者： 李明 著 出版社： 寰宇财经出版社 ISBN： 978-7-5000-0001-5 定价： 188.00 元 --- 内容简介 《现代金融分析与风险管理实务》是一本全面、深入剖析当代金融市场运作机制、分析工具以及风险控制策略的专业著作。本书旨在为金融从业人员、风险管理专业人士、金融专业学生以及对现代金融体系感兴趣的读者，提供一套系统化、实战化的知识框架和操作指南。 在当前全球化、数字化浪潮的推动下，金融业正经历着前所未有的变革。金融产品日益复杂化、市场波动性显著增强，对从业者的专业素养和风险识别能力提出了更高要求。本书紧密结合最新的金融理论进展和业界前沿实践，从宏观视角切入，逐步深入到微观操作层面，内容覆盖了资产定价、投资组合构建、信用风险、市场风险、操作风险等多个核心领域。 全书共分为六大部分，共十八章，结构严谨，逻辑清晰： 第一部分：现代金融市场基础与环境（第1-3章） 本部分首先勾勒出全球金融市场的基本格局，探讨了金融中介机构的功能与演变，重点分析了金融科技（FinTech）对传统金融模式带来的冲击与重塑。第三章深入解析了金融监管的新趋势，特别是巴塞尔协议III及后疫情时代的宏观审慎监管框架，为读者理解金融机构的合规性要求奠定了基础。 第二部分：经典与现代资产定价理论（第4-6章） 本部分是全书的理论核心之一。第4章回顾了资本资产定价模型（CAPM）及其局限性，并详细阐述了套利定价理论（APT）。第5章聚焦于更具实证基础的因子模型，如Fama-French三因子和五因子模型，并结合实际数据演示了因子选择与检验的方法。第6章则转向衍生品定价，重点讲解了布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型及其在期权实际应用中的修正，以及利率衍生品（如远期利率协议、互换）的定价框架。 第三部分：投资组合管理与绩效评估（第7-9章） 本部分着眼于实践中的财富管理与机构投资。第7章详细介绍了马科维茨均值-方差优化理论，并探讨了如何将约束条件（如交易成本、流动性需求）融入优化过程。第8章引入了后现代投资组合理论（如Black-Litterman模型），以克服传统模型对历史数据的过度依赖。第9章系统地阐述了投资组合绩效的衡量标准，包括夏普比率、特雷诺比率、詹森阿尔法等，并强调了基准选择与归因分析的重要性。 第四部分：信用风险管理与建模（第10-12章） 信用风险是金融机构面临的首要风险。本部分深入探讨了从识别到量化的全过程。第10章区分了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）三个关键要素的估计方法。第11章详述了结构化产品中的信用风险分散技术，如担保债务凭证（CDO）的构造原理及风险敞口计算。第12章侧重于计量经济学模型在信用评分卡开发中的应用，包括Logit和Probit模型的构建、参数估计及模型稳定性的验证。 第五部分：市场风险计量与压力测试（第13-15章） 市场风险的有效控制是交易部门生存的关键。本部分集中于量化工具的应用。第13章详细介绍了市场风险的传统计量方法，如久期-凸度法和Delta-Gamma法，并重点讲解了历史模拟法和蒙特卡洛模拟法的具体实施步骤。第14章深度解析了风险价值（VaR）及其各种局限性，并介绍了条件风险价值（CVaR）作为更稳健风险度量指标的优势。第15章是关于压力测试与情景分析的实务指南，涵盖了宏观经济冲击、特定资产类别冲击下的资本需求测算。 第六部分：操作风险、流动性风险及综合风险管理（第16-18章） 本部分关注非传统但日益重要的风险领域。第16章探讨了操作风险的损失数据收集、分类标准（如基于损失事件数据库）以及基于情景分析的资本估计方法。第17章着重于流动性风险的管理，区分了融资流动性风险和市场流动性风险，并介绍了流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的计算与监管要求。第18章作为总结，提出了综合风险管理（ERM）框架的构建流程，强调了风险文化、内部控制与风险治理的协同作用，并展望了人工智能和大数据技术在未来风险管理中的潜力。 本书特色： 1. 理论与实务并重： 每章理论讲解后均附有“案例分析”或“实务操作指引”，确保读者能将抽象模型应用于实际业务场景。 2. 数据驱动视角： 许多章节提供了使用主流统计软件（如R或Python的基本代码框架示例），指导读者进行数据清洗、模型拟合与结果可视化。 3. 监管导向明确： 内容紧密跟踪国际金融监管机构（如FSB、BIS）的最新动向，确保知识的时效性和前瞻性。 4. 适合高阶读者： 本书的数学推导详尽而严谨，但重点在于对结果的金融经济学解释，适合具备一定微积分和线性代数基础的读者。 通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握现代金融市场分析的分析工具箱，建立起一套科学、审慎的风险识别、计量与控制体系，从而在复杂的金融环境中做出更明智的决策。

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这本书的封面设计得十分沉稳，深蓝色的主色调配上烫金的字体，散发着一种学术的庄重感，拿在手里分量十足，让人感觉内容必定是扎实而深刻的。我原本是带着一丝对“高等数学”这个庞大体系的敬畏感来翻开它的，期待能从中找到一套清晰的脉络来梳理那些曾经让我头疼不已的概念。然而，当我真正沉浸其中时，惊喜地发现作者的叙述方式远比我预想的要亲切许多。那些抽象的积分和微分方程，不再是冷冰冰的符号堆砌，而是被赋予了生动的几何意义和物理背景。比如，书中对于多变量函数极值点的分析，不仅仅停留在梯度的计算上，还细致地描绘了曲面在这些点上的起伏形态，仿佛在我眼前构建了一个立体的可视化空间。尤其值得称赞的是，它对定理的引入和证明过程处理得非常巧妙，既保证了数学的严谨性，又避免了纯粹的逻辑推导带来的枯燥感。每一个步骤的衔接都像是精心编排的舞蹈，环环相扣，让人在不知不觉中领会了数学思维的精髓。对于我这种在实际应用中需要频繁接触微积分概念的人来说，这本书无疑提供了一个从“知道公式”到“理解原理”的完美阶梯。

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这本书的装帧质量出乎意料地好，纸张选择了那种略带哑光质感的，即使在长时间的灯光下翻阅，眼睛也不会感到强烈的反光刺激，这对需要长时间在书桌前伏案的读者来说，是一个非常人性化的设计细节。内容上，它在章节末尾设置的“自测与反思”部分尤其值得称赞。这些反思题往往不是直接的计算，而是要求读者对某一理论的适用条件进行辩证思考，例如：“如果在某个函数序列的极限函数不连续的情况下，可以对级数逐项求导吗？请结合反例说明。”这种开放式的提问，极大地激发了我主动思考的欲望，迫使我跳出书本既定的框架，去探索知识的边界。这本书的整体节奏把握得很好，既有理论的深度挖掘，又不失对读者实际学习体验的关怀。它不是那种读完一遍就束之高阁的参考书，而是我未来在遇到复杂问题时，还会忍不住翻开查阅其严谨论证的“老朋友”。

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我用了很长时间才把这本书从头到尾细读完，其中有几个章节的篇幅尤其让我印象深刻，它们涉及到概率论与数理统计的前沿交叉点。这本书的高级部分，显然是下足了功夫的，它没有止步于传统微积分的范畴，而是将视角投向了更广阔的应用领域。比如，在介绍勒贝格积分时，它没有回避其抽象性，而是通过一个非常巧妙的测度空间的小例子，初步展现了为何需要这种更强大的积分工具，这比纯粹的集合论描述要直观得多。再者，书中对微分几何初步概念的引入，虽然篇幅不长，但其对曲率和法向量的描述，简洁而有力，为后续学习张量分析打下了坚实的基础。这本书的价值就在于，它不仅仅是工具书，更是一部奠定未来研究视野的基石。它预设了读者已经具备了一定的数学基础，因此可以大胆地探索更深层次的理论，不会因为过多的基础回顾而拖沓。对于有志于从事理论研究的人来说，这本书提供的理论深度是无可替代的。

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说实话，我拿到这本厚厚的教材时，第一反应是“这次又要啃多久？”但实际阅读体验却颠覆了我的刻板印象。它的排版布局非常考究，大量的图示和实例穿插在理论讲解之中，有效缓解了长时间阅读带来的视觉疲劳。最让我印象深刻的是它对某些经典难题的解析角度。例如，在讲解级数收敛性的判别时，书中不仅列举了常见的比值检验、根值检验，还引入了一种基于物理模型类比的直观解释，这对于我这种偏向工科思维的学习者来说，简直是茅塞顿开。它没有简单地将知识点罗列出来，而是像一位经验丰富的导师，引导着你一步步去发现问题、质疑假设、最终构建起完整的知识体系。更细致之处在于，书后附带的习题设计也很有梯度，从基础概念的巩固到复杂计算的训练，再到最后那些需要综合运用多个章节知识的挑战题，构成了一个完整的学习闭环。完成一套习题后，那种豁然开朗的感觉，是很多其他教材难以给予的。这本书真正做到了“授人以渔”，它教给我的不仅是解题的方法，更是面对未知问题的分析框架。

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这本书的语言风格是那种典型的“老派学者”的沉稳与精准，但其中又巧妙地糅合了现代教育学的理念。它不太追求华丽的辞藻或时髦的比喻，而是专注于用最精确的数学语言去描述客观规律。这种风格起初可能需要读者稍微适应一下，因为它要求读者必须集中全部注意力去捕捉每一个限定词和每一个逻辑连接词的细微差别。不过，一旦适应了这种节奏，你会发现这是一种极具效率的沟通方式。作者在论证过程中，对那些容易混淆的概念进行了反复的强调和对比，比如清晰地区分了定积分和不定积分在数学对象上的本质区别，以及闭区间上连续函数性质的普适性。这使得我在回顾复习时，不再需要费力去辨析那些似是而非的表述。此外，书中对数学历史背景的穿插介绍也恰到好处，它没有让历史喧宾夺主，而是作为一种润滑剂，让那些看似突然出现的数学工具显得更加自然和必要。这种对知识生成过程的尊重，极大地提升了阅读的厚重感和沉浸感。

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