Advances in Quantitative Analysis of Finance and Accounting pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Lee, Cheng F. (EDT)

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:

价格:70

装帧:HRD

isbn号码:9789812386694

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 会计
• 量化分析
• 金融工程
• 风险管理
• 投资
• 计量经济学
• 财务报表分析
• 数据分析
• 统计学

现代金融与会计前沿：数据驱动的决策与风险管理 图书主题： 本书聚焦于当代金融与会计领域中，数据驱动分析方法论的深度应用、技术创新及其在实际业务决策中的整合实践。它旨在为专业人士和高阶学生提供一个全面的框架，用以理解和掌握如何利用先进的量化工具、计算技术以及新兴的数据科学方法，来解决复杂的金融工程、投资组合管理、风险计量、财务报告分析以及企业估值中的核心挑战。 核心内容模块概述： 本书结构分为六大部分，共计十八章，层层递进，从理论基础延伸至高阶应用与监管实践。 --- 第一部分：量化金融建模的基石与工具箱 本部分奠定了现代金融量化分析的数学与统计基础，并介绍了在实践中不可或缺的计算工具。 第一章：概率论与随机过程在金融中的重述 本章将严格回顾布朗运动、伊藤积分在构建连续时间金融模型中的核心作用。重点探讨了马尔可夫过程和半马尔可夫过程在描述资产价格路径和市场微观结构时的适用性与局限。此外，会深入剖析 Lévy 过程族（如跳跃扩散模型）如何更有效地捕捉金融时间序列中的尖峰和平尾现象，为期权定价和波动率建模提供更精细的工具。 第二章：时间序列计量经济学在高频数据中的应用 本章侧重于处理金融领域特有的非平稳性、异方差性和序列相关性问题。我们将详细介绍 GARCH 族模型（如 EGARCH, GJR-GARCH）在波动率聚集效应建模中的应用，并探讨随机波动率（SV）模型作为一种更具理论一致性的替代方案。针对高频交易数据的特性，会引入状态空间模型和卡尔曼滤波技术，用于实时状态估计与去噪。 第三章：计算金融导论：算法、效率与并行化 金融模型往往需要大量的数值求解。本章讨论了蒙特卡洛模拟（MCS）在高维度定价和风险计算中的应用，包括方差缩减技术（如控制变量法和重要性抽样）。同时，深入探讨有限差分法在求解偏微分方程（PDEs）中的边界条件处理，并介绍如何利用 GPU 加速或分布式计算框架（如 Spark/Dask）来应对大规模回测和优化问题的计算瓶颈。 --- 第二部分：资产定价与衍生品工程 本部分聚焦于金融市场的核心定价机制，从经典理论到应对市场异象的扩展模型。 第四章：超越 Black-Scholes：局部与随机波动率框架 虽然 Black-Scholes 模型是起点，但本章将详细解析它对市场隐含波动率微笑/倾斜现象的解释不足。我们深入研究了 Dupire 的局部波动率模型，理解它如何通过校准到市场价格来完美拟合瞬时波动率曲面。随后，转向 Heston 随机波动率模型，分析其如何通过引入波动率过程的随机性，在定价框架内同时解释波动率聚类和微笑现象，并讨论其在奇异期权定价中的实用性。 第五章：利率建模：从 LMM 到短期率模型 利率衍生品市场需要特定的建模方法。本章回顾了 Vasicek 和 CIR 模型作为短期率模型的限制。核心内容是关于远期利率（Forward Rates）的建模，重点介绍 Libor 市场模型（LMM）及其在无套利框架下对利率掉期和期权定价的重要性。我们还将探讨基于短率的 Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，强调其对远期曲线动态的精确刻画。 第六章：信用风险计量与违约模型 本章转向信用衍生品定价。首先梳理了结构化模型（如 Merton 模型）的假设与挑战。接着，深入探讨减免损失率（LGD）和违约概率（PD）的估计方法，特别是如何利用历史数据和宏观经济变量构建动态的 PD 预测模型。对于违约相关性，将介绍基于 Copula 函数的依赖结构建模，以更准确地计算信贷投资组合的尾部风险。 --- 第三部分：投资组合优化与绩效归因的量化视角 本部分将理论优化转化为实务投资管理中的指导原则。 第七章：现代投资组合理论的扩展与约束优化 回顾 Markowitz 均值-方差优化框架，并重点解决其对输入参数的极端敏感性问题。本章引入了基于风险平价（Risk Parity）和最小化跟踪误差的优化方法作为替代。此外，详细阐述了在实际操作中必须考虑的交易成本、流动性约束以及监管资本约束下的凸优化求解技术。 第八章：风险度量与替代指标的深度分析 超越传统的方差（波动率），本章专注于更稳健的风险度量。对 VaR (Value at Risk) 及其计算方法的局限性进行批判性分析。核心是 C-VaR（条件风险价值，即 Expected Shortfall）的计算和解释，强调其在捕捉尾部损失方面的优越性。同时，探讨了基于偏好（如偏态和峰度）的风险调整度量，如偏态调整回报率。 第九章：绩效评估与归因的统计分解 投资经理的绩效评估需要细致的归因。本章介绍 Fama-French 多因子模型的扩展，用于识别超额回报的来源（如择时、选股或风格暴露）。重点是统计显著性检验，确保观察到的 Alpha 并非是随机噪音。此外，探讨了基于机器学习的非线性绩效归因方法。 --- 第四部分：会计信息中的量化信号挖掘 本部分侧重于如何利用先进的统计和文本分析方法，从财务报告中提取预测性信息，并评估会计质量。 第十章：财务报表数据的处理与特征工程 财务数据通常稀疏、滞后且包含大量分类信息。本章讨论如何对非结构化数据（如 MD&A 文本）和结构化财务报表数据进行清洗、标准化和特征提取。涵盖了如何构建跨行业、跨时间的财务比率指标体系，并进行稳健性检验。 第十一章：盈余质量与应计项目分析的计量方法 盈余质量是投资决策的关键。本章运用修正的 Jones 模型和 Kothari 模型等计量工具，分离出“可持续”的经营性现金流和“不可持续”的特例或应计项目。重点分析了特殊项目（如资产减值、重组费用）对未来盈利预测的动态影响。 第十二章：文本挖掘与自然语言处理在财务信息披露中的应用 利用 BERT 或其他 Transformer 模型的预训练优势，本章教授如何对 10-K、8-K 等文件进行情绪分析（Sentiment Analysis）和主题建模（Topic Modeling）。分析文本的复杂性、不确定性语言与未来业绩、股价波动之间的关联，从而量化“软信息”的价值。 --- 第五部分：机器学习在金融与会计中的前沿应用 本部分探讨了深度学习和集成方法在处理非线性、高维度金融与会计数据时的潜力。 第十三章：监督学习在信用评级与破产预测中的实践 介绍 Logistic 回归作为基准模型，随后深入研究支持向量机（SVM）和梯度提升机（如 XGBoost/LightGBM）在二分类问题中的应用。重点在于特征重要性的解读（Explainable AI, XAI），确保模型的可解释性，这对监管至关重要。 第十四章：深度学习在时间序列预测与高频交易中的角色 探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效捕捉金融时间序列中的长期依赖关系。本章还将介绍卷积神经网络（CNN）在处理 OHLCV 数据中识别特定模式（如蜡烛图形态）的应用。 第十五章：无监督学习与异常检测在欺诈与市场失衡中的应用 聚焦于使用 K-Means 聚类分析（用于客户细分或市场状态识别）和自编码器（Autoencoders）进行降维和异常点检测。这对于识别可疑的交易模式或异常的会计处理行为具有直接的实务价值。 --- 第六部分：监管、合规与量化风险管理的前沿挑战 本部分讨论了量化方法在满足日益严格的监管要求中的作用。 第十六章：监管资本与压力测试的量化方法 详细分析巴塞尔协议 III/IV 中对信用风险和操作风险的量化要求。重点阐述如何利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟来计算监管资本要求。同时，探讨逆向压力测试（Reverse Stress Testing）的机制设计，以识别驱动银行失败的关键脆弱性。 第十七章：计量稳健性与模型风险管理 任何量化模型都存在固有风险。本章阐述了模型风险管理的生命周期，包括模型开发、验证、部署和监控。讨论了参数估计的稳健性检验、样本外测试（Out-of-Sample Testing）的重要性，以及如何量化和对冲模型选择风险。 第十八章：数据治理、隐私保护与量化伦理 随着数据量的爆炸式增长，数据质量和隐私成为核心议题。本章讨论了联邦学习（Federated Learning）等技术在跨机构数据合作中的应用，以在利用集体智慧的同时保护敏感信息。最后，探讨了量化模型决策中可能存在的偏见（Bias）及其对公平性的影响，强调构建负责任的量化系统。

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作为一名在金融市场摸爬滚打多年的老兵，我对“量化分析”这四个字可谓是又爱又恨。爱的是它带来的精准和洞察力，仿佛能透过纷繁复杂的数据迷雾，直击市场核心；恨的是它的门槛实在太高，公式、模型、编程，每一个环节都像一道道高墙，让人望而却步。我一直渴望能有一本书，能够系统地梳理量化分析的脉络，从基础概念到前沿应用，都能讲解得清晰易懂，甚至还能给我一些实操上的启发。我曾在无数个夜晚，对着堆积如山的论文和难以理解的学术著作，希望能找到那束指引方向的光。那些试图用晦涩语言包装的“干货”，常常让我感到沮丧，仿佛我永远也无法触及那个高深的领域。我期待的，是一种能够真正赋能普通投资者、让量化分析不再是少数精英的专利的读物，它应该像一位耐心的老师，循循善诱，带领我一步步跨越鸿沟，真正掌握量化分析的力量，让我在资本市场上拥有更强的竞争力。

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过去几年，我一直在努力提升自己在财务建模和数据分析方面的能力，特别是希望能够将这些技能更有效地应用于实际的投资决策中。我深知，在当今高度信息化的时代，仅仅依靠直觉和经验进行投资已经远远不够，我们需要更科学、更量化的方法来支撑我们的决策。我一直在寻找一本能够提供全面指导的书籍，它应该能够涵盖从基础数据清洗、特征工程，到各种高级计量经济学模型、机器学习算法的应用。我特别希望书中能够包含一些真实的案例分析，展示这些量化方法是如何在股票、债券、衍生品等不同资产类别上进行应用的，并且能够深入剖析模型构建、回测和优化的过程。一本好的量化分析书籍，应该能够帮助我建立起坚实的理论基础，并且能够快速上手，将所学知识转化为实际的分析能力，从而在复杂的金融市场中做出更明智的投资选择。

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我一直对学术界在量化研究方面取得的最新进展感到好奇，尤其是那些能够真正推动行业发展、解决实际问题的突破性成果。我常常关注那些在顶尖期刊上发表的论文，但很多时候，它们的研究方法和理论框架都过于专业化，让我难以完全理解其核心思想和潜在的应用价值。如果有一本书，能够对这些前沿的研究进行系统的梳理和解读，将复杂的理论简化为易于理解的概念，并探讨它们在金融和会计领域的实际应用前景，那将是多么宝贵的资源！我期待这本书能够包含一些最新的量化模型、算法和数据挖掘技术，并展示它们如何在风险管理、资产定价、投资组合优化以及财务报表分析等方面发挥作用。我希望能从中学习到一些新的分析视角和工具，从而能够更有效地评估投资机会，规避潜在风险，并在瞬息万变的金融市场中保持领先地位。

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我是一名刚入行不久的金融分析师，对量化分析充满了浓厚的兴趣，但同时也面临着许多困惑。市场上的资料繁多，但往往不成体系，我常常感到不知从何下手。我希望能找到一本能够为我打下坚实基础的书籍，它应该能够清晰地解释量化分析的核心概念，比如统计学原理、概率论基础，以及各种常用的模型和算法。我尤其希望这本书能够提供一些关于如何处理和分析大规模金融数据的实用技巧，例如如何利用Python或R等编程语言进行数据可视化和建模。此外，我也希望能了解一些在实际工作中经常遇到的量化分析场景，比如如何进行因子分析、协整分析，以及如何利用量化方法进行风险度量和管理。我期待这本能成为我职业生涯中的重要参考，帮助我快速成长，为我的客户提供更专业、更具价值的分析建议。

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我是一名对金融市场充满好奇的学生，一直对那些能够揭示市场深层规律的量化工具和方法感到着迷。我常常在阅读相关的学术论文时，被那些复杂的公式和模型所困扰，感觉自己仿佛置身于一个由数字和符号构成的迷宫。我多么希望有一本书，能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越这个迷宫，让我能够真正理解量化分析的精髓。我期待这本书能够从最基础的概念讲起，比如统计学在金融中的应用、时间序列分析的基本原理，逐步深入到更复杂的模型，如回归分析、主成分分析，甚至是一些现代的机器学习算法。我希望能通过这本书，了解这些方法是如何被用来解释资产价格波动、预测市场趋势，以及构建有效的投资策略的。一本优秀的量化分析书籍，应该能够激发我的学习兴趣，培养我的分析思维，并为我未来的学术研究或职业发展打下坚实的基础。

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