Cengage Advantage Books pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Thomson Learning

作者:Kagan, Jerome/ Segal, Julius/ Havemann, Ernest

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2003-7

价格:$ 73.39

装帧:Pap

isbn号码:9780155081147

丛书系列:

图书标签:

• Cengage
• Advantage
• Books
• 教科书
• 教育
• 学术
• 学习
• 教材
• 高等教育
• 大学
• 专业

深度解析金融市场波动与投资策略：一本全面指南 本书聚焦于现代金融市场的复杂性、风险管理的前沿技术以及应对不确定性环境下的投资决策框架。 它并非一本针对特定教科书（如Cengage Advantage Books系列）的补充或替代读物，而是独立构建的一套关于宏观经济学、金融理论、实证分析与实战策略的深度知识体系。 --- 第一部分：宏观经济环境与金融市场基础重构 本部分旨在为读者建立一个坚实的基础，理解塑造全球金融市场的底层驱动力。我们摈弃了过于简化的教科书模型，转而采用更贴近现实的、动态的视角来审视经济学原理。 第一章：超越传统的宏观经济框架 本章深入剖析了凯恩斯主义与新古典经济学在解释21世纪经济现象（如长期低利率、量化宽松的遗留影响）时的局限性。我们重点讨论了异质性主体模型（Heterogeneous Agent Models）如何更好地描述消费者和企业的决策行为，以及“动物精神”（Animal Spirits）在资产定价中的不可量化作用。此外，本章详细分析了全球化进程的逆转——去全球化或区域化——对供应链金融和跨境资本流动产生的结构性影响。 第二章：货币政策的非对称性与传导机制 现代中央银行面临的挑战远超传统的通胀/失业权衡。本章细致考察了零利率下限（ZLB）情景下非常规货币政策（如负利率、前瞻性指引）的实际效果与潜在副作用。我们引入了“金融摩擦”的概念，解释了为何货币政策信号在不同金融中介机构之间的传导效率存在巨大差异。特别关注了宏观审慎政策（Macroprudential Tools）如何与传统货币政策相互作用，以及这种组合拳对信贷周期的调控能力。 第三章：债券市场的风险溢价与期限结构分析 本书跳出对收益率曲线的静态分析，转而探讨风险溢价（Risk Premia）的动态变化。我们运用高频数据检验了流动性风险、信用风险与期限结构之间的复杂联动关系。详细介绍了结构化利率模型（如Heath-Jarrow-Morton, HJM模型）在压力测试中的应用，以及如何识别和量化市场对尾部风险事件的定价偏差。 --- 第二部分：资产定价的演进与行为金融学的实证检验 本部分着重于资产定价理论的最新发展，并将其与人类行为的非理性因素相结合，为构建更具适应性的投资组合提供理论支撑。 第四章：因子模型的深度挖掘与“因子荒”的挑战 资本资产定价模型（CAPM）的局限性催生了多因子模型。本章超越传统的Fama-French三因子或五因子模型，引入了最新的“质量”（Quality）、“动量反转”（Momentum Reversal）和“波动率”（Volatility）等因子。我们采用机器学习技术（如LASSO回归和随机森林）对数千个潜在因子进行筛选和正交化处理，旨在识别出具有真正经济学意义和统计显著性的因子。同时，本章深入探讨了因子失效（Factor Crashes）的机制以及如何通过动态因子选择来规避这些风险。 第五章：市场微观结构与订单流动力学 理解价格如何形成比价格本身更重要。本章聚焦于订单簿的深度结构、高频交易（HFT）的影响以及市场冲击的传播速度。我们分析了限价订单与市价订单的交互作用，并评估了不同交易场所（如暗池、交易所）对市场深度的贡献与损害。对于机构投资者而言，本章提供了关于最优执行算法（Optimal Execution Algorithms）的选择和定制化策略，以最小化市场冲击成本。 第六章：行为金融学：从认知偏差到集体羊群效应 行为经济学不再是金融理论的边缘补充，而是核心组成部分。本章系统梳理了损失厌恶、锚定效应、过度自信等偏差如何系统性地影响投资者决策。更重要的是，我们引入了社会网络分析（Social Network Analysis）来研究信息如何在投资者群体中传播，以及“社交媒体情绪”如何转化为实际的买卖压力，特别是在 Meme 股票等现象中体现的非理性繁荣与崩溃机制。 --- 第三部分：风险管理、量化策略与实战应用 本部分是本书的实操核心，旨在将前沿理论转化为可执行的风险控制和投资决策流程。 第七章：超越VaR：现代风险度量体系的构建 传统的风险度量方法（如历史模拟法Value-at-Risk, VaR）在捕捉极端事件时表现不佳。本章详细介绍了条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR，或称Expected Shortfall）的优势及其在投资组合优化中的应用。我们还探讨了信用风险的度量，特别是利用Copula函数对相关性结构进行建模，以更好地应对危机时期的“相关性急剧上升”（Correlation Breakdown）现象。 第八章：机器学习在量化投资中的前沿应用 机器学习不仅仅是因子挖掘的工具。本章探讨了深度学习（如LSTM网络）在时间序列预测中的应用，以及强化学习（Reinforcement Learning, RL）在动态资产配置和交易策略执行中的潜力。我们详细分析了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，强调在金融决策中，透明度往往比单纯的预测精度更为关键，并讨论了如何利用对抗性训练（Adversarial Training）来提高模型应对市场结构变化的能力。 第九章：另类数据源的整合与价值创造 在信息时代，竞争优势越来越多地来自于对传统金融数据的补充。本章全面评估了卫星图像、网络爬虫数据、供应链交易记录等另类数据源的采集、清洗和特征工程过程。我们提供了具体的案例研究，展示如何利用文本挖掘技术（如BERT模型）从监管文件中提取非结构化信息，并将其转化为可交易的信号，从而在信息获取上领先于市场平均水平。 第十章：全球投资组合构建与动态再平衡策略 最终章将所有知识融会贯通，构建一个适应性强的投资组合管理框架。本章讨论了如何基于不同的宏观情景（如滞胀、通缩复苏）预设资产配置权重。我们详细比较了传统的均值-方差优化、风险平价（Risk Parity）以及基于约束条件的贝叶斯模型在实际操作中的表现。重点强调了“动态再平衡”的频率与阈值设定，确保投资组合在追求回报的同时，能够有效管理交易成本和税收影响，实现真正的长期、稳健的资本增值。 --- 本书面向对象： 金融工程专业研究生、资产管理公司的高级分析师、对量化策略有深入兴趣的独立投资者，以及希望超越基础教科书知识，掌握现代金融市场前沿理论与实战工具的专业人士。它是一份深度聚焦于“如何思考”和“如何操作”的指南，而非知识点的简单罗列。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆