Modern Mathematical Models, Methods and Algorithms for Real World Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Anshan

作者:Siddiqui, A. H. (EDT)/ Duff, Iain S. (EDT)/ Christensen, O. (EDT)

出品人:

頁數:477

译者:

出版時間:

價格:50

裝幀:HRD

isbn號碼:9781904798644

叢書系列:

圖書標籤:

• 數學建模
• 算法
• 現代數學方法
• 係統分析
• 優化
• 數值分析
• 運籌學
• 控製理論
• 應用數學
• 機器學習

現代金融市場與復雜係統分析 作者： 約翰·史密斯 (John Smith) 齣版社： 科學前沿齣版社 (Frontier Science Press) ISBN： 978-1-56789-012-3 頁數： 620 頁 定價： 79.99 美元 內容提要 《現代金融市場與復雜係統分析》深入探討瞭金融領域中湧現齣的復雜性、非綫性特徵以及其對傳統分析工具帶來的挑戰。本書並非一本標準的金融經濟學教科書，它立足於跨學科的視角，將現代物理學中的統計力學、非綫性動力學、信息論以及計算科學的前沿方法，係統地應用於理解和建模全球金融市場的結構、動態演化和風險特徵。 本書的寫作宗旨在於為金融分析師、量化研究人員、風險管理者以及對復雜係統理論感興趣的學者提供一套嚴謹而實用的分析框架。我們著重於從微觀的交易者行為到宏觀的市場波動模式之間如何湧現齣復雜的、非平穩的集體現象。 第一部分：金融市場的復雜性基礎 本書的開篇部分（第 1 章至第 3 章）奠定瞭分析金融市場的復雜係統基礎。我們首先迴顧瞭傳統金融理論（如有效市場假說）在解釋市場異常和長期記憶效應時的局限性，並引入瞭“非平衡態”和“自組織臨界性”等關鍵概念。 第 1 章：從均衡到非平衡：金融市場的範式轉變 本章詳細闡述瞭為什麼金融市場必須被視為一個開放的、非平衡的復雜適應係統（CAS）。我們探討瞭交易者異質性、反饋迴路、以及信息不對稱如何導緻係統偏離預測的均衡狀態。重點分析瞭市場結構（如訂單簿的深度和速度）如何影響價格發現過程。 第 2 章：統計物理學在金融中的應用概述 本章是連接物理學與金融學的橋梁。我們介紹瞭統計物理學中的基本工具，如概率分布函數（PDFs）、矩量分析和信息熵。我們將傳統的正態分布模型與實際觀察到的“肥尾”現象進行對比，並引入瞭更適閤描述金融時間序列的 Lévy 穩定分布和廣義帕纍托分布。我們重點討論瞭如何利用濛特卡洛模擬來評估這些非高斯分布下的風險暴露。 第 3 章：時間序列的記憶效應與長程相關性 許多金融資産錶現齣超齣隨機遊走的自相關性。本章深入研究瞭赫斯特指數（Hurst Exponent）在識彆市場趨勢記憶中的作用。我們比較瞭分數布朗運動（Fractional Brownian Motion, fBm）和長程記憶（Long-Range Dependence, LRD）模型，並展示瞭這些特徵如何影響波動率聚類和長期風險預測的準確性。 第二部分：網絡結構與信息傳播動力學 金融市場本質上是一個由參與者和閤約構成的巨型網絡。第 4 章至第 6 章專注於利用圖論和網絡科學的方法來剖析市場結構及其動態行為。 第 4 章：金融互聯性的網絡建模 我們構建瞭描述銀行間藉貸、衍生品持有和股權交叉持有的不同網絡模型。分析側重於網絡的拓撲屬性，例如中心性度量（介數中心性、度中心性）如何揭示係統中的係統性風險點。我們特彆關注瞭“小世界”和“無標度”特性在金融網絡中的體現，以及它們如何加速危機傳播。 第 5 章：信息擴散與意見一緻性模型 本章將重點放在信息在網絡中的傳播過程。我們應用如 Voter 模型、Sznajd 模型等社會動力學工具來模擬交易者之間意見的趨同或分化。探討瞭社交媒體、新聞情緒和高頻交易信號如何作為外部擾動，驅動價格的突然變化。 第 6 章：金融市場中的分形幾何與多重分形分析 波動率本身不是一個常數，它錶現齣多重尺度特性。本章介紹瞭多重分形分析（Multifractal Detrended Fluctuation Analysis, MF-DFA）方法，用於量化波動率的時間-空間異質性。通過計算分形譜，我們可以區分齣不同尺度的市場行為，這對於構建適應性更強的波動率模型至關重要。 第三部分：非綫性動力學與極端事件分析 本書的後半部分著眼於係統進入不穩定狀態時所展現齣的非綫性特徵，特彆是對極端事件（“黑天鵝”）的預測和管理。 第 7 章：混沌理論與市場預測的極限 盡管市場可能錶現齣隨機性，但潛在的驅動力可能源於確定性混沌。本章介紹瞭相空間重構、龐加萊截麵和李雅普諾夫指數等工具，用於檢測市場時間序列中是否存在低維混沌吸引子。我們討論瞭在存在混沌的情況下，長期預測的固有難度。 第 8 章：壓力測試與基於代理的模擬（Agent-Based Modeling, ABM） 傳統的計量經濟學模型難以捕捉個體決策的異質性。本章詳細介紹瞭 ABM 的構建方法，包括定義交易者規則集（如異質性信念、有限理性）、參數校準和宏觀結果的湧現。ABM 提供瞭進行高強度、非綫性壓力測試的強大平颱，超越瞭綫性風險價值（VaR）的局限。 第 9 章：係統性風險的量化與早期預警指標 係統性風險並非僅僅是單個機構失敗的纍加。本章引入瞭基於相互關聯性的風險度量，如基於 Copula 函數的尾部相關性，以及網絡結構對係統韌性的影響。我們探討瞭如何設計基於網絡中心性和流動性約束的早期預警指標，以識彆係統在壓力下的臨界點。 第 10 章：計算工具與實踐：Python/R 生態係統 本章為讀者提供瞭將理論付諸實踐的指導。我們重點介紹瞭一係列開源庫，用於處理大規模金融數據、執行復雜的網絡分析和運行 ABM 模擬。這包括對 `NetworkX`、`Chaospy` 以及特定於金融時間序列分析的專用軟件包的實用教程和代碼示例。 目標讀者 本書適閤高級金融工程碩士生、博士生、量化研究團隊成員以及在投資銀行、對衝基金和監管機構中負責建模和風險管理的專業人士。讀者應具備微積分、綫性代數和基礎概率論的知識。 作者簡介 約翰·史密斯博士是一位在復雜係統科學和金融工程領域擁有超過二十年經驗的學者。他目前是全球領先的量化研究機構的高級研究員，並在多所著名大學擔任客座教授。他的研究重點集中在利用非綫性動力學和統計物理學原理來理解金融市場的結構穩定性與危機爆發機製。 本書特色： 跨學科融閤： 首次將統計物理學、非綫性動力學和網絡科學的方法論係統地整閤到金融分析框架中。 實踐導嚮： 包含大量實際數據案例和計算工具的指導，便於讀者復現和應用分析方法。 深入探討極端事件： 專門章節處理瞭傳統模型難以捕捉的肥尾分布、混沌行為和係統性風險的湧現。

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