具体描述
《高职高专会计系列规划教材•会计电算化》依据财政部2006年颁布的新的《企业会计准则》和《企业会计准则——应用指南》及其他相关法律和规章制度编写而成。《高职高专会计系列规划教材•会计电算化》由两大部分内容组成：第一部分为理论部分，共8章，内容包括互联网环境下的会计信息系统的基础知识和总账子系统、报表子系统、工资子系统、固定资产子系统、应付款与应收款子系统、采购、销售和存货子系统的应用方法；第二部分是实训内容，由十个实训案例组成。
《高职高专会计系列规划教材•会计电算化》案例丰富，每章设有学习目标、复习思考题、练习题，书后附了十个实训题，既保证了职教育的规格要求，又立意创新、体现高职特色和发展方向。
现代金融市场分析与投资策略（第三版） 作者： 张伟，李芳 出版社： 蓝海经济学出版社 ISBN： 978-7-5080-1234-5 页数： 680页 定价： 168.00元 --- 内容简介： 在全球化和数字化浪潮的推动下，现代金融市场正经历着前所未有的深刻变革。本版《现代金融市场分析与投资策略》力求为读者提供一个全面、深入且紧跟时代脉搏的理论框架与实务指南，帮助金融从业者、投资者以及高年级商学院学生驾驭日益复杂的金融环境。 本书摒弃了传统金融教材中对基础概念的冗长重复，而是聚焦于当前市场最为关注和亟待解决的难题，内容涵盖了从宏观经济周期分析到微观资产定价模型的精妙构建，再到前沿金融科技（FinTech）对交易和风险管理的影响。 第一部分：宏观金融环境的解析与展望（第1章至第4章） 本部分奠定了分析金融市场的宏观基础。我们深入剖析了全球主要经济体的货币政策传导机制及其对资产价格的异质性影响。重点讨论了后疫情时代各国央行面临的结构性通胀压力、财政赤字货币化（MMT）的潜在效应，以及全球供应链重构对国际资本流动的影响。 利率期限结构与宏观预测： 不再局限于传统的收益率曲线理论，我们引入了基于高频数据的市场预期修正模型（Expectation-Augmented Models），用于更精准地预测短期利率走势和经济衰退风险。同时，详述了央行资产负债表规模变化如何通过“投资组合效应”影响风险溢价。 地缘政治风险与市场联动： 详细分析了主要贸易摩擦、区域冲突如何通过影响能源价格、关键原材料供给，进而冲击不同大类资产的风险因子。书中提供了基于事件研究法的量化工具，用以评估地缘政治冲击的持续时间和强度。 第二部分：资产定价理论的深化与应用（第5章至第9章） 本部分是全书的核心，着重于超越经典的CAPM模型，探讨在信息不对称和行为偏差普遍存在的市场中，如何构建更具解释力的定价模型。 多因子模型的精炼： 在经典的Fama-French五因子模型基础上，我们引入了“情绪因子”（Sentiment Factor）和“流动性风险因子”（Liquidity Risk Factor）的构建方法。通过对大量因子测试（Factor Zoo）的梳理，提出了如何通过因子正交化技术来识别和剥离“虚假因子”。 期权定价的前沿突破： 详细讲解了随机波动性模型（Stochastic Volatility Models），如Heston模型在实际应用中的参数估计挑战。特别增补了针对高频交易环境下，基于Lévy过程的期权定价模型，用以解释“尖尾分布”现象。 信用风险建模的精进： 重点介绍了从结构模型向简化强度模型（Intensity Models）的演变，并结合中国和新兴市场特有的企业债风险特征，阐述了基于宏观审慎框架的违约相关性估计方法。 第三部分：投资组合构建与风险管理实务（第10章至第14章） 从理论走向实践，本部分聚焦于如何将复杂的分析转化为可执行的投资决策，并有效控制尾部风险。 动态资产配置策略： 批判性地回顾了经典的永久性投资组合理论，并提出了基于马尔可夫转换模型的战术性资产配置（Tactical Asset Allocation, TAA）。书中提供了利用滚动历史数据进行参数估计和模型选择的实际案例（MATLAB/Python代码示例）。 另类投资的量化评估： 针对私募股权（PE）、对冲基金和房地产信托（REITs）等流动性受限资产，本书提供了“平滑收益法”的修正应用，以及如何通过构建代理因子（Proxy Factors）来揭示其真实风险敞口。 极端风险管理： 强调了传统VaR测度的局限性。详细介绍了条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall）在压力测试中的应用，并引入了基于Copula函数的依赖结构建模，用于评估系统性风险在不同资产类别间的传染路径。 第四部分：金融科技与未来市场结构（第15章至第17章） 面向未来，本部分探讨了技术进步对金融中介、交易效率和监管模式的颠覆性影响。 算法交易与市场微观结构： 分析了高频交易（HFT）对订单簿深度、买卖价差以及信息价格发现的复杂影响。讨论了限价订单（Limit Order）与市价订单（Market Order）在不同波动率环境下的最优执行策略。 区块链与分布式账本技术（DLT）的应用： 考察了DLT在证券结算、资产代币化（Tokenization）方面的潜力，重点评估了智能合约在信用衍生品中的应用前景与法律合规性挑战。 人工智能在投资决策中的角色： 梳理了机器学习模型（如深度学习网络）在因子挖掘、量化选股和市场情绪分析中的最新进展，并坦诚讨论了模型可解释性（Explainability）和过拟合的风险控制。 本书特色： 1. 案例驱动： 包含大量源自2008年金融危机、欧债危机、中美贸易战等重大事件的深度案例分析，数据样本更新至最近两年。 2. 模型透明： 对涉及的计量经济学模型，均提供了从假设前提、模型设定到参数估计的全流程解析，便于读者进行实证检验。 3. 前瞻视野： 紧密结合气候金融（Climate Finance）对资产定价的影响，探讨了ESG（环境、社会和治理）因素如何被纳入投资决策框架。 本书内容严谨、覆盖面广，是金融专业人士提升实战分析能力和把握市场脉络的必备参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有