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出版者:厦门大学

作者:黄浩,白鸿钧

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2008-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787561528952

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 经济
• 教材
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

《现代金融市场动态与风险管理》 图书简介 本书深入剖析了当代金融市场的复杂结构、运行机制及其内在风险，旨在为金融专业人士、监管机构及高阶学生提供一个全面而深刻的分析框架。我们不关注传统计量经济学的回归模型构建与检验，而是聚焦于市场参与者的行为、信息流动的效率，以及宏观审慎政策在维护金融稳定中的关键作用。 本书分为五个核心部分，共十七章，力求从理论前沿到实际应用，构建一个连贯的知识体系。 --- 第一部分：金融市场的微观结构与信息不对称（第1章至第4章） 本部分摒弃了对经典统计假设的过度依赖，转而关注市场参与者在真实环境下的决策过程，特别是信息如何驱动价格发现和流动性管理。 第1章：交易机制与订单簿动态 本章详细考察了不同交易场所（如交易所、暗池、做市商系统）的微观结构。我们分析了高频交易（HFT）对市场微观结构的影响，包括延迟套利、流动性提供与抽取、以及“闪崩”（Flash Crash）现象的成因。重点讨论了订单簿的深度、广度与有效性指标的构建，这些指标超越了简单的日内波动率度量，着眼于瞬间的供需失衡。 第2章：行为金融学视域下的资产定价 我们批判性地审视了有效市场假说的局限性，转而采用行为经济学的视角来理解价格偏差。探讨了认知偏差（如羊群效应、锚定效应）在资产泡沫形成与破裂中的作用。本章引入了前景理论（Prospect Theory）和启发式决策模型，用以解释机构投资者在压力下的非理性反应，而非仅仅依赖于随机游走理论。 第3章：信息溢出与传染效应 本章的核心在于理解信息如何在不同的资产类别和地理区域之间快速传播。我们分析了“溢出效应”（Spillover Effects）的计量方法，侧重于利用网络理论（Network Theory）来描绘金融机构之间的相互关联性。特别是，探讨了特定市场事件（如主权债务危机或科技巨头财报）如何通过复杂的衍生品链条迅速传染至全球系统。 第4章：做市商定价模型与流动性风险 本章深入研究了现代做市商的定价策略，重点分析了库存成本（Inventory Costs）和信息成本（Information Costs）如何影响最优报价（Bid-Ask Spread）。我们将重点放在流动性作为一种可变且稀缺的资源，如何在市场压力下迅速枯竭，并构建了基于订单流预测的动态流动性模型。 --- 第二部分：衍生品市场的复杂性与定价挑战（第5章至第8章） 本部分专注于场外交易（OTC）衍生品市场的透明度问题，以及在模型风险日益凸显的背景下，如何进行有效的风险对冲。 第5章：随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的新发展 抛弃传统的常数或基于历史数据的波动率假设，本章重点介绍 Heston 模型及其扩展（如随机局部波动率模型 SLV），这些模型能更好地捕捉波动率的长期均值回归特性和尖峰肥尾现象。我们将对比不同模型在捕捉“微笑”和“倾斜”（Smile and Skew）结构上的表现。 第6章：信用风险定价与违约过程建模 本章的核心是信用衍生品。我们详细解析了结构化模型（Structural Models，如 Merton 模型）和简化的意愿模型（Reduced-Form Models，如 Jarrow-Turnbull 模型）的优劣。特别关注了违约相关性（Default Correlation）的建模，这是理解信用违约互换（CDS）定价的关键。 第7章：利率期权与远期利率模型 本章侧重于利率衍生品，特别是期权定价。深入探讨了 Libor 市场模型（LMM）的演变，以及在基准利率转换（如 Libor 到 SOFR）背景下，利率衍生品定价和对冲实践中遇到的挑战，如基差风险（Basis Risk）的量化。 第8章：模型风险管理与校准实践 本章强调了模型在金融实践中的“不完美性”。我们探讨了如何量化和管理模型风险（Model Risk），包括参数校准的敏感性分析、模型嵌套的稳健性检验，以及在压力情景下模型预测能力的退化评估。 --- 第三部分：宏观金融与系统性风险（第9章至第12章） 本部分将视角提升至宏观层面，研究金融系统层面的稳定性问题，特别是如何通过政策工具来干预和稳定市场。 第9章：金融摩擦与信贷周期 本章将金融部门视为实体经济的放大器。我们引入 Bernanke-Gertler 框架，分析金融加速器（Financial Accelerator）效应，即资产负面冲击如何通过信贷约束放大经济衰退。重点分析了资本充足率和贷款损失准备金对信贷供给的影响机制。 第10章：系统性风险的测度与识别 我们探讨了衡量系统重要性（Systemic Importance）的多种指标，超越传统的“大而不倒”。重点介绍基于边际期望损失（MES）、条件风险价值（CoVaR）和网络中心性（Network Centrality）的测度方法，以识别隐藏在金融网络深处的风险聚集点。 第11章：宏观审慎工具箱的应用 本章详细评估了逆周期资本缓冲（CCyB）、贷款价值比（LTV）限制、债务收入比（DTI）限制等宏观审慎工具的有效性。我们分析了这些工具在不同经济周期中对抑制信贷过度扩张和稳定资产负债表的作用。 第12章：中央银行的最后贷款人职能与流动性危机干预 本章分析了央行在危机中扮演“最后贷款人”的角色。重点讨论了抵押品资格的动态变化、贴现窗口操作的设计，以及量化宽松（QE）和量化紧缩（QT）政策对市场利率结构和风险溢价的长期影响。 --- 第四部分：资产负债表与金融机构管理（第13章至第14章） 本部分关注金融机构自身的资本结构、流动性管理与压力测试的实践。 第13章：巴塞尔协议III/IV下的资本充足性与风险加权资产 本章不侧重于统计估计，而侧重于监管框架的结构和经济后果。深入分析了信用风险、市场风险和操作风险的权重计算方法，以及标准化法（SA）与内部评级法（IRB）之间的差异及其对银行行为的影响。 第14章：流动性风险管理：LCR与NSFR的实证分析 详细解读了流动性覆盖比率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的设计原理，以及这些监管要求如何迫使银行调整其资产结构和融资来源。讨论了机构如何管理短期资金的波动和长期错配问题。 --- 第五部分：金融科技（FinTech）与未来挑战（第15章至第17章） 本部分展望了技术创新对传统金融体系带来的颠覆性影响，及其带来的监管新议题。 第15章：分布式账本技术（DLT）与资产代币化 探讨了区块链技术在提高交易结算效率和透明度方面的潜力。重点分析了数字货币（CBDC）和稳定币的潜在影响，以及它们如何挑战传统支付系统和货币政策的有效性。 第16章：人工智能在风险识别中的应用 考察了机器学习方法（如深度学习）在欺诈检测、信用评分、以及早期预警系统中的应用。强调了可解释性（Explainability）在金融决策中的重要性，避免“黑箱”模型带来的监管难题。 第17章：网络安全与金融稳定 将网络安全视为一种新的系统性风险。本章分析了金融基础设施遭受协同攻击的潜在后果，并探讨了跨机构信息共享和弹性恢复能力建设的必要性。 --- 本书的特色： 本书的叙事逻辑聚焦于市场结构、行为驱动、系统交互和监管反应。它避免了对单一时间序列模型（如ARIMA或GARCH族）的冗余介绍，转而采用更具动态性和结构性的分析工具，如网络理论、博弈论在微观结构中的应用，以及宏观金融动态模型的均衡分析。本书旨在培养读者对金融系统复杂性的直觉和解决实际问题的能力，而非仅仅掌握数理推导技巧。 目标读者是具有一定数理基础，并寻求理解当代金融市场深层运行逻辑的研究人员、高级分析师、风险管理者和政策制定者。

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