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出版者:

作者:兰台工作室

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:2008-12

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787113093846

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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现代金融市场分析与风险管理实务 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实操性的现代金融市场分析与风险管理框架。在全球化和金融科技飞速发展的背景下，理解复杂的金融工具、精湛的市场分析技术以及审慎的风险控制策略，是每一位金融从业者、投资者乃至企业高管的必备技能。本书摒弃了晦涩难懂的纯理论说教，而是聚焦于“如何应用”和“为何有效”，通过大量真实案例和详尽的步骤拆解，构建起一座连接理论与实践的坚实桥梁。 第一部分：宏观经济基础与资产定价原理的重塑 本部分首先系统回顾了宏观经济变量（如利率、通货膨胀、汇率、货币政策）如何影响资产价格的底层逻辑。我们不仅仅停留在传统的总需求/总供给模型，而是深入探讨了行为金融学在宏观预期形成中的作用。 全球宏观驱动力分析： 重点解析了后量化宽松时代央行政策的复杂性，如“数据依赖型”前瞻指引的实际操作效果，以及地缘政治风险如何通过供应链和贸易政策快速传导至资本市场。 固定收益市场深度解析： 详细介绍了收益率曲线的结构性变化，从传统的期限结构理论延伸至信用风险溢价的动态建模。书中包含了如何利用布莱克-戴尔斯（Black-Dahlia）模型的变体来评估企业债的隐含违约概率，并展示了在低利率环境下，如何通过构建杠铃策略和骑乘策略来优化债券投资组合的夏普比率。 权益市场估值方法论的演进： 除了经典的现金流折现法（DCF），本书重点阐述了相对估值法在不同市场周期中的局限性与适用性。特别辟出专章讲解了高增长科技企业的“未来现金流折现法”（FCFF-G）的修正模型，该模型引入了市场渗透率S曲线和网络效应乘数来校准折现率，使估值结果更贴近市场现实。 第二部分：量化分析工具与投资组合构建 本部分是本书的实践核心，旨在教授读者如何运用现代投资组合理论（MPT）的升级工具，构建适应不同市场环境的投资组合。 现代投资组合理论的超越： 详细介绍了马科维茨模型在实际操作中的常见陷阱，如输入参数的敏感性问题。我们引入了Black-Litterman模型，展示如何将投资者的主观观点（Views）有效地纳入到均值-方差优化框架中，从而生成更稳定且符合直觉的资产权重。 因子投资策略的实战部署： 深入剖析了Fama-French三因子、五因子模型，并前瞻性地介绍了最新的动量、质量（Quality）和低波动性（Low Volatility）因子的构建方法。书中提供了使用Python的`statsmodels`和`PyPortfolioOpt`库进行因子暴露度回归分析的完整代码示例，帮助读者识别并对冲特定的风险因子敞口。 另类数据（Alternative Data）的应用： 探讨了卫星图像、信用卡交易数据、供应链传感器数据等非传统数据源如何赋能投资决策。具体案例包括：如何利用零售商的停车场卫星图像预测季度销售额，以及如何通过社交媒体情绪分析来捕捉短期市场错位。 第三部分：金融风险的识别、计量与对冲 风险管理是确保投资策略可持续性的基石。本部分聚焦于如何科学地衡量和管理市场风险、信用风险和操作风险。 市场风险计量前沿： 详细对比了历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟的优缺点。重点讲解了条件风险价值（CVaR）作为替代标准VaR的优势，特别是其满足一致性公理的特点。书中提供了使用C++库进行大规模蒙特卡洛模拟以计算期权组合CVaR的详细流程。 信用风险建模与定价： 区别于传统的评分卡模型，本书着重介绍了基于结构化模型的Merton模型及其在评估企业债务可持续性中的应用。同时，对信用衍生品如CDS（信用违约互换）的定价模型进行了深入剖析，阐述了CDS曲线的构建过程及其在银行资产负债表风险对冲中的作用。 衍生品风险的动态对冲： 系统的介绍了希腊字母（Greeks）的实际计算与应用，特别是Delta、Gamma、Vega和Theta在不同波动率环境下的动态变化。书中通过一个外汇期权组合的案例，演示了如何利用Delta对冲构建一个风险中性的投资头寸，以及如何利用Vanna和Charm来管理时间衰减和波动率变化带来的风险。 第四部分：金融科技（FinTech）与未来趋势 本部分展望了技术变革对传统金融生态的颠覆性影响，并探讨了从业者应如何适应。 区块链技术在资本市场的潜力： 探讨了分布式账本技术（DLT）如何重塑证券结算和资产代币化（Tokenization）的流程，特别是其对降低交易对手风险的贡献。 机器学习在量化交易中的实践： 介绍如何使用深度学习（如LSTM网络）来处理高频金融时间序列数据，并应用于高频做市策略和事件驱动型套利策略。书中强调了模型可解释性（Explainable AI, XAI）在金融决策中的重要性，以避免“黑箱”操作带来的监管和信任风险。 监管科技（RegTech）与合规挑战： 讨论了自动化报告、实时监控和反洗钱（AML）流程中AI技术的应用，帮助金融机构在日益复杂的全球监管环境下保持敏捷性。 本书的结构设计紧密围绕“分析-决策-执行-控制”的闭环管理流程，适合具有一定基础经济学和金融学知识，渴望将理论知识转化为实际市场竞争力的专业人士。通过阅读本书，读者将能掌握一套系统化、前沿化的金融分析和风险管理工具箱。

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