具体描述
《办公自动化设备使用与维护实训教程》是为了满足高职高专“办公自动化设备使用与维护”课程的需要而编写的实训教程。全书以实训为主，辅以相关理论知识，重在培养读者的实际职业能力。通过实训——直观化、技能化模拟训练，把职业能力渗透到每一个环节，体现在每一个步骤，使读者看得懂、学得会、用得上。
书内共设11个实训，每个实训分别训练某类设备的使用与维护技能。在内容的组织上，《办公自动化设备使用与维护实训教程》符合理论必需够用、重在技能培养的高职教学理念，实训的目的性、可操作性强。通过实训，学生能力进阶明显，有助于培养学生的学习成就感，容易实施过程考核。
《办公自动化设备使用与维护实训教程》知识讲解到位，操作步骤清楚，简单易懂，适合作为计算机类专业或文秘专业的教材，也适合作为办公设备使用、维护人员的普及读本，是办公文秘人员、计算机操作员、系统维护与维修人员、IT从业人员实用参考书。
现代金融风险管理：理论、模型与实践 本书简介 本书深入剖析了现代金融体系中风险管理的复杂性与核心要素，旨在为金融机构、监管机构从业者以及相关专业学生提供一套全面、系统且具备实操指导价值的理论框架与工具箱。我们聚焦于在当前全球化、数字化浪潮下，金融风险形态的演变，并详细阐述了如何运用先进的量化模型和稳健的治理结构来有效识别、计量、监控和控制各类风险。 第一部分：金融风险的宏观图景与基础理论 第一章：全球金融体系中的风险生态 本章首先勾勒出当前全球金融市场的宏观风险格局，探讨了地缘政治冲突、气候变化对金融稳定性的潜在冲击。随后，详细界定了金融风险的分类体系，包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险以及新兴的声誉风险和系统性风险。我们引入了风险的本质——不确定性与损失可能性之间的关系，并探讨了风险偏好（Risk Appetite）在企业战略制定中的关键作用。 第二章：风险治理与监管框架的演进 本章追溯了二战后直至巴塞尔协议III/IV时代全球金融监管思想的演变历程。重点分析了“三大支柱”框架（最低资本要求、监管审查和市场纪律）如何重塑了银行的风险资本配置。此外，本书详细解读了宏观审慎监管（Macroprudential Regulation）的核心理念，特别是逆周期资本缓冲（CCyB）和系统重要性金融机构（SIFI）监管的机制及其对金融稳定性的意义。我们强调了有效的内部治理结构，包括董事会风险委员会的职责划分和“三道防线”模型的实际运作。 第二部分：核心风险的计量与建模 第三章：信用风险的精细化管理 信用风险是金融机构面临的传统核心风险。本章摒弃了传统的基于历史违约率的简单评估方法，转向现代计量技术。详细介绍了结构化模型（如Merton模型）和简化模型（如KMV模型）的原理、参数估计与应用局限。重点讲解了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）的内部评级法（IRB）框架下的校准过程。此外，本书对信用风险集中度管理、压力测试中的信用组合迁移分析进行了深入探讨。 第四章：市场风险计量：从VaR到ES 市场风险的量化是金融工程的核心。本章首先系统梳理了历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法在计算风险价值（VaR）中的应用及其技术难点（如尾部风险的捕捉能力不足）。随后，重点介绍了预期损失（Expected Shortfall, ES/CVaR）作为VaR的改进指标，详细阐述了其优势及其在监管资本计算中的采纳趋势。对于利率风险和外汇风险，本书提供了敏感性分析矩阵和久期/凸性分析的实操指南。 第五章：操作风险与新兴风险的量算 操作风险的量化因其事件驱动性和非结构化特性而极具挑战性。本章阐述了“损失数据收集法”（LDA）和基于业务流程的损失分布分析。更具前瞻性的是，本书开辟专章讨论了技术风险（如云服务依赖、系统宕机）和网络安全风险的量化框架，包括弹性指标的构建。对于日益重要的气候风险，我们引入了物理风险和转型风险的初步量化框架，及其对资产负债表的潜在影响评估。 第三部分：风险应对与前沿技术应用 第六章：流动性风险的实时监测与压力测试 流动性风险管理已从静态的资产负债表匹配转向动态的现金流预测。本章详细解析了流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的计算细节及其对银行资产配置的影响。重点介绍了情景分析和压力测试在评估极端流动性冲击下的生存能力。本书提供了构建多维度流动性指标体系的实用建议，包括资金来源的集中度、可替代资产池的质量评估。 第七章：金融衍生品与风险对冲策略 本章深入探讨了远期、期货、期权和互换等衍生工具在风险管理中的应用。着重分析了对冲会计准则下的套期保值有效性测试。对于复杂的结构化产品，本书详细解释了Delta、Gamma、Vega、Theta等希腊字母的含义及其如何指导动态对冲策略的执行，避免过度对冲或对冲不足。 第八章：金融科技（FinTech）赋能下的风险管理升级 本章聚焦于大数据、人工智能和机器学习（ML）在风险管理领域的革命性应用。探讨了如何利用ML算法提高信用评分的准确性、识别异常交易模式（反欺诈）以及优化操作风险事件的预测模型。详细分析了可解释人工智能（XAI）在风险决策中的重要性，确保模型预测的透明度和可问责性。同时，本书也警示了模型风险（Model Risk）在新一代量化工具应用中的潜在放大效应。 结论：构建适应性强的风险文化 本书最后总结道，无论技术如何先进，一个强健的风险文化是所有风险管理体系的基石。成功的金融机构必须将风险意识内嵌于日常运营和战略决策的每一个环节，培养跨部门的风险沟通能力，并建立持续学习和适应不断变化环境的组织韧性。 本书面向金融机构的风险管理专业人员、内部审计师、金融工程研究人员、金融监管机构官员，以及攻读金融工程、量化金融、风险管理硕士及博士学位的学生。通过阅读本书，读者将能掌握从基础理论到前沿量化工具的全面知识体系，为复杂金融环境下的稳健决策提供坚实支撑。
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