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页数:266

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出版时间:2009-3

价格:32.80元

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isbn号码:9787811246322

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现代金融市场与风险管理：理论、模型与实践 本书聚焦于21世纪以来飞速发展的现代金融市场，深入剖析其运行的底层逻辑、核心理论框架、前沿的量化模型及其在实际业务中的应用与挑战。 第一部分：现代金融市场基础架构与演化 本部分旨在为读者构建一个全面、系统的现代金融市场认知框架。我们将从历史的纵深出发，考察金融市场从场内交易向电子化、全球化、碎片化演变的历程。 第一章：金融市场的基本要素与结构 本章详细界定了金融资产的分类、交易机制的演进，特别是衍生品市场（包括期货、期权、互换）的结构性变化。重点分析了场外交易（OTC）市场与集中清算所（CCP）在系统重要性中的角色转换。我们不仅探讨了货币市场、资本市场、外汇市场的功能定位，还引入了数字资产和代币化金融（Tokenization）对传统结构带来的冲击与融合。 第二章：金融市场微观结构理论 深入研究交易场所的微观运作规律。本章将介绍信息不对称、流动性供给与需求的动态平衡模型。详细阐述了最优执行算法（如VWAP, TWAP, 延迟执行策略）背后的数学原理，并对比了做市商制度、限价订单簿（Limit Order Book, LOB）模型（如功率法则、幂律分布）的实证检验结果。理解LOB的深度、广度与价格发现效率，是把握市场有效性的关键。 第三章：全球金融一体化与监管范式 随着巴塞尔协议Ⅲ、多德-弗兰克法案以及欧洲金融工具市场指令（MiFID II）的实施，全球金融监管进入了“更审慎、更透明”的新阶段。本章分析了跨境资本流动、金融基础设施的互联互通，以及宏观审慎政策（Macroprudential Policy）如何从单一机构监管转向系统性风险防控。特别关注了金融科技（FinTech）创新（如分布式账本技术）在监管科技（RegTech）中的应用潜力与监管套利风险。 --- 第二部分：金融资产定价与衍生工具深化研究 本部分是本书的核心理论构建部分，着重于构建严谨的数学模型来描述资产价格的随机过程，并为复杂的金融合约提供定价依据。 第四章：随机微积分基础与资产价格模型 建立理解连续时间金融模型的数学基础。本章复习并深化了布朗运动（Wiener Process）、伊藤积分（Itô Integral）和伊藤引理（Itô's Lemma）。在此基础上，详细推导了描述股票价格的几何布朗运动（GBM）模型，并对比了Heston随机波动率模型和跳扩散（Jump-Diffusion）模型的适用场景与参数估计方法。讨论了模型风险的内在来源。 第五章：无套利定价理论与衍生品核心模型 严格阐述无套利原理（No-Arbitrage Principle）在衍生品定价中的基础地位。重点解析了布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的建立过程、核心假设（如恒定波动率、连续交易）及其在实务中的修正（如波动率微笑/倾斜的成因分析）。随后，转向更具普遍性的风险中性定价（Risk-Neutral Pricing）框架，利用鞅论（Martingale Theory）对欧式期权和美式期权进行定价。 第六章：利率衍生品与固定收益市场建模 利率模型是固定收益定价的基石。本章系统介绍短率模型（Short-Rate Models），包括Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型，探讨了其对短期利率波动的刻画能力。更进一步，引入了Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架，该框架能够更灵活地对远期利率演化进行建模，并用于无套利地校准远期利率曲线。此外，探讨了可转换债券（Convertible Bonds）与抵押贷款支持证券（MBS）的复杂定价挑战。 --- 第三部分：金融风险管理与量化实践 本部分将理论模型与实际风险度量、资产管理决策紧密结合，探讨现代金融机构如何量化、控制和对冲风险。 第七章：信用风险建模与违约概率估计 信用风险管理是金融机构稳健运营的关键。本章区分了结构性模型（如Merton模型，基于期权理论）和还原型模型（Reduced-Form Models，如Jarrow-Turnbull模型，基于强度过程）。重点讲解了如何利用历史违约数据和市场信息（如信用违约互换CDS的价差）来估计和校准违约概率（PD）和违约损失率（LGD）。 第八章：市场风险度量与压力测试 量化市场风险的核心工具是风险价值（Value-at-Risk, VaR）及其改进方法。本章详细比较了参数法（如Variance-Covariance VaR）、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation）的优缺点。鉴于VaR在尾部风险度量上的不足，本章投入大量篇幅介绍预期损失（Expected Shortfall, ES/CVaR）的计算与应用，并讨论了基于极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）的尾部风险建模。最后，阐述了监管层面的压力测试框架设计与执行要点。 第九章：投资组合优化与资产配置策略 回顾经典马科维茨均值-方差优化理论，并引入了更适应现代市场环境的优化方法。重点讨论了Black-Litterman模型，该模型有效地结合了市场均衡观点与投资者的主观判断（Views），解决了传统均值-方差模型对输入参数敏感性过高的问题。本章还探讨了风险平价（Risk Parity）策略、因子投资模型（如Fama-French三因子、五因子模型）在实际资产配置中的应用与动态调整。 --- 第四部分：金融科技与未来趋势 本部分展望了金融科技（FinTech）对金融市场的深远影响，探讨了计算金融学的最新发展。 第十章：量化交易与高频数据分析 随着交易速度的提升，高频数据分析成为前沿领域。本章关注金融时间序列中的高频特性，如微观结构噪声、最优采样频率的选择。深入介绍因子挖掘技术（Factor Mining）和机器学习在预测模型（如SVM、神经网络）中的应用，包括其在避免过度拟合和特征工程方面的挑战。 第十一章：计算金融中的模拟技术与大数据 蒙特卡洛方法在金融工程中的应用贯穿全书，本章专门探讨其加速技术，如准蒙特卡洛序列（Quasi-Monte Carlo）、控制变量法与重要性抽样法。此外，本书也将探讨大数据环境下的模型校准方法，包括如何利用机器学习技术处理非结构化数据（如新闻情绪）来增强传统定价和风险模型的预测能力。 总结与展望 本书旨在提供一个严谨的、面向实践的现代金融知识体系，强调理论的深度与模型的适用性。读者在掌握这些工具后，将能更有效地理解、分析和应对日益复杂化的全球金融市场挑战。本书适合金融工程、量化金融、风险管理领域的专业人士、高级研究生以及致力于深入理解现代金融运作机制的研究人员。

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