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出版者:Springer

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-06-14

价格:USD 139.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540219880

丛书系列:

图书标签:

• 云计算
• Grid Computing
• Cooperative Computing
• Distributed Systems
• Parallel Computing
• Cloud Computing
• High-Performance Computing
• Computational Grids
• Resource Management
• Scheduling
• Peer-to-Peer Computing

现代金融市场结构与监管：理论、实践与前沿探索 本书聚焦于全球金融市场的复杂演变、核心运行机制、监管框架的构建与调整，以及在技术革新驱动下新兴风险与机遇的深度剖析。 本书旨在为金融专业人士、监管机构决策者、高级学术研究人员以及对宏观经济与金融稳定议题抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。我们摒弃对基础概念的冗余阐述，直接切入当代金融体系面临的核心挑战与最前沿的理论构建。 --- 第一部分：全球金融市场微观结构与动态博弈 本部分将对当前全球主要金融市场（股票、债券、衍生品及外汇市场）的微观结构进行精细描摹，重点分析不同交易机制（如高频交易、做市商制度、中心化清算与去中心化交易）对市场效率、流动性和价格发现的影响。 第一章：市场微观结构理论的再审视 我们详细考察了阿隆达斯（Almgren-Chriss）模型在现代订单簿结构下的局限性与修正。重点分析了信息不对称性（Adverse Selection）与流动性冲击（Market Impact）在不同交易量层级上的动态交互。引入了“市场黏性”的量化指标，用以衡量市场在面对突发抛售或买盘时恢复平衡所需的时间常数。探讨了新型做市策略，如基于预测性订单流分析的动态做市算法，及其对“闪电崩盘”（Flash Crash）的潜在贡献。 第二章：债券市场的结构性异化与挑战 全球利率环境的剧烈波动，使得固定收益市场面临前所未有的挑战。本书深入分析了场外交易（OTC）市场与电子化交易平台之间的权力转移，特别是美国国债和欧洲国债市场在“去中介化”趋势下的表现。研究了中央清算对手方（CCP）机制在系统性风险管理中的双刃剑效应——如何在提升交易对手风险透明度的同时，集中了操作和清算风险。引入了“影子银行体系”中固定收益工具（如回购协议和资产证券化产品）的隐性杠杆水平的评估模型。 第三章：衍生品市场的功能与非预期后果 重点考察了利率互换、信用违约互换（CDS）等复杂衍生工具在风险对冲与投机中的角色演变。分析了2008年金融危机后监管改革（如《多德-弗兰克法案》）对场外衍生品市场的冲击，特别是强制中央清算的实施效果。本章对“风险转移的有效性”进行了计量分析，质疑了在极端市场条件下，CDS等工具是否真正起到了分散风险的作用，还是仅仅在市场压力下将风险重新配置或放大。 --- 第二部分：金融监管的范式转移与治理困境 本部分着眼于后危机时代全球金融监管理念的根本性转变，从单一机构监管转向宏观审慎管理，并探讨了全球监管协调的实际困境与地缘政治对金融治理的影响。 第四章：宏观审慎政策工具箱的精炼与应用 本书将宏观审慎政策（Macroprudential Policy）视为对传统微观审慎（资本充足率、流动性覆盖率等）的必要补充。详细剖析了逆周期资本缓冲（CCyB）、贷款价值比（LTV）限制、债务收入比（DTI）限制等工具在不同经济周期中的最佳设定区间。特别关注了对系统重要性金融机构（G-SIFIs）的“生前遗嘱”（Living Will）机制的有效性评估，以及其在应对跨国大型机构有序清算时的实际操作障碍。 第五章：全球监管套利与巴塞尔协议的演进 深入探讨了国际银行监管框架（巴塞尔协议III/IV）在不同司法管辖区实施中的差异性与监管套利空间。分析了资本要求（如市场风险标准SA-CCR、操作风险框架）在量化上带来的非预期后果，例如对某些特定业务的过度资本配置挤压，以及激励银行采用更复杂的内部模型进行风险规避的行为。本章还探讨了“影子银行”监管框架的建立，即如何将金融控股公司、非银行金融中介纳入宏观审慎的视野。 第六章：金融稳定与中央银行的权力边界 探讨了中央银行在维持金融稳定中角色的扩展，特别是量化宽松（QE）和量化紧缩（QT）对资产价格、财富分配和风险偏好的长期影响。审视了央行作为最后贷款人（Lender of Last Resort, LOLR）职能的边界，以及在非银行金融机构面临流动性危机时，央行干预的合法性与有效性问题。分析了央行数字货币（CBDC）的潜在监管意义，包括其对商业银行信用创造能力的冲击以及对货币政策传导机制的重塑。 --- 第三部分：金融科技（FinTech）与系统性风险的新维度 本书的最后一部分聚焦于技术革新如何重塑金融生态，并引入了计算复杂性理论来分析由新型技术驱动的系统性风险。 第七章：分布式账本技术（DLT）对基础设施的颠覆 不局限于加密货币的讨论，本章重点分析了许可型区块链技术在贸易融资、供应链金融和证券结算中的实际应用案例。评估了DLT在提升交易后处理效率（Post-Trade Efficiency）方面的潜力，同时也量化了其在互操作性（Interoperability）、监管可审查性（Auditability）以及治理模式方面的核心难题。讨论了“智能合约”的法律效力与执行风险。 第八章：人工智能与复杂决策中的黑箱风险 探讨了机器学习模型（特别是深度学习）在信用评分、算法交易和欺诈检测中的广泛应用。核心关注点在于模型的“可解释性”（Explainability）与“稳健性”（Robustness）。引入了计算社会科学的视角，分析当大量金融机构依赖同源的AI模型进行决策时，可能导致的“集体错误”或“模型反馈循环”，从而放大市场波动。提出了针对AI模型风险的压力测试框架。 第九章：网络安全与金融韧性的量化评估 随着金融体系的数字化和互联性增加，网络风险已成为一阶系统性风险。本章构建了一个基于网络拓扑学的金融机构间依赖关系模型，用于模拟大规模网络攻击的情景。评估了关键基础设施（如支付系统、云服务提供商）的单点故障风险。提出了提升“金融韧性”（Resilience）的对策，包括跨机构的威胁情报共享机制与冗余计算架构的构建标准。 --- 结论：迈向一个更具适应性的金融未来 本书最后总结了当前金融体系在“效率-稳定-公平”三者之间进行权衡的永恒困境。强调未来的监管模式必须是动态的、反应性的且基于风险的，而不是基于特定技术的僵化规则。成功驾驭未来，需要监管机构、市场参与者和技术创新者之间建立更深层次的协作与理解。 本书内容基于最新的计量经济学研究、监管文件分析以及金融工程的最新进展，力求提供一个既具理论深度又贴近市场实践的综合性分析框架。

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我最近开始阅读一本叫做《Grid and Cooperative Computing》的书，这本书名本身就很有吸引力。我是一名在金融领域工作的量化分析师，我的工作内容主要是开发和回测复杂的交易策略，分析大量的市场数据，并进行风险建模。在金融领域，速度和精度是至关重要的，尤其是在处理高频交易数据或者运行复杂的蒙特卡罗模拟时，对计算能力的要求非常高。我一直在寻找能够帮助我提升计算效率的方法。这本书的“Grid Computing”概念，让我联想到是否可以通过构建一个强大的分布式计算网络，将海量的历史数据分析和策略回测任务并行化，从而大大缩短我的研究周期。而“Cooperative Computing”则让我想到，不同部门、不同团队之间是否可以通过共享计算资源和协同分析，来加速金融模型的研发和风险评估的过程。我希望这本书能为我提供一些关于如何构建和利用分布式计算环境的理论框架和实践指导，比如如何将我的Python或R语言编写的分析代码迁移到分布式平台上，如何进行有效的数据并行和任务并行。当然，如果书中能包含一些金融领域的实际应用案例，展示了Grid and Cooperative Computing如何帮助金融机构解决实际问题，那就更能激发我的思考和灵感了。

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这本书，名字就叫《Grid and Cooperative Computing》，光听名字就觉得挺有分量的。我拿到它的时候，其实挺犹豫的，因为我对“Grid”和“Cooperative Computing”这两个概念，虽然大概知道点皮毛，但深入了解却很少。我平时主要关注的是机器学习和深度学习在实际应用中的一些算法和模型，比如如何用深度学习来做图像识别、自然语言处理，或者在推荐系统里怎么优化算法。所以我对这本书，更多的是一种探索未知领域的好奇，想看看它到底能给我带来什么新的视角。我希望它能不仅仅是理论上的堆砌，而是能有一些实际案例的分析，能够让我看到这些“Grid”和“Cooperative Computing”的理念是如何落地，并且解决实际问题的。例如，会不会涉及到一些分布式计算的架构设计，或者在并行处理时如何协调不同计算节点之间的通信和资源分配？会不会有关于如何构建大型计算集群的指导，或者在使用云平台进行大规模计算时的一些最佳实践？我特别期待能看到一些与我目前研究领域相关的应用，哪怕是间接的联系，只要能启发我思考如何将我的技术应用到更广泛的计算场景中，都很有价值。这本书的名字本身就暗示了一种宏大和协同，我想它可能在构建更强大的计算能力和实现更高效的资源利用方面，会有一些深刻的见解。

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我最近入手了一本《Grid and Cooperative Computing》，坦白说，我对其中的“Grid”这个概念，一直抱有一种“听起来很厉害，但具体是什么不太清楚”的状态。我平时主要在做的是软件开发，特别是构建一些分布式系统的基础模块。我经常会遇到需要处理大量并发请求，或者需要将数据处理任务分散到多个服务器上的场景。因此，我对如何有效地管理和协调这些分布式资源非常感兴趣。这本书的标题，让我觉得它可能会深入探讨如何构建一个由大量异构计算节点组成的“网格”，以及这些节点之间如何进行有效的通信和协作。我希望书中能提供一些关于分布式计算架构的设计原则，比如如何保证系统的容错性、可伸缩性，以及如何在资源受限的环境下进行高效的任务调度。我特别想知道，在“Cooperative Computing”的框架下，有哪些成熟的模型或算法可以借鉴，来解决分布式系统中数据一致性、任务同步等复杂问题。当然，如果书中能包含一些实际的案例研究，展示了如何成功地部署和管理大规模的Grid Computing系统，那就更好了。我希望能从中获得一些可以直接应用于我目前工作中，能够提升系统性能、降低运营成本的宝贵经验。

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我最近偶然翻阅了一本名为《Grid and Cooperative Computing》的书，它的封面设计和书名给我留下了深刻的印象。虽然我本人并不是直接从事计算密集型研究的科学家，但我一直对高性能计算在科学发现中的作用非常着迷。我主要的研究领域集中在生物信息学，特别是基因组学和蛋白质组学数据的分析。在这些领域，我们经常面临海量数据的挑战，例如全基因组测序数据、蛋白质相互作用网络数据等，这些数据的分析往往需要巨大的计算能力和复杂算法的支持。我一直很好奇，像“Grid Computing”这样的概念，是否能为我们解决这些计算难题提供新的思路？它是否能解释如何将分散的计算资源，比如大学里的高性能计算集群，甚至是全球范围内的计算能力，整合起来，形成一个强大的计算平台，来加速我们的研究？而“Cooperative Computing”这个词，则让我联想到不同实验室、不同研究机构之间如何共享计算资源和协同研究，从而推动整个领域的进步。我特别希望这本书能提供一些关于如何设计和实现分布式计算策略的见解，即使不是直接针对生物信息学，但其核心思想也能启发我思考如何优化我的数据分析流程，如何更有效地利用现有的计算资源，甚至是如何与其他研究者合作，共同攻克那些单凭一己之力难以解决的科学难题。

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最近迷上了一本叫《Grid and Cooperative Computing》的书，虽然我本身不是计算机科学的科班出身，但对它里面的“计算”二字却情有独钟。我之前主要是在做一些关于数据可视化的工作，尤其是在处理大规模、多维度的数据集时，常常会遇到性能瓶颈。比如，当我需要对数百万甚至上亿条记录进行复杂的统计分析和图形渲染时，一台普通的电脑常常会不堪重负，需要很长的时间才能得到结果。因此，我一直对如何利用更强大的计算资源来加速我的工作流程很感兴趣。这本书的标题，尤其是“Grid”这个词，让我联想到了一种分布式的、跨地域的计算网络，这是否意味着它可以帮助我将繁重的计算任务分散到多个节点上，从而大幅缩短处理时间？而“Cooperative Computing”则让我想象到，不同的计算单元是如何协同工作，像一个团队一样，共同完成一项复杂的任务。我希望这本书能给我一些关于如何构建和管理这种计算环境的初步概念，甚至是一些能够直接应用到我工作流程中的方法论。比如，是否有提到如何将我的数据可视化算法进行并行化处理？如何有效地将计算任务分解并分配给不同的计算资源？书中会不会讲解一些实际的案例，展示了数据科学家或工程师是如何利用“Grid and Cooperative Computing”来解决大数据处理和分析中的挑战的？我对它能为我提供解决实际痛点提供思路和方向抱有很大的期待。

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