大学 Visual FoxPro 程序设计上机实验指导与习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:270

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出版时间:2007-2

价格:26.00元

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isbn号码:9787030185167

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好的，这是一份针对一本名为《大学 Visual FoxPro 程序设计上机实验指导与习题》的图书，但内容完全不涉及该书主题的详细图书简介。 --- 《现代金融市场风险管理前沿专题：量化建模与实务应用》 作者： 张伟 教授, 王丽 博士 出版社： 鼎新学术出版社 出版时间： 2024年3月 开本： 16开 页码： 680页 定价： 158.00元 内容简介 本书聚焦于当前全球金融市场瞬息万变的复杂性与高风险性，系统梳理并深入探讨了金融风险管理领域最前沿的量化建模技术及其在实际业务中的应用策略。本书并非传统意义上的金融学或经济学教材，而是面向具有一定数理基础和金融工程背景的专业人士、高级研究人员以及研究生精心编撰的一部深度技术参考书。 第一部分：金融风险的理论基础与演进 本部分首先回顾了金融风险的经典分类（市场风险、信用风险、操作风险与流动性风险），并重点剖析了自2008年全球金融危机以来，监管框架（如巴塞尔协议III/IV）对风险计量和资本充足性提出的新要求。我们着重阐述了非线性风险、尾部风险（Tail Risk）和系统性风险的识别难度，并引入了复杂金融网络理论来解释风险在金融系统中如何传染和放大。本章内容强调理论模型的演进如何适应不断变化的宏观经济环境和金融创新带来的新挑战。 第二部分：市场风险的先进计量模型 本部分是本书的核心技术章节之一。传统VaR（Value at Risk）模型的局限性被详尽剖析后，本书转向介绍更稳健、更具前瞻性的度量方法。 1. 极端值理论（EVT）的应用： 详细讲解了峰值超过阈值（POT）模型、Hill估计量以及如何利用这些工具来更准确地估计高置信度下的风险敞口，尤其适用于处理市场波动率剧烈变化的时期。 2. 期望损失（ES）/CVaR的深度解析： 阐述了条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）作为更一致、更符合偏好效用函数的风险度量指标的优势。书中提供了利用蒙特卡洛模拟和历史情景分析来计算ES的具体算法实现流程，并对比了不同时间序列模型（如GARCH族模型）对ES估计的敏感性。 3. 动态因子模型与风险分解： 引入主成分分析（PCA）和动态因子模型，用于在高维资产组合中识别主要的风险驱动因子，并据此实现风险的有效分解和归因。 第三部分：信用风险的动态建模与压力测试 信用风险的管理已从静态违约概率的估计转向动态违约关联和违约过程的建模。 1. 结构模型与减值模型（Merton/KMV）： 深入讲解了如何通过资产价值的波动来推导公司违约概率（PD）的结构模型，并探讨了如何利用市场数据校准这些模型的关键参数。 2. 信用违约互换（CDS）定价与风险对冲： 本章探讨了基于最优控制理论的CDS定价模型，并详细分析了如何利用CDS曲线拟合和估计潜在的违约强度（Intensity）。 3. 压力测试与情景分析： 强调了在逆境情景下评估交易对手风险和资产组合暴露的重要性。书中提供了构建一致性宏观经济情景的量化方法，以及如何将这些情景映射到特定资产组合的损失分布上。 第四部分：流动性风险的量化与管理 流动性风险的管理越来越被视为与信用和市场风险同等重要的系统性风险来源。 1. 流动性约束的引入： 本部分详细讨论了如何将资产的变现能力和交易成本纳入风险模型。引入了“流动性调整价值”（LAV）的概念，用以衡量在短期内快速抛售资产可能导致的损失。 2. 融资流动性风险建模： 针对金融机构，重点分析了短期融资市场的波动对机构偿付能力的影响，并介绍了基于到期收入和支出匹配的现金流压力测试方法。 第五部分：操作风险与合规风险的量规 操作风险的特点在于其事件驱动和数据稀疏性。本书介绍的量化方法旨在弥补传统定性评估的不足。 1. 贝叶斯网络在操作风险中的应用： 探讨了如何利用贝叶斯网络来建模不同类型操作风险事件之间的依赖关系，从而实现对未来操作损失的概率预测。 2. 合规风险的量化指标构建： 鉴于全球监管趋严，本章设计了一套指标体系，用于评估和量化内部控制的有效性以及潜在的监管罚款风险。 第六部分：先进的计算方法与工具 为实现上述模型的有效运行，本书还专门辟出章节介绍高性能计算在风险管理中的应用。内容涵盖： 1. 高性能计算框架： 介绍了如何利用Python（Pandas, NumPy, SciPy）和并行计算库（如Dask）来加速大规模蒙特卡洛模拟的计算过程。 2. 机器学习在风险预测中的潜力： 讨论了如何应用梯度提升树（XGBoost）或循环神经网络（LSTM）来预测波动率、相关性和违约趋势，并强调了模型可解释性（如SHAP值）在金融合规性审查中的重要性。 本书特色： 深度与广度兼顾： 理论推导严谨，同时贴近实际业务需求，大量案例分析均基于近年来的市场数据。 面向实务的算法实现： 每章关键模型后附有伪代码和应用逻辑说明，便于读者理解和转化为实际的量化工具。 前瞻性视角： 紧密结合了央行、国际清算银行（BIS）和金融稳定委员会（FSB）的最新研究成果和监管动态。 适用对象： 金融工程、量化投资、风险管理、精算学等相关专业的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生，以及银行、券商、保险公司、资产管理公司的风险管理部门、量化交易部门的专业技术人员。阅读本书需要具备微积分、线性代数和基础概率论知识。

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这本书的知识体系构建得相当严谨和系统化，它似乎不仅仅是针对某个特定软件版本的操作手册，更像是为读者搭建了一个坚实的数据库设计与应用思维框架。我特别欣赏它在理论与实践之间的平衡把握。在讲解每一个新的编程概念时，作者总能迅速地引申到实际项目中的应用场景，而不是停留在空洞的语法罗列上。比如，它在讲解数据关系完整性约束时，不是简单地介绍`FOREIGN KEY`的写法，而是深入探讨了在不同业务逻辑下如何选择最佳的参照完整性策略，这对培养真正的“程序思维”至关重要。这种由浅入深、层层递进的编排方式，让读者在掌握具体技能的同时，也理解了其背后的设计哲学。对于想要从“会写代码”跃升到“会设计系统”的读者而言，这种深度剖析是非常宝贵的资源。

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从教材的角度来看，这本书的配套资源和自测环节设置得非常人性化。每一章末尾都有针对性的习题，这些习题的设计涵盖了对本章知识点的不同层次的考察，从基础记忆到高级应用都有所涉猎。更棒的是，它似乎预料到了学习者在自学过程中可能遇到的难点，在某些关键的疑点处做了特别的提示或“陷阱”警告，这种“过来人”的经验分享对于自学者来说简直是雪中送炭。我发现自己做习题时，很少需要频繁地在网络上搜索额外资料来补充理解，大部分疑问都能在书中找到解答的线索。这表明作者对目标读者的学习曲线有着深刻的洞察，使得整本书的自学友好度非常高，有效地减少了学习过程中的挫败感。

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作为一名有一定编程基础的读者，我最关注的是书中示例代码的实用性和前沿性。令人惊喜的是，这本书中的案例设计明显经过了精心的筛选和打磨，它们贴近真实的办公场景，而非那些为了凑页数而设计的简单计算器或“Hello World”级别的小程序。例如，书中关于报表生成和批处理操作的章节，其解决方案不仅有效，而且在性能优化上也提供了独到的见解。我尝试跟着书中的步骤实现了一个库存预警系统的小原型，发现其代码简洁高效，并且充分利用了所学知识点的特性。这种实战导向的内容，极大地提升了学习的成就感和迁移能力。它没有回避复杂问题，反而将这些复杂性拆解为可以理解和掌控的小模块，这点非常值得称道。

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这本书的排版和装帧质量实在令人赞叹，拿到手里就能感受到印刷的用心。纸张的选择很有质感，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更难得的是，很多技术类的书籍在插图和代码示例的清晰度上常常打折扣，但这本书在这方面做得非常出色。图表清晰、注释详尽，即便是初学者也能轻松跟上作者的思路。尤其是那些复杂的数据库结构图示，用色和线条的粗细都处理得恰到好处，极大地降低了理解门槛。这种对细节的关注，体现了出版方对技术学习者群体的尊重。我在翻阅过程中，发现章节间的逻辑过渡也处理得非常流畅，不像有些教材那样生硬地堆砌知识点，而是像一位经验丰富的老师在循序渐进地引导你深入学习。整体来说，从物理触感到视觉体验，这是一次非常愉快的“开箱”体验，让人更有动力去翻开它、去学习它。

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我个人感觉这本书在语言风格上保持了一种非常专业但又不失亲切的语调，这在技术书籍中是比较少见的。它没有采用那种高高在上、令人望而生畏的学术腔调，而是用一种非常务实、接地气的口吻来阐述复杂的技术概念。阅读起来感觉就像是在听一位经验丰富、乐于助人的资深工程师在给你进行一对一的辅导。有时候，作者会在不经意间透露出一些行业内的“最佳实践”或“避坑指南”，这些非正式的经验之谈，其价值往往不亚于正式的理论讲解。这种叙事方式极大地增强了阅读的连贯性和趣味性，使得原本可能枯燥的编程学习过程变得生动起来，让人愿意主动投入时间和精力去深入钻研。

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