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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Boris Blumberg

出品人:

页数:770

译者:

出版时间:2008-04-01

价格:USD 58.08

装帧:Paperback

isbn号码:9780077117450

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 商业研究方法
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• 数据分析
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• 市场调研
• 学术研究
• 管理学

《全球视野下的前沿金融学：理论、模型与实务应用》 图书简介 本书旨在为金融学、经济学及相关领域的学者、高级研究人员和专业人士，提供一个全面、深入且高度前沿的知识体系，聚焦于当前全球金融市场复杂性、创新性以及面临的监管挑战。本书并非一本基础教材，而是立足于对成熟理论的深刻理解之上，探讨当代金融研究热点、新兴量化工具的应用，以及跨国金融体系的动态演变。 第一部分：宏观审慎性与系统性风险的量化前沿 本部分深入探讨了全球金融危机后，宏观审慎政策框架的构建与量化挑战。我们摒弃了传统的、侧重于单一机构风险评估的方法论，转而聚焦于系统性风险（Systemic Risk）的测度与动态建模。 高维度的网络拓扑分析（High-Dimensional Network Topology）： 详细介绍如何运用图论和网络科学方法，识别金融机构间的溢出效应（Contagion Effects）。研究内容涵盖从传统的CoVaR、ΔCoVaR指标，到更复杂的基于信息熵和复杂适应系统（CAS）模型的构建，用以模拟极端市场条件下的相互依赖性。 气候变化与金融稳定（Climate Change and Financial Stability）： 这是一个极具前瞻性的章节。我们探讨了物理风险（Physical Risks）和转型风险（Transition Risks）如何通过资产定价、信贷传导机制对宏观经济产生冲击。书中提供了将非结构化气候数据转化为可用于金融压力测试的结构化变量的方法论，并探讨了中央银行在应对“棕色资产”暴露方面的作用。 货币政策的非线性传导机制： 在低利率或零利率下限（ZLB）环境中，传统的IS-LM模型已显不足。本部分着重分析了量化宽松（QE）、负利率政策（NIRP）以及前瞻性指引（Forward Guidance）在不同经济周期中的非对称影响，并构建了包含预期形成机制的DSGE模型变体。 第二部分：量化投资与机器学习在资产管理中的深度应用 本部分聚焦于金融工程与计算科学的交叉领域，探讨如何利用尖端计算工具解决传统计量经济学模型难以捕捉的非线性、高频数据问题。 深度学习在因子挖掘中的突破： 传统的Fama-French五因子模型已无法完全解释资产收益的异质性。本书详述了如何使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer架构，从海量的另类数据（Alternative Data）中，提取具有预测能力的、更具动态性的投资因子。特别关注了注意力机制（Attention Mechanism）在识别关键信息输入方面的优势。 强化学习在动态最优执行中的实践（Optimal Execution with Reinforcement Learning）： 对于大型机构投资者而言，交易成本管理至关重要。本章详细阐述了如何将最优控制理论与深度Q网络（DQN）相结合，构建能够在不同市场波动性和流动性条件下，实时调整交易策略的智能体。内容包含对市场冲击的建模与最小化。 高频数据的微观结构分析与延迟套利： 针对Level 3数据和Level 2数据的处理，本书提供了先进的去噪技术和时间序列分解方法，用于识别订单簿（Order Book）中的信息流与流动性供给，以及利用延迟信息进行统计套利的稳健策略设计。 第三部分：跨国金融、监管科技与数字货币的未来 本部分将视角拉至全球层面，审视国际资本流动、地缘政治风险对金融市场的影响，以及金融科技（FinTech）带来的结构性变革。 国际资本流动的溢出效应与传染病模型： 采用时间序列的协整分析（Cointegration）和面板数据模型，量化分析发达经济体货币政策向新兴市场传导的强度和路径。重点讨论了“特里芬难题”在当前全球储备货币体系中的新表现，以及资本管制在应对短期冲击时的有效性边界。 监管科技（RegTech）的架构与效能评估： 随着金融合规成本的爆炸式增长，RegTech的应用成为必然。本书探讨了利用自然语言处理（NLP）技术对法律文件（如MiFID II、巴塞尔协议III/IV）进行自动化解读，以及利用分布式账本技术（DLT）增强监管报告透明度和效率的实际案例与技术挑战。 中心化数字货币（CBDC）的潜在影响分析： 对各国央行正在探索的CBDC，本书从货币政策传导、支付系统效率、金融中介职能重塑等多个维度进行了深入的理论分析与情景模拟。探讨了CBDC对商业银行存款基础的“脱媒”风险，并比较了不同设计方案（如匿名性层次、利率设定）对经济体的影响差异。 本书特色 本书的理论深度和实证广度兼备。它大量引用了近五年在《金融研究》（JF）、《金融经济学评论》（RFS）、《量化金融》（QF）等顶级期刊上发表的前沿文献。作者团队强调方法论的严谨性，提供了大量基于Python和R语言的可复现的分析代码框架（非完整解决方案，而是方法论的实现蓝图），确保读者能够将书中的复杂模型应用于实际数据分析中。本书是寻求跨越金融理论与实践鸿沟、掌握下一代金融分析工具的研究生、博士后及资深从业者的必备参考书。它挑战了对现有金融范式的理解，引导读者思考未来十年金融市场的形态。

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