数学建模的认识与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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页数:216

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出版时间:1970-1

价格:25.00元

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isbn号码:9787562450351

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 高等教育
• 应用数学
• 算法
• 优化
• 仿真
• 案例分析
• 实践指导
• 问题求解
• 模型构建

现代金融分析与风险管理前沿 内容提要： 本书旨在为金融、经济及相关领域的专业人士和高级学生提供一套全面、深入且与时俱进的现代金融分析与风险管理框架。在当前全球金融市场复杂性日益增加的背景下，传统的分析方法已难以应对快速变化的经济环境和新兴的金融工具。本书将视角聚焦于量化分析、大数据应用、金融科技（FinTech）驱动下的风险识别与控制，以及前沿的监管科技（RegTech）实践。 第一部分：量化金融基础与衍生品定价 本书的开篇将系统回顾现代金融理论的基石，但重点在于如何将这些理论应用于实际的量化操作中。 第一章：现代投资组合理论的深化与实际挑战 本章将超越经典的马科维茨模型，深入探讨后现代投资组合优化的最新进展，包括风险度量的新范式（如条件风险价值CVaR、预期缺口ES的应用）、高维数据下的因子模型构建（如APT模型的扩展与多重共线性处理），以及在存在交易成本和流动性约束下的约束优化方法。我们将详细剖析Black-Litterman模型的实际校准过程，并讨论如何利用机器学习技术对市场情绪和宏观经济指标进行有效的因子嵌入。 第二章：随机微积分在金融工程中的应用 本章将侧重于伊藤积分、随机微分方程（SDEs）在金融建模中的实际求解与应用。我们将详细解析Black-Scholes-Merton (BSM) 模型的局限性及其在不连续跳跃风险（Jump-Diffusion Models）下的修正，例如Merton跳跃扩散模型和Kou双指数跳跃模型。对于期权定价，我们将深入探讨有限差分法（FDM）和蒙特卡洛模拟（MCS）在处理奇异期权（如奇异期权、障碍期权）时的数值稳定性与计算效率的权衡。此外，还会介绍Heston随机波动率模型的实际校准流程，特别是其对波动率微笑/扭曲的解释能力。 第三章：固定收益证券的动态分析 本章聚焦于利率衍生品和信用风险的建模。我们不满足于Vasicek或CIR模型的基础介绍，而是深入探讨Hull-White模型的二叉树和数值解法，以及更现代的Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架在远期利率曲线动态演变中的应用。在信用风险方面，我们将详细解析结构化模型（如Merton结构模型）与强度模型（如Jarrow-Turnbull模型）的区别与联系，并讨论如何利用高频交易数据校准风险中性概率测度下的违约频率。 第二部分：金融风险量化与管理前沿 本部分是本书的核心，重点关注在复杂金融产品和市场结构下，如何构建健壮的风险管理体系。 第四章：信用风险量化与巴塞尔协议III/IV的实施 本章将全面梳理全球系统重要性银行（G-SIBs）面临的资本充足率挑战。我们将详述内部评级法（IRB）下的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）的参数估计方法，特别是针对缺乏历史数据的影子银行和新兴市场实体的“最坏情况估计法”。此外，还将详细阐述信用风险加权资产（RWA）的最新监管计算方法，并探讨抵押债务债券（CDOs）和资产支持证券（ABS）在当前监管框架下的重估与压力测试要求。 第五章：市场风险与压力测试的先进技术 本书将超越传统的历史模拟法（HSM）和参数法（Var），重点介绍基于跳跃扩散过程的VaR计算，以及期望损失（ES）的实证估计。在压力测试方面，我们将介绍宏观经济情景生成模型，包括如何使用结构化向量自回归模型（SVAR）生成一致性的宏观冲击路径，并评估这些冲击对银行资产负债表的影响。此外，还会介绍尾部风险的监测工具，例如基于极值理论（EVT）的峰值超过模型（POT）。 第六章：操作风险与合规风险的量化建模 操作风险的建模因其数据稀疏性和事件的非正态性而极具挑战性。本章将介绍损失数据分布拟合方法，包括使用Lognormal、Gamma或混合分布来描述损失频率和严重性。我们将探讨关键风险指标（KRIs）的构建与实时监测机制，并结合流程挖掘（Process Mining）技术来识别内部流程中的潜在漏洞，从而实现从“事后追溯”到“事前预防”的转变。 第三部分：大数据、AI与金融科技在风控中的集成 本部分探讨如何利用前沿技术革新传统风险管理流程，提升决策效率和准确性。 第七章：机器学习在信用评分与欺诈检测中的应用 本章将详细介绍梯度提升机（GBM）、随机森林（RF）以及深度神经网络（DNN）在构建非线性信用评分模型中的优势。我们将重点讨论模型的可解释性（Explainable AI, XAI），如SHAP值和LIME方法，以满足监管对模型透明度的要求。在欺诈检测方面，我们将探讨图神经网络（GNN）如何有效识别复杂的关联交易网络和洗钱模式。 第八章：高频数据、流动性风险与市场微观结构 随着交易频率的提高，流动性风险已成为系统性风险的重要组成部分。本章将分析订单簿数据的结构与特征，介绍基于到达率和执行率模型（如Arias-Feniger模型）来估计订单簿深度和冲击成本。我们将展示如何利用高频数据计算有效市场冲击（Market Impact），并将其纳入交易成本模型和日内流动性风险度量中。 第九章：监管科技（RegTech）与合规自动化 本章将概述RegTech的生态系统及其对合规流程的颠覆。我们将探讨自然语言处理（NLP）技术在解读新颁布的监管文件、识别潜在合规冲突中的应用。此外，还将详细介绍分布式账本技术（DLT）如何在跨境支付、交易后结算和KYC/AML流程中提高透明度、降低运营成本，并增强数据审计的可追溯性。 总结与展望： 本书的最终目标是帮助读者建立一个跨越理论、量化技术与新兴科技的综合性金融风险管理知识体系。它强调在复杂的、数据驱动的金融环境中，风险管理者必须具备批判性思维和持续学习的能力，以应对不断演变的全球金融挑战。书中提供的模型和方法论均基于严谨的数学基础和最新的行业实践，旨在成为从业者和研究人员的得力工具书。

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