Advances in Quantitative Analysis of Finance and Accounting pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lee, Cheng-Few (EDT)

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:

价格:101

装帧:

isbn号码:9789812791689

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 会计
• 量化分析
• 金融工程
• 风险管理
• 投资
• 计量经济学
• 数据分析
• 财务报表分析
• 公司金融

好的，这是一本名为《Advances in Quantitative Analysis of Finance and Accounting》的书籍的简介，内容聚焦于金融和会计领域的前沿量化分析方法，但不包含您提到的这本书的具体内容。 --- 图书简介： 《量化金融与会计前沿：方法论、实践与未来趋势》 本书导言： 在全球经济日益复杂化和数字化转型的浪潮中，金融市场与企业会计实践对精细化、前瞻性的量化分析能力提出了前所未有的要求。传统依赖经验判断和简单统计描述的方法已难以应对高频交易、复杂衍生品定价、以及新兴风险管理模型带来的挑战。本书旨在填补当前学术界与实务界在量化方法论深度应用上的鸿沟，聚焦于那些驱动现代金融机构和会计师事务所决策流程的核心分析范式与技术革新。我们深入探讨如何利用先进的数学工具、计算科学方法以及大数据处理能力，来构建更稳健、更具洞察力的风险模型、估值框架和绩效评估体系。 第一部分：金融工程与高频数据分析 本部分着眼于金融市场微观结构与资产定价的前沿量化模型。我们首先系统性地回顾了随机微积分在衍生品定价中的应用，重点关注局部随机波动率模型（LSVM）及其在期权定价中的实际校准难题。不同于简单的布莱克-斯科尔斯模型，本书侧重于如何利用高频数据（HFD）的非平稳特性，优化模型的参数估计过程，特别是针对跳跃扩散过程的识别与量化。 接下来的章节深入探讨了最优交易执行策略（Optimal Trade Execution）。这不仅仅是一个简单的成本最小化问题，而是涉及流动性冲击、市场冲击成本的动态博弈。我们引入了基于马尔可夫决策过程（MDP）的强化学习框架，构建能够实时响应市场状态变化的交易算法。这要求读者对随机控制理论有扎实的理解，并能将其转化为可操作的Python或C++实现。 此外，我们对高频数据中的噪声过滤与特征提取进行了详尽的分析。真实世界的高频数据充斥着错误报价、信息延迟和微观结构效应。本书介绍了几种先进的时间序列去噪技术，包括基于小波变换（Wavelet Transform）的方法和高阶矩分析，旨在从“噪音”中提取出有意义的交易信号。 第二部分：风险管理与监管计量 风险管理是现代金融机构的生命线。本部分将量化分析的视角从定价转向了风险计量与资本配置。我们超越了传统的VaR（Value at Risk）框架，重点研究了极端尾部风险的计量。这包括基于Copula函数的依赖结构建模，用以捕捉不同资产类别之间在市场压力下的非线性相关性。我们详细解析了如何使用高维Copula函数来准确模拟资产组合的联合风险分布，并将其应用于压力测试场景的构建。 在信用风险领域，本书探讨了基于机器学习的违约预测模型。我们对比了逻辑回归、支持向量机（SVM）与深度神经网络（DNN）在预测企业或个人违约概率上的表现。特别地，我们关注如何解决金融数据中常见的样本不均衡性问题，以及如何构建可解释的信用风险评分卡（Explainable AI in Credit Scoring），以满足日益严格的监管要求，如巴塞尔协议和CECL（Current Expected Credit Loss）。 第三部分：会计信息与企业估值的前沿量化应用 量化分析不再局限于交易室，它正深刻地重塑着财务报告的解读与企业估值。本部分将焦点转向了会计信息的深度挖掘。我们研究了文本挖掘和自然语言处理（NLP）在财务报告分析中的应用。通过对10-K、10-Q等监管文件的情感分析（Sentiment Analysis）和主题模型（Topic Modeling），可以量化管理层语言的倾向性、识别潜在的风险披露信号。我们展示了如何将这些非结构化的文本数据转化为可用于回归分析的量化因子。 在企业估值方面，本书引入了贝叶斯方法来处理估值中的不确定性。传统的折现现金流（DCF）模型对关键假设（如增长率、折现率）的敏感性极高。我们采用贝叶斯网络来构建一个概率性的估值模型，允许分析师在参数空间内进行蒙特卡洛模拟，从而得出一个合理的概率分布的估值区间，而非单一的点估计值。 第四部分：量化分析中的计算挑战与技术实现 成功的量化分析离不开强大的计算基础设施。本部分探讨了实现前述复杂模型的计算效率与技术栈。我们讨论了GPU加速在蒙特卡洛模拟、大规模矩阵运算以及深度学习模型训练中的关键作用。此外，鉴于金融数据的异构性和海量性，我们对分布式计算框架（如Spark）在处理金融时间序列数据湖上的应用进行了实例分析。 本书最后强调了模型风险管理的重要性。一个在数学上完美的模型，如果缺乏恰当的验证和部署流程，可能导致灾难性的后果。我们提供了关于模型验证、假设检验和稳健性测试的实用指南，确保量化分析成果能够安全、有效地融入实际决策流程。 目标读者： 本书面向对应用数学、计量经济学、统计学有一定基础的金融分析师、量化研究员、风险管理专业人士、以及高年级金融与会计研究生。它要求读者不仅理解金融和会计的业务逻辑，更要精通于运用现代计算工具解决实际难题。

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