Economic Analysis for Investment Professionals pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIMR (CFA Institute)

作者:Aaron L. Shackelford

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-04

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781879087835

丛书系列:

图书标签:

• 投资分析
• 金融经济学
• 估值
• 投资组合管理
• 财务建模
• 风险管理
• 资本市场
• 经济预测
• 投资决策
• 金融工程

好的，这里为您提供一份针对一本名为《Economic Analysis for Investment Professionals》的图书的不包含其内容的详细图书简介，旨在描述一本内容截然不同、但同样具有专业深度的金融或经济类书籍，字数约为1500字。 --- 深度剖析：量化金融市场中的复杂性与策略构建 书名：《复杂系统中的金融建模：从波动性到异常值处理》 作者： [虚构作者姓名：Dr. Eleanor Vance & Mr. Kenji Tanaka] 出版社： [虚构出版社名称：Pinnacle Academic Press] ISBN： [虚构ISBN：978-1-948572-03-1] --- 导言：超越线性假设的必要性 在当今瞬息万变的全球金融市场中，传统的线性模型和基于正态分布的风险评估方法正日益显露出其局限性。从2008年的全球金融危机到近年来社交媒体驱动的市场闪崩事件，市场参与者越来越清晰地认识到，金融时间序列本质上是非线性、高频、且高度依赖环境的复杂系统。本书《复杂系统中的金融建模：从波动性到异常值处理》正是在这一认知背景下应运而生，它摒弃了对简易模型的过度依赖，转而深入探究现代金融市场结构背后的深层动力学。 本书并非侧重于宏观经济学原理或经典的资产定价理论，而是聚焦于微观结构、高频数据处理以及识别和利用市场中的非高斯特征。我们假定读者已经具备扎实的金融基础和基础的统计学知识，本书的重点在于提供一套先进的、基于计算科学和统计物理学的工具箱，用以理解和驾驭金融市场内在的复杂性。 第一部分：高频数据的挑战与预处理 现代金融市场的核心在于信息的即时流动。本书的第一部分首先解决了处理和理解高频数据（Tick Data）所面临的根本挑战。我们不探讨传统的日或周频率分析，而是直接切入毫秒级数据的处理难题。 第三章：时间戳的陷阱与有效同步 本章详述了跨交易所、不同资产类别的多源数据的时间戳校准技术。我们介绍了一种基于卡尔曼滤波的时间漂移校正算法，用以消除因系统延迟和网络抖动导致的微小时间偏差。传统的简单线性插值方法在处理高频数据时会引入错误的瞬时价格信息，本书提出了基于基于订单簿深度变化率的自适应时间序列重采样技术，以确保数据的真实性和同步性，这对后续的波动性建模至关重要。 第四章：订单簿动力学的建模：深度与广度 本书将重点放在订单簿（Limit Order Book, LOB）的动态变化上。我们不再将LOB视为静态的快照，而是将其视为一个连续演化的随机过程。通过引入随机微分方程（SDEs）来描述最佳买卖价差（Bid-Ask Spread）的随机游走行为，并探讨了不同流动性层级（Level 1, Level 2, Level 3）对交易成本和执行滑点的实际影响。本章还引入了“队列模型”来模拟订单的到达和取消速率，这对于理解市场微观结构噪声至关重要。 第二部分：波动性的非线性表征与建模 波动性是风险和机会的核心度量。本书的第二部分彻底转向非参数和半参数模型，以捕捉波动性在时间和幅度上的聚集与衰减的复杂模式。 第七章：超越GARCH：随机波动性与跳跃扩散 传统GARCH族模型在解释突发性、极端的市场事件时往往显得力不从心。我们深入研究了随机波动性模型（Stochastic Volatility Models, SV），特别是基于Heston模型的扩展，它允许波动率本身具有随机性。更进一步，我们结合了跳跃扩散过程（Jump-Diffusion Processes）来明确地将市场中由信息冲击引发的瞬时价格跳跃纳入模型框架。本章详细演示了如何使用蒙特卡洛模拟和EM算法来对这些高维参数进行有效率的估计。 第十章：高阶矩与尖峰的量化：极值理论的应用 金融回报分布的尖峰性（Kurtosis）和厚尾性（Heavy Tails）是传统模型无法回避的问题。本书将分析重点转移到广义极值理论（Generalized Extreme Value Theory, GEV）的应用上。我们展示了如何利用峰值超过阈值（Peaks Over Threshold, POT）方法来精确估计极端事件发生的概率，而非仅仅依赖于历史数据的简单极值观察。这对于构建压力测试模型和确定极端尾部风险的资本要求具有直接的实践指导意义。 第三部分：市场有效性、套利边界与系统性风险 本书的最后部分将视角拉回到宏观的交易层面，探讨在复杂市场结构下，交易策略的边界在哪里，以及如何量化系统层面的相互依赖性。 第十二章：交易成本的优化：滑点与信息传递 在实际交易中，市场影响（Market Impact）是不可忽略的成本。本章研究了最优执行理论（Optimal Execution Theory），但侧重于考虑订单流的随机性和市场深度衰减的动态模型。我们使用随机控制理论来推导在给定时间窗口内最小化波动和预定滑点的最优挂单策略。这涉及对市场信息在不同时间尺度上的吸收速率的精确估计。 第十四章：网络科学在金融中的应用：系统性风险的传播 本书引入了复杂网络理论来描绘金融机构、资产类别之间的相互关联性。我们构建了基于互锁资产负债表和共同风险敞口的金融网络图谱。通过计算图的中心性指标（如介数中心性、特征向量中心性），本书揭示了哪些节点（机构或资产）是系统性冲击传播的关键媒介。我们探讨了级联失败（Cascading Failure）的传播机制，并提出基于网络拓扑结构的早期预警指标，这些指标与传统的相关性度量有显著区别。 第十六章：机器学习在异常检测中的角色：超越线性判别 鉴于传统统计测试在识别“黑天鹅”事件上的滞后性，本书探讨了无监督和半监督的异常检测算法。我们重点介绍了基于自编码器（Autoencoders）的残差分析，用于实时监测交易模式中的结构性偏差。模型学习正常市场的低维嵌入空间，任何显著偏离该嵌入空间的交易行为或价格行为都被标记为潜在的异常信号，这比简单的统计控制图更具前瞻性。 结论：迈向适应性金融工程 《复杂系统中的金融建模：从波动性到异常值处理》旨在为量化专业人士提供一套坚实的理论基础和尖端的实战工具，使他们能够超越简化的市场范式，深入理解金融市场作为高度互联、非均衡系统的本质。本书强调的是动态适应、结构识别和鲁棒性构建，是面向未来市场挑战的必备参考书。 --- (注：本书不包含对传统宏观经济理论的详细讨论，如IS-LM模型、菲利普斯曲线的详细推导，亦不侧重于经典的股票估值方法如DCF模型或相对估值中的行业横向比较，而是完全专注于高频和结构化数据的量化方法论。)

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