概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:吕虹 毕颖

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-08-01

价格:15.0

装帧:

isbn号码:9787030073860

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
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现代金融风险管理：理论、模型与实践 图书简介 本书旨在为金融专业人士、风险管理从业者、以及对现代金融市场与风险控制感兴趣的研究人员和学生，提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的金融风险管理知识体系。本书将理论基础、量化模型、监管要求与实际操作紧密结合，涵盖了从宏观经济环境下的风险识别到微观层面的复杂衍生品定价与风险对冲等关键领域。 全书结构清晰，逻辑严谨，分为“理论基石”、“市场风险管理”、“信用风险管理”、“操作与流动性风险”以及“前沿方法与监管实践”五大部分，共计二十余章。 --- 第一部分：理论基石与量化基础 本部分奠定理解现代金融风险管理所需的数学与经济学基础。 第一章：金融市场基础与风险概述 系统梳理金融市场的基本结构、交易机制和主要参与者。重点阐述金融风险的分类（市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、声誉风险等）及其相互关联性。引入风险价值（VaR）的概念及其局限性，为后续的量化分析做铺垫。 第二章：概率论在金融中的应用回顾 虽然本书不涉及概率论的详细教学，但会集中回顾并强调在金融建模中至关重要的概念：随机变量的性质、矩估计、条件期望、鞅的性质以及极限定理（如中心极限定理在模拟中的作用）。我们将侧重于如何将这些工具应用于资产收益率的建模，如对数正态分布、t分布的引入。 第三章：时间序列分析与波动率建模 金融数据具有明显的时序依赖性。本章深入探讨经典的时间序列模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合ARIMA模型在描述宏观经济数据和金融资产收益率序列中的应用。核心内容聚焦于波动率的建模：引入自回归条件异方差模型（ARCH）及其扩展GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH），用于捕捉金融时间序列的波动率聚集现象和杠杆效应。 第四章：随机过程与衍生品定价框架 这是量化风险管理的核心理论支撑。详细介绍布朗运动（维纳过程）的性质及其在金融建模中的必要修正（如漂移项的引入）。重点阐述几何布朗运动（GBM）在股票价格建模中的地位，并引入伊藤积分与伊藤引理，构建连续时间金融模型的基础。在此基础上，推导并分析布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）期权定价公式的经济学含义与局限性。 --- 第二部分：市场风险管理与计量 本部分聚焦于金融机构面临的主要风险之一——市场价格波动带来的风险。 第五章：市场风险度量方法比较 详细对比历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法在计算VaR上的优缺点。重点讨论在非正态分布和极端事件背景下，如何使用更稳健的风险度量指标，如条件风险价值（CVaR，也称ES）及其优化计算方法。 第六章：敏感性分析与希腊字母（Greeks） 解析期权和利率衍生品定价中的敏感性指标：Delta、Gamma、Vega、Theta、Rho。讲解如何利用这些敏感性指标进行风险暴露的对冲策略设计，以及Delta-Gamma近视法在处理大规模投资组合风险时的实用性。 第七章：利率风险管理 分析固定收益证券（债券）的久期（Duration）和凸性（Convexity）作为利率风险度量的经典方法。深入探讨更精细的利率风险模型，如利率期限结构理论（如Vasicek模型、CIR模型）及其在评估资产负债表错配风险中的应用。 第八章：压力测试与情景分析 讨论市场风险管理从静态度量向动态、前瞻性分析的转变。系统介绍如何设计、执行和解读宏观经济冲击、市场失灵或特定事件驱动的压力测试，以及如何将情景分析结果转化为资本规划和流动性缓冲措施。 --- 第三部分：信用风险管理与计量 本部分深入探讨债务人违约风险的识别、计量和管理，这是银行和保险业风险管理的关键。 第九章：信用风险基础与违约概率建模 定义违约事件、违约损失率（LGD）和违约暴露（EAD）。重点介绍基于历史违约数据的结构化方法（如Merton模型）和基于统计回归的违约概率（PD）估计方法。对比Logit和Probit模型在信用评分卡构建中的应用。 第十章：信用组合风险模型 分析单一违约假设的局限性，引入相关性在信用组合风险中的核心作用。详细讲解资产违约相关性模型的框架，特别是基于正态分布和Copula函数的双变量和多变量模型，以计算组合的预期损失（EL）和非预期损失（UL）。 第十一部：信用衍生品与风险转移 介绍信用违约互换（CDS）、信用联结票据（CLN）等信用衍生品的结构、定价原理和市场运作。重点分析CDS曲线的构建及其在风险对冲和信用风险暴露管理中的应用。 第十二节：巴塞尔协议III下的信用风险计量 讲解监管框架对信用风险计量的影响。详细阐述标准法（SA）和内部评级法（IRB，包括基础法和高级法）在计算风险加权资产（RWA）中的差异和要求。 --- 第四部分：操作与流动性风险 本部分关注传统市场和信用风险之外，对金融机构稳定构成重大威胁的领域。 第十三节：操作风险的界定与量化 界定操作风险的损失事件类型（内部欺诈、外部欺诈、法律诉讼等）。介绍操作风险的损失数据收集方法（LDA方法），并解释如何应用泊松过程和负二项分布来拟合损失频率和严重性，以满足巴塞尔协议对操作风险资本的要求。 第十四节：流动性风险管理与计量 区分融资流动性风险和市场流动性风险。分析流动性覆盖比率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的计算框架及其对银行资产负债表结构的影响。探讨在市场压力下，资产变现能力的压力测试方法。 --- 第五部分：前沿方法与监管实践 本部分探讨现代金融风险管理中使用的先进技术和正在形成的监管趋势。 第十五节：蒙特卡洛模拟在风险管理中的高级应用 超越简单的VaR计算，重点介绍如何使用分层抽样、控制变量等技术加速复杂衍生品组合的风险估值，以及如何结合情景生成器进行风险敞口的前瞻性评估。 第十六节：金融大数据与机器学习在风险中的应用 探讨如何利用机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）来提高信用评分的预测精度、优化欺诈检测系统，并探索神经网络在波动率预测中的潜力，以及相关的模型可解释性挑战。 第十七节：宏观审慎监管框架 概述全球金融危机后建立的宏观审慎监管体系。重点分析逆周期资本缓冲（CCyB）和系统重要性机构（G-SIB）附加资本的要求，以及监管机构如何通过限制杠杆率和负债指标来管理系统性风险。 第十八节：内部风险治理与报告 强调“三道防线”的风险管理架构。讨论建立高效的风险报告体系的关键要素，包括指标的标准化、时效性以及如何确保风险数据在不同业务条线间的准确传递与一致性。 --- 本书通过大量的实际案例分析和跨学科方法的整合，确保读者不仅理解“如何计算”风险，更能深刻洞察“为何管理”风险以及“如何应对”监管挑战。它是一本理论与实践并重，面向专业人士的高级参考读物。

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拿到这本厚重的书时，我立刻被它所蕴含的庞大知识体系所震撼，它像一座结构复杂的知识金字塔。书中的插图，虽然数量不多，但每一张图都经过精心设计，它们不是用来装饰页面的，而是用来解释那些最难理解的概率分布的形态和参数变化对图形的影响。例如，伽马分布和卡方分布的相互关系，仅仅通过一个动态变化的参数图示，就比纯粹的数学公式推导更直观易懂。我特别喜欢它对统计推断基本原理的哲学思辨。作者在讲解假设检验时，不仅告诉我们如何计算P值，更深入地探讨了“原假设”本身的选择意义，以及犯第一类错误和第二类错误的代价。这迫使我不再将统计学视为一种纯粹的计算工具，而是一种严谨的、带有伦理考量的科学方法。读完这本书，我感觉自己对“随机误差”有了更深刻的敬畏之心，它让我明白，在任何试图量化世界的努力中，总会存在一个无法完全被消除的混沌地带，而这本书，就是我们探索这个混沌地带最可靠的罗盘。

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这本书的书页边缘泛着一种恰到好处的陈旧感，像是经历过无数次在深夜台灯下的翻阅。我翻开它，首先映入眼帘的是那些密密麻麻的公式和证明，它们像精密的机械零件一样严丝合缝地排列着。我记得第一次接触这门学科时，感觉就像被扔进了一个充满未知符号的迷宫，每一步都小心翼翼，生怕踏错任何一个逻辑的断点。这本书的叙述方式并非那种冷冰冰的教科书腔调，它更像是一位经验丰富的老教授，在黑板前娓娓道来，用他特有的节奏感引导着你的思维。他善于在看似抽象的概念背后，挖掘出那些与现实世界息息相关的影子。比如，当讲到大数定律时，他会不自觉地停顿一下，仿佛在沉思什么古老的哲学命题，然后才慢悠悠地引出一个关于赌场盈亏的生动例子。阅读的过程需要极大的专注力，因为稍有走神，那些复杂的条件概率和回归分析的推导链条就可能瞬间断裂，让你不得不退回到前一个锚点重新定位。我尤其欣赏它对基础概念的打磨，那种对“随机性”本质的探讨，已经超越了单纯的数学工具层面，触及到了事物运行的底层规律，让人读完后对世界的认知都仿佛被重新校准了一番。

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这本书的装帧质量是毋庸置疑的，纸张的厚度和韧性都保证了即便是经常折叠或用荧光笔标注，也不会轻易破损。然而，更让我欣赏的是它在处理那些“边界情况”时的细致入微。很多教材在讲解中心极限定理时，往往只关注于理论上的完美收敛，但这本书却花费了相当篇幅去讨论样本容量不足、数据分布严重偏斜时，这个定理的实际应用效果会大打折扣。作者没有回避这些现实的局限性，反而将它们作为重要的警示。我个人对贝叶斯统计那一部分的阐述尤为着迷。作者非常巧妙地平衡了传统频率学派和贝叶斯学派之间的张力，没有采取偏袒任何一方的立场，而是清晰地展示了各自的优势和适用场景。每一次阅读到关于“先验信息”如何影响最终判断的讨论时，我都会忍不住思考，在我们的日常决策中，我们又无意识地采纳了多少未经检验的“先验假设”。这本书提供了一个绝佳的框架，来审视我们是如何从已知推断未知的过程。

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我发现这本书的魅力，恰恰在于它对“不确定性”的处理方式上，它没有试图消除随机性，而是教会我们如何与这种不确定性和谐共处，甚至从中榨取价值。书中的语言风格，像极了一位严谨的工匠，他对每一个术语的定义都锱铢必较。例如，他对“矩”的概念的引入，并非直接抛出期望值的公式，而是先从物理学的力矩概念进行类比，然后再逐步过渡到概率分布的数学描述，这种循序渐进的铺垫，让抽象的数学概念变得可感、可触。我记得有一次，我在处理一个复杂的时间序列分析问题时遇到了瓶颈，那个关于自相关函数的积分计算把我难住了。回到书本，我重新翻阅了关于平稳性的那一章，作者在那段描述中不经意间提到了一个傅里叶变换的性质，瞬间点亮了我脑中的一盏灯，原来那个看似复杂的积分，可以用更简洁的频域方法来处理。这本书的价值，就在于它埋藏了如此多的“知识的引子”，需要读者带着问题去深入挖掘，它提供的不是标准答案，而是通往答案的地图和指南针。

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这本书的排版设计，坦白说，在某些章节显得有些过于紧凑，尤其是那些集合论的背景知识回顾部分，恨不得把所有符号都塞进有限的空间里。这让习惯了宽敞留白的我，在初读时感到一丝压迫感。不过，一旦适应了这种信息密集的风格，你会发现它其实是一种高效的知识载体。作者对于那些核心定理的阐述，总是力求简洁而有力，没有过多冗余的修饰词，直击问题的核心。我经常带着一杯浓咖啡，面对着那些关于假设检验和置信区间的推导，与书中的论证进行一场无声的“辩论”。有时候，我甚至会用笔在旁边空白处画出流程图，试图将那些复杂的数学推导可视化，以求得片刻的豁然开朗。这本书的习题部分，难度跨度非常大，从基础的计算题到需要创新思维的综合应用题都有涉猎。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的“思考题”，那些题目往往不是简单地套用公式，而是要求你结合实际场景，去质疑、去论证某个统计模型的适用性，这极大地锻炼了我的批判性思维，让我明白，统计学绝非是僵硬的计算，而是一种充满智慧的决策艺术。

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