协整理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:马薇

出品人:

页数:204 页

译者:

出版时间:2004年2月1日

价格:15.0

装帧:平装

isbn号码:9787310020461

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 协整理论
• dgfdg
• 协整理论
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 金融工程
• 因果推断
• 统计建模
• 数据分析
• 经济预测
• 金融市场
• 机器学习

现代金融市场分析与风险管理实践 本书聚焦于当前全球金融市场的复杂性、动态演变及其对宏观经济和微观企业决策的深刻影响。 它旨在为金融专业人士、高级经济学学生以及对量化金融有浓厚兴趣的实践者提供一个全面、深入且与时俱进的分析框架和实战工具箱。全书摒弃了过度理论化的说教，转而强调模型的有效性、数据的实证支撑以及实际操作中的可行性。 第一部分：全球宏观经济环境与金融市场结构解析 本部分奠定了理解现代金融市场的宏观基础。我们首先对过去二十年间全球经济格局的根本性转变进行了细致梳理，重点剖析了地缘政治冲突、气候变化对供应链的重塑，以及去全球化趋势对资本流动模式的影响。 第一章：后疫情时代的全球经济图景与不确定性 本章深入探讨了新冠疫情、俄乌冲突等重大事件如何永久性地改变了全球经济的运行逻辑。分析了“滞胀”风险的结构性根源，特别关注了各国央行在控制通胀与维持经济增长之间的艰难权衡。我们引入了“脆弱性指数”（Vulnerability Index）的概念，用于衡量不同经济体面对外部冲击时的抗风险能力，并对新兴市场和发达经济体的复苏路径进行了对比分析。 第二章：金融市场基础设施的演进与挑战 本章详细考察了现代金融市场结构的关键组成部分。从传统交易所到去中心化的交易场所，我们分析了高频交易（HFT）对市场微观结构的影响，探讨了其带来的流动性提升与潜在的系统性风险。此外，本章投入大量篇幅讨论了金融科技（FinTech）对传统中介机构的颠覆性作用，包括支付系统、智能投顾以及数字资产的监管困境与市场潜力。 第三章：货币政策的非常规工具与有效性评估 在低利率环境持续多年后，各国央行被迫使用量化宽松（QE）、负利率、前瞻性指引等非常规工具。本章通过大量的案例研究（如美联储、欧洲央行和日本央行的实践），评估了这些工具在提振需求、稳定金融稳定方面的实际效果，并讨论了退出策略的复杂性与市场预期的管理。 第二部分：前沿量化分析技术与投资组合构建 本部分转向投资实践的核心，重点介绍并演示一系列在当前复杂市场环境下表现出色的量化分析方法和投资组合优化技术。 第四章：时间序列分析的深化与非线性模型的应用 传统的ARIMA模型已不足以捕捉金融数据的复杂性。本章着重介绍了GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在波动率聚集性、杠杆效应建模上的优势。更进一步，我们引入了状态空间模型，用于识别和跟踪市场中潜在的、不可直接观测的“宏观经济状态”，从而实现更动态的资产配置。 第五章：大数据、机器学习在金融预测中的实践 随着数据源的爆炸式增长，如何有效利用文本数据、卫星图像、社交媒体情绪等非结构化数据成为关键。本章详细介绍了自然语言处理（NLP）技术在分析公司财报、央行会议纪要中的应用，以及如何利用深度学习（如LSTM网络）来预测资产价格的短期动量和长期趋势，并强调了模型解释性（XAI）在金融决策中的重要性。 第六章：投资组合优化的现代视角：超越均值-方差 经典的马科维茨模型在处理非正态分布和尾部风险时存在局限。本章引入了基于风险度量（Risk Measure）的优化方法，如条件风险价值（CVaR）和期望短尾损失（ES）优化。同时，我们探讨了多因子模型的最新进展，不仅包括传统的价值、规模、动量因子，还加入了另类因子（如ESG、情绪因子）的构建和测试，以期获得更稳健的风险调整后收益。 第三部分：系统性风险、压力测试与稳健性管理 金融危机教会我们，局部最优不等于全局最优。本部分专注于识别和量化金融系统中的相互关联性和潜在的传染机制。 第七章：金融传染机制与网络分析 本章将金融机构间的关系视为一个复杂的网络结构。通过网络中心性指标（如介数中心性、特征向量中心性），识别出市场中最关键的“系统重要性机构”（SIFIs）。我们运用扩散模型来模拟某一机构违约如何通过信贷链条、衍生品合约向整个系统蔓延，并评估监管干预的最佳切入点。 第八章：压力测试与情景分析的量化构建 压力测试是现代金融监管的核心。本章提供了构建具有经济逻辑和市场一致性的压力情景的系统方法。我们不仅关注单一冲击（如油价暴跌），更侧重于复合冲击（如“利率冲击+地缘冲突”）的建模，并详细介绍了如何将这些宏观情景映射到银行资产负债表和保险公司准备金的估值变化上，确保压力测试结果的实用价值。 第九章：衍生品市场的估值、对冲与新监管框架 衍生品是现代金融风险管理的核心工具，但也带来了复杂性。本章回顾了经典期权定价模型的局限性（如Black-Scholes对波动率恒定性的假设），转而介绍随机波动率模型（如Heston模型）在捕捉波动率微笑上的优越性。此外，本章对CVA（信用风险调整的估值）的计算方法和监管资本要求（如巴塞尔协议III/IV）对衍生品业务的影响进行了深入的实践性阐述。 第四部分：资产负债管理与机构资本配置策略 最后一部分将理论与实践紧密结合，探讨了金融机构和大型资产管理公司如何进行跨周期、跨资产类别的资本配置与流动性管理。 第十章：机构的ALM（资产负债管理）与期限错配风险 对于银行和保险公司而言，有效的ALM至关重要。本章详细分析了利率风险和期限错配风险的计量方法，并展示了如何利用远期利率协议、互换等工具对冲期限结构风险。特别关注了养老基金在锁定长期负债（如固定收益承诺）时，如何利用“锁定-跟进”（Liability-Driven Investment, LDI）策略来管理不匹配的现金流缺口。 第十一章：另类投资与私募市场的整合 随着传统资产回报率的下降，另类投资（私募股权、对冲基金、基础设施）在机构配置中的比重不断上升。本章重点分析了如何对这些低流动性资产进行合理的估值（特别是采用现金流折现法和可比公司法在私募市场的变体），以及如何将它们有效地整合进现有投资组合中，平衡风险与回报。 第十二章：数字化转型下的客户洞察与财富管理 本章展望了未来财富管理的发展趋势。分析了行为金融学在解释投资者非理性决策中的作用，以及如何利用客户数据和AI工具实现超个性化的产品推荐和风险提示。本书以对可持续金融（SFDR、TCFD报告）的全面解析作结，强调了将环境、社会和治理（ESG）因素内嵌到所有投资决策流程中的紧迫性和必要性。 本书特色： 案例驱动： 穿插了近年来重大金融事件（如2008年危机、2020年疫情冲击、特定国家的主权债务危机）的量化复盘。 工具箱导向： 提供了大量可用于实际操作的数学公式推导、编程实现思路（基于Python/R的伪代码或核心逻辑）。 跨学科视野： 整合了经济学、统计学、计算机科学的最新成果，以应对多维度的金融挑战。 《现代金融市场分析与风险管理实践》 并非一本静态的教科书，而是一份面向未来的、动态的指南，旨在帮助读者在瞬息万变的全球金融环境中，建立起稳固的分析基础和敏锐的风险洞察力。

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