经济学原理学习指南

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出版者:人民大学
作者:罗宾·巴德
出品人:
页数:578
译者:
出版时间:2004-10-12
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787300057453
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
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具体描述

《经济学原理学习指南(第2版)》运用大量生动鲜明的案例阐释了经济学理论,还对生活中的常见现象专门分章论述(如税收、反托拉斯法等),开拓读者的视野。《经济学原理学习指南(第2版)》由中国人民大学出版社出版。

《现代金融市场分析与投资策略》 第一部分:金融市场的基石与演变 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代金融市场分析框架。我们首先从历史的视角切入,梳理了全球金融市场自二战后至今的主要发展阶段,重点探讨了布雷顿森林体系的瓦解、金融全球化的浪潮以及信息技术对交易效率和市场结构产生的颠覆性影响。这不仅仅是对历史事件的罗列,更是为了理解当前市场运行的底层逻辑和潜在风险。 第一章:金融系统的宏观架构 本章详细阐述了现代金融体系的构成要素,包括中央银行、商业银行、投资银行、资产管理公司以及监管机构之间的复杂关系。我们深入剖析了货币政策的传导机制,并对不同国家和地区的监管哲学进行了比较研究。特别关注了金融创新(如金融工程产品)在系统性风险积累过程中所扮演的角色。我们采用案例研究的方法,剖析了2008年全球金融危机中影子银行体系的脆弱性,旨在揭示监管套利行为如何侵蚀金融稳定。此外,本章还探讨了金融科技(FinTech)对传统金融中介的挑战与重塑,特别是区块链技术在去中心化金融(DeFi)领域的应用前景及其对现有监管框架的冲击。 第二章:资产定价理论的再审视 资产定价是金融学的核心议题。本章不再仅仅停留在经典的资本资产定价模型(CAPM)和套利定价理论(APT)的介绍上,而是着重于对其适用边界的批判性分析。我们引入了行为金融学视角,探讨了信息不对称、羊群效应、锚定效应等心理偏差如何系统性地偏离理性预期模型。在实证研究方面,我们详细介绍了多因子模型(如Fama-French三因子、五因子模型)的构建与检验方法,并讨论了如何在非线性、高频数据环境下,利用机器学习技术来捕捉传统线性模型难以识别的风险溢价来源。对于固定收益证券,本书深入探讨了期限结构理论(如Vasicek模型、Hull-White模型)及其在利率风险管理中的应用,特别是对期权化特征债券的精确估值。 第二部分:投资组合构建与风险管理 第三章:量化投资策略的构建与回测 随着数据处理能力的提升,量化投资已成为主流。本章系统介绍了构建量化投资策略所需的关键步骤:从数据清洗、特征工程(因子挖掘)到策略的实现与回测。我们强调了回测过程中的“陷阱”,如幸存者偏差、数据挖掘偏差和过度拟合,并详细介绍了交叉验证、样本外测试以及蒙特卡洛模拟在评估策略稳健性中的重要作用。书中详细阐述了基于机器学习(如随机森林、梯度提升树)的因子选择与权重优化方法,并讨论了如何将技术分析指标与基本面数据进行有效融合,构建多维度Alpha模型。 第四章:高级衍生品市场与风险对冲 衍生品市场是现代金融风险管理的核心工具。本章专注于期权、期货和互换合约的复杂定价模型(如Black-Scholes模型的局限性与扩展、跳跃扩散模型)及其实际应用。我们不仅仅讲解了Delta、Gamma、Vega等希腊字母的含义,更侧重于如何利用这些指标进行动态的投资组合对冲,以实现特定的风险敞口控制。对于信用衍生品(如CDS),本书深入分析了其在债务重组和信用风险转移中的作用,并探讨了尾部风险(Tail Risk)的度量,例如使用极值理论(EVT)来估计极端损失发生的概率。 第五章:全球宏观经济分析与资产配置 成功的投资策略离不开对宏观环境的精准判断。本章教授读者如何系统性地分析全球经济周期、通货膨胀预期、地缘政治冲突对不同资产类别(股票、债券、大宗商品、房地产)的影响。我们引入了“自上而下”(Top-Down)的宏观经济模型构建方法,重点分析了不同国家央行的政策联动效应。在资产配置层面,本书超越了传统的均值-方差优化框架,引入了风险平价(Risk Parity)策略、核心-卫星策略以及绝对回报策略的构建原理,并探讨了在低利率、高波动环境下,如何通过战略性配置另类投资(如对冲基金策略、私人信贷)来增强投资组合的长期风险调整后收益。 第三部分:监管、伦理与未来趋势 第六章:金融监管的演变与合规挑战 本章分析了后危机时代全球金融监管趋严的背景和趋势,详细解读了巴塞尔协议III(以及正在讨论中的巴塞尔IV)对银行资本充足率、杠杆率和流动性覆盖率(LCR)的要求。此外,本书还探讨了反洗钱(AML)、了解你的客户(KYC)的实际操作流程,以及金融机构在数据隐私保护方面的法律责任。对于投资顾问而言,如何理解和履行受托责任(Fiduciary Duty)是至关重要的,本章对此进行了深入的剖析。 第七章:投资伦理与可持续金融(ESG) 可持续发展投资(ESG)已从边缘议题转变为资产管理的主流驱动力。本章详细阐述了环境(E)、社会(S)和公司治理(G)三大维度的量化评估方法。我们探讨了如何将ESG因素纳入传统的投资决策流程中,区分了排除法、最佳实践筛选法以及影响力投资法的区别。书中还讨论了“漂绿”(Greenwashing)现象的识别,以及投资者如何通过积极参与(Stewardship)来推动企业的可持续转型。 结论:通往智慧投资的路径 本书的最终目标是培养读者批判性思维,使其能够驾驭复杂多变的金融市场。我们强调,知识的深度和广度是成功的基石,而持续学习和适应变化的能力则是保持竞争力的关键。本书提供的分析工具和理论框架,旨在帮助专业人士和严肃的学习者建立一个坚实、可扩展的金融认知体系。

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