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出版者:第1版 (2001年1月1日)

作者:刘军

出品人:

页数:520

译者:

出版时间:1999-3-1

价格:48.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115090393

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深入理解现代金融市场运作与风险管理：一本面向实践者的金融学前沿指南 本书特色： 本导读旨在为读者呈现一个聚焦于现代金融市场结构、定价模型、风险管理实践以及新兴金融技术应用的综合性框架。它避开了对特定软件或已过时工具的冗余讨论，转而深入剖析金融理论的基石如何应用于瞬息万变的全球市场环境中。全书结构严谨，从宏观经济背景下的金融资产配置，到微观层面的衍生品定价与套期保值策略，层层递进，旨在培养读者结构化分析和解决复杂金融问题的能力。 --- 第一部分：全球金融市场的结构与基础理论重塑 第一章：现代金融体系的演进与宏观调控 本章首先对过去二十年全球金融市场发生的根本性结构变化进行梳理，重点探讨了场外交易（OTC）市场与中央清算机制（CCP）的相互作用，以及金融科技（FinTech）对传统中介角色的冲击。我们分析了全球主要央行——美联储、欧洲央行及中国人民银行——在非常规货币政策（如量化宽松与负利率）背景下，其政策传导机制如何影响资产定价与流动性溢价。特别关注了地缘政治风险（Geopolitical Risk）作为一种非系统性风险，如何通过供应链金融和资本流动渠道，对固定收益和股权市场产生定价压力。 第二章：资产定价理论的现代检验与适用边界 本章超越经典的资本资产定价模型（CAPM）及其衍生模型（如Fama-French三因子和五因子模型）。我们着重讨论了行为金融学在解释市场异象中的作用，探讨了投资者情绪指标（如VIX的修正应用）与资产回报之间的非线性关系。核心内容在于对套利边界（Limits to Arbitrage）的深入剖析，解释了在现实市场摩擦（如交易成本、信息不对称）下，无套利原则（No-Arbitrage）的实际局限性。此外，本章对跨资产类别的相对价值评估方法进行了详细阐述，包括股息贴现模型（DDM）的修正与信用风险调整后的贴现现金流分析。 第三章：固定收益市场：从国债到复杂信用产品 本章是固定收益分析的基石。我们详细拆解了利率期限结构理论（如Vasicek模型和Hull-White模型）在拟合实际收益率曲线中的表现。重点放在了通胀挂钩证券（TIPS）的实际久期和修正凸性计算，以及如何利用这些指标管理利率风险敞口。在信用领域，本书深入研究了基于结构化融资的信用违约互换（CDS）定价机制，解析了当前监管环境下，识别和量化次级抵押贷款资产池（RMBS/CMBS）中隐藏的尾部风险的分析路径。 --- 第二部分：衍生品定价、风险建模与量化应用 第四章：期权定价模型的高级应用与波动率微笑 本章聚焦于衍生品的核心——波动率的建模与预测。我们不仅复习了布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型，更深入探讨了其在实际应用中失效的原因，特别是对“波动率微笑”现象的解释。本书详细介绍了局部波动率模型（如Dupire公式）和随机波动率模型（如Heston模型）在拟合和动态对冲期权组合中的优势与劣势。读者将学习如何构建并利用波动率曲面（Volatility Surface）进行套期保值和套利交易。 第五章：信用风险与宏观压力测试：超越违约概率 信用风险建模已不再局限于简单的违约概率（PD）和违约损失率（LGD）。本章转向更复杂的结构化信用工具分析。我们详细阐述了蒙特卡洛模拟在计算风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）中的应用，特别是针对具有路径依赖性的金融工具。此外，本章专门设置章节讨论了压力测试框架的设计，结合巴塞尔协议III/IV的要求，阐述如何构建合理的宏观情景（如利率急剧上升、特定行业衰退）来评估银行和投资组合的资本充足性。 第六章：量化风险管理：从度量到对冲 本章是风险管理实践的核心。我们超越传统的Delta对冲，探讨了Gamma、Vega和Theta等高阶希腊字母在动态投资组合管理中的作用。重点讲解了如何使用风险预算（Risk Budgeting）技术，在多个投资团队或资产类别之间分配风险资本。在流动性风险管理方面，本书分析了市场冲击对模型风险的影响，并介绍了基于信息流和交易量指标的实时流动性风险监控技术。 --- 第三部分：金融科技、监管前沿与未来趋势 第七章：区块链技术在资本市场中的潜在应用 本章不涉及特定区块链平台的编程实现，而是专注于探讨分布式账本技术（DLT）对传统金融基础设施的颠覆潜力。我们分析了DLT在资产代币化（Tokenization）方面对提高资产可分割性和交易效率的可能影响，以及在跨境支付和贸易融资中实现透明化结算的机制。重点探讨了监管科技（RegTech）如何利用DLT增强监管合规性和审计的可追溯性。 第八章：机器学习在金融预测中的进阶应用 本章主要探讨机器学习（ML）在处理金融时间序列数据中的局限与突破。我们详细分析了深度学习模型（如LSTM和Transformer架构）在捕捉长期依赖性上的优势，并讨论了如何利用可解释性人工智能（XAI）工具，如SHAP值，来理解模型的决策逻辑，从而提高模型在风险控制中的可靠性。核心关注点是ML在“事件预测”（如市场微观结构中的订单流预测）而非纯粹的“价格预测”中的有效性。 第九章：全球监管环境与系统性风险的防范 本章总结了当前全球金融监管的重点领域，包括了针对系统重要性金融机构（SIFIs）的资本要求，以及对影子银行活动的穿透式监管趋势。我们深入分析了净稳定资金比率（NSFR）和流动性覆盖比率（LCR）的精细化计算方法，以及它们如何影响金融机构的资产负债表结构。最后，本章探讨了气候变化相关的金融风险（TCFD框架下的披露要求）如何被纳入主流的投资组合风险评估体系中。 --- 目标读者： 本书面向资深金融分析师、风险管理专业人士、量化交易员、金融工程研究生以及希望系统性提升对现代金融市场理解的高级从业人员。它假设读者已具备扎实的金融数学和计量经济学基础。

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