具体描述
中国房地产指数系统是一套以价格指数形式反映全国及各主要城市房地产市场发展变化轨迹和当前市场善的指标体系和分析方法。它于1995年通过由国务院发展研究中心主持的国家级鉴定，目前覆盖全国17个主要城市，是国际国内房地产投资与开发的主要依据之一，被称为中国房地产市场的“睛雨表”和引导投资置业的“风向标”。 本书为了适应中国房地产行业和市场快速发展需求，并结合中国房地产行业发展特点和中房指数系统全面技术改进的最新成果，保留了一版的篇章结构，增加了国内外房地产指数理论的文献回顾、房地产指数编制的讨论和房地产指数系统实操过程的经验感受，从而对中房指数系统的产生和发展进行全面阐述。
《全球金融市场波动与风险管理前沿研究》 图书简介 本书深入剖析了自二十世纪末以来，全球金融市场经历的数次重大危机与结构性变革，聚焦于市场波动的内在驱动机制、复杂系统的相互作用，以及在此背景下风险管理的理论创新与实践应用。全书内容严格围绕国际金融前沿议题展开，旨在为宏观经济学者、金融机构高管及政策制定者提供一个全面、深入且具备高度操作性的分析框架。 第一部分：全球金融市场波动的复杂性与度量 本部分首先构建了一个多层次的金融市场结构模型，用以解释不同市场（股票、债券、外汇、衍生品）间的传染效应和溢出风险。我们摒弃了传统的线性模型假设，转而采用高维时间序列分析和非线性动力系统理论，来刻画市场波动的真实特征。 第一章：高频数据与微观结构对波动的影响。 详细探讨了高频交易（HFT）对市场深度、订单簿不平衡以及短期波动率的动态影响。通过对特定时间窗口内交易量的尖峰和空头的精确建模，揭示了流动性枯竭与价格剧烈波动的内在联系。本章引入了“市场微观结构疲劳指数”（MSFI），用以衡量在特定压力情境下，市场吸收冲击的能力。 第二章：系统性风险的度量与早期预警。 系统性风险的识别是金融稳定的核心挑战。本书采用了基于网络理论的中心性指标（如特征向量中心性、介数中心性）来构建金融机构之间的相互依赖网络。重点分析了“大而不倒”机构的风险传导效率，并提出了基于Copula函数的尾部相关性模型，以捕捉极端事件下资产收益率的非对称联动性。书中详细阐述了如何利用金融机构资产负债表结构数据，构建一个反映系统脆弱性的动态因子模型。 第三章：宏观审慎政策对波动性的约束效应。 考察了逆周期资本缓冲（CCyB）和LTV/DTI比率等宏观审慎工具在不同经济周期中对金融市场波动的实际影响。通过事件研究法（Event Study），量化了这些政策工具宣布与实施对信贷市场和固定收益市场波动的冲击路径，并讨论了政策有效性的边界条件。 第二部分：衍生品市场与风险对冲的局限性 第二部分将分析场外衍生品（OTC）市场的演变，特别是信用违约互换（CDS）市场在次贷危机后的监管强化及其对定价效率的影响。 第四章：隐含波动率曲面分析与套利空间。 本章深入探讨了波动率微笑/倾斜现象背后的驱动因素，包括风险厌恶的异质性以及投资者对极端事件概率的重新评估。我们利用随机局部波动模型（SLV）对期权价格进行拟合，并分析了VIX指数与实际市场波动之间的结构性差异，揭示了市场预期的非理性偏差。 第五章：对冲基金策略与市场失灵。 聚焦于利用杠杆和复杂衍生品进行风险对冲的策略。详细分析了“拥挤交易”（Crowded Trades）的形成机制，以及当市场流动性突然消失时，这些对冲行为如何从稳定器转变为放大器。通过历史案例分析，剖析了LTCM破产模型与近期特定对冲基金流动性危机的共性与差异。 第六章：监管套利与衍生品清算机制的改革。 评估了《多德-弗兰克法案》和《爱菲尔德协议》（EMIR）对中心清算所（CCP）的强制要求。探讨了CCP机制在提高透明度的同时，可能带来的集中清算对手风险，并对CCP的保证金要求和违约管理流程进行了压力测试模拟。 第三部分：新兴市场的金融摩擦与资本流动 本部分将视角转向全球资本流动中的结构性不平衡，特别关注新兴市场在面对发达国家货币政策转向时的脆弱性。 第七章：汇率超调与资本流动冲击。 基于Mundell-Fleming模型的基础上，引入了资本市场的摩擦（如信息不对称和信息粘性），解释了在外部冲击下，新兴市场汇率为何会出现显著的超调现象。本章使用了VAR模型，实证分析了美联储量化宽松（QE）退出对亚洲新兴市场资产价格和经常账户的影响路径。 第八章：主权债务风险与外部融资约束。 针对主权债务危机，构建了一个包含借贷约束和信心传播机制的跨期模型。分析了国际货币基金组织（IMF）救助计划的条件设置，及其对国内金融部门稳定性的双重影响——既提供流动性，又可能加剧国内信贷紧缩。 第九章：金融科技（FinTech）对跨国资本流动的影响。 探讨了区块链、分布式账本技术以及基于人工智能的跨境支付系统对传统外汇交易和国际结算的潜在颠覆。分析了监管套利和“影子银行”在利用FinTech进行跨境资金转移的演变，以及其对资本管制有效性的挑战。 总结与展望 本书最后总结了在高度互联的全球金融体系中，风险管理必须从单一机构的视角转向系统性的、前瞻性的视角。未来的研究方向应集中于利用机器学习技术对非结构化数据进行处理，以提升对“黑天鹅”事件的预测能力，并致力于构建一个更具韧性和适应性的全球金融监管框架。 本书适合于金融工程、量化投资、国际金融、宏观经济政策制定等领域的专业人士及高年级研究生深度研读。全书数据详实，模型严谨，结论具有高度的现实指导意义。
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