实用数值分析/工程硕士研究生系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:杨大地

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:2000-2

价格:20.00元

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isbn号码:9787562420958

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• 数值分析
• 工程数学
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深入探讨现代金融风险管理：理论、模型与实践 简介 本书旨在为对现代金融风险管理有深入了解需求的专业人士、研究生及高年级本科生提供一本全面、系统且兼具理论深度与实践指导意义的参考书。在全球金融市场日益复杂和相互关联的今天，有效识别、度量、监控和管理各类金融风险，已成为金融机构稳健运营和监管机构维护金融稳定的核心议题。本书摒弃了过于基础的数学或编程入门内容，而是直接聚焦于高阶金融风险管理领域的核心理论框架、前沿模型构建及其在实际业务中的应用。 全书结构紧凑，内容组织逻辑清晰，从宏观的风险分类与监管框架入手，逐步深入到量化分析的基石——概率论与随机过程在金融中的应用，随后详细阐述了信用风险、市场风险和操作风险三大主要风险的精细化建模技术，并最终讨论了新兴的系统性风险和流动性风险的量化挑战。 --- 第一部分：金融风险管理的基础与监管环境（约 300 字） 本部分为后续复杂模型的建立奠定理论基础和行业背景。首先，本书详尽剖析了金融风险的分类体系，重点区分了宏观经济环境下的系统性风险、机构层面的特定风险（如操作风险、合规风险）以及资产层面的市场、信用与流动性风险。我们深入探讨了风险识别的定性与定量方法，强调了风险的动态演变特性。 随后，本章着重分析了国际金融监管的演进，特别是巴塞尔协议（Basel Accords）的最新发展——巴塞尔协议III（及展望中的巴塞尔IV）对资本充足率、杠杆率、流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的严格要求。我们详细解析了不同风险类别如何转化为监管资本要求，包括标准化方法（SA）与内部评级法（IRB）下的资本计算差异，为读者理解风险管理对资本规划的驱动力提供明确框架。本部分内容强调了风险偏好（Risk Appetite）在企业战略中的核心地位。 --- 第二部分：量化风险分析的数学基石（约 350 字） 在金融工程和风险管理中，精确的数学工具是不可或缺的。本部分侧重于那些直接服务于风险度量模型的高级数学工具。 我们不赘述基础微积分或线性代数，而是直接深入到随机过程理论在金融时间序列建模中的应用。重点讲解了布朗运动的变体，如几何布朗运动（GBM）在资产定价中的基础作用，以及更复杂的跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models），用于捕捉市场中突发的、非连续的风险事件。 概率论方面，本书重点讨论了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在尾部风险度量中的关键作用。不同于传统的正态分布假设下的风险价值（VaR）估计，EVT提供了更稳健的方法来估计极端亏损的概率和规模，包括使用Block Maxima (POT) 和 Peaks Over Threshold (POT) 方法进行拟合和外推。 此外，本书还详细阐述了Copula函数在多变量风险度量中的优势，特别是如何精确地捕捉不同风险因子（如汇率、利率、股票回报）之间非对称的、尾部相关的复杂结构，从而实现更准确的联合风险度量。 --- 第三部分：信用风险的精细化建模与管理（约 450 字） 信用风险是金融机构面临的最核心、最持久的风险之一。本部分致力于超越传统的违约概率（PD）和违约损失率（LGD）的简单估计。 1. 违约概率（PD）建模： 本章细致比较了逻辑回归、Probit模型在二元分类问题中的应用，并引入了更先进的机器学习方法（如支持向量机、梯度提升树）在评估企业信用资质时的优势与挑战。我们重点讨论了生存分析（Survival Analysis）方法，如何将时间维度纳入PD预测，构建随时间演变的违约风险曲线。 2. 违约损失率（LGD）与风险暴露（EAD）的计量： LGD的估计尤为复杂，因为它依赖于抵押品质量、破产清算流程等多个因素。本书详细分析了在不同担保结构下，如何利用历史回收数据进行加权平均、回归分析，乃至引入贝叶斯方法校正数据稀疏性问题。EAD方面，本书着重讨论了表外（Off-Balance Sheet）工具，如信用证和衍生品合约，其风险暴露的动态特征与压力测试下的潜在膨胀。 3. 组合信用风险模型： 这是本部分的核心。我们深入剖析了KMV-Merton模型的扩展与局限，并详细解析了CreditMetrics框架。重点讲解了如何利用单一因子模型（如Asymptotic Single Risk Factor Model）来模拟资产相关性，并结合Copula技术计算投资组合的整体VaR和预期损失（EL）。对于涉及多个借款人的集中度风险，本书亦提供了量化工具和分析方法。 --- 第四部分：市场风险与压力测试的深度应用（约 400 字） 市场风险的量化管理已从单纯的VaR计算，转向更注重极端情景分析和非线性工具的风险暴露管理。 1. 风险价值（VaR）的局限与替代： 本章首先回顾了历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法的优缺点。随后，我们重点转向条件风险价值（CVaR，或期望损失ES）的计算方法，解释了ES作为一致性风险度量标准，在尾部风险管理中的优越性。 2. 衍生品风险管理： 针对期权、互换等复杂金融工具，本书强调了Greeks（Delta, Gamma, Vega, Theta）的动态对冲策略。对于Gamma和Vega风险，我们探讨了如何利用二阶泰勒展开或局部重估法进行精确度量，并讨论了对冲效果的局限性（如跳跃风险和波动率微笑/曲面变化带来的风险）。 3. 压力测试与情景分析： 压力测试不再是合规要求，而是风险管理的前瞻性工具。本书详细论述了压力情景的设计原则（包括宏观经济情景、特定事件情景），以及如何将这些情景参数映射到金融资产组合的因子敏感度上，以评估极端市场条件下的资本消耗和流动性压力。 --- 第五部分：操作风险、流动性风险与系统性风险的量化前沿（约 150 字） 最后，本书触及了风险管理中更具挑战性的非传统领域。 操作风险的计量主要依赖于损失分布假设（LDA）模型，本书详述了如何利用外部损失数据和内部损失数据，结合泊松过程和负二项分布来模拟操作损失频率和严重程度，并计算可接受的操作风险资本。 流动性风险方面，本书侧重于净现金流缺口分析和融资稳定性指标的构建，强调压力下融资渠道的可靠性。 最后，在系统性风险领域，本书简要介绍了基于网络理论（Network Theory）和传染机制（Contagion Mechanism）的分析方法，以识别金融体系中的关键节点和潜在的系统性脆弱点，为宏观审慎监管提供量化视角。 --- 结语： 本书提供的知识体系，旨在使读者能够构建、验证和实施现代金融机构所必需的、符合国际标准的高级风险管理模型，实现从理论到业务决策的有效转化。

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这本书我看了快一个月了，感觉作者的思维非常活跃，而且对数学的热爱溢于言表。他不仅仅是简单地介绍算法，更是在引导读者去思考“为什么”和“怎么做”。比如在讲解插值和逼近时，他会从多项式插值的局限性出发，自然而然地引出样条插值，并深入分析了样条函数的性质和优势，让我觉得这种讲解方式非常自然，也很有说服力。他还会时不时地提出一些开放性的问题，鼓励读者去思考，去探索，这一点我觉得非常难得。书中的习题也很有挑战性，有些需要自己设计算法，有些则需要对理论有深刻的理解才能解答。我最近在研究小波分析，这本书里正好有关于小波变换的介绍，虽然不是我的主要研究方向，但作者的讲解让我对小波分析有了初步的认识，也了解了它在信号处理等领域的应用。总的来说，这本书不仅教授知识，更培养的是一种独立思考和探索的精神，这对于我们做科研的人来说，是非常重要的。

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实话讲，我一开始是被这本书的书名吸引的。当时我正在为一项工程项目寻找合适的数值算法，看到“实用”两个字，就觉得这本书可能正是我需要的。拿到书后，我先翻阅了目录，发现涵盖了许多我感兴趣的主题，比如有限元方法、特征值问题等等。我直接跳到了关于有限元方法的章节，因为这是我急需了解的。作者的讲解非常有条理，他从理论基础讲起，逐步过渡到实际应用，并配有大量的图例和算例，让我能够清晰地看到如何将数学模型转化为计算机可以处理的离散方程。我尤其欣赏作者在讲解网格剖分和单元形函数时，那种详尽的解释，让我能够理解其中的物理意义，而不是死记硬背公式。他还特别强调了边界条件的处理，这在实际工程中非常关键，作者的讲解清晰明了，让我受益匪浅。我计划将书中关于有限元方法的章节反复研读，并结合我的项目进行实践，我相信这本书会成为我解决实际工程问题的有力工具。

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我是一名博士生，研究方向涉及到大量的数值计算。之前接触过几本数值分析的书，但总觉得不够深入，或者与我的研究领域有些脱节。这本书我看了有段时间了，感觉它在理论深度和工程应用之间找到了一个很好的平衡点。作者在讲解一些经典算法时，并没有停留在表面，而是深入探讨了其背后的数学原理和局限性。比如在谈到求解非线性方程组的Newton-Raphson方法时，他不仅详细解释了其收敛性条件，还分析了在何种情况下该方法可能失效，并给出了相应的改进策略。这一点对于我进行理论研究非常有价值。而且，书中对于大规模线性方程组的求解方法，比如共轭梯度法等，也有非常详尽的介绍，并分析了其在不同矩阵性质下的表现。这对我解决实际的科学计算问题非常有启发。我还注意到，书中对一些高级主题，如偏微分方程的数值解法，也有涉及，虽然我目前还没来得及深入阅读，但知道有这些内容，就为我未来的研究方向提供了宝贵的参考。

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这本书我早就想入手了，一直没有找到机会。这次终于在网上淘到了，拿到手后，感觉书的装帧很扎实，纸张也够厚实，印刷清晰，阅读起来非常舒适。内容方面，我目前还在啃第一章，感觉作者的讲解非常深入浅出，对于很多概念的引入都花了很大的篇幅去解释其来龙去脉，这一点对于初学者来说真的太友好了。不像有些书上来就抛概念，让人云里雾里。我之前学过一些基础的数学分析，所以看这本书里的推导过程，感觉逻辑很严谨，也没有出现我不能理解的地方。特别是关于误差分析那一部分，作者用了大量的例子来说明不同算法在精度上的差异，让我对数值计算的稳定性有了更直观的认识。我尤其欣赏作者在讲解数值积分方法时，不仅仅列出了各种公式，还结合了实际的物理场景，比如计算曲线下面积来模拟某些物理量的累积，这种联系让我觉得学习起来更有意义，也更容易记住。我打算花一整个周末的时间来认真研读这部分内容，希望能够真正掌握其中的精髓，为后续的学习打下坚实的基础。总的来说，这本书的内容严谨而不失生动，非常适合有一定数学基础，想要深入理解数值分析原理的读者。

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这本书给我的感觉就像是在和我进行一场高质量的对话。作者的语言风格非常个人化，读起来一点也不枯燥，反而像是和一位经验丰富的老师在面对面交流。他经常会穿插一些自己的学习体会和一些“过来人”的建议，比如在讲解矩阵求逆的时候，他会提醒我们要注意数值稳定性问题，并给出了几种不同的优化策略，这比单纯罗列公式要有用得多。我特别喜欢他在介绍迭代法时，那种循循善诱的讲解方式，一步步地引导读者去理解收敛的条件和速度，并用图示来辅助说明，让人豁然开朗。我之前在其他教材上看到这部分内容时，总觉得概念比较抽象，理解起来费劲，但在这本书里，我感觉自己仿佛真的走进了迭代的循环，看到了数值如何一步步逼近真实值。而且，书中还提供了一些代码片段，虽然不要求我们完全照搬，但能够帮助我们理解算法的实现细节，这对于我们这些工程背景的学生来说，是非常有帮助的。我已经开始尝试用Python实现书中的一些算法，效果非常好，代码的可读性也大大增强了。

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