离散数学及算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:曹晓东等

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2007-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111218760

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 离散数学
• 算法
• 计算机科学
• 数据结构
• 图论
• 数学基础
• 逻辑
• 集合论
• 组合数学
• 计算复杂度

好的，这是一本名为《现代金融市场分析与风险管理》的图书简介，字数约为1500字。 --- 现代金融市场分析与风险管理 导论：全球金融图景与分析的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的视角，来理解和驾驭当代复杂多变的全球金融市场。随着金融工具的日益复杂化、信息技术的飞速发展以及全球经济一体化的加深，传统的分析方法已显露出其局限性。本书正是在这样的时代背景下应运而生，它不仅系统梳理了金融市场的基础理论框架，更聚焦于前沿的分析技术和严格的风险控制策略。 我们生活在一个数据爆炸的时代，金融决策越来越依赖于对海量信息的精准处理和对内在逻辑的深刻洞察。本书的结构设计遵循从宏观到微观、从理论到实践的递进逻辑，确保即便是初入金融领域的专业人士，也能构建起坚实的知识体系；而对于资深从业者，本书则提供了深化理解和优化策略的有效工具。 第一部分：金融市场的结构与运行机制的深度剖析 本部分是理解一切金融活动的基础。我们不会停留在教科书式的定义层面，而是深入探究现代金融市场的生态系统。 第一章：全球金融市场的演进与重塑 本章首先梳理了自布雷顿森林体系瓦解以来，全球金融市场经历的几次关键性变革，包括衍生品市场的崛起、电子化交易的普及，以及金融科技（FinTech）带来的颠覆性影响。重点分析了不同类型市场——货币市场、资本市场（股票与债券）、外汇市场以及商品市场——之间的相互联系与溢出效应。我们探讨了监管套利、跨境资本流动对国家金融稳定的影响，并对未来“去中心化金融”（DeFi）的潜在冲击进行了前瞻性分析。 第二章：资产定价理论的批判性审视 从马克维茨的现代投资组合理论（MPT）出发，本书对经典资产定价模型进行了细致的解构与批判。我们详细论述了资本资产定价模型（CAPM）的内在假设及其在现实市场中的失效点。在此基础上，我们引入了多因子模型，特别是Fama-French三因子和五因子模型的构建逻辑、因子选择的敏感性分析，以及如何利用这些模型来评估基金经理的超额收益（Alpha）是否真正来源于技能而非风险暴露。本章特别强调了行为金融学对传统定价模型的修正，讨论了投资者情绪、羊群效应在市场泡沫和崩盘中的作用。 第三章：固定收益证券的精细化评估 债券市场是全球金融体系的稳定器，也是理解利率风险的核心。本章详尽阐述了债券的久期（Duration）与凸性（Convexity）计算及其在利率风险管理中的应用。我们深入探讨了收益率曲线的结构——为什么它会向上、向下或扁平化——并分析了宏观经济政策（如量化宽松/紧缩）如何塑造收益率曲线的形状。此外，本书对信用风险的评估进行了专门论述，包括信用评级机构的作用、违约概率（PD）与预期损失（LGD）的量化模型，以及高收益债券（垃圾债）的投资逻辑。 第二部分：量化分析工具与交易策略的实战应用 理解理论是前提，掌握工具才是赢家。第二部分聚焦于将复杂的金融理论转化为可操作的量化分析模型和交易策略。 第四章：时间序列分析与波动率建模 金融数据的一个核心特征是其时间依赖性和非平稳性。本章是量化分析的重头戏。我们系统介绍了时间序列分析的基本工具，包括平稳性检验（ADF检验、KPSS检验）和协整分析。重点转向波动率建模：从朴素的移动平均模型到广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其各种扩展（EGARCH, GJR-GARCH）。这些模型是期权定价和风险价值（VaR）计算的基石。我们通过实际案例演示如何对市场波动率进行精准预测，并指出其在风险预算中的关键作用。 第五章：衍生品定价与套期保值策略 期权和期货是现代金融风险对冲和投机的主要工具。本章详细阐述了布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）期权定价模型的假设、应用及其局限性。我们用图示和实例解释了希腊字母（Delta, Gamma, Vega, Theta）的含义及其在构建静态和动态套期保值策略中的作用。此外，本章还涵盖了更复杂的奇异期权（如亚洲期权、障碍期权）的数值求解方法，如蒙特卡洛模拟的应用。 第六章：高频数据与机器学习在交易中的融合 金融市场正加速向高频化发展。本章探讨了如何处理和分析高频交易数据（Tick Data），包括微观结构效应（如买卖价差、订单簿不平衡）。我们详细介绍了机器学习在金融领域的应用，特别是用于预测短期价格走势的分类模型（如支持向量机SVM、随机森林）和用于预测连续价格的回归模型。本书特别强调了特征工程在金融建模中的重要性，以及如何避免“数据拟合陷阱”（Overfitting）带来的风险。 第三部分：风险管理的核心框架与实践 在金融领域，风险管理是生存的先决条件。本部分将风险管理视为一个系统工程，而非孤立的风险指标计算。 第七章：信用、流动性与操作风险的综合管理 系统性地分析了金融机构面临的三大非市场风险： 1. 信用风险： 从巴塞尔协议III框架出发，区分了标准法、内部评级法（IRB）在资本充足性计算中的差异。重点讲解了信用风险暴露（EAD）的计量和压力测试。 2. 流动性风险： 探讨了流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的实际监管要求，以及在市场紧缩时，资产变现能力迅速下降的“死亡螺旋”机制。 3. 操作风险： 讨论了内部控制失效、欺诈和技术故障的风险事件数据收集与损失分布分析（LDA）方法。 第八章：市场风险量化与压力测试的精要 市场风险是量化风险管理的核心。本章详细比较了衡量市场风险的几种主流方法：参数法（方差-协方差法）、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。我们着重分析了风险价值（VaR）的优缺点，尤其是其无法捕捉尾部风险的缺陷。因此，本书引入了预期损失（Expected Shortfall, ES）作为更稳健的风险度量指标，并提供了在不同时间窗口下计算和回溯测试VaR/ES的详细步骤。最后，本章专门论述了监管和机构内部的压力测试设计，如何模拟极端、但并非不可能发生的市场情景（如“黑天鹅事件”的参数化输入）。 第九章：金融机构的资产负债管理（ALM） 资产负债管理是连接投资决策与机构稳健运营的桥梁。本书将ALM置于银行和保险公司的战略高度进行考察。重点分析了如何通过缺口分析（Gap Analysis）来管理利率风险，以及如何通过期限匹配和现金流对冲来管理流动性风险。针对复杂的金融机构，我们探讨了经济资本（Economic Capital）和监管资本（Regulatory Capital）之间的协调，确保资本配置既能满足监管要求，又能最大化股东价值。 结语：金融科技浪潮下的未来展望 本书的最后部分着眼于未来。金融市场正处于由人工智能、大数据和区块链驱动的深刻转型期。我们探讨了如何利用分布式账本技术增强交易后处理的透明度和效率，以及如何构建适应气候变化风险（ESG投资）的新型风险模型。 《现代金融市场分析与风险管理》不仅是一本理论参考书，更是一份实战指南。它要求读者以严谨的数理思维武装自己，以审慎的风险意识指导决策，从而在全球金融竞技场中占据有利地位。本书提供的知识体系和分析工具，是应对未来金融挑战的必要装备。

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我得说，**《图论及其应用》**这本书简直是一部将抽象结构美学展现得淋漓尽致的著作。它并非仅仅罗列算法，而是将图论的各个分支巧妙地串联起来，形成了一个完整的知识体系。阅读体验非常流畅，作者的叙事风格有一种引导你进入谜题世界的魅力。比如，在介绍最短路径算法时，它没有直接跳到 Dijkstra 或 Bellman-Ford，而是先从旅行推销员问题的启发开始，循序渐进地引导读者思考如何构建最优路径的逻辑。书中对平面图理论的阐述尤为精彩，特别是库拉托夫斯基定理的证明部分，作者用清晰的图示和逻辑推理，将原本复杂的关系变得一目了然。更让我惊喜的是，它将图论的应用拓展到了非常前沿的领域，比如社会网络分析中的中心性度量，以及现代网络路由协议中的连通性保障。这本书的深度足够支撑研究生阶段的学习，但其清晰的结构和丰富的插图，也让初学者能够快速入门。读完后，看待任何由节点和边构成的系统，都会不自觉地用图论的视角去分析，这无疑是一种思维方式的提升。

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最近翻阅**《计算方法与数值分析》**，我的感受是，它成功地填补了理论数学和实际工程应用之间的鸿沟。以往的书籍总是将数值方法描述得过于理想化，仿佛我们总能使用无限精度进行计算。而这本则不然，它开篇就直面了计算机浮点数的局限性，详细讨论了舍入误差、截断误差的来源和传播方式，这种“接地气”的叙述方式让人倍感亲切。例如，在讨论迭代法收敛性时，书中不仅给出了收敛速度的量级分析，还通过对比牛顿法和割线法在不同初始值下的表现，直观地展示了局部收敛和全局收敛的区别。我特别欣赏它对“稳定性”和“病态问题”的讨论。书中有一个章节专门分析了矩阵的条件数，并用一个经典的线性方程组例子说明了微小的输入扰动如何导致解的巨大偏差。这让我明白了为什么在工程实践中，选择合适的求解算法和预处理技术至关重要。这本书的习题设计也很有特色，许多都是需要上机实现的编程任务，这迫使我们将理论转化为实际可运行的代码，极大地锻炼了解决实际计算问题的能力。

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最近试读了**《概率论与随机过程导论》**，这本书给我的感觉是，它在严谨性上达到了极高的水准，但又没有牺牲掉多少可读性，这在概率论教材中是相当难得的平衡。作者对于概率空间和随机变量定义的铺垫非常扎实，确保读者对基础概念有着无可动摇的理解，避免了后续学习中因为基础不牢而产生的混淆。特别是在处理连续随机变量的积分和测度论基础时，作者采用了非常谨慎的渐进方式，每引入一个新概念都伴随着直观的解释和严格的数学证明，让人既能理解“为什么”，又能掌握“怎么算”。而随机过程的部分，简直是精华所在。马尔可夫链的平稳分布、布朗运动的路径性质、以及泊松过程的事件计数特性，都被讲解得清晰透彻。书中对这些过程在金融建模和排队论中的实际案例分析，更是让人茅塞顿开，明白了这些随机工具是如何为现实世界提供预测和决策支持的。这本书的习题难度适中偏高，但正是这些挑战性的练习，帮助我真正内化了随机过程的动态思想。

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这本**《线性代数与矩阵理论》**的书，简直是为那些在大学二年级被各种向量空间和特征值搞得焦头烂额的学生准备的救星。我记得我刚接触这个领域时，感觉就像在看一本用天书写成的教材，满屏的符号和抽象的概念，让人望而生畏。但是这本书的作者，明显深谙“化繁为简”的艺术。它没有一上来就堆砌那些复杂的定义，而是从几何直觉出发，比如通过解析几何中的直线和平面，来引入向量和子空间的思想。讲解矩阵运算时，作者会非常细致地剖析每一步的几何意义，这让我第一次真正理解了矩阵乘法不仅仅是数字的堆砌，而是空间到空间的线性变换。尤其赞赏的是，书中关于奇异值分解（SVD）的部分，讲解得极其透彻。它不仅给出了严谨的数学推导，还配有大量的实际应用案例，比如图像压缩和数据降维。读完这部分，我感觉自己终于抓住了现代数据科学的脉络。总的来说，这本书的难度设置非常合理，既保证了理论的深度，又兼顾了读者的接受度，对于希望扎实掌握线性代数核心思想的读者来说，是不可多得的良品。

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对于一本**《信息论与编码基础》**的书籍，我最看重的是它能否清晰地解释“信息”这个抽象概念的量化过程。这本书的表现超出了我的预期。它没有将香农熵仅仅视为一个公式，而是深入探讨了它与信息源不确定性的内在联系，甚至追溯到了热力学中的熵的概念，这种跨学科的视野让人耳目一新。作者对信道容量和信源编码的阐述尤其出色。提到霍夫曼编码时，它不仅给出了贪心算法的构造过程，还用信息冗余度的角度解释了为什么这种局部最优选择能导向全局最优。在信道编码部分，对循环冗余校验（CRC）和卷积码的讲解非常到位，它清晰地展示了如何在有限的噪声环境中，通过增加冗余信息来保障数据的可靠传输。这本书的重点显然放在了对极限性能的理解上，比如香农的第二定理是如何为所有通信系统设定了理论上限的。阅读过程中，我强烈感受到了一种“信息”不再是模糊的概念，而是可以被精确度量、压缩和保护的物理量，这种认知上的飞跃，是其他泛泛而谈的教材无法给予的。

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