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出版者:清华大学

作者:盛杰

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2007-8

价格:38.90元

装帧:

isbn号码:9787302158080

丛书系列:

图书标签:

• 软件学习
• 技术类
• Excel
• 财务
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• 数据分析
• 职场技能
• 办公软件
• 财务建模
• 效率提升
• 实用指南
• 电子表格

《精算人生：数学模型在金融决策中的前沿应用》 这是一本探讨如何运用前沿数学模型，深入洞察并优化金融决策的专业著作。本书旨在为金融从业者、风险管理者、数量分析师以及对金融建模感兴趣的研究者提供一套系统性的理论框架和实践指导。我们不再局限于传统的Excel表格计算，而是将目光投向更广阔的数学海洋，解锁那些能够驱动金融世界精细化运作的强大工具。 核心内容概要： 随机过程与金融衍生品定价： 本书将深入讲解布朗运动、伊藤引理等核心随机过程理论，并以此为基础，详尽剖析Black-Scholes模型及其各种扩展，如跳扩散模型、局部波动率模型等。读者将学会如何利用这些模型精确计算期权、期货、掉期等复杂金融衍生品的价格，理解不同市场因素对定价的影响，并掌握如何根据市场变化调整模型参数。我们将重点讨论蒙特卡洛模拟在复杂衍生品定价中的应用，以及如何通过方差缩减技术提高模拟效率。 机器学习在信用风险评估中的革新： 传统信用评分模型往往依赖于线性和回归分析，而本书将引领读者进入机器学习的世界。我们将介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及深度学习（如神经网络）等算法在构建更精准、更具预测能力的信用风险模型中的应用。重点在于如何进行特征工程，处理不平衡数据集，以及模型的可解释性研究。我们将通过真实案例展示如何利用这些技术识别潜在的违约风险，优化信贷审批流程，并制定更有效的风险管理策略。 时间序列分析与宏观经济预测： 宏观经济的波动对金融市场具有深远影响。本书将教授读者如何运用ARIMA、GARCH等经典时间序列模型，以及状态空间模型、向量自回归（VAR）模型等现代方法，来分析经济数据，预测通货膨胀、GDP增长、利率变动等关键宏观指标。我们将深入探讨如何捕捉数据的季节性、趋势性和周期性，以及如何对模型进行诊断和选择。书中还将介绍一些前沿的时间序列预测技术，如Prophet模型及其在业务预测中的应用。 组合优化与投资组合管理： 马科维茨的现代组合理论是基石，但本书将在此基础上进行拓展。我们将探讨均值-方差模型、Black-Litterman模型，以及考虑了非正态分布风险（如极端风险）的组合优化方法。本书将重点关注如何运用优化算法，在满足特定风险偏好和投资目标的前提下，构建最优化的投资组合。同时，我们还会介绍风险预算、因子投资等现代组合管理理念，以及如何将这些理念融入到实际的投资决策中。 高频交易与算法交易策略： 随着金融市场交易速度的不断提升，高频交易和算法交易已成为不可忽视的力量。本书将介绍市场微观结构理论，探讨订单簿动态、交易成本、流动性等关键因素。我们将详细阐述各种经典的算法交易策略，如均值回归策略、统计套利策略、事件驱动策略等，并讨论如何利用Python等编程语言实现这些策略的回测和实盘交易。本书还将涉及量化对冲、高频数据分析以及算法优化等主题。 金融计量经济学的前沿研究： 除了上述应用领域，本书还将涉及一些金融计量经济学的前沿研究。例如，面板数据分析在跨国公司财务研究中的应用，因果推断方法在评估政策影响中的作用，以及大数据分析技术如何为金融研究带来新的视角。我们将通过丰富的案例研究，展示这些复杂但强大的工具如何在实践中解决现实世界的金融问题。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都深入浅出地讲解理论知识，并辅以大量的实际案例，帮助读者将抽象的数学概念转化为可操作的金融解决方案。 前沿视角： 紧跟金融科技（FinTech）发展的步伐，引入最新的数学模型和技术，帮助读者保持在行业前沿。 严谨的数学推导： 在保证可读性的前提下，本书对关键模型的数学推导进行了详细阐述，让读者不仅知其然，更知其所以然。 编程工具的应用： 虽然不局限于Excel，但本书会提及Python、R等常用金融数据分析和建模工具的应用，为读者提供实践的路线图。 解决复杂问题的能力： 培养读者独立分析和解决复杂金融问题的能力，使其能够应对日益变化的金融市场挑战。 本书适合读者： 希望深入理解金融市场运作机制的数量分析师、交易员、基金经理。 负责风险管理、模型验证的金融机构专业人士。 对金融建模和量化金融感兴趣的在校研究生和博士生。 希望拓展自身技能，掌握更高级金融分析工具的财务从业者。 追求在金融领域进行更具前瞻性和科学性决策的管理者。 《精算人生：数学模型在金融决策中的前沿应用》将是一次激动人心的金融数学探索之旅。它不是一本速成指南，而是一部能伴随您职业生涯不断成长的深度参考书，助您在瞬息万变的金融世界中，做出更明智、更具洞察力的决策。

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这本书的装帧设计很有吸引力，封面采用了深沉的蓝色调，配上简洁明了的标题字体，给人一种专业且信赖的感觉。初次拿到手，就感觉内容会非常扎实。我特别关注的是它在数据处理和自动化方面的介绍，翻阅目录后发现，关于VLOOKUP、INDEX/MATCH等核心函数的高级应用有详细的讲解，这对我日常工作中处理大量数据非常有帮助。不过，我希望能看到更多关于Power Query和Power Pivot的深度内容，因为目前很多企业都在转向更现代化的数据分析工具。比如，书中如果能加入一些关于如何利用这些工具进行多表合并、数据清洗以及创建动态数据模型的实例，那就更完美了。整体来看，这本书的结构清晰，从基础概念到高级技巧层层递进，对于希望提升Excel技能的读者来说，无疑是一个不错的起点。它在基础知识的梳理上做得非常到位，确保读者不会因为概念不清而卡在后续的学习中。

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这本书的实操性毋庸置疑，每一小节的结尾都有一个“动手实践”环节，这是我最欣赏的部分之一。它迫使用户离开阅读模式，进入操作状态，真正将知识转化为技能。我发现，作者在处理日期和时间函数方面做得特别细致，很多其他书籍常常忽略的夏令时、时区转换等边缘问题，这本书都有提及并提供了解决方案。但是，我对书中对于“大数据量”处理的性能优化策略关注较多。当工作表包含数十万行数据时，公式的计算速度和稳定性是关键。我希望书中能更深入地探讨“计算模式”的调整（如自动切换到手动计算）、命名区域的合理使用对性能的影响，以及如何通过分列或分区域处理数据来避免系统卡顿。目前的优化建议偏向于公式本身，而对底层计算机制的优化讨论稍显不足，这对于处理超大型报表的用户来说，是一个非常实用的提升点。

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这本书的理论深度和广度达到了一个很好的平衡点，它既没有陷入纯粹的数学公式推导，也没有流于表面化的操作指引。它注重培养读者的“数据思维”。例如，在介绍“假设分析”时，书中不仅教了如何使用“单变量数据表”，还引导读者思考为什么要在特定情境下选择这种分析方法，以及其局限性何在。这种教学方法培养了批判性思考能力。对我而言，我更期待看到更多关于Excel与外部系统（如ERP或CRM）数据接口的探讨，哪怕是理论上的探讨也行，了解数据流动的全貌能帮助我们更好地设计和维护工作簿。这本书更多聚焦于“在Excel内部如何高效工作”，而对“如何将数据高效地导入导出”的讲解则相对简略，这是一个可以拓展的方向。

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从排版和阅读体验的角度来评价，这本书的字体选择和行距设置都非常人性化，长时间阅读也不会感到疲劳。很多技术书籍的通病是代码或公式区域排版混乱，但这本书在这方面做得相当出色，关键的公式都用醒目的格式突出显示，便于对照和抄录。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比方式，例如将递归函数比作“套娃”，这种生动的描述极大地降低了理解难度。尽管如此，我个人希望能看到更多关于Excel宏（VBA）的内容。虽然书中提到了自动化，但如果能有专门一章介绍如何录制、修改和编写简单的VBA脚本来处理重复性的数据录入或报表生成工作，那这本书的价值会翻倍。目前的侧重点似乎更偏向于函数和内置工具的应用，而对于程序化处理的介绍略显保守。

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我是一个偏向实战型的学习者，更看重书中的案例是否能直接应用于我的工作场景。这本书的案例设计确实很有心思，涵盖了财务报表分析、预算编制和成本控制等多个方面。我特别喜欢其中关于“滚动预测”的那一章节，作者不仅展示了如何设置公式，还详细解释了背后的财务逻辑，这使得学习过程不再是机械地复制粘贴，而是真正理解了Excel在财务管理中的作用。然而，对于一些复杂业务场景的模拟，比如跨年度的复杂项目成本核算，我感觉案例的深度还有提升空间。如果能增加一些更贴近实际复杂环境的“陷阱”和“解决方案”，让读者在阅读时就能预见到可能遇到的问题，那就更具指导价值了。总体而言，它提供的案例是可靠且实用的，对于初中级用户来说，无疑是一笔宝贵的财富，能有效弥补课堂学习与实际工作之间的鸿沟。

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