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《宏观经济政策与发展规划》内容简介：本科目预测试卷依据全国注册咨询工程师（投资）执业资格考试大纲最新修订内容，深刻把握历年试题和复习备考规律，本着材料精选、逐题推敲、优化设计的原则编写而成，凝结了考前预测之精华，紧扣2008年考前核心预测，不失为一本实现考试过关的绝佳参考指导用书。
《宏观经济政策与发展规划》特别适合考生进行考前模拟预测，是参加全国注册咨询工程师（投资）执业资格考试人员的教材配套模拟试卷必备参考用书。
现代金融市场风险管理与前沿技术应用 内容提要： 本书旨在系统深入地探讨现代金融市场中风险管理的理论基础、实务操作及其与前沿信息技术的融合。面对日益复杂化、全球化的金融环境，传统的风险控制方法已显现其局限性。本书将紧密围绕市场风险、信用风险、操作风险三大核心风险领域展开，同时拓展至流动性风险和系统性风险的量化分析与应对策略。 我们将从金融工程学的视角出发，详细阐述风险度量工具的演进，包括但不限于标准差、VaR（风险价值）、ES（预期损失）模型的构建与局限性，并引入更先进的压力测试和情景分析方法。对于市场波动性的建模，将重点剖析GARCH族模型、随机波动率模型（Heston模型）在实际交易中的应用，以及如何利用高频数据优化短期风险预测。 在信用风险管理部分，本书将超越传统的Z分数模型，深入讲解结构化信用风险（如CDS、ABS）的定价与对冲机制。重点内容包括违约相关性的建模（Copula函数在违约建模中的应用）、信用评级模型的内生性问题，以及巴塞尔协议III（及潜在的巴塞尔IV）框架下，银行资本充足率的精确计算与资本配置优化。 本书的一大特色是紧密结合金融科技（FinTech）的最新进展。我们将探讨机器学习（Machine Learning）和人工智能（AI）如何在风险管理中发挥革命性作用。具体案例包括：利用深度学习网络（如LSTM）预测资产价格非线性关系、利用自然语言处理（NLP）技术对新闻舆情进行实时风险预警，以及利用图神经网络（GNN）分析金融机构之间的复杂关联性，识别潜在的系统性风险传染路径。此外，区块链技术在提升交易透明度、简化清算结算流程（从而降低操作和对手方风险）方面的潜力也将被详细分析。 在操作风险与合规性方面，本书将聚焦于大数据背景下的异常交易检测、内部控制体系的数字化转型，以及如何利用先进的合规科技（RegTech）工具实现自动化监管报告和反洗钱（AML）的有效性提升。 核心章节概览： 第一部分：金融风险理论基石与量化工具 1. 金融市场结构与风险的类型学：从套利定价理论到行为金融学的视角冲突。 2. 经典风险度量方法的深入剖析：从历史模拟到蒙特卡洛模拟，VaR模型的内在缺陷与改进方向。 3. 极端事件建模：超越正态分布，应用Lévy过程和极值理论（EVT）进行尾部风险分析。 第二部分：市场风险的动态对冲与波动性建模 1. 固定收益产品组合的久期和凸性风险管理。 2. 期权和衍生品定价中的风险中性方法：Black-Scholes模型的局限与局部波动面的实证研究。 3. 波动率微笑与期限结构：利用随机波动率模型实现更精细化的市场风险敞口计量。 第三部分：信用风险的计量、定价与组合管理 1. 违约概率（PD）的估计：Logit/Probit模型的构建与模型风险的控制。 2. 损失率（LGD）和违约暴露（EAD）的预测：基于宏观经济情景的LGD动态调整。 3. 信用组合风险管理：从 Merton 模型到工业界广泛使用的KMV模型，以及信用违约互换（CDS）在风险转移中的作用。 第四部分：流动性风险与监管资本框架 1. 流动性风险的度量指标：LCR（流动性覆盖率）和NSFR（净稳定资金比率）的实际计算挑战。 2. 压力测试设计：自上而下与自下而上的情景构建，以及逆向压力测试的应用。 3. 巴塞尔资本框架的演进：对市场风险和信用风险的资本要求进行精确测算，并讨论内部评级法（IRB）的适用性与监管挑战。 第五部分：前沿技术赋能下的风险革命 1. 大数据与风险预测：利用高维数据特征进行提前预警系统的构建。 2. 机器学习在信用评分卡中的应用：解释性AI（XAI）在金融风控中的必要性。 3. 区块链与分布式账本技术（DLT）：提升操作风险控制和交易后处理效率的潜力。 4. 网络安全风险与操作弹性：金融机构面对网络攻击的防御与恢复机制。 本书适合金融机构的高级风险管理人员、量化分析师、监管机构从业人员以及致力于金融工程与风险管理领域研究的学者和高年级学生参考。通过对理论、模型和实践案例的全面覆盖，读者将能够构建起适应未来复杂金融图景的、具有前瞻性的风险管理体系。 --- 本书特色总结： 实践导向： 案例分析多来源于真实金融市场数据与监管要求。 技术前沿： 深度融合FinTech，聚焦AI/ML在风险识别中的实际应用。 体系完整： 覆盖传统五大风险类型，并探讨系统性风险的跨领域传染机制。 深度解析： 对巴塞尔协议等核心监管框架的数学基础和操作细节进行了详尽阐述。
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