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《高职高专类教材•点钞与计算技术》不仅系统介绍了珠算的加、减、乘、除这一传统的计算技术，而且还结合金融、财务部门工作实际，重点介绍了心算、电子计算器和计算机小键盘的使用等新的计算手段，以方便大家提高工作效率。而关于使用各种方法计算传票算与账表算的论述，更是编者多年教学经验与体会的总结。
现代金融分析与风险管理实务 图书简介 本书深入探讨了当代金融市场的前沿理论与实践操作，旨在为金融从业者、风险管理专业人士以及高等院校相关专业的师生提供一本内容翔实、方法严谨的专业参考书。全书结构严谨，逻辑清晰，紧密结合全球金融业的最新发展动态，特别是近年来在金融科技（FinTech）浪潮下，传统金融业务和风险控制体系所经历的深刻变革。 第一部分：金融市场结构与运行机制的演变 本书首先对全球金融市场的基本架构进行了全面的梳理。我们不再将市场视为静态的交易场所，而是将其视为一个动态的、相互耦合的复杂系统。 第一章：全球金融市场的宏观图景 本章详细剖析了当前全球金融市场的碎片化与一体化趋势。重点分析了货币市场、资本市场（包括股票、债券和衍生品市场）的功能定位及其相互间的传导机制。我们特别关注了非银行金融机构（Shadow Banking）的崛起对传统金融中介角色的冲击与重塑。讨论了金融基础设施的升级，如交易系统的现代化、清算和结算流程的自动化，以及这些变化对市场效率和稳定性的影响。内容涵盖了国际收支、汇率决定理论的最新实证研究，以及地缘政治风险如何迅速反映到跨国资本流动中。 第二章：金融工具的创新与定价基础 深入解析了传统金融工具的深化应用，并引入了复杂衍生品的结构性分析。对于债券市场，本书不仅涵盖了国债和企业债的信用评级体系，还详述了市政债券和夹层融资的特点。在权益市场部分，系统阐述了不同投票权结构（如双重股权）对公司治理和估值的影响。衍生品方面，重点剖析了期权、期货、互换合约的风险敞口设计与交易策略。定价模型部分，超越了基础的布莱克-斯科尔斯模型，引入了随机波动率模型（如 Heston 模型）以及跳跃-扩散过程在资产定价中的应用，探讨了在低利率和高波动环境下，如何更准确地评估复杂金融工具的公允价值。 第二部分：量化分析与投资组合优化 本部分是本书的核心，着重于运用数学和统计工具对投资决策进行科学化、系统化的支持。 第三章：投资组合理论的深化与实践 回顾了马科维茨的均值-方差优化模型，并重点介绍了其在实际应用中的局限性。随后，本书全面介绍了后现代投资组合理论（Post-Modern Portfolio Theory, PMPT）。关键内容包括下行风险度量（如半方差、期望亏损 VaR）、风险平价（Risk Parity）策略的构建与动态调整，以及如何将投资者特定约束（如流动性需求、可持续性偏好）融入优化框架。我们还引入了情景分析和压力测试在投资组合构建中的作用，以应对“黑天鹅”事件。 第四章：高级计量经济学在金融时间序列中的应用 本章是面向专业研究人员和高级分析师的内容。详细讲解了金融时间序列数据的特性，如尖峰厚尾性、波动率聚集性。涵盖了 ARCH/GARCH 族模型（包括 EGARCH, GJR-GARCH）在波动率预测中的精确应用。对于多变量时间序列分析，本书详细介绍了 VAR、VECM 模型，用于捕捉不同资产类别间的相互影响和协整关系。此外，还探讨了高频数据分析（HFT）中的微观结构噪音处理技术以及基于机器学习的时间序列预测模型，如长短期记忆网络（LSTM）在捕捉长期依赖性方面的潜力。 第三部分：全面风险管理体系的构建与前沿挑战 风险管理是现代金融机构生存的基石。本部分从微观到宏观，构建了一个立体的风险管理框架。 第五章：信用风险建模与计量 本书详细解析了信用风险的量化方法。从传统违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）的估计入手，深入讲解了结构化产品中的风险分解技术。重点阐述了信用风险组合模型，特别是基于 Copula 函数的建模方法，用于准确模拟违约相关性。此外，本书还对巴塞尔协议（特别是巴三和正在推进的巴四）中对信用风险资本计提的要求进行了详尽的解读和案例分析，强调了模型风险在资本计算中的重要性。 第六章：市场风险与流动性风险的精确度量 市场风险的计量不再局限于历史模拟法和参数法。本章侧重于极端尾部风险的捕捉，引入了极值理论（EVT）在计算高置信水平下的风险价值（VaR）和预期亏损（ES）中的应用。对于流动性风险，本书区分了资产负债表的流动性风险和市场交易流动性风险。构建了多维度流动性风险指标体系，并展示了如何利用 LCR（流动性覆盖率）和 NSFR（净稳定资金比率）等监管工具来监控和管理机构的短期和长期资金稳定性。 第七章：操作风险与综合风险管理（ERM） 操作风险的识别和度量往往具有挑战性。本章引入了损失数据收集（LDA）方法，并结合定性分析技术（如风险与控制自我评估 RCSA）来建立操作风险计量模型。最后，本书将所有风险类型整合到企业风险管理（ERM）框架下。探讨了风险偏好（Risk Appetite）的制定流程、风险文化建设的重要性，以及如何利用情景分析和压力测试（包括宏观经济冲击与特定业务线冲击）来评估资本充足性和业务连续性。 第四部分：金融科技与未来监管应对 面对数字化转型，金融机构的风险管理模式正在被重塑。 第八章：人工智能与机器学习在风险控制中的应用 本章探讨了大数据分析在金融领域的落地实践。重点分析了机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）在欺诈检测、反洗钱（AML）监控中的性能提升。在信贷审批领域，展示了如何利用非传统数据源（如社交网络数据、行为数据）来优化信用评分模型。同时，本书也审慎地讨论了模型可解释性（XAI）在强监管行业中的必要性，以及模型漂移的监测与维护策略。 第九章：监管科技（RegTech）与数据治理 阐述了监管科技如何通过自动化和标准化流程来提高合规效率。内容涉及利用自然语言处理（NLP）技术对监管文件进行快速解析和映射，以及利用分布式账本技术（DLT）在提高交易透明度和降低对账成本方面的潜力。最后，本书强调了在数据驱动的金融世界中，数据治理框架（包括数据质量、数据安全和数据隐私保护）是所有先进风险管理技术得以实施的前提。 本书的特点在于理论的深度与实践的广度相结合，不仅提供了严谨的数学模型，更结合了大量的行业案例和监管要求，力求成为一本全面、前瞻性的金融风险管理工具书。
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