具体描述
《管理经济学》（英文版·原书第9版）保持了经济学严谨的学术风格，详细地论述了对企业经营决策最有用的经济学原理。各章节适时总结，并用醒目的字体给出相关的经济学原理，以及各经济变量间的相互关系，以便突出重点、加深读者印象。书中还给出了大量的专栏案例，帮助读者加强经济学原理在实际中的应用。在每章的结尾，给出两套习题。一套是概念性习题，引导读者对经济学的基本原理、概念，进一步消化和理解；另一套习题是应用性习题，这套习题以现实经济活动为背景，通常没有标准答案，用于课堂或课外小组讨论。学习本教材主体部分也不需要很深的数学基础，适合广大读者使用。同时，数学的推导和分析以附录的形式给出，并附有数学习题供有数学基础的读者学习，这也是《管理经济学(英文版第9版)》往往受偏爱定量分析的读者所喜欢的原因。《管理经济学(英文版第9版)》适用于经济类、管理类专业师生及相关从业人员。
现代金融市场分析与投资策略 作者： 钱学森、约翰·博格 等（虚拟） 页数： 680 页 开本： 16 开 装帧： 精装 定价： 188.00 元 --- 内容提要 本书深入剖析了自20世纪末至今全球金融市场的演变轨迹、核心运行机制及其内在风险结构。它不仅仅是一本关于金融理论的教科书，更是一份面向专业投资者、资产管理者和高级金融专业人士的实战指南。全书共分为六大部分，构建了一个从宏观经济环境分析到具体金融工具定价，再到复杂投资组合构建与风险控制的完整知识体系。 第一部分：金融市场的基石与宏观背景 本部分着重奠定理解现代金融市场的理论基础。首先，系统回顾了有效市场假说（EMH）的各个层面，并结合行为金融学的最新研究，探讨了市场非理性的实际表现及其对定价的影响。随后，详细分析了货币政策、财政政策与全球资本流动对资产价格的传导机制。我们引入了“系统性风险的溢出效应”模型，分析了地缘政治冲突、突发公共卫生事件等“黑天鹅”事件如何迅速重塑金融资产的风险溢价。特别关注了央行数字货币（CBDC）的兴起及其对传统支付体系和债券市场的潜在颠覆性影响。 第二部分：固定收益证券的深度剖析 本章是本书的核心内容之一，专注于债券市场的复杂性。内容涵盖了从国库券到结构化抵押贷款证券（MBS）及资产支持证券（ABS）的完整谱系。详细介绍了久期（Duration）与凸度（Convexity）的实际应用，并超越传统的免疫化策略，探讨了在负利率和零利率环境下，固定收益资产如何实现收益目标。此外，书中花费大量篇幅讲解了信用风险的量化评估，包括使用KMV模型、结构化模型以及非结构化数据（如新闻情绪分析）来预测违约概率。对于信用违约互换（CDS）等衍生品的定价与对冲策略，本书提供了严谨的数学推导和案例分析。 第三部分：股票市场与权益资产定价 本部分侧重于股票市场的微观结构与价值发现。除了对资本资产定价模型（CAPM）和Fama-French多因子模型的批判性继承，我们引入了最新的“质量因子”与“动量因子”的衰减研究。重点介绍了“隐藏的资产负债表”分析法，即如何通过分析企业的表外融资、养老金负债和知识产权的真实价值，来修正传统的市盈率和市净率评估。在市场微观结构方面，本书详细解析了高频交易（HFT）对订单簿的影响，以及暗池（Dark Pool）交易对价格发现效率的挑战。对于新兴市场的股权投资，本书提供了独特的“制度质量”评估框架。 第四部分：金融衍生品的复杂世界 本部分是本书技术性最强的一部分，旨在为专业交易员提供先进的衍生品定价和风险管理工具。除了标准的布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型及其在波动率微笑和波动率曲面建模中的局限性，我们深入探讨了局部随机波动率模型（SLV）和随机波动率模型（Heston Model）的实际应用。期权策略部分，超越了简单的领口或蝶式套利，侧重于利用波动率期限结构进行跨期套利，以及在极端市场条件下如何使用奇异期权（如障碍期权、亚裔期权）进行动态对冲。外汇衍生品方面，重点分析了利率平价理论在不同监管环境下的失效与修正。 第五部分：投资组合构建与风险管理的前沿 本部分探讨了如何将前述的分析工具应用于实际的资产配置。我们超越了经典均值-方差优化，详细介绍了后现代投资组合理论（Post-Modern Portfolio Theory），特别是围绕下行风险（Downside Risk）的度量，如偏度、峰度和条件风险价值（CVaR）。书中引入了“风险平价”（Risk Parity）策略的深度优化，包括如何纳入流动性风险和尾部风险约束。在另类投资方面，本书对私募股权（PE）、风险投资（VC）的尽职调查方法进行了详尽的介绍，特别关注了估值中的“倍数依赖性”问题。风险管理章节，重点介绍了压力测试与情景分析的构建，特别是针对多资产类别之间的非线性相关性建模。 第六部分：金融科技（FinTech）与市场未来 本书的终章聚焦于金融科技对传统金融机构的结构性冲击。内容涵盖了区块链技术在资产证券化和跨境支付中的潜在应用，以及智能合约的法律与技术挑战。机器学习和人工智能在量化交易中的应用（如深度学习在因子挖掘中的作用）被详细讨论，并对其“可解释性”提出了审慎的批评。此外，本书还探讨了监管科技（RegTech）如何影响合规成本与交易速度，以及去中心化金融（DeFi）对传统信贷中介的挑战与机遇。 --- 适用对象 投资银行家、基金经理、资产组合管理人 金融工程、数量分析专业的研究生及博士生 金融监管机构的分析师 希望系统性提升金融市场洞察力的资深专业人士 --- 推荐理由 本书的价值在于其对理论模型的严谨性与对现实市场复杂性的深刻洞察的完美结合。它避免了对市场表象的肤浅描述，而是深入挖掘了资产价格背后的驱动力与风险结构。对于希望在当前高度复杂、相互关联的全球金融环境中保持竞争优势的专业人士而言，本书提供的分析框架和工具箱是不可或缺的。书中大量引用了最新的学术论文和实战案例，确保了内容的先进性和实用性。
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