经济数学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:罗国湘 编

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:2009-9

价格:16.50元

装帧:

isbn号码:9787040272413

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
• 经济学
• 数学
• 基础
• 高等教育
• 教材
• 微积分
• 线性代数
• 优化
• 模型
• 分析
• 经济建模

现代金融风险管理与量化分析 本书导言： 在全球化深入发展和金融市场日益复杂的今天，风险已成为悬在所有金融机构头顶的达摩克利斯之剑。传统的风险认知和管理手段在面对突发性、系统性和非线性风险时显得力不从心。本书旨在为读者，尤其是金融机构的从业人员、风险管理专业人士、量化分析师以及高年级金融、经济学和数学专业的学生，提供一套全面、深入且实用的现代金融风险管理理论框架与尖端量化分析工具箱。我们聚焦于如何从理论的深度挖掘风险的本质，到实践的广度构建稳健的风险抵御体系。 第一部分：金融风险的理论基石与演变 第一章：金融风险的本质、分类与度量体系的演进 本章首先界定金融风险的哲学与经济学内涵，区别于一般意义上的不确定性。我们将深入探讨传统的三大类风险——市场风险、信用风险和操作风险——的边界与交叉点。在此基础上，我们将引入新的风险范畴，如流动性风险（特别是融资流动性和资产流动性）、系统性风险（系统内冲击的传染机制）以及新兴的声誉风险和合规风险。 风险度量是管理的前提。本章将回顾风险度量方法的历史变迁，从早期的方差和标准差，过渡到以 VaR（Value at Risk，风险价值）为核心的度量体系。我们将详尽分析不同置信水平下参数化 VaR 和非参数化 VaR 的计算流程、优缺点及其在监管资本要求中的应用。重点将放在 VaR 的局限性，例如其次可加性（non-subadditivity）问题，这为下一代风险度量方法铺平道路。 第二章：高级风险度量：从 VaR 到 ES 的跨越 面对金融危机暴露出的极端尾部风险问题，本书投入大量篇幅阐述超越 VaR 的先进工具。我们全面介绍尾部风险的替代度量——ES（Expected Shortfall，期望损失），也称 CVaR（Conditional Value at Risk）。ES 如何捕捉尾部损失的严重性，以及在实际应用中，如何利用蒙特卡洛模拟、历史回溯法和基于极值理论（Extreme Value Theory, EVT）的方法来精确估计 ES。 此外，本书还将深入探讨风险度量的先进技术，包括 Copula 函数在建模复杂依赖结构中的应用，特别是如何用非对称的 Copula 结构来更好地刻画金融市场中“同涨同跌，但下跌更剧烈”的尾部相关性。风险集中度分析（如 HHI 指数在风险管理中的借鉴）和压力测试（Stress Testing）的设计哲学，也将作为风险整体视图的关键组成部分被详细讲解。 第二部分：核心风险领域的深度剖析与建模 第三章：市场风险建模：波动率、相关性与期权定价 市场风险是量化分析的重中之重。本章聚焦于动态波动率建模。我们将从 ARCH/GARCH 模型（包括 GJR-GARCH 和 EGARCH）开始，详细讲解如何捕捉金融时间序列的波动率聚集和杠杆效应。随后，引入更具前瞻性的随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV），如 Heston 模型，及其在资产定价中的应用。 在相关性建模方面，我们将超越传统的简单线性相关系数，探讨动态相关性模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC）如何适应市场环境的变化。对于衍生品定价，本书将以 Black-Scholes 模型为基础，系统分析其假设的失效，并引入局部波动率模型（Local Volatility）和随机局部波动率模型（Stochastic Local Volatility, SLV）来拟合市场隐含波动率曲面（Volatility Surface），这对于准确计量期权组合的市场风险至关重要。 第四章：信用风险的精细化管理与违约建模 信用风险的管理不再仅仅依赖于信用评级。本章从微观层面构建违约概率（Probability of Default, PD）和违约损失率（Loss Given Default, LGD）的估计模型。我们将详细分析基于 Logit/Probit 模型的信用评分卡构建流程，以及针对企业债的结构化模型，如 Merton 模型及其扩展，如何从市场价格中反推隐含的违约风险。 在投资组合层面，本章重点介绍信用风险的聚合问题。我们将深入研究信用风险的经典模型——如 Jarrow-Turnbull 模型和基于 Copula 的信用风险模型（如 Li 模型的简化应用），用以计算投资组合的信用 VaR 和 ES。此外，对于抵押贷款和证券化产品，本章还将探讨结构性风险的计量方法。 第五章：操作风险、操作风险与新出现风险的量化 操作风险因其“黑天鹅”特性，是所有风险中最难量化的。本章首先梳理操作风险事件数据的收集、分类与损失分布的拟合（通常使用 Lognormal 或 Pareto 分布）。我们将重点讲解 AEL（Annualized Expected Loss）的计算，以及如何利用贝叶斯方法来平滑极端损失事件对资本估计的影响。 面对金融科技的崛起，本章专门辟出一节讨论新兴的“模型风险”和“网络安全风险”。模型风险的量化涉及对模型假设偏离的敏感性分析和模型校准的稳健性检验。网络安全风险则借鉴了信息安全领域的脆弱性分析和冲击传播模型，试图构建一个初步的量化框架。 第三部分：风险整合、资本配置与监管实践 第六章：企业级风险整合与风险偏好设定 有效的风险管理需要从孤岛式管理转向整合式视图。本章探讨如何建立企业风险管理（Enterprise Risk Management, ERM）的组织架构和流程。核心在于风险的横向沟通、信息共享和自上而下的风险偏好（Risk Appetite）设定。风险偏好的量化指标，如目标 ROE 与风险调整后的资本回报（RAROC, Risk-Adjusted Return on Capital）的平衡关系，是本章的实践重点。 我们还将讨论如何通过风险预算（Risk Budgeting）机制，将整体风险容量分解到各个业务部门，确保业务扩张与风险承受能力相匹配。 第七章：巴塞尔协议框架下的监管资本与宏观审慎管理 本章聚焦于全球银行业监管的核心——巴塞尔协议（Basel Accords）的演变及其对资本规划的影响。我们将详细解析巴塞尔协议 III/IV 中关于市场风险（SA-CCR, FRTB）和信用风险（标准法与内部评级法）的资本计算要求。对于复杂的交易组合，如何运用内部模型法（IMM）计算 CVA 资本要求，是量化专业人员必须掌握的技能。 此外，本书将拓展视野至宏观审慎监管。探讨逆周期资本缓冲（CCyB）、系统重要性金融机构（G-SIBs）附加资本的要求，以及如何通过压力测试（如 CCAR 流程）来评估金融体系在不利经济情景下的韧性，从而理解监管的最终目标——维护金融稳定。 第八章：风险优化与资产负债管理（ALM） 风险优化是将风险管理从成本中心转变为价值创造中心的桥梁。本章介绍风险调整后的绩效衡量指标，如 RAROC 和 EVA（Economic Value Added）在业务决策中的应用。 在资产负债管理中，重点分析利率风险和流动性风险的匹配。我们利用期限结构模型和情景分析来计量利率风险敞口，并利用 LCR（Liquidity Coverage Ratio）和 NSFR（Net Stable Funding Ratio）等关键指标来确保机构的短期和长期流动性健康。通过动态资产配置模型，学习如何在满足监管和内部风险限制的前提下，最大化风险调整后的收益。 结语：未来金融风险管理的趋势 本书最后展望了人工智能（AI）和机器学习（ML）在风险管理中的前沿应用，如利用深度学习进行异常交易监测、利用自然语言处理（NLP）分析监管文件和新闻情绪，以及利用强化学习优化风险对冲策略。我们强调，技术工具的先进性必须建立在扎实的理论基础和审慎的风险文化之上。 本书特色： 本书理论深度与应用广度兼备，所有模型均附有清晰的数学推导或清晰的逻辑架构，并结合大量的金融案例进行阐释，确保读者能够将抽象的数学工具转化为解决实际金融问题的能力。我们力求构建一个从微观资产定价到宏观审慎监管的完整知识体系。

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这本书的内容，真的让我从“门外汉”变成了“稍微入门”的经济学爱好者！我一直觉得经济学离我有点远，那些理论听起来像是天书。但《经济数学基础》的出现，完全改变了我的看法。它没有一开始就吓唬我，而是从最简单的数学工具开始，比如代数方程，然后用它们来解释一些基本的经济概念，像是供求关系如何决定价格。书中有很多图表，配合文字说明，非常形象地展示了各种经济模型。我记得在讲到生产可能线的时候，书中用到了线性规划的基本原理，让我一下子就明白了资源配置的限制和最优选择的可能性。而且，它还很贴心地解释了为什么我们需要用微积分来研究经济变量的变化率，比如边际成本、边际收益等等，这些概念在现实中的应用非常广泛，比如企业如何决定生产多少产品才能赚最多的钱。这本书的语言也相对比较平实，没有太多过于专业的术语，即使是我这样数学功底不是很强的读者，也能读懂大部分内容。它让我意识到，其实经济学并没有那么高高在上，很多复杂的现象都可以用简单而强大的数学工具来解释。

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读完《经济数学基础》，我最大的感受就是，原来经济学可以这么“有条理”！这本书给我最大的启发，就是它将那些看似散乱的经济学概念，通过数学的逻辑一一串联了起来，形成了一个完整而严密的体系。它不是简单地罗列公式，而是通过公式来解释经济现象，让我们看到这些现象背后必然存在的数学关系。比如，书中在讲解宏观经济模型时，就用到了大量的矩阵和向量，来分析不同经济变量之间的相互作用，比如投资、消费、政府支出等如何影响国民收入。这种“系统性”的分析方式，让我对经济运行的整体脉络有了更清晰的认识。而且，它还很注重数学工具的“实用性”，会不断地给出实际的例子，说明这些数学工具是如何被应用到现实经济分析中的，比如如何用模型来预测通货膨胀，或者如何评估一项经济政策的影响。这本书真的让我明白，数学不仅仅是计算，更是思考经济问题的一种强大的思维方式。对于那些希望能够真正理解经济学本质，并具备独立分析能力的读者来说，这本书绝对是首选。

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这绝对是一本能让你“醍醐灌顶”的书！在我看来，很多经济学书籍在解释一些理论时，总会留有一些“玄乎”的感觉，让你知道结论，却不知道来龙去脉。但《经济数学基础》这本书，就像一位循循善诱的老师，一步步地为你揭示了这些“玄机”。它并没有一开始就抛出过于复杂的模型，而是从一些非常基本但又至关重要的数学概念入手，比如函数、极限、导数等等，然后巧妙地将它们应用到经济学的各个分支。我特别喜欢它在介绍弹性概念时，如何用导数的概念来量化需求和供给对价格变化的敏感程度，这比单纯的文字描述要清晰太多了。书中还用大量的例子说明了，为什么我们需要用到矩阵来处理多变量经济模型，以及如何通过矩阵运算来简化复杂的计算。最让我惊喜的是，它在讲解一些经济学现象时，比如市场均衡的稳定性，并不是简单地描述，而是通过微分方程的分析来给出严谨的证明。读这本书，感觉就像是在一步步解开经济学世界的“密码”，每一次的数学推导都像是在为我打通一条通往更深层理解的道路。这本书不仅提升了我的理论认知，更培养了我用数学语言去思考和分析经济问题的能力。

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坦白说，《经济数学基础》这本书，让我对“量化”二字有了全新的认识。我过去理解经济学，更多的是通过一些定性的描述和案例分析，总觉得不够“硬”。这本书的出现，彻底改变了我的这种印象。它用非常系统和严谨的数学方法，为经济学研究提供了一个坚实的理论基础。我尤其欣赏书中对于“最优化”问题的处理，无论是消费者效用最大化，还是生产者成本最小化，都用清晰的数学推导展示了如何找到最优解。书中还引入了像“纳什均衡”这样的概念，并且用数学语言来解释其形成机制，这让我对博弈论在经济学中的应用有了更深刻的理解。读这本书的过程中，我感觉自己像是在学习一种新的“语言”，一种能够精确描述和分析经济现象的语言。它不仅让我理解了那些经济学理论背后的数学逻辑，更让我能够运用这些数学工具去分析和预测现实中的经济问题。这本书对于任何想要深入研究经济学，并希望掌握严谨量化分析能力的读者来说，都绝对是不可或缺的。

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读完《经济数学基础》，我只能说，如果你的目标是深入理解经济学理论，这套书简直就是一座宝藏！它不像市面上那些只浮光掠影介绍概念的书籍，而是真的将数学这个强大的工具融入到经济学的骨髓里。从最基础的微积分、线性代数，到稍微复杂一些的优化理论和动态规划，书中都循序渐进地讲解，并且紧密结合了经济学中的实际问题。例如，在分析消费者行为时，书中用拉格朗日乘数法来求解效用最大化问题，清晰地展示了如何在预算约束下达到最优选择。在讲到生产函数时，则运用偏导数来解释边际产量，并引申出成本最小化和利润最大化等关键概念。让我印象特别深刻的是，书中并没有回避那些看起来“枯燥”的数学推导，而是通过详细的步骤和直观的图示，将复杂的数学模型变得易于理解。更重要的是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更会告诉你“为什么这样做”，让你真正理解数学工具在经济学分析中的逻辑和力量。我感觉这本书非常适合那些想要在经济学领域有所建树，希望能够进行严谨量化分析的读者。它为我打开了一个全新的视角，让我看到了经济学背后那严密的数学逻辑，也让我对未来的学习充满了信心。

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