個體經濟學經典題型解析(財金類) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高勝銘

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现代金融市场分析与量化策略实证研究 本书致力于深入剖析当前全球金融市场的复杂性与前沿动态，重点聚焦于现代金融理论在实际市场操作中的应用与量化方法的构建。全书内容紧密围绕资产定价理论的最新发展、高频交易的微观结构分析、风险管理的前沿模型、以及利用机器学习和大数据技术进行投资决策等核心议题展开，旨在为金融从业人员、量化分析师以及金融工程专业的学生提供一套全面且实用的知识体系和实践指南。 第一部分：现代资产定价理论的深化与拓展 本部分首先对经典的资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）进行了系统回顾，并着重探讨了后危机时代下，这些模型在解释市场异常现象时的局限性与演进方向。 第一章：行为金融学视角下的市场摩擦 详细分析了行为经济学中的关键偏差（如损失厌恶、羊群效应）如何系统性地影响资产定价。重点讨论了异象（Anomalies）的识别、归因与对经典模型的修正。例如，我们深入研究了规模效应、价值效应、动量效应在不同市场周期中的稳健性，并引入了心理账户和有限理性在构建跨期投资组合中的作用。内容包括对非线性定价模型的构建，如考虑交易成本和信息不对称对无套利边界的影响。 第二章：动态随机一般均衡模型（DSGE）在宏观金融中的应用 本章侧重于宏观经济波动与金融市场相互作用的建模。我们不再局限于简单的动态优化，而是探讨了包含金融摩擦的DSGE模型，如资产负债表约束、信贷紧缩对实体经济和资产价格的溢出效应。特别对金融加速器效应进行了详细的计量分析，并使用最新的贝叶斯估计方法对模型参数进行校准，以更好地拟合近期全球金融危机期间的宏观金融数据。 第三章：信用风险与衍生品定价的前沿进展 深入探讨了信用风险建模的演变，从早期的结构模型（如Merton模型）到简化且更具实证解释力的意向模型（Intensity Models），如Jarrow-Turnbull框架。在衍生品定价方面，本书着重分析了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），如Heston模型，及其在期权微笑和波动率偏度（Skew）现象中的解释能力。此外，还引入了跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models）来捕捉市场突发事件对价格的影响，并提供了高效的数值定价方法（如有限差分法和蒙特卡洛模拟）。 第二部分：量化投资策略与实证检验 本部分是本书的实践核心，旨在指导读者如何将理论模型转化为可操作的量化交易策略，并利用严谨的统计学方法进行回测与绩效评估。 第四章：高频数据分析与微观市场结构 本章专注于处理和分析高频交易产生的数据（Tick Data）。详细介绍了订单簿的建模，包括最优执行理论（Optimal Execution）中的各种算法，如VWAP、TWAP以及基于市场冲击成本的自适应算法。对流动性指标的定义和估计（如有效已实现波动率、基于订单流的流动性度量）进行了深入阐述，并探讨了闪电手（Flash Orders）和暗池（Dark Pools）对市场效率的影响。 第五章：因子投资的演进与构建 在传统Fama-French三因子模型的基础上，本书引入了大量“新”因子的构建方法。这些新因子包括基于文本分析提取的情绪因子、供应链网络中的结构性因子，以及基于另类数据源（如卫星图像、信用卡交易数据）的非传统信息因子。重点讲解了因子挖掘（Factor Mining）中的降维技术（如主成分分析PCA和独立成分分析ICA），以及如何通过正交化和风险平价（Risk Parity）方法来构建更具韧性和低相关性的多因子投资组合。 第六章：时间序列计量经济学在预测中的应用 本章回顾并扩展了经典的ARMA/ARIMA模型，深入探讨了协整（Cointegration）和向量自回归模型（VAR）在多资产联动分析中的应用。对于截面预测，重点介绍了面板数据模型（Panel Data Models），特别是如何处理横截面相关性和时间序列依赖性。引入了状态空间模型和卡尔曼滤波，用于估计不可直接观测的潜在状态变量（如市场隐含波动率或真实因子暴露），极大地提高了预测的动态适应性。 第三部分：金融科技（FinTech）与人工智能在金融中的集成 本部分着眼于量化金融的未来发展方向，探讨了机器学习、深度学习以及分布式账本技术如何重塑投资管理和风险控制流程。 第七章：机器学习在预测与分类中的应用 本书详尽对比了回归类模型（如Lasso, Ridge回归）与非线性模型（如随机森林、梯度提升树GBDT）在资产回报预测中的表现。在深度学习方面，我们着重介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理金融时间序列的长期依赖关系上的优势，并展示了如何利用卷积神经网络（CNN）对高维金融数据进行特征提取（例如，将K线图视为图像进行模式识别）。内容包括模型的可解释性（XAI）方法，如SHAP值在金融决策中的应用，以克服“黑箱”问题。 第八章：大数据、另类数据与另类投资分析 探讨了如何有效地整合和清洗结构化和非结构化的大数据。详细介绍了自然语言处理（NLP）技术在宏观经济新闻、公司财报、分析师研报的情绪倾向分析中的应用。此外，对加密资产（Cryptocurrency）的市场结构、交易机制和监管挑战进行了专题研究，并尝试用现有金融模型解释其极端波动性。 第九章：金融风险管理的新范式：压力测试与网络分析 超越VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的局限性，本章引入了极端风险指标的估计方法。重点讨论了压力测试框架（Stress Testing）的设计，包括如何构建多维度、连贯的宏观情景。最后，引入金融网络分析，利用图论方法来识别系统重要性机构，并模拟金融机构间的传染风险，从而为监管政策和机构间风险隔离提供量化依据。 全书的特点是理论深度与实证广度的平衡，所有模型和策略均辅以Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch）和R语言的代码示例，确保读者能够同步掌握理论基础和编程实践能力，从而在瞬息万变的金融市场中建立竞争优势。