应用数学与计算上机实训 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:王信峰

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:16.0

装帧:

isbn号码:9787505358652

丛书系列:

图书标签:

应用数学
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具体描述

本教材是作者在《应用数学与计算实训》的基础上编写的。<br>本教材是《应用数字与计算（修订版）》的配套教材，它以《应用数字与计算（修订版）》的内容为主线，以功能较强的Mathematica4.软件为媒介，兼顾Mathematica2.2及更低版本，强调以学生为主体，体现学生自己在练习中学习，体验如何使用数学，强调以学习数学软件为基础，以学习数学的思想，方法为最终目的，强调与理论课教材《应用数学与计

现代金融风险管理：理论、模型与实践图书简介本书聚焦于现代金融体系中日益复杂和关键的风险管理领域，旨在为金融机构从业人员、风险管理专业人士以及相关领域的学生提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系。在全球化和数字化浪潮的推动下，金融风险的类型和传导机制不断演变，传统的风险应对方法已显不足。因此，本书从理论基础出发，深入剖析各类金融风险的内在机理，并系统介绍当前业界广泛采用的量化模型和前沿的监管框架，强调理论与实践的紧密结合。第一部分：金融风险的基石与分类本书的开篇部分致力于构建坚实的理论基础，明确金融风险的定义、特征及其在现代金融生态中的核心地位。我们首先探讨了不确定性、风险与危机之间的内在联系，阐述了风险度量思想的历史演进，从早期基于经验的判断过渡到现代基于统计学的量化方法。随后，我们对金融风险进行了详尽的分类和剖析。核心部分涵盖了信用风险、市场风险、操作风险这三大传统支柱。信用风险深度剖析：不仅详细介绍了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）等核心参数的估计方法，还探讨了超越传统评级模型的主体间相关性风险（Correlation Risk）。内容包括内部评级体系（IRB）的构建、组合信用风险模型（如CreditMetrics）的应用，以及在衍生品交易中处理交易对手方信用风险（CVA/DVA）的复杂计算流程。市场风险的精细化处理：从基础的敏感度分析（如Delta、Gamma、Vega）入手，系统讲解了风险价值（Value at Risk, VaR）的计算方法，包括历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法。同时，本书批判性地分析了VaR在极端市场条件下（如“黑天鹅”事件）的局限性，并引入了更具鲁棒性的度量指标，如预期亏损（Expected Shortfall, ES），及其在资本配置中的应用。操作风险与新兴风险：详细阐述了巴塞尔协议对操作风险的计量框架，探讨了事件数据收集的重要性。更重要的是，本书将流动性风险提升到与前两者同等重要的地位，讨论了资产负债错配、资金来源稳定性和压力测试在流动性管理中的核心作用。第二部分：量化模型与计量技术本部分是本书的技术核心，专注于为读者提供处理复杂金融数据的工具箱。我们避开过于抽象的纯数学推导，而侧重于模型背后的金融经济学含义及其在实际中的校准与应用。 1. 概率论与统计基础的金融应用：回顾并强调了随机过程（如布朗运动、几何布朗运动）在资产定价中的基础作用。重点讲解了时间序列分析在波动率建模中的应用，特别是ARCH/GARCH族模型，如何捕捉金融时间序列的波动率聚团现象，这对于短期风险预测至关重要。 2. 压力测试与情景分析：强调了“反脆弱性”思维在风险管理中的必要性。系统介绍了构建宏观经济情景、微观交易组合情景的步骤，以及如何利用历史情景回溯（Backtesting）和前瞻性压力测试来评估机构在极端不利条件下的生存能力。 3. 资产定价模型与风险中性定价：虽然本书并非专门的衍生品定价教材，但理解风险中性定价框架是正确衡量市场风险敞口的前提。我们将简要回顾Black-Scholes模型及其在期权定价中的局限性，进而过渡到利率衍生品定价中使用的短期利率模型（如Hull-White、Heath-Jarrow-Morton框架），重点在于如何利用这些模型来度量利率曲线的风险暴露。第三部分：监管框架与风险治理金融风险管理实践离不开全球统一的监管标准。本书深入解析了巴塞尔协议III（Basel III）的核心内容及其对全球银行体系的深远影响。资本充足率的重构：详细解读了核心一级资本、总资本的构成，以及三大支柱（最低资本要求、监管审查过程、市场纪律）如何协同作用于风险的计量和管理。重点分析了杠杆率要求和净稳定资金比率（NSFR）/流动性覆盖比率（LCR），这些规则旨在遏制金融机构在危机期间过度扩张和流动性枯竭的倾向。风险治理架构（Risk Governance）：强调“三道防线”的理念——前线业务部门的风险承担与控制、中台风险管理部门的计量与监控，以及后台审计部门的独立审查。探讨了董事会和高级管理层在设定风险偏好（Risk Appetite）和构建风险文化中的决定性作用。新兴技术对风险管理的影响：探讨了金融科技（FinTech）带来的机遇与挑战。例如，大数据分析和机器学习在欺诈检测、信用评分优化以及实时风险监控中的实际应用案例，以及数据治理和模型风险管理（Model Risk Management, MRM）如何应对日益复杂的算法模型带来的潜在不确定性。第四部分：综合案例与前沿课题为确保理论知识能够顺利转化为职业能力，本书提供了多个基于真实市场数据的综合案例分析，涵盖了： 1. 主权债务危机下的组合风险传导分析：如何追踪跨国资产组合中由于主权评级变化引发的连锁反应。 2. 金融机构的逆周期资本管理实践：分析金融机构如何在经济繁荣期积累逆周期资本缓冲，以及在衰退期如何合理动用。 3. 气候变化与转型风险的纳入：探讨气候相关的金融风险（Physical Risk 和 Transition Risk）如何被纳入传统的风险计量框架，以及监管机构（如TCFD框架）对银行气候压力测试的要求。本书的写作风格严谨而不失洞察力，力求平衡数学的严密性与金融实践的直观性。它不仅仅是一本教科书，更是一份面向专业人士的实用指南，旨在帮助读者建立一个全面、前瞻且适应未来挑战的金融风险管理体系。

作者简介

目录信息

第一章：数学实验的软件基础
第二章：基础实验
第三章：专题训练
第四章：综合实习
附录1、Mathematica 4.的几个主要子菜单
附录2、使用Mathematica 可能出现的错误
附录3、Mathematica命令汇总
附录4、几个重要概念的动画程序
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

如果说这本书有什么让我觉得“意犹未尽”的地方，那可能就是它对前沿交叉领域的涉猎还可以再深挖一些。当然，考虑到其定位和篇幅限制，这已经是吹毛求疵了。我特别希望在深度学习或者大数据分析的章节中，能够看到更多关于如何将这些应用数学模型与最新的计算框架（比如GPU加速或者特定的并行计算库）结合起来的实战经验分享。目前的内容更多地聚焦于算法本身的数学原理和基础的单机实现逻辑，这固然是基石，但对于一个追求“上机实训”的读者来说，如何高效地把这些模型部署到大规模的现代计算环境中，会是下一个急需攻克的难关。我期待在后续的版本中，能看到作者将理论与现代高性能计算环境的桥梁搭建得更坚实一些。这并不是说现有内容不够好，而是因为前面的铺垫实在太扎实了，让人忍不住想要看到更多“火力全开”的应用展示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性，是它最让我感到惊喜的一点。我之前买过好几本号称“实践导向”的教材，结果发现要么是理论讲得云里雾里，要么是代码示例陈旧到无法运行。然而，这本书在这方面做到了惊人的平衡。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做会更好”。例如，在处理优化问题的迭代求解过程中，它详细对比了不同收敛准则的选择对最终结果的影响，这种对实际工程中“鲁棒性”和“效率”之间权衡的探讨，是教科书里很少见的。而且，随书附带的那些代码资源组织得非常有条理，清晰地对应了书中的每一个算例，易于复现和修改。我花了一个下午的时间，跑通了其中一个关于蒙特卡洛模拟的例子，效率和结果的准确性都让我非常满意，这极大地增强了我应用这些数学工具解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手里的时候，我其实是抱着一种将信将疑的态度。毕竟“应用数学与计算”这个名字听起来就挺高冷的，生怕里头全是拗口的公式和让人望而却步的理论推导。然而，当我翻开第一章，我的疑虑立刻烟消云散了。它并没有急着把你拽进那些抽象的数学海洋里，而是非常巧妙地从几个贴近我们日常生活的实际问题入手，比如如何优化一个物流配送路线，或者如何根据历史数据预测股票的走势。作者的叙述方式极其流畅自然，仿佛是在和一个经验丰富的同行朋友聊天，一点架子都没有。那种感觉就像是，原本你以为要爬一座陡峭的山峰，结果发现这是一条铺设精良、风景宜人的步道，每走一步都能看到新的景色。特别是它对算法思想的阐述，不是那种干巴巴的定义堆砌，而是通过生动的案例，让你深刻理解为什么选择这个方法比另一个更有效率。光是理解了这些基础的建模思想，就觉得这趟阅读之旅值回票价了。我对其中关于数值积分那几节的讲解印象尤其深刻，它把复杂的泰勒展开和误差分析讲得深入浅出，让我这个非科班出身的人也能建立起清晰的脉络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也颇具匠心，这一点对于需要长时间面对屏幕或者纸面文字的读者来说至关重要。你很少会看到这种在保证专业性的同时，还能做到如此赏心悦目的技术书籍。字体选择恰到好处，既保证了公式的长短可以清晰辨认，又不会让人感到视觉疲劳。更值得称赞的是，那些关键的概念和定理，往往会用略微不同的颜色或者加粗的方式突出显示出来，这极大地帮助了我在复习和查阅时快速定位重点。而且，它在处理复杂的数学表达式时，格式的规范性和一致性做得非常好，没有出现那种不同章节风格迥异、让人出戏的排版错误。最让我感到惊喜的是，书中穿插的一些历史花絮或者不同学派观点的对比，虽然不是核心内容，却极大地丰富了阅读的层次感，让这本书不只是一本工具书，更像是一部引人入胜的学科发展史的侧记。这种对细节的极致追求，让阅读过程变成了一种享受，而不是煎熬。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者群的学术背景和教学经验，在这本书中得到了淋漓尽致的体现。他们显然不是那种只沉浸在象牙塔里的纯理论研究者，而是真正懂得如何将复杂的知识体系“翻译”给工程背景的读者。那种行文中的那种严谨与亲切并存的语调，非常独特。他们似乎深知读者在学习过程中的常见误区和思维定势，并在关键节点上预设了“陷阱”并提前给出提示。比如，在介绍矩阵分解的应用时，作者非常及时地提醒了浮点数精度对计算稳定性的潜在威胁，这种经验之谈，远比单纯的数学证明来得更有价值。读这本书，我感觉自己不是在被动地接受知识灌输，而是在一个高水平的、经验丰富的导师的指导下，进行一次系统性的能力构建。这本书为我后续深入学习更专业的计算科学分支打下了无比坚实的基础，让人读完后，心中充满了“原来如此，原来可以这么做”的豁然开朗感。

评分☆☆☆☆☆