系统动力学前沿与应用

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钟永光,贾晓菁,钱颖著 著
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  • 系统动力学
  • 建模
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  • 复杂系统
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  • 决策支持
  • 政策分析
  • 战略规划
  • 非线性动力学
  • 反馈控制
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出版社: 科学出版社
ISBN:9787030504661
商品编码:12312656564
出版时间:2016-11-01

具体描述

作  者:钟永光,贾晓菁,钱颖 著 定  价:88 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年11月01日 页  数:268 装  帧:精装 ISBN:9787030504661 前言
第1章系统基模
1.1系统动力学的文献计量学分析
1.1.1文献量分析
1.1.2作者分析
1.1.3期刊分析
1.1.4被引分析
1.1.5国家地区及机构分析
1.1.6研究方向分析
1.1.7关键词分析
1.2系统基模的概念
1.3系统基模的结构与行为模式
1.3.1成长上限基模
1.3.2舍本逐末基模
1.3.3反应迟缓基模
1.3.4目标侵蚀基模
1.3.5恶性竞争(两败俱伤)基模
1.3.6富者愈富基模
1.3.7共同悲剧基模
1.3.8饮鸩止渴基模
部分目录

内容简介

系统动力学是系统科学与管理科学的一个重要分支,是系统科学理论与计算机仿真紧密结合研究系统结构与行为的一门科学。从她诞生50多年来,其理论和应用研究涉及多个学科,例如工业动力学、城市动力学、世界动力学、美国国家模型直到经济长波理论等,它在许多领域得到了广泛的应用。
图书简介:从历史到前沿,洞察金融市场的内在秩序 书名: 金融市场的博弈与演化:复杂性视角下的理论与实践 作者: [此处可虚构作者信息,例如:李明 教授,张伟 博士] 出版社: [此处可虚构出版社信息] 出版日期: [此处可虚构出版日期] --- 内容概述: 本书是一部深入剖析现代金融市场运行机制的综合性学术著作。它超越了传统经济学假设的有效市场理论框架,转而采用复杂适应系统(CAS)和非线性动力学的视角,揭示金融市场作为一个开放、自组织、涌现性系统的本质。本书旨在为读者提供一个理解市场波动、泡沫、崩溃与复苏的全新分析工具箱,探讨技术进步、投资者行为异质性以及监管政策如何在市场结构中塑造宏观经济结果。 本书的结构设计兼顾了理论的深度与实践的应用性,分为四大核心部分,层层递进,引导读者从基础概念走向前沿研究。 第一部分:重塑金融范式——从均衡到涌现 本部分着重于批判和超越传统的金融理论基础。我们首先回顾了马科维茨的现代投资组合理论(MPT)和资本资产定价模型(CAPM)的经典贡献与局限性。随后,本书引入了复杂性科学的核心概念,如自相似性(Self-Similarity)、反馈回路(Feedback Loops)和临界现象(Critical Phenomena),并探讨了它们在金融时间序列数据中表现出的长程相关性(Long-Range Dependence)和肥尾分布(Fat Tails)现象。 重点章节将阐述“有效市场假说”在面对“羊群效应”、“信息瀑布”和“情绪传染”时所暴露的内在矛盾。我们引入了基于智能体的建模(Agent-Based Modeling, ABM)的理念,作为理解市场微观结构如何驱动宏观波动的关键工具。读者将看到,价格的形成不再是理性预期的简单汇集,而是异质性决策者之间动态博弈的涌现结果。 第二部分:市场的记忆、结构与非线性动力学 本部分深入探讨了金融市场数据的时间序列特征及其背后的动力学机制。我们不再将波动视为随机干扰,而是将其视为系统内在非线性驱动力的表现。 波动率集群与GARCH族模型的新解读: 本章超越了标准的GARCH/ARCH框架,引入了更具适应性的随机波动模型,如EWMA和随机波动模型(Stochastic Volatility Models),并探讨了如何用分形几何来描述波动率的尺度不变性。 混沌理论与市场周期: 我们审视了是否存在可识别的混沌吸引子(Chaotic Attractors)驱动市场周期。通过应用庞加莱截面(Poincaré Sections)和最大李雅普诺夫指数(Maximum Lyapunov Exponent)等工具,我们评估了市场预测的内在极限。 金融网络的拓扑结构: 这一章将市场视为一个由资产、投资者和金融机构构成的复杂网络。我们分析了中心性指标(Centrality Measures)、社区结构(Community Structure)和网络鲁棒性(Network Robustness)如何影响系统在冲击下的传播与崩溃路径。重点关注了系统性风险的传导机制,特别是“Too Big to Fail”机构在网络中的关键作用。 第三部分:行为异质性与市场失衡的驱动力 金融市场行为是本书关注的另一核心焦点。我们整合了行为金融学与复杂性科学的见解,构建一个更现实的决策模型。 异质性信念与信息传播: 本章探讨了不同投资者对相同信息的不同解读如何通过社交网络和信息渠道进行传播、放大,最终导致市场预期的快速收敛或剧烈分化。引入了信念传播模型(Belief Propagation Models)来模拟“羊群”的形成过程。 流动性错配与系统性脆弱性: 流动性是现代金融系统的命脉。本书详细分析了资产与负债期限不匹配(Liquidity Mismatch)如何通过杠杆和抵押品再利用机制,在市场压力下迅速演变为“死亡螺旋”(Death Spiral)。我们利用跨市场溢出效应(Cross-Market Spillover Effects)的模型,量化了货币市场、信贷市场和股票市场之间的相互依赖性。 泡沫的内生形成与破裂的临界点: 泡沫不再被视为纯粹的外部非理性,而是系统内部机制(如信息不对称、信号传递和外部激励)相互作用的结果。本书提出了一个基于非平衡态热力学的视角,试图识别触发系统从稳定态进入不稳定态(即泡沫阶段)的临界参数。 第四部分:应对复杂性——风险管理与审慎监管的前沿探索 理解复杂性并非止步于描述,更在于提出更具韧性的解决方案。本部分将理论研究与实际政策和风险管理实践相结合。 超越VaR:极端风险的量化与管理: 传统的风险度量方法(如基于正态分布的Value at Risk, VaR)在处理肥尾和多维度依赖性时表现不佳。本书介绍了极值理论(Extreme Value Theory, EVT)、条件尾部期望(Conditional Tail Expectation, CTE)以及基于Copula函数的多变量风险聚合技术,以更准确地评估极端损失的概率和规模。 从“微观审慎”到“宏观审慎”的演进: 针对系统性风险,本书探讨了基于网络结构和溢出效应的宏观审慎政策工具。这包括对系统重要性机构(SIFIs)的资本要求、动态缓冲器的设置,以及如何利用压力测试(Stress Testing)来揭示金融网络中的薄弱环节。 金融稳定性的韧性设计: 结论部分展望了构建更具韧性的金融体系的未来方向。这包括对交易基础设施的去中心化潜力、算法交易的监管框架,以及如何利用实时数据分析来提前识别潜在的系统不稳定信号,从而实现更主动而非反应性的监管干预。 本书的特色与价值: 本书的价值在于其跨学科的融合性。它巧妙地将物理学、计算机科学中的复杂系统理论、非线性动力学工具与金融经济学的核心问题相结合。它避免了空泛的理论说教,而是通过大量的实证案例(如2008年全球金融危机、特定资产泡沫事件)和模型模拟来支撑观点。 本书的目标读者包括:金融工程、金融学、经济学的高年级本科生、研究生和博士生;金融机构的风险管理、量化分析和投资策略制定人员;以及监管机构和中央银行的研究人员与政策制定者。阅读本书,您将获得一套强大的、用于解析金融世界看似随机但实则内在有序的底层逻辑的思维框架。 --- (总字数:约1500字)

用户评价

评分

这本书在学术研究和实际应用之间架起了一座坚实的桥梁。我尤其欣赏作者对于不同学科领域交叉融合的重视。他不仅仅局限于某个单一的专业领域,而是将系统动力学的思想渗透到经济学、环境科学、社会学、工程学等多个学科中,展现了其普适性和强大的生命力。在阅读过程中,我多次被书中提及的跨学科研究案例所启发,看到了系统动力学如何帮助不同领域的专家打破思维定势,共同解决那些复杂而棘手的全球性问题。例如,在关于传染病传播的章节中,作者结合了流行病学、社会行为学和网络科学的知识,构建了更为精细的模型,这对于理解和控制疫情有着重要的指导意义。这本书给我带来的不仅仅是知识的增长,更是一种思维方式的重塑。它让我学会用一种更宏观、更系统、更动态的眼光去看待问题,去思考事物之间千丝万缕的联系,并认识到在解决复杂问题时,往往需要多角度、多学科的协作。

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这本书给我最深刻的印象是它所展现出的严谨性和前瞻性。作者在讨论每一个前沿问题时,都能够精准地把握其核心,并给出富有洞察力的分析。例如,在关于气候变化的研究部分,作者并没有停留在描述性的层面,而是深入探讨了各种反馈机制如何加速或减缓全球变暖的进程,并对未来可能出现的极端情况进行了预判。这种基于模型和数据的分析,让我对气候变化这个议题有了更深入和客观的认识。此外,书中关于城市可持续发展和公共政策制定的讨论,也让我看到了系统动力学在解决社会实际问题中的巨大潜力。作者通过构建复杂的模型,模拟不同政策干预措施的效果,为决策者提供了科学的参考依据。我个人对社会科学和管理学有着浓厚的兴趣,这本书无疑为我打开了一扇通往更深层次理解这些领域的大门。它教会了我如何跳出单一的视角,去审视系统整体的动态行为,并从中寻找最优的干预点。

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坦白说,刚开始接触这本书的时候,我对于其中涉及的数学模型和仿真技术感到有些畏惧。毕竟,我并非数学或计算机科学的专业背景。然而,作者的处理方式却超出了我的预期。他非常巧妙地在必要的时候引入相关的概念,并用清晰易懂的语言进行解释,甚至还配以图示,使得这些看似枯燥的数学工具变得生动起来。我惊讶地发现,那些复杂的方程和算法,在系统动力学的框架下,竟然能够如此直观地描述现实世界的运行规律。最令我惊喜的是,书中还提供了一些开源的仿真软件和相应的教程链接,鼓励读者动手实践。我尝试下载并使用了一款软件,并根据书中的案例进行了一些小小的改动和测试。尽管能力有限,但能够亲自“玩转”这些模型,观察它们如何响应不同的参数变化,这种体验是任何理论讲解都无法比拟的。这本书让我意识到,即使没有深厚的数学功底,也同样能够掌握系统动力学这门强大的分析工具。

评分

这本书的封面设计相当吸引人,那种深邃的蓝色背景,搭配上抽象但充满力量感的线条,让人立刻联想到复杂系统中的相互作用和涌现。我拿到书的时候,就被这种专业而又不失艺术感的包装所吸引。拿到手中,厚实的手感也预示着内容的份量。我个人一直对那些能够解释宏观现象背后微观机制的理论感到好奇,系统动力学恰好满足了这种求知欲。这本书的出现,让我看到了一个全新的视角来理解我们周围世界运行的逻辑。从经济波动的周期性,到城市扩张的不可逆性,再到环境变化的累积效应,这些看似独立而又相互关联的现象,似乎都能在系统动力学的框架下找到更深刻的解释。我期待着这本书能为我揭示这些复杂系统是如何在时间和空间中演变的,以及其中的关键驱动因素和反馈回路。我相信,通过学习这本书,我能够更清晰地认识到事物之间的联系,并可能从中获得解决一些棘手问题的灵感,比如如何更有效地管理资源,如何预测并应对社会变革等等。

评分

翻开这本书,我首先被其清晰的章节结构所折服。即便我对于系统动力学领域的研究还处于初步了解阶段,但作者以一种循序渐进的方式,将复杂的概念层层剥开,使得理解过程变得异常顺畅。从基础的建模方法,到更高级的模拟技术,每一个章节都仿佛是为读者量身定制的学习路径。我尤其欣赏作者在阐述理论时,穿插的丰富案例研究。这些案例不仅仅是理论的简单应用,更是作者对于现实世界中各类复杂系统深入洞察的体现。例如,在讨论人口增长与资源消耗的相互作用时,作者引用了多个不同地区和时期的具体数据,并利用系统动力学模型进行了详细的分析,这使得原本抽象的理论变得生动而富有说服力。我尝试着跟着书中的步骤,动手进行了一些简单的模型构建,虽然过程有些挑战,但当我看到模型能够初步模拟出某些现实现象的趋势时,那种成就感是无与伦比的。这本书无疑是系统动力学入门和进阶的绝佳选择,它不仅提供了理论知识,更重要的是培养了读者运用这种思维方式去分析和解决问题的能力。

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