具体描述
这本独到的关于期权定价的书数理推导严密，并不要求读者有概率论知识，易于数学基础一般的读者阅读。本书清晰简洁地阐述了套利。Black-Scholes期权定价公式以及效用函数。最优资产组合原理、资本资产定价模型等知识。本书第2版引入了许多新的特色，新增了关于金融最优化方法、风险价值系统(VaR)和条件风险价值系统、Black-Scholes方程的简化推导方法。Black-Scholes期权成本函数偏导数的推导、Black-Scholes公式计算方法、三种带红利的欧式看涨期权模型。一种新的简单可操作的波动率参数估计方法等内容。
作者简介
目录信息
读后感
估计大部分人都只知道Ross其他的那些书，譬如一版再版的Introduction to Probability Models神马的。这是一本二百来页篇幅的小册子，适合初学者，大概学过点初等概统和经济学原理这样的课程就可以看了。里面有不少例子，作者还提self供了详细的解答，看着很轻松，ps，书里字号...
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用户评价
这本书给我最大的感受就是“透彻”。《数理金融初步》的作者，以一种极其严谨的态度，将数理金融的知识体系进行了一次“解剖”。我特别欣赏他在讲解“期权定价”时的处理方式。他没有直接给出布莱克-斯科尔斯公式，而是先从期权的基本概念、买卖双方的权利和义务入手，然后逐步引入风险对冲的思想，并解释了为什么可以通过构建一个无风险的投资组合来对期权进行定价。书中对“利率模型”的讨论，也让我受益匪浅。作者介绍了零息债券价格的动态变化，并逐步引入了Vasicek模型、CIR模型等经典利率模型，并解释了它们的数学结构和在固定收益证券定价中的应用。我甚至开始尝试用书中学到的知识来分析一些债券的市场价格，并尝试用模型来预测债券收益率的未来走势，这种能够将理论应用于实际分析的体验，让我对金融市场有了更深刻的认识。
评分阅读《数理金融初步》的过程，就像是在进行一场智力探险。作者以其高超的驾驭能力，带领我在数理金融的广阔天地里遨游。我特别喜欢他在引入“风险中性定价”概念时的处理方式。他没有直接给出概率测度的概念，而是从无套利原则出发，解释了为什么在风险中性世界里，所有资产的期望价格都等于其贴现值。然后，他逐步引入了风险中性概率测度，并解释了它如何与真实的概率测度联系起来。书中对“蒙特卡洛模拟”在金融领域的应用，也让我耳目一新。作者详细地介绍了蒙特卡洛模拟的基本思想，以及如何将其应用于期权定价、风险价值（VaR）计算等金融问题。我甚至开始尝试用Python来实现书中的蒙特卡洛模拟代码，并在实际中运用这些代码来预测金融资产的未来走势，这种能够将抽象的理论转化为可操作的工具的体验，极大地增强了我对数理金融的信心。
评分《数理金融初步》这本书，对我来说，是一次意义非凡的金融启蒙。作者用一种极其自然和富有逻辑性的方式，将数理金融的殿堂向我敞开。我特别喜欢他在引入“随机波动率模型”时的处理方式。他没有直接给出复杂的随机微分方程，而是从股票价格波动率并非恒定的现实出发，逐步引入了Heston模型等能够捕捉动态波动率的模型，并解释了它们在期权定价和风险管理中的优势。书中对“信用风险模型”的讨论，也让我对金融风险有了全新的认识。作者介绍了Jarrow-Turnbull模型和Merton模型等经典的信用风险模型，并解释了它们如何通过模拟违约事件来评估信用风险。我开始尝试运用书中学到的知识来分析一些公司的信用评级，并尝试用模型来预测公司债券的违约概率，这种能够将抽象的理论应用于实际风险评估的体验，让我对金融世界的风险管理有了更深刻的理解。
评分《数理金融初步》的出现，简直就是为我这样的数学背景薄弱但又对金融领域充满好奇的读者量身定做的。作者没有回避数学，但他却以一种极具艺术性的方式，将复杂的数学工具融入到金融理论的讲解之中。我特别欣赏作者在讲解“马丁格尔”概念时的处理方式，他没有直接陷入测度论的深渊，而是从公平博弈和鞅的性质入手，然后巧妙地将其与无套利定价联系起来，这让我这个数学“小白”也能窥见其堂奥。书中对“布莱克-斯科尔斯模型”的讲解，更是让我印象深刻。作者详细地拆解了模型的假设条件，并逐步推导出偏微分方程，然后又介绍了数值求解的方法，比如有限差分法，并给出了具体的代码实现思路。这种从理论到实操的完整链条，让我感到信心倍增。我开始尝试用Python来实现书中的部分算法，虽然过程中遇到了一些困难，但作者在附录中提供的一些编程建议，以及书中对算法原理的清晰解释，都给了我极大的帮助。
评分这本书对我来说，不仅仅是一本关于数理金融的入门书籍，更是一扇通往金融世界更深层次理解的窗户。《数理金融初步》的作者，在我看来，是一位真正的金融思想家和数学家。他能够用最简洁的语言，揭示金融市场背后最深刻的数学原理。我特别欣赏他在讲解“期望效用理论”时的处理方式。他没有直接给出复杂的效用函数表达式，而是从人们在不确定性下的决策偏好入手，逐步引出冯·诺依曼-摩根斯坦效用函数，并解释了它在风险资产选择中的重要作用。书中对“投资组合优化”的讨论，更是让我茅塞顿开。作者详细地介绍了均值-方差模型，并阐述了如何通过计算资产的均值、方差和协方差来构建最优投资组合。此外，书中还引入了风险平价和Black-Litterman模型等更高级的投资组合构建方法，并且清晰地解释了它们的数学原理和实际应用。我开始尝试运用书中学到的方法来构建自己的模拟投资组合，这种将理论应用于实践的过程，让我对金融投资有了更直观的认识。
评分这本书简直是为我量身定做的！作为一名金融领域的初学者，我一直被那些高深的数学模型和复杂的金融理论弄得晕头转向。在翻阅了市面上不少同类书籍后，我总是觉得它们要么过于晦涩难懂，要么过于浅显乏味，无法真正地把我引入门。直到我遇到了《数理金融初步》，我才找到了那盏指引我前进的明灯。作者的叙述方式极其亲切自然，仿佛是一位经验丰富的老师在循循善诱地教导我。他没有一开始就抛出一堆复杂的公式和定义，而是从金融市场最基本的问题入手，比如“为什么股票价格会波动？”“如何衡量风险？”等等，然后逐步引入所需的数学工具。我特别喜欢他对于基础概念的解释，比如概率论中的期望值和方差，作者通过生动的例子，比如抛硬币、抽奖等等，将抽象的数学概念具象化，让我能够深刻理解其背后的逻辑。更令人惊喜的是，书中并非只是枯燥的理论堆砌，而是穿插了大量的实际案例，让我能够看到这些数学工具如何在真实的金融市场中发挥作用，比如如何利用期权定价模型来为金融衍生品定价，如何利用统计方法来分析股票的走势。这种理论与实践相结合的方式，极大地激发了我学习的兴趣，让我不再畏惧数学，而是将其看作是理解金融世界的强大武器。即便是一些我曾经觉得非常困难的数学概念，在作者的讲解下也变得清晰明了，我甚至开始享受探索这些数学原理的过程。
评分我可以说，《数理金融初步》彻底改变了我对金融学习的认知。在此之前，我总觉得数理金融是少数天才才能涉足的领域，充满了看不懂的符号和令人费解的推导。这本书则以一种极其温和且富有启发性的方式，将我带入了数理金融的殿<bos>。作者的功力体现在他能够将复杂的数学思想分解成易于理解的步骤，并且始终围绕着金融的实际应用来展开。例如，在介绍随机过程时，他并没有直接给出勒贝格积分的定义，而是从布朗运动的直观描述开始，一步步引出伊藤积分的性质，并且通过投资组合的动态优化问题来展示其重要性。我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性，即使是看似简单的概念，他也会追溯其数学根源，并给出清晰的证明。这种深度让我感觉自己不仅仅是在学习一个工具，而是在理解金融世界运作的底层逻辑。此外，书中对于金融市场模型的建立和分析，也给了我全新的视角。作者展示了如何将金融资产的价格视为一个随机过程，然后利用微积分、概率论和统计学等工具来研究其性质，预测其未来的走势，并在此基础上构建风险管理和投资策略。这种从宏观到微观，从概念到应用的层层递进，让我对金融市场有了更深刻、更全面的认识。
评分我曾经花了大量时间去钻研那些晦涩难懂的金融文献，结果往往是“看得懂字，但看不懂意思”。《数理金融初步》这本书，如同醍醐灌顶，它以一种极为温和且富有逻辑性的方式，将数理金融的知识体系展现在我眼前。作者在内容组织上，遵循了一个非常自然的学习路径。他没有上来就抛出复杂的随机微分方程，而是从金融市场的基本要素——资产、收益、风险——出发，逐步引入所需的数学工具。我特别喜欢他对于“期望收益”和“风险度量”的讲解，他用浅显易懂的例子，比如彩票中奖概率和投资组合的潜在损失，来解释这些抽象的概念。在引入“布莱克-斯科尔斯模型”时，作者并没有直接给出最终的定价公式，而是先从期权的性质和市场上的无风险套利机会入手，然后逐步推导出模型的核心思想，并解释了每个变量的金融含义。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我对模型的理解更加深刻，也更容易记住。
评分坦白说，在拿到《数理金融初步》之前，我并没有抱有太大的期望。我阅览过太多声称“入门”但实际上依然让人望而却步的书籍。然而，这本书的出版，无疑是一股清流，它以一种极其负责任的态度，将数理金融的精髓传递给像我这样的普通读者。作者在内容的编排上可谓是煞费苦心。他从金融市场最基本、最直观的问题出发，比如“什么是风险？”“如何衡量风险？”然后一步步引入概率论、随机变量、期望值、方差等概念。这些概念的引入并不是突兀的，而是与金融问题的解决紧密相连。比如，在讲解夏普比率时，作者非常清晰地解释了它如何衡量风险调整后的收益，并引用了历史数据来验证其有效性。我尤其喜欢书中对“波动率”的讨论，作者不仅介绍了标准差，还引入了历史波动率和隐含波动率的概念，并解释了它们在期权定价和风险管理中的不同作用。这种从实际需求出发，再回溯到数学工具的逻辑，让学习过程充满了目的性，也让知识的掌握更加牢固。
评分这本书给我带来的惊喜远不止于理论的清晰和易懂。作者在《数理金融初步》中展现出的对金融市场敏锐的洞察力，以及将这些洞察转化为数学语言的精湛技艺，都让我叹为观止。他不仅仅是知识的传授者，更是思想的启迪者。我特别欣赏他对于“理性预期”和“有效市场假说”等经典金融理论的探讨，并在此基础上引入了更现代的建模方法。例如，在讲解资产定价时，作者并没有停留在简单的CAPM模型，而是深入探讨了套利定价理论（APT）以及多因子模型，并详细阐述了如何利用统计回归的方法来估计因子暴露和风险溢价。这些内容对于我来说是全新的，但作者的讲解方式非常到位，他会先介绍背景，然后逐步展示数学推导的过程，并最终落脚到这些模型在实际投资决策中的应用。这本书就像一本指导手册，它不仅告诉我“是什么”，更告诉我“为什么”以及“如何做”。我开始尝试运用书中学到的方法来分析一些公开市场的金融数据，虽然结果还不够完美，但这种能够将理论付诸实践的体验，极大地增强了我学习的信心和动力。
评分很好的入门书
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评分我们教授
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