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出版者:西安电科大

作者:王世儒 编

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2004-1

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787560604480

丛书系列:

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现代金融工程与风险管理：理论、模型与实践 本书深入剖析了现代金融工程的核心理论框架、关键数学工具以及在实际风险管理中的应用，旨在为金融专业人士、量化分析师以及高级经济学学生提供一套全面而严谨的知识体系。 本书结构清晰，逻辑严密，从金融市场的基本假设和随机过程的建立开始，逐步过渡到复杂衍生品定价模型、信用风险建模以及宏观审慎监管的最新发展。全书内容覆盖了从经典Black-Scholes框架的深刻理解，到跳跃扩散模型、随机波动性模型的引入，再到量化对冲策略的构建与绩效评估。 第一部分：金融市场的随机模型基础 本部分首先回顾了有效市场假说、套利理论在无摩擦和摩擦市场中的表现，并引入了布朗运动、伊藤积分等高等随机微积分工具，这些是构建所有现代金融模型的基础。重点在于如何利用随机微分方程（SDEs）来刻画资产价格的动态行为。我们详细讨论了几何布朗运动（GBM）的局限性，并引入了分段泊松过程和Lévy过程，用以捕捉市场中出现的尖峰和肥尾现象，这对于更精确地模拟真实市场的波动性和收益率分布至关重要。此外，我们还深入探讨了随机最优控制理论在投资组合动态再平衡中的应用，阐述了如何根据投资者的风险偏好和市场条件，实时调整资产配置。 第二部分：衍生品定价的深化 在巩固了随机微积分基础后，本书转向了金融工程的核心——衍生品定价。除了对经典的Black-Scholes-Merton (BSM) 模型进行详尽的推导和敏感性分析（Delta、Gamma、Vega等希腊字母的精确计算），本书花费大量篇幅讨论了如何处理BSM假设不成立的情况。 我们重点分析了局部波动率（Local Volatility）模型，如Dupire方程，展示了如何利用市场观测到的期权价格曲面（Volatility Surface）来反演和校准模型。随后，引入了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），如Heston模型，它允许波动率本身也具有随机性，极大地提升了对波动率微笑和偏斜的解释能力。书中详细推导了Heston模型的特征函数，并展示了如何利用傅里叶变换（如Carr-Madan方法）高效地对美式期权和奇异期权进行定价。 此外，针对利率衍生品，本书详尽阐述了无套利利率模型，包括Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架和Libor Market Model (LMM)，并演示了如何使用这些模型对利率掉期、期权以及CDO等复杂产品进行定价和风险度量。 第三部分：信用风险与资产证券化 本部分聚焦于现代金融中日益重要的信用风险维度。我们从宏观和微观两个层面探讨了违约的建模。 在结构化模型方面，我们详细解读了Merton的到期债务模型，并将其扩展至扩展信息模型，分析了企业资产价值的演变过程如何导致债务违约。在简化的（Reduced-Form）模型方面，本书重点介绍了Intensity-Based Models，如Jarrow-Turnbull模型，利用随机强度过程来描述违约的发生率，并推导了零息债券和信用违约互换（CDS）的定价公式。 针对资产证券化（Securitization）的复杂结构，本书提供了对抵押贷款支持证券（MBS）和债务抵押债券（CDO）的结构剖析，包括预付风险（Prepayment Risk）和信用风险的耦合建模。我们引入了Copula函数来描述不同资产池中违约事件之间的相关性，并计算了面向投资者的风险暴露度量（如Marginal Default Probabilities和Loss Given Default）。 第四部分：量化对冲、交易策略与风险计量 本书的最后一部分着眼于理论向实践的转化。在最优对冲理论中，我们比较了在不同模型假设下（如BSM vs. 随机波动率）的最小方差对冲策略与无套利对冲策略的区别，并讨论了交易成本对实际对冲绩效的影响。 针对高频交易与做市，本书引入了订单簿动力学模型，分析了流动性和价格发现的机制，并探讨了如何利用最优执行理论（Optimal Execution Theory）来最小化市场冲击成本。 在风险计量方面，本书超越了传统的VaR（Value-at-Risk）方法，深入研究了尾部风险度量，如期望缺口（Expected Shortfall, ES）的估计方法，包括历史模拟法、参数法以及基于蒙特卡洛模拟的计算效率优化。同时，我们还讨论了模型风险（Model Risk）的识别、量化和管理，强调了在实际应用中验证模型假设和校准参数的重要性。 总结： 本书力求在数学的严谨性与金融的实践性之间找到最佳平衡。它不仅是金融工程理论的教科书，更是量化分析师进行复杂金融产品建模、风险管理和投资策略制定的实用参考手册。通过深入探讨随机分析、偏微分方程、数值方法（如有限差分法和蒙特卡洛模拟）在金融领域的具体应用，读者将能够建立起一个系统化、前沿化的现代金融知识体系。

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**第一段：** 这本书的排版简直是一场灾难，字里行间充满了令人费解的符号和跳跃的逻辑。我花了整整一个下午试图理解第一章中关于矩阵分解的阐述，结果只觉得自己离真相越来越远。作者似乎沉浸在自己构建的晦涩的数学王国里，完全忘记了向读者解释“为什么”和“怎么做”才是阅读体验的核心。那些密密麻麻的公式堆砌在一起，像是一堵无法逾越的高墙，让人望而却步。更别提那些为了证明某个微不足道的引理而铺陈开来的冗长论证，读起来简直是精神上的折磨。我期待的是一本能引导我解决实际问题的工具书，而不是一本晦涩难懂的数学理论集。如果说阅读是为了获得知识，那这本书给我的感受更像是完成了一场高强度的智力测验，而且还没有标准答案。我严重怀疑作者是否真正理解“教学相长”的含义，抑或是他认为只有最顶尖的数学家才有资格触碰这些“真理”。对于我这种需要将理论应用于工程实践的读者来说，这种写作方式无疑是雪上加霜。

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**第三段：** 这本书的案例分析部分简直是敷衍了事。每一个理论推导完毕后，作者总是草草地给出一个“例如”，然后用一串令人困惑的数字结果就匆匆收场。我尝试跟着书中的步骤复现“例题”，却发现作者在中间环节做了大量关键信息的省略，似乎默认读者已经具备了阅读一篇博士论文的功底。例如，在讨论迭代收敛速度时，书中仅仅提到了“观察到二次收敛的特性”，但对于如何从实际计算数据中准确判断出收敛阶数的方法却只字未提，甚至连一个简单的图示都没有。这种不负责任的态度，极大地削弱了读者对算法的信心。如果连最基础的验证环节都无法清晰展示，我们如何能相信这些方法在处理复杂、大规模问题时的可靠性？我希望看到的是从理论到实践的完整闭环，包括输入数据、中间步骤的详细跟踪，以及结果的专业解读。很遗憾，这本书在这一点上完全失败了，它更像是一份未经校对的初稿，急于推向市场。

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**第四段：** 这本书的组织结构混乱得令人发指，完全没有体现出任何逻辑上的递进关系。章节的安排似乎是作者想到哪里写到哪里，缺乏一个清晰的知识脉络图。前几章还在苦口婆心地讲解基础的线性代数知识，仿佛读者都是刚接触数学的高中生；然而，在书的后半部分，突然间又引入了高深的随机过程理论，并且假设读者已经对测度论了如指掌。这种跨越式的难度变化，使得学习过程充满了挫败感。我经常需要在不同章节之间来回翻找定义和引理，因为作者似乎认为重复的引用是多余的，他期望读者能像机器一样记住所有的上下文。一本好的教材应当是引导性的，它应该像一位耐心的导师，逐步引导学生建立起知识体系的框架。而这本书，给我的感觉更像是一本被随意拆解后又胡乱拼凑起来的辞典，充满了知识点，却缺乏灵魂和结构上的连贯性。

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**第二段：** 与其说这是一本专业的书籍，不如说它是一本充满了个人臆想的哲学散文集。作者在每一个算法的介绍前都要进行一段长篇大论的哲学思辨，探讨数字的本质、计算的极限，甚至扯到宇宙的熵增。坦白说，我购买这本书是为了学习如何高效地求解偏微分方程的数值解，而不是来参加一场关于本体论的辩论赛。当我急切地想知道有限元方法（FEM）的具体步骤和误差分析时，却被引向了对“离散化”概念的深度形而上学探讨。这种文风的突兀切换，让人感觉精神分裂。而且，书中提供的代码示例极其老旧，使用的编程语言和库版本仿佛停留在上个世纪末，完全无法直接在现代的计算环境中运行。我不得不花费大量时间去“翻译”这些过时的代码，这完全偏离了我预期的学习路径。对于希望紧跟时代步伐、利用最新计算资源的读者而言，这本书的实用价值几乎为零，它更像是一件古董，适合放在书架上落灰，而不是放在案头供人研读。

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**第五段：** 从装帧设计来看，这本书显然没有受到足够的重视。纸张质量粗糙，印刷墨迹深浅不一，很多图表的线条模糊不清，有些关键的坐标轴甚至出现了断裂。在涉及复杂图形表示的地方，例如网格划分的示意图，由于分辨率低下，根本无法辨认出边界条件的具体设置，这使得理解图示的辅助作用荡然无存。更令人恼火的是，勘误表竟然没有附带在书的最后，而是散落在各个章节的脚注里，内容陈旧，许多明显印刷错误的地方也未曾提及。作为一本需要大量查阅和参考的工具书，物理呈现的质量直接影响了阅读体验和知识的准确获取。我不得不花费额外的精力去“脑补”那些模糊不清的图表，或者去网络上寻找是否有其他版本的清晰版本。一本在基础制作上如此敷衍的作品，实在难以让人对其内容质量产生敬畏之心。这反映出出版方在学术内容把关和制作工艺上的懈怠。

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