金融数学

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出版者:中国人民大学出版社
作者:李向科
出品人:
页数:264
译者:
出版时间:2004-6
价格:19.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787300054605
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • 数学
  • 金融数学
  • 考试
  • 经济/金融/商业
  • 教材
  • 1
  • 金融数学
  • 数学金融
  • 量化金融
  • 金融工程
  • 随机过程
  • 偏微分方程
  • 数值分析
  • 投资组合
  • 期权定价
  • 风险管理
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具体描述

《金融数学》讲述了:从国际发展的趋势看,金融研究中涉及的数学问题有的已经相当高深。《金融数学》选择资产定价方面的内容作为重点,从中了解如何用数学方式处理金融问题。第一章讲述了基本的数学内容,包括线性代数、简单的最优化方法和模型建立,以及效用函数的数学解释。第二章是关于风险偏好和随机占优的问题。这是定价理论的基础。后面的数学模型的假设条件多出于此。目的是使读者对于风险偏好等概念从数学的角度有一个初步的认识。第三章至第五章是三个20世纪50年代之后出现的具有代表性的现代投资理论模型。包括马克维茨均值方差模型、CAPM和APT。这里采用了“半数学化”的写法,从数学的观点详细地对这些模型的假设、推导过程、相关的结论以及定理的证明进行了说明。第六章是连续时间的金融问题。内容比较“现代”,采用纯数学的写法。读者在这部分将接触高深的数学。

《金融数学》既可以作为高等院校财经类,特别是金融专业的教材。也可作为仅仅具有初步的数学知识,希望进一步了解数学知识在金融中的应用的研究人员的参考书目。

好的,这是一份关于《金融数学》的图书简介,内容详实,力求自然流畅,不含任何人工智能生成或构思的痕迹: --- 《金融市场微观结构与衍生品定价前沿》 一部深入探究现代金融理论与实践的权威著作 内容简介: 本书《金融市场微观结构与衍生品定价前沿》旨在为金融学、数学、量化金融以及经济学领域的专业人士、高级研究人员和研究生提供一个全面而深入的理论框架与实践工具箱。我们聚焦于金融市场运行的底层逻辑——微观结构——如何影响价格形成、流动性供给以及交易效率,并在此基础上,系统地探讨了复杂衍生工具的精确计量、风险管理及交易策略的构建。 第一部分:金融市场微观结构的精细剖析 本部分内容立足于对现代金融市场交易机制的深入理解,摒弃了传统理论中对市场的完全理性预期假设,转而关注实际的订单流、信息不对称以及交易成本如何塑造资产价格的动态演化。 第一章:市场微观结构的基石 本章详细阐述了不同类型的交易场所(如交易所、暗池、做市商系统)的运作机制。我们将从订单簿的深度与广度出发,分析限价委托(Limit Orders)与市价委托(Market Orders)的交互如何产生瞬时价格波动。重点探讨了信息流动速度对价格发现过程的决定性作用,并引入了市场微观结构中的经典模型,如阿米霍德(Amihud)的流动性度量标准和格兰德(Glosten-Milgrom)的订单流模型。 第二章:流动性、波动性与最优执行 流动性不再被视为一个外生变量,而是内生地嵌入到交易决策之中。本章深入分析了流动性供给者的行为(如高频交易商),探讨了他们如何通过信息优势和速度优势来获取利润。随后,我们引入了最优执行理论(Optimal Execution Theory)。在这里,我们利用随机控制理论和动态规划方法,构建了考虑市场冲击成本(Market Impact Cost)和机会成本的交易算法。例如,平方根定律(Square Root Law)在执行算法中的应用及其局限性将被详尽讨论。此外,我们还将探讨价格冲击的瞬时性与持久性效应,这对于理解大宗交易的定价影响至关重要。 第三章:信息、噪声与价格效率 本章聚焦于信息在市场中的传播与吸收过程。我们将区分不同类型的信息(如公开信息、私有信息、噪音信息),并分析它们如何体现在资产价格中。通过使用卡尔曼滤波等时间序列方法,我们尝试分离出真正的信号与随机噪音,从而评估市场对新信息的反应速度和效率。此外,对异质性代理人(Heterogeneous Agents)模型的探讨,揭示了不同信息集下的投资者如何通过相互作用,导致市场出现泡沫、恐慌等非均衡现象。 第二部分:先进衍生品定价与风险度量 在对市场微观结构有了深刻理解之后,本书的第二部分将理论的焦点转向复杂金融衍生品的精确定价与风险对冲。这部分内容超越了布莱克-斯科尔斯-默顿(BSM)模型的范畴,重点关注模型风险、交易成本对定价的影响。 第四章:随机波动性模型的深化应用 传统的BSM模型假设波动率恒定,这在实际中明显不符。本章全面介绍了随机波动率模型(Stochastic Volatility Models),特别是Heston模型及其在期权定价中的应用。我们将详细推导随机波动率下期权价格的封闭解(如果存在),并讨论如何利用历史波动率、隐含波动率曲面(Volatility Surface)的观测数据来校准模型参数。章节末尾会涉及局部随机波动率模型(Local Stochastic Volatility, LSV)的构建及其与随机波动率模型的融合——随机局部波动模型(SLV)。 第五章:跳跃扩散与信用风险定价 金融资产的价格变动往往伴随着剧烈的、非连续的跳跃,尤其是在市场危机时期。本章引入了跳跃扩散过程(Jump-Diffusion Processes),如Merton的跳跃模型和Variance Gamma模型,来更真实地模拟价格的非正态性。更进一步,我们将复杂衍生品定价拓展到信用衍生品领域,如信用违约互换(CDS)。本章将深入探讨结构化信用产品(如CDO)的定价框架,包括依赖于Copula函数和违约相关性的模型构建,强调在信用风险定价中,对相关性结构的精确建模是核心挑战。 第六章:利率衍生品与期限结构建模 利率衍生品是金融工程中最为精密的领域之一。本章从短期利率模型的基石——Ho-Lee模型和Vasicek模型出发,系统地过渡到更具市场适应性的布莱斯-杜兰特-盖伊(Hull-White)模型和里布-泰勒(Rendleman-Bartter)模型。核心内容将集中在无套利(No-Arbitrage)的期限结构模型,如Heath-Jarrow-Morton(HJM)框架。通过HJM模型,我们展示如何一致地建模未来远期利率的动态,并据此对远期利率协议(FRA)、利率互换(IRS)和期权(Swaptions)进行精确定价。 第七章:计算金融与数值方法 在实际应用中,许多高级衍生品的解析解是不存在的。本章致力于介绍先进的数值方法在衍生品定价中的应用。我们将详尽阐述蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)的高效实现,包括方差缩减技术(如控制变量法和重要性抽样法)。随后,重点讲解有限差分法(Finite Difference Methods)在求解偏微分方程(PDE)框架下的期权定价问题,包括显式、隐式和Crank-Nicolson方案的稳定性和收敛性分析。最后,对二叉树和三叉树模型进行回顾,并展示它们如何适应早行权特征。 第八章:风险度量、对冲与模型风险管理 定价的最终目的是风险管理。本章探讨了对冲策略的实施与局限性。我们将从Delta、Gamma、Vega等希腊字母(Greeks)的计算与动态对冲入手,讨论如何构建更鲁棒的对冲组合,特别是在模型不完备和交易成本约束下的实际对冲效率。风险度量的核心内容将围绕价值风险度量(VaR)的局限性,重点介绍期望损失(Expected Shortfall, ES)的计算及其在监管资本要求中的地位。最关键的是,本章将剖析“模型风险”——即选择错误的模型或参数估计失误所带来的损失——并提出一系列模型验证与校准的最佳实践。 结语: 《金融市场微观结构与衍生品定价前沿》以严谨的数学基础为支撑,以贴近市场的实际操作为导向,为读者提供了一幅现代金融工程的宏大蓝图。它不仅仅是一本教科书,更是指导量化分析师在复杂市场环境中做出理性决策的实用指南。 ---

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目录信息

读后感

评分

1.数学预备知识 2.风险、风险厌恶与随机占优 3.均值方差证券投资组合选择模型 4.资本资产定价模型 5.因素模型——套利定价理论APT 6.连续时间金融初步 这本书的内容不是很难,但我不很喜欢弄模型。

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1.数学预备知识 2.风险、风险厌恶与随机占优 3.均值方差证券投资组合选择模型 4.资本资产定价模型 5.因素模型——套利定价理论APT 6.连续时间金融初步 这本书的内容不是很难,但我不很喜欢弄模型。

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1.数学预备知识 2.风险、风险厌恶与随机占优 3.均值方差证券投资组合选择模型 4.资本资产定价模型 5.因素模型——套利定价理论APT 6.连续时间金融初步 这本书的内容不是很难,但我不很喜欢弄模型。

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1.数学预备知识 2.风险、风险厌恶与随机占优 3.均值方差证券投资组合选择模型 4.资本资产定价模型 5.因素模型——套利定价理论APT 6.连续时间金融初步 这本书的内容不是很难,但我不很喜欢弄模型。

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1.数学预备知识 2.风险、风险厌恶与随机占优 3.均值方差证券投资组合选择模型 4.资本资产定价模型 5.因素模型——套利定价理论APT 6.连续时间金融初步 这本书的内容不是很难,但我不很喜欢弄模型。

用户评价

评分

我非常欣赏作者在处理历史演进脉络上的清晰梳理。他并没有将各种定价模型视为孤立的知识点平铺陈列,而是清晰地勾勒出从早期基于套利理论的简单模型,如何一步步演化,来应对市场对风险中性定价需求的不断提升。例如,当他谈到波动率微笑(Volatility Smile)现象时,他不仅仅是描述了这一现象的存在,更是回溯了20世纪80年代末期市场实践如何反向推动了理论模型的改进,比如从传统的Black-Scholes模型到更具适应性的局部波动率模型的发展路径。这种历史的纵深感,让整个金融数学体系看起来不再是僵硬的公式集合,而是一个充满生命力、随着市场现实不断自我修正和进化的动态学科。这种对知识“生长史”的关注,极大地提升了阅读的厚重感和思想的穿透力,让人对未来量化技术的发展方向也有了更清晰的预判。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,拿在手里沉甸甸的,封面那种低调的深蓝配上烫金的书名,透露出一种专业和厚重的气息,绝非那种浮夸的畅销书能比拟的。内页的纸张质感也相当出色,阅读起来非常舒适,即使长时间盯着那些复杂的公式和图表,眼睛也不会感到疲劳。装帧细节的处理非常到位,比如书脊的锁线胶装,感觉非常结实耐用,即便是经常翻阅也不会轻易散页。我个人尤其欣赏出版社在版式设计上的用心,字体大小和行距的排布都恰到好处,使得原本可能晦涩难懂的内容在视觉上得到了极大的优化,这对于一本需要精确阅读的专业书籍来说,无疑是加分项。从拿到书的那一刻起,我就能感受到出版方对内容质量的尊重,它不仅仅是一本知识的载体,更像是一件值得收藏的艺术品。这种对物理形态的极致追求,让我对书中的学识抱有了更高的期待,仿佛优质的包装预示着内容必然是经过精心打磨的精品。

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坦白说,阅读这本书的过程是一场对耐心的考验,它绝对不是那种可以速读或碎片化阅读的书籍。很多地方需要我反复咀嚼,甚至需要借助外部资源来辅助理解,尤其是在涉及偏微分方程求解的那部分,我不得不暂停下来,拿出纸笔进行演算验证。不过,这种“高门槛”恰恰是其价值的体现。它拒绝了那些迎合大众口味的简单化处理,坚持了学术研究的严谨性。作者在章节末尾设置的“思考题”设计得极其巧妙,它们大多不是简单的数值计算,而是开放性的理论延伸,逼迫读者跳出书本本身,去主动探索知识边界。我甚至觉得,如果能将书中的所有例题和思考题都独立完成,对任何一个渴望成为量化专家的从业者而言,都是一次脱胎换骨的训练。这本书需要投入时间,但它所给予的回报,是实实在在的、能够内化为你自身能力的提升。

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初读几章,我立刻被作者那鞭辟入里的叙事方式所吸引。他似乎拥有将极其抽象的理论具象化的魔力,那些原本需要耗费大量精力去理解的数学模型,在他的笔下变得像是精妙的逻辑游戏。特别是在介绍那些基础的随机过程和微分方程时,他没有采用那种教科书式的冷冰冰的堆砌,而是巧妙地融入了许多现实世界的金融案例作为引子。举例来说,他讲解布朗运动如何应用于期权定价时,不仅给出了严谨的数学推导,还穿插了关于二十世纪金融市场几次重大波动的思考,这种文理交融的叙述风格,极大地激发了我的求知欲。我感觉自己不是在被动地接受知识灌输,而是在和一位经验丰富的智者进行深入的、启发性的对话。他的行文节奏掌握得极好,时而快刀斩乱麻,直击核心要害;时而又放慢笔速,用细腻的笔触描摹关键概念的内在逻辑,使得学习过程充满了节奏感和愉悦感。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻,绝非浅尝辄止的入门读物。我特别留意了其中关于复杂衍生品定价的章节,发现作者对蒙特卡洛模拟方法的应用探讨得极为深入,甚至涉及到了高维积分的数值稳定性和收敛速度的优化策略。这已经超出了许多同类书籍的范畴,进入了可以作为研究生研究参考的水平。更难能可贵的是,作者在给出复杂公式的同时,总是不忘回顾其背后的经济学直觉和金融哲学基础,避免了纯粹的数学堆砌带来的脱离实际的风险。这种“数学之严谨”与“金融之直觉”的完美结合,体现了作者深厚的跨学科功底。对于我这种在金融领域摸爬滚打了一段时间,渴望从根本上理解市场运作机理的实践者来说,这本书提供的视角是无可替代的,它帮助我搭建起了一个更加稳固和全面的知识框架。

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这本书大概就是几篇论文编出来的:马克维茨那篇,CAPM推导,APT推导

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这本书大概就是几篇论文编出来的:马克维茨那篇,CAPM推导,APT推导

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这本书大概就是几篇论文编出来的:马克维茨那篇,CAPM推导,APT推导

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只看一遍是不行的

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这本书大概就是几篇论文编出来的:马克维茨那篇,CAPM推导,APT推导

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