经济应用数学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:赵树嫄

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2004-1

价格:12.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300025131

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聚焦现代金融市场与企业决策的数学视角：一部面向实践的量化分析指南 图书名称： 《金融计量经济学与风险管理实践》 内容简介： 本书旨在为金融专业人士、高级经济学学生以及量化分析师提供一套全面且深入的理论框架与实用工具，以应对复杂多变的现代金融市场挑战。我们摒弃纯粹的理论推导，专注于将前沿的数学模型转化为可操作的金融决策和风险控制策略。全书围绕两大核心支柱构建：计量经济学在金融时间序列分析中的应用和现代金融工程中的优化与风险模型构建。 第一部分：金融时间序列的结构与建模 金融数据的核心特征在于其非线性和非平稳性。本部分详细剖析了金融时间序列（如股票回报率、汇率波动、利率变动）的统计特性，并系统介绍了超越传统ARMA模型的现代工具。 第一章：金融数据的基本特征与预处理 深入探讨金融回报率的时间序列特征，包括尖峰厚尾现象（Kurtosis与Skewness的检验）、波动率集聚性（Volatility Clustering）的直观理解与初步检验（如ACF/PACF图的误导性）。强调数据清洗、平稳性检验（ADF, PP, KPSS检验）的重要性，并介绍对数收益率作为分析基础的必要性。 第二章：条件异方差建模——ARCH族模型精讲 条件异方差性是金融建模的基石。本章详细阐述了经典的ARCH和GARCH(1,1)模型的设定、最大似然估计（MLE）的原理与实际操作。更进一步，我们引入了更具弹性的模型：EGARCH（用于捕捉杠杆效应，即负面冲击对波动率的影响大于正面冲击）和GJR-GARCH模型。通过实证案例展示如何利用这些模型准确预测短期风险敞口。 第三章：高频数据与波动率的微观结构 随着高频交易的发展，对日内波动的捕捉至关重要。本章探讨了随机波动模型（Stochastic Volatility, SV），它将波动率视为一个不可观测的潜在过程，并介绍了其基于MCMC或粒子滤波的估计方法。同时，我们引入了利用高频成交数据（如日内极值或高频协方差）估计真实波动率（RV）的技术，为超短期的市场微观结构分析提供数学基础。 第四章：协整关系与长期均衡分析 对于涉及多个资产（如配对交易或跨市场对冲）的分析，理解资产间的长期均衡关系至关重要。本章详述了协整检验（Johansen Test）的统计理论，并重点讲解了如何利用向量误差修正模型（VECM）来分离短期动态调整和长期均衡驱动力。这为构建稳定的统计套利策略提供了数学依据。 第二部分：衍生品定价与风险量化前沿 本部分将理论分析转向金融工程的应用，重点关注如何利用随机微积分和数值方法为复杂的金融产品定价，并量化和管理由此产生的风险。 第五章：布莱克-斯科尔斯模型的扩展与局限 回顾经典的BSM模型，但立即深入探讨其在实际应用中的失效点，例如对常数波动率和连续交易的假设。本章随后转向更现实的模型：引入跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models，如Merton模型）以解释突发事件对期权价格的影响。 第六章：蒙特卡洛模拟与路径依赖期权定价 对于路径依赖期权（如奇异期权、美式期权），解析解往往不可得。本章系统介绍了蒙特卡洛模拟方法在期权定价中的应用，包括基本的路径生成技术和方差缩减技术（如控制变量法、重要性抽样）。特别强调了最小二乘蒙特卡洛（LSM）方法在美式期权定价中的关键应用。 第七章：信用风险建模与违约强度过程 信用风险是金融机构面临的核心挑战之一。本章引入强度过程（Intensity Process）的概念，并基于Cox过程建立违约的随机模型。详细介绍Jarrow-Turnbull模型框架，探讨如何利用市场数据（如CDS价格）对潜在违约强度进行校准和预测，为信用衍生品估值和资本规划提供方法论。 第八章：投资组合优化与条件风险价值（CVaR） 经典的马科维茨均值-方差模型在处理尾部风险时存在不足。本章的核心是条件风险价值（CVaR），即衡量损失超过某个置信水平时的预期损失。我们展示了如何通过线性规划（Linear Programming）方法，有效求解基于CVaR度量的优化问题，从而构建在极端市场情况下更为稳健的投资组合。本章也涉及动态期权定价中的对冲比率计算，并讨论了实际交易成本对对冲频率的影响。 结语：模型的选择与现实的权衡 全书最后部分强调，数学模型是理解世界的工具而非真理本身。优秀的量化分析师必须具备批判性思维，理解模型假设的边界，并在模型的复杂性、计算效率与对市场现实的拟合度之间做出审慎的权衡。本书提供的工具箱，旨在赋能读者在充满不确定性的金融环境中，做出基于严谨量化分析的、更优的决策。本书配有大量Python/R语言的实战代码示例，确保读者能即学即用，将理论知识转化为生产力。

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这本书的阅读体验可以概括为一个词：渐进式的掌控感。我之前接触过几本涉及数理经济学的教材，往往在第三章或第四章就开始出现大量的假设和严格证明，让人望而却步。而这本《经济应用数学基础》则采取了一种近乎“攀岩”的难度递增策略。它会先用直观的语言建立起一个经济学的直觉模型，然后才引入必要的数学工具进行精确刻画。比如，在最优资源配置的章节，作者并没有直接跳到拉格朗日乘数法，而是先用图解法展示了等高线与约束线的相切过程，只有当读者真正理解了“斜率相等”的经济含义后，才会引出偏导数的概念。这种由表及里、层层递进的教学设计，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。每一次成功理解一个复杂的数学推导，都会带来一种“原来如此”的巨大满足感，这种掌控感是学习任何一门学科都需要的强大内在驱动力。这本书真正做到了让数学服务于经济学的理解，而不是让经济学成为数学的附庸。

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我是一个偏向定性研究的经济史爱好者，对量化研究一直心存敬畏，总觉得那不是我的“舒适区”。然而，为了跟上当前经济学研究的前沿，我决定攻克一下数学基础。这本书对我的意义，在于它成功地“破除了数学的神秘感”。作者在介绍投入产出分析和经济增长模型时，非常注重历史背景和模型局限性的讨论。他会坦诚地指出，某个数学模型在处理非线性或外部性问题时的不足之处，这让我感到非常真实和可信。这种坦诚使得学习过程不再是单向的灌输，而更像是一场与作者共同探索知识边界的对话。我特别喜欢它在讲解矩阵代数与国民收入核算关系时，所展现出的那种历史演进的脉络感，让我看到数学工具是如何随着经济理论的发展而不断演进和完善的。这本书让我意识到，数学不是经济学的枷锁，而是更精准、更强有力的表达语言。它拓宽了我研究经济现象的工具箱，让我今后的研究可以更加扎实可靠。

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我是一名刚踏入金融分析领域的职场新人，坦白说，我之前的数学基础虽然不算差，但在处理复杂的量化模型时总感觉力不从心。这本书的出现，无疑是为我指明了一条清晰的路径。它对我最大的帮助在于构建了坚实的数学建模思维。很多金融书籍在介绍衍生品定价或风险价值（VaR）计算时，往往直接给出公式，让人不明就里。而这本书却深入浅出地剖析了概率论和随机过程是如何被巧妙地嫁接到金融市场波动预测上的。特别是关于动态规划和最优控制理论在投资组合选择中的应用那几章，作者的阐述逻辑极其清晰，每一步推导都像是在搭建一座精密的数学结构，让人不得不佩服。我最欣赏的一点是，它没有回避那些看起来很“硬核”的部分，而是用一种“剥洋葱”的方式，一层层揭示其内核，让读者在掌握工具的同时，也理解了这些工具为何在此处有效。读完之后，我感觉自己看待市场波动和资产定价的角度都变得更加立体和深刻了，不再是简单地套用结论，而是能够追溯其数学上的合理性。

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说实话，我当初买这本书是抱着试一试的心态，因为市面上关于经济数学的书籍太多了，大部分要么过于侧重理论的纯粹性，读起来晦涩难懂，要么过于简化，导致学到的东西肤浅无用。但这本书完全避开了这两个极端。它的叙事节奏掌握得非常好，不会让人感到被数学公式淹没。它巧妙地将经济学中的“稀缺性”、“均衡”等核心概念，与集合论、拓扑学的基本思想联系起来，让人豁然开朗。比如，它用不动点定理来解释市场均衡的存在性，那种将抽象数学概念与现实经济现象完美契合的瞬间，带来的冲击感是无与伦比的。而且，这本书的习题设计也非常有水平，它们不像传统教材那样只有计算题，更多的是引导性的思考题，鼓励读者将学到的数学工具应用到尚未被完全解决的经济学问题上去。我感觉它更像是一本“思维体操”的指导手册，训练我的不是如何快速计算，而是如何用数学的视角去审视经济世界的运行规律。

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这本书简直是为我量身定做的，我本来以为我对经济学的理解已经算不错了，但读了这本之后才发现，原来那些复杂的经济模型背后，有着如此精妙的数学逻辑。它没有一上来就抛出一堆枯燥的公式，而是非常耐心地从最基础的微积分概念讲起，然后逐步过渡到线性规划和微分方程在经济学中的应用。比如，在解释边际成本和边际收益曲线的交点如何决定最优产量时，作者用了一个非常直观的例子，把抽象的函数图像变得触手可及。我特别喜欢它在每一个章节末尾设置的“应用实例解析”，这些案例都不是那种教科书里千篇一律的例子，而是结合了当下非常热门的宏观经济现象，比如全球供应链中断对通货膨胀的影响，都是用书中学到的数学工具来分析的。这本书的讲解风格非常严谨，但又不失温度，仿佛一位经验丰富的教授在身边亲自指导，时不时还会穿插一些历史背景知识，让我对这些数学工具的起源和演变有了更深的认识。它不是那种读完就丢到一边去落灰的工具书，而是我时常会翻阅，用来巩固理解和查找灵感的案头宝典。

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我挂科了 我擦

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十分的通俗易懂简洁明了考前自学突击必备书籍啊。。。

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X！ sigh~

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同微积分

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2天搞定上80+