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出版者:东南大学

作者:夏安邦 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787810506748

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 数据挖掘
• 量化分析
• 生物统计
• 医学统计
• 社会科学
• 计量经济学

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书名为《现代金融建模与应用》，内容涵盖了金融领域的前沿技术与实践，与《SAS统计分析》的内容无直接关联。 --- 书名：现代金融建模与应用：从理论基石到前沿实践 作者：[此处可填写真实作者姓名或笔名] 出版年份：[此处可填写真实年份] 内容简介 在全球金融市场日益复杂化和数字化的浪潮中，对高效、精准的风险管理和投资决策工具的需求达到了前所未有的高度。《现代金融建模与应用：从理论基石到前沿实践》一书，旨在为金融专业人士、高级学生以及量化分析师提供一个全面而深入的知识框架，涵盖从经典金融理论到最新的机器学习在金融领域的应用。本书不仅仅是对现有模型的梳理，更侧重于模型背后的数学原理、实际操作中的局限性与优化策略，力求在理论深度与实战应用之间搭建起一座坚实的桥梁。 本书的结构清晰，逻辑严密，共分为六个主要部分，层层递进，确保读者能够系统地掌握现代金融建模的核心技术。 第一部分：金融数学与随机过程基础 本部分作为全书的理论基石，详细回顾了理解复杂金融衍生品定价和风险管理所必需的数学工具。内容首先从基础的概率论和随机微积分出发，重点阐述了布朗运动（Wiener过程）的性质及其在金融时间序列中的应用。随后，本书深入讲解了伊藤积分和伊藤引理，这是理解随机微分方程（SDE）的关键。 核心内容包括对Black-Scholes-Merton (BSM) 模型的精细剖析，不仅限于公式推导，更着眼于其对波动率微笑、跳跃风险等现象的解释能力及其在实际市场中的修正需求。此外，还引入了更高级的随机模型，如Heston随机波动率模型，用以捕捉市场的波动率聚集现象，并讨论了其在期权定价中的数值解法。这部分强调了理论模型的严谨性，为后续更复杂的应用打下坚实的基础。 第二部分：固定收益证券与利率模型 固定收益市场是全球金融体系中至关重要的一环。本部分聚焦于债券定价、期限结构分析和利率风险管理。内容首先系统介绍了债券的定价方法，包括零息票、附息票债券的现值计算，以及久期（Duration）和凸度（Convexity）在衡量利率敏感性中的作用。 进阶内容则深入探讨了利率演化的随机模型。Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型被详细讲解，包括它们的参数估计和在基准利率曲线拟合中的应用。更具实践意义的是，本书随后引入了Hull-White模型，该模型在短期利率和远期利率的建模方面表现出色，并提供了利用市场数据校准模型参数的实例分析。对于衍生品而言，本书详细阐述了远期利率协议（FRA）和利率期权（Caps, Floors, Swaptions）的定价框架，特别是如何将这些模型应用于这些复杂工具的估值。 第三部分：计量经济学在金融时间序列中的应用 现代金融分析离不开对时间序列数据的精确刻画与预测。《现代金融建模与应用》的第三部分专注于金融时间序列的计量经济学方法。内容涵盖了金融数据特有的属性，如尖峰厚尾（Leptokurtosis）和波动率聚集（Volatility Clustering）。 本书详细介绍了ARCH和GARCH族模型，包括GARCH(1,1)、EGARCH和GJR-GARCH模型，并重点讨论了如何利用这些模型来准确估计风险价值（VaR）和预期损失（Expected Shortfall）。此外，对于具有长期记忆性和协整性的资产组合，本书引入了ARMA、ARIMA模型，并讨论了多变量时间序列分析，如VAR模型在宏观经济变量对资产价格影响研究中的应用。本部分强调了模型诊断和残差检验的重要性，确保模型的有效性和稳定性。 第四部分：投资组合优化与绩效评估 投资组合管理是资产管理的核心。本部分从经典的马科维茨均值-方差优化理论出发，系统地阐述了有效前沿的构建、求解和解释。本书深入分析了资本资产定价模型（CAPM）及其局限性，并详细介绍了套利定价理论（APT）作为对CAPM的扩展。 更贴近现代投资实践的是，本书引入了因子模型，如Fama-French三因子模型及五因子模型，并探讨了如何构建正交因子和解释不同因子（如价值、规模、动量）的风险溢价来源。在绩效评估方面，本书不仅讲解了传统的夏普比率、特雷诺比率，还引入了信息比率（Information Ratio）和Jensen's Alpha，并讨论了在不同市场环境下如何选择合适的绩效度量标准。 第五部分：信用风险建模与管理 信用风险是金融机构面临的另一大核心挑战。本部分专注于信用风险的量化和管理。内容首先区分了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约暴露（EAD）这三个关键参数的估计方法。 本书详细介绍了结构化模型（如Merton模型）和信息模型（如Logit/Probit模型）在估计PD中的应用，并对比了它们的优缺点。对于组合层面的信用风险，本书深入讲解了KMV模型和CreditMetrics方法，这些方法是评估银行和保险公司整体信用风险敞口的基础。此外，在企业并购和结构化金融背景下，本书还讨论了债务分级模型和违约相关性的建模，为理解合成与实物信用违约互换（CDS）的市场定价提供了坚实的理论基础。 第六部分：机器学习与深度学习在金融前沿的应用 随着计算能力的飞速提升，人工智能技术正重塑金融分析的面貌。本部分是本书的前沿探索，主要面向希望将前沿技术应用于金融场景的读者。 内容涵盖了监督学习（如随机森林、梯度提升机XGBoost）在信用评分和欺诈检测中的应用，重点在于如何处理金融数据中的高度不平衡性。在时间序列预测方面，本书详细介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在预测波动率和市场走势中的潜力和局限性。此外，本书还探讨了自然语言处理（NLP）技术在分析公司财报、新闻情绪和社交媒体数据，并将其量化为交易信号的应用案例。本部分强调了模型可解释性（如SHAP值）在金融监管环境下的重要性。 总结 《现代金融建模与应用》是一本集理论深度、模型广度和实战技巧于一体的专业著作。它要求读者具备一定的微积分和线性代数基础，但全书力求将复杂的数学概念转化为清晰的金融直觉。通过对经典理论的坚实把握和对前沿技术的积极探索，本书将成为金融机构量化分析师、风险管理专家以及致力于深入研究金融工程领域人士的必备参考书。它所提供的知识体系，能够帮助读者驾驭当今瞬息万变的全球金融市场。 ---

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