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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Robert C. Merton

出品人:

页数:754

译者:

出版时间:1992-11-3

价格:USD 83.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780631185086

丛书系列:

图书标签:

• Finance
• 金融
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• 随机微积分
• 马尔可夫过程
• 偏微分方程
• 金融风险管理

《现代资产定价理论：量化视角》 本书旨在为金融学、经济学及相关领域的学生和研究人员提供一个严谨且全面的现代资产定价理论框架。我们专注于构建一个基于连续时间随机过程的量化模型，以此来深入理解金融市场中资产的价值形成机制。全书以逻辑严谨的数学推导为基础，辅以直观的金融经济学解释，力求在理论深度与实际应用之间取得平衡。 第一部分：基础模型与随机微积分 在深入探讨复杂的资产定价模型之前，本书首先为读者奠定坚实的数学基础。我们将从基础的概率论和随机过程概念入手，详细介绍布朗运动（Wiener过程）及其核心性质，这是构建连续时间金融模型不可或缺的工具。接着，我们会引入伊藤引理（Itô's Lemma），这是处理随机微分方程的关键，并演示如何在金融语境下应用它来推导资产价格的动态演化。随机积分的概念也会被详细阐述，帮助读者理解随机驱动的金融过程。 第二部分：无套利定价理论 本部分将聚焦于金融市场中最基本的定价原则——无套利。我们将从离散时间的二项树模型出发，逐步过渡到连续时间框架下的金融市场模型。核心内容将围绕状态价格（state prices）和风险中性测度（risk-neutral measure）展开。读者将学习如何利用这些概念构建完备和不完备的市场模型，并理解鞅表示定理（Martingale Representation Theorem）在定价中的重要性。我们还将深入探讨列维过程（Lévy processes）在刻画资产价格跳跃风险中的作用。 第三部分：风险资产定价模型 本书将系统介绍和分析一系列经典的连续时间风险资产定价模型。 Black-Scholes-Merton 模型： 我们将详细推导Black-Scholes-Merton期权定价公式，深入剖析其背后的假设，并探讨其在不同应用场景下的局限性。读者将学习如何利用该模型进行期权希腊字母（Greeks）的计算和风险管理。 均值回归模型： 涵盖了如Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型等，这些模型能够更真实地刻画利率和资产价格的均值回归特性，对固定收益产品定价尤为重要。 随机波动率模型： 随着市场的发展，资产价格的波动率本身也是一个随机过程。本书将介绍Heston模型等，这些模型能够更有效地捕捉市场中的波动率微笑（volatility smile）和波动率聚类（volatility clustering）现象。 跳跃扩散模型： 引入泊松过程（Poisson process）等，用于刻画金融市场中可能出现的突发性价格变动，如重大新闻事件或市场冲击。 第四部分：固定收益证券定价 本部分将专门探讨固定收益证券的定价，这是资产定价领域的一个重要分支。 利率模型： 从Vasicek模型到CIR模型，再到更高级的久期调整（term structure）模型，本书将全面介绍各类利率模型的演化和应用。读者将学习如何利用这些模型来估计零息债券收益率曲线，并进行利率互换、债券期权等衍生品的定价。 信用风险定价： 引入信用模型，如Merton的信用风险模型和结构性模型，分析公司违约的概率和对债券价格的影响。 第五部分：最优投资与消费决策 本部分将结合动态规划（dynamic programming）和随机控制理论（stochastic control theory），分析理性经济主体在不确定环境下的最优决策问题。 动态投资组合选择： 借鉴Merton的动态投资组合模型，研究在连续时间下，投资者如何根据市场状态和自身偏好来动态调整其资产配置。 最优消费与储蓄： 分析消费者如何在生命周期内，根据未来的收入和资产收益情况，做出最优的消费和储蓄决策。 第六部分：市场微观结构与高频交易 随着金融科技的发展，理解市场微观结构变得日益重要。本书将介绍一些基本的模型来描述订单流、流动性以及高频交易对市场价格形成的影响。 第七部分：高级主题与前沿研究 在全书的结尾，我们将触及一些更高级的主题，为读者进一步的深入研究提供方向。这可能包括： 因子模型： 如Fama-French三因子模型等在连续时间框架下的推广。 对冲策略： 更加精细的动态对冲方法。 机器学习在金融定价中的应用： 探讨如何将现代计算方法与传统模型相结合。 本书的写作风格力求清晰、严谨，同时避免不必要的数学复杂度。每章都包含大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，并能够将理论应用于实际问题。我们相信，通过系统地学习本书内容，读者将能够深刻理解现代资产定价理论的精髓，并为他们在金融领域的进一步探索打下坚实的基础。

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这部书的语言风格简洁有力，几乎没有冗余的词藻，每一个数学符号和推导步骤都承担着构建理论大厦的重任。我特别欣赏其中对信息经济学在金融市场中应用的章节。作者将阿斯-迪布模型（Akerlof-Dybvig）等理论工具巧妙地融入到对市场摩擦和流动性枯竭的分析中。它不仅仅停留在标准的有效市场假说上，而是深入挖掘了市场失灵的机制。例如，对于信息披露成本与信息套利机会之间的权衡分析，既具有学术深度，又对监管政策具有重要的启示意义。它提供的分析工具，足以让读者搭建出分析特定市场结构下信息不对称如何影响资产定价和风险溢价的模型。总的来说，这本书是一部严谨、深刻且极具启发性的专业参考书。

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翻开这本书，我立刻被其深厚的理论底蕴和广博的知识覆盖面所吸引。它不像市面上很多流于表面的金融入门读物，而是直接切入了金融时间序列分析的核心。书中对于高频数据处理和波动率建模的讨论，展现了作者对量化金融前沿领域的深刻洞察力。我特别关注了其在处理非线性时间序列模型，比如GARCH族模型时的处理方式，其对模型假设的检验和参数估计方法的详细介绍，远超出了普通教材的范畴。它迫使我不得不重新审视那些习以为常的统计假设，并思考在实际市场环境中，这些假设何时会失效。读完相关章节，我感觉自己对时间序列数据的“内在噪音”有了更深层次的理解，这对于构建稳健的交易策略至关重要。这本书的价值在于，它教会你如何用批判性的眼光去看待数据，而不是盲目地套用公式。

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这部关于金融数学的巨著给我留下了深刻的印象，尤其是在随机过程的应用方面，它简直是教科书级别的典范。作者在介绍布朗运动及其变体时，那种层层递进的讲解方式，让人在理解复杂概念时感觉异常清晰。书中对伊藤积分的阐述，既严谨又不失直观性，即便是初次接触随机微积分的读者，也能通过丰富的例子逐步建立起清晰的数学直觉。我尤其欣赏它在金融模型构建中的实际应用，比如对二叉树模型的推广和对Black-Scholes方程的推导过程，每一步都逻辑严密，足以让读者完全掌握从基础概率论到高级衍生品定价的全过程。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一份详尽的实操指南，让你明白如何在严谨的数学框架内捕捉市场的动态变化。对风险中性测度、鞅的性质及其在定价中的核心作用的探讨，更是为后续更深入的学习打下了坚实的基础。

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这本书的结构设计非常巧妙，它将理论的抽象性与实际的应用场景紧密结合起来，形成了一种独特的叙事风格。在讲解连续时间随机控制问题时，作者的笔触显得尤为老练。那种利用随机动态规划来解决最优投资组合选择的章节，简直是教科书级别的范例。我花了大量时间去消化其中关于Hamilton-Jacobi-Bellman方程的推导，它清晰地揭示了在不确定性下做出最优决策的内在机制。此外，书中对信息结构在金融决策中的作用的探讨也令人耳目一新，它区分了完美信息、对称信息和信息不对称环境下决策的差异，这在现代金融工程中是至关重要的考量因素。这本书的深度，要求读者不仅要有扎实的数学功底，更要对决策论有深刻的理解。

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与其他侧重于特定产品定价的书籍不同，这部作品的视野更为宏大，它涵盖了金融建模的哲学基础。最让我印象深刻的是它对“模型风险”的警示和探讨。作者没有把任何一个模型奉为圭臬，而是系统性地分析了模型选择、校准以及稳健性测试的必要性。特别是关于利率模型的介绍，它不仅仅罗列了Vasicek和CIR模型，更深入地对比了它们在拟合远期利率曲线时的优劣，以及在期限结构演化上的差异。这种对比性的分析，极大地提升了读者的辨别能力。它让我明白，金融建模的艺术不在于找到最复杂的公式，而在于选择最能反映市场本质特征的简化框架，同时清楚地知道这个框架的局限性在哪里。阅读它，就像是接受了一次全面的金融建模“内功心法”的修炼。

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就看了个开头，内容太多了，当工具书用吧。

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