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出版者:经济科学出版社

作者:张永林

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2007-2

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787505860476

丛书系列:

图书标签:

• Mathematics
• 数理金融
• 金融工程
• 金融数学
• 投资分析
• 风险管理
• 期权定价
• 利率模型
• 随机过程
• 计量金融
• 金融建模

《金融建模与风险管理》 本书深入探讨了现代金融业在量化分析和风险控制领域的核心技术与前沿应用。我们将从金融市场的基本结构出发，逐步构建起严谨的数学和统计分析框架，用以理解和预测市场行为。 第一部分：金融市场基础与数学工具 本部分将为读者奠定坚实的金融理论基础，并介绍理解金融现象所必需的数学和统计工具。 金融市场概述： 介绍股票、债券、衍生品等主要金融资产的特点、交易机制以及不同市场参与者的角色。我们将讨论有效市场假说及其局限性，并引入资产定价的基本模型，如CAPM（资本资产定价模型）和APT（套利定价理论）。 概率论与随机过程： 深入讲解概率分布、期望值、方差、协方差等核心概念，并介绍条件概率、贝叶斯定理在金融分析中的应用。重点将放在布朗运动（维纳过程）和伊藤引理，这是理解资产价格随机波动的基础，并为后续的衍生品定价奠定理论基础。 统计学方法： 涵盖描述性统计、推断性统计、回归分析（线性回归、多元回归）以及时间序列分析（ARIMA模型、GARCH模型）等，旨在帮助读者从历史数据中提取有意义的信息，并进行数据驱动的预测。 第二部分：资产定价与投资组合管理 本部分将聚焦于如何利用量化方法进行资产定价，以及如何构建最优的投资组合。 债券定价： 详细介绍零息债券、附息债券的定价方法，以及收益率曲线的构建和分析。我们将讨论利率模型，如 Vasicek 模型和 Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型，并介绍久期和凸性等风险度量指标。 股票定价： 除了CAPM和APT，我们将深入研究股息贴现模型（DDM）及其变种，并介绍对公司财务报表进行量化分析的方法，以评估股票的内在价值。 衍生品定价： 本部分是本书的重点之一。我们将从期权的基本概念出发，详细讲解 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型及其假设、推导和应用。同时，我们将介绍数值方法，如二叉树模型和蒙特卡洛模拟，用于为更复杂的衍生品（如远期、期货、互换、奇异期权）进行定价。 投资组合理论： 引入现代投资组合理论（MPT），讲解如何通过分散化来降低投资组合的风险。我们将详细介绍均值-方差优化，并探讨有效前沿的概念。此外，还将介绍一些更高级的投资组合构建技术，如风险平价和因子投资。 第三部分：金融风险管理 本部分将深入探讨金融机构和投资组合面临的各类风险，以及相应的量化管理方法。 市场风险： 介绍衡量市场风险的常用方法，如 VaR（风险价值）及其不同计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法），以及 ES（预期损失）等更优化的风险度量。我们将讨论压力测试和情景分析在评估极端市场事件下的损失中的作用。 信用风险： 深入研究信用风险的量化模型，包括结构模型（如 Merton 模型）和简化模型（如信用评级模型）。我们将介绍信用衍生品（如信用违约互换 CDS）的定价和风险管理。 操作风险与流动性风险： 探讨操作风险的来源和管理策略，以及流动性风险的度量和管理方法，如流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）。 模型风险与金融监管： 讨论金融模型在实际应用中可能存在的局限性和风险，以及金融监管（如巴塞尔协议）对量化金融分析提出的要求。 第四部分：高级主题与应用 本部分将介绍一些更具挑战性和前沿性的量化金融技术。 量化交易策略： 探讨基于技术指标、统计套利、高频交易等量化交易策略的构建和回测方法。 机器学习在金融中的应用： 介绍如何利用机器学习算法，如回归、分类、聚类、神经网络等，来解决金融中的预测、识别异常和风险管理问题。 另类数据与大数据分析： 探讨如何整合和分析社交媒体、卫星图像、网络爬虫等另类数据，以获取市场洞察和交易优势。 本书旨在为金融从业者、研究人员和对量化金融感兴趣的学生提供一个全面而深入的知识体系。通过理论讲解与实际案例相结合，读者将能够掌握运用数学和统计工具分析金融市场、定价金融产品、管理金融风险的核心能力。

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拿到《数理金融分析》这本书，我首先是被它那种“硬核”的封面设计所吸引。看起来就像一本真正的学术著作，这正是我一直想要寻找的那种。这本书并非那种只讲概念、不讲实操的教材，它更像是一位资深的量化交易员写给同行们的“秘籍”。其中关于风险管理的几章，我反复阅读了好几遍。作者从最基本的VaR（风险价值）模型讲起，一步步深入到更复杂的条件风险价值、蒙特卡洛模拟等方法。他没有回避这些模型在实际应用中遇到的各种挑战，比如历史数据的不完备性、极端事件的难以预测性等等。我印象最深刻的是，他用了一个非常生动的例子来解释“黑天鹅事件”对金融模型的影响，并提出了在模型中加入“尾部风险”考虑的重要性。这让我意识到，金融风险管理不仅仅是计算几个数字，更是一种哲学，一种对不确定性的敬畏。此外，书中关于金融计量经济学的内容，也给我提供了很多新的思路。他讲解了如何利用时间序列模型，比如ARIMA、GARCH等，来分析金融资产的波动性，并预测其未来的走势。这些模型在实际交易中有着广泛的应用，了解它们的原理和局限性，对于制定有效的交易策略至关重要。尽管书中涉及大量的数学公式，但作者的解释清晰明了，配合丰富的图表和数据分析，即使是初学者也能逐渐领悟其中的精髓。

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老实说，我买《数理金融分析》这本书，是抱着一种“挑战自我”的心态。我一直觉得，要想在金融领域有更深入的发展，光靠经验和直觉是不够的，必须掌握一些硬核的工具。这本书的扉页就印着“献给所有渴望理解金融背后数学之美的人”，这句话深深地吸引了我。读完之后，我最大的感受是，它确实提供了一个系统而全面的视角来审视金融市场。书中关于定量模型构建的章节，给我留下了极其深刻的印象。作者并没有简单地罗列各种模型，而是花了大量的篇幅去解释每一种模型的设计思路、适用场景以及它的局限性。例如，在讲到投资组合优化时，他不仅介绍了马科维茨的均值-方差模型，还深入探讨了其背后的假设条件，比如投资者的风险厌恶程度是恒定的，资产收益率服从正态分布等等。这些细节的挖掘，让我对模型的理解不再停留在表面，而是能够批判性地审视它们。此外，书中对于一些前沿的量化策略的介绍，比如高频交易、统计套利等，虽然我目前的知识储备还不足以完全消化，但已经打开了我对金融科技和量化投资领域新世界的大门。我尤其喜欢作者在讲解复杂概念时，会适时地使用一些形象的比喻，比如将随机游走比作股票价格的无序波动，将布朗运动比作粒子在液体中的随机运动。这种化繁为简的处理方式，极大地降低了阅读门槛，让我能够在这种抽象的数学语言中找到一丝具象的指引。

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《数理金融分析》这本书，我早在几年前就听说过它的名头了，但一直没机会接触。最近终于下定决心，把它从书架上请了下来。拿到手的那一刻，厚实的装帧和精美的排版就给我留下了深刻的印象。翻开第一页，扑面而来的便是一种严谨而又充满力量的学术氛围。我特别欣赏的是作者在开篇部分对于数理在金融领域应用历史的梳理，这不仅仅是简单的时间线罗列，而是深入浅出地阐述了数学工具如何一步步地渗透并重塑着金融的理论与实践。从早期的统计学基础，到后来的随机过程、微分方程等高级工具的引入，作者都娓娓道来，让非数学专业出身的读者也能大致理解其脉络。尤其是当他提到布莱克-斯科尔斯模型时，那种对模型构建背后思想的解读，让我对金融衍生品定价有了更深层次的认识，不再仅仅是套用公式，而是理解了公式背后的逻辑和假设。虽然这本书的章节标题看上去有些枯燥，比如“随机过程的初步”，“鞅的理论及其应用”之类的，但实际阅读起来，你会发现作者的叙述方式非常注重引导，他会先抛出一个实际的金融问题，然后逐步引入所需的数学工具来解决它。这种“问题驱动”的学习方式，对于我这种实践导向的读者来说，简直是福音。而且，书中穿插的许多经典案例，比如对冲基金的策略分析，风险管理模型的构建，都让我看到了书本理论与现实市场之间的紧密联系，仿佛置身于一个充满智慧的金融博弈场。

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我拿到《数理金融分析》这本书后，最先被吸引的是它在“概率论与统计学在金融中的应用”这部分的内容。作为一名对金融市场充满好奇但又缺乏专业背景的读者，我一直很想了解那些金融巨头们是如何利用数学来做出决策的。这本书在这方面做得非常出色。作者从最基础的概率分布概念讲起，比如正态分布、对数正态分布，然后逐步引申到金融市场中常用的伯努努利过程、泊松过程等。他解释了为什么这些看似抽象的数学概念，在描述股票价格波动、期权定价、风险度量等方面如此有效。书中大量使用了金融市场的实际案例来佐证这些理论，比如利用泊松分布来模拟交易事件的发生频率，或者利用正态分布来分析资产收益率的分布特征。这些案例的引入，让我能够更好地将书本上的知识与现实世界的金融现象联系起来。我尤其喜欢书中关于“风险中性定价”的章节，作者用一种非常直观的方式，解释了为什么在金融衍生品定价中，可以假设市场是风险中性的。这不仅仅是一个理论上的概念，更是理解金融定价模型核心思想的关键。通过这本书，我仿佛看到了一个隐藏在金融市场表象之下的数学骨架，让我能够更清晰地理解市场的运行逻辑。

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《数理金融分析》这本书，我是在一个偶然的机会下看到的，当时就被它那深邃的书名所吸引。读完之后，我最大的感受是，这本书为我打开了一个全新的认知维度。它不仅仅是一本关于金融的书，更是一本关于如何用逻辑和数据来理解世界、解决问题的书。书中关于“模型风险”的探讨，给我留下了极为深刻的印象。作者并没有神化任何一种模型，而是非常坦诚地指出了各种模型在实际应用中所存在的局限性和潜在的风险，比如模型的误设、数据的偏差、算法的错误等等。他强调，任何模型都只是对现实的一种简化和近似，理解其局限性比盲目相信其结果更为重要。这一点对于我这样长期在市场中摸爬滚打的人来说，无疑是醍醐灌顶。此外，书中关于“最优控制理论在金融策略中的应用”的章节，也让我对投资组合管理有了更深的认识。作者解释了如何利用最优控制的原理，来设计动态的投资策略，以在不同市场环境下实现收益最大化或风险最小化。虽然这部分内容的技术性比较强，但我通过作者的耐心讲解和图示，还是能够大致理解其核心思想。这本书的价值在于，它不仅教授了“术”，更传授了“道”，让我能够站在更高的角度去思考金融问题，并为未来的学习和实践指明了方向。

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