Quantitative Modeling of Derivative Securities pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Marco Avellaneda

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1999-09-17

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584880318

丛书系列:

图书标签:

• Marco_Avellaneda
• 金融工程
• 期权定价
• 金融数学
• 随机过程
• 利率模型
• 信用风险
• 数值方法
• Black-Scholes模型
• 蒙特卡洛模拟
• 金融衍生品

好的，这是一份关于《量化衍生品证券建模》的图书简介，侧重于其核心内容和方法论，同时避免提及您原书名中包含的具体领域，以确保内容独立和详尽。 --- 金融衍生品定价与风险管理：基于随机过程的理论构建与实证应用 本书简介 概述 本书深入探讨了复杂金融衍生工具的定价理论、风险计量与管理实践。它不仅是金融工程、量化金融领域专业人士的必备参考书，也是对高级金融数学、应用统计学有深入理解的研究人员和学生的理想教材。全书以严谨的数学工具为基础，系统地构建了描述金融市场动态的随机过程模型，并将其应用于实际衍生品定价和风险管理问题的解决方案。 本书的核心在于连接理论与实践的桥梁。我们摒弃了过于简化的市场假设，转而采用更贴近现实的随机模型，力求在理论的优雅性与实践的有效性之间找到最佳平衡。 第一部分：金融市场的微观结构与随机建模基础 本部分为后续复杂模型奠定坚实的数学基础。我们首先回顾了概率论、随机微积分和伊藤积分的核心概念，这是处理连续时间金融模型的基石。 市场假设与无套利原则： 详细阐述了金融市场的基本假设，包括信息流动、交易成本、流动性约束，并严格推导出无套利定价的必要性。引入了风险中性测度（Q测度）的概念，并论证了其在衍生品定价中的中心地位。 布朗运动与随机微分方程（SDEs）： 深入分析了标准布朗运动的性质及其在描述资产价格波动中的应用。随后，本书重点探讨了描述资产价格动态的经典SDEs，如几何布朗运动（GBM），并探讨了其局限性。 随机过程的进阶应用： 引入了更灵活的随机过程，如跳扩散模型（Jump-Diffusion Models）和Heston随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）。通过引入随机波动率项，我们能够更好地捕捉金融市场中常见的尖峰厚尾现象。 第二部分：经典衍生品定价框架 在理论基础之上，本书构建了对标准衍生品进行精确定价的分析框架。 偏微分方程（PDE）方法： 侧重于Black-Scholes-Merton（BSM）框架的推导和应用。我们不仅展示了如何使用Black-Scholes偏微分方程对欧式期权进行定价，还详细讨论了边界条件的选择对定价结果的影响。随后，我们将PDE方法扩展到美式期权和奇异期权，引入了停止时间的优化问题。 风险中性定价与鞅方法： 这是本书的理论核心。我们使用鞅论的视角，通过计算风险中性期望来确定衍生品的理论价格。详细讨论了如何通过Girsanov定理在不同测度之间进行转换，确保定价过程的稳健性。 局部波动率与动态校准： 探讨了如何利用市场观测到的期权价格（波动率微笑/曲面）反推隐式局部波动率模型，实现模型的市场校准。这部分内容对理解如何解释和利用市场波动率结构至关重要。 第三部分：复杂衍生品结构与高维建模 本部分将模型复杂度提升到处理多资产或路径依赖型结构。 多资产衍生品： 针对相关性风险，引入了多维随机过程。详细分析了最常见的篮式期权（Basket Options）和Rainbow期权的定价挑战。特别讨论了相关性参数的估计与校准问题。 路径依赖型结构： 深入研究了奇异期权（Exotic Options），如Lookback Options, Asian Options 和 Barrier Options。这些结构的定价往往无法通过简单的封闭解获得，因此需要依赖数值方法。 利率衍生品基础： 简要介绍了短期利率模型，如Vasicek和CIR模型，并将其应用于零息票和远期利率协议的定价，为固定收益衍生品分析打下基础。 第四部分：数值方法与风险计量 鉴于许多复杂模型的解析解难以获得，高效且可靠的数值方法是量化实践的生命线。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 详细介绍如何利用高维随机数生成器和方差缩减技术（如控制变量法、重要性抽样）来估计复杂衍生品的价值。本书特别强调了如何验证蒙特卡洛结果的收敛性和精度。 有限差分法（Finite Difference Methods）： 探讨了如何将衍生品定价的PDE转化为离散化的代数方程组，使用显式、隐式和Crank-Nicolson方案求解，特别是对处理美式期权中的最优停止问题。 希腊字母（Greeks）的计算与风险管理： 详细阐述了Delta, Gamma, Vega等敏感性指标的理论定义和数值计算方法（有限差分法、重标度法）。重点讨论了这些指标在对冲策略中的应用，包括动态对冲的实现与局限性。 市场风险计量： 引入了风险价值（VaR）和期望短缺（CVaR）的概念，并讨论了如何结合历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟来计算投资组合的整体风险敞口。 本书特色 本书的结构设计旨在培养读者从第一性原理出发构建金融模型的能力。它不仅涵盖了理论前沿，还通过大量的实例和案例分析，展示了如何在实际的交易和风险控制环境中应用这些模型。特别是在数值计算部分，我们提供了清晰的算法步骤和性能考量，确保读者能够将理论知识转化为可执行的代码框架。本书适合那些寻求超越基础Black-Scholes框架，深入掌握现代金融工程核心技术的专业人士。

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这部著作的独特之处在于，它在“建模”与“现实数据”之间架起了一座坚实的桥梁，而不仅仅停留在纯粹的理论推演。一个让我眼前一亮的章节是关于参数估计和模型校准的。作者花费了相当大的篇幅讲解了如何从市场交易的期权价格中反演出模型的输入参数，例如隐含波动率的曲面结构，以及如何利用卡尔曼滤波等时间序列方法来实时更新对冲参数。这部分内容远超一般教科书仅展示公式的范畴，它深入探讨了数值优化算法在求解反问题时的稳定性问题，以及如何处理由于数据噪声导致的解的不唯一性。这种对计算统计和金融工程交叉领域的重视，使得本书的适用范围大大拓宽，不再局限于金融理论的研究生，更吸引了那些需要处理真实、嘈杂金融数据的工程师和建模师。它迫使读者思考：一个在数学上完美的模型，如何在充满交易延迟和报价偏差的真实市场中保持其有效性？这种对现实世界约束的深刻理解，是这本书作为一本高质量的量化工具书的核心价值所在。

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我必须承认，初次接触这本书时，我被其广博的覆盖面略微震慑住了。它似乎试图将衍生品定价领域从经典的欧式期权一直延伸到相对前沿的奇异期权和信用风险模型。这种百科全书式的结构，虽然提供了极佳的参考价值，但也意味着某些章节的深度可能无法满足那些已经深入研究特定细分领域的专家。例如，在处理利率衍生品（如远期利率协议和掉期期权）时，不同于专门的利率模型书籍那样深入探讨休克-戴维斯或赫斯顿模型在短中期利率期限结构上的拟合优劣，本书更侧重于展示如何利用风险中性定价的基本框架来构建这些产品的现值计算。对于我而言，最精彩的部分在于它对蒙特卡洛模拟在定价复杂路径依赖期权（如亚式期权或障碍期权）中的应用进行了详尽的阐述，包括方差缩减技术（如控制变量法和重要性抽样）的实际操作细节。作者没有止步于理论公式，而是用清晰的伪代码和实例展示了如何在实际计算中优化效率，这对于任何需要进行高性能数值计算的读者来说，都是一个巨大的加分项。总的来说，它更像是一份结构严谨的“工具箱说明书”，而非某一种特定工具的深度使用手册。

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这本书的阅读体验，更像是跟随一位经验极其丰富的导师进行了一次严谨的学术漫步。它最出彩的地方在于，它不把金融衍生品视为静态的金融工具，而是动态地将其置于市场摩擦、交易成本和信息不对称的背景下进行考察。比如，关于执行价格最优化的讨论，就明显体现了这一点。许多教科书会假设交易成本为零，从而可以直接套用PDE的求解结果，但这本著作却花费了大量笔墨去探讨最优执行策略如何在现实中影响期权的多头或空头头寸管理，从而影响到对冲的有效性。我特别欣赏作者在引入新的定价框架时，总是会回顾并批判性地审视前一个模型的局限性。这种辩证的思维方式，使得读者在学习新工具的同时，也能深刻理解这些工具适用的边界条件。它在处理定价与风险管理（如Delta、Gamma、Vega的计算和理解）的衔接上也做得非常出色，明确指出理论上的完美对冲在现实世界中是如何因为离散对冲的频率和市场冲击而产生偏差的。这种将理论与实践中的“不完美性”相结合的视角，极大地提升了本书的实用价值和说服力。

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我发现这本书在叙事风格上采取了一种非常清晰、近乎冷峻的数学美学。它不追求花哨的比喻或轻松的语气，而是专注于将金融概念通过最简洁、最高效的数学语言表达出来。对于那些偏爱结构化学习路径的读者来说，这种风格无疑是福音。每一章的开头都会明确列出本章要解决的核心金融问题，然后系统地引入必要的数学工具，最后给出明确的结论和后续章节的展望。这种极强的组织性，使得查阅特定知识点时极为方便。举个例子，关于美式期权定价的讨论，作者就清晰地对比了基于动态规划（Dynamic Programming）的二叉树方法与基于有限差分法求解自由边界问题的PDE方法，并对两者的计算复杂度和收敛速度进行了量化的比较分析。它没有回避计算的复杂性，反而将这种复杂性作为激励读者去寻找更优解的动力。然而，对于那些更希望通过直觉和故事来理解金融机制的新手来说，可能需要辅以其他更具叙事性的入门材料，因为这本书的“门槛”设置得比较高，它要求读者对基础微积分和线性代数有非常扎实的背景。

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这部关于金融衍生品定价的著作，深入浅出地勾勒出了一个复杂世界的数学骨架。阅读过程中，我最大的感受是作者对于理论推导的严谨与对实际应用的平衡把握。比如，在探讨布莱克-斯科尔斯模型（BSM）的推导过程时，作者并没有仅仅停留在公式的罗列上，而是花费了大量的篇幅去解释每一步假设背后的经济学逻辑和概率论基础。我记得其中关于异方差性和跳跃扩散模型的章节，作者巧妙地引入了更高级的随机微积分工具，但解释方式却非常适合已经掌握基础概率论，但对偏微分方程（PDE）在金融中应用不太熟悉的读者。它不像某些教科书那样，将复杂的数学工具视为理所当然的前提，反而将这些工具视为解决特定金融问题的“钥匙”，循循善诱地教你如何锻造这把钥匙。尤其让我印象深刻的是，它在讨论波动率微笑现象时，不仅仅是描述了现象的存在，更是深入剖析了如何通过局部波动率模型（Local Volatility Models）来校准和拟合市场数据，这对于希望将理论付诸实践的量化分析师来说，无疑是宝贵的实战指南。全书的论述结构清晰，层层递进，使得原本望而生畏的数学模型变得触手可及，展现了金融工程的精妙与魅力。

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