具体描述
作为一本教材性质的书籍，本书在许多方面给了读者一些分析问题观念上的冲击，从内容而言，至少包括以下几个方面：（1）将或有权益引入公司估值。第十二章和第十四章讲述公司估值模型，将公司看作经营收入的或有权益，固定运营成本作为一项长期债务，作者还以银行、保险公司等金融机构为案例进行了详细分析。（2）实物期权与公司估值。随着中国股市流动性的提升，上市公司具有的收缩、扩张等选择权价值提升，本书分析了传统现金流方法的不足，并通过具体实例讲述了如何对公司进行战略价值分析的方法。（3）如何从历史数据估值转换到相对价值估值。在传统的金融模型中，预期收益率或波动率需要历史数据进行估计，而历史数据不足或数据的非平稳性使得这种方法出现问题。相对价值则是根据市场观察到的基准金融产品的价格，估计建模需要的参数。本书在期限结构、公司估值、公司财务等多个领域介绍了相对价值方法的观念，并通过案例介绍具体应用。 本书至少特别适合于三类读者：（1）在校研究生。金融建模在商业运作中越来越重要，随着金融专业MBA与金融方向MBA的推出，金融建模逐步被引入MBA课程，本书正适合于作为MBA课程的教材，当然也适合于金融学硕士生的教材，配合教材网站基于EXCEL表单的练习，可以提升学生对模型的理解。同时，由于本书对模型介绍严密，对大多数结果进行了推导，因此也可以作为商学院和数学系金融数学或金融工程研究生课程的教材，有助于这些学生兼顾金融理论和模型的实际应用。（2）公司战略分析与公司财务分析人员。随着越来越多金融学专业的学生进入非金融类跨国公司，怎样让金融在公司运作中有用武之地，本书给这些读者提供了概念性指导和具体的应用案例。（3）进行估值的金融分析师。目前，绝大多数的金融分析师采用传统的贴现流方法，忽略了公司的战略价值，本书可帮助这些读者学会如何将实物期权的方法应用于公司估值。
作者简介
目录信息
序言
致谢
第一部分 衍生产品定价
1 绪论：先进流贴现法
2 股票市场：资本资产定价模型
3 债券市场：债权模型
4 股票期权：Black-Scholes模型
5 利率衍生产品：利率模型
6 隐含的波动率平面：模型校准
7 奇异期权：Bellman最优、过滤模型和多因素模型
第二部分 公司债务
8 投资级公司债券评估：期权调整利差
9 垃圾债券：结构化模型
10 可转换债券、MBS/CMO及其他债券：行为模型
11 金融机构的负债：期权调整的要求价差
第三部分 公司财务
12 企业价值评估：商业模型
13 企业战略价值：实物期权
14 优化公司财务决策：公司模型
15 风险管理
16 金融机构：金融模型的应用
17 结构化金融：外汇模型
18 总结性想法
19 技术难题：市场模型和二叉树模型
符号术语表
专用名词术语表
· · · · · · (收起)
读后感
本书描述的模型包括股票与债券期权、投资级债券、高收益债券、可转换债券，抵押贷款证券、信用衍生产品、金融机构债务，以及经济周期模型与公司模型。它还讲述了这些模型在公司金融中的应用，并把模型与会计公允价值、企业风险管理、低流动性工具的资产/负债管理联系在一起。每...
评分从本科生的教科书角度出发，这本书还不错，方方面面都讲到了，不过仍然有许多地方可以从其他来源挖掘挖掘。 遗憾的是关于怎么建模似乎讲的挺少的，大部分都是一些金融和财务基础知识。 金融学专业的朋友随便翻翻就可以了。
评分本书描述的模型包括股票与债券期权、投资级债券、高收益债券、可转换债券，抵押贷款证券、信用衍生产品、金融机构债务，以及经济周期模型与公司模型。它还讲述了这些模型在公司金融中的应用，并把模型与会计公允价值、企业风险管理、低流动性工具的资产/负债管理联系在一起。每...
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评分本书描述的模型包括股票与债券期权、投资级债券、高收益债券、可转换债券，抵押贷款证券、信用衍生产品、金融机构债务，以及经济周期模型与公司模型。它还讲述了这些模型在公司金融中的应用，并把模型与会计公允价值、企业风险管理、低流动性工具的资产/负债管理联系在一起。每...
用户评价
这本书在处理时间序列分析和宏观经济建模的部分，展现出一种令人耳目一新的洞察力。它不像很多金融工程书籍那样，将时间序列工具（如ARMA、GARCH族）视为孤立的数学工具箱，而是将其紧密地嵌入到对实际经济变量波动的解释中去。书中对波动率聚类现象的深入剖析，以及如何选择合适的GARCH变体（比如EGARCH处理非对称效应），都配上了非常详尽的案例数据分析，这些数据似乎都经过了多年的积累和筛选。我特别喜欢作者在探讨协整关系时，对于格兰杰因果检验结果的审慎解读，它不断提醒读者，统计显著性并不等同于经济学上的必然性。这种哲学层面的审慎态度，使得这本书的论述充满了力量。我尝试用书中的方法对几组宏观经济指标进行了测试，发现即便是简单的VAR模型，在作者指导的残差分析和模型诊断下，其解释力都有了显著的提升。这说明，这本书的价值不仅仅在于教你公式，更在于教你如何科学地质疑和验证模型输出的有效性。
评分这本《金融建模》读起来简直像在攀登一座信息的高峰，每一步都需要扎实的数学基础和对现实世界金融运作机制深刻的理解。我花了大量时间去消化其中关于期权定价的章节，特别是布莱克-斯科尔斯模型的推导过程，书中没有直接给出教科书式的公式堆砌，而是更侧重于背后的逻辑和假设的合理性。作者似乎非常强调“模型”的本质在于简化和预测，而不是精确复刻未来。举个例子，在讨论蒙特卡洛模拟时，它没有仅仅展示代码，而是深入分析了如何选择合适的随机数生成器，以及不同步长对收敛速度的影响。我发现自己不得不频繁地查阅高等数学和概率论的参考资料，这对于我这种非科班出身的读者来说，既是挑战也是收获。这本书的优势在于它的深度，它迫使你思考，而不是仅仅接受结论。对于那些希望从“使用工具”提升到“设计工具”的读者来说，这本书提供了非常坚实的理论基石，但对于只想快速上手做简单估值的初学者，可能会觉得有些吃力，毕竟它要求你理解模型的“为什么”远胜于“怎么做”。我特别欣赏它在处理复杂衍生品定价时，引入的对市场摩擦和流动性风险的定性讨论，这让冰冷的数学模型有了一丝人情味和现实的温度。
评分这本书的整体结构布局，从纯粹的衍生品定价基础，逐步过渡到信用风险和操作风险的建模，展现了金融工程领域知识体系的广阔。我对书中关于信用风险的CVA（信用价值调整）和DVA（债务价值调整）的讨论尤为感兴趣，它非常清晰地勾勒出了在衍生品交易对手风险背景下，如何将违约概率和损失严重程度纳入定价框架。作者使用了大量的图示来解释违约相关性的复杂性，这对于理解双边信用风险暴露至关重要。不同于一些只关注市场风险的建模书籍，这本书体现了更全面的风险管理视野。它似乎在向读者传达一个信息：现代金融模型必须是多维且相互关联的。例如，它将利率模型（如HJM框架）的结果反向用于信用风险评估，这种跨领域的知识串联，构建了一个非常扎实且富有实践指导意义的知识网络。这本书与其说是一本教科书，不如说是一部资深风险管理专家的内部方法论手册，它不仅告诉你如何建模型，更告诉你为什么这个模型在当前监管和市场环境下是“正确”的。
评分关于公司估值与现金流折现（DCF）的章节，处理得异常细腻，完全颠覆了我之前对DCF模型只是简单地预测未来五年现金流然后用永续增长率折现的粗浅理解。作者花费了巨大的篇幅来讨论“自由现金流”的精确定义，特别是对营运资本和资本支出的敏感性分析，给出了多维度的视角。书中引入了一个非常复杂的框架，用于评估无形资产对未来现金流的贡献度，这部分内容在其他主流教材中往往是一笔带过。更让我印象深刻的是，作者没有止步于标准的加权平均资本成本（WACC）计算，而是详细拆解了权益成本的计算，包括如何估计股权风险溢价时，要考虑不同市场环境下的风险补偿差异，以及如何处理非上市公司股权的流动性折价问题。读完这部分，我才真正明白，一个稳健的估值模型，其核心价值在于对未来不确定性的结构化处理，而不是一个漂亮的最终数字。这本书强迫你直面那些最难量化的主观判断，并为你提供了量化这些主观判断的工具和思路。
评分说实话，刚翻开这本书的时候，我有点被它那种略显古板的叙事方式震慑住了，感觉像是回到了上世纪八九十年代的学术著作风格，没有任何花哨的图表或色彩鲜艳的排版。但很快，我体会到这种朴素背后蕴含的严谨性。它对资产组合优化的论述，尤其是在处理约束条件和求解非线性方程组时，展现出了一种近乎偏执的精确性。我尤其关注了书中关于风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的比较分析，作者没有避讳地指出了VaR在极端尾部风险事件预测上的固有缺陷，并用清晰的论据支持了CVaR的优势。这种对比分析的深度，是很多市面上流传的“速成指南”所无法比拟的。我记得有一个章节专门讨论了如何将历史模拟法与参数模型法结合起来构建混合VaR框架，这种跨越不同建模范式的整合思路，极大地拓宽了我对风险管理的认知边界。阅读过程中，我感觉自己像是在参与一场资深量化分析师之间的深入研讨会，充满了需要仔细推敲的细节和需要反复验证的假设。对于那些希望在机构内部承担核心建模职责的人来说，这本书提供的思维框架是无可替代的。
评分较为齐全
评分只看了第一部分，还是很全面的。
评分挑了债券市场这部分细读了一下，不得不说翻译的一般，有的地方直译就是惨不忍睹；公式有错误，例如等式（3.10），后期不知道怎么校对的。
评分较为齐全
评分较为齐全
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