具体描述
马雷克·凯宾斯基、托马斯·札斯特温尼克编著的《金融数学：金融工程引论（第二版）》以债券和股票价格的数学模型为基础，涵盖了对现代金融市场运行有重大影响的数理金融的三个主要领域：离散时间情形和连续时间情形下，基于无套利原则的期权定价；马科维茨投资组合优化和资本资产定价模型；离散情形下的基本随机利率模型。
与第一版相比，本版有以下特点：
第一，每章都以案例分析开始，从而说明实际需要促进了理论工具的发展。
第二，在每章的最后，对事例进行了详细研究。
第三，增加了新的一章用于讨论连续时间模型，根据直觉勾勒出了数学论证和结构。
第四， 完全证明了在离散情况下数理金融的两个基本定理。
《金融数学：金融工程引论（第二版）》把金融学动因和数学风格密切结合起来，非常适合管理学、金融学、经济学专业金融数学和金融工程课程使用，同时也是读者进行金融投资活动的绝佳参考书。
作者简介
马雷克·凯宾斯基，波兰矿业也近学院应用数学系教授，研究领域包括数学金融、公司金融、信贷风险、有价证券、随机分析等。曾出版多本有关金融方面的教材和学术著作，在著名期刊发表论文50多篇。
目录信息
1.1 基本概念和假设
1.2 无套利原则
1.3 单期二叉树模型
1.4 风险和收益
1.5 远期合约
1.6 看涨期权和看跌期权
1.7 外汇
1.8 利用期权管理风险
第2章 无风险资产
2.1 货币的时间价值
2.2 货币市场
第3章 资产组合管理
3.1 风险和收益率
3.2 两证券
3.3 多个证券
3.4 资本资产定价模型
第4章 远期合约和期货合约
4.1 远期合约
4.2 期货合约
第5章 期权：一般性质
5.1 定义
5.2 看跌—看涨期权平价（Put-Call Parity）
5.3 期权价格的边界
5.4 决定期权价格的变量
5.5 期权的时间价值
第6章 二叉树模型
6.1 模型的定义
6.2 期权定价
6.3 美式权益
6.4 鞅性质
6.5 套期保值
第7章 一般的离散时间模型
7.1 三叉树模型
7.2 一般模型
7.3 资产定价基本定理
7.4 扩展模型
第8章 连续时间模型
8.1 离散模型的缺陷
8.2 连续时间极限
8.3 随机分析概述
8.4 在布莱克—斯科尔斯模型中的期权
8.5 风险管理
第9章 利率
9.1 工具
9.2 与到期日无关的收益率
9.3 一般的期限结构
9.4 随机利率的二叉树模型
9.5 债券的套利定价
9.6 利率衍生证券
9.7 最后的评注
第10章 附录
10.1 微积分
10.2 测度与积分
10.3 概率
10.4 协方差矩阵
10.5 收益率之间的回归
练习解答
符号术语表
参考文献
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
我一直在寻找一本能够系统梳理金融数学知识体系的书籍，《金融数学（第2版）》似乎提供了一个不错的入口。这本书的“第2版”字样，暗示着它在内容上的更新和完善，这对于紧跟金融领域日新月异的发展至关重要。我尤其对书中关于“投资组合理论”的部分抱有极大的兴趣。马科维茨的均值-方差模型（Mean-Variance Model）是投资组合理论的基石，我希望书中能够清晰地阐述其基本原理，包括如何构建有效前沿（Efficient Frontier）以及如何选择最优投资组合。我期待看到书中能够详细介绍如何利用优化方法来求解投资组合问题，并解释各种参数（如预期收益、波动率、协方差）在模型中的作用。同时，我也希望书中能够触及一些更现代的投资组合理论，例如因子模型（Factor Models）的应用，以及如何利用这些模型来理解和管理投资组合的风险。如果书中能够提供一些关于不同资产类别（如股票、债券、商品、另类投资）的投资组合构建和管理的具体案例，那就更有价值了。
评分我一直认为，金融数学是将数学的严谨性与金融的实践性完美结合的学科。《金融数学（第2版）》这本书，从其名称本身就传递着一种专业性和深度。我特别希望在书中能够看到关于“随机微积分”的详细介绍。随机微积分是描述金融市场价格随机运动的关键数学工具。我希望书中能够清晰地介绍伊藤积分（Itô Integral）的定义和性质，以及伊藤引理（Itô's Lemma）在金融建模中的核心作用。我期待看到书中能够详细解释伊藤过程（Itô Process）是如何被用来描述股票价格、利率等金融变量的动态行为的，并且能够理解随机微分方程（Stochastic Differential Equation）是如何被构建和求解的。如果书中能够提供一些经典的金融模型，比如布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes model）的伊藤公式推导，那就更能体现其价值。同时，我希望书中能够解释随机微积分在处理金融市场中的连续时间模型时的优势，以及它与离散时间模型之间的联系。
评分我一直对金融领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够提供量化分析工具的学科。当我在书店看到《金融数学（第2版）》时，我的第一反应就是这本书或许能为我打开一扇通往更深层次金融理解的大门。我非常看重教材的逻辑性和条理性。《金融数学（第2版）》如果能够按照循序渐进的方式来组织内容，从基础的数学工具过渡到复杂的金融模型，那就再好不过了。我希望它能从概率论、统计学、微积分等基础数学概念入手，然后逐步引入金融数学特有的工具，比如随机过程、偏微分方程等等。每一个概念的引入都应该有清晰的定义和解释，并且最好能提供一些简单的例子来帮助理解。我特别期待的是书中关于随机过程的章节。随机过程是描述金融市场价格变动的重要工具，例如布朗运动（Brownian motion）和泊松过程（Poisson process）在金融建模中扮演着至关重要的角色。我希望书中能够详细解释这些随机过程的性质，以及它们如何被用来模拟股票价格、利率等金融变量的动态变化。此外，这本书如果能提供大量的习题，并且在习题中区分难易程度，那将极大地帮助我巩固所学知识。习题的设计应该涵盖理论推导、数值计算以及应用分析等多个方面，这样才能全面提升我的解题能力。
评分这本书的名字叫《金融数学（第2版）》，虽然我还没来得及深入翻阅，但仅仅是目录和前言就让我充满了期待。首先，它作为“第2版”，这本身就意味着在前一版的基础上进行了更新和完善，这对于学习者来说无疑是个好消息。通常，第二版会吸收第一版的反馈，修正其中的疏漏，并加入最新的研究成果和行业动态。金融数学是一个快速发展的领域，新的模型、工具和应用层出不穷，一本及时更新的教材能够帮助我们紧跟时代步伐，避免学习过时知识的风险。我特别关注的是它在内容上的覆盖广度。从介绍性的基础概念，比如时间价值、利率、复利，到更深入的衍生品定价，如期权、期货、互换，再到风险管理和投资组合理论，这些都是金融数学的核心内容。我希望这本书能够以一种既严谨又易于理解的方式来呈现这些概念，而不是仅仅罗列公式和定理。好的教科书应该能够将抽象的数学工具与生动的金融场景相结合，让读者在理解理论的同时，也能看到它们在现实世界中的应用价值。例如，在讲解期权定价时，我希望作者能够清晰地解释布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes model）的推导过程，并详细说明模型中的各个参数是如何影响期权价格的。同时，我也期待书中能够提供一些实际案例分析，展示如何利用金融数学模型来解决实际的金融问题，比如风险对冲、套利机会的识别等等。
评分在我眼中，一本好的金融数学教材，应该像一位耐心的导师，能够引导我一步步揭开金融世界的奥秘。《金融数学（第2版）》这本书，光看名字就让我感受到一种严谨求实的治学态度。我最希望看到的是书中在“数值方法”方面的详细介绍。在金融数学中，很多模型没有解析解，需要通过数值方法来近似求解。我希望书中能够介绍各种常用的数值方法，比如有限差分法（Finite Difference Method）、有限元法（Finite Element Method）以及蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）。对于有限差分法，我希望能够看到它在期权定价中的具体应用，比如如何离散化偏微分方程，以及如何构建和求解差分方程组。对于蒙特卡洛模拟，我希望书中能够详细讲解其原理，包括如何生成随机数，如何进行路径模拟，以及如何通过统计方法来估计期望值。我期望书中能够提供一些代码示例，帮助我理解这些数值方法的实现过程，并且能够解释在选择不同的数值方法时需要考虑的因素，比如精度、计算效率以及模型的复杂度。
评分随着金融市场的日益复杂和全球化，《金融数学（第2版）》这本书的出现，无疑为想要深入理解金融市场底层逻辑的人们提供了宝贵的资源。我非常看重书中关于“度量与期望”在金融数学中的应用的阐述。在金融领域，我们经常需要对不确定性进行量化和度量。我希望书中能够清晰地解释各种概率测度和期望的概念，以及它们如何被应用到金融建模中。例如，在期权定价中，风险中性测度（Risk-Neutral Measure）的概念至关重要，我希望书中能够详细解释风险中性测度的定义、性质以及它在无套利定价中的作用。同时，我期待书中能够介绍一些更高级的度量概念，比如条件期望（Conditional Expectation）和鞅（Martingale）理论，以及它们在金融衍生品定价和风险管理中的应用。如果书中能够提供一些数学上的严格证明，并辅以直观的解释，那将极大地提升我的理解深度。
评分对于我这样对金融市场运作背后的数学逻辑充满好奇的人来说，《金融数学（第2版）》这本书听起来就像是我的“寻宝图”。我非常看重教材在“风险管理”方面的论述。金融风险是无处不在的，而金融数学正是应对这些风险的利器。我希望这本书能够系统地介绍金融风险的种类，如市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等等。在市场风险方面，我期待能够深入了解VaR（Value at Risk，风险价值）和ES（Expected Shortfall，预期损失）的计算方法，以及它们在不同市场环境下的优劣。我希望书中能够详细解释这些风险度量指标的数学模型，并提供实际的应用案例。例如，如何使用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法来计算VaR。同时，对于信用风险，我希望书中能够介绍信用评分模型、信用违约互换（CDS）的定价以及信用组合风险的管理。这些都是当今金融机构关注的重点。如果书中还能触及一些更前沿的风险管理技术，比如机器学习在欺诈检测和异常交易识别中的应用，那就更好了。
评分对于任何希望在金融领域有所建树的人来说，扎实的数学功底是必不可少的。《金融数学（第2版）》这本书，听起来就如同为金融数学的学习者量身打造的。我尤其期待书中关于“期权定价理论”部分的阐述。期权作为一种重要的金融衍生品，其定价模型一直是金融数学研究的核心。我希望书中能够系统地介绍不同类型的期权，如欧式期权、美式期权、奇异期权等等。在定价模型方面，我期望书中能够详细讲解二叉树模型（binomial tree model）、偏微分方程方法（PDE methods）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）等主流的定价方法。例如，对于偏微分方程方法，我希望能够看到布莱克-斯科尔斯方程（Black-Scholes equation）的推导过程，以及如何利用有限差分法等数值方法来求解它。对于蒙特卡洛模拟，我希望书中能够提供具体的算法步骤和实现细节，并且能够解释其在定价复杂期权时的优势。如果书中还能讨论一些实际交易中遇到的期权定价问题，比如隐含波动率的反演，那就更具实践意义了。
评分读金融类的书籍，最怕的就是枯燥乏味，公式堆砌。而《金融数学（第2版）》这本，从封面上给我的感觉，就带着一种专业和严谨的气息，我猜想它应该不会流于表面。我特别关注的是书中关于利率模型的部分。利率模型是理解固定收益证券定价和风险管理的基础。我希望书中能够涵盖不同类型的利率模型，比如短期利率模型（如Cox-Ingersoll-Ross模型，CIR模型）和期限结构模型（如Vasicek模型，Hull-White模型）。每一个模型的介绍都应该包含其基本假设、数学推导以及在实际中的应用。我希望作者能够详细解释这些模型是如何描述利率的随机性，以及它们在债券定价、利率互换定价和利率风险对冲中的作用。我特别期待书中能够有关于蒙特卡洛模拟在利率衍生品定价中的应用的讲解。利用蒙特卡洛方法模拟利率的路径，然后对未来现金流进行贴现，这种方法在处理复杂的金融产品时非常强大。我希望书中能够提供具体的算法步骤和实现细节，并解释为什么这种方法在某些情况下比解析解更有效。
评分在我看来，一本优秀的金融数学教材，其价值远不止于知识的传授，更在于它能否激发读者的学习热情和探索精神。我注意到《金融数学（第2版）》的书名，虽然直白，但“金融数学”这个词本身就蕴含着将抽象的数学语言转化为金融洞察力的强大力量。我尤其希望这本书在讲解金融衍生品定价方面能够做到深入浅出。期权、期货、互换等衍生品是现代金融市场的重要组成部分，它们的定价模型往往涉及到复杂的数学理论。我希望作者能够清晰地阐述不同类型衍生品的特征，以及它们各自的定价原理。例如，在介绍二叉树模型（binomial tree model）时，我期望它能不仅仅是给出一个模型框架，而是能够详细解释二叉树模型是如何捕捉标的资产价格随时间变化的离散性的，以及如何在每一步进行期权价值的回溯计算。同样的，对于更复杂的模型，如瓦里安模型（Varian model）或蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation），我希望书中能够给出足够详细的算法描述和理论解释，并且附带一些代码示例，以便我能够动手实践。此外，如果书中能够介绍一些前沿的研究方向，比如高频交易中的量化策略，或者机器学习在金融风险管理中的应用，那将更能体现其“第2版”的价值。
评分错误是不是多了点？
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