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出版者:合肥工业大学

作者:邓留保,李柏年,杨桂元

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2007-12

价格:28.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810937023

丛书系列:

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• Matlab
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• 优化算法
• 数值计算
• 金融数学

Matlab与金融模型分析：一本深度探索金融建模与量化实践的指南 《Matlab与金融模型分析》并非一本简单的软件操作手册，它是一本系统性地引导读者掌握如何利用强大的Matlab平台进行金融模型构建、分析与优化的深度实践指南。本书旨在为金融从业者、研究人员以及对量化金融充满热情的学生提供一条清晰的学习路径，使他们能够自信地运用前沿的数学工具和编程技术解决复杂的金融问题。 核心定位：从理论到实践的桥梁 本书深刻理解金融建模的精髓在于理论与实践的完美结合。它并非仅仅罗列Matlab的函数或金融模型的公式，而是将二者有机地融为一体，展现出一种“学以致用”的学习理念。读者将不再是被动地学习枯燥的理论，而是通过实际操作，亲身体验金融模型在真实市场中的应用效果。 内容纵深：覆盖金融建模的各个关键领域 本书的内容设计充分考虑了金融领域的广度和深度，循序渐进地带领读者探索以下核心领域： 基础理论与工具准备： 在正式进入金融建模之前，本书会首先为读者打下坚实的数理基础。这包括对概率论、统计学、线性代数等在金融领域至关重要的数学概念进行梳理和回顾，并详细介绍Matlab作为一款高性能科学计算软件在数据处理、可视化和算法实现方面的强大能力。读者将学习如何有效地利用Matlab进行数据导入、清洗、整理以及基础的数据可视化，为后续的模型构建做好充分准备。 资产定价模型： 这是金融建模的基石。本书将深入剖析经典的资产定价模型，例如： 无套利定价理论： 从基础的二叉树模型出发，逐步过渡到更复杂的布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）模型，并详细讲解其在期权定价中的应用。读者将学习如何使用Matlab实现这些模型的数值计算，理解不同参数对期权价格的影响。 随机微分方程（SDE）与马尔可夫模型： 针对更复杂的资产价格运动，本书将引入随机微分方程的概念，并展示如何利用Matlab对如Vasicek模型、CIR模型等短期利率模型进行分析和模拟。这些模型对于理解利率风险和信用风险至关重要。 资本资产定价模型（CAPM）与多因子模型： 书中将详细解析CAPM的内在逻辑，并引导读者如何利用Matlab进行实证分析，检验模型假设。在此基础上，本书还会进一步介绍Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型等更为精细化的资产定价模型，以及如何用Matlab构建和评估这些模型。 风险管理与度量： 在高度波动的金融市场中，风险管理是不可或缺的一环。本书将重点关注以下风险度量工具： VaR（Value at Risk）与CVaR（Conditional Value at Risk）： 读者将学习如何利用历史模拟法、参数法（如德尔塔正态法）和蒙特卡洛模拟法等多种方法在Matlab中计算VaR和CVaR，并深入理解其在不同风险情景下的应用。 压力测试与情景分析： 本书将指导读者如何设计和执行压力测试，利用Matlab模拟极端市场事件对投资组合的影响，从而更好地评估潜在风险敞口。 信用风险模型： 涵盖如Merton模型等结构性信用风险模型，以及基于违约率和违约损失率的简化模型，并讲解如何利用Matlab对信用衍生品进行定价和风险分析。 投资组合优化： 科学的投资组合构建是提升投资回报、分散风险的关键。本书将详细阐述： 均值-方差优化： 从Markowitz的经典理论出发，讲解如何利用Matlab求解均值-方差边界，构建最优的资产组合。读者将学习如何处理约束条件（如权重限制、行业限制等），并理解优化结果的稳健性。 Black-Litterman模型： 介绍如何结合市场均衡观点和投资者的主观看法来构建投资组合，并指导读者如何在Matlab中实现该模型。 风险平价（Risk Parity）等现代投资组合理论： 探讨如何构建以风险贡献为导向的投资组合，并展示Matlab在实现复杂优化目标时的灵活性。 衍生品定价与对冲： 衍生品市场是金融创新的重要领域。本书将深入研究： 蒙特卡洛模拟在衍生品定价中的应用： 详细介绍如何利用Matlab实现各种类型的蒙特卡洛模拟，包括欧式期权、美式期权（如通过二叉树或有限差分法结合Monte Carlo）的定价，以及其他复杂衍生品的定价。 偏微分方程（PDE）在金融中的应用： 讲解如何利用Matlab的PDE工具箱（如PDE Toolbox）求解与期权定价相关的PDE，如Black-Scholes方程。 风险对冲策略： 在模型定价的基础上，本书将指导读者如何利用Delta、Gamma、Theta等对冲比率（Greeks）来构建对冲策略，以及如何在Matlab中计算和模拟对冲效果。 时间序列分析与预测： 金融数据往往具有时间序列特性，理解和预测其未来走势是核心任务。本书将涵盖： ARIMA模型及其变种： 详细讲解ARIMA模型的原理，并在Matlab中进行模型识别、参数估计和预测。 GARCH系列模型： 重点介绍GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等模型，用于刻画金融资产收益率的波动率聚集现象，并展示如何在Matlab中实现这些模型的估计和模拟。 协整与格兰杰因果检验： 探讨如何利用Matlab进行多变量时间序列分析，识别变量之间的长期均衡关系和短期动态关系。 高频数据与量化交易策略： 随着金融科技的发展，高频交易日益受到关注。本书将触及： 高频数据的处理与分析： 介绍高频数据在Tick级别上的处理方法，以及如何利用Matlab进行特征提取和统计分析。 量化交易策略的构建与回测： 讲解常见的量化交易策略类型，如趋势跟随、均值回归、统计套利等，并指导读者如何在Matlab中构建交易回测平台，评估策略的盈利能力和风险。 学习体验：注重理解与实践的深度融合 本书的编写风格注重培养读者的分析能力和解决问题的能力。每一章节都围绕一个具体的金融模型或概念展开，先阐述其理论基础，然后详细介绍如何在Matlab中实现，最后通过实际案例进行验证和分析。 大量的代码示例： 本书包含大量经过精心设计的Matlab代码示例，这些代码不仅可以直接运行，更重要的是能够帮助读者理解模型背后的计算逻辑和实现细节。读者可以通过修改代码中的参数和数据，深入探索模型行为。 案例驱动的教学： 理论知识的学习将贯穿于具体的金融应用案例中。例如，在讲解期权定价时，会选取真实股票的期权数据进行分析；在讨论风险管理时，会模拟历史上的金融危机场景。 循序渐进的难度： 内容的组织由浅入深，从基础概念到复杂模型，从单变量分析到多变量建模，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习起点。 强调理解而非死记硬背： 本书强调的是让读者理解金融模型背后的数学原理和经济含义，而不是简单地记忆Matlab的语法。通过对模型进行分解、变异和应用，读者能够形成独立的思考能力。 目标读者： 金融工程、金融数学、量化金融、金融分析等专业的在校学生： 为他们提供系统性的课程补充和实践指导。 银行、证券公司、基金公司、资产管理公司等金融机构的从业人员： 帮助他们提升在模型构建、风险管理、投资策略制定等方面的专业技能。 对量化交易、算法交易、金融科技领域感兴趣的程序员和研究人员： 提供一条进入金融建模领域的专业路径。 《Matlab与金融模型分析》是一本将理论的严谨性、实践的可操作性和技术的先进性完美结合的著作，它将成为您在金融量化领域探索、创新和取得成功的宝贵伙伴。

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对于我这样一位在金融行业摸爬滚打多年的从业者来说，技术的革新是保持竞争力的关键。在过去的工作中，我主要依赖Excel进行数据分析和模型构建，虽然能够解决一些基本问题，但面对日益复杂和庞大的金融数据，以及需要更精密的模型来捕捉市场变化时，Excel的局限性就显得尤为突出。我一直在寻找一款能够提供更强大计算能力、更灵活编程环境的工具，而Matlab正是我心目中的理想选择。这本书的出现，给了我一个系统学习Matlab在金融建模中应用的绝佳机会，我相信它能帮助我突破现有的技术瓶颈，提升工作效率和分析深度。

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对于很多金融专业的学生来说，学习复杂的金融模型常常伴随着枯燥的数学推导。我一直认为，如果能够用一种更直观、更具象化的方式来呈现这些模型，会更容易被理解和接受。我希望这本书能够运用图表、流程图等可视化手段，配合Matlab的编程实践，将抽象的金融概念变得生动起来。这种“寓教于乐”的学习方式，不仅能提升我的学习效率，更能加深我对金融模型本质的理解。

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这本书的封面设计，从一开始就深深吸引了我。那是一种低调而又充满智慧的设计风格，深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、像是数据流或者金融图表的白色线条，在视觉上营造出一种专业、严谨又不失现代感的氛围。封面上“Matlab与金融模型分析”这几个字，字体选择恰到好处，既有学术的厚重感，又不至于显得枯燥乏味。初次翻阅，纸张的触感也相当不错，不是那种廉价的、容易泛黄的纸张，而是略带韧性的、优质的印刷纸，这在细节上就给了我一个极好的初印象，让我觉得作者和出版方在书籍的制作上是相当用心的。

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我是一名在校的金融学研究生，一直以来都对如何将量化工具应用于金融领域有着浓厚的兴趣。在我的学术研究过程中，我接触过不少关于金融建模的书籍，但很多都停留在理论层面，缺乏实际操作的指导，或者使用的软件工具过于陈旧，与实际工作脱节。直到我看到了这本书，它的标题就点燃了我内心的期待。我一直认为，Matlab作为一款强大的数值计算软件，在金融建模领域有着巨大的潜力，但相关的系统性教程却相对较少。这本书的出现，恰恰填补了这一空白，让我看到了将理论与实践相结合的希望，也为我未来的研究和职业发展提供了重要的技术支撑。

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作为一名需要经常处理大量数据并进行复杂计算的科研工作者，我一直在寻找一种能够高效处理金融数据的工具。Excel虽然方便，但在处理海量数据时显得力不从心。而Matlab，以其强大的矩阵运算能力和丰富的数据处理函数，一直是我关注的焦点。我希望这本书能够详细介绍Matlab在数据预处理、特征工程、模型训练等方面的技巧，并提供一些实用的代码示例，帮助我快速上手，将精力更多地投入到模型创新和结果分析上。

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我一直相信，理论与实践的结合是学习金融建模的关键。读了这本书的封面和标题，我期待它能提供一些真实世界中的金融案例，例如股票价格预测、风险价值（VaR）计算、投资组合优化等，并详细讲解如何运用Matlab来构建和实现这些模型。通过对这些实际案例的学习，我不仅能够掌握Matlab的具体操作，更能理解不同金融模型背后的逻辑和应用场景，从而将所学知识融会贯通，应用于实际工作中。

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我对金融市场的一些新兴领域，例如高频交易、量化对冲基金等，充满了好奇。我知道这些领域通常需要高度复杂的数学模型和强大的计算能力来支撑。如果这本书能够触及到这些前沿的金融模型，并展示如何利用Matlab来实现它们，那将是对我最大的吸引力。我希望它能够不仅仅是教授基础的金融模型，更能带领我窥探金融科技的前沿，了解最新的研究方向和应用场景，从而拓宽我的视野。

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作为一个刚开始接触金融建模的学生，我之前阅读过的相关书籍，很多都让我感到望而生畏，复杂的数学公式和抽象的概念充斥其中，让人难以理解。我更倾向于那种能够循序渐进、通过实际案例来引导学习的书籍。当我拿到这本书的时候，我被它的结构所吸引。书的开头部分，似乎对Matlab的基础知识进行了简要的介绍，这对于像我这样的初学者来说非常友好。我期待着它能够以清晰易懂的方式，逐步引导我掌握金融建模的核心思想，并学会如何运用Matlab来实现这些模型。

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在我看来，一本好的技术类图书，不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启发。我希望这本书能够让我不仅仅学会如何操作Matlab，更重要的是，能够理解其背后的金融思想和建模逻辑。我期待着作者能够通过丰富的案例，展示如何从实际的金融问题出发，构建出有效的模型，并通过Matlab进行实现和验证。这种“问题导向”的学习方法，能够极大地激发我的学习兴趣，并培养我独立解决金融建模问题的能力。

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在人工智能和大数据飞速发展的今天，金融领域的量化分析正变得越来越重要。我一直关注着这一趋势，并希望能够掌握相关的技能。我听说Matlab在金融工程、风险管理、算法交易等领域都有广泛的应用，但一直没有找到一本能够系统梳理这些应用的书籍。这本书的标题，让我看到了希望。我希望它能够不仅讲解Matlab在各种金融模型中的应用，还能深入探讨这些模型在实际金融市场中的意义和价值，帮助我理解量化分析在现代金融业中的核心作用。

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很烂。翻译help凑数的。

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入门级 基本金融知识（含option）+matlab里的金融类函数应用...

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