金融衍生证券理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:263

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出版时间:2007-12

价格:29.00元

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isbn号码:9787505866683

丛书系列:

图书标签:

• 金融衍生品
• 金融工程
• 期权
• 期货
• 利率互换
• 信用衍生品
• 风险管理
• 投资策略
• 金融市场
• 量化金融

现代金融工程：风险管理与资产定价的跨界融合 本书聚焦于金融市场的前沿领域——现代金融工程，旨在为读者构建一个严谨、深入且富有实践指导意义的理论框架。它超越了传统金融学的范畴，强调数学模型、计算方法与金融直觉的有效结合，是理解复杂金融产品、优化投资组合以及构建稳健风险管理体系的必备工具书。 --- 第一部分：金融市场的数学基础与随机过程漫步 第一章：概率论与测度论在金融中的应用 本章将对金融建模所需的高级概率论基础进行系统梳理。我们将深入探讨σ-代数、可测函数、条件期望以及鞅（Martingale）的概念。重点阐释为什么鞅论在无套利定价框架中扮演核心角色，并引入伊藤积分（Itô Integration）的严格定义，为后续随机微分方程（SDEs）的引入奠定坚实的数学基础。本书强调从金融问题的直觉出发，逐步过渡到严谨的数学表达，确保读者能够理解这些抽象工具背后的金融意义。 第二章：连续时间下的随机过程 本章是金融建模的基石。我们将详尽分析布朗运动（Wiener Process）的性质及其在描述资产价格随机波动中的作用。随后，深入研究几何布朗运动（Geometric Brownian Motion, GBM），并讨论其在模拟股票价格、汇率等资产收益率上的适用性与局限性。此外，本书还将介绍其他重要的随机过程，例如跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models）和均值回归过程（Mean-Reverting Processes，如Ornstein-Uhlenbeck过程），用以刻画市场中发生的极端事件和长期均衡趋势。 第三章：信息结构、偏微分方程与Girsanov定理 本章探讨信息对资产定价的影响。我们首先引入信息过滤（Information Filtration）的概念，解释不同信息集下，风险中性概率测度（Equivalent Martingale Measure）的存在性。随后，重点讲解Girsanov定理，这是在不同概率测度之间进行变换的关键工具，直接支撑了无套利定价的理论。最后，我们将连接随机微积分与偏微分方程（PDEs），介绍随机微分方程与相应的热方程（Heat Equation）之间的对偶关系，为Black-Scholes模型的推导做理论铺垫。 --- 第二部分：核心资产定价模型与均衡理论 第四章：Black-Scholes-Merton 模型的精深解析 本书对Black-Scholes-Merton (BSM) 模型进行全面、深入的剖析。我们不仅推导出其著名的偏微分方程，更详细讨论了模型的各项严格假设（如连续交易、无摩擦市场、恒定波动率等）及其在现实世界中的偏差。本章随后引入波动率微笑（Volatility Smile/Skew）现象的讨论，并介绍如何利用局部波动率模型（Local Volatility Models，如Dupire模型）来校准和修正BSM的预测能力。 第五章：利率理论与期限结构建模 利率作为金融市场最核心的价格要素之一，本章对其建模进行独立且深入的探讨。我们将从Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型出发，阐述短期利率过程的随机特性。随后，本书将重点介绍Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架，该框架允许对远期利率（Forward Rates）进行直接建模，从而确保利率衍生品定价的一致性。对利率衍生品如债券期货、利率互换（Swaps）和期权进行细致的定价案例分析。 第六章：随机波动率与离散时间均衡模型 针对BSM模型中波动率恒定的缺陷，本章引入随机波动率（Stochastic Volatility）框架。我们将详细介绍Heston模型，该模型允许波动率本身服从一个随机过程（通常是CIR过程），并讨论如何利用特征函数（Characteristic Functions）进行期权定价的数值计算。此外，本章还会简要介绍跨期资产定价理论，探讨在有限供应和不完全市场情景下，如何构建经济均衡下的资产价格。 --- 第三部分：金融工程的计算方法与实践应用 第七章：数值方法在期权定价中的应用 由于许多复杂的期权（如美式期权、奇异期权）无法通过解析解求解，本章聚焦于有效的数值定价技术。我们将详细介绍有限差分法（Finite Difference Methods，FDM），包括显式、隐式及Crank-Nicolson方案，并讨论其在处理具有提前行权特征（如美式期权）时的优劣。同时，对蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的原理、方差缩减技术（如控制变量法、重要性抽样）进行深入讲解，并展示其在处理高维度或路径依赖期权时的强大能力。 第八章：投资组合优化与绩效评估 本部分将理论分析与投资实践紧密结合。首先，系统阐述马科维茨（Markowitz）均值-方差优化框架，推导有效前沿（Efficient Frontier）的构建方法，并讨论CAPM下的均衡定价与组合选择。随后，本书将转向现代投资组合理论的延伸，引入风险价值（Value-at-Risk, VaR）和条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）作为风险度量标准，并探讨如何在投资组合构建中纳入这些非次线性风险指标。 第九章：信用风险建模与违约定价 信用风险是金融机构面临的另一个核心挑战。本章将区分结构化模型（如Merton模型，将公司股权视为看涨期权）和强度模型（Intensity Models，如Jarrow-Turnbull模型）。我们将重点解析违约率（Default Intensity）的概念，探讨信用违约互换（CDS）的定价机制，以及如何利用市场数据校准这些信用风险模型，实现对公司债务和担保债务的有效估值。 --- 第四部分：金融市场的前沿与挑战 第十章：高频数据、市场微观结构与波动率预测 随着交易频率的提升，理解市场微观结构变得至关重要。本章探讨了订单簿（Order Book）的动态、买卖价差的形成机制以及最优执行问题（Optimal Execution）。在预测方面，本书将介绍基于高频数据的波动率估计方法，例如二次变差法（Realized Variance），并讨论如何利用机器学习技术（如时间序列分析模型，ARFIMA, GARCH族扩展）对波动率进行更精准的预测和建模。 第十一章：金融科技（FinTech）中的量化策略与算法交易 本章探讨金融工程理论在现代算法交易中的具体落地。我们将介绍做市策略（Market Making Strategies）背后的定价与库存管理逻辑，以及套利策略的分类和实施限制（如交易成本和市场冲击成本）。此外，本书还将简要涉及如何利用机器学习和大数据分析来挖掘市场中的非线性关系，构建更具鲁棒性的量化交易信号，同时警示过度拟合和模型风险。 --- 本书特色总结： 理论深度与工程实践的完美结合： 既有对鞅论、随机控制等深奥数学工具的严谨阐述，也有对Heston模型、CDS定价等实际工程应用的详细指导。 覆盖面广阔： 涵盖从基础的随机过程到前沿的信用风险、高频交易等多个金融工程分支。 强调模型校准与局限性： 引导读者批判性地看待每一个模型，理解其在现实市场中的适用边界和需要克服的挑战。 本书适合人群： 金融工程、量化金融、应用数学、物理学等相关专业的硕博研究生、在金融机构从事量化分析、风险管理、衍生品交易和资产管理工作的专业人士。

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