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☆☆☆☆☆

出版者:Brooks Cole

作者:Victor Goodman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:USD 162.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534377762

丛书系列:

图书标签:

• 金融数学
• 数学
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• 风险管理
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• 随机过程
• 金融建模
• 量化金融

《金融数学：从理论到实践的深度探索》 本书并非《The Mathematics of Finance》一书的摘要或内容介绍。 《金融数学：从理论到实践的深度探索》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的金融数学知识体系。本书聚焦于金融世界中那些支撑着复杂交易、风险管理和投资决策的核心数学原理和模型，并着重于将抽象的数学概念转化为可操作的金融应用。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和实践的可操作性。我们将从基础的概率论与统计学开始，循序渐进地介绍随机过程、微分方程等在金融建模中至关重要的数学工具。读者将理解，这些数学语言如何被用来描述资产价格的波动、市场的随机性以及不确定性带来的影响。 在概率论部分，我们将详细阐述随机变量、概率分布、期望值、方差等基本概念，并深入研究中心极限定理、大数定律等，这些是理解金融市场风险和回报分布的基础。统计学部分则会涵盖参数估计、假设检验、回归分析等方法，展示如何从历史数据中提取有用的信息，预测未来趋势，并评估模型表现。 本书的核心内容将围绕衍生品定价展开。我们将详细介绍Black-Scholes-Merton模型，并深入探讨其背后的假设、推导过程以及模型的局限性。读者将学习如何运用该模型对期权、期货等衍生品进行定价，理解隐含波动率的概念及其在市场分析中的作用。此外，本书还将介绍二叉树模型、蒙特卡洛模拟等其他重要的定价方法，并对比分析它们各自的优劣和适用场景。 风险管理是金融领域不可或缺的一环，本书将花费大量篇幅探讨金融风险的量化与管理。我们将介绍各种风险度量指标，如VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk)等，并解释如何计算和解释这些指标。本书还将深入探讨信用风险、市场风险、操作风险等不同类型的风险，并介绍相应的数学模型和管理策略，例如对冲、套利等。 除了传统的衍生品定价和风险管理，本书还将涉足更前沿的金融数学领域。我们将介绍利率模型，如Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross模型等，理解利率的动态演变及其对固定收益产品价值的影响。本书还将探讨投资组合优化，介绍均值-方差模型、有效前沿等概念，帮助读者理解如何构建最优的投资组合以在给定风险水平下实现最大化回报。 在实证应用方面，本书将穿插大量的案例分析和实际数据应用。我们将演示如何使用Python、R等编程语言实现金融模型的计算和模拟，让读者能够亲手实践所学的理论知识。例如，我们将展示如何利用历史股价数据计算波动率，如何模拟期权价格的走势，以及如何构建一个简单的风险管理系统。 本书的受众群体广泛，既适合金融工程、数量金融、经济学等相关专业的学生，也适合金融从业人员，如交易员、风险经理、投资分析师等，以及对金融数学感兴趣的自学者。无论读者是希望夯实理论基础，还是渴望掌握实际的量化工具，本书都将提供宝贵的指导和深刻的启示。 《金融数学：从理论到实践的深度探索》力求在数学的严谨性、金融的实践性和逻辑的清晰性之间取得平衡。我们相信，通过对这些核心数学概念和模型的深入理解与掌握，读者将能够更清晰地洞察金融市场的本质，更有效地进行金融决策，并在这个复杂多变的金融世界中游刃有余。 本书的编写过程融合了最新的学术研究成果和行业实践经验，力求为读者呈现一个既有深度又不失前沿的金融数学学习体验。我们希望通过本书，能够激发读者对金融数学的兴趣，培养其严谨的分析思维，并为他们在金融领域的职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一...

评分☆☆☆☆☆

金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一...

评分☆☆☆☆☆

一本写的很好的金融数学方面的经典著作。 只要稍微懂数学知识就可以看懂，不需要提前准备金融知识。该书的第一章对于金融衍生产品的概念进行了清晰的介绍。 在国图借到的该书，但并未看完。作为非专业人士，扫描了全书，力图在概念层次对其中的内容有所了解，希望以后有机会再...  

评分☆☆☆☆☆

金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一...

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金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一...

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感把握得相当出色，简直就像一部精心编排的交响乐，层层递进，高潮迭起。我花了周末整整两天时间沉浸其中，体验感非同一般。最让我惊喜的是它在处理期权定价模型时的逻辑推进。作者没有直接跳到布莱克-斯科尔斯公式，而是先用一个非常直观的二叉树模型（Binomial Model）进行铺垫，这个过程就像搭积木一样，每加一层树枝，都会自然而然地引出对连续时间模型的需要。当最终引入偏微分方程时，读者已经完全理解了这些方程背后的金融直觉，而不是单纯地去记忆解法。而且，与其他教材不同的是，这本书对于模型的“假设条件”讨论得尤为深入和坦诚。作者毫不避讳地指出了许多经典模型在现实市场中的局限性，比如流动性冲击、跳跃风险等，并随后引入了更先进的模型来应对这些不足。这种批判性思维的引导，在我看来，是真正区分一本“工具书”和一本“思想指南”的关键所在。我感觉自己不仅仅是在学习如何计算，更是在学习如何“思考”金融风险和不确定性。读到关于波动率微笑现象的章节时，那种豁然开朗的感觉，至今仍让我回味无穷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计可以说是教科书级别的典范，视觉体验直接影响了阅读的持久性。首先，字体的选择非常经典，黑白对比度适中，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是公式的渲染方式——每一个希腊字母、每一个积分符号都清晰锐利，没有出现任何模糊不清的情况。很多专业书籍为了节省篇幅，会把公式堆砌在一起，让人眼花缭乱，但这本书非常注重“呼吸感”。每当一个重要公式出现时，它都会被独立放置在一个框内，并附带一段简洁的文字解释其核心意义，这极大地帮助了记忆和理解。此外，作者非常擅长使用脚注来补充那些过于专业但又非核心叙述的内容。比如，在讨论连续对冲可行性的数学证明时，那些需要高级测度论知识的细节被巧妙地移到了脚注，这样既保证了主流阅读的流畅性，又为希望深究的读者提供了出口。这种对读者体验的尊重，让我在面对那些严谨的数学推导时，少了几分焦虑，多了几分从容。这本书的物理形态本身就是对知识的一种尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计本身就透露着一股沉稳与专业的味道，硬壳封面采用了一种低调的深蓝色，配上烫金的字体，虽然简单，却让人一眼就能感受到其内容的重量。拿到手里沉甸甸的感觉，让我对即将翻开的篇章充满了期待。我原本以为这会是一本晦涩难懂的教科书，毕竟涉及“金融”和“数学”这两个听起来就让人头疼的词汇，但第一章导论部分的处理却非常巧妙。作者没有直接抛出复杂的公式，而是从金融市场演变的历史脉络切入，用非常生动的语言阐述了为什么我们需要量化工具来理解和预测市场行为。例如，在讲解布朗运动时，作者引用了早期交易员对股价波动的直观描述，这极大地降低了我对数学模型的畏惧感。随后，对概率论基础的复习部分也处理得恰到好处，既保证了专业性，又避免了陷入纯粹的数学推导泥潭。整体来看，这本书的排版非常清晰，图表绘制精良，即使是面对复杂的随机微积分概念，也能通过清晰的步骤分解，让人感觉每一步都是可以被理解和掌握的。我尤其欣赏作者在关键概念后加入的“实务案例思考”，这些小插曲总能把我从抽象的理论世界拉回到现实的交易场景中，让人时刻保持对知识应用性的关注。这本书的开篇给我建立了一个坚实的基础，让我相信接下来的学习之旅会是充实而富有成效的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，但更难得的是它的“温度”。很多金融数学的书籍读起来就像在啃一块未经调味的干粮，枯燥乏味，而这本书却像一位耐心的导师在耳边细语。作者在阐述复杂概念时，经常会穿插一些历史轶事或者对某位金融数学先驱的简短介绍，这些“花边”材料非但没有分散注意力，反而为冰冷的数字注入了人性化的色彩。比如，在讲解伊藤引理时，作者花了一小节篇幅介绍了伊藤这位大师在二战期间的科研经历，这让人对数学的创造力有了更深的敬意。此外，书中的习题设计也体现了极高的匠心。它们不是那种单纯的代入公式计算的练习题，很多题目本身就是微型的金融案例分析。完成其中一道关于利率期限结构模型的习题后，我感觉自己仿佛真的参与了一次市场建模的实践，需要自己去权衡不同参数设置下的利弊。唯一让我稍感吃力的地方是关于高频数据处理的那一小部分，那里的时间序列分析技巧确实需要更高的数学功底，但我发现即使是这部分，作者也提供了非常详尽的参考文献链接，方便读者进行针对性学习，体现了极大的包容性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获是它对“风险中性定价”哲学的深刻阐述。起初，我对这个概念感到非常困惑，为什么我们可以“假设”市场是风险中性的，然后得到一个无套利的价格？这本书通过多维度、多角度的论证，彻底解开了我的疑惑。它不仅仅停留在数学等价性的层面，而是深入探讨了这种定价方法背后的经济学逻辑和信息效率假设。书中用了一个非常巧妙的比喻：将风险中性世界想象成一个“信息完美的赌场”，在这个赌场里，所有的风险都被“稀释”掉了，剩下的只是时间价值和确定性回报的折现。这种形象化的比喻，比教科书上通常使用的抽象的“鞅测度”解释要深刻得多。此外，书中对不同金融衍生品的覆盖面也非常广，从基础的远期、期货，到更复杂的奇异期权和信用衍生品，作者都提供了一个统一的数学框架去套用和分析，展现了金融数学的普适性魅力。这本书不是让你成为一个只会套用公式的计算器，而是让你成为一个能理解定价背后机制的架构师，这种思维上的提升，是任何速成班都无法给予的。

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比较入门级别的，讲的不深，比较适合初学者

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