具体描述
《论波动率模型》基于笔者于伦敦帝国理工学院和三菱UFJ证券国际（伦敦）的联合项目中所完成的金融数学博士论文.该联合项目始于2005年年底，旨在探讨随机波动率在股票、外汇、利率等金融资产的建模中的应用以及基于此模型之上对金融衍生品的定价。随机（非常量）的波动率模型是近些年来热门的金融数学研究方向，特别是在2008年金融危机动荡的市场中更是受到了学术界和金融业界的熏视，《论波动率模型》最大的贡献在于提供了当前最全面的随机金融模型架构，包括随机波动率、局部波动率、随机利率以及跳跃过程对外汇走势的建模，以及对金融衍生品（欧式期权）定价的半解析解。其他几个章节涉及了对另外的波动率模型的提出和讨论，以及随机波动率模型在金融业界中的实际应用和衍生品定价的范例。
笔者利用跨学术和金融业界的优势，为大家展现了国际金融工程学术研究和金融衍生品发展的最前沿画卷。
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用户评价
在我阅读《论波动率模型》的过程中，我最大的感受是它并没有将波动率模型简单地视为一套孤立的数学工具，而是将其置于更广阔的金融经济学背景下进行审视。作者深刻地阐述了波动率与信息不对称、市场情绪、宏观经济冲击等因素之间的相互作用。例如，在讨论模型选择时，书中明确指出，选择何种波动率模型，不仅仅取决于数据的统计特性，还应该考虑模型所要解释的经济现象。当市场出现重大信息冲击，如政策变动、突发事件等，传统的GARCH模型可能难以充分捕捉这种剧烈的波动率变化，而需要引入跳跃扩散过程或更复杂的模型。书中对于“杠杆效应”的讨论，即负面消息往往比正面消息更能引起市场恐慌，从而导致更高的波动率，这一点也让我印象深刻。作者通过对不同模型在捕捉这种不对称性方面的能力进行比较，揭示了模型选择的深层含义。此外，本书还深入探讨了波动率建模在资产定价中的作用，特别是在期权和其它衍生品定价中的应用。理解波动率的动态变化，是准确评估衍生品价值的关键。书中详细介绍了如Heston模型等随机波动率模型，以及它们如何影响期权定价的“波动率微笑”现象。这部分内容对于我理解期权市场的复杂性大有裨益。书中还提到了高频数据在波动率建模中的应用，以及如何处理其带来的数据量大、噪声高等挑战。这为我打开了新的研究思路。
评分《论波动率模型》这本书，让我对金融市场的不确定性有了全新的认识。过去，我总觉得市场价格的波动是随意的，但阅读了这本书之后，我才意识到，这种波动并非完全随机，而是遵循着一定的规律。作者从最基本的统计概念入手，循序渐进地引入了波动率模型。我尤其喜欢书中对ARCH模型的讲解，作者用非常形象的比喻，将“市场情绪”和“信息冲击”对波动率的影响解释清楚。比如，当市场出现重大利好或利空消息时，波动率会迅速放大，并且这种放大效应会持续一段时间。这让我对“条件异方差”这一概念有了直观的理解。随后，本书介绍了GARCH模型，并详细阐述了它在捕捉波动持续性方面的优势。作者通过对比ARCH和GARCH模型在拟合实际数据时的表现，让我能够清晰地看到GARCH模型的优越性。我特别欣赏书中关于GARCH模型参数的解释，它让我能够理解市场中哪些因素对波动率影响更大，例如，最近的冲击还是长期的波动趋势。本书还深入探讨了随机波动率模型，这让我对市场波动有了更深层次的理解。作者解释说，波动率本身也是一个随机过程，并且其变化受到多种因素的影响，这与传统模型中的假设有所不同。这部分内容对于我理解期权定价等复杂金融工具非常有帮助。总的来说，这本书既有严谨的学术性，又不失生动的可读性，让我受益匪浅。
评分从《论波动率模型》这本书中，我获得的远不止是知识，更是一种对金融市场运行机制的敬畏。作者并没有将波动率视为一个孤立的统计量，而是将其置于整个金融经济学的大背景下进行审视。我尤其欣赏书中对ARCH模型及其扩展的讲解，作者以一种“抽丝剥茧”的方式，逐步揭示了模型如何捕捉市场中的“冲击”效应，以及这些冲击如何影响未来的波动。例如，在市场发生重大事件后，波动率的升高并非瞬间消失，而是会持续一段时间，这正是ARCH模型所要捕捉的“记忆效应”。随后，本书介绍了GARCH模型，并详细阐述了它在捕捉波动持续性方面的优越性。作者对GARCH模型参数的解读，让我能够更清晰地理解市场中哪些因素对波动率影响更大，是近期的市场冲击还是长期的波动趋势。我非常喜欢书中关于“杠杆效应”的讨论，即负面消息对波动率的影响往往比正面消息更大。这让我对市场情绪对价格波动的影响有了更深入的理解。此外，本书还深入探讨了随机波动率模型，这让我对金融市场的内在不确定性有了更深刻的认识。作者解释说，波动率本身也是一个随机过程，并且其变化受到多种因素的影响，这与传统模型中的假设有所不同。这部分内容对于我理解期权定价等复杂金融工具非常有帮助。本书的逻辑严谨，例证充分，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合。
评分这本《论波动率模型》真的是一本沉甸甸的书，拿在手里就有一种知识的厚重感。我一直以来对金融市场中的不确定性以及如何量化这种不确定性抱有浓厚的兴趣，而波动率，无疑是其中的核心所在。这本书从最基础的概念入手，层层递进，将复杂的波动率模型以一种相对清晰易懂的方式呈现在读者面前。它不像市面上很多浮光掠影式的科普读物，而是深入到模型的推导过程，从经典的ARCH模型讲到GARCH及其各种扩展，再到随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的引入，每一步都显得那么扎实。作者在讲解模型时，不仅给出了数学公式，更重要的是阐述了这些公式背后的经济学含义和统计学原理，这让我能够理解模型是如何被构建出来的，以及它们各自的优势和局限性。尤其让我印象深刻的是，书中花了大量篇幅讨论如何对模型进行参数估计和模型选择，这部分内容对于实际应用至关重要。各种计量经济学方法，如最大似然估计、矩估计等，都被详细介绍，并且附带了相应的案例分析，让我能够将理论知识转化为实践技能。此外，作者还讨论了不同资产类别（如股票、汇率、期权）的波动率特征，以及如何针对这些特征选择或构建合适的模型，这使得本书的应用范围非常广泛，无论是学术研究者还是金融从业者，都能从中获益良多。对于我这样一个还在不断学习和探索的读者来说，这本书就像一位经验丰富的导师，一步步引领我穿越波动率建模的迷宫，让我对这个领域有了更为系统和深刻的认识。
评分说实话，一开始拿到《论波动率模型》这本书，我的预期是它会是一本非常枯燥、充斥着晦涩公式的学术专著。但翻开之后，我发现我的担忧是多余的。作者的写作风格非常独特，他善于用类比和生动的语言来解释抽象的数学概念，这对于像我这样非数学背景出身的读者来说，简直是福音。比如，在讲解ARCH模型时，他并没有直接抛出复杂的方程，而是先用一个生动的比喻，将“过去一段时间的冲击影响着当前波动率”这一概念具象化，让我瞬间抓住了模型的精髓。书中的图表运用也非常出色，那些清晰的图形和数据可视化，极大地帮助了我理解模型的动态变化和拟合效果。我尤其喜欢书中关于模型诊断和检验的部分，作者详细介绍了各种检验方法，并解释了如何解读检验结果，这让我能够更自信地评估模型的适用性。书中还提到了条件异方差的多种形式，以及如何根据实际数据特点来选择最合适的模型，比如，当发现过去的冲击对当前波动率的影响会持续一段时间，并且这种影响会逐渐衰减时，GARCH模型就显得尤为重要。更让我惊喜的是，本书并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了大量的实证研究案例，通过对真实市场数据的分析，展示了不同波动率模型的应用效果和优劣势。例如，在讨论期权定价时，书中详细讲解了基于布莱克-斯科尔斯模型以及更复杂的随机波动率模型如何影响期权价格的计算，这对于理解金融衍生品的定价机制非常有帮助。总之，这本书的阅读体验远超我的预期，它既有深度又有广度，既有理论的严谨性又不失实践的可操作性。
评分《论波动率模型》这本书，在我看来，更像是一本关于如何“解码”金融市场“情绪”的指南。它不是简单地罗列模型，而是试图揭示波动率背后所蕴含的经济意义和市场规律。作者从最基本的统计概念出发，一步步构建起波动率模型的理论框架。我尤其欣赏书中对ARCH模型的讲解，作者用非常贴切的比喻，将“信息冲击”和“市场情绪”对波动率的影响解释得非常生动。比如，当市场出现重大利空时，投资者会因为不确定性增加而纷纷抛售，导致波动率迅速放大，并且这种效应会持续一段时间。这让我对“条件异方差”这一概念有了直观的理解。随后，本书介绍了GARCH模型，并详细阐述了它在捕捉波动持续性方面的优势。作者通过对GARCH模型参数的深入剖析，让我能够理解市场中哪些因素对波动率影响更大，是近期的市场冲击还是长期的波动趋势。我非常喜欢书中关于“杠杆效应”的讨论，即负面消息对波动率的影响往往比正面消息更大。这让我对市场情绪对价格波动的影响有了更深入的理解。此外，本书还深入探讨了随机波动率模型，这让我对金融市场的内在不确定性有了更深刻的认识。作者解释说，波动率本身也是一个随机过程，并且其变化受到多种因素的影响，这与传统模型中的假设有所不同。这部分内容对于我理解期权定价等复杂金融工具非常有帮助。
评分《论波动率模型》这本书，可以说是为那些渴望深入理解金融市场微观结构和风险管理机制的读者量身打造的。它提供了一个非常全面的视角来审视波动率这一关键的金融变量。书中不仅涵盖了传统的时序波动率模型，如ARCH、GARCH系列，还对更前沿的随机波动率模型（SV）和局部随机波动率模型（LSV）进行了深入的探讨。我尤其欣赏作者在介绍随机波动率模型时，那种循序渐进的讲解方式。他首先解释了为什么时序模型在捕捉某些波动率现象时存在局限性，例如，时序模型通常假设波动率的“跳跃”是连续且平滑的，但这与实际市场的经验不符。然后，他引入了随机波动率模型的概念，即波动率本身也是一个随机过程，并且通常不能直接观测到，只能通过资产价格的观测来推断。这让我对理解资产价格的生成机制有了更深的认识。书中对于这些模型的参数估计和推断方法也进行了细致的讲解，包括基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等现代统计方法的应用，这对于需要进行严谨学术研究的读者来说，无疑是宝贵的财富。此外，本书还探讨了波动率模型在风险度量，如VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）计算中的应用，这直接关系到金融机构的风险管理和监管合规。书中通过大量的案例分析，展示了如何利用不同的波动率模型来构建更精确的风险度量指标，并对不同模型的表现进行比较。对于我这样希望在金融风险管理领域有所建树的读者而言，这本书提供了坚实的理论基础和实操指导。
评分《论波动率模型》这本书，绝对是金融计量经济学领域的一部里程碑式著作。它不仅仅是一本介绍模型的书籍，更是一本关于如何理解和量化金融市场“不确定性”的指南。作者以极其严谨的学术态度，将波动率建模的发展脉络梳理得井井有条。从最早的固定波动率假设，到ARCH模型的出现，再到GARCH及其各种变种，以及更复杂的随机波动率模型，每一步的发展都伴随着对先前模型的批判和改进。我特别欣赏书中关于GARCH模型扩展的介绍，例如EGARCH, GJR-GARCH等，它们有效地解决了标准GARCH模型无法捕捉的杠杆效应问题。作者在讲解这些模型时，不仅提供了数学推导，更重要的是，他深入剖析了这些模型在捕捉市场现象时的优势和不足，并且会对比不同模型在拟合实际数据时的表现。书中还涉及了波动率预测的挑战，以及如何构建有效的预测区间。这对于实际的投资决策和风险管理至关重要。作者讨论了不同的预测方法，并对它们的预测精度进行了比较分析。例如，他比较了基于历史数据的GARCH预测与基于因子模型的预测，以及它们在不同市场条件下的表现。此外，本书还探讨了波动率建模在宏观经济分析中的应用，例如，利用波动率作为衡量经济不确定性的指标，以及其与经济周期的关系。这让我看到了波动率建模的跨学科价值。对于我这样希望在学术研究领域有所突破的读者来说，这本书提供了宝贵的研究思路和方法论。
评分这本书《论波动率模型》对于那些希望深入理解金融市场底层运行逻辑的读者来说，简直是一场知识的盛宴。我一直觉得，市场价格的波动不仅仅是简单的涨跌，其背后蕴含着丰富的信息，而波动率正是这些信息最直接的体现。本书从最基础的方差和标准差概念出发，逐步引申到条件异方差模型，并详细介绍了ARCH家族模型。我尤其对书中关于ARCH模型参数解释的部分印象深刻。它不仅仅是一个数学公式，更是对市场“冲击”效应的量化，即过去价格变动对当前价格波动的影响程度。作者通过生动的案例，例如在经济衰退时期，市场波动性会显著放大，并且这种效应会持续一段时间，这让我对模型的理解更加透彻。之后，本书更是层层深入，介绍了GARCH模型，并详细阐述了它相对于ARCH模型的改进之处，即引入了滞后波动率项，使得模型能够更好地捕捉波动的持续性。我特别喜欢书中关于GARCH模型参数的经济学含义的解读，例如，α参数代表了近期冲击对波动率的影响程度，而β参数则代表了过去波动率对当前波动率的影响程度。这让我能够更深入地理解市场动能和惯性。书中还探讨了EGARCH和GJR-GARCH等模型，这些模型能够更好地捕捉市场中的“杠杆效应”，即负面冲击比正面冲击对波动率的影响更大。这对于我理解市场情绪和投资者行为非常有帮助。本书的结构清晰，逻辑严谨，而且案例丰富，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合。
评分在阅读《论波动率模型》之前，我对金融市场的波动性仅仅停留在“涨涨跌跌”的直观感受上。然而，这本书彻底改变了我对这一概念的认知。作者以一种极具条理性和深度的方式，将复杂的波动率建模理论娓娓道来。从最基础的方差概念讲起，逐步引入了ARCH模型，并且详细解释了模型中的各种参数如何反映市场冲击和波动持续性的特点。我印象非常深刻的是，作者通过大量的图表和实例，生动地展示了不同市场环境下波动率的变化规律。比如，在市场出现恐慌性抛售时，波动率会呈现爆发式增长，并且这种效应会持续一段时间。这让我对“条件异方差”有了非常深刻的理解。随后，本书介绍了GARCH模型，并详细阐述了它在捕捉波动持续性方面的优越性。作者对GARCH模型参数的解读，让我能够更清晰地理解哪些因素对波动率影响更大，是近期的市场冲击还是长期的波动趋势。我特别喜欢书中关于“杠杆效应”的讨论，即负面消息对波动率的影响往往比正面消息更大。这让我对市场情绪对价格波动的影响有了更深入的理解。此外，本书还深入探讨了随机波动率模型，这让我对金融市场的内在不确定性有了更深刻的认识。作者解释说，波动率本身也是一个随机过程，并且其变化受到多种因素的影响，这与传统模型中的假设有所不同。这部分内容对于我理解期权定价等复杂金融工具非常有帮助。
评分我在很久以前到过易聪的博客上，那个时候易聪还在博客，但是已经很少用了，但好歹还偶尔看看博客比如通过了我的申请。那个时候读了易聪不少博文，现在在读这本易聪的博士论文，果然亲切了很多，包括背后的结尾的引用论文，易聪早在08年博文里头就谈过自己经过金融危机都不太相信这些学术东西了，易聪坦言那个博士学位是为了吸引而不是骗那些面试者。可惜他的博客现在早已人去楼空了。现在读完易聪的博士论文，我都天啊，真的很理论，其实主要是在计算上复杂，模型不太复杂，也就是计量里面的虚拟变量和变结构的建模，但易聪居然真的去推导如此多的计算步骤，我都怀疑他真用C++去算得要多少行。这么复杂的模型难怪易聪自己估计都心里悬，好像他回国后没再搞这种东西了，去做生意了吧。
评分本书35p注脚有一个gatheral《波动率曲面》（2006）推导笔误的地方，我想起作者以前06，07年博客里面说他自己曾经指出一个大牛的笔误而收到回复受宠若惊。不会是这个gatheral吧，哈哈。易聪的金融工程书单影响了很多国内当时信息缺乏的本科做题家，当然，作者聪聪自己曾经也很信这个金融数学理论。我曾是他的粉丝，他的职业生涯真是满励志的，现在他是几十亿级别的私募董事长。不过作者本科是复旦数学的，比曾博智商还强，所以他的职业路不适合大多数人，我们这些普通人智商太低了，不适合读作者的金工书单。我也怀疑他实际操作的基金用的数学工具会超过他这本书的数学水平。如果未来有缘，我真希望有机会他给我这本书签个追星名字，我曾经也是作者的粉丝，大学里买了他的书还不自量力去读，时至今日，我知道他的路不适合我。
评分本书35p注脚有一个gatheral《波动率曲面》（2006）推导笔误的地方，我想起作者以前06，07年博客里面说他自己曾经指出一个大牛的笔误而收到回复受宠若惊。不会是这个gatheral吧，哈哈。易聪的金融工程书单影响了很多国内当时信息缺乏的本科做题家，当然，作者聪聪自己曾经也很信这个金融数学理论。我曾是他的粉丝，他的职业生涯真是满励志的，现在他是几十亿级别的私募董事长。不过作者本科是复旦数学的，比曾博智商还强，所以他的职业路不适合大多数人，我们这些普通人智商太低了，不适合读作者的金工书单。我也怀疑他实际操作的基金用的数学工具会超过他这本书的数学水平。如果未来有缘，我真希望有机会他给我这本书签个追星名字，我曾经也是作者的粉丝，大学里买了他的书还不自量力去读，时至今日，我知道他的路不适合我。
评分本书35p注脚有一个gatheral《波动率曲面》（2006）推导笔误的地方，我想起作者以前06，07年博客里面说他自己曾经指出一个大牛的笔误而收到回复受宠若惊。不会是这个gatheral吧，哈哈。易聪的金融工程书单影响了很多国内当时信息缺乏的本科做题家，当然，作者聪聪自己曾经也很信这个金融数学理论。我曾是他的粉丝，他的职业生涯真是满励志的，现在他是几十亿级别的私募董事长。不过作者本科是复旦数学的，比曾博智商还强，所以他的职业路不适合大多数人，我们这些普通人智商太低了，不适合读作者的金工书单。我也怀疑他实际操作的基金用的数学工具会超过他这本书的数学水平。如果未来有缘，我真希望有机会他给我这本书签个追星名字，我曾经也是作者的粉丝，大学里买了他的书还不自量力去读，时至今日，我知道他的路不适合我。
评分本书35p注脚有一个gatheral《波动率曲面》（2006）推导笔误的地方，我想起作者以前06，07年博客里面说他自己曾经指出一个大牛的笔误而收到回复受宠若惊。不会是这个gatheral吧，哈哈。易聪的金融工程书单影响了很多国内当时信息缺乏的本科做题家，当然，作者聪聪自己曾经也很信这个金融数学理论。我曾是他的粉丝，他的职业生涯真是满励志的，现在他是几十亿级别的私募董事长。不过作者本科是复旦数学的，比曾博智商还强，所以他的职业路不适合大多数人，我们这些普通人智商太低了，不适合读作者的金工书单。我也怀疑他实际操作的基金用的数学工具会超过他这本书的数学水平。如果未来有缘，我真希望有机会他给我这本书签个追星名字，我曾经也是作者的粉丝，大学里买了他的书还不自量力去读，时至今日，我知道他的路不适合我。
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