具体描述
Financial Modelling - Theory, Implementation and Practice is a unique combination of quantitative techniques, the application to financial problems and programming using Matlab. The book enables the reader to model, design and implement a wide range of financial models for derivatives pricing and asset allocation, providing practitioners with complete financial modelling workflow, from model choice, deriving prices and Greeks using (semi-) analytic and simulation techniques, and calibration even for exotic options. The book is split into three parts. The first part considers financial markets in general and looks at the complex models needed to handle observed structures, reviewing models based on diffusions including stochastic-local volatility models and (pure) jump processes. It shows the possible risk neutral densities, implied volatility surfaces, option pricing and typical paths for a variety of models including SABR, Heston, Bates, Bates-Hull-White, Displaced-Heston, or stochastic volatility versions of Variance Gamma, respectively Normal Inverse Gaussian models and finally, multi-dimensional models. The stochastic-local-volatility Libor market model with time-dependent parameters is considered and as an application how to price and risk-manage CMS spread products is demonstrated. The second part of the book deals with numerical methods which enables the reader to use the models of the first part for pricing and risk management, covering methods based on direct integration and Fourier transforms, and detailing the implementation of the COS, CONV, Carr-Madan method or Fourier-Space-Time Stepping. This is applied to pricing of European, Bermudan and exotic options as well as the calculation of the Greeks. The Monte Carlo simulation technique is outlined and bridge sampling is discussed in a Gaussian setting and for Levy processes. Computation of Greeks is covered using likelihood ratio methods and adjoint techniques. A chapter on state-of-the-art optimization algorithms rounds up the toolkit for applying advanced mathematical models to financial problems and the last chapter in this section of the book also serves as an introduction to model risk. The third part is devoted to the usage of Matlab, introducing the software package by describing the basic functions applied for financial engineering. The programming is approached from an object-oriented perspective with examples to propose a framework for calibration, hedging and the adjoint method for calculating Greeks in a Libor Market model. Source code used for producing the results and analysing the models is provided on the author's dedicated website, http://www.mathworks.de/matlabcentral/fileexchange/authors/246981
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用户评价
这本书的叙事风格，说它是教科书可能过于严肃，说它是实战手册又显得内容过于精炼和系统。我更愿意称其为一本“思维导图式的模型构建指南”。我发现作者极少使用那种长篇大论的说教，而是倾向于用流程图、决策树和结构化的章节来组织内容。比如，当讲解如何评估一个初创公司的价值时，它没有直接跳到DCF模型，而是先用一个明确的流程图展示了“信息收集—关键假设提炼—模型框架搭建—敏感性测试”的完整路径。这种结构化的呈现方式，极大地帮助了像我这样需要快速掌握新领域知识的读者。它不是强迫你记住每一个公式，而是帮你建立起一套完整的“思考流程”。此外，书中穿插的“陷阱提示”和“最佳实践”部分，简直是金句频出。这些小提示往往是作者在多年实践中踩过的坑总结出来的，比如“永远不要在输入单元格里直接输入计算公式”、“时间轴的设置必须与现金流频率保持一致”等等，这些都是血泪经验的结晶，对于初学者避免走弯路来说，价值连城。
评分对于非金融背景，但需要与金融部门紧密合作的业务人员来说，这本书的友好度超乎想象。我认识的几位市场和运营背景的同事，原本对电子表格中的复杂公式感到头疼，但他们反映这本书的入门门槛设置得非常合理。它从最基础的财务报表关系重建开始，循序渐进地引入固定资产折旧、营运资本的动态变化等概念。作者在解释这些概念时，总是用非常直观的商业逻辑来支撑，而不是纯粹的数学推导。例如，解释折旧对现金流的影响时，会结合实际的设备采购和报废流程进行说明，使得抽象的会计处理变得具象化。更关键的是，书中提供的练习案例都具有很强的商业场景代入感，让你在练习的过程中，不知不觉就掌握了模型搭建的底层逻辑。这本书真正做到了“授人以渔”，它没有试图让你成为一个公式的记忆库，而是让你成为一个能够基于商业事实，独立设计并运行有效财务模型的架构师。读完它，你会感到自己面对任何复杂的商业提问时，都有了一个清晰的、可量化的分析工具箱可用。
评分这本书绝对是金融学习者案头的必备良品，即便我之前已经接触过一些基础的财务分析框架，但直到翻开它，才真正领悟到“建模”二字的深度与广度。首先，作者在构建模型时的逻辑清晰得令人赞叹，每一个假设的引入、每一步公式的推导，都像是精心编排的乐章，层层递进，毫不拖沓。它并没有停留在教科书上那些抽象的理论堆砌，而是大量地融入了实战案例，无论是并购估值、资本预算还是风险敏感性分析，都能找到对应详尽的步骤拆解。我特别欣赏它在处理“不确定性”这一点上的态度。书中花了大量篇幅介绍蒙特卡洛模拟和情景分析，这远超我预期的内容深度。以往我总觉得这些高级工具遥不可及，但作者的讲解方式，结合书中提供的Excel操作截图和函数解析，使得复杂的技术门槛被巧妙地降了下来。读完前三分之一，我就感觉自己的分析思路一下子被拓宽了，不再是简单地套用模板，而是能够根据业务的实际情况，灵活地调整和优化模型结构。对于那些渴望从“报表阅读者”升级为“决策支持者”的专业人士来说，这本书的价值是无可替代的，它提供的是一套完整的、可落地执行的方法论，而不是空泛的知识点罗列。
评分与其他注重短期业绩预测的建模书籍不同，这本书的视野明显更加宏大，它更倾向于构建能够服务于长期战略决策的综合性模型。我尤其欣赏它对“资本结构优化”和“杠杆对股东回报的影响”这部分的处理。作者没有将债务和股权视为两个独立的模块，而是通过一个高度集成的融资模型，清晰地展示了边际融资成本如何影响企业的整体加权平均资本成本（WACC），以及由此反馈到估值中的过程。这种系统性的集成能力，是很多基础建模书籍所缺乏的。阅读过程中，我常常停下来，思考书中所述的原理如何映射到我正在跟进的真实项目上。比如，当书中讨论到如何处理税盾效应的可持续性时，我立刻联想到了我们公司某个项目的长期税务规划问题。这本书不仅教会了我“如何做”，更重要的是教会了我“为什么这么做，以及不同选择的长期后果是什么”。它促使读者跳出季度报告的束缚，真正从企业生命周期的角度去审视财务数据。
评分说实话，我拿到这本书的时候，并没有抱太大希望，毕竟市面上关于金融建模的书籍汗牛充栋，很多内容无非是把一些常见的财务比率和折现现金流公式重新组合一遍。然而，这本《Financial Modelling》给我的惊喜是持续性的。它最让我眼前一亮的是对“模型治理”和“健壮性测试”的强调。作者非常清楚地指出了一个事实：一个漂亮的、复杂的模型如果充满了隐藏的错误或者不合理的假设，其价值为零，甚至是有害的。书中深入探讨了如何设计清晰的输入区、计算区和输出区的规范，如何利用条件格式和数据验证来避免人为错误，这些看似“工程学”的内容，恰恰是决定一个模型能否在实际工作中被信任的关键。我过去参与过好几个项目，最后模型崩塌或被高层质疑，原因往往就在于这些基础但极其重要的规范性缺失。这本书像一位经验丰富的前辈，手把手教你如何“盖一座不会塌的楼”，而不是仅仅教你如何画出漂亮的蓝图。它不仅仅是关于“如何计算”，更是关于“如何负责任地计算”，这种职业素养的渗透，使得整本书的格调都提升了一个档次，非常适合那些注重细节和严谨性的读者。
评分别问为什么，我也是需要赚钱养家的。。。 特么的不是为了银子谁读这破玩意啊啊啊啊啊啊啊！！！！！
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