不完全金融市场风险最小套期保值及其应用

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出版者:中国财政经济出版社
作者:王春发
出品人:
页数:239
译者:
出版时间:2004-12
价格:15.0
装帧:平装
isbn号码:9787500576679
丛书系列:
图书标签:
  • 金融风险管理
  • 套期保值
  • 不完全市场
  • 投资组合优化
  • 金融工程
  • 数量金融
  • 风险模型
  • 资产定价
  • 金融数学
  • 投资策略
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具体描述

本书主要内容如下。第一章主要叙述本书所采用的基本模型和金融背景及其有关概念,并给出一些预备知识。第二章首先考虑一般未定权的风险最小套期保值问题。其次讨论一般支付过程的风险最小套期保值问题。第三章首先给出未定权的局部风险最小策略的定义,然后证明一个交易策略是局部风险最小的充分必要条件是其成本过程是与贴现价格的鞅部分正交的鞅。其次,我们讨论局部风险最小策略的存在性以及如何确定局部风险最小策略。最后,我们讨论局部风险最小策略关于计价单位变化的不变性。第四章首先在一般的框架下讨论均值-方差套期保值问题,其次研究×-投影问题。然后讨论均值-方差套期保值问题。最后我们还给出了一个关于随机利率下均值-方差最优策略的确定。最后我们给出了一个关于随机利率下均值-方差套期保值问题的结果。第五章将风险最小套期保值方法应用于投资连结保险合同。第六章考虑局部风险最小对冲方法的应用。第七章研究由于不完全信息而导致随机波动率的利率模型的套期保值问题。第八章在不完全信息情形下研究到期时间为T0未定权的均值-方差最小套期保值问题。第九章研究不完全市场情形中期货的套期保值问题。

好的,以下是为您构思的一份详细的图书简介,聚焦于一个与您提供的书名主题相近但又不完全相同的方向,旨在构建一个严谨、专业且富有吸引力的内容概述。 --- 图书简介:复杂系统中的不完备信息与动态最优策略:基于量化金融模型的视角 引言:不确定性下的决策科学前沿 在现代金融领域,资产定价、风险管理与投资组合优化一直是核心议题。传统的金融理论,如布莱克-斯科尔斯模型(BSM)和马科维茨的均值-方差分析,往往建立在理想化的完备市场假设之上。然而,现实世界的金融市场充满了摩擦、信息不对称、流动性约束以及非线性动态,这些因素共同构成了信息不完备性和市场结构复杂性的壁垒。 本书并非直接探讨“套期保值”这一具体操作,而是深入剖析支撑这一切的基础——在信息严重受限和市场结构不稳定的前提下,如何构建并执行稳健的、接近最优的动态决策策略。 我们将视角的焦点置于“不完备信息”这一系统性特征上,探讨其如何渗透到资产定价、衍生品估值乃至宏观经济预测的每一个环节。 本书面向的读者是具有扎实数理基础和金融工程背景的研究人员、高级金融分析师、量化基金经理以及致力于复杂系统建模的学者。全书结构严谨,逻辑推进层层递进,力求在理论深度与实际应用之间架起一座坚实的桥梁。 --- 第一部分:不完备信息环境下的基础理论重构 (Foundations in Incomplete Information Settings) 本部分旨在对金融建模的基石进行批判性反思,并引入处理不完备信息的核心工具。 第一章:完备性假设的边界与失效 信息的结构化缺失: 探讨真实市场中信息流的异质性、延迟性与非对称性。重点分析信息壁垒如何导致资产集的不完备性,以及这种不完备性如何影响状态空间的描绘。 摩擦成本的内生化: 不再将交易成本、借贷约束视为外生变量,而是将其内生化到动态规划框架中。引入交易影响模型(Market Impact Models)的初步概念,讨论最优执行的约束条件。 第二章:博弈论与信息不对称的交叉点 贝叶斯博弈论在金融中的应用: 建立基于信号传递和可信度评估的金融博弈模型。分析信息持有者(如内幕人士或高频交易者)如何利用信息优势影响市场价格。 信息集动态演化: 研究在多期博弈中,参与者如何根据观察到的市场反应,不断修正对其他参与者“真实类型”的信念(Belief Updating)。 第三章:非线性与随机波动性下的状态空间建模 高维状态空间的挑战: 随着模型参数的增多,精确刻画市场状态的难度剧增。本书引入降维技术和特征提取方法,以应对“维度灾难”。 随机波动性模型(Stochastic Volatility Models)的改进: 探讨在高频数据背景下,如何使用随机微分方程(SDEs)结合观测方程来估计隐藏的波动率过程,并特别关注未观测的系统性风险因子。 --- 第二部分:不完备信息下的最优决策框架 (Optimal Decision Frameworks under Uncertainty) 本部分的核心是将理论工具应用于构建动态决策算法,目标是在信息受限条件下实现长期绩效的最大化或风险的最小化。 第四章:动态规划与信息稀疏性 基于函数的近似方法(Function Approximation): 鉴于许多不完备信息问题难以求解解析解,本章详细介绍如何使用机器学习技术(如神经网络、高斯过程回归)来近似 Bellman 方程的解,特别是在高维状态空间中。 鲁棒控制理论的引入: 与传统的“最大化期望收益”不同,鲁棒控制关注的是在最坏情况下的表现。本章将其应用于市场模型,寻找对模型误差和未知冲击具有高容忍度的策略。 第五章:信息价值与最优获取 信息作为资产: 探讨信息本身的期权价值。当信息获取成本与收益需要动态权衡时,何时应该“等待”和“搜寻”信息,而不是立即交易? 最优采样策略: 在有限的观察窗口内,如何设计最优的数据采集频率和观测指标,以最大化信息增益,同时最小化运算延迟。这直接关系到策略的实时执行能力。 第六章:跨期限的风险对冲与对冲失效分析 虽然本书不直接聚焦于套期保值,但本章深入研究了对冲策略的失效机制,这与对冲的“不完全性”息息相关。 动态对冲与模型风险: 探讨当市场参数随时间变化(即对冲比率不再恒定)时,如何进行动态调整。重点分析模型假设(如对数正态分布)的失效如何导致对冲头寸的系统性偏差。 流动性约束下的对冲成本优化: 引入流动性作为影响对冲效果的关键因子。设计在流动性紧张时期能自动收缩对冲规模,以避免高昂冲击成本的策略。 --- 第三部分:复杂系统中的应用与实践案例 (Applications in Complex Financial Systems) 本部分将前述理论框架应用于实际的金融场景,展示如何处理现实世界中的复杂性。 第七章:高频交易中的延迟与噪声对策 订单簿的动态建模: 将订单簿视为一个高频更新的随机过程。利用卡尔曼滤波和粒子滤波技术,实时估计当前的真实买卖压力和潜在的流动性深度。 最优执行的风险边界: 探讨在高频环境中,策略必须在速度(反应延迟)和精度(信息质量)之间做出权衡。定义“可接受的执行风险”阈值。 第八章:宏观经济因子与资产组合的鲁棒性构建 因子模型的挑战: 传统的多因子模型依赖于对历史因子的稳定性的假设。本章考察在经济范式转换(Regime Shifts)时,因子模型表现的崩溃。 基于压力测试的组合优化: 引入情景分析和逆向压力测试(Adversarial Stress Testing),以确保投资组合在面对极端、非预期的宏观冲击时,其损失不会超过预设的鲁棒边界。 结论:迈向适应性金融工程 本书的最终目标是提供一个分析框架,使从业者和研究人员能够超越简化的完备市场模型,构建出在信息不确定性、模型误差和市场摩擦并存的复杂金融环境中,依然能够保持适应性(Adaptive)和鲁棒性(Robust)的决策系统。我们相信,对“不完备”的深入理解,是通往更安全、更有效金融实践的必由之路。 ---

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