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☆☆☆☆☆

出版者:上海财大出版社

作者:周洛华

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2005-5-1

价格:37.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810983471

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 金融工程学
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• 算法交易

《动态资产定价理论与应用》 一、本书内容概述 本书深入探讨了金融工程领域的核心——动态资产定价理论。它系统地介绍了在不同市场假设下，资产价格如何随时间演变，以及如何利用这些模型进行风险管理、投资组合优化和衍生品定价。本书侧重于理论的严谨性和数学推导的清晰性，同时辅以大量的实际案例分析，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并将其应用于解决复杂的金融问题。 二、核心理论框架 本书的核心理论框架建立在随机过程和最优控制论的基础上。我们从经典的布朗运动（Wiener过程）出发，逐步引入了更复杂的随机模型，如跳扩散模型、均值回归模型等，以捕捉金融市场中资产价格的多种动态特征。 随机过程基础： 详细阐述了马尔可夫过程、伊藤引理、随机微分方程等关键概念。这些工具是理解资产价格随机性的基石。 连续时间金融模型： Black-Scholes-Merton模型： 作为期权定价的里程碑，本书将对其基本假设、推导过程、模型局限性以及参数敏感性进行深入剖析。 Cox-Ross-Rubinstein（CRR）二叉树模型： 作为离散时间模型，CRR模型为理解欧式期权和美式期权定价提供了一个直观的框架，并与连续时间模型进行对比。 无套利定价理论： 详细介绍状态价格（state prices）和风险中性测度（risk-neutral measure）的概念，以及它们在构建公平定价公式中的作用。 资本资产定价模型（CAPM）的动态拓展： 探讨在动态环境下，风险溢价如何随时间和市场状况变化，以及其在投资决策中的含义。 多因子模型： 介绍Fama-French等经典多因子模型，并讨论如何将其推广到动态环境中，以更全面地解释资产收益的来源。 利率模型： Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross（CIR）模型、Hull-White模型： 详细讲解这些模型如何刻画利率的均值回归特性和随机波动，并应用于零息债券和利率衍生品的定价。 随机利率模型下的债券定价： 阐述如何利用前述利率模型，结合风险中性定价框架，推导出债券价格的动态演化。 三、风险管理与衍生品定价 本书将动态资产定价理论与金融工程的实际应用紧密结合，重点关注风险管理和衍生品定价。 风险度量： VaR（Value at Risk）： 介绍多种计算VaR的方法，包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法，并分析其在不同市场条件下的适用性。 CVaR（Conditional Value at Risk）/ES（Expected Shortfall）： 探讨CVaR作为VaR的补充，能够提供更全面的尾部风险信息。 Delta-Gamma-Vega Hedging： 详细阐述如何利用期权希腊字母（Greeks）进行头寸的动态对冲，以降低市场风险。 期权定价与对冲： 美式期权定价： 介绍二叉树模型、有限差分法和蒙特卡洛模拟法在美式期权定价中的应用，并讨论最优行权时机的判定。 奇异期权定价： 涵盖路径依赖期权（如亚式期权、回望期权）、敲入/敲出期权等的定价方法。 动态对冲策略： 深入分析Black-Scholes模型的动态对冲组合，以及在实际交易中遇到的挑战和解决方案。 信用风险建模： 结构性信用风险模型： 如Merton模型，探讨公司资产价值的随机性如何导致违约。 简化信用风险模型： 如Cox过程模型，直接对违约事件进行建模。 信用违约互换（CDS）定价： 基于上述信用风险模型，推导CDS的定价公式。 四、投资组合优化 本书还将动态资产定价理论应用于投资组合的构建和管理。 均值-方差分析的动态视角： 探讨在动态环境下，如何根据投资者对未来资产收益和风险的预期，构建最优投资组合。 动态投资组合选择： 介绍如何利用随机控制理论，在不同时间点和不同市场状态下，动态调整投资组合的构成。 行为金融学与动态资产定价的交织： 简要探讨非理性因素对资产价格动态的影响，以及在模型中如何尝试纳入这些因素。 五、实证分析与计算方法 理论与实践相结合是本书的一大特色。 蒙特卡洛模拟： 详细介绍蒙特卡洛方法在复杂衍生品定价、风险度量和投资组合回测中的应用，包括各种抽样技术。 数值方法： 讲解有限差分法、有限元法等数值技术，用于求解偏微分方程（PDEs），特别是在期权定价中。 案例分析： 选取了多个现实世界的金融案例，如对冲基金的风险管理、银行的利率风险暴露、保险公司的产品定价等，展示如何运用书中理论解决实际问题。 六、潜在读者 本书适合以下人群阅读： 金融工程、金融学、经济学、数学、统计学及相关专业的高年级本科生和研究生。 在金融机构（投资银行、对冲基金、商业银行、资产管理公司、保险公司等）从事量化分析、风险管理、交易、产品开发等工作的专业人士。 对金融市场的数学建模和理论分析感兴趣的学术研究人员。 通过研读本书，读者将能够深刻理解动态资产定价的精髓，掌握处理复杂金融工具和风险的强大分析工具，为在瞬息万变的金融市场中取得成功奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

鄙人修炼周先生的武学体系有限，半年时间只偷学了点皮毛，先总结出18掌秘笈，随着学习的不断深入，可能会扩成28掌、108掌。 第1掌：金融学核心：资产定价 目的：创造价值 第2掌：金融学三要素：信息，不确定性，能力 第3掌：金融学任督二脉---波动率和价格 第4掌：预期收...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，本来是想找点实用的交易策略或者风险管理方法。毕竟现在金融市场波动这么大，掌握一些量化工具，能做出更明智的决策，这是很多投资者，包括我，都非常渴望的。我翻阅了几章，发现这本书的侧重点完全不在我预期的方向上。它更多地是在介绍各种复杂的统计模型，比如蒙特卡洛模拟、时间序列分析，以及它们在金融领域的一些抽象应用。虽然我知道这些技术很重要，但书中缺乏具体的操作指南，也没有提供任何实际的编程代码或者软件工具的介绍。我就像手里拿着一个说明书，但却没有对应的机器。书里反复强调的“模型校准”和“参数估计”，我听着就头大，因为我对如何进行有效的模型选择和数据处理一窍不通。我期待的是那种“手把手教你”式的指导，告诉我如何获取数据、如何清洗数据、如何使用某个工具（比如Python或者R）来实现某个量化策略，然后又如何评估这个策略的有效性。然而，这本书给我的感觉是，它假设读者已经具备了相当扎实的编程和统计功底，可以直接进入到理论的探讨。而且，书中举的例子，大多是关于远期合约、互换之类的基础衍生品，这对于我这种对更复杂的期权策略、高频交易等感兴趣的读者来说，吸引力就没那么大了。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下的最深刻印象，就是它对数学的“偏爱”。我原本以为“金融工程”至少应该在金融的“情境”和“应用”上下更多的功夫，但这本书从一开始就展现出了它浓厚的学术研究风格。比如，在讲到投资组合优化的时候，它用了大量的篇幅来介绍均值-方差模型，并详细讲解了如何利用拉格朗日乘数法来求解最优权重。虽然我知道这是经典理论，但对于一个希望了解如何在实际中运用量化方法来构建多元化投资组合的读者来说，这本书显得有些过于理论化。它没有提到如何处理实际投资中的交易成本、流动性约束，或者如何考虑投资者的风险偏好和投资期限。我更希望看到的是，如何将这些数学模型落地，比如，如果我想构建一个包含股票、债券和商品的投资组合，我应该如何选择合适的模型？如何进行因子分析？以及如何根据市场变化动态调整我的投资组合？这些贴近实际操作的内容，在这本书里却很少见。书中的例子也大多是假设性的，缺乏现实世界数据的支持，这让我在理解和应用这些概念时，总觉得隔了一层。

评分☆☆☆☆☆

这本书我大概断断续续看了有小半年了，说实话，起初拿到这书的时候，对它的期望值挺高的。毕竟“中级”这个词，总让人觉得是那种既有深度又能让我吸收的，不像“高级”那样高不可攀，又比“入门”来得更扎实。但实际翻开第一页，我就有点蒙了。它开篇就谈论了各种概率分布的性质，什么柯西分布、对数正态分布，还有一些我都没听过的名字，让我感觉像是直接跳过了“金融”的“基础”，直接进入了“数学”的“深水区”。我尝试着去理解，翻回前面几章，发现作者用了大量的篇幅在讲各种微积分、线性代数在金融场景下的应用，比如风险中性定价模型里涉及到的偏微分方程，还有期权定价模型里的随机游走和布朗运动。这本来是挺有趣的，但书中给出的推导过程，细节太多，跳跃性也强，我感觉自己就像是在看一本高等数学的习题集，而不是一本金融工程的书。我花了很多时间去查阅各种资料，补习数学知识，但总感觉跟不上作者的思路。而且，书里的例子也多是理论上的，很少有结合实际市场的案例分析，比如某个具体的金融衍生品是如何定价的，或者在实际交易中会遇到哪些问题，这些内容书里几乎没有提到。我甚至开始怀疑，是不是我之前的金融知识储备还不够，导致理解起来这么吃力。总的来说，这本书对我来说，更像是一本数学工具书，而我原本期待的是一本能让我真正理解金融工程核心理念和应用的书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书给我的感觉有点“纸上谈兵”的意味。我本来想从里面学到一些在真实市场里能够直接应用的知识，比如如何利用金融工程的工具来规避风险，或者如何构建一个有效的投资组合。但读了半天，我发现它更多的是在讲解各种理论模型的数学推导和概念。比如，关于利率模型的章节，它深入探讨了布莱克-卡尔-休斯模型和雷纳德模型，给出了详细的数学公式和证明，但对于这些模型在实际债券定价、利率衍生品交易中的具体应用，以及它们各自的优缺点，介绍得却非常笼统。我感觉自己就像是在啃一本数学系的教科书，里面充满了各种符号和公式，却少了与金融实践的连接。我试图从中找到一些关于如何构建一个稳健的风险对冲策略的线索，但书中更多的只是在介绍各种风险度量指标，比如VaR和CVaR，以及它们背后的统计学原理，却没有提供具体的如何根据这些指标来制定交易计划的指导。我想知道，当一个模型预测到某种风险时，交易员应该如何调整仓位？或者，在极端市场环境下，这些模型是否会失效？这些实践层面的问题，在这本书里很难找到清晰的答案。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够了解金融工程在现代金融市场中的实际作用，以及如何利用它来解决一些棘手的金融问题，比如复杂的衍生品定价、风险管理或者资产定价。然而，这本书给我带来的感觉，更像是一份理论性的学术报告。在介绍各种金融工具的章节，比如期权和期货，它更多的是在讲解它们的定义、交易机制，以及一些基础的定价模型，比如二叉树模型。但是，对于如何理解和分析这些工具在实际市场中的应用场景，比如它们如何被用于套期保值、投机或者套利，以及在不同市场环境下，它们的价格如何波动，书中给出的解释显得比较肤浅。我期待的是能够通过这本书，看到一些实际的金融案例分析，比如某个公司是如何利用金融衍生品来管理汇率风险的，或者某个基金经理是如何利用量化策略来获取超额收益的。但这些内容在这本书里几乎找不到。它更像是在构建一个理论框架，而忽略了如何将这个框架与真实世界的金融活动连接起来。因此，对于想要学习如何实际运用金融工程知识的读者来说，这本书可能并不是一个理想的选择。

评分☆☆☆☆☆

只有在这里才学到了真正的金工

评分☆☆☆☆☆

以前读过周老师给本科生准备的《金融工程学》，昨天晚上读了给研究生的《中级金融工程学》，两本书架构基本相同，深度不同，中级的公式多了，例子也多了，但同样引人入胜。我这人读书多，很少佩服作者，周老师算一个，他能用简单的东西说出大道理，让我心悦诚服地改变自己的心智和行为模式。

评分☆☆☆☆☆

: F830/7232-2

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