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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Martin Baxter

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:1996-9-28

价格:USD 92.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521552899

丛书系列:

图书标签:

• 金融
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• 金融风险管理
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• Black-Scholes模型
• 蒙特卡洛模拟

探索金融市场的深度奥秘：一本关于衍生品定价与风险管理的权威著作 本书旨在为金融领域的专业人士、高级学生以及对复杂金融工具感兴趣的读者提供一个严谨而全面的视角，深入剖析现代金融市场中衍生品定价、风险管理以及资产负债表优化所依赖的核心数学模型和计量方法。我们聚焦于构建坚实的理论基础，并将其应用于解决实际操作中的复杂问题。 第一部分：金融市场基础与随机过程的数学工具 本部分为后续高级主题奠定必要的数学和金融学基础。我们首先回顾了金融市场的基本结构，包括无套利定价原则、市场摩擦的初步考量，以及金融资产（如股票、债券）的典型动态建模。 1. 随机微积分与布朗运动的深入解析： 传统的微积分在描述金融市场中的随机波动时显得力不从心。本书详尽阐述了维纳过程（布朗运动）的性质，包括其连续性、增量的独立性和正态性。在此基础上，我们引入伊藤积分，这是连接确定性微积分与随机微分方程（SDEs）的桥梁。读者将掌握如何精确地计算随机过程的期望、方差，并理解伊藤引理（Itô’s Lemma）在转换随机变量函数时的关键作用。我们通过具体的金融应用场景（如股价的几何布朗运动）来展示这些工具的威力。 2. 鞅论在金融中的应用： 鞅（Martingale）是金融数学中描述“公平游戏”的核心概念。本书详细探讨了什么是概率测度下的鞅，以及如何通过改变测度（如Girsanov定理）来实现从真实世界测度（物理测度）到风险中性测度（风险中性测度）的转换。理解风险中性定价框架是衍生品定价的基石，Girsanov定理的严谨推导和在建立风险中性世界中的实际应用，构成了本部分理论深度的核心。 3. 随机微分方程的求解技术： 我们超越了最常见的几何布朗运动模型，探讨了其他重要的SDEs，如Ornstein-Uhlenbeck过程和CIR（Cox-Ingersoll-Ross）过程。对于这些SDEs，我们将介绍求解偏微分方程（PDEs）的方法——如分离变量法和傅里叶变换法——将随机过程的演化转化为相应的Black-Scholes类PDE的求解问题。 第二部分：衍生品定价的核心模型与解析解 本部分将理论工具直接应用于金融衍生品的定价，重点关注那些具有解析解（Closed-form solutions）的模型，以便于理解和实现。 1. Black-Scholes-Merton（BSM）模型的精细化： BSM模型是金融衍生品定价的里程碑。我们不仅会复述其基本假设和公式，更深入探讨了其背后的金融经济学含义。关键在于，我们详细推导了BSM PDE，并展示了如何利用热方程的解来获得期权价格。此外，我们还将分析当模型假设被违反时（例如，当波动率不是常数时）模型的局限性，并引入“局部波动率”（Local Volatility）的概念作为过渡。 2. 欧式期权定价的扩展： 我们将讨论不同标的资产定价公式的变体，包括欧式看涨/看跌期权的平价关系（Put-Call Parity）在不同股息率环境下的修正。更重要的是，我们深入探讨了美式期权定价的复杂性，强调其提前行权特征使得解析解难以求得，并为后续的数值方法埋下伏笔。 3. 利率衍生品定价： 利率衍生品市场规模庞大且复杂。我们从远期利率和远期利率协议（FRAs）入手，逐步过渡到远期利率模型。本书将重点分析Hull-White模型的框架，该模型是关于短期利率的平方根过程（CIR模型）在风险中性测度下，通过调整漂移项以适应当前市场利率期限结构的方法。我们将展示如何利用该模型对利率互换（Swaps）和期权（Caps/Floors）进行精确估值。 第三部分：数值方法与复杂衍生品的估值 现实世界的衍生品往往不满足BSM模型中可导或具有简单解析解的条件。因此，本部分专注于使用计算方法来解决这些难题。 1. 二叉树模型与有限差分法： 对于具有离散时间特性的美式期权，二叉树模型提供了一种直观且实用的估值方法。我们将详细构建Cox-Ross-Rubinstein（CRR）二叉树模型，并展示如何利用动态规划的思想，从到期日回溯至当前时刻进行定价，特别关注如何处理美式期权在每一步的提前行权决策。在此基础上，我们转而探讨偏微分方程的离散化——有限差分法。我们将介绍显式、隐式以及Crank-Nicolson格式，并分析它们在处理时间方向和空间方向上的稳定性和收敛性。 2. 蒙特卡洛模拟技术（Monte Carlo Simulation）： 对于路径依赖性强的衍生品（如亚式期权、障碍期权）或多变量模型，蒙特卡洛方法是不可或缺的工具。本书将详细介绍如何利用随机数生成器模拟标的资产的随机路径。关键在于，我们不仅展示如何计算平均结果，更着重于如何通过方差削减技术（如控制变量法、重要性抽样法和条件期望法）来提高模拟的效率和精度，这对于实现高精度估值至关重要。 3. 希腊字母的计算与敏感性分析： 衍生品定价的最终目的是风险管理。本部分将系统地介绍Delta、Gamma、Vega、Theta等“希腊字母”的解析计算（基于BSM的封闭形式）以及数值计算方法（如有限差分逼近）。理解这些敏感度指标如何随市场参数变化而变化，是构建和对冲衍生品头寸的关键。 第四部分：波动率建模与风险管理实践 理解和预测波动率是现代金融工程的核心挑战。本部分超越了恒定波动率的假设，深入探究更现实的波动率动态模型。 1. 随机波动率模型（Stochastic Volatility）： 我们将重点分析Heston模型，该模型假设标的资产的波动率本身遵循一个随机过程（通常是CIR过程）。我们将详细推导出Heston模型的偏微分方程，并讨论其定价的解析解——这通常涉及到复平面上的积分计算。本书将剖析Heston模型如何解释“波动率微笑”（Volatility Smile）现象，这是标准BSM模型无法解释的。 2. 信用风险与违约模型： 衍生品定价的另一个重要维度是交易对手方的信用风险。我们将引入结构化模型（如Merton模型）和减除模型（Reduced-Form Models），如Jarrow-Turnbull模型，该模型使用跳过程（Jump process）来描述突发的违约事件。我们将探讨如何将这些违约概率整合到衍生品的风险中性定价框架中，以计算信用违约互换（CDS）的价格。 3. 动态对冲与最优执行： 在一个存在交易成本、流动性约束和不完全对冲的市场中，最优的对冲策略是什么？本书讨论了在考虑交易成本和离散交易频率的情况下，如何构建更贴近现实的动态对冲策略。此外，对于大额订单，最优执行理论（Optimal Execution Theory）变得至关重要，我们将介绍基于SDEs的优化框架，以最小化市场冲击成本。 本书的编写风格力求严谨而不失清晰，通过大量的数学推导、金融实例和对模型局限性的批判性讨论，旨在培养读者利用先进的数学工具解决复杂金融问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，确实只是如封面写的，an introduction。 在书中，作者大部分是用intuitive explanation代替了rigorous mathematics。所以，如果要完全理解Baxter and Rennie的Ideas和details，那需要读不少mathematics……  

评分☆☆☆☆☆

这本书，确实只是如封面写的，an introduction。 在书中，作者大部分是用intuitive explanation代替了rigorous mathematics。所以，如果要完全理解Baxter and Rennie的Ideas和details，那需要读不少mathematics……  

评分☆☆☆☆☆

这本书，确实只是如封面写的，an introduction。 在书中，作者大部分是用intuitive explanation代替了rigorous mathematics。所以，如果要完全理解Baxter and Rennie的Ideas和details，那需要读不少mathematics……  

评分☆☆☆☆☆

这本书，确实只是如封面写的，an introduction。 在书中，作者大部分是用intuitive explanation代替了rigorous mathematics。所以，如果要完全理解Baxter and Rennie的Ideas和details，那需要读不少mathematics……  

评分☆☆☆☆☆

123 123 123 123 主要基于Ito积分，从二叉树开始一直到通用模型，进行了广泛研究和讨论。 作为教材来说水平很高。如果把作者制定的扩展读物修完，那么基础还是打得比较牢固的。

评分☆☆☆☆☆

《Financial Calculus》这本书，在我看来，试图在金融领域与数学之间架起一座坚实的桥梁。作为一名对金融市场运作机制抱有浓厚兴趣的读者，我一直深信，深入理解市场的本质，需要超越表面的信息，去探究其底层逻辑。而数学，特别是微积分，无疑是揭示这种底层逻辑的有力工具。我常常觉得，金融市场中的许多现象，例如资产价格的波动、交易量的变化，以及金融衍生品的定价，都蕴含着复杂的动态关系，而这些关系往往可以通过数学模型来精确描述。我特别好奇，这本书是否会详细讲解如何利用微积分的工具，例如导数和积分，来分析金融资产的收益率、波动性，以及它们之间的相互关系。我期待书中能够提供清晰的解释，说明为何在期权定价中，时间是如此关键的因素，以及微积分如何帮助我们量化这种时间价值的流失。此外，我对书中是否会介绍一些更高级的金融建模技术，例如随机微分方程，以及它们如何被应用于模拟和预测金融市场的行为，抱有极高的兴趣。理解这些数学模型，不仅能够帮助我更深刻地理解金融市场的运作，还可能为我提供更有效的投资策略和风险管理方法。如果这本书能够以一种易于理解的方式，将复杂的数学概念与实际的金融应用相结合，那它将对我而言具有非凡的价值。

评分☆☆☆☆☆

我对《Financial Calculus》这本书的整体印象是，它试图将一些相对复杂的数学概念，例如微分方程、积分以及概率论中的某些分支，应用于理解和解决金融领域中的一些核心问题。我个人在金融领域的背景并不算特别扎实，但我一直对那些能够提供更深入洞察的理论工具抱有浓厚的兴趣。这本书吸引我的地方在于，它似乎提供了一种全新的视角来审视金融市场的运作机制。很多时候，我们在新闻或者日常的金融报道中接触到的信息，往往停留在宏观层面的分析，例如利率的变化、通货膨胀的预测，或者是一些具体的投资建议。然而，我总觉得这些分析缺少了一些能够解释“为什么”的底层逻辑。我相信，数学，特别是微积分，在这方面能够发挥至关重要的作用。它能够帮助我们理解金融资产价格是如何随着时间变化的，以及这些变化是如何受到各种因素影响的。例如，在期权定价中，理解隐含波动率的变化趋势，以及它如何影响期权价格的升降，需要借助对时间敏感性的数学描述。我对书中是否会涉及一些经典的金融模型，比如Black-Scholes期权定价模型，以及它是如何运用微积分原理进行推导和解释的，感到非常好奇。如果书中能够清晰地阐述这些模型背后的数学思想，并展示它们在实际金融交易中的应用，那么这本书的价值无疑将大大提升。我尤其希望能够了解，如何利用这些数学工具来量化金融风险，比如如何计算VaR（Value at Risk），以及如何通过风险对冲来降低投资组合的波动性。这些都是我一直想要深入了解的方面，而《Financial Calculus》似乎为我提供了这样一个学习的契机。

评分☆☆☆☆☆

一本名为《Financial Calculus》的书籍，我最近有幸翻阅了一部分。坦白说，在拿起这本书之前，我对“金融微积分”这个概念其实并没有一个非常清晰的认知。我一直认为金融领域更侧重于经济理论、市场分析以及投资策略的制定，而“微积分”这个词则让我联想到抽象的数学公式和复杂的推导过程，总觉得它们离我所理解的“实践性”金融操作有点距离。然而，这本书的出现，在某种程度上，挑战了我固有的思维模式。它似乎在试图搭建一座桥梁，连接起看似疏远的两个领域。我对其潜在的价值感到好奇，尤其是在理解金融市场中一些更深层次的、动态的变化方面。例如，很多金融产品，特别是衍生品，其定价和风险管理都涉及到对时间变化的敏感度，而微积分恰恰是描述这种连续变化的强大工具。我一直在思考，这本书是否能够揭示这些隐藏在市场波动背后的数学规律，是否能够提供一种更严谨、更量化的视角来审视金融世界的复杂性。此外，我对书中是否会深入探讨诸如随机过程、布朗运动等概念，以及它们在金融建模中的具体应用抱有很高的期待。毕竟，金融市场的许多变数，如股票价格的波动，在很大程度上具有随机性，理解这些随机过程的数学特性，对于构建有效的金融模型至关重要。我希望这本书不仅仅是罗列公式，而是能够通过清晰的解释和生动的例子，帮助读者理解这些数学工具是如何被应用于解决实际金融问题的，例如如何计算期权价格，如何进行风险对冲，以及如何构建投资组合。总而言之，我对《Financial Calculus》这本书充满了探索的欲望，渴望从中汲取知识，拓展我对金融世界的认知边界，并尝试理解那些更加抽象但却至关重要的数学原理在金融实践中的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名为《Financial Calculus》，在我看来，是一次深入金融世界数学肌理的探索之旅。我一直深信，金融市场的运行并非全然随机，而是存在着可以被数学工具捕捉和理解的内在逻辑。我常常思考，那些看似复杂多变的金融产品，例如期权和期货，其定价的背后是否隐藏着一套严谨的数学原理？是什么样的数学方法，能够帮助我们量化市场风险，预测价格变动，并最终制定出更有效的投资策略？这本书的名字，直接点明了其核心主题，让我充满了探索的欲望。我特别好奇，微积分，这个在科学和工程领域扮演着重要角色的学科，是如何被引入金融领域的。我期待书中能够详细讲解，如何利用微积分的概念，例如导数和积分，来描述金融资产收益率的累积效应和变化速度。我还对书中是否会涉及一些经典的金融模型，比如Black-Scholes期权定价模型，以及它背后所依赖的数学推导过程，感到非常好奇。如果这本书能够以清晰易懂的方式，将这些抽象的数学概念，例如随机过程和概率分布，与金融市场的实际应用联系起来，那将对我而言是巨大的启发。我希望能够通过阅读这本书，更深入地理解金融风险的量化和管理，以及如何利用数学工具来优化投资组合，从而在不确定的市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

从我粗略的翻阅来看，《Financial Calculus》似乎是一本旨在揭示金融世界数学之美的书籍。作为一个对金融市场运作机制一直充满好奇心的人，我总是在寻找能够提供更深层次理解的工具和理论。我常常觉得，那些金融市场中的价格波动、交易量变化、以及各种金融产品的定价，背后都隐藏着某种数学逻辑，只是我未能完全参透。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的大门。它试图将抽象的数学概念，例如导数、积分、以及可能涉及的随机过程，与金融市场的实际应用相结合。我一直好奇，为什么像期权这样的衍生品，其价格会如此复杂地受到多种因素的影响，而微积分是否能够提供一种清晰且系统化的方法来理解和计算这些价格？我对书中是否会深入探讨诸如“风险中性定价”等概念，以及它背后的数学原理，抱有极大的期待。毕竟，在金融的世界里，对未来的不确定性进行量化和管理，是至关重要的。我希望这本书能够通过生动地讲解，将那些看似晦涩的数学公式，转化为能够帮助我理解市场行为、优化投资策略的有力工具。例如，我一直想了解，如何在投资组合管理中应用数学方法，来平衡收益与风险，以及如何通过微积分的原理来计算和优化投资组合的夏普比率等指标。如果《Financial Calculus》能够在这方面提供清晰的指导和数学上的论证，那将对我个人的金融知识体系产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我拿起《Financial Calculus》这本书，心中涌起的是一种对知识探索的渴望，尤其是当这种知识能够连接起两个我一直以来都非常关注的领域：金融市场和数学。我一直觉得，金融市场虽然看起来是瞬息万变的，但其背后一定存在着某种可以被数学工具所捕捉和解释的规律。我常常思考，那些复杂的金融产品，例如期权和期货，它们的定价逻辑究竟是如何形成的？是什么样的数学原理，让它们在不同的市场环境下能够保持相对的稳定性，或者又会产生剧烈的波动？这本书的名字，直接点出了核心，我非常期待它能够揭示微积分在金融领域的独特魅力。我尤其想知道，书中是否会详细阐述如何利用微积分的概念，例如导数和积分，来描述金融资产收益率的累积效应和变化速度。我还对书中是否会涉及一些经典的金融模型，比如Black-Scholes期权定价模型，以及它背后所依赖的数学推导过程，感到非常好奇。如果这本书能够以清晰易懂的方式，将这些抽象的数学概念，例如随机过程和概率分布，与金融市场的实际应用联系起来，那将对我而言是巨大的启发。我希望能够通过阅读这本书，更深入地理解金融风险的量化和管理，以及如何利用数学工具来优化投资组合，从而在不确定的市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Financial Calculus》这本书，我首先想到的是，这是否是一本能够帮助我“量化”金融世界的神奇之书。我一直觉得，金融市场虽然充满人性和情绪的驱动，但其最终的价值体现，还是离不开数字和数学的支撑。然而，在我过去的学习和实践中，我更多地接触到的是定性的分析方法，例如对公司财报的解读，对行业趋势的判断，以及对宏观经济形势的预测。而对于那些更深层的、能够解释价格变动的数学模型，我总觉得有点遥不可及。这本书的名字，无疑点燃了我探索的兴趣。我特别好奇，微积分这个在科学和工程领域被广泛应用的工具，是如何被引入金融领域，并发挥其独特作用的。我设想，书中可能会探讨如何利用微积分的原理来理解金融资产的价格变动，以及如何通过数学模型来预测未来的价格走势。例如，在理解股票价格的波动性时，导数和积分可能扮演着关键的角色，它们能够描述价格变化的速度和累积效应。我对书中是否会涉及一些经典的金融模型，如Black-Scholes模型，以及它背后所蕴含的微积分思想，感到非常期待。如果这本书能够提供一种清晰的路径，让我能够理解这些模型是如何构建起来的，以及它们在实际的期权定价和风险管理中是如何应用的，那对我而言将是巨大的收获。此外，我也希望能够从书中了解到，如何利用数学方法来评估和管理金融风险，例如如何计算期权的时间价值衰减，以及如何进行有效的对冲操作。

评分☆☆☆☆☆

《Financial Calculus》这本书，给我带来了一种探索金融市场深层逻辑的奇妙感觉。作为一名对金融世界运作机制充满好奇的读者，我一直觉得，仅仅停留在定性分析层面是远远不够的。市场的价格波动、交易量的变化，以及各种金融产品的复杂定价，其背后一定隐藏着更深层的数学规律。这本书的名字，恰好触及了我一直以来想要深入了解的核心——数学在金融领域的力量。我尤其好奇，微积分，这个在物理科学和工程学中被广泛应用的工具，是如何被引入金融领域，并发挥其独特作用的。我设想，书中可能会详细讲解如何利用导数和积分来描述金融资产收益率的变化率和累积效应。我渴望了解，在期权定价等领域，微积分是如何被用来刻画时间价值的流失，以及如何构建出精确的定价模型。我对书中是否会涉及一些经典的金融模型，例如Black-Scholes期权定价模型，以及其背后的数学推导过程，感到非常期待。如果这本书能够清晰地展示，如何将抽象的数学概念，如随机过程和概率分布，转化为解决实际金融问题的有力工具，那将对我而言是极具价值的。我希望能够从中学习到如何量化金融风险，以及如何利用数学方法来优化投资组合，从而在波动的市场中找到更稳健的投资路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书，暂且称之为《Financial Calculus》，给我带来了一种既熟悉又陌生的阅读体验。熟悉，是因为金融市场本身就是我日常关注的焦点，我每天都会接触到关于股市、债市、汇市的新闻和分析。陌生，则是因为它所涉及的“微积分”这个词，在我过往的金融知识体系中，并没有占据一个核心的位置。我更习惯于从宏观经济学、产业分析、公司基本面等角度去理解金融市场，而将数学工具视为辅助分析的手段，而非理论的基石。但是，《Financial Calculus》似乎想要颠覆我这种认知。它在试图揭示隐藏在金融现象背后的数学结构，以及如何通过严谨的数学推导来建立更具预测性和解释力的金融模型。我一直在思考，这本书是否能够帮助我理解那些看似瞬息万变的金融市场，其实也遵循着某种内在的数学规律。例如，在一个充斥着不确定性和随机性的市场中，如何利用概率论和随机过程来构建模型，预测资产价格的未来走向，并进行有效的风险管理，是我非常感兴趣的方向。我期待书中能够清晰地阐述，微积分是如何被应用于理解金融衍生品定价的，比如如何通过偏微分方程来求解期权定价模型，以及这些模型如何能够帮助投资者更好地理解和管理风险。此外，我也想知道，这本书是否会讨论一些更高级的金融建模技术，例如蒙特卡洛模拟，以及它在金融分析中的应用。对于那些希望将理论知识与实践相结合的读者来说，能够通过数学工具来理解金融市场的深层运作机制，无疑是一种极具吸引力的学习方式。

评分☆☆☆☆☆

《Financial Calculus》这本书，对我而言，仿佛是一把钥匙，旨在开启金融市场背后隐藏的数学之门。作为一名对金融运作机制充满好奇的读者，我一直相信，任何市场的波动和定价，都必然遵循某种数学规律。我常常思考，那些看似复杂的金融衍生品，其价格是如何确定的？为什么在不同的市场条件下，它们的价格会发生如此巨大的变化？是什么样的数学原理，能够帮助我们理解和预测这些变化？这本书的名字，直接点出了其核心内容，让我对它的探索充满期待。我尤其好奇，微积分，这个在科学和工程领域被广泛应用的强大工具，是如何被引入金融领域的，又在其中扮演着怎样的角色。我设想，书中会详细阐述如何利用导数和积分来描述金融资产收益率的变化率和累积效应，并如何通过这些工具来构建金融模型。我对书中是否会涉及一些经典的金融模型，例如Black-Scholes期权定价模型，以及它背后所蕴含的微积分思想，感到非常期待。如果这本书能够以一种易于理解的方式，将抽象的数学概念与实际的金融应用相结合，那将对我而言具有非凡的价值。我希望能够从中学习到如何量化金融风险，以及如何利用数学方法来优化投资组合，从而在波动的市场中找到更稳健的投资路径。

评分☆☆☆☆☆

read and study

评分☆☆☆☆☆

辅以其学生的讲义最好 部分证明不够详细

评分☆☆☆☆☆

不错的入门书。概念清晰。内容不够全面，还需要和其他书补充阅读。

评分☆☆☆☆☆

Elegant!

评分☆☆☆☆☆

该书是 a course in financial calculus的前身之作，是英国精算师考试指定教材。对于随机分析的部分讲的还是不错的。随机分析与金融数学的入门书籍。