Introduction to Mathematical Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Stanley R. Pliska

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:1997-7-7

价格:USD 105.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781557869456

丛书系列:

图书标签:

• 经济
• 数学
• Finance
• pricing
• option
• Yale
• Finance-Mathematics
• 数学金融
• 金融工程
• 随机过程
• 期权定价
• 利率模型
• 风险管理
• 投资组合优化
• 金融数学
• Black-Scholes模型
• 蒙特卡洛模拟

《金融数学导论》 本书是一本面向初学者和有志于深入理解金融市场量化分析的读者的入门级教材。它旨在系统地介绍金融数学的基本概念、工具和方法，为读者构建坚实的理论基础，并为进一步学习高级金融模型打下坚实的基础。 本书内容概览： 本书的编写遵循循序渐进的原则，从最基础的金融概念出发，逐步引入数学工具，并最终应用于解决实际的金融问题。 第一部分：金融市场基础 引言： 本章将概述金融市场的基本组成部分，包括不同类型的金融工具（如股票、债券、期权、期货等）及其运作方式。我们将探讨金融市场在现代经济中的作用，以及量化分析在其中的重要性。 风险与回报： 深入探讨金融投资的核心概念——风险与回报。我们将介绍衡量风险和回报的各种指标，如预期收益、波动率、夏普比率等，并初步认识风险分散的原理。 无套利原理： 这是金融数学的基石之一。本章将详细阐述无套利原理，以及它如何指导我们构建金融模型和定价金融衍生品。我们将通过简单的例子说明无套利机会的稀缺性，以及市场如何迅速消除它们。 概率论基础： 为理解金融市场中的随机性，本章将回顾概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布、期望值、方差等。我们将重点关注在金融应用中常用的概率分布，例如正态分布和泊松分布。 第二部分：随机过程与建模 随机过程入门： 本章将介绍随机过程的概念，以及其在描述金融资产价格随时间演变中的应用。我们将重点关注马尔可夫过程和布朗运动（维纳过程）等关键的随机过程模型。 布朗运动与几何布朗运动： 详细介绍布朗运动的性质，并将其推广到几何布朗运动，这是描述股票价格最常用的模型之一。我们将分析几何布朗运动的随机微分方程及其解的性质。 随机微分方程： 本章将介绍随机微分方程（SDE）作为描述金融资产价格动态的强大工具。我们将学习如何理解和解一些基本的SDE，并探讨其在金融建模中的意义。 积分与微分的随机版： 引入伊藤积分和伊藤引理，这是处理随机微分方程的关键工具。我们将学习伊藤积分的定义和基本性质，以及伊藤引理如何在随机环境中进行函数微分。 第三部分：衍生品定价 期权基础： 本章将介绍期权合约的定义、类型（看涨期权、看跌期权）以及期权交易的基本策略。我们将初步理解期权的价值受标的资产价格、到期时间、波动率和无风险利率等因素的影响。 二叉树模型： 介绍一种直观且易于理解的期权定价模型——二叉树模型。通过离散的时间步骤，我们能够模拟资产价格的可能变动，并应用无套利原理来计算期权的公允价值。 布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型： 这是金融衍生品定价领域最著名、最经典的数学模型。本章将详细推导BSM期权定价公式，并分析模型中的关键假设及其影响。我们将探讨BSM模型的应用范围和局限性。 风险中性定价： 介绍风险中性定价的原理，以及它如何简化衍生品定价过程。我们将理解在风险中性测度下，所有资产的预期收益率都等于无风险利率，这使得我们能够将复杂问题转化为一个期望值计算。 希腊字母： 介绍期权对各种市场因素敏感度的度量——希腊字母（Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho）。我们将学习如何计算和解释这些希腊字母，以及它们在期权风险管理中的重要作用。 第四部分：利率模型与风险管理 债券定价与利率： 介绍债券的种类、收益率以及债券价格与利率之间的关系。我们将学习如何计算债券的到期收益率和久期，以衡量债券的利率风险。 短期利率模型： 介绍描述短期利率随机变动的基本模型，如Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross（CIR）模型。我们将探讨这些模型如何捕捉利率的均值回归性质和随机波动。 远期利率与互换： 介绍远期利率协议（FRA）和利率互换（IRS）等利率衍生品，并学习其定价方法。 基础风险管理概念： 引入金融风险管理的基本概念，包括市场风险、信用风险、操作风险等。我们将初步了解一些量化风险管理工具，如VaR（风险价值）。 本书特色： 概念清晰，逻辑严谨： 本书注重概念的清晰解释和逻辑的严谨推导，确保读者能够透彻理解金融数学的原理。 循序渐进，易于上手： 从基础概念开始，逐步引入复杂的数学工具和模型，非常适合初学者。 强调数学工具的应用： 理论讲解与实际应用相结合，展示了金融数学工具在解决实际金融问题中的威力。 丰富的例题与习题： 每章都配有详细的例题和适量的习题，帮助读者巩固所学知识。 理论与实践并重： 在介绍理论模型的同时，也穿插了对模型假设的讨论和对实际应用中可能遇到的挑战的分析。 目标读者： 本书适合金融工程、金融数学、数量金融、经济学、统计学等专业的本科生、研究生，以及在金融行业从事研究、交易、风险管理等工作的专业人士。对于希望系统学习金融量化知识的自学者，本书也是一个理想的选择。 通过本书的学习，读者将能够： 理解金融市场的基本运作机制。 掌握分析金融资产风险与回报的核心工具。 熟练运用概率论、随机过程等数学工具进行金融建模。 理解并应用经典的衍生品定价模型。 初步掌握利率模型和风险管理的基本概念。 本书致力于为读者打开一扇通往金融世界量化分析的大门，激发他们对金融数学的兴趣，并为他们在金融领域的进一步探索和发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，立刻就给人一种专业且严谨的学术气息。我原本是抱着一种试试看的心态翻开的，毕竟金融数学这个领域，市面上的教材多多少少都有点晦涩难懂。然而，这本书的开篇部分，关于概率论和随机过程的基础回顾，处理得相当得体。它没有像某些教科书那样直接扔给你一堆复杂的定义和定理，而是通过一些贴近实际的金融场景，比如股票价格的波动模拟，来引入这些数学工具。这种“先见其用，后究其理”的讲解方式，对于初学者来说，极大地降低了入门的心理门槛。特别是它对布朗运动的介绍，图文并茂，甚至加入了一些历史背景的叙述，让抽象的概念变得生动起来。而且，作者在章节末尾设置的“思考题”部分，设计得非常巧妙，它们不仅仅是简单的计算练习，更多的是引导读者去思考模型背后的经济学含义，这对于培养理论联系实际的能力至关重要。我个人特别欣赏它在基础理论部分所花费的心思，为后续更复杂的衍生品定价模型打下了坚实而可靠的地基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅厚重，但翻阅起来却出乎意料地流畅，这主要归功于其精妙的章节组织结构。它采取了一种由浅入深，层层递进的螺旋式上升结构。例如，在讨论二叉树模型时，它不是一下子就跳到Black-Scholes公式的推导，而是先从最简单的欧式看涨期权定价入手，逐步引入风险中性定价的哲学思想。随后，它将这种思路扩展到美式期权和奇异期权，每一步的过渡都显得那么自然而然，仿佛作者已经预料到了读者在学习过程中可能出现的困惑点，并提前设置好了“拐杖”。我特别喜欢它在推导随机微分方程（SDEs）时所使用的清晰的数学语言，那些偏微分方程（PDEs）的边界条件设定，在配合同步的金融解释后，不再是冷冰冰的数学符号，而是有了具体的经济学内涵。对于我这种更偏向应用侧的读者来说，这种平衡感是极其宝贵的。它让你清楚地知道，你手中的数学工具，究竟是如何被用来量化和对冲金融市场风险的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理数值方法和计算金融的部分，展现出了其作为现代教材的前瞻性。鉴于现代金融实践对实时定价和风险管理的需求，纯粹的解析解方法已经远远不够。这本书很早就引入了蒙特卡洛模拟和有限差分法。令人称赞的是，它不仅仅停留在理论介绍，而是附带了大量的伪代码和MATLAB/Python的实现思路。我尝试着对照书中的例子，自己用Python复现了几个简单的期权定价模型，发现书中的步骤描述得非常详尽，连同方差缩减技术（如控制变量法）的介绍都非常到位。这对于希望将理论知识转化为实际编程能力的读者来说，无疑是一笔巨大的财富。它没有把计算方法视为次要的补充，而是将其提升到了与解析方法同等重要的地位，充分体现了作者对当代金融工程实践的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

总结而言，这本书的深度和广度都达到了一个很高的水准，但最打动我的地方在于它始终如一地保持着一种“对话感”。作者的笔触非常清晰，即便是面对最复杂的随机微积分，他也能用清晰的逻辑链条将读者引导过去，避免了“突然跳跃”式的论证。对于那些已经有一定微积分基础，渴望系统性掌握金融数学核心框架的专业人士或高年级学生来说，这本书无疑是一座灯塔。它不仅仅是一本教科书，更像是一份结构严谨、逻辑清晰的知识地图，指引着我们在复杂的金融世界中寻找清晰的数学路径。我很少能找到一本在理论严谨性、实际应用性与阅读友好度之间达到如此完美平衡的著作。它确实配得上“经典”二字，值得反复研读，每一次重温都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的另一个亮点在于其丰富的案例分析和注释系统。这本书的脚注部分简直就是一本迷你版的金融词典和历史文献集。每当引入一个新的金融衍生工具概念，比如远期、互换或者更复杂的结构化产品时，作者总会在页脚处给出该工具的起源、市场惯例，甚至是相关的监管背景。这使得整本书的知识密度极高，但阅读体验却丝毫不显拥挤。我记得有一次在学习波动率微笑现象时，书中引用了上世纪八九十年代的一些市场数据来佐证理论的不足，这种结合历史数据的做法，极大地增强了理论的现实说服力。相比于那些只关注纯粹数学推导的教材，这本书更像是一位经验丰富的交易员兼数学家共同撰写的心得体会，它不仅告诉你“如何算”，更告诉你“为什么这么算”，以及“在真实世界中这会如何表现”。

评分☆☆☆☆☆

也是一本没看多少的书.. 不过感觉一般

评分☆☆☆☆☆

not bad at all, if u read it as an introductory book

评分☆☆☆☆☆

基础的书，还是从市场的结构出发，作者是UIC的教授

评分☆☆☆☆☆

一般般。

评分☆☆☆☆☆

也是一本没看多少的书.. 不过感觉一般