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出版者:高等教育出版社

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页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:10.70元

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isbn号码:9787040034356

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现代金融工程导论 作者： 某知名量化金融专家及资深教授 出版社： 顶尖学术出版社 装帧： 精装，附带在线资源访问码 定价： 人民币 380.00 元 --- 内容简介： 《现代金融工程导论》是一部全面、深入且极具实践指导意义的著作，旨在为读者构建一个坚实的现代金融理论和工具箱基础。本书超越了传统的金融学范畴，聚焦于那些驱动当代资本市场运行的核心数学模型、计算方法以及风险管理策略。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从基础随机过程理论到复杂衍生品定价的完整体系，适合金融工程、量化金融、风险管理、以及应用数学等领域的学生、研究人员和行业专业人士参考。 本书的撰写基于最新的学术研究成果和华尔街的实际操作经验，力求在理论的深度与应用的广度之间取得完美的平衡。 第一部分：金融数学基础与随机过程（The Mathematical Foundation） 本部分为后续所有高级主题打下坚实的基础。我们首先回顾必要的概率论和测度论知识，特别是针对金融应用的关键概念，例如条件期望、鞅（Martingale）的概念及其在无套利定价中的核心地位。 重点章节概述： 1. 布朗运动与随机微积分： 详细阐述了维纳过程（Wiener Process）的性质，包括其连续性、独立增量和正态分布。引入伊藤积分（Itô Integral）的概念，这是所有连续时间金融模型的核心工具。我们将严格推导伊藤等距性质（Isometry）和伊藤链式法则（Itô’s Lemma），并用清晰的例子说明为何标准微积分不适用于随机微分方程（SDEs）。 2. 随机微分方程（SDEs）与金融模型： 深入探讨了几种重要的 SDEs，包括几何布朗运动（Geometric Brownian Motion, GBM），它是Black-Scholes模型的基石。此外，还介绍了引入随机利率和随机波动率的更复杂 SDE 框架，如CIR模型和Heston模型的基础形式。 3. 鞅与风险中性定价： 讲解了如何利用风险中性测度（Risk-Neutral Measure）将实际概率下的资产定价问题转化为一个更易于处理的期望问题。详述了Girsanov定理的应用，即如何在不同测度之间进行转换，确保无套利定价原理的成立。 第二部分：衍生品定价的核心理论（Core Derivatives Pricing） 此部分是本书的核心，重点关注如何使用第一部分建立的工具对各类金融衍生品进行精确的价值评估。 重点章节概述： 1. Black-Scholes-Merton 模型详解： 提供了 Black-Scholes 方程的详细推导过程，包括其偏微分方程（PDE）形式和解析解。对于欧式期权、看涨与看跌平价关系进行了深入探讨。 2. 有限差分法与数值定价： 鉴于许多复杂期权（如奇异期权、美式期权）不存在封闭解，本书详细介绍了数值方法。重点讲解了二叉树模型（Binomial Trees）的构建和应用，随后过渡到更强大的有限差分方法（Finite Difference Methods），包括显式、隐式和Crank-Nicolson方案，并讨论了它们的稳定性和收敛性。 3. 蒙特卡洛模拟在定价中的应用： 教授如何利用蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）来模拟资产价格路径，尤其适用于路径依赖期权（如亚式期权）。重点介绍方差缩减技术，如控制变量法（Control Variates）和重要性抽样（Importance Sampling），以提高估计的效率和精度。 第三部分：利率模型与固定收益产品（Interest Rate Modeling） 本部分专注于利率衍生品市场，这是金融工程领域中复杂性最高的领域之一。 重点章节概述： 1. 短期利率模型： 详细介绍了 Hull-White 模型、Vasicek 模型和 CIR 模型。重点分析这些模型如何反映短期利率的均值回归特性和随机性，并如何通过校准到市场零息债券价格来确定模型参数。 2. 远期利率与掉期定价： 清晰解释了远期利率协议（FRA）和利率互换（Interest Rate Swaps, IRS）的定价原理，如何利用远期测度（Forward Measure）简化这些产品的定价过程。 3. 期限结构模型： 介绍了更先进的、能够捕捉利率波动率微笑现象的随机利率模型，例如Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，并讨论其在构建全套利率衍生品定价框架中的作用。 第四部分：风险管理与希腊字母分析（Risk Management and Greeks） 金融工程的最终目标是量化和管理风险。本部分将理论模型与实际风险控制紧密结合。 重点章节概述： 1. Delta、Gamma、Vega：敏感性分析： 详细推导了 Black-Scholes 模型下所有主要希腊字母（Greeks）的解析公式。讲解了如何利用这些敏感性指标进行投资组合的动态对冲（Dynamic Hedging）策略，特别是Delta对冲的局限性。 2. VaR 与 ES 计量： 介绍了衡量市场风险的两种主流方法：风险价值（Value at Risk, VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）。对比了历史模拟法、参数法和蒙特卡洛法在计算 VaR 和 ES 时的优缺点，并讨论了尾部风险（Tail Risk）的捕捉。 3. 模型风险与校准： 讨论了模型选择、参数估计和模型假设错误带来的风险。强调了在实际应用中，模型必须持续地与市场数据（如波动率微笑和偏度）进行校准的重要性。 --- 本书特色： 深度与广度兼备： 理论推导严谨，同时提供了丰富的工程实现思路。 注重计算实践： 大量章节嵌入了伪代码和算法描述，便于读者将其转化为实际的编程实现。 清晰的数学脉络： 确保读者理解每一步数学操作背后的金融经济学含义。 案例驱动： 配备了来自真实市场的案例分析，帮助理解理论在极端市场条件下的表现。 无论您是希望在投资银行从事量化分析，在资产管理公司构建对冲策略，还是在金融科技领域进行建模创新，本书都将是您不可或缺的理论基石和实用指南。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直对那些复杂的统计模型感到头疼，总觉得理论和实际应用之间有一道鸿沟。读了这本书，我才发现，原来那些看似高深的数学工具，只要用对了方法，就能在商业决策中发挥出惊人的威力。作者的讲解方式非常注重直观理解，大量使用贴近生活的案例来阐释抽象概念，比如如何用概率论来评估投资风险，或者如何运用线性规划来优化供应链管理。我尤其欣赏它在软件操作上的指导，不是那种干巴巴的步骤罗列，而是结合具体问题的分析过程，手把手地教你如何将理论转化为实际的电子表格模型。这本书的结构安排也很合理，从基础的描述性统计开始，逐步深入到更复杂的预测模型，每一步都稳扎稳打，让人很有成就感。读完之后，我对数据分析的信心倍增，感觉自己终于掌握了一套实用的“商业武器”。

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这本书的排版和图表设计简直是一场视觉灾难，内容上虽然扎实，但在可读性上却大打折扣。大量的公式堆砌在一起，缺乏必要的留白和清晰的逻辑分隔，常常需要我反复阅读同一段文字，才能确定哪个符号代表什么变量。而且，虽然它试图用案例来佐证理论，但那些案例的情境设定显得有些陈旧和脱离现代商业环境，比如很多例子还是基于传统的制造业管理，对于互联网、金融科技等新兴领域的适用性就显得捉襟见肘。我希望作者在再版时能重点关注一下视觉层面的优化和案例的现代化。说实话，如果不是因为里面的核心算法讲解确实精辟，我可能早就因为阅读体验太差而放弃了。它就像一块未经雕琢的璞玉，内在价值极高，但外在包装实在需要加强，让人提不起翻开它的欲望。

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这本书最大的亮点在于它对“决策制定”流程的全面覆盖。它不仅仅停留在单个数学模型的讲解上，而是将优化理论、风险评估、预测分析串联成一个完整的决策闭环。我特别欣赏它在不确定性决策部分的处理方式，引入了决策树和蒙特卡洛模拟这些工具，生动地展示了在信息不完全的情况下，如何量化和管理风险。这对我理解项目管理中的风险对冲策略非常有帮助。作者的叙述风格非常像一位经验丰富的顾问在指导你完成一个大型咨询项目，每一步都有明确的目的和产出要求。它真正教会我的不是如何解开一道数学题，而是如何构建一个结构化的思维框架去面对复杂的商业难题，这是一种更高层次的能力培养，非常推荐给正在向高阶管理岗位迈进的专业人士。

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老实说，我本来对“管理数学”这类书籍抱有一种怀疑态度，总觉得它们要么过于理论化，让人昏昏欲睡，要么就是过于简化，失去了数学的严谨性。但是这本书彻底颠覆了我的看法。它在保持数学深度和严谨性的同时，成功地找到了连接课堂知识和职场需求的桥梁。我最喜欢的一点是，它没有回避那些棘手的模型，比如时间序列分析中的平稳性检验，或者回归分析中的多重共线性处理，而是用非常清晰的逻辑线条把这些难点一一攻克。作者似乎非常理解初学者在面对这些复杂问题时的困惑，因此在关键的推导步骤上，都会给出非常详尽的数学背景解释，这一点对于我这种需要经常向非技术背景的同事解释分析结果的人来说，简直是救命稻草。它不只是教你怎么算，更重要的是教你“为什么”要这么算，这种思维上的训练，比任何计算技巧都宝贵得多。

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如果你期待一本能让你轻松读完，然后就能在工作中大杀四方的“速成宝典”，那你可能会失望。这本书的阅读体验更像是一场需要投入精力的马拉松。它要求你真正去思考，去动手实践书中的每一个习题和案例。我记得有一次，我在尝试用非线性规划解决一个资源分配问题时，卡在了目标函数的设定上，足足花了一个下午才理清思路。但正是这种“卡住”的感觉，促使我去查阅更多的资料，并最终理解了背后的原理。这本书的魅力就在于它的“硬核”，它不会因为怕你看不懂就降低标准。对于那些真正想把数学工具融会贯通，成为数据驱动型决策者的专业人士来说，这本书提供的知识密度和深度是毋庸置疑的，它为你打下的是坚实的理论地基，而不是华而不实的表面装饰。

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