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出版者:经济科学出版社

作者:刘文龙，谭焕忠编著

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2005-8

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505850491

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 数学
• 高等数学
• 经济数学
• 微积分
• 线性代数
• 优化
• 模型
• 计量经济学
• 数学方法

好的，以下是一部名为《现代金融工程导论》的图书简介，该书内容与《经济数学》无关： 现代金融工程导论：从理论基石到前沿应用 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的现代金融工程框架。它不仅仅是一本理论教科书，更是一部连接复杂数学模型与真实金融市场运作的桥梁。全书从金融市场的基本结构和风险管理的哲学思想出发，逐步构建起量化金融的核心工具箱，涵盖了衍生品定价、风险对冲、投资组合优化以及高频交易策略的基础模型。 我们避开了纯粹的经济学理论推导，转而聚焦于金融工程实践中所必需的数学工具和计算方法。全书以严谨的数理逻辑为骨架，辅以大量经典案例和仿真实验，力求使读者不仅理解“模型是什么”，更能掌握“模型如何运作”及其在实际市场中的局限性。 本书特别强调了现代金融工程中对随机过程和数值方法的依赖。从布朗运动的特性到伊藤积分的构建，再到偏微分方程（PDEs）在期权定价中的应用，我们力求以清晰的步骤展现这些高级数学工具如何被有效地“驯服”并应用于金融实践。 第一部分：金融市场的基本结构与随机分析基础 本部分为后续所有高级模型的奠基石。我们首先审视了现代金融市场的运作机制，包括做市商制度、套利机会的识别与消失过程，以及风险（特别是系统性风险）的本质。 随机过程基础： 详细阐述了维纳过程（布朗运动）的数学特性，包括其独立增量、连续路径和二次变差。随后，我们引入了随机微分方程（SDEs）的求解框架，特别是几何布朗运动（GBM）模型，这是描述股票价格、汇率等资产价格变动的核心模型。（注：此部分内容不涉及经济学中的供需分析或宏观经济指标的推导。） 伊藤微积分： 对初学者而言，随机微积分是最具挑战性的部分之一。我们采用直观的视角，解释了为什么传统微积分不适用于描述金融市场中的随机波动，并详细介绍了伊藤引理（Itō’s Lemma）的推导和应用。重点演示了如何利用伊藤引理来推导资产价格过程的演化方程。 第二部分：衍生品定价与无套利原理 本部分是金融工程的核心战场——衍生工具的定价。我们确立了无套利定价理论（No-Arbitrage Pricing Theory）作为所有定价模型的根本约束。 风险中性测度（Q 测度）： 这是现代衍生品定价的基石。我们详尽地解释了从真实世界测度（P 测度）到风险中性测度（Q 测度）的变换原理，以及Girsanov定理在实现这种变换中的关键作用。本书强调，风险中性定价的核心在于利用对冲的有效性，而非对投资者风险偏好的具体假设。 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型及其拓展： 详细推导了著名的BSM偏微分方程，并给出了封闭解的解析形式。我们不仅关注其在欧式期权定价中的应用，更深入探讨了该模型背后的希腊字母（Greeks）——Delta、Gamma、Vega、Theta——作为衡量和管理期权风险的关键指标的实际计算与解读。此外，本书也涵盖了二叉树模型（Binomial Trees）作为数值求解BSM方程的直观替代方法。 局部波动率与随机波动模型： 认识到BSM模型对波动率恒定的假设过于理想化，我们引入了更复杂的模型。这包括Dupire的局部波动率模型，用于解释市场观察到的波动率微笑（Volatility Smile）现象，以及Heston等随机波动模型，用于捕捉波动率自身的随机性。 第三部分：风险管理与投资组合优化 本部分关注如何利用金融工程工具来管理和优化资本配置，尤其是在面对不确定性时。 现代投资组合理论（MPT）的量化视角： 我们摒弃了对传统经济学假设的过度依赖，转而关注马科维茨模型的二次规划（Quadratic Programming）求解过程。重点展示了如何利用历史数据计算协方差矩阵，并使用有效前沿（Efficient Frontier）来确定最优风险-回报组合。 风险度量（VaR与CVaR）： 风险度量是量化金融的关键输出。本书详细介绍了风险价值（Value at Risk, VaR）的计算方法，包括历史模拟法、参数法（基于正态分布假设）和蒙特卡洛模拟法。更重要的是，我们引入了条件风险价值（Conditional VaR, CVaR），作为对VaR在极端尾部风险度量上缺陷的改进，并展示其在优化约束条件中的应用。 动态对冲策略： 回顾了Delta对冲、Gamma对冲等静态对冲的局限性，并着重讨论了在交易成本和离散时间约束下，如何实现更精细的动态对冲。我们探讨了套期保值比率（Hedge Ratio）的计算，以及如何通过不断调整对冲头寸来逼近理论上的零风险状态。 第四部分：数值方法与计算金融 由于许多复杂的金融问题（如美式期权、带有奇异特征的衍生品）缺乏封闭解析解，本部分专注于高效、准确的数值计算技术。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 详述了蒙特卡洛方法在定价复杂路径依赖型衍生品中的应用，例如奇异期权。重点讲解了方差削减技术（Variance Reduction Techniques），如控制变量法（Control Variates）和重要性抽样法（Importance Sampling），这些是实际应用中提高模拟效率的关键。 有限差分方法（Finite Difference Methods）： 对于具有时间维度和多个底层资产的衍生品定价，有限差分法（特别是隐式和半隐式方法）是求解偏微分方程的有力工具。本书通过具体的Python或C++伪代码示例，演示了如何将BSM方程离散化，并在网格上迭代求解，特别是在处理美式期权和障碍期权（Bermudan/American Options）时表现出其优越性。 求解SDE的欧拉-马尔科夫方法： 在处理随机微分方程的路径模拟时，我们介绍了欧拉-马尔科夫（Euler-Maruyama）方法的原理、稳定性和收敛性，这是理解更复杂的随机模拟算法的基础。 总结与展望 《现代金融工程导论》旨在培养读者利用严谨的数学和计算方法解决实际金融问题的能力。本书侧重于模型构建、风险量化和数值实现，是为金融分析师、量化交易员、风险管理者以及数学、物理、计算机科学背景，希望转向金融领域的高级学生和专业人士量身定制的实用指南。本书不涉及宏观经济周期分析、货币政策或传统公司金融的价值评估方法，而是完全专注于资产定价和风险对冲的量化技术领域。

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读完这本所谓的“经济数学”后，我产生了一种强烈的被背叛感，好像我被邀请参加一场盛大的知识晚宴，结果只得到了一盘只有骨头的清汤。它的叙事节奏极其失衡，有时对一些极为琐碎的代数运算可以进行长达五页的絮叨，恨不得把每一个变量的取值范围都掰开了揉碎了讲，而一旦涉及到真正的经济学核心概念，比如“一般均衡理论”或者“动态规划”，作者的态度立刻变得敷衍，直接甩出一个结论，然后戛然而止，留下读者在空中抓挠。这种结构上的不均匀性让人非常抓狂。我记得在讲到时间序列分析时，它花了大量的篇幅介绍各种平稳性检验的数学推导，但我至今仍然不清楚如何用它提供的工具去准确预测下个季度的通货膨胀率，因为这部分内容的经济直觉解释几乎为零。这本书更像是一本优秀的、针对性极强的数学参考手册，只不过被人粗暴地贴上了“经济学”的标签。它缺乏必要的桥梁，无法帮助初学者将冷冰冰的数字转化为有意义的商业洞察。我更推荐去阅读那些专注于概念梳理而非公式堆砌的经典著作。

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这本书的难度曲线简直像珠穆朗玛峰，没有任何过渡性的斜坡。它在开篇几页就直接跳入了涉及多变量函数的偏微分方程求解，对于那些带着对经济学普遍好奇心而来的读者来说，这简直是精神上的“休克疗法”。作者似乎对“循序渐进”这个词汇一无所知，他仿佛认为每一个初学者都应该在进入这个领域之前，已经掌握了高等代数和拓扑学的全部知识。我尝试着去寻找一些直观的例子来佐证那些复杂的数学推导，但那些所谓的“应用案例”往往需要我们自行脑补掉大量缺失的背景信息。结果就是，我花费了大量精力去学习如何解一个方程，却从未真正理解这个方程在经济学上代表的意义，更别提如何将其应用到实际的商业分析中。这本书与其说是教学，不如说是一种筛选机制，它成功地将所有不够“硬核”的读者拒之门外，但留下的，很可能只是那些本来就对数学有深厚基础的人，这对拓展经济学的影响力而言，无疑是一种损失。

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这本书的排版和印刷质量简直是对知识的侮辱，完全不配出现在任何正规的书架上。纸张薄得像餐巾纸，油墨经常在关键的数学符号上洇开，使得那些本就难以辨认的希腊字母和上下标变得像是某种古老的象形文字。我必须在不同的光线下反复调整角度才能勉强区分一个上标“t”和一个下标“t”。更要命的是，书中图表的质量令人发指。那些二维和三维的图形，线条模糊不清，坐标轴的标签经常被裁切掉，或者干脆印成了灰蒙蒙的一片，使得我们试图理解的供需曲线和帕累托前沿看起来就像是孩子乱涂的蜡笔画。对于一本需要高度依赖视觉辅助来理解空间概念的书籍来说，这简直是致命的疏忽。我不得不花费额外的时间去网上搜索原作者可能提供的清晰图表，这完全打乱了我原有的学习计划。我怀疑这本书的编辑流程是否经历过任何质量控制，或者它只是匆忙赶制出来的盗版货，否则无法解释为何基础的阅读体验如此糟糕。

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这本书简直是场灾难，对任何试图理解现代经济学基础的读者来说都是如此。我花了整整一个周末的时间试图啃完其中的“微积分基础应用”章节，结果收获的只有满脑子的问号和对作者数学逻辑的深深怀疑。它似乎假定读者已经具备了数十年数学训练的功底，每一个公式推导都省略了最关键的中间步骤，仿佛我们都是行走的计算器。更别提那些被生硬地塞进经济学语境中的数学模型，它们既不能清晰地阐释经济现象，反而用一种冷酷的、抽象的符号系统将原本就令人头疼的经济学原理进一步包裹得密不透风。我尤其对其中关于“边际效用最大化”那部分感到愤怒，作者用一个极其复杂的拉格朗日乘数法来解释一个高中生都能理解的“权衡取舍”概念，其结果就是，我不仅没搞懂如何最大化效用，反而彻底忘记了效用本身代表什么。这本书更像是数学系学生为自己的高深理论找的一个蹩脚的“应用案例”，而不是一本真正的经济学入门读物。如果我的目标是成为一个痛苦的数学家，而不是一个合格的经济学从业者，我可能会给它更高的评价，但现实是，我需要的是能指导决策的工具，而不是一堆束之高阁的数学符号。

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从宏观经济学的视角来看待这本书，我会说它完全错过了时代的需求。它似乎停留在上世纪七八十年代的凯恩斯主义和新古典主义的交界点，对现代金融市场和行为经济学的最新进展避而不谈。书中对“理性预期”的讨论过于僵硬和理想化，完全没有考虑到现实世界中信息不对称和情绪波动对决策的巨大影响。当我在阅读关于最优控制理论的部分时，我突然意识到，这本书所描绘的经济世界，是一个只有完美计算者和信息完全透明的乌托邦，这和我们当下在处理气候变化、地缘政治风险或加密货币波动时所面对的现实环境相去甚远。它提供了一套优雅的理论框架，但这个框架的适用范围极其狭窄，甚至可以说是过时了。我需要的是能帮我理解当前世界复杂性的工具，而不是一套适用于真空环境的数学证明。这本书的内容更像是一份历史文献，而不是一本面向未来的教科书。

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