Introduction to Stochastic Calculus Applied to Finance (Stochastic Modeling) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Damien Lamberton

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:1996-06-01

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412718007

丛书系列:

图书标签:

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金融市场深度解析：随机过程与量化建模的基石 本书旨在为读者提供一个严谨而全面的视角，深入探索金融市场运行背后的数学原理。不同于市场上许多仅聚焦于单一量化工具或特定应用的书籍，本书着重于构建一套完整的随机分析框架，并以此为基础，深入剖析各类金融衍生品定价、风险管理以及投资组合优化等核心问题。读者将在此过程中，不仅掌握必要的数学工具，更能理解这些工具如何被巧妙地应用于理解和驾驭复杂的金融现实。 核心内容聚焦： 本书的核心在于随机微积分在金融建模中的应用，但这并非枯燥的数学推导堆砌，而是以清晰的逻辑和丰富的金融案例，逐步引导读者构建起对金融市场随机性的深刻认知。 随机过程的基础构建： 我们将从布朗运动（也称维纳过程）这一最基础也是最重要的金融市场随机过程模型出发。本书将详细介绍其定义、性质，例如独立增量、平稳增量、高斯分布以及连续路径等，并着重阐述其在模拟股票价格、利率变动等金融资产价格随机波动方面的核心作用。读者将学习如何理解和构建不同类型的随机过程，例如泊松过程在描述离散事件（如交易发生）中的应用，以及它们如何共同构建更复杂的市场动态模型。 随机微积分的理论精髓： 随机微积分是理解金融市场动态的关键。本书将系统介绍伊藤引理（Itô's Lemma），这是随机微积分的核心工具，它允许我们对随机过程的函数进行微分。我们将详细推导其公式，并结合具体的金融场景，例如期权定价，展示如何利用伊藤引理来推导相应的偏微分方程（PDE）。此外，本书还将深入探讨随机积分（Stochastic Integrals），包括伊藤积分和Stratonovich积分，分析它们在金融建模中的不同含义和适用性，并重点讲解如何处理随机积分的性质，例如其期望和方差。 金融衍生品定价的数学框架： 衍生品定价是随机微积分在金融领域最广泛和成功的应用之一。本书将以Black-Scholes-Merton模型为例，详细讲解如何利用随机微积分和偏微分方程（PDE）技术来推导期权定价公式。我们将分析模型中的关键假设，例如股票价格服从几何布朗运动，并探讨这些假设在现实中的局限性。此外，本书还将介绍风险中性定价（Risk-Neutral Pricing）的概念，解释为何在风险中性世界中进行定价是合理的，以及如何通过风险中性测度下的期望来计算衍生品价格。除了期权，本书还将触及其他衍生品，如利率衍生品、信用衍生品等的定价思路，展示随机微积分在更广泛领域的适用性。 风险管理与资产定价的量化方法： 除了衍生品定价，本书还将深入探讨随机过程在风险管理和资产定价中的应用。读者将学习如何利用随机过程来度量和管理市场风险，例如VaR（Value at Risk）的计算，以及如何通过蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来估计风险暴露。在资产定价方面，本书将介绍资本资产定价模型（CAPM）和其更高级的形式，探讨如何利用随机过程来建模资产的期望收益和风险，并解释它们在投资决策中的作用。 高阶建模技术与前沿展望： 为了使读者对金融市场的理解更加全面，本书还将涉及一些更高级的建模技术。例如，局部随机波动模型（Local Stochastic Volatility Models）和随机波动性模型（Stochastic Volatility Models）将得到详细介绍，它们能够更好地捕捉金融市场中波动率本身的随机性。此外，本书还会简要介绍一些近期在金融数学领域的研究进展，例如跳扩散过程（Jump-Diffusion Processes）在描述市场极端事件中的作用，以及一些基于机器学习的量化建模方法，为读者提供对未来发展方向的洞察。 本书特点： 严谨与直观并重： 本书在保证数学严谨性的同时，注重概念的直观解释和金融意义的阐述，力求让读者理解“为什么”而不是仅仅知道“怎么做”。 案例驱动： 全书贯穿大量精心设计的金融案例，从股票期权定价到利率掉期，帮助读者将抽象的数学概念与实际金融业务联系起来。 循序渐进的结构： 内容安排由浅入深，从基础概念到复杂模型，确保读者能够逐步掌握相关知识。 强调理解而非记忆： 本书鼓励读者深入理解每一个数学工具的内在逻辑和金融含义，而非死记硬背公式。 通过学习本书，读者将能够构建一个坚实的金融量化分析基础，掌握一套强大的数学工具，从而更自信地应对金融市场中的挑战，并为进一步深入研究金融工程、量化投资和风险管理等领域打下坚实的基础。无论您是金融学专业学生、研究人员，还是希望提升自身量化能力的金融从业者，本书都将是您不可或缺的指南。

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随着金融市场的全球化和复杂化，传统的确定性模型已经难以完全捕捉市场中的风险和波动。随机微积分的出现，为我们理解和应对这种不确定性提供了全新的视角。这本书的出现，正是我所期待的。我希望它能够不仅仅局限于理论知识的传授，更重要的是能够启发我如何将这些数学工具灵活地运用到实际的金融场景中。比如，在进行金融产品的创新设计、风险敞口的管理，或者在宏观经济预测等方面，如何利用随机微积分的思想来构建更 robust 的模型。我期待这本书能够引领我进入一个更深层次的量化金融世界。

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这本书的封面设计相当朴实，没有那种花里胡哨的插画，只有清晰的书名和作者信息，这让我一开始对它抱有很高的期望，觉得它一定是一本内容扎实、直击核心的学术专著。翻开书页，首先映入眼帘的是目录，它详细列出了从基础的概率论到复杂的随机微分方程以及它们在金融建模中的具体应用，这种结构安排很清晰，预示着作者会循序渐进地引导读者进入这个复杂而迷人的领域。我特别关注了关于布朗运动、伊藤引理、随机控制等章节的安排，这些都是理解随机微积分的关键概念，希望作者能够用清晰易懂的方式来阐述，毕竟对于许多初学者来说，这些抽象的概念往往是最大的拦路虎。

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我是一名正在准备撰写金融学毕业论文的研究生，研究方向涉及到金融衍生品的定价和风险对冲。这本书的出现，无疑给我提供了一个绝佳的学习资源。我急切地想知道书中是否会深入探讨如何利用随机微积分来推导和分析各种衍生品的价格模型，比如股票期权、债券期权等。同时，我也希望它能提供一些关于如何构建风险管理模型，例如VaR（Value at Risk）的计算方法，以及如何通过对冲策略来降低投资组合的风险。书中是否有相关的文献引用或者进一步阅读的建议，对于我进行深入研究非常有帮助。

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这本书的排版和字体是我阅读体验中非常看重的一环。我喜欢清晰、易读的字体，以及合理的页边距和行间距。如果书中能够采用分栏排版，并且将公式和定理用醒目的方式标示出来，那么阅读起来一定会更加流畅。此外，我也会关注书中是否有足够多的插图和图表来辅助理解，尤其是在解释复杂的随机过程或者金融模型时。直观的图形化展示往往比纯粹的文字描述更容易让人接受和理解。如果书中还附带了习题，并且习题的难度设置能够循序渐进，从基础巩固到应用拓展，那么这本书的教学效果将会大大提升。

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我一直对金融市场中那些难以捉摸的波动性感到好奇，也知道随机微积分在其中扮演着至关重要的角色，所以当看到这本书的书名时，就毫不犹豫地将其加入到我的书单里。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带我深入理解金融资产价格变动的随机过程，揭示那些隐藏在价格波动背后的数学规律。特别是关于期权定价、风险管理和资产组合优化等金融应用部分，我非常期待能够从中找到清晰的数学模型和实用的分析工具，从而能够更好地理解和应对金融市场的不确定性。书中是否会涉及一些经典的金融模型，比如Black-Scholes模型，以及如何用随机微积分的思想来推导和扩展这些模型，是我非常感兴趣的一个方面。

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在学习随机微积分的过程中，我曾经遇到过一些概念上的瓶颈，比如伊藤引理的推导过程以及随机微分方程的解的存在性和唯一性等问题。我希望这本书能够以一种更加易于理解的方式来阐述这些关键点，并且提供充分的解释和例证。如果书中能够从直观的几何意义或者物理意义上来解释这些抽象的概念，那将对我理解它们至关重要。我也会留意书中是否会提供一些关于如何数值求解随机微分方程的方法，以及这些数值方法的优缺点，因为在实际应用中，很多时候需要依赖数值方法来得到问题的近似解。

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我对金融市场的非线性动力学和混沌理论一直保持着浓厚的兴趣。虽然这本书的书名并没有直接提及这些概念，但我相信随机微积分作为描述随机过程的强大工具，在分析这些复杂系统时也能够发挥重要作用。我希望这本书能够引导我思考如何利用随机微积分来刻画金融市场中的非线性行为，并且探讨随机性如何与确定性因素相互作用，从而影响市场的发展趋势。如果书中能够涉及一些关于如何从观测到的金融数据中估计随机过程的参数，以及如何检验模型的有效性，那将非常有价值。

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作为一个在金融行业工作的从业者，我一直在寻找能够提升我量化分析能力的书籍。这本书的书名“Introduction to Stochastic Calculus Applied to Finance”听起来非常契合我的需求。我希望能从中学习到如何将数学工具应用于解决实际的金融问题，例如如何对金融产品进行定价，如何评估和管理风险，以及如何构建更有效的投资策略。书中是否有关于如何利用这些模型进行仿真模拟或者回测的指导，会大大增强其实用性。我期待这本书能够帮助我理解那些更高级的金融建模方法，从而在工作中做出更明智的决策。

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在阅读一本新书之前，我总会先对其作者的学术背景和研究方向有所了解，因为这很大程度上决定了本书的视角和深度。对于这本书，我还没来得及深入研究作者的履历，但从书名“Stochastic Modeling”这个副标题就能看出，它不仅仅是关于理论的讲解，更侧重于实际应用中的建模方法。我期待这本书能够提供一些具体的案例研究，展示如何将抽象的随机微积分概念转化为可操作的金融模型，并且对这些模型进行分析和解读。如果书中能够包含一些Python、R等编程语言的实现示例，那就更棒了，这样我就可以直接上手实践，加深理解。

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我是一位对数学建模有浓厚兴趣的学生，尤其是在金融领域。随机微积分一直是我学习过程中的一个重要目标，因为我知道它在量化金融领域有着不可替代的地位。这本书的题目正是直击我的痛点，它承诺将随机微积分应用于金融，这正是我迫切需要学习的。我希望这本书能够提供扎实的数学基础，并且清晰地解释随机过程的性质，例如马尔可夫性、平稳性等等，并在此基础上构建起金融模型。我特别想知道书中对于“伊藤积分”和“伊藤引理”的讲解是否足够详细和直观，因为这是理解后续内容的关键。

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非常法国风格的金融数学教材。我读的是法文版，但想来英文版不会差。 什么是法国风格呢？ 说得好是行文简练而不失平庸，说得差就是抽象而有生涩。 不过数学这玩意，就是抽象的啊。 想要学好，一定要做习题，这样才可以掌握抽象的东西。

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