具体描述
《金融学中的数学》针对金融学的需要，专门介绍一些在金融学中经常用到。全书自始至终贯穿着如下的基本思想和写作原则：金融学上的目标是为金融资产定价理论提供必要的数学理论和工具；不追求全面的数学系统性；不回避"深奥"的数学，但回避"艰难"的数学；强调学科的发展史。
作者简介
目录信息
读后感
史树中写了两本优秀的教材，都自出心裁颇有新意。《十讲》以经济学为主，数学为辅；这本书则是数学为主，金融意义为辅。两书虽内容有重叠，但确实各有侧重。 贯穿全书的主线自然就要数资产定价基本定理了。其实讲“金融数学入门”的书中，这个定理几乎都不怎么涉及，应用意义不...
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评分史树中写了两本优秀的教材，都自出心裁颇有新意。《十讲》以经济学为主，数学为辅；这本书则是数学为主，金融意义为辅。两书虽内容有重叠，但确实各有侧重。 贯穿全书的主线自然就要数资产定价基本定理了。其实讲“金融数学入门”的书中，这个定理几乎都不怎么涉及，应用意义不...
用户评价
这是一本能够真正激发我学习金融数学兴趣的书。我一直对金融领域充满了好奇，但每当我尝试去阅读相关的书籍，总会被那些密密麻麻的公式和理论吓退。然而，《金融学中的数学》这本书，就像一位耐心细致的老师，一点点地引导我进入金融数学的殿堂。作者的写作风格非常接地气，他没有用那种高高在上的学术语言，而是用一种非常亲切的方式来讲解复杂的概念。我最喜欢的是书中关于“风险管理”的部分。作者并没有将风险仅仅视为一个抽象的概念，而是通过大量的案例，比如信用风险、市场风险、操作风险等，来具体地阐述风险的衡量和管理。他详细介绍了 VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）等风险度量指标，并且用图表和数值示例来展示如何计算和应用这些指标。更让我惊喜的是，书中还涉及了压力测试和情景分析等方法，这让我对如何应对极端市场事件有了更深的认识。此外，书中对“金融衍生品定价”的讲解也让我受益匪浅。作者并没有直接跳到 Black-Scholes 模型，而是从期权和期货的基本概念开始，逐步引入了风险中性定价的原理，并且详细解释了这些定价模型是如何建立的。他甚至还介绍了二叉树模型和蒙特卡洛模拟等数值方法，这让我对如何估值复杂金融产品有了更直观的理解。这本书让我觉得，金融数学并非是某个遥不可及的理论，而是我们理解金融世界、做出明智投资决策的有力工具。
评分这本书给我的感觉，就像是在一个信息爆炸的时代，突然找到了一盏指引方向的明灯。我一直认为，要想在金融领域有所建树，数学是绕不开的坎。然而，市面上很多金融数学的书籍，要么过于理论化，要么过于实用化，总是难以找到一个完美的平衡点。《金融学中的数学》这本书，恰恰做到了这一点。它没有回避复杂的数学概念，但又不像其他书籍那样将读者置于理论的迷宫之中。作者的写作风格非常独特，他善于将抽象的数学概念与具体的金融问题相结合，让读者在解决实际问题的过程中，不知不觉地掌握了相关的数学工具。我印象最深刻的是关于利率模型的部分，作者并没有直接给出复杂的随机微分方程，而是从简单的复利模型开始，逐步引入到更高级的远期利率模型，并且详细解释了每个模型背后的假设和局限性。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我在理解数学原理的同时，也对金融市场的运行机制有了更深刻的认识。此外，书中还穿插了大量的历史背景和思想渊源的介绍，比如在讲解资产定价模型时，作者会追溯到马科维茨的均值-方差模型，并介绍它是如何演进到 CAPM 模型的，这让我在学习知识的同时，也体会到了金融理论发展的脉络。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对金融学产生了更浓厚的兴趣。这本书不仅仅是教授金融数学的知识，更是在培养一种金融思维方式，一种用数学工具去分析和解决金融问题的能力。对于那些希望在金融领域深入发展，或者想要更透彻理解金融市场运作的读者来说，这本书绝对是一份宝贵的财富。
评分这本书简直是为我量身打造的！我一直对金融领域充满好奇，但每次尝试阅读相关的书籍，都会被那些艰深晦涩的数学公式和模型弄得头晕眼花。然而，《金融学中的数学》这本书彻底改变了我的看法。作者以极其清晰易懂的方式，将复杂的金融概念与必要的数学工具巧妙地结合在一起。读完第一章，我感觉自己仿佛打通了任督二脉，之前那些看似难以逾越的障碍瞬间消失了。作者并没有一开始就抛出令人望而生畏的证明题，而是循序渐进地引导读者理解数学在金融中的实际应用。比如，在解释风险管理时，作者用生活化的例子，比如投资组合的构建，来说明方差和协方差的重要性，并且解释了为什么这些统计量能够帮助我们量化和分散风险。更让我惊喜的是，书中对于期权定价的讲解，并没有直接跳到Black-Scholes公式，而是通过二叉树模型，一步步构建起期权定价的逻辑框架，让我这个金融小白也能理解其中的精妙之处。而且，书中提供的案例研究也非常贴合实际，让我能够看到这些数学工具如何在真实的金融市场中发挥作用，比如如何利用蒙特卡洛模拟来评估金融衍生品的价值，或者如何运用回归分析来预测股票价格的走势。我尤其喜欢的是书中对于“为什么”的解释，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”背后的数学原理和金融逻辑。这让我在学习知识的同时，也培养了批判性思考的能力，不再是简单地记忆公式，而是真正地理解它们。总而言之，如果你和我一样，对金融世界充满热情，但又被数学困扰，那么这本书绝对是你不可错过的入门之选。它不仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友，带领你走进金融数学的奇妙世界。
评分坦白说，我最初拿到《金融学中的数学》这本书时，并没有抱太大的期望。市面上关于金融数学的书籍实在太多了，大多数都充斥着晦涩的理论和令人头疼的公式，很难找到一本真正适合普通读者的。然而，这本书却出乎意料地给了我巨大的惊喜。作者的叙述方式非常吸引人，他似乎有一种魔力，能够将那些高深莫测的金融数学概念，转化成我能够理解的语言。他并没有刻意回避数学的严谨性，但却用一种非常巧妙的方式，将数学的逻辑与金融的直觉相结合。我最喜欢的是书中对“不确定性”的处理。在金融世界里，不确定性无处不在，如何量化和管理它，是金融学研究的核心问题之一。这本书在这方面做得非常出色，它系统地介绍了各种概率统计工具，比如泊松过程、布朗运动等，并且详细解释了它们在金融模型中的应用，例如在期权定价、风险管理等领域。作者甚至还引入了贝叶斯统计的思想，让我对如何处理先验信息和更新信念有了更深的理解。另外，书中对“仿真”的讲解也让我大开眼界。通过蒙特卡洛模拟等方法，我们可以对复杂的金融产品进行定价和风险评估，这大大拓展了我们的分析能力。作者在讲解这些方法时，总是会结合大量的实际案例，比如保险产品的精算，或者投资组合的优化，让我看到了数学在解决实际金融问题中的强大力量。这本书让我明白，金融数学并非是冰冷的数字游戏，而是理解金融市场运行规律、做出明智决策的有力工具。
评分在我看来，这本《金融学中的数学》与其说是一本教材，不如说是一本“金融数学思维启蒙手册”。我一直认为，金融领域的发展离不开数学的支持，但很多时候，我们只是被动的接受各种模型和公式，而没有真正理解它们背后的逻辑。《金融学中的数学》这本书，恰恰弥补了这一缺憾。作者的写作风格非常注重“启发性”，他不是简单地告诉你“是什么”，而是引导你思考“为什么”。我记得在讲解资产定价模型时，作者从效率市场假说开始，逐步引申出 CAPM 和 APT 模型，并且深入分析了模型的假设条件、优点和局限性。他并没有停留于表面，而是会追溯到模型提出时的历史背景，以及后来对其的修正和发展，这让我对金融理论的演进过程有了更清晰的认识。更让我感到惊喜的是，书中对“时间序列分析”的讲解。在金融领域，很多数据都是随时间变化的，如何分析这些数据的规律，预测未来的走势，是至关重要的。作者详细介绍了 ARIMA 模型、GARCH 模型等，并且用大量的实证数据来验证这些模型的有效性。他甚至还介绍了一些非参数方法，这让我看到了金融数据分析的广阔前景。这本书让我深刻体会到，金融数学并非是某个高深莫测的学科，而是我们理解金融世界、做出投资决策的有力武器。它不仅教会了我如何运用数学工具，更教会了我如何用一种数学的眼光去看待金融问题。
评分我一直以来对金融市场充满了浓厚的兴趣，但每每深入了解，总会因为那些让人望而生畏的数学符号和模型而望而却步。然而，《金融学中的数学》这本书，就像一股清流，彻底打消了我对金融数学的恐惧。作者的文笔朴实而富有洞察力，他没有采用那种枯燥乏味的教科书式的叙述，而是通过生动形象的比喻和引人入胜的案例，将原本复杂的金融数学概念变得异常容易理解。在我看来，这本书最大的成功之处在于它对“实用性”的把握。作者并非只是罗列公式，而是非常注重数学工具在实际金融问题中的应用。例如，在介绍风险度量时，作者并没有仅仅停留在 VaR（风险价值）的定义上，而是通过模拟不同的市场情景，展示了如何利用历史数据和统计方法来计算 VaR，并且详细分析了 VaR 的优点和局限性，这让我对风险管理有了更直观的认识。更让我惊喜的是，书中对金融衍生品定价的讲解，并没有直接跳到黑-舒尔斯方程，而是通过对基本期权合约的深入剖析，辅以图表和数值示例，逐步构建起定价模型的逻辑框架。这种循序渐进的学习路径，对于我这样初学者来说，简直是福音。我尤其喜欢书中对于“模型选择”的讨论，作者并没有教导我们盲目套用某个模型，而是引导我们思考不同模型的适用条件和潜在偏差，这培养了我严谨的学术态度和批判性思维。读完这本书，我不再是那个对金融数学感到束手无策的门外汉，而是对如何运用数学工具分析金融问题有了全新的认知。它不仅是一本学习金融数学的书，更是一本激发我对金融世界探索欲望的书。
评分在众多金融学相关的书籍中，《金融学中的数学》这本书给我留下了尤为深刻的印象。我一直认为，真正的金融理解，离不开对数学工具的掌握和运用，但很多时候，我们在学习过程中，往往只关注到了“术”，而忽略了“道”。这本书，则恰恰在这两者之间找到了完美的平衡点。作者的写作风格非常具有感染力，他能够将那些看似枯燥的数学原理，融入到生动有趣的金融场景之中。我最欣赏的是书中对“期权定价”的讲解。作者并没有直接抛出 Black-Scholes 公式，而是从期权的基本定义和交易策略出发，逐步引入了风险中性定价的理念，并且详细解释了期权定价模型的推导过程。更让我感到兴奋的是，书中还介绍了多种数值方法，比如二叉树模型和蒙特卡洛模拟，这些方法在处理复杂的金融衍生品时尤为实用。作者在讲解这些方法时，总是会结合大量的实例，比如期权的套利策略，或者期权组合的对冲，让我看到了数学在金融实践中的强大应用。此外，书中对“金融风险度量”的阐述也让我受益匪浅。作者详细介绍了 VaR (Value at Risk) 以及 CVaR (Conditional Value at Risk) 等风险度量指标，并且用直观的图表和详细的计算过程，向我们展示了如何量化和管理金融风险。这本书让我深切地体会到，金融数学并非是某个冰冷抽象的理论体系，而是我们理解金融世界、做出明智决策的有力武器。
评分我一直以来都对金融市场的复杂性感到着迷，但同时也被那些精密的数学模型所困扰。《金融学中的数学》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我在金融数学的迷宫中找到清晰的路径。作者的叙事方式非常细腻，他并没有一开始就抛出复杂的数学推导，而是从金融的本质问题出发，逐步引入相关的数学概念。我尤其喜欢书中关于“随机过程”的讲解。在金融世界里，很多现象都带有随机性，如何用数学工具来描述和预测这些随机现象，是金融建模的关键。作者从简单的离散时间随机过程开始，逐步过渡到连续时间随机过程，比如布朗运动，并且详细解释了它们在金融市场中的应用，例如期权定价、风险管理等。更让我感到兴奋的是，书中还引入了一些更高级的概念，比如伊藤引理，并且解释了它在 Black-Scholes 模型中的核心作用。作者在讲解这些概念时，总是会穿插一些富有启发性的类比和直观的解释，让我能够更好地理解那些抽象的数学思想。此外，书中还涉及了数值方法，比如有限差分法和蒙特卡洛模拟，这些方法在处理复杂的金融问题时非常实用。作者在讲解这些方法时，总是会结合具体的例子，比如股票价格的模拟，或者利率的波动，让我看到了数学在解决实际金融问题中的强大力量。这本书让我认识到，金融数学并非是理论上的空谈，而是解决实际金融问题的有力工具。
评分我一直觉得，金融学本身就是一门与数学密不可分的学科，但很多时候，我们只是被动的接受各种模型和公式，而缺乏对其内在逻辑的深入探究。《金融学中的数学》这本书，恰恰填补了我的这一遗憾。作者的叙事方式非常独特，他不仅仅是罗列数学公式，而是深入浅出地解释了每一个公式背后的金融含义和推导逻辑。我印象最深刻的是关于“最优资产配置”的讲解。作者从金融工程的角度出发，详细介绍了如何利用数学模型来构建最优的投资组合。他系统地讲解了均值-方差模型、风险预算模型等，并且深入分析了模型中的各种参数是如何估计和校准的。更让我惊喜的是，书中还涉及了行为金融学的一些基本概念，并且探讨了如何将这些非理性因素纳入到数学模型中，这让我对金融市场的复杂性有了更深的认识。此外，书中对“金融时间序列的预测”也让我大开眼界。作者介绍了ARIMA模型、GARCH模型等，并且用大量的实证数据来演示这些模型的应用。他甚至还探讨了如何处理数据的非平稳性以及如何进行预测，这让我对金融数据的分析有了全新的认识。这本书让我明白，金融数学并非是某个高深莫测的学科，而是我们理解金融市场运行规律、做出明智决策的有力工具。
评分阅读《金融学中的数学》这本书，对我来说，是一次既充满挑战又收获颇丰的体验。我一直认为，金融市场之所以如此精彩，很大程度上是因为它与数学有着千丝万缕的联系。然而，很多时候，我们只是被动的接受结论，而缺乏对过程的深入理解。《金融学中的数学》这本书，恰恰满足了我对深入理解的渴望。作者的写作风格非常注重“逻辑性”，他总是能把看似毫不相干的金融概念和数学工具，用严谨的逻辑一一串联起来。我印象最深刻的是关于“投资组合理论”的部分。作者并没有直接给出马科维茨模型，而是从分散投资的基本原理出发，逐步引入了均值、方差、协方差等概念，并且详细解释了如何利用这些统计量来构建最优的投资组合。更让我惊喜的是，书中还涉及了现代投资组合理论（MPT）和资本资产定价模型（CAPM），并且深入分析了这些模型的假设、推导过程以及在实际中的应用。作者在讲解这些模型时，总是会穿插一些富有洞察力的评论，让我对金融理论的发展和演进有了更深刻的认识。此外，书中对“金融时间序列”的分析也让我大开眼界。作者介绍了ARIMA模型、ARCH/GARCH模型等，并且用大量的实证数据来演示这些模型的应用。他甚至还探讨了如何处理数据中的非平稳性以及如何进行预测，这让我对金融数据的分析有了全新的认识。这本书让我明白了，金融数学并非是某个高不可攀的学科，而是我们理解金融市场、做出投资决策的有力工具。
评分读了前三章，其实就是温习一遍，这本书啊，真不是入门教材，虽然粗粗翻阅正文和习题都很眼熟看似简单，但是经过我一字不落通读全书细读前三章后，我知道这书的材料组织的观点有些高。就像有豆瓣评论确实不能入门。这些概念虽然都熟悉但是还是打了几个问号，比如第二章banach-hahn定理，史树中用凸集分离来证明，而一般教材如程其襄或者张恭庆都是用定义范数来证。史树中关于金融的很多材料都是资产定价里面很理论的东西，比如karatzas（1998）的东西，这是给博士用的书，但是史树中选择一些比较简单的结论作为金融材料，但依然不简单。如果想拿这本书入门，肯定是不合适的，还是有点基础比如高代泛函优化再来读轻松点。
评分读了前三章，其实就是温习一遍，这本书啊，真不是入门教材，虽然粗粗翻阅正文和习题都很眼熟看似简单，但是经过我一字不落通读全书细读前三章后，我知道这书的材料组织的观点有些高。就像有豆瓣评论确实不能入门。这些概念虽然都熟悉但是还是打了几个问号，比如第二章banach-hahn定理，史树中用凸集分离来证明，而一般教材如程其襄或者张恭庆都是用定义范数来证。史树中关于金融的很多材料都是资产定价里面很理论的东西，比如karatzas（1998）的东西，这是给博士用的书，但是史树中选择一些比较简单的结论作为金融材料，但依然不简单。如果想拿这本书入门，肯定是不合适的，还是有点基础比如高代泛函优化再来读轻松点。
评分有点烂尾，后面两章水平感觉不如前面用心，但是书的内容和想法都是很好的。限于篇幅很多东西流于表面了些，如果作者再世的话把这本书重新整理下，篇幅变为现在的1.5-2倍相信会好得多
评分史树中老师是个很认真的人，写书很认真。但是可惜。唉。算了。不说坏话了。总之这不是教材，也不能入门。装帧排版不错。符号用的有些不太好。学完随机分析后回头当闲书看看比较好。
评分读了前三章，其实就是温习一遍，这本书啊，真不是入门教材，虽然粗粗翻阅正文和习题都很眼熟看似简单，但是经过我一字不落通读全书细读前三章后，我知道这书的材料组织的观点有些高。就像有豆瓣评论确实不能入门。这些概念虽然都熟悉但是还是打了几个问号，比如第二章banach-hahn定理，史树中用凸集分离来证明，而一般教材如程其襄或者张恭庆都是用定义范数来证。史树中关于金融的很多材料都是资产定价里面很理论的东西，比如karatzas（1998）的东西，这是给博士用的书，但是史树中选择一些比较简单的结论作为金融材料，但依然不简单。如果想拿这本书入门，肯定是不合适的，还是有点基础比如高代泛函优化再来读轻松点。
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