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出版者:Springer

作者:Bruno Biais

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:1997-03-20

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540626428

丛书系列:

图书标签:

• 金融经济
• Mathematics
• Financial
• 未电
• 2010
• 金融数学
• 数学金融
• 金融工程
• 投资学
• 期权定价
• 利率模型
• 随机过程
• 金融风险管理
• 量化金融
• 金融建模

《金融数学》 概述 《金融数学》是一本深入探讨金融市场量化分析的权威著作。本书聚焦于现代金融工程的核心理论与实际应用，旨在为读者构建坚实的数学和统计学基础，从而理解并掌握金融衍生品定价、风险管理以及投资组合优化的关键技术。本书内容严谨，逻辑清晰，既包含了金融数学的经典模型，也涵盖了前沿的研究成果，是金融专业学生、研究人员以及从业者不可或缺的参考书。 核心内容 第一部分：数学与概率基础 随机过程导论： 本部分将从基础的随机游走模型开始，逐步引入布朗运动（维纳过程）等关键概念。读者将学习如何描述和分析金融资产价格的随机波动，理解其统计特性，并掌握计算期望、方差以及其他统计量的基本方法。 随机积分与随机微分方程： 详细阐述伊藤引理（Itô's Lemma）及其在金融数学中的应用。读者将学习如何处理随机微分方程，理解它们如何被用来模拟股票价格、利率等金融变量的动态演变。 马尔可夫链与隐马尔可夫模型： 介绍马尔可夫链在状态转移模型中的应用，以及隐马尔可夫模型在金融数据分析中的潜力，例如信用评级变动或市场状态的识别。 测度论与风险中性测度： 深入探讨测度论在金融定价中的核心作用，特别是风险中性测度（Risk-Neutral Measure）的概念及其推导。理解这一概念是理解无套利定价原理的基础。 第二部分：衍生品定价理论 二项期权定价模型： 通过简洁的二项树模型，引导读者理解期权的内在价值和时间价值，并学习如何进行离散时间下的期权定价。 Black-Scholes-Merton 模型： 详尽解析Black-Scholes-Merton（BSM）方程的推导过程和各项假设。读者将掌握如何利用BSM模型对欧式期权进行精确定价，并理解其弹性（Greeks）的含义，如Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho等，以及它们在风险管理中的作用。 偏微分方程方法： 阐述偏微分方程（PDE）在金融数学中的应用，包括如何将BSM方程转化为一个偏微分方程，以及数值求解PDE的方法，如有限差分法。 蒙特卡洛模拟： 介绍蒙特卡洛模拟在复杂衍生品定价中的强大能力。读者将学习如何利用随机数生成技术来模拟资产价格的路径，并估计衍生品的期望收益，特别适用于路径依赖型期权。 利率模型： 涵盖各种短期利率模型，如Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross（CIR）模型，以及更广泛的远期利率模型（Forward Rate Models）。理解这些模型对于债券定价、利率衍生品以及利率风险管理至关重要。 信用风险模型： 探讨信用违约（Credit Default）的建模方法，包括结构模型（如Merton模型）和约简形式模型（Reduced-form models）。本书将介绍如何对信用违约互换（CDS）等信用衍生品进行定价。 第三部分：风险管理与投资组合优化 风险度量： 深入研究各种风险度量方法，如VaR（Value at Risk）及其各种变体（如条件VaR, CVaR），以及Expected Shortfall（ES）。理解这些度量工具对于量化和管理金融风险至关重要。 投资组合理论： 重温Markowitz的均值-方差优化模型，并在此基础上介绍如何利用随机过程的理论来构建最优的投资组合。 动态资产配置： 探讨如何在不同时间点根据市场变化和投资者目标动态调整资产配置策略，以实现风险与收益的最佳平衡。 风险对冲策略： 详细介绍各种对冲技术，包括Delta对冲、Gamma对冲等，以及它们如何应用于减少衍生品交易中的风险敞口。 模型风险： 讨论金融模型固有的局限性和不确定性，以及如何识别、量化和管理模型风险，确保决策的稳健性。 第四部分：进阶主题与前沿研究 高频数据分析： 介绍如何处理和分析高频金融数据，以及这些数据在微观结构研究、交易策略优化和实时风险管理中的应用。 机器学习与人工智能在金融中的应用： 探讨机器学习算法（如支持向量机、神经网络、深度学习）在金融建模、预测和风险管理中的最新进展。 量化交易策略： 结合金融数学的理论，介绍如何设计、回测和实现各类量化交易策略，包括统计套利、趋势跟踪、事件驱动策略等。 系统性风险与金融稳定性： 从数理角度探讨系统性风险的产生机制，以及如何构建宏观审慎监管框架以维护金融体系的稳定。 本书特色 理论与实践相结合： 本书不仅提供严谨的理论推导，还通过丰富的实例和数值计算演示，帮助读者将理论知识应用于实际金融问题。 循序渐进的难度： 内容设计从基础概念到复杂模型，确保不同层次的读者都能从中获益。 数学工具的系统梳理： 本书详细介绍了金融数学研究所需的各类数学工具，并讲解了它们在金融领域的具体应用。 覆盖广泛： 涵盖了金融数学的经典领域，并积极引入最新的研究方向，为读者提供全面的知识体系。 严谨的学术风格： 保持高度的学术严谨性，适合作为高等院校金融、数学、经济学等专业的教材或参考书。 目标读者 金融工程、金融数学、量化金融、统计学、数学等相关专业的本科生和研究生。 金融机构的风险管理、交易、研究及产品开发等部门的从业人员。 对金融市场量化分析和建模感兴趣的学者、研究人员及业余爱好者。 通过阅读《金融数学》，读者将能够深刻理解金融市场的运行机制，掌握分析和解决复杂金融问题的强大工具，从而在快速变化的金融世界中取得成功。

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读罢《Financial Mathematics》，我的脑海中充斥着各种关于金融世界如何运作的全新视角。这本书如同一个精密的齿轮箱，将那些看似杂乱无章的市场现象，通过严谨的数学语言重新组合，展现出其内在的规律与美感。作者的叙述风格极其流畅，像是与一位经验丰富的金融从业者在咖啡馆里进行一场深入的交流。他善于将抽象的数学概念，转化为通俗易懂的语言，并且恰到好处地引用一些历史性的金融事件，来印证所讨论的理论。比如，在讲解风险价值（VaR）时，他回顾了1998年长期资本管理公司（LTCM）的溃败，让我深刻理解了风险模型的局限性和过度依赖的危险性。这种将理论与历史案例相结合的方式，不仅让知识点更加鲜活，也让我对金融风险有了更深刻的警醒。书中关于利率衍生品和信用风险建模的部分，更是让我看到了金融工程的无穷魅力，以及数学在量化金融领域中扮演的核心角色。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它鼓励读者用批判性的眼光去审视金融市场，并运用数学工具去探索其背后的逻辑。

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一本引人入胜的读物，我最近有幸拜读了《Financial Mathematics》一书，它给我留下了极其深刻的印象。作者在构建知识体系时，展现了非凡的逻辑思维和清晰的阐述能力。从最基础的复利和现值概念切入，循序渐进地引导读者进入更加复杂的主题，例如期权定价和风险管理。我特别欣赏书中对理论与实际应用相结合的把握。作者并没有仅仅停留在枯燥的数学公式推导上，而是通过大量的案例分析，生动地展示了这些金融数学模型在现实世界中的应用场景，这极大地增强了我的学习兴趣和理解深度。例如，在介绍期权定价模型时，作者不仅仅给出了Black-Scholes方程，还详细解释了各个参数的含义以及它们如何影响期权价格，并用实际市场数据进行了校验，这让我对模型的应用有了更直观的认识。书中对概率论和统计学的应用讲解也十分到位，为理解金融市场的随机性和不确定性提供了坚实的数学基础。对于想要深入了解金融领域，并希望掌握量化分析工具的读者来说，这本书无疑是一部不可多得的宝藏。它既有理论的深度，又不失实践的指导意义，是一本真正能够帮助读者提升金融素养的佳作。

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《Financial Mathematics》的阅读之旅，是一次智识的探险，让我收获颇丰。作者在构建金融数学知识体系时，展现出的深厚功底和独特的洞察力，令人叹服。他善于将看似晦涩的数学理论，与金融市场的实际运作巧妙地结合起来，为读者描绘出一幅生动而真实的金融图景。书中关于投资组合理论的讲解，尤其让我印象深刻。作者不仅介绍了Markowitz的均值-方差模型，还深入探讨了其局限性，并介绍了更现代的风险度量方法，如条件在险价值（CVaR）。这种批判性的分析，让我对投资决策有了更全面和深入的理解。此外，书中对信用风险建模的探讨，也为我提供了宝贵的见解。作者详细解释了信用违约互换（CDS）的定价原理，以及如何通过数学模型来评估企业和主权国家的违约概率。这种对风险的量化分析，让我看到了金融数学在风险管理中的巨大价值。这本书的阅读过程，不仅仅是知识的获取，更是一次思维的升华，它让我能够以更专业、更科学的视角来审视金融市场。

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这本《Financial Mathematics》简直是我近期阅读过的最令人振奋的智力挑战。作者在内容的组织上，充分考虑到了读者从入门到精通的整个学习过程，逻辑层次分明，内容衔接自然。书中对各种金融衍生品的定价机制进行了细致入微的剖析，从远期、期货到期权、互换，每一个工具的定价逻辑都被清晰地呈现出来。作者并没有回避那些复杂的数学公式，而是以一种“循循善诱”的方式，引导读者一步步理解其背后的原理。例如，在讲解二叉树模型时，作者先从最简单的离散时间模型开始，然后逐步构建更复杂的模型，并详细解释了每一步的假设和推导。这种细致的讲解方式，让我能够真正理解模型的精髓，而不是死记硬背。此外，书中对固定收益证券的定价和风险管理部分，也给我留下了深刻的印象。作者通过具体的例子，展示了如何运用金融数学工具来评估债券的价格波动性和信用风险，这对于理解现代金融市场至关重要。这本书的深度和广度都令人惊叹，它无疑会成为我未来学习和工作中宝贵的参考资料。

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《Financial Mathematics》这本书的出现，无疑为我打开了金融领域的一扇新大门，让我得以一窥其堂奥。作者在内容编排上的匠心独运，让原本可能枯燥的数学内容变得生动有趣。书中的每一个章节都仿佛是精心打磨过的宝石，闪耀着智慧的光芒。我尤其喜欢作者在阐述复杂模型时，所采取的“由简入繁”的教学策略。他从最基础的复利计算讲起，逐步引申到更高级的随机过程和蒙特卡洛模拟。每当引入新的概念，作者都会提供清晰的数学推导过程，并附带详细的数学解释，确保读者不会因为理解上的障碍而停滞不前。更令我赞赏的是，书中对不同金融工具的定价模型进行了深入的探讨，从简单的债券定价，到复杂的奇异期权。作者不仅提供了理论框架，还深入分析了这些模型在实际市场中的适用性，以及它们可能存在的局限性。这让我意识到，金融数学并非仅仅是纸上谈兵，而是与现实金融市场紧密相连的强大工具。这本书的阅读体验是一次愉悦的学习之旅，它在满足我求知欲的同时，也激发了我对金融领域更深层次的探索。

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