经济应用数学基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:山西科学技术出版社

作者:阎慷主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:33

装帧:

isbn号码:9787537723671

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 应用数学
• 数学基础
• 高等教育
• 教材
• 经济管理
• 数学建模
• 微积分
• 线性代数
• 概率论

《金融数学与模型》 本书旨在为有志于在金融领域从事量化分析、风险管理、投资组合优化、衍生品定价等工作的读者提供坚实的理论基础和实用的建模工具。我们假设读者具备一定的数学背景，包括微积分、线性代数和概率论基础。 核心内容概述： 全书共分为八章，循序渐进地引导读者掌握金融数学的精髓。 第一章：随机过程基础 本章将从随机过程的基本概念入手，介绍马尔可夫链、布朗运动（维纳过程）等在金融建模中至关重要的随机过程。我们将深入探讨布朗运动的性质，如独立增量、平稳增量和处处不可微性，并介绍其在模拟股票价格、利率等金融资产价格变动中的应用。此外，还会涉及一些重要的随机过程理论，如泊松过程，以及它们在描述事件发生频率等方面的作用。 第二章：伊藤积分与伊藤引理 伊藤积分是随机微积分的核心概念，它能够处理由布朗运动驱动的随机微分方程。本章将详细介绍伊藤积分的定义、性质及其与黎曼积分的区别。在此基础上，我们将推导并应用著名的伊藤引理，该引理是处理函数形式随机微分方程的关键工具，对于理解金融资产价格的动态演化至关重要。我们将通过具体例子，展示伊藤引理在金融建模中的应用，例如推导涉及随机因素的资产价格的微分方程。 第三章：风险中性定价理论 风险中性定价是现代金融衍生品定价的基石。本章将深入阐述风险中性测度的概念，解释为何在风险中性世界中，资产的期望收益率为无风险利率。我们将介绍偏微分方程（PDE）方法在衍生品定价中的应用，并解释如何通过求解Black-Scholes方程来获得欧式期权的解析解。此外，本章还将讨论多期二叉树模型，作为理解风险中性定价和离散时间模型的一个重要入口。 第四章：Black-Scholes模型及其应用 Black-Scholes模型是期权定价的里程碑式模型。本章将详细推导Black-Scholes方程，并介绍其关键的假设条件。我们将深入分析Black-Scholes公式，并讨论其在实际中的应用，包括对欧式看涨期权和看跌期权的定价。同时，我们也会探讨该模型的局限性，并引入一些修正，如考虑股息的Black-Scholes模型。 第五章：利率模型 利率是金融市场中最基本的要素之一。本章将介绍多种重要的利率模型，包括Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross (CIR)模型和Hull-White模型。我们将分析这些模型的结构、参数的解释以及它们在模拟利率的短期和长期行为方面的优缺点。此外，本章还将讨论利率期限结构模型，以及如何利用这些模型进行利率互换、债券定价等。 第六章：投资组合理论与优化 投资组合理论旨在通过分散投资来降低风险。本章将介绍Markowitz的均值-方差模型，阐述最优投资组合的构建原则，包括有效前沿的几何意义。我们将讲解如何通过二次规划方法求解最优权重，以及资本资产定价模型（CAPM）如何连接资产的风险和预期收益。此外，本章还将探讨一些更现代的投资组合优化方法，如基于风险度量的优化。 第七章：信用风险模型 信用风险是金融机构面临的重要风险之一。本章将介绍两种主要的信用风险建模方法：还原式模型（Reduced-form models）和结构式模型（Structural models）。我们将详细解释违约概率、违约损失率等关键概念，并介绍一些经典的还原式模型，如Jarrow-Turnbull模型。对于结构式模型，我们将重点介绍Merton模型，并分析其在评估公司违约风险中的作用。 第八章：蒙特卡洛模拟在金融中的应用 蒙特卡洛模拟是一种强大的数值计算工具，在金融建模中应用广泛。本章将介绍蒙特卡洛模拟的基本原理，并展示如何将其应用于复杂衍生品的定价、风险度量（如VaR、CVaR）以及投资组合表现的评估。我们将讨论不同类型的蒙特卡洛模拟方法，以及如何进行方差缩减，以提高模拟的效率和精度。 本书特色： 理论与实践结合： 本书不仅讲解了严谨的数学理论，更注重其在金融实际问题中的应用，通过大量的例子来巩固读者对概念的理解。 循序渐进的结构： 内容组织合理，从基础概念到高级模型，帮助读者建立清晰的学习路径。 强调数学工具的应用： 聚焦于解决金融问题的数学方法，培养读者运用数学工具分析金融现象的能力。 为进一步学习奠定基础： 为有志于深入研究量化金融、金融工程、金融建模等领域的读者提供坚实的知识储备。 本书适合金融学、经济学、数学、统计学等相关专业的本科生、研究生，以及在金融机构从事量化研究、风险管理、投资分析等工作的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够更好地理解和应对现代金融市场中的复杂挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我内心是充满期待的，毕竟“经济应用”这四个字就意味着实用性。然而，阅读体验只能用“煎熬”来形容。它似乎更偏向于数学系的教材风格，对经济学概念的引入常常是点到为止，重点还是放在了数学原理的严谨证明上。比如在讨论投入产出模型时，矩阵代数的运用篇幅占据了绝大部分，而对于这种模型在宏观经济政策制定中是如何被采纳和修正的细节，却着墨不多。我理解数学工具的必要性，但对于一个想将数学直接应用于计量分析的经济学学生而言，这种“重数学而轻应用情境”的结构，使得学习过程显得有些枯燥且脱节。很多时候，我需要在旁边翻阅其他的经济学教材，去寻找那些被这本书忽略的“应用背景故事”，才能真正理解为什么这个微分方程组在这里是合理的。这种需要不断跨界查阅资料的状态，极大地降低了学习效率，让我感觉自己像是在学两本不完全相关的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和索引设计简直是灾难性的，这极大地影响了我的学习效率。对于一本工具书而言，快速定位所需公式和定理的能力至关重要，但这本书的某些关键定义散落在不同的章节和附录中，查找起来非常费力。更别提那些密密麻麻的希腊字母和上下标，如果没有一个可靠的符号对照表，很容易在阅读复杂公式时迷失方向。尽管内容本身是扎实的，但这种糟糕的物理呈现，使得它在“快速参考”方面的表现远不如预期。我经常发现自己因为寻找一个定义而打断了对整个理论框架的理解进程，不得不花费额外的时间去重新梳理上下文。如果作者能在再版时，投入更多精力优化排版、增加清晰的符号索引，并使用更现代的图示来辅助理解那些高维空间的几何意义，这本书的价值将会得到极大的提升，从一本“需要耐心对待的教科书”蜕变为一本“随手可查的实用手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本《经济应用数学基础教程》真是让人又爱又恨。爱它的地方在于，它确实为我们这些想深入理解经济学模型的“小白”打下了坚实的基础。书里的推导过程详尽得令人发指，从最基础的微积分概念开始，一步步引导你进入线性规划、优化理论的殿堂。对于很多学界前辈的著作中那种动辄跳过中间步骤的“天书”式叙述，这本书简直就是一股清流。我印象最深的是关于拉格朗日乘数法的讲解，作者没有直接抛出公式，而是通过一个关于资源分配的实际经济学案例引入，将抽象的数学工具具象化了。你能够真切地感受到，为什么经济学家需要这些工具，它们是如何帮助我们解决现实世界中的稀缺性问题。但是，不得不说，这本书的阅读体验并不总是愉快的。它太“厚重”了，如果你的数学背景比较薄弱，光是适应它的叙述节奏和专业术语的密集轰炸，就需要花费大量精力。有些章节的例子虽然贴近经济学，但对于初学者来说，依然显得有些“高屋建瓴”，需要反复咀嚼才能真正消化。总体来说，这是一本值得放在案头，需要沉下心来啃读的参考书，但绝不是那种可以轻松翻阅的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

我更倾向于将这本《经济应用数学基础教程》视为一本“工具箱的目录”而非“使用说明书”。它的优点在于结构清晰，章节之间逻辑衔接得非常好，就像是按照数学学科的内在逻辑精心铺设的轨道。从线性到非线性，从静态到动态，层层递进，读起来有一种“水到渠成”的感觉。但是，这种严谨的结构也意味着它缺乏足够的“人情味”。书中的例题和习题，虽然具有代表性，但多数情况下是理想化的数学问题，很少出现那种充满现实世界噪声和约束条件的复杂场景。例如，在处理不等式约束时，作者通常会采用标准的KKT条件形式，但在实际的经济博弈或政策模拟中，由于数据的限制和外部环境的波动，这些条件的适用性常常需要打折扣。如果这本书能增加更多“数据驱动”或“数值模拟”的案例，引导读者思考如何在真实世界中“校准”这些数学模型，那么它的应用价值将会得到质的飞跃。目前的版本，更像是在一个完美的真空环境中进行理论推演。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上的雕琢，是让人佩服的，它真正做到了“基础教程”的定位，力图覆盖所有重要的数学分支。从基本的函数、极限，到多元微积分，再到动态规划的雏形，几乎涵盖了现代微观经济学和宏观经济学模型构建所需的全部“弹药”。特别是关于优化理论那几章，简直是教科书级别的示范。作者对一阶、二阶条件的讨论细致入微，每一步的逻辑跳转都给出了清晰的解释。对于那些希望未来从事理论研究，或者需要阅读前沿学术期刊的读者来说，这本书提供了必要的语言和工具箱。它教会你如何用数学的精确性来表达经济学直觉，而不是仅仅依赖文字描述。然而，这种全景式的覆盖也带来了另一个问题：广度有余，但某些关键前沿领域的深度却略显不足。例如，在随机过程和伊藤引理的介绍上，篇幅明显不足以支撑进阶的金融经济学或动态宏观模型的构建，更像是一个停留在经典阶段的概览，后续的学习路径需要读者自行摸索，这对于期望一书解决所有问题的读者来说，可能会感到失望。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆