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出版者:哈尔滨工业大学

作者:李恩辕

出品人:

页数:183

译者:

出版时间:2007-8

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787560325668

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

现代金融工程与风险管理：理论、模型与实践 本书导言 在全球金融市场日益复杂化和相互关联的背景下，金融工程与风险管理已成为现代金融业的核心支柱。本著作旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的现代金融工程与风险管理框架。我们不再将金融视为单一的、静态的市场现象，而是将其视为一个充满动态博弈、信息不对称以及不确定性的复杂系统。本书的构建，正是基于对这一复杂性的深刻理解，旨在培养读者建立稳健的金融模型、评估精确的风险敞口并制定高效的资本配置策略的能力。 第一部分：金融工程基础与衍生品定价 本部分将奠定坚实的金融工程基础，重点探讨构建和评估复杂金融工具所需的数学和随机过程工具。 第一章：随机微积分与资产价格动态 我们将从布朗运动（维纳过程）的性质出发，逐步引入伊藤积分和伊藤引理。这些数学工具是描述资产价格在连续时间内的随机游走行为的基石。重点分析几何布朗运动（GBM）模型，它是衍生品定价中最常用的基础模型。同时，讨论了更先进的随机波动率模型，如赫斯顿（Heston）模型，用以捕捉实际市场中波动率的集束现象。本章强调了从实际市场数据中估计模型参数的计量经济学方法，如极大似然估计（MLE）和矩估计法。 第二章：无套利定价原理与风险中性测度 无套利原则是衍生品定价的核心假设。我们将详细阐述如何构建等价鞅测度（风险中性测度 $mathbb{Q}$），并解释该测度下期望回报率等于无风险利率的含义。重点讨论了偏微分方程（PDE）方法，特别是Black-Scholes-Merton（BSM）公式的推导，并深入分析了其欧式期权定价的适用边界与局限性。本章还将引入杜宾（Doob-Meyer）分解定理在鞅定价理论中的应用。 第三章：先进衍生品定价技术 针对美式期权、奇异期权（如亚洲期权、障碍期权）以及多资产衍生品，BSM公式往往无法直接求解。本章将重点介绍数值定价方法。 有限差分法（FDM）： 针对偏微分方程的离散化求解，详细介绍显式、隐式和Crank-Nicolson格式在求解欧式和美式期权定价方程中的具体实现与稳定性分析。 蒙特卡洛模拟（MC）： 讲解如何利用路径积分模拟资产价格的随机路径，并结合控制变量法（Control Variates）和重要性抽样（Importance Sampling）技术，大幅提高复杂衍生品定价的效率和精度。 树模型： 深入分析二叉树和三叉树模型，展示它们在处理美式期权提前行权决策时的直观性和实用性。 第二部分：信用风险、利率建模与固定收益证券 本部分将目光转向利率和信用风险这两个金融市场中至关重要的领域，探讨相应的建模和定价框架。 第四章：利率期限结构建模 利率模型的目标是描述短期利率 $r_t$ 的动态演化，并导出完整的零息票债券价格 $P(t, T)$ 及其隐含的远期利率。我们将系统地介绍经典模型：Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型，重点分析其参数的估计和长期均衡状态。随后，我们将探讨更具适应性的短期利率模型，如Hull-White模型，并展示如何利用市场上的可观察债券价格对模型进行校准（Calibration）。 第五章：固定收益衍生品与利率互换 基于利率模型，本章将分析零息票债券、附息债券的定价。核心内容集中在利率衍生品，特别是利率期权（Caplets/Floorlets）和利率互换（Interest Rate Swaps, IRS）。我们将使用鞅定价框架推导IRS的公允价值，并讨论基差风险（Basis Risk）的量化方法。 第六章：信用风险建模与违约概率 信用风险的量化是金融工程中一个日益重要的分支。本章区分了结构化模型和简化模型。 结构化模型（Merton模型）： 阐述如何将公司股权视为一种看涨期权，从而推导出公司的最优资本结构和违约时间。 概率模型（Intensity Models）： 介绍利用市场上的公司债券和信用违约互换（CDS）价格来估计瞬时违约率（Hazard Rate）的方法，包括使用传染率（Intensity Rate）的随机过程。重点讲解如何利用这些信息构建和定价信用衍生品，如Collateralized Debt Obligations (CDOs)。 第三部分：金融风险管理与量化工具 风险管理的核心在于准确识别、量化和控制潜在损失。本部分聚焦于衡量和管理市场风险、操作风险及流动性风险的量化技术。 第七章：市场风险度量：VaR及其局限性 我们将详细介绍衡量市场风险的常用指标——风险价值（Value-at-Risk, VaR）。对比分析基于历史模拟法（HS）、参数法（Delta-Normal）和蒙特卡洛法的VaR计算过程。深入讨论VaR的理论局限性，特别是其次可加性（Subadditivity）缺失的问题，这直接引出了下一代风险度量标准的研究。 第八章：期望亏损与尾部风险分析：ES 期望亏损（Expected Shortfall, ES，又称Conditional VaR, CVaR）作为VaR的有力替代品，因其满足相容性公理（Coherence Axioms）而受到监管机构的青睐。本章将演示如何在不同分布假设下（特别是厚尾分布，如Lévy过程驱动的资产）计算ES。重点讨论如何通过极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来精确估计极端损失的尾部概率。 第九章：压力测试、情景分析与流动性风险 现代风险管理要求超越历史数据依赖的静态模型。本章探讨了压力测试的构建流程，包括宏观经济冲击情景的设计、对关键风险敞口的冲击传导机制分析。此外，流动性风险的量化不容忽视，我们将介绍流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）的监管要求，并探讨在压力下资产快速变现的成本建模。 第十章：金融机构的资本配置与监管框架 本章将风险量化结果与实际的资本管理实践相结合。深入解读巴塞尔协议III（Basel III）框架下的市场风险、信用风险和操作风险的最低资本要求计算方法。最后，探讨最优投资组合的构建，包括如何将风险预算（Risk Budgeting）技术应用于不同业务条线，实现风险调整后的绩效优化。 结语 本书的编写遵循了从基础理论到复杂应用的递进逻辑。我们力求在提供严谨数学推导的同时，保持对金融市场现实问题的敏锐洞察力。希望本书能成为金融工程、风险管理专业人士及高级金融学研究人员手中的实用工具箱，助其驾驭现代金融体系中的复杂挑战。

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这本书的叙事节奏感非常强，阅读体验流畅得令人惊喜。与其他同类书籍那种堆砌知识点的感觉不同，这本书更像是一部精心编排的辩论赛记录。每一章的引入都像是一个悬念的提出，比如“当我们想度量货币政策对通胀的影响时，会遇到什么陷阱？”随后，作者会逐步引入相关的计量工具（如格兰杰因果检验、脉冲响应函数），作为破解这个陷阱的“武器”。更令人称道的是，它对计量软件操作的集成处理也做得非常自然。它不是突兀地插入一堆代码块，而是将代码的输出结果无缝嵌入到理论解释之中，让你清晰地看到，理论假设是如何在实际的计算结果中得到印证或证伪的。例如，在讨论单位根检验时，书中不仅展示了ADF检验的结果，还对比了PP检验和KPSS检验的结果，并解释了为什么在某些情况下，这三种检验可能会得出相互矛盾的结论，以及在这种“模糊地带”下，研究者应该采取的审慎态度。这种贯穿始终的批判性思维训练，远超出了单纯的知识传授。

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这本《计量经济学》的案例分析简直是神来之笔，完全颠覆了我对这种理论书籍的刻板印象。我一直以为，学习这类学科就只能面对枯燥的公式和抽象的模型，但这本书的作者显然深谙如何将复杂的理论“接地气”。他们选取的实证案例，无论是关于收入不平等的深入剖析，还是对教育投资回报率的细致测算，都紧密贴合现实世界的经济现象。尤其让我印象深刻的是，书中对于数据处理的每一个步骤都交代得极其清晰，仿佛手把手带着你完成一次完整的实证研究。比如，在处理时间序列数据时，作者没有直接抛出VAR模型的结果，而是先详细论证了协整关系是否存在，并解释了选择这种模型的内在逻辑。这种严谨性，配合上生动的叙事方式，让那些原本晦涩难懂的概念，比如“内生性”或“工具变量法”的选取，都变得豁然开朗。感觉读完后，不仅仅是掌握了一堆工具，更是学会了一种观察和解构经济问题的思维框架。那种从理论到实践的无缝衔接，是其他教材难以企及的高度。

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这本书在高级主题的引入上，展现出了一种罕见的平衡感。很多教科书在触及面板数据或非线性模型时，往往会变得过于学术化，充斥着复杂的矩阵代数和极限理论，让非专业出身的读者望而却步。然而，这本书的作者显然是站在一个有教学经验的导师的角度来组织内容的。他们对于固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的介绍，不是停留在Arellano-Bond检验的公式推导上，而是着重于“什么情况下，我们必须选择FE而不是RE”的经济学直觉。他们用一个关于公司投资决策的例子，清晰地说明了，当研究对象本身就带有不可观测的个体特征时，忽略掉这些特征的后果有多么严重。此外，对Logit和Probit模型的处理也极其巧妙，通过对比不同链接函数下的边际效应计算方式，让读者真正理解了因果效应的估计在非线性模型中的复杂性，这种对读者友好度的把握，非常值得称赞。

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我最近沉迷于这本书的回归诊断章节，简直是发现了一座宝藏。我之前在其他地方学到的内容，往往只是简单地提一下R方和P值，对于异方差和自相关这些“顽疾”，多半是轻描淡写地让读者去使用稳健标准误就完事了。但这本书完全不同，它花了大量的篇幅，用近乎批判性的眼光，去审视每一个假设的违反。比如，对于异方差问题，作者不仅讲解了White检验和Breusch-Pagan检验的统计原理，更重要的是，它深入探讨了为什么在特定类型的经济数据中（例如，收入数据或企业规模数据）这种现象几乎是必然出现的。书中甚至加入了“如果诊断出来，该如何选择最合适的矫正措施”的决策树图，清晰地标明了在不同情境下，使用WLS（加权最小二乘法）与使用异方差一致标准误的优劣权衡。这种深入骨髓的探讨，让人明白计量经济学不是一套“即插即用”的工具箱，而是一个需要不断检查和修正的严谨科学过程。看完这部分，我对自己的模型解释能力有了质的飞跃。

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我尤其欣赏这本书在强调“模型识别”这一核心问题上的力度。在学习的初期，我们很容易陷入“拟合优度越好，模型就越正确”的误区。这本书反复提醒我们，计量经济学的真正挑战不是找到一个能完美描述样本数据的方程，而是要找到一个能被经济理论支撑且避免内生性问题的识别策略。书中对“工具变量（IV）”方法的讲解，简直是教科书级别的范例。作者没有满足于只介绍两阶段最小二乘法（2SLS），他们花了好几页篇幅去讨论“有效工具变量的三个核心条件”——相关性、外生性、单一致性——并用极其形象的语言描述了如何通过理论推理和经验检验去论证这些条件是否满足。这种对识别策略的执着，让读者明白，一个漂亮的R方背后，如果识别策略站不住脚，那么所有的推论都将是空中楼阁。这本书成功地将读者的注意力从“拟合数据”转移到了“识别因果效应”的更高层次上去。

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