金融市场用的数学方法

金融市场用的数学方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:世界图书出版公司北京公司
作者:Monique Jeanblanc
出品人:
页数:732
译者:
出版时间:2013-6
价格:99.00
装帧:平装
isbn号码:9787510058431
丛书系列:
图书标签:
  • 金融数学
  • 数学
  • 2
  • 金融数学
  • 数学金融
  • 量化金融
  • 金融工程
  • 投资分析
  • 风险管理
  • 随机过程
  • 时间序列分析
  • 优化方法
  • 数值计算
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

数学金融已经成长为一个庞大的分支,故而需要大量的数学工具作为支持。本书同时将金融方法和相关的数学工具以数学的严谨和数学家易于理解的方式加以表达。书中将金融概念如套利机会、容许策略、索取权、期权定价和拖欠风险和数学理论,如布朗运动、扩散过程和Levy过程等交叉讲述。前半部分讲述了连续路径过程,后半部分进而讲述了不连续过程。扩充参数文献包括大量的参考资料和作者索引,使得读者能够很快找到书中引用资料的来源,这对初学者和相关科研实践人员都是弥足珍贵的。

目次:(一)连续路径过程:连续-路径随机过程数学基础;金融中的基本概念和例子;到达次数:数学和金融的交叉;布朗运动补充;连续路径过程补充;扩散的特殊族:Bessel过程;(二)跳跃过程:违约风险;Poisson过程和毁灭理论;一般过程的数学基础;混合过程;Levy过程;附录:特殊性质、概率定律和函数列举;特殊专题的一些文献和书籍。

读者对象:数学、金融经济以及相关领域的学生、科研人员和从业人员。

《金融市场中的计算艺术》 这是一本深入探索金融市场背后数学原理与应用的书籍。它并非简单罗列公式,而是致力于揭示数字如何驱动着市场的脉搏,以及量化思维如何塑造现代金融的面貌。本书将带领读者踏上一段跨越理论与实践的旅程,理解那些看似抽象的数学模型如何在风险管理、资产定价、投资组合构建乃至宏观经济预测中发挥至关重要的作用。 核心内容概览: 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者建立起对金融数学的全面认知。 基础篇:概率与统计的基石 随机变量与概率分布: 我们将从最基础的概率论概念入手,介绍随机变量的含义、期望值、方差等核心概念。重点讲解金融市场中常见的概率分布,如正态分布、对数正态分布,以及它们在描述资产收益率、市场波动性时的适用性。 统计推断与参数估计: 学习如何利用历史数据对市场参数进行估计,包括均值、方差、协方差等。理解置信区间的概念,以及如何根据样本数据推断总体特征,为后续的建模打下坚实基础。 时间序列分析初步: 金融数据天然具有时间依赖性。本书将介绍时间序列的基本概念,如自相关性、平稳性,以及一些初步的分析方法,为理解资产价格的动态演变提供工具。 进阶篇:微积分与微分方程在金融中的身影 连续时间模型: 许多金融过程在数学上更适合用连续时间模型来描述。我们将介绍随机微分方程(SDE)的基本思想,并展示它们如何被用来模拟股票价格、利率等金融变量的运动轨迹。 期权定价模型: 这是金融数学中最引人注目的应用之一。本书将详细阐述布莱克-斯科尔斯(Black-Scholes)期权定价模型,深入剖析其背后的数学逻辑、假设条件以及如何通过解偏微分方程来获得期权理论价格。我们还将探讨模型的局限性以及一些重要的修正模型。 利率模型: 利率的变动对固定收益证券和整个金融体系有着深远影响。本书将介绍不同的利率模型,例如Vasicek模型、CIR模型,探讨它们如何描述短期和长期利率的随机行为,以及在债券定价和利率衍生品定价中的应用。 实战篇:量化策略与风险管理 投资组合优化: 马科维茨的现代投资组合理论是量化投资的基石。本书将详细讲解均值-方差优化框架,介绍如何根据投资者的风险偏好构建最优的资产配置。涉及凸优化技术,以及如何处理高维度的资产组合问题。 风险度量: 在不确定的金融市场中,风险管理是重中之重。本书将深入探讨常用的风险度量指标,如VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional Value at Risk),阐述它们的计算方法、优缺点以及在实际风险控制中的应用。 蒙特卡洛模拟: 对于复杂的金融模型和高维度的风险计算,蒙特卡洛模拟提供了一种强大的数值求解工具。本书将介绍如何运用蒙特卡洛方法来模拟金融资产的未来路径,估算期权价格,以及进行风险敞口分析。 机器学习与金融: 随着大数据时代的到来,机器学习技术在金融领域的应用日益广泛。本书将初步探讨一些基础的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机等,并展示它们在预测市场趋势、识别欺诈、信用评分等方面的潜力。 本书的独特价值: 严谨的数学推导与清晰的逻辑解释: 本书在保持数学严谨性的同时,力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念,帮助读者理解“为什么”和“如何做”。 理论与实践的有机结合: 每一章节的数学理论都紧密联系着金融市场的实际应用,读者可以通过实例理解数学工具的威力。 面向未来的视角: 在介绍经典模型的同时,本书也展望了量化金融领域的新兴技术和发展趋势,如高频交易、算法交易、另类数据分析等,为读者提供更广阔的视野。 丰富的图表与示例: 书中将配有大量的图表、数据示例和数学推导过程,辅助读者理解抽象概念,并提供练习机会。 本书适合读者: 对金融市场运行机制充满好奇,希望理解其背后定量逻辑的金融从业者。 希望将数学技能应用于金融领域的理工科学生、研究生。 对金融工程、量化投资、风险管理感兴趣的任何人士。 任何希望提升自身在金融领域分析和决策能力的读者。 掌握了本书介绍的数学方法,您将能够更深刻地理解金融市场的运作规律,更有效地进行投资决策,更精准地评估和管理金融风险,从而在瞬息万变的金融世界中游刃有余。

作者简介

目录信息

Part Ⅰ Continuous Path Processes
1 Continuous-Path Random Processes: Mathematical
Prerequisites
1.1Some Definitions
1.1.1Measurability
1.1.2Monotone Class Theorem
1.1.3Probability Measures
1.1.4Filtration
1.1.5Law of a R,andom Variable, Expectation
1.1.6Independence
1.1.7Equivalent Probabilities and R,adon-Nikodym Densities
1.1.8Construction of Simple.Probability Spaces
1.2Martingales
1.2.1Definition and Main Properties
1.2.2 Spaces of Martingales
1.2.3Stopping Times
1.2.4 Local Martingales
1.3Continuous Semi_martingales
1.3.1 Brackets of Continuous Local Martingales
1.3.2 Brackets of Continuous Semi-martingales
1.4Brownian Motion
1.4.1 One-dimensional Brownian Motion
1.4.2d-dimensional Brownian Motion
1.4.3Correlated Brownian Motions
1.5Stochastic Calculus
1.5.1 Stochastic Integration
1.5.2 Integration by Parts
1.5.3 Ito's Formula: The Fundamental Formula of Stochastic
1.5.4Stochastic Differential Equations
1.5.5Stochastic Differential Equations: The One dimensional Case
1.5.6 Partial Differential Equations
1.5.7 Doleans-Dade Exponential
1.6 Predictable Representation Property
1.6.1 Brownian Motion Case
1.6.2Towards a General Definition of the Predictable Representation Property
1.6.3 Dudley's Theorem
1.6.4Backward Stochastic DifferentialEquations
1.7 Change of Probability and Girsanov's Theorem
1.7.1 Change of Probability
1.7.2Decomposition of P-Martingales as Q-serm-martingales
1.7.3Girsanov's Theorem: The One-dimensional Brownian Motion Case
1.7.4 Multidimensional Case
1.7.5 Absolute Continuity
1.7.6Condition for Martingale Property of Exponential
1.7.7Predictable Representation Property under a Change
1.7.8 An Example of Invariance of BM under Change of
2 Basic Concepts and Examples in Finance
2.1A Semi-martingale Framework
2.1.1 The Financial Market
2.1.2 Arbitrage Opportunities
2.1.3Equtvalent Martingale Measure
2.1.4 Admissible Strategies
2.1.5Complete Market
2.2 A Diffusion Model
2.2.1 Absence of Arbitrage
2.2.2 Completeness of the Market
2.2.3 PDE Evaluation of Contingent Claims in a Complete
2.3.1The Model
2.3.2European Call and Put Options
2.3.3 The Greeks
2.3.4 General Case
2.3.5Dividend Paying Assets
2.3.6Role of Information
2.4 Change of Numeraire
2.4.1 Change of Numeraire and Black-Scholes Formula
2.4.2 Self-financing Strategy and Change of Numeraire
2.4.3 Change of Numeraire and Change of Probability
2.4.5Self-financing Strategies: Constrained Strategies
2.5 Feynman-Kac
2.5.1 Feynman-Kac Formula
2.5.2Occupation Time for a Brownian Motion
2.5.3Occupation Time for a Drifted Brownian Motion
2.5.4 Cumulative Options
2.6Ornstein-Uhlenbeck Processes and Related Processes
2.6.1 Definition and Properties
2.6.2 Zero-coupon Bond
2.6.3Absolute Continuity Relationship for Generalized
2.6.4Square of a Generalized Vasicek Process
2.6.5 Powers of δ-Dimensional Radial OU Processes, Alias CIR Processes
2.7 Valuation of European Options
2.7.1The Garman and Kohlhagen Model for Currency
2.7.2Evaluation of an Exchange Option
2.7.3 Quanto Options
3Hitting Times: A Mix of Mathematics and Finance
3.1 Hitting Times and the Law of the Maximum for Brownian Motion
3.1.1 The Law of the Pair of R,andom Variables (Wt,Mt)
3.1.2 Hitting Times Process
3.1.3 Law of the Maximum of a Brownian Motion over (O,t)
3.1.4Laws ofHitting Times
3.1.6 Laplace Transforms of Hitting Times
3.2 Hitting Times for a Drifted Brownian Motion
3.2.1Joint Laws of (Mx,X) and (mx,X) at Time t
3.2.2 Laws of Maximum, Minimum, and Hitting Times
3.2.3Laplace Transforms
3.2.4Computation of W(v)(Ⅱ{Tu(X)3.2.5Normal Inverse Gaussian Law
3.3Hitting Times for Geometric Brownian Motion
3.3.1 Laws of the Pairs (Mts,St) and (,mis,St)
3.3.2Laplace Transforms
3.3.3 Computationof E(e -XTa(S)11 {Ta(S)3.4Hitting Times in Other Cases
3.4.10rnstein-Uhlenbeck Processes
3.4.2Deterministic Volatility and Nonconstant Barrier
3.5Hitting Time of a Two-sided Barrier for BM and GBM
3.5.1Brownian Case
3.5.2Drifted Brownian Motion
3.6Barrier ODtions
3.6.1 Put-Call Symmetry
3.6.2Binary Options and △'s
3.6.3Barrier Options: General Characteristics
3.6.4 Valuation and Hedging of a Regular Down-and-In Call Option When the Underlying is a Martingale
3.6.5Mathematical Results Deduced from the Previous Approach
3.6.6Valuation and Hedging of Regular Down-and-In Call Options: The General Case
3.6.7 Valuation and Hedging of Reverse Barrier Options
3.6.8The Emerging Calls Method
3.6.9Closed Form Expressions
3.7Lookback Options
3.7.1Using Binary Options
3.7.2 Traditional Approach
3.8Double-barrier Options
3.9Other ODtions
3.9.1 Options Involving a Hitting Time
3.9.2Boost Options
3.9.3 Exponential Down Barrier Option
3.10 A Structural Approach to Default Risk
3.10.1 Merton's Model
3.10.2 First Passage Time Models
3.11 American Options
3.11.1 American Stock Options
3.11.2 American Currency Options
3.11.3 Perpetual American Currency Options
3.12 Real Options
3.12.1 Optimal Entry with Stochastic Investment Costs
3.12.2 Optimal Entry in the Presence of Competition
3.12.3 Optimal Entry and Optimal Exit
3.12.4 Optimal Exit and Optimal Entry in the Presence of ompetition
3.12.5 Optimal Entry and Exit Decisions
……
4 Complements on Brownian Motion
5 Complements on Continuous Path Processes
6A Special Family of Diffusions: Bessel Processes
Part Ⅱ Jump Processes
References
Index of Authors
Index of Symbols
Subject Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这部《金融市场用的数学方法》的出版,无疑给业界投下了一枚重磅炸弹。作为一名长期浸淫于量化交易领域的资深人士,我一直在寻找一本能够系统梳理现代金融工程核心数学工具,并将其与实际市场应用紧密结合的权威著作。这本书恰恰满足了我的期待,它不仅仅是一本教科书,更像是一份实战指南。书中对随机微积分、偏微分方程在期权定价中的应用,以及波动率建模的深入探讨,展现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。特别是关于路径依赖型衍生品的定价章节,作者采用了非常直观的图示和严谨的数学推导相结合的方式,即便是初学者也能逐步领悟其精髓。我个人认为,书中对于蒙特卡洛模拟在复杂金融工具估值中的效率优化策略,是其亮点之一,这直接关系到交易系统能否实时响应市场的变化。它并非仅仅罗列公式,而是将每一个数学概念的引入都置于具体的金融场景下进行解释,使得抽象的理论变得触手可及,对于希望从传统金融思维转向高阶量化分析的从业者来说,这本书是不可多得的案头必备。

评分

读完这本书的初稿后,我的第一反应是震撼——这种程度的严谨性和覆盖面的广度,在同类书籍中是极为罕见的。它似乎对金融数学的每一个分支都进行了地毯式的扫描。我特别欣赏作者在处理金融时间序列分析时所展现出的细腻笔触。不同于市面上常见的仅聚焦于ARMA或GARCH模型的肤浅介绍,此书深入探讨了高频数据中的微观结构噪音处理,以及如何利用高阶矩信息来构建更稳健的风险度量体系。对于那些习惯于依赖成熟软件包的“调包侠”来说,这本书无疑是一剂清醒剂,它迫使读者重新审视底层算法的假设前提。例如,书中对Lévy过程在描述资产价格跳跃风险方面的论述,远超出了标准布朗运动的范畴,提供了更贴近现实的数学建模框架。我发现,许多我在多年实践中仅凭直觉使用的优化技巧,在这本书里都找到了坚实的数学依据,这极大地增强了我未来模型开发的信心和准确性。

评分

我是一名在对冲基金担任风险管理工作的资深专家,我们部门对模型的稳健性要求极高。我们团队对这本书进行了试读,反馈普遍认为其在“模型不确定性量化”方面的处理非常到位。书中对贝叶斯方法在参数估计中的应用,尤其是如何处理小样本或极端市场条件下的参数不确定性,提供了非常实用的指导。许多传统的频率学派方法在面对“黑天鹅”事件时显得力不从心,而本书恰恰在这些薄弱环节进行了强有力的支撑。例如,在描述波动率微笑/斜率现象时,作者没有止步于SABR模型,而是进一步探讨了随机局部波动率(SLV)模型下,如何通过数值方法高效求解相应的积分方程。这对于我们日常进行风险预算和压力测试至关重要。这本书不只是告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“如何克服现有方法的局限性”,这正是专业人士最看重的价值所在。

评分

从一个偏向于宏观经济和固定收益分析师的角度来看,这本书在处理利率衍生品领域的深度同样令人印象深刻。它对HJM框架和Heath-Jarrow-Morton框架的介绍,清晰地阐述了从远期利率到零息债券价格如何进行一致性定价的内在逻辑。很多同类书籍在这一块往往处理得过于简略,仅停留在Vasicek或CIR模型的简单展示上。而本书则深入探讨了短率模型在实际市场中校准的难点,特别是如何处理收益率曲线的奇异点和非光滑性。作者还巧妙地将数理统计中的渐近理论引入到固定收益模型的校准误差分析中,这为我们理解模型选择的统计有效性提供了坚实的理论后盾。总而言之,这本书的价值在于,它能满足从最前沿的衍生品定价工程师到负责系统性风险评估的宏观策略师等各类金融专业人士的深度学习需求,是一部跨越了传统学科壁垒的杰作。

评分

坦白说,我带着一丝怀疑的态度打开了这本巨著,因为市面上充斥着太多包装精美但内容空洞的“金融数学”书籍。然而,这本书很快打消了我的顾虑。它的叙事风格非常独特,兼具学院派的深度和工程师的务实。作者在引入复杂的鞅论和最优控制理论时,并没有直接跳入纯粹的数学证明,而是先构建一个清晰的经济学动机,比如“无套利定价的边界条件”或是“投资组合的最优再平衡策略”,然后再顺理成章地引出所需的数学工具。这种自上而下的教学方法极大地降低了理解难度。尤其值得称道的是,书中关于信用风险建模的部分,不仅涵盖了如Jarrow-Turnbull模型等经典框架,还对现代金融危机后出现的更精细的违约相关性建模进行了探讨,这在教材中是相当少见的。对于研究生来说,这本书无疑是极佳的研读材料,它能培养出“用数学语言思考金融问题”的能力,而非仅仅是“套用公式”。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有