Mathematical Finance

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出版者:ISTE Publishing Company
作者:Jacques Janssen
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2007-3-1
价格:USD 140.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9781905209538
丛书系列:
图书标签:
  • 数学金融
  • 金融工程
  • 期权定价
  • 随机过程
  • 利率模型
  • 风险管理
  • 金融数学
  • 投资组合优化
  • Black-Scholes模型
  • 蒙特卡洛模拟
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具体描述

好的,这里是根据您的要求撰写的一份不包含《Mathematical Finance》内容的图书简介,力求详尽且自然: --- 书名:《现代金融工程与风险管理实践指南》 简介: 在瞬息万变的全球金融市场中,理解和驾驭复杂的金融工具与风险模型,已成为机构投资者、资产管理者以及审慎监管者必备的核心能力。《现代金融工程与风险管理实践指南》旨在为专业人士提供一套全面、深入且高度实用的框架,用以剖析当前金融体系的运作机制,并教授如何构建稳健的风险抵御体系。本书并非停留在纯粹的理论推导,而是紧密结合市场实际操作,聚焦于将前沿的量化思想转化为可执行的交易策略和风险控制流程。 本书的第一部分深入探讨了金融衍生品的定价与构造。我们首先从基础的远期、期货和互换(Swaps)合约入手,细致分析了其在不同市场环境下(如利率、汇率和信用风险暴露)的定价原理。重点章节将剖析期权市场的结构,尤其关注波动率的测量与建模。不同于侧重于Black-Scholes模型的经典叙述,本书将大量篇幅用于讨论局部波动率模型(Local Volatility Models)和随机波动率模型(Stochastic Volatility Models),如Heston模型。通过丰富的案例分析,读者将学会如何利用这些模型来校准市场报价,并对波动率曲面(Volatility Surface)进行有效的插值与外推,从而在期权交易中获得定价优势。此外,对于更复杂的奇异期权(Exotic Options),如障碍期权、亚式期权以及美式期权的数值求解方法,如有限差分法和蒙特卡洛模拟,也将被详尽阐述,确保读者能处理实际交易中遇到的非标产品。 第二部分聚焦于固定收益证券的分析与管理。债券市场是全球金融系统的基石,理解其定价和久期风险至关重要。本书详细介绍了从零息票利率(Zero-Coupon Rates)构建到收益率曲线建模的全过程。我们采用Nelson-Siegel-Svensson模型等现代方法来拟合和解释收益率曲线的结构,并探讨了利率远期和掉期利率的计算方法。在风险管理方面,本书超越了简单的久期和凸性(Convexity)度量,引入了利率情景分析和利率衍生品套期保值的复杂策略。对于抵押贷款支持证券(MBS)和资产支持证券(ABS),我们详细剖析了其特殊的提前还款风险(Prepayment Risk),并介绍了相应的现金流模型,这对于理解次级抵押贷款危机后的市场结构变革至关重要。 本书的核心价值体现在第三部分——全面风险管理体系的构建与量化。现代金融风险已不再是单一维度的考量,而是相互交织、动态演变的。我们系统地介绍了市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险的度量与管理。 在市场风险方面,除了传统的风险值(Value at Risk, VaR)方法,本书深入探讨了条件风险值(Conditional VaR, CVaR,或称Expected Shortfall, ES)的优势及其在压力测试中的应用。我们提供了如何利用历史模拟、参数法和蒙特卡洛模拟来计算这些风险指标的实战代码示例(主要使用Python的Pandas和NumPy库)。一个重要的章节专门用于压力测试与极端事件分析,讲解如何构建宏观经济情景并评估投资组合在“黑天鹅”事件下的表现。 信用风险的管理是本书的另一大亮点。我们剖析了从单一交易对手风险到整个信贷投资组合风险的演进。对于单一债务工具,本书详细介绍了结构化信用产品的风险分解,并解释了信用违约互换(CDS)的市场实践与定价框架,包括如何利用CDS曲线来推断潜在的违约概率。在投资组合层面,我们引入了信用风险模型(如CreditMetrics和CreditPortfolio+),重点讲解了相关性(Correlation)在评估集中度风险中的关键作用。读者将了解到如何使用Copula函数来精确模拟违约事件的联合分布,从而避免在风险集中时出现灾难性后果。 流动性风险的管理在当前去杠杆和市场摩擦增大的环境下变得空前重要。本书区分了资产流动性风险与融资流动性风险,并讨论了如有效边界(Effective Frontier)方法来优化资本配置,确保在市场压力下仍能满足赎回和保证金要求。 第四部分着眼于投资组合优化与绩效评估的前沿应用。我们不仅仅局限于经典的均值-方差框架,而是探讨了在存在非正态性、厚尾风险和交易成本约束下的鲁棒优化(Robust Optimization)技术。书中详细介绍了风险预算(Risk Budgeting)的实际操作流程,帮助基金经理将总风险预算合理分配到不同的资产类别、策略和交易员手中。绩效评估部分,我们强调使用风险调整后的绩效指标,如夏普比率(Sharpe Ratio)的变体以及信息比率(Information Ratio),并探讨如何根据不同的基准和投资目标来选择最合适的评估方法。 最后,全书贯穿了监管环境与合规性的讨论,涵盖了巴塞尔协议(特别是针对交易账户的FRTB标准)对银行资本和风险计量带来的影响,帮助从业者理解合规要求如何重塑风险管理实践。 《现代金融工程与风险管理实践指南》面向的是希望将理论知识与尖端实践相结合的金融工程师、高级风险分析师、量化基金经理以及攻读金融工程硕士及以上学位的研究生。本书的结构清晰,案例丰富,旨在培养读者批判性思考和解决实际复杂金融问题的能力,确保他们在复杂多变的市场中立于不败之地。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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坦白说,一开始我拿到《Mathematical Finance》这本书时,内心是有些忐忑的。数学和金融,这两个词在我脑海里总是与“枯燥”、“高深”联系在一起。然而,事实证明我的担忧是多余的。作者以一种非常友好的方式,带领我走进了数学金融的世界。他并没有一开始就用大量晦涩的数学符号来吓退读者,而是从一些更易于理解的金融场景出发,逐步引出所需的数学工具。 我特别欣赏作者在讲解衍生品定价理论时的叙述方式。他并没有直接给出结论,而是通过历史的发展脉络,介绍不同模型是如何一步步演进的。这种“故事性”的叙述,让原本可能很枯燥的数学推导,变得生动有趣。我甚至觉得,这有点像在看一部金融学的“编年史”,而数学则是串联起这一切的“经线”。

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我一直对金融市场背后的数学原理感到好奇,而《Mathematical Finance》这本书,正好满足了我这份探索欲。虽然我并不是一个数学竞赛出身的学霸,但书中循序渐进的讲解方式,让我这个非专业人士也能逐步深入。作者在介绍某些高级概念时,并没有直接抛出复杂的公式,而是先从一个直观的例子入手,然后再慢慢地引入数学工具。这种“由浅入深”的教学思路,极大地降低了我的阅读门槛。 特别是关于风险管理的部分,作者用大量的图表和实例,生动地阐释了 VaR(风险价值)和 ES(期望损失)等指标的含义和计算方法。我发现,原来那些在新闻报道中经常出现的金融术语,背后都蕴含着如此精妙的数学模型。这本书让我有机会从一个全新的视角去审视金融市场,不再是简单的价格波动,而是可以被量化、被分析的系统。

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作为一名对量化投资略有了解的业余爱好者,《Mathematical Finance》这本书无疑是我近期阅读中最有价值的一本书籍。作者在书中对于各种金融建模的讲解,深入浅出,既有理论的严谨性,又不失实践的可操作性。我尤其赞赏作者对于资产定价模型的处理,例如期权定价中的基础模型,作者不仅给出了详细的数学推导,还结合了实际的市场数据进行验证,这让我对模型的理解更加透彻。 书中关于随机过程在金融中的应用的章节,是我认为最为精彩的部分。作者通过生动的例子,解释了如何利用随机微分方程来描述资产价格的变动,以及如何通过数值方法来求解这些方程。这让我第一次真正领略到,数学的力量是如何帮助我们理解和预测金融市场的复杂行为的。虽然有些部分需要反复阅读才能完全消化,但这种挑战性恰恰是我所期望的。

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我是一个对金融市场充满好奇心的人,尤其是在接触到一些量化投资的策略后,我深切地感受到数学在金融领域的强大力量。《Mathematical Finance》这本书,恰恰满足了我对这方面知识的渴望。作者在书中,用一种非常系统和严谨的方式,讲解了数学在金融领域中的应用。 我尤其喜欢书中关于风险管理和投资组合优化部分的阐述。作者不仅介绍了相关的数学模型,还详细解释了这些模型是如何构建的,以及它们在实际应用中可能遇到的问题。这让我对金融风险有了更深刻的理解,也为我日后深入研究相关的领域打下了坚实的基础。尽管书中包含了一些高等数学的内容,但作者的讲解方式非常清晰,即使是像我这样的初学者,也能逐步跟上他的思路。

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这本《Mathematical Finance》着实让我眼前一亮,虽然我并不是金融领域的科班出身,但这本书的叙述方式和逻辑清晰度,让我在阅读过程中感到异常顺畅。作者在开篇就巧妙地引入了一些金融学的基本概念,并且用数学的语言进行了严谨的定义。我尤其喜欢作者处理不确定性时所采用的方法,那些关于概率论和随机过程的讲解,并非枯燥的理论堆砌,而是紧密结合了实际的金融市场模型,比如期权定价中的布朗运动,让我第一次真正理解了数学工具是如何在金融世界中发挥作用的。 更让我印象深刻的是,本书并没有止步于理论的探讨,而是花了大量的篇幅来介绍各种量化模型的构建和应用。从最基础的 Black-Scholes 模型,到更复杂的蒙特卡洛模拟,作者都给出了详尽的推导过程和代码示例。虽然我还没能完全掌握所有代码的细节,但光是理解其背后的思想,就已经让我受益匪浅。我能够感受到作者试图将复杂的数学模型“落地”,让读者能够真正地将其应用于解决实际的金融问题,这对于我这样的初学者来说,无疑是一剂强心针。

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