Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Evans, James R.

出品人:

页数:557

译者:

出版时间:

价格:133.33

装帧:Pap

isbn号码:9780131888104

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Data Analysis
• Decision Modeling
• Business Analytics
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Modeling
• Data Science
• Optimization

严谨的金融工程与风险管理：理论基础与实务应用 作者： [此处留空，或使用假定作者名，例如：阿尔弗雷德·汉森；李明] 出版社： [此处留空，或使用假定出版社名，例如：普林斯顿大学出版社；环球学术出版集团] 内容简介： 本书旨在为金融工程、量化金融以及风险管理领域的专业人士和高级学生提供一套全面、深入且极具实操价值的理论与方法论框架。本书着重于构建和应用复杂的数学模型来刻画金融市场中的随机过程、资产定价、风险度量以及优化策略，完全避开了基础统计推断和一般性数据分析的范畴。 第一部分：随机过程的严谨基础与连续时间金融 本部分从纯粹的随机分析角度切入，为后续的高级建模奠定严格的数学基础。我们不再讨论描述性统计或经典假设检验，而是直接深入到伊藤微积分和鞅论在金融领域的应用。 第一章：布朗运动的深度剖析与随机微分方程（SDEs） 本章详细阐述了标准布朗运动（Wiener 过程）的性质，包括其路径的连续性、不可微性以及二次变差的确定性。随后，我们转向理解和求解由布朗运动驱动的随机微分方程。重点关注随机积分的定义、伊藤恒等式（Itô's Lemma）的严格推导及其在随机函数微分中的应用。我们将探讨几何布朗运动（GBM）的精确解，并将其应用于基础股票价格建模的起点，强调其局限性，为后续更复杂的模型做铺垫。 第二章：鞅论在金融中的核心地位 鞅论是金融定价理论的基石。本章集中讨论鞅、次鞅和上鞅的概念，以及它们在无套利定价框架中的必要性。我们深入探讨了“可实现的鞅”与“真实世界测度”之间的关系，并详尽阐述了Girsanov 定理。该定理被视为连接真实世界概率测度 $mathbb{P}$ 和风险中性测度 $mathbb{Q}$ 的桥梁，是衍生品定价的理论核心。内容侧重于测度变换的数学细节而非简单的应用演示。 第三章：连续时间资产定价与 Black-Scholes 模型 本章将 Girsanov 定理的应用推向高潮。我们首先在完全信息、无摩擦、无套利假设下，利用偏微分方程（PDE）方法——即 Black-Scholes 方程的推导——来确定欧式期权的价格。内容将包括 PDE 的热方程形式、边界条件的精确设定，以及最终通过 Feynman-Kac 公式将 PDE 解与期望求解联系起来的严谨证明。讨论将超越标准的 GBM 假设，探讨局部波动率模型（如 Dupire 方程）的理论背景。 第二部分：利率模型、信用风险与固定收益证券 本部分完全聚焦于固定收益市场，这是金融工程中对随机模型要求最高的领域之一。我们不再涉及一般数据的描述，而是关注利率曲线的演化和期限结构建模。 第四章：短期利率模型的演进与 HJM 框架 本章系统地介绍了各种描述零息债券价格和瞬时短期利率 $r_t$ 的随机模型。内容涵盖了从最初的 Vasicek 模型（解析解和均值回归特性）到 Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型（避免负利率的约束）。核心内容转向了 Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架。HJM 通过规定远期利率的演化过程来保证无套利定价，我们详细分析了 HJM 框架下的 SDE 表达及其与 Libor 市场模型的联系，重点在于其对远期利率树结构的精确刻画。 第五章：信用风险的结构化建模 信用风险建模是现代金融风险管理的关键。本章集中于结构化模型（Structural Models）和减值模型（Intensity Models）。 结构化模型（如 Merton 模型）： 详细分析了公司资产价值的随机演化，以及资产价值何时低于某一债务水平导致违约的机制。这涉及到对跳跃过程和超越边界问题的随机控制理论应用。 减值模型（如 Jarrow-Turnbull 模型）： 侧重于对违约率（Intensity Rate）的建模，通常使用 Cox 过程或跳跃扩散过程来描述违约事件的发生。本章将探讨如何将信用违约掉期（CDS）的价格嵌入到这些随机框架中进行校准和定价。 第三部分：随机最优控制与投资组合管理 本部分将随机分析与优化理论相结合，解决动态投资组合选择和最优执行问题。 第六章：随机控制与 HJB 方程 本章引入随机最优控制理论，特别是 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程。我们将目标函数设定为最大化预期效用（例如，CRRA 或指数效用），约束条件为资产的动态演化（由 SDEs 描述）。求解 HJB 方程，无论采用解析方法（如果可能）还是数值方法（例如，有限差分法），以确定最优的投资权重函数。重点在于理解价值函数和最优控制策略之间的反馈关系。 第七章：最优执行理论与市场冲击 在大型机构交易中，订单的执行方式直接影响最终价格和交易成本。本章探讨 最优执行问题。我们构建了包含市场冲击（Market Impact）和机会成本（Inventory Risk）的动态模型。使用随机控制来确定何时、以何种速度分散执行一个大订单，以最小化总交易成本的预期值。这涉及到对最优停止时间问题或动态路径优化方法的应用。 第四部分：高级衍生品定价与数值方法 本部分关注于无法通过封闭形式解获得的复杂衍生品，强调构建和实施稳健的数值方法。 第八章：蒙特卡洛模拟的精确应用 我们不再停留在基础的方差降低技术上，而是专注于高维随机模型的模拟。重点包括：控制变量法、重要性抽样（Importance Sampling） 在极端事件定价中的应用，以及 Quasi-Monte Carlo (QMC) 方法的使用，分析其在收敛速度上的理论优势。讨论将严格围绕路径依赖型期权（如亚洲期权、障碍期权）的定价精度和计算效率。 第九章：有限差分法在定价中的实施 对于涉及复杂边界条件或多因子随机过程的期权（如美式期权、奇异期权），解析解通常不存在。本章详细阐述使用有限差分法（FDM）求解相关的 PDE。内容包括：前向时间（Explicit）、后向时间（Implicit）和 Crank-Nicolson 方案的推导，分析它们在稳定性和收敛性上的权衡。重点在于处理高维问题的维数灾难以及如何使用稀疏网格技术来提高效率。 总结： 本书构建了一个高度专业化的知识体系，专注于金融市场中的随机建模、偏微分方程、鞅论、随机控制以及先进的数值模拟技术。其核心在于将复杂的数学理论直接映射到金融工程和风险管理的量化解决方案上，完全不涉及描述性统计、回归分析、假设检验或传统的数据挖掘技术。本书适合于致力于量化研究、金融模型开发和高级风险量化职位的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满好奇但又缺乏系统学习机会的在校学生，因此我一直在寻找一本能够帮助我入门的优秀教材。《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》这本书无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。作者用一种非常人性化的方式来讲解枯燥的统计学知识，让我不再感到望而却步。书中不仅涵盖了统计学的基础概念，比如描述性统计、推断性统计，还深入探讨了数据分析的方法论，包括数据清洗、特征工程、模型选择和评估等关键环节。尤其让我眼前一亮的是，书中将这些理论知识与实际的决策建模紧密结合，教会我们如何将分析结果转化为可执行的方案。书中大量的案例分析，让我看到了不同行业如何应用数据分析来解决现实世界的挑战，这极大地激发了我对未来职业发展的兴趣和信心。我真心觉得，这本书就像一位耐心且经验丰富的导师，能够引导初学者一步一步踏入数据科学的殿堂，并且为后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我抱着试试看的心态翻开了《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》，毕竟“统计”、“数据分析”这些词汇听起来就充满了挑战。但出乎意料的是，我发现这本书的内容居然如此生动有趣，而且逻辑性极强。作者在讲解统计原理的时候，并没有上来就抛出一大堆公式，而是先从我们日常生活中遇到的问题出发，引导我们思考，然后循序渐进地引入统计概念。这种“从问题到方法”的教学方式，让我更容易理解和接受。最让我印象深刻的是，书中详细阐述了如何利用各种数据工具来解决实际问题，比如如何通过数据挖掘来发现隐藏的规律，如何构建模型来预测未来趋势，以及如何基于数据分析结果来制定行动计划。这些内容不仅具有理论指导意义，更提供了大量的实践指导，让我觉得这本书的价值远超其价格。我是一名初创公司的产品经理，经常需要通过数据来验证产品假设、优化用户体验，这本书的内容恰好能帮助我更系统、更科学地进行这些工作，从而加速产品的迭代和成长。

评分☆☆☆☆☆

我之前的工作经验中，对于数据的理解和运用一直停留在比较表面的层面，经常感觉自己在做决策的时候缺乏足够的数据支撑，或者说即使有数据，也无法从中提炼出有价值的见解。《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》这本书，简直是为我这样的“数据小白”量身打造的。作者的写作风格非常清晰明了，完全没有学术论文那种晦涩难懂的风格。他把复杂的统计模型和数据分析方法，拆解成一个个易于理解的步骤，并配以丰富的图表和实际案例，让我能够轻松地掌握其中的奥秘。书中关于决策建模的部分，更是让我豁然开朗。它不仅仅教你如何分析过去的数据，更重要的是，它教会你如何利用分析结果来指导未来的行动，从而做出更优化的决策。我尝试着将书中介绍的一些方法应用到我的日常工作中，发现自己看待问题的角度变得更加客观和理性，能够更准确地识别潜在的风险和机遇。这本书让我意识到，数据分析并非高高在上的专业技能，而是每个人都能够掌握并从中获益的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正的知识在于能够解决实际问题，而《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》这本书恰恰做到了这一点。它不是一本只讲理论的书，而是一本充满实践指导的书。从数据收集、预处理，到各种统计分析方法，再到最终的决策建模，书中提供了一套完整的流程和工具。我是一名项目经理，经常需要在资源有限的情况下做出最优的决策。《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》提供的决策建模方法，对于我来说简直是雪中送炭。书中关于风险评估、情景分析以及优化算法的讲解，让我能够更系统地考虑各种可能性，并选择出风险最低、收益最高的方案。而且，书中穿插的案例都非常贴近实际商业环境，让我能够清晰地看到这些方法是如何被应用到真实世界中的，并且取得了显著的成效。这本书不仅提升了我的分析能力，更重要的是，它改变了我思考和解决问题的方式，让我变得更加自信和有条理。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对颠覆了我对统计学和数据分析的固有认知！我一直觉得这类书籍枯燥乏味，充斥着抽象的公式和令人费解的理论，但《Statistics, Data Analysis, And Decision Modeling》却给了我耳目一新的体验。作者似乎有一种神奇的能力，能够将复杂的概念化繁为简，用通俗易懂的语言和贴近生活的例子来阐释。我尤其喜欢书中关于决策建模的部分，它不仅仅是教你如何分析数据，更是如何利用数据做出更明智、更有效的决策。书中提供的各种模型和框架，让我看到了如何将理论付诸实践，如何将冰冷的数据转化为有温度的智慧。我是一名市场营销从业者，书中关于用户行为分析和趋势预测的章节，简直就是为我量身定制的。我尝试运用书中介绍的几种分析方法，惊喜地发现能够更精准地洞察消费者需求，优化营销策略，显著提升了广告投放的效果。而且，这本书的排版和设计也非常人性化，图文并茂，阅读起来一点也不吃力，甚至可以说是享受。我强烈推荐给任何想要提升数据分析能力，并在实际工作中做出更好决策的朋友们，这本书绝对是你的不二之选！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆