Business Math Using Calculators pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson Custom Pub

作者:Burton, David/ Burton, Jo/ Burton, Sharon

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:$94.60

装帧:Pap

isbn号码:9780536124838

丛书系列:

图书标签:

• Business Math
• Calculators
• Mathematics
• Finance
• Accounting
• Quantitative Analysis
• Problem Solving
• Education
• Textbook
• Higher Education

好的，这是一本名为《高级金融模型与风险管理实务》的图书简介。 --- 高级金融模型与风险管理实务 导论：重塑现代金融的复杂性 在全球化与数字化浪潮的推动下，金融业正以前所未有的速度经历着深刻的变革。传统的估值方法和风险衡量标准已难以有效应对瞬息万变的市场动态、复杂的金融衍生工具以及日益严格的监管环境。本书《高级金融模型与风险管理实务》正是在这一背景下应运而生，它旨在为金融专业人士、高级管理者以及研究生提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，用以驾驭当代金融市场的复杂挑战。 本书并非停留在基础数学公式的堆砌，而是侧重于将严谨的金融理论与尖端的量化技术相结合，重点探讨如何在高不确定性的环境中构建、验证和应用先进的数学模型，以实现更精准的资产定价、更稳健的风险计量和更优化的投资组合构建。 --- 第一部分：计量经济学基础与时间序列分析的深化 本部分首先为读者奠定坚实的计量经济学基础，但不同于初级教材，我们将直接深入到金融数据特有的挑战中。 1. 波动性建模的演进：从ARCH到随机波动率模型 (Stochastic Volatility Models) 我们将详细剖析波动性（Volatility）在金融资产定价中的核心作用。内容涵盖经典的 ARCH 和 GARCH 模型的局限性，并着重介绍如何使用 EGARCH（指数GARCH）和 GJR-GARCH 模型捕捉金融时间序列中的杠杆效应（Leverage Effect）。更进一步，本书将引导读者理解和实现 随机波动率模型 (SV)，如 Heston 模型框架，该模型假设资产价格和波动率本身都遵循随机过程，这对于期权定价的准确性至关重要。我们将通过实证案例演示如何使用 蒙特卡洛模拟 和 EM 算法 对 SV 模型参数进行估计和校准。 2. 高频数据处理与微观结构噪音 现代金融交易产生了海量的高频数据。本章将探讨如何处理这些数据中存在的 微观结构噪音 (Microstructure Noise)，如最优采样频率的选择（例如，使用 高频回报 或 最优子采样）。我们将介绍 高频数据下的波动率估计技术，如 Realized Volatility (RV) 的计算及其修正方法，这对构建高频交易策略和实时风险监控至关重要。 3. 协整性与多变量时间序列分析 在处理利率、汇率或跨市场套利机会时，理解多个时间序列间的长期均衡关系至关重要。本部分将深入讲解 协整检验 (Cointegration Tests)，包括 Engle-Granger 两步法 和 Johansen 检验。随后，我们将构建 向量自回归模型 (VAR) 和 向量误差修正模型 (VECM)，用于分析宏观经济冲击如何影响资产收益的动态关系，并应用于配对交易策略的构建。 --- 第二部分：衍生品定价的高级理论与数值方法 本部分聚焦于复杂衍生工具的定价挑战，尤其关注那些标准布莱克-斯科尔斯模型无法有效处理的场景。 1. 跳跃扩散过程与 Merton 模型 现实中的市场事件往往是非连续的，价格可能瞬间“跳跃”。我们将引入 跳跃扩散过程 (Jump-Diffusion Processes)，特别是 Merton 复合泊松模型。读者将学习如何将跳跃风险纳入期权定价框架，并理解这种模型在应对“黑天鹅”事件冲击时的优越性。 2. 局部随机波动率 (Local Stochastic Volatility, LSV) 模型 理解 波动率微笑/偏度 (Volatility Smile/Skew) 是定价现代期权的关键。本书将详细阐述 Dupire 公式，推导出 局部波动率曲面 (Local Volatility Surface)。随后，我们将探讨如何将局部波动率与随机波动率相结合，构建 混合模型 (LSV)，以更精确地匹配市场观测到的期权价格。 3. 有限差分法与偏微分方程 (PDEs) 求解 对于许多路径依赖型期权（如奇异期权）或具有复杂边界条件的期权，解析解往往不可得。本章将深入讲解如何将期权定价问题转化为求解 偏微分方程 (PDE)。内容涵盖 显式 (Explicit)、隐式 (Implicit) 和 Crank-Nicolson 等 有限差分方法 的推导、实现与稳定性分析。我们将提供 Python 和 C++ 代码示例，展示如何高效地数值求解 Black-Scholes-Merton 方程 的变体。 4. 蒙特卡洛模拟的优化技术 当模型过于复杂以至于无法使用 PDE 求解时，蒙特卡洛模拟是主要的工具。本书将侧重于 降低模拟方差的技术，包括：控制变量法 (Control Variates)、重要性抽样法 (Importance Sampling) 以及 分层抽样法 (Stratified Sampling)，以确保在高精度要求下仍能保持计算效率。 --- 第三部分：现代风险管理与资本配置策略 风险管理不再仅仅是合规要求，而是核心竞争力。本部分将介绍前沿的风险度量标准和动态的资本管理框架。 1. 超越 VaR：预期亏损与尾部风险计量 传统的 风险价值 (Value at Risk, VaR) 在处理极端亏损时存在数学缺陷（不满足次可加性）。本书将重点介绍 预期亏损 (Expected Shortfall, ES)，也称为 条件风险价值 (CVaR)。我们将探讨如何使用 极值理论 (Extreme Value Theory, EVT)，特别是 Peaks Over Threshold (POT) 模型，来更精确地估计金融尾部的损失分布，这在巴塞尔协议 III/IV 的框架下具有重要意义。 2. 信用风险的结构化模型 我们将从 Merton 结构模型 出发，探讨如何将公司债务视为一种看涨期权。然后，深入到更具实操性的 Jarrow-Turnbull (JT) 框架，该框架允许在连续时间内处理违约率和恢复率的随机性。读者将学习如何应用这些模型来估算 CVA (Credit Valuation Adjustment) 和 DVA (Debit Valuation Adjustment)，这对于场外衍生品交易对手风险管理至关重要。 3. 投资组合的动态优化与投资粘性 在连续时间框架下，最优投资策略需要动态调整。本章将引入 随机控制理论 和 随机动态规划 的概念，推导 连续时间马科夫决策过程 (MDP) 下的投资组合选择模型。我们将特别关注 交易成本 (Transaction Costs) 和 投资粘性 (Inertia) 对最优再平衡策略的影响，并使用 HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman) 方程 寻找最优控制解。 4. 模型风险的量化与压力测试 金融机构面临的重大威胁之一是“模型风险”——即所用模型假设与现实世界的偏离。本书将提供一套系统性的框架来 量化模型风险，包括参数估计的不确定性传播分析。同时，我们将介绍 情景分析 (Scenario Analysis) 和 极端压力测试 的构建方法，确保在极端市场冲击下，风险敞口得到充分揭示和管理。 --- 结论：面向未来的金融定量分析师 《高级金融模型与风险管理实务》为读者提供的是一套动态的工具箱，而非静态的知识点。通过整合前沿的理论、严格的数学推导以及与业界实践紧密结合的案例研究，本书旨在培养读者识别复杂金融问题、选择最适宜的量化模型，并批判性地评估模型结果的能力。掌握这些高级技术，是构建适应未来金融市场需求的量化策略和风险治理体系的关键基石。

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