Recent Developments in Mathematical Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:International Conference on Mathematical Finance/ Yong, Jiongmin (EDT)/ Yong, Jiongmin

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:

价格:78

装帧:HRD

isbn号码:9789810247973

丛书系列:

图书标签:

• 数学金融
• 金融工程
• 随机过程
• 偏微分方程
• 期权定价
• 风险管理
• 金融建模
• 数值方法
• 投资组合优化
• 高频交易

现代金融理论的演进与实践：跨学科视角的深度剖析 图书名称：《现代金融理论的演进与实践：跨学科视角的深度剖析》 图书简介 本书旨在为对现代金融体系的构建、运行机制及其未来发展方向抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有前瞻性的理论框架与实践指南。我们聚焦于金融学的核心原理如何与经济学、统计学、计算机科学以及行为科学等多个学科深度交织，共同塑造了我们今日所见的复杂金融图景。本书的叙述风格力求严谨而不失洞察力，力求在保持学术深度的同时，兼顾其对实际操作的指导意义。 第一部分：金融理论的基石与范式转移 本书伊始，我们将追溯现代金融理论的起源与演进，重点分析两次重大的理论范式转移。 第一章：经典金融学假设的再审视 本章详细梳理了马科维茨（Markowitz）现代投资组合理论（MPT）的构建逻辑，重点解析了其核心假设，如理性投资者、完全信息和正态分布的收益率。我们不仅会阐述这些假设在理论上的简洁美感，更会深入探讨它们在现实世界中的局限性，特别是当市场出现极端事件（肥尾现象）时，传统风险度量工具的失效之处。我们将引入非正态性检验方法和更稳健的风险价值（VaR）替代方案。 第二章：从资本资产定价模型到套利定价理论 我们将详细对比资本资产定价模型（CAPM）与罗斯（Ross）的套利定价理论（APT）。CAPM的简洁性在于其仅依赖单一的系统性风险因子——市场风险，但其对“市场组合”的定义模糊性一直是实践中的痛点。APT则通过多因子模型提供了一种更为灵活的框架。本章将深入探讨如何通过因子挖掘，构建出更具解释力的多因子资产定价模型，并讨论如何利用统计回归技术，识别和量化不同宏观经济因子（如通胀、利率、信用利差）对资产回报的边际贡献。 第三章：有效市场假说的修正与挑战 有效市场假说（EMH）是金融研究的灯塔，但其三个层级的划分（弱式、半强式、强式）在实证检验中不断受到挑战。本章将梳理行为金融学对EMH的直接冲击，特别是对“理性人”假设的颠覆。我们探讨了信息不对称、羊群效应、锚定效应等心理偏差如何导致资产价格出现系统性的短期偏离，并着重分析了这些“异象”是否能够被整合到修正后的有效市场框架中。 第二部分：风险、衍生品与市场微观结构 金融市场的核心在于风险的定价与转移。本部分将聚焦于如何精确地衡量和管理风险，以及衍生工具在这一过程中的关键作用。 第四章：期权定价的深入剖析：从布莱克-斯科尔斯到数值方法 本章不回避布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的里程碑意义，但更侧重于其模型在实际应用中的修正与拓展。我们将详细讨论波动率微笑（Volatility Smile）和偏度（Skewness）的成因，并引入局部波动率模型（如Dupire方程）和随机波动率模型（如Heston模型）来更好地拟合市场观察到的价格结构。此外，鉴于复杂期权结构和美式期权的定价需求，本章将详尽介绍蒙特卡洛模拟、有限差分法（FDM）和二叉树模型的具体实施步骤与计算效率的权衡。 第五章：信用风险的量化与管理 信用风险已成为系统性风险的重要来源。本章将区别分析公司债券的违约概率建模与场外（OTC）衍生品中的交易对手方信用风险（CVA/DVA）。我们将探讨结构化产品（如CDO）的建模挑战，特别是如何使用Copula函数来准确刻画不同债务层级之间的相关性结构，以避免在压力情景下低估尾部风险。 第六章：高频交易与市场微观结构 随着交易速度的提升，订单簿的动态行为和交易对市场价格发现的影响日益显著。本章分析了市场微观结构理论，包括订单簿的深度、流动性供给者的行为（做市商策略）以及延迟对最优交易算法的影响。我们将探讨如何利用高频数据，通过时间序列分析技术，识别和量化不同类型订单对即时价格冲击的敏感性，为算法交易策略的优化提供实证基础。 第三部分：金融工程与量化投资的前沿实践 本部分将视角转向金融工程如何将理论知识转化为可执行的投资策略，特别是与现代计算能力的融合。 第七章：投资组合优化的多维度拓展 传统的均值-方差优化在实际中因输入参数（期望收益和协方差矩阵）估计误差巨大而表现不佳。本章将介绍如何利用贝叶斯方法（如Black-Litterman模型）来整合市场观点，稳定输入参数。更进一步，我们将探讨风险预算、风险平价（Risk Parity）以及目标导向型投资组合构造方法，这些方法着重于风险的均衡分配而非单纯的收益最大化。 第八章：基于机器学习的金融时间序列分析 本书特别强调了计算工具对现代金融的变革作用。本章将深入探讨如何应用深度学习模型（如LSTM和Transformer网络）来处理和学习金融时间序列数据中的非线性依赖关系。讨论的重点在于如何设计合理的特征工程，如何应对金融数据的低信噪比，以及如何通过集成学习方法提高预测模型的稳定性和鲁棒性，特别是在因子选择和情绪分析中的应用。 第九章：金融科技（FinTech）与监管科技（RegTech）的未来图景 金融生态系统正在被新技术重塑。本章探讨了分布式账本技术（DLT，如区块链）在提高交易后清算效率、透明度以及资产代币化方面的潜力与挑战。同时，我们分析了监管科技如何利用大数据和人工智能技术，实现对洗钱、市场操纵等行为的实时监控和预警，并讨论了数据隐私保护与金融创新之间的动态平衡。 结语：可持续金融与系统性韧性 最后，本书将展望金融研究的未来方向，重点关注环境、社会和治理（ESG）因素如何被纳入主流的投资决策框架，以及如何构建更具韧性、更能抵御黑天鹅事件的全球金融体系。 本书的受众包括金融工程专业的学生、量化分析师、投资组合经理，以及所有希望系统性理解现代金融复杂性与未来趋势的专业人士。本书力求提供一个既具理论深度，又紧密贴合市场实践的知识体系。

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