《财经应用数学》教材的总体设计思路是:把数学作为一种有用的工具介绍给学生。《财经应用数学》注重学生对数学基础的学习,注重实用,把数学知识与财经信息整合起来,使数学知识服务于财经类专业的学习。本教材供财经类中等职业学校的学生使用,建议所用课时数为120~140节。
一、指导思想
认真贯彻“以学生发展为本”的教育思想,突出培养学生的实践能力。考虑学生的发展需要,有利于培养学生的科学素质。教材内容尽量做到与初中有关知识联系,降低学习起点,降低理论难度;并且尽可能与财经类的专业知识相连接,努力使数学知识服务于专业,努力做好与九年制义务教育知识相衔接,有利于学生的后续发展。
二、编写原则
以教育部颁布的《中等职业教育数学教学大纲》为依据进行编写,培养“知识型技能人才”。教材内容选取宽广、浅显,突出数学知识在财经专业上的应用、力求简明扼要。以解决问题为原则,把必须学习和掌握的知识降低难度、浅化理论,强调实际应用。注意与其他专业课的互相协调,希望能解决公共课教学与专业基础课教学脱节的现象,为其他课程的学习打好数学基础。
三、主要特点
1.分层编写。本教材创新了编写思路,对中等职业教育的数学知识进行了分层编写,把最基本的知识编写在版面的左边,满足了学生学习的最低要求;把拓展延伸的知识编写在版面的右边,以满足进一步深造的学生的需要。分两边编写有利于教师对学生进行分层教学,这是本教材的一大特点。
2.贴近财经。本教材的另一特点是在内容上尽力贴近财经类的知识,大量采用含有财经类知识的例题和习题,由于财经专业老师参与了本教材的编写工作,因此大大地突出了为财经类专业服务的特点。
3.问题引入。本教材在每章的开头引言部分,都安排了一个财经类的生活例子,引入本章的教学,这样能很好地提高学生学习数学的兴趣,使学生感到学习数学的用处,也为教师在讲授本章新课时提供一个引入的例子。
4.项目指引。为了使学生明确学习目标以及为教师备课指引思路,在每小节的开头都明确指出本节的学习目标,把这个目标作为本节内容的学习项目,这样有利于分散难点,逐个击破,使学生感到容易学,老师容易教。
5.版式新颖。本教材的编写版式新颖,版面设计图文并茂,使用了一些学生喜爱的卡通图片,增加学生学习的趣味。
四、在分层教学中使用本教材的几点建议
由于本教材创新了一些编写特点,提供给教师在分层教学中注意的有以下几点:
1.本教材对中等职业学校学生所需要的数学知识进行了分层编写,左边为“基础知识”,供全体学生学习,也是最低的要求;右边为“拓展延伸”,供学有余力并且准备进一步深造的学生学习。教师在授课时主要讲解左边的内容,右边的内容以学生自学为主,教师适当给予辅导。由于教材已经分层编写,因此学生的分层教学不必分班教学。
2.由于财经类专业的教师参与了本教材的编写,教材中出现的大量的财经类例题和习题,我们都尽量把它数学模型化,由于是第一次这样编写,数学模型化的工作可能还不够充分,教师们在使用的过程中要充分利用这些例题和习题,并提出进一步修改的宝贵意见。
3.教材每章的开头都列举了贴近生活的经济例子,教师们在引入本章新课时可以用这个例子作为引入,但不要在引入时就解答它,提出问题而不解答问题,这样才能更好地引起学生学习的兴趣。
4.教材每节的开头都设置了“学习目标”,这是提供给教师备课时作为学习项目指引的,教师在讲新课时可以把它作为学习任务向学生提出要求,让学生明确本节内容的学习任务。
5.带有*号的内容和例题、习题是供学生选学的内容和题目,不做基本要求。
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当我翻开这本书时,首先注意到的是它对数学基础的强调,这让我感到既兴奋又有点紧张。作者似乎刻意避开了那些只停留在概念层面的讨论,而是直接切入了数学推导的核心。我记得特别清楚,关于信用风险建模的那一部分,作者没有满足于简单的违约概率估计,而是深入探讨了结构化产品中,如何利用Copula函数来描述不同违约事件之间的相关性。这个话题在很多金融工程入门书籍中往往被简化处理,但在这里,它被放在了非常重要的位置,详细解释了如何选择合适的边缘分布和连接函数,并用具体的例子展示了不恰当的依赖结构假设可能导致的灾难性后果。这本书的叙事风格非常“硬核”,行文逻辑严密,如同精密的机械结构,每一个数学符号都有其存在的理由和严格的定义。它要求读者不仅要会“用”公式,更要“理解”公式背后的假设和局限。对于我这种更偏向于风险管理和固定收益分析的专业人士来说,这本书提供的理论深度和广度,是近期阅读到的最令人满意的资源之一,它极大地提升了我对现代金融风险度量体系的认知高度。
评分坦白说,这本书的内容深度远超出了我最初的预期,它更像是一本高级量化金融的教科书,而非一本面向普通投资者的普及读物。我花了大量时间在理解那些关于随机微积分的章节上,特别是关于布朗运动和随机微分方程(SDEs)的讨论,那些公式的推导非常密集且严谨。对于那些试图利用它来寻找短期市场预测秘诀的读者,我得说你们可能要失望了。这本书的重点不在于预测明天股价是涨是跌,而在于建立一个稳固的数学结构,来衡量资产价值的合理范围和潜在风险。举个例子,书中对固定收益产品定价中,如何处理利率模型的非线性特征,讨论得非常到位,引入了赫斯顿(Heston)和瓦西切克(Vasicek)等不同模型,并对比了它们在实际应用中的优缺点和对模型的假设限制。这种对比分析,让我深刻体会到,任何模型都是对现实的某种简化,数学的精确性并不等于现实的完美预测。这本书需要读者具备较强的数学直觉和耐心,每一次对新工具的掌握,都伴随着对金融世界理解的加深。
评分这本书简直是金融建模爱好者的福音,我花了整整一个周末才算把前三章啃下来,感觉我的大脑都快要被那些复杂的微积分和概率论公式给塞爆了。说实话,一开始我对“应用数学”这四个字还有点望而生畏,毕竟大学里学的那些抽象理论,拿到现实世界里往往像是另一回事。但这本书的厉害之处就在于,它没有那种枯燥的纯理论堆砌,而是从一开始就紧密地围绕着实际的金融问题展开。比如,它对期权定价模型(比如布莱克-斯科尔斯模型)的推导过程,讲解得极其细致,从基础的随机过程假设,到如何运用伊藤引理来求解偏微分方程,每一步的逻辑链条都清晰可见。我特别欣赏作者在讲解每个数学工具时,都会立刻配上一个具体的金融场景作为例子,这极大地帮助了我理解那些高深的数学概念是如何在华尔街的实际操作中发挥作用的。读完关于波动率微笑(Volatility Smile)那部分的介绍后,我对市场中那些看似随机的报价差异有了一个全新的、更具数学深度的认识。这本书的难度绝对不低,对于没有扎实微积分和线性代数基础的读者来说,可能需要经常停下来查阅背景知识,但对于那些渴望从底层原理理解金融工程的人来说,这本著作的价值无可估量。它不是那种教你“怎么做”的书,而是告诉你“为什么会这样运作”的深度指南,真正做到了理论与实践的完美交织。
评分这本书的阅读体验,可以说是充满挑战,但回报丰厚。我发现它在处理金融时间序列的非平稳性问题时,表现出了极高的专业水准。很多教科书在讨论资产收益率时,往往会默认其服从正态分布,但这本著作则毫不留情地指出了这种假设在现实中的荒谬性,并引入了更复杂的GARCH族模型来进行波动率的动态刻画。作者在解释这些模型时,不是简单地罗列公式,而是通过图示和数学推导,清晰地展示了条件异方差性是如何被数学框架捕捉到的。我特别喜欢其中关于蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)在期权定价中应用的部分,它不仅讲解了基础的抽样方法,还探讨了如何通过方差缩减技术(如控制变量法和重要性抽样)来提高计算效率,这对于需要处理高维问题的量化分析师来说,是至关重要的实用技巧。总而言之,这本书就像一位技艺精湛的工匠,用最精密的数学工具,为我们雕琢出了一幅关于现代金融世界的清晰蓝图,它要求读者投入巨大的精力,但最终的回报是建立在一个坚实、无可辩驳的数学基础之上的深刻洞察力。
评分我是在偶然的机会下接触到这本厚厚的砖头的,当时正愁于如何将我那堆零散的金融知识体系化。坦白讲,这本书的排版和字体选择,让我想起了八九十年代那种严谨的学术专著,没有花哨的图表,一切都以文字的逻辑力量取胜。阅读过程更像是一场智力上的马拉松,它没有提供现成的“傻瓜式”的解决方案,而是引导你去搭建自己的分析框架。我尤其赞赏作者在讨论风险中性定价(Risk-Neutral Pricing)那一章的处理方式。他没有直接跳到那个结论,而是循序渐进地引入了鞅理论(Martingale Theory)的基础概念,然后解释了为什么在数学上必须假设一个风险中性的世界才能进行无套利定价。这种层层递进的叙述方式,迫使读者必须停下来思考每一步的合理性,而不是囫囵吞枣地记住公式。对于那些习惯了快餐式学习的读者,这本书可能会显得有些“慢热”,但一旦你跟上了作者的节奏,你会发现自己对金融衍生品的理解深度达到了一个新的层次。它更像是一本案头常备的参考书,而不是读完就束之高阁的闲书,需要反复翻阅,每次都会有新的领悟。
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