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出版者:Spalding Press

作者:Clarence H. Richardson

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2008-11-04

价格:USD 42.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781443721424

丛书系列:

图书标签:

• 金融数学
• 数学金融
• 金融工程
• 投资学
• 期权定价
• 利率模型
• 随机过程
• 金融风险管理
• 量化金融
• 金融建模

《金融数学》是一本深入探讨金融领域中数学应用的权威著作。本书旨在为金融专业人士、经济学家、统计学家以及对金融数学感兴趣的读者提供一个全面而严谨的学习框架。 本书的核心内容围绕着量化金融分析和风险管理展开，从基础的概率论和统计学知识出发，逐步深入到复杂的金融模型和衍生品定价理论。作者 meticulously 梳理了金融数学发展的脉络，清晰地阐述了各个概念之间的内在联系。 本书涵盖的主要内容包括： 概率论与随机过程基础： 这是理解金融模型的基础。本书详细介绍了概率空间、随机变量、期望、方差、条件期望等基本概念。特别地，对于金融应用至关重要的马尔可夫链、泊松过程、布朗运动（维纳过程）等随机过程，本书进行了深入的讲解，并解释了它们在模拟股票价格、利率变动等金融市场现象中的作用。 风险中性定价： 这是现代金融数学的核心理论之一。本书深入探讨了风险中性测度的概念，以及如何在风险中性世界中对衍生品进行定价。读者将学习到诸如Black-Scholes-Merton模型等经典期权定价模型的推导过程和应用，并理解其背后的经济学含义和数学原理。 数值方法与模拟： 许多金融模型缺乏解析解，因此需要依赖数值方法进行近似计算。本书详细介绍了蒙特卡洛模拟、有限差分法、二叉树模型等常用的数值方法，并演示了如何利用这些方法来定价复杂衍生品、进行风险计量和构建投资组合。 利率模型： 利率是金融市场中最基本的要素之一。本书系统介绍了各种利率模型，包括Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross (CIR)模型、Hull-White模型等。读者将了解这些模型如何描述利率的动态演变，以及如何利用它们进行债券定价、利率衍生品定价和利率风险管理。 信用风险模型： 信用风险是金融机构面临的重要风险之一。本书介绍了结构化模型（如Merton模型）和约简形式模型（如Jarrow-Turnbull模型）等信用风险模型，并探讨了它们在信用评级、信用衍生品定价和风险资本计算中的应用。 投资组合理论与优化： 马科维茨的均值-方差分析是投资组合理论的基石。本书详细阐述了投资组合构建的原则，包括资产配置、风险分散和最优投资组合的选择。此外，还介绍了更现代的投资组合优化方法，如Black-Litterman模型。 衍生品定价与对冲： 本书对各类衍生品进行了详尽的分析，包括股票期权、利率期权、期货、掉期等。读者将学习到如何利用金融数学工具来准确地为这些衍生品定价，并理解对冲的概念，以及如何构建风险对冲策略以降低不确定性。 高级主题： 为了满足进阶读者的需求，本书还涉及了一些更高级的主题，如： 连续时间金融学： 深入讲解随机微积分在金融建模中的应用，特别是伊藤引理和伊藤积分。 奇异期权： 对路径依赖期权、障碍期权等复杂期权进行定价和分析。 多因子模型： 探讨股票收益率和其他金融变量受到多个因素影响的建模方法。 动态资产定价： 介绍更复杂的动态资产定价模型，包括使用偏微分方程（PDE）和随机微分方程（SDE）的方法。 《金融数学》的写作风格严谨而清晰，逻辑性强。书中不仅提供了丰富的理论推导，还配有大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，并提高实际应用能力。本书的数学表述精确，对于读者理解复杂的金融概念至关重要。 本书的目标读者是对金融数学有深入了解需求的研究者、高级金融分析师、量化交易员、风险管理者以及对金融建模感兴趣的学术界人士。通过学习本书，读者将能够熟练掌握金融数学的理论和方法，并将其应用于解决现实世界中的金融问题，从而在快速变化的金融市场中获得竞争优势。

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《Financial Mathematics》这本书，让我对金融投资的“心理学”和“哲学”有了全新的认识。它没有直接教我如何分析股票，但却深入探讨了投资者情绪在市场波动中的作用。书中分析了从众心理、羊羵羊群效应是如何导致市场泡沫的形成，以及恐慌情绪又是如何引发股灾的。我特别欣赏书中关于“行为金融学”的介绍，它挑战了传统金融学中“理性人”的假设，解释了人类的认知偏差是如何影响投资决策的。比如，我们可能过于自信，或者过于规避风险，这些都会导致我们在投资中犯下错误。此外，书中还探讨了投资的哲学，关于风险与回报的关系，关于财富的长期积累，以及关于如何在不确定的市场环境中保持冷静和理性。我感觉，这本书更像是在给我上一堂关于“如何与金钱共处”的课，它帮助我理解了投资不仅仅是冰冷的数字游戏，更包含了人性、心理和长远的规划。它让我明白，理解金融市场，不仅要懂数学，更要懂人心。

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《Financial Mathematics》这本书，在我看来，更像是一本关于金融市场“游戏规则”的解读手册，而非直接教授如何“玩转游戏”的秘籍。它深入浅出地剖析了金融市场参与者的行为模式，以及这些行为如何共同促成了市场的价格发现机制。书中详细阐述了不同类型投资者的策略，从稳健型的长期价值投资者，到激进型的短期交易者，以及他们各自的决策依据。我尤其对书中关于信息不对称和市场效率的讨论印象深刻，它解释了为什么市场并非总是“完美”的，以及这种“不完美”是如何被某些参与者利用，又如何被另一些参与者所纠正的。此外，这本书还花了大篇幅来介绍金融工具的起源和发展，比如股票的出现如何改变了企业的融资方式，债券的出现如何为政府和企业提供稳定的资金来源，以及衍生品市场的兴起如何满足了风险管理和套利的需求。这些历史性的视角，让我对金融工具的演变有了更深刻的理解，也明白了为什么某些数学方法会应运而生。这本书并非直接教你计算，而是让你明白“为什么”要计算，以及这些计算在市场中有什么意义。

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这本书的书名叫做《Financial Mathematics》，但说实话，我拿到这本书的时候，期待的是一本能让我深入理解金融市场背后数学原理的著作，能够揭示那些高频交易、期权定价、风险管理模型是如何在数学的逻辑下运转的。我希望它能带领我穿梭于概率论、随机过程、微分方程等复杂的数学海洋，用严谨的逻辑链条构建出金融世界的骨架。我甚至设想，这本书会像一位经验丰富的导师，一边讲解抽象的数学概念，一边又巧妙地将其与真实的金融案例相结合，让那些冰冷的公式变得鲜活起来，帮助我理解为什么在某些市场环境下，某种定价模型会失效，或者为什么风险分散能够起到关键作用。我期待的是一种“拨云见日”的感觉，通过这本书，能够真正洞察到金融产品的内在价值，理解那些看似神秘的金融衍生品是如何被创造和交易的。这本书的封面设计也颇具匠心，它传递出一种专业、严谨的学术氛围，让我对接下来的阅读充满信心，相信它能解答我关于金融数学的诸多疑问，成为我金融知识体系中不可或缺的一部分，帮助我在投资决策上更加游刃有余，避开那些潜藏的风险陷阱。

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读完《Financial Mathematics》，我最大的感受是，它并没有像我最初设想的那样，直接切入复杂的金融模型和高深的数学推导。相反，它更像是在为我铺设一条通往金融数学的“高速公路”前的“引路人”。这本书更多地聚焦于金融市场运作的基本逻辑，以及与之息息相关的宏观经济因素。它详尽地描述了不同类型的金融市场，比如股票市场、债券市场、外汇市场等，解释了它们是如何形成的，各自扮演着怎样的角色，以及影响它们价格波动的主要驱动力是什么。同时，书中也花了不少篇幅来讲解一些基础的经济学原理，例如供需关系、利率的变动对投资的影响，以及通货膨胀如何侵蚀资产价值等等。这些内容虽然看似“浅显”，但却为理解更深层次的金融数学问题打下了坚实的基础。我感觉，这本书更像是在为我构建一个宏观的金融世界地图，让我先对这个世界的整体格局有一个清晰的认识，然后再逐步深入探索其中的细节。它让我明白了，金融数学并非空中楼阁，而是深深根植于真实世界的经济活动之中，理解了这些根本，才能更好地去理解那些复杂的数学工具。

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阅读《Financial Mathematics》的过程，是一次对金融世界“幕后故事”的探索。这本书并没有直接展示复杂的数学公式，而是像一个经验丰富的导游，带领我走进了金融机构的内部，了解它们是如何运作的。我学到了关于银行的资产负债管理，商业银行如何通过吸收存款和发放贷款来盈利，以及投资银行在承销、并购和交易中扮演的角色。书中还详细介绍了保险公司的经营模式，它们如何通过精算来评估风险，如何通过收取保费来建立储备金，以及如何进行投资以确保赔付能力。让我感到惊喜的是，书中还触及了中央银行的职能，解释了货币政策是如何制定的，以及利率工具、公开市场操作等手段如何影响整个金融体系的流动性和稳定性。我感觉，这本书让我窥见了金融系统运转的“心脏”，了解了那些支撑着庞大金融体系的基石。这些内容虽然没有直接的数学计算，但却让我对金融数学的应用场景有了更直观的认识，明白那些数学模型是如何被应用于实际的金融业务中的。

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