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出版者:Walter de Gruyter & Co

作者:Nicolas Bouleau

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2003-12-15

价格:GBP 135.72

装帧:Hardcover

isbn号码:9783110180367

丛书系列:

图书标签:

• 金融数学
• 物理学
• 误差分析
• 微积分
• 随机过程
• 数值方法
• 概率论
• 偏微分方程
• 量化金融
• 风险管理

《金融与物理学中的误差演算》 本书简介 《金融与物理学中的误差演算》并非一本直接教授读者如何进行金融交易或物理实验的实践指南，也不是一本深入探讨某个特定物理现象或金融模型的教科书。相反，它是一部旨在揭示科学研究与工程实践背后，一个常被忽视却至关重要的基石——“误差”——的本质、量化、传播与控制的学术专著。本书的核心目标是为读者提供一套严谨的、适用于复杂系统分析的数学工具，特别是那些在金融市场和物理科学领域中普遍存在的、不可避免的测量、模型和计算误差。 在金融领域，精确的数字是盈利与亏损的分水岭，模型的微小偏差可能导致巨额的风险敞口。从量化交易策略的参数校准，到风险管理模型的估值，再到衍生品定价的精确计算，误差无处不在。本书将系统地探讨金融数据本身的噪声、模型简化带来的偏差、以及数值计算过程中的舍入误差等。读者将学习如何识别这些误差的来源，如何量化它们对最终结果的影响，并掌握一套有效的误差传播模型，从而更准确地评估投资组合的风险，优化交易算法的鲁棒性，以及提升金融产品的定价精度。本书将引导读者理解，即使是最先进的金融模型，其有效性也严重依赖于对误差的深刻理解与精妙处理。 与此同时，在物理科学的广阔领域，实验测量的不确定性、理论模型的近似性，以及数值模拟的离散化误差，共同构成了我们认识世界过程中的固有挑战。从粒子物理学中测量基本粒子的微小质量，到天文学中推断遥远星系的属性，再到材料科学中预测新材料的宏观性能，误差的量化与控制是科学研究得以推进的根本。本书将深入剖析物理实验中误差的统计学基础，包括系统误差与随机误差的辨析，以及如何通过重复测量、仪器校准和统计推断来最小化和量化这些不确定性。此外，它还将关注在物理模型，尤其是复杂动力学系统和量子力学模拟中，截然然的近似所引入的误差，以及数值求解方法（如有限元法、蒙特卡洛方法）所产生的计算误差。本书将帮助读者理解，如何将误差分析作为科学理论验证和实验结果解释不可或缺的一环，从而推动更严谨、更可靠的科学发现。 本书的独特之处在于，它并非将金融与物理学视为割裂的领域，而是强调两者在处理误差问题上共通的数学原理和分析框架。通过跨学科的视角，本书将展示误差演算的普适性，以及如何将物理学中成熟的误差分析方法，如贝叶斯不确定性量化、误差传播的链式法则、以及不确定性传播网络等，巧妙地应用于解决复杂的金融问题。反之，金融领域对高频数据处理、实时风险评估以及复杂模型校准的需求，也为误差演算的研究提供了新的视角和挑战，其解决思路亦可能启发物理学界。 在数学工具层面，本书将涵盖概率论、数理统计、微积分、线性代数以及数值分析等基础知识，但其重点不在于对这些基础知识的复习，而在于展示如何将它们融会贯通，构建出强大的误差分析框架。我们将介绍诸如误差的独立性、相关性、以及多变量误差的传播机制，并探讨诸如蒙特卡洛模拟、灵敏度分析、以及模型不确定性量化（Model Uncertainty Quantification）等先进技术，用以处理高维度、非线性且包含多重不确定性的复杂系统。 本书的内容编排将力求逻辑清晰，循序渐进。从误差的基本概念与分类出发，逐步深入到误差的量化方法，再到误差的传播模型，最后探讨误差的控制与优化策略。每个章节都将围绕核心的误差演算理论，并辅以具有代表性的、从金融与物理学领域提取的示例，帮助读者将理论知识转化为实际的分析能力。本书的目标读者群体广泛，包括但不限于：对金融建模和量化分析感兴趣的金融从业人员，致力于精密测量和理论验证的物理学家，从事工程设计和仿真计算的研究者，以及任何希望在科学和工程领域内提升分析严谨性和结果可靠性的专业人士。 总而言之，《金融与物理学中的误差演算》并非一本传授具体技能的“how-to”指南，而是一部深入探讨“why”和“how much”的理论性著作。它致力于为读者打下坚实的误差分析理论基础，培养其对不确定性的敏锐感知，并赋予其一套强大的数学工具，以便在纷繁复杂的金融市场和精密严谨的物理世界中，能够更清晰地认识、更准确地衡量、并最终更有效地驾驭那些无处不在的“误差”，从而做出更明智的决策，取得更可靠的发现。本书的出版，旨在填补当前在将系统化的误差演算方法论应用于跨学科复杂系统研究上的一个重要空白，为相关领域的学术研究和工程实践提供一个新的、更具深度的理论支撑。

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这本书的价值不在于它能直接解决你手头遇到的某个具体金融衍生品定价问题，而在于它重塑了你对“准确性”和“现实性”之间平衡的认知。它像一把手术刀，精准地剖析了经典金融模型在面对非高斯分布噪声和结构性冲击时的脆弱性。我发现，作者对于“信息不完备性”的处理方式，尤其是在构建金融风险模型时引入的贝叶斯修正步骤，简洁而有力。全书行文风格严谨到近乎冷峻，但正是这种不苟言笑的学术态度，保证了结论的可靠性。对于那些已经厌倦了市面上那些浮于表面的金融模型应用指南的资深从业者和学者来说，这本书无疑提供了一剂强效的“清醒剂”，它迫使我们将目光投向理论基础更深、更坚固的地方去寻求长远的解决方案。

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这本书最让我感到惊艳的是其跨学科的广度与深度兼备的讨论。它不仅仅是简单地罗列金融工程中的常见模型，而是从更底层的物理学原理——特别是热力学和信息论——中汲取灵感，来构建更具鲁棒性的金融模型。这种“打通任督二脉”的思路，使得全书的论证结构异常坚实。我印象最深的是其中一章专门探讨了高频交易中的“信息过载”问题，作者巧妙地借用了粒子物理学中的“测量问题”概念，来解释为什么在极短时间尺度下，市场参与者的行为会呈现出高度的非线性震荡。这种深挖理论根源的做法，让这本书远远超越了一本普通的工具书，更像是一部探讨现代科学方法论的哲学思考录。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调，加上一些简洁的数学符号点缀其间，立刻让人感觉这是一本严肃而富有深度的学术著作。我本来是对金融和物理交叉领域抱有强烈好奇心的，但坦白说，初翻开这本书时，那种扑面而来的公式和抽象概念还是让我有点措手不及。作者在引言部分花了大量篇幅来阐述“错误”在数学建模中的本质重要性，而不仅仅是将其视为需要修正的噪声。这种视角非常新颖，它试图在理论的严谨性和现实世界的不可避免的偏差之间架起一座桥梁。我花了整整一个下午，才勉强啃下了前三章的背景介绍，其中关于随机微积分在资产定价中的应用，特别是如何处理路径依赖性问题，写得尤为精彩。不过，对于非数学专业出身的读者来说，这本书的门槛确实不低，需要扎实的数理基础才能跟上作者的逻辑推演。

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老实说，这本书的阅读过程更像是一场智力上的马拉松，而不是一次轻松的散步。它的理论构建是自下而上的，要求读者必须步步为营，不能有丝毫懈怠。我发现自己不得不频繁地查阅附录中的高等概率论知识，因为作者在正文中对某些基础定理的引用是默认读者已经掌握的。尽管如此，当最终推导出那个核心的“误差校正算子”时，那种豁然开朗的成就感是无可替代的。这套体系不仅仅提供了一种计算方法，更提供了一种全新的思维框架，它教我们如何系统地、有条理地去面对现实世界中那些“不可计算”的元素。对于那些渴望从根本上理解金融数学模型的内在局限与潜力的研究人员来说，这本书是极具启发性的。

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阅读体验的流畅度是衡量一本专业书籍价值的关键指标之一，而这本书在这方面表现得相当稳定，尽管内容本身并不轻松。它的叙事节奏非常紧凑，几乎没有水分，每一页都塞满了需要细细品味的理论推导。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会提供一个精心构造的金融或物理学案例作为引子，这极大地帮助我将抽象的数学工具具象化。比如，在讨论如何量化模型风险时，作者并没有满足于传统的敏感性分析，而是引入了一种基于信息熵的误差度量方法，这让我对金融市场的不确定性有了更深层次的理解。当然，图表的质量和排版也相当精良，清晰的标注让复杂的图示一目了然，这对于需要反复查阅和对照的读者来说，是莫大的福音。

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