金融数量分析

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出版者:
作者:郑志勇
出品人:
页数:165
译者:
出版时间:2009-11
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787811249316
丛书系列:
图书标签:
  • Matlab
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具体描述

《金融数量分析:基于MATLAB编程》共分6章,由浅入深地进行金融数量分析的讲解。首先,讲解金融数量分析的主要对象——金融市场与金融产品。接着,简要概述数量分析的基本概念,例如资产估值与定价、投资组合管理、风险测量与管理以及相应MATLAB函数使用与计算实例。然后,以银行按揭贷款、商业养老保险、股票挂钩结构产品与组合保险策略为实际分析对象,利用金融数量分析与MATLAB编程对其进行深入的数量分析,展示金融数量分析的基本步骤:理论分析、数学建模、编程计算。在基本步骤的讲解中,作者根据自身(金融工程师)的经验,指出了在数量分析过程中理论与实践间的区别与联系。最后,以相对比较复杂的BS公式的隐含波动率的计算、KMV模型方程组的求解、移动平均Hurst指数的计算和基于优化方法的指数追踪技术为例,讲解金融数量分析的数值分析技术与MATLAB编程技巧。MATLAB基本介绍、MATLAB优化工具箱与遗传算法工具箱的使用方法作为附录,以便初级读者学习或者高级读者查阅。《金融数量分析:基于MATLAB编程》适用于经济金融学科的高年级学生、研究人员以及金融从业人员等。书中金融实例有很强的可读性、可操作性与实用性。

《金融数量分析》:穿透市场迷雾的利器 在这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代,任何一个试图在金融领域取得成功的个体或机构,都离不开对数据深入的洞察和严谨的分析。本书《金融数量分析》正是为此而生,它不仅是一本理论书籍,更是一套实操指南,旨在为读者提供理解、预测和驾驭金融市场所需的强大武器。 核心内容概览: 本书将带领读者踏上一段探索金融数据背后奥秘的旅程。我们不拘泥于传统的金融理论,而是将重点放在如何运用数学和统计学的方法,从海量金融数据中提炼出有价值的信息。 第一部分:金融数据基础与准备 在深入分析之前,扎实的数据基础至关重要。本部分将涵盖: 金融数据的类型与特征: 股票价格、债券收益率、汇率、衍生品价格、宏观经济指标等,我们将深入探讨它们各自的特性、潜在的偏见以及数据采集过程中可能遇到的问题。 数据清洗与预处理: 真实世界的金融数据往往是“脏”的。缺失值、异常值、异方差等问题层出不穷。我们将详细介绍各种有效的数据清洗技术,包括插值法、平滑法、异常值检测与处理等,确保分析的可靠性。 数据可视化技术: 视觉化是理解复杂数据的强大工具。本书将介绍多种金融数据可视化方法,如时间序列图、散点图、箱线图、热力图等,并讲解如何利用这些图表初步识别数据模式、趋势和潜在关联。 第二部分:统计学在金融中的应用 统计学是量化分析的基石。《金融数量分析》将着重讲解如何将统计学原理应用于金融领域: 描述性统计: 均值、方差、标准差、偏度、峰度等基本统计量,如何用来刻画金融资产的收益和风险。 概率分布与随机变量: 理解金融变量的随机性,介绍正态分布、对数正态分布、t分布等在金融中的应用,以及如何估计和检验这些分布。 参数估计与假设检验: 如何利用样本数据估计金融模型的参数,并对关于市场行为或模型有效性的假设进行检验。我们将介绍最大似然估计、矩估计等方法,并详细讲解t检验、F检验、卡方检验等在金融决策中的应用。 回归分析: 揭示金融变量之间的线性或非线性关系。我们将深入探讨简单线性回归、多元线性回归,并关注在金融中常见的挑战,如多重共线性、异方差、自相关等,以及相应的处理方法。 第三部分:时间序列分析与建模 金融市场具有显著的时间序列特征,本部分将是本书的核心亮点之一: 时间序列分解: 将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和随机成分,以更好地理解其内在结构。 平稳性检验与差分: 判断时间序列的平稳性对于建模至关重要。我们将介绍ADF检验、PP检验等方法,并讲解如何通过差分等手段使非平稳序列变得平稳。 ARIMA模型系列: 详细讲解自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)以及自回归积分移动平均(ARIMA)模型的原理、建模步骤和诊断方法,并展示其在股票价格预测、经济周期分析等方面的应用。 GARCH模型系列: 关注金融市场波动性的特征,深入讲解广义自回归条件异方差(GARCH)模型及其变种,如EGARCH、GJR-GARCH等,用于捕捉和预测资产价格的波动聚集性。 协整与格兰杰因果关系: 分析多个金融时间序列之间的长期均衡关系(协整)和预测关系(格兰杰因果),这对于构建多资产投资组合和理解市场联动性至关重要。 第四部分:高级量化模型与应用 在掌握了基础和时间序列分析之后,本书将进一步拓展至更复杂的量化模型: 因子模型: 介绍CAPM、Fama-French三因子模型、五因子模型等经典的资产定价模型,解释如何识别和量化驱动资产收益的风险因子。 机器学习在金融中的应用: 探索如何运用监督学习(如线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升)、无监督学习(如聚类分析)等机器学习算法来解决金融中的预测、分类和风险管理问题。我们将重点关注模型的可解释性和在金融场景下的适用性。 模拟与风险管理: 介绍蒙特卡洛模拟在金融产品定价、投资组合风险评估方面的应用。我们将深入讲解VaR(Value at Risk)、CVaR(Conditional Value at Risk)等风险度量方法,以及如何利用这些方法进行有效的风险管理。 期权定价模型: 讲解布莱克-斯科尔斯(Black-Scholes)模型等经典期权定价模型,并探讨其在实际应用中的局限性与改进。 本书特色: 理论与实践相结合: 本书并非纯理论的堆砌,而是紧密结合金融市场的实际需求,提供了大量实际案例和操作建议。 循序渐进的教学设计: 从基础概念到高级模型,循序渐进,确保不同背景的读者都能理解和掌握。 强调模型解读与应用: 不仅教会读者如何建立模型,更重要的是教会读者如何解读模型结果,并将其转化为可执行的金融决策。 对模型的局限性保持警惕: 金融市场复杂多变,没有任何模型能完美预测一切。本书始终强调模型在特定条件下的适用性,并鼓励读者批判性地看待模型结果。 《金融数量分析》将赋能您: 更深刻地理解金融市场运作机制。 更有效地进行资产定价和风险评估。 更精准地预测市场趋势和价格波动。 更理性地构建和管理投资组合。 为您的金融决策提供坚实的量化支持。 无论您是金融从业者、投资爱好者,还是希望在金融领域深造的学生,《金融数量分析》都将是您不可或缺的参考书。它将帮助您拨开市场的迷雾,洞察数据背后的真相,在激烈的金融竞争中脱颖而出。

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读后感

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用户评价

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这本书的书名确实很吸引人,我一直对金融领域充满好奇,但又觉得那些术语和模型过于晦涩。然而,这本书的到来,彻底改变了我的看法。作者并没有直接抛出艰深的理论,而是从一些生活中大家都能理解的现象入手,比如分析大家为什么会排队买限量版商品,或者如何用概率来解释生活中常见的“小概率事件”。我发现,原来我们身边处处都隐藏着金融数量分析的影子,只是我们之前没有注意到而已。 随着阅读的深入,我渐渐体会到了数据分析在金融世界中的强大力量。作者在书中详细介绍了如何利用历史数据来解读市场情绪,以及如何通过模型来预测未来的价格趋势。虽然他也很坦诚地指出了预测的局限性,但这种基于科学严谨方法的分析思路,让我觉得非常可靠。我尤其喜欢书中关于风险控制的部分,它让我明白,在金融投资中,不仅仅是追求收益,更重要的是如何管理和规避风险。 这本书为我打开了一个全新的视野。我以前总以为金融分析师是个很高冷的职业,但通过这本书,我了解到他们其实是在用数学的语言和逻辑来解读市场的语言。书中穿插的一些金融史上的经典案例,让我看到了数量分析在危机应对和机遇抓住方面发挥的巨大作用。作者的叙述非常流畅,就像一位经验丰富的导游,带领我一步步探索金融世界的奥秘,让我看到了很多我以前从未注意到的精彩之处。 我在这本书中收获的,不仅仅是金融知识,更是一种思考方式。作者在书中反复强调逻辑推理和实证的重要性,让我认识到,无论做什么决定,都需要有扎实的数据支持和严密的分析。这种科学的分析方法,不仅适用于金融领域,还可以应用于生活的方方面面。当我面临一个选择时,我就会不自觉地去想:有没有数据可以支持这个选择?有没有什么模型可以帮助我进行分析?这种潜移默化的影响,让我觉得这本书的价值远超我的预期。 总而言之,《金融数量分析》是一本让我受益匪浅的书。它用一种非常易于理解的方式,将复杂的金融数量分析变得生动有趣,并激发了我对这个领域的浓厚兴趣。我不仅学到了很多实用的知识和分析方法,更重要的是,它改变了我看待金融世界的方式。我不再觉得金融是遥不可及的,而是充满了逻辑和科学的美感。这本书就像一扇窗户,让我看到了一个更加广阔和精彩的世界,我迫不及待地想继续探索下去。

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这本书真是太棒了!虽然我不是金融专业的,但出于对数字的直觉和对市场的好奇,我抱着试一试的心态翻开了《金融数量分析》。一开始,我确实被那些复杂的公式和模型吓到了,感觉像是进入了一个全新的世界。但作者的讲解方式非常独特,他没有直接抛出理论,而是从一些生活化的例子入手,比如用概率来解释为什么彩票中奖那么难,或者用统计学的概念来分析我们日常购物时的“冲动消费”。我发现,原来那些看似高深莫测的金融概念,在现实生活中无处不在,而且可以用非常直观的方式理解。 随着阅读的深入,我对数据分析在金融领域的作用有了更深刻的认识。书里详细介绍了如何利用历史数据来预测未来的市场走势,虽然作者也强调了预测的局限性,但这种基于科学方法的分析思路,让我觉得非常有说服力。我特别喜欢其中关于风险管理的部分,它让我明白,金融市场并非只是简单的涨跌,而是充满了各种不确定性,而数量分析正是帮助我们理解和应对这些不确定性的有力工具。书中的图表和案例分析也很丰富,让我能够跟着作者的思路一步步地去理解和消化。 这本书让我对金融世界产生了前所未有的敬畏感。我原本以为金融分析师都是一些坐在办公室里,对着电脑屏幕敲敲打打的神秘人物,但通过这本书,我了解到他们其实是在用严谨的数学语言和强大的数据工具来探索金融的奥秘。书中穿插的一些历史事件和经典案例,让我看到了数量分析是如何在实际的金融危机中发挥作用,或者如何帮助投资者抓住历史性的机遇。作者的叙述非常引人入胜,仿佛一位经验丰富的向导,带领我穿梭于金融世界的各个角落,让我看到了很多我以前从未留意过的精彩细节。 我在这本书里学到的不仅仅是金融知识,更是一种思维方式。作者在书中反复强调了严谨的逻辑和实证的重要性,让我明白,在做任何决策之前,都需要有充分的数据支撑和严密的分析。这种科学的分析方法,不仅适用于金融领域,甚至可以应用到生活的方方面面。比如,当我遇到一个需要做出选择的难题时,我就会不自觉地去思考,有没有相关的数据可以参考?有没有什么模型可以帮助我分析?这种潜移默化的影响,让我觉得这本书的价值远超我的预期。 总而言之,《金融数量分析》是一本让我受益匪浅的书。它以一种非常接地气的方式,将复杂的金融数量分析变得易于理解,并且激发了我对这个领域的浓厚兴趣。我从中学到了很多实用的知识和分析方法,更重要的是,它改变了我看待金融世界的方式。我不再觉得金融是遥不可及的,而是充满了逻辑和科学的美感。这本书就像一扇窗户,让我看到了一个更加广阔和精彩的世界,我迫不及待地想继续探索下去。

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这本书的书名让我产生了一丝好奇,毕竟“金融数量分析”听起来就充满了学术气息。然而,翻开书页,我发现作者并非枯燥地罗列公式,而是巧妙地将一些生活化的场景融入到对金融概念的阐释中。例如,在讲解概率论时,作者会用掷骰子或抽扑克牌这样的例子来帮助读者建立直观的理解。这种“润物细无声”的教学方式,让我逐渐消除了对复杂数学理论的恐惧感。我尤其欣赏作者在书中对不同统计学方法的介绍,并清晰地说明了它们各自的适用场景,这对于初学者来说无疑是巨大的帮助。 这本书对于理解金融市场的运作机制提供了全新的视角。作者通过对历史数据的梳理和分析,揭示了市场波动背后的逻辑,这让我认识到,市场并非完全随机,而是存在着可供探索的规律。书中对风险评估的章节尤其让我印象深刻,它让我明白,如何在纷繁复杂的信息中,识别出潜在的风险,并采取相应的规避措施。作者在讲解过程中,善于运用图表和案例来佐证自己的观点,这些生动的实例让我对抽象的概念有了更清晰的认识,也进一步增强了我学习的动力。 阅读《金融数量分析》的过程,就像与一位经验丰富的金融学者进行了一次深入的对话。作者的叙述条理清晰,逻辑严谨,仿佛一位技艺精湛的建筑师,一步步搭建起金融数量分析的宏伟大厦。我被书中对各种模型算法的详尽解析所吸引,虽然有些部分需要反复阅读才能完全理解,但作者的耐心指导让我觉得攻克这些难关是可能的。书中还涉及了一些实际应用案例,让我看到了数量分析在现实金融操作中的威力,这无疑增加了这本书的实践价值。 这本书不仅仅是关于金融的,它更是一种思维训练。作者在书中反复强调了数据的重要性,以及如何从海量数据中提取有价值的信息。这种强调数据驱动决策的理念,深深地影响了我。我开始在日常生活中,也尝试用更理性的方式去分析问题,寻找数据支撑。书中的每一个论点都经过了严密的推导,让我对结论深信不疑。这种严谨的学术态度,也让我对金融世界有了更深层次的尊重。 总而言之,《金融数量分析》是一本既有深度又有广度的书籍。它以一种非常巧妙的方式,将枯燥的理论知识转化为生动的讲解,让我对金融数量分析产生了浓厚的兴趣。我不仅学到了很多专业的知识,更重要的是,我掌握了一种分析问题、解决问题的科学方法。这本书就像一位良师益友,为我打开了通往金融世界的大门,我非常感谢作者的辛勤付出。

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翻开《金融数量分析》这本书,我最先被其严谨的学术风格所吸引。书中的内容并非简单的描述性介绍,而是深入到金融世界的核心,通过严密的数学模型和统计学方法来解释各种金融现象。作者在书中详细阐述了如何运用概率论、时间序列分析等工具来理解和预测金融市场的走势,这让我对金融分析有了全新的认识。 我尤其对书中关于投资组合优化的讲解印象深刻。作者通过清晰的数学推导,向我展示了如何构建一个最优的投资组合,以实现风险和收益的最佳平衡。这种基于量化方法的决策过程,让我觉得金融投资不再是摸着石头过河,而是有章可循的。书中的案例分析也非常丰富,它们生动地展示了数量分析在实际投资中的应用,让我对书中的理论有了更深入的理解。 这本书为我打开了金融分析的“黑箱”。我一直对金融市场感到神秘,而这本书则像一位循循善诱的老师,一步步地揭示了金融运作的内在逻辑。作者在讲解过程中,善于引用前沿的研究成果和经典的金融案例,这让我感受到了金融数量分析的魅力。它不仅仅是一种技术,更是一种思维方式。 《金融数量分析》这本书,教会了我如何用数据说话。作者在书中反复强调了“量化”的重要性,让我明白,在金融领域,一切都要以数据为基础。这种科学、理性的分析方法,不仅适用于金融投资,甚至可以指导我做出更明智的生活决策。书中的每一个公式、每一个模型,都凝聚着作者的心血和智慧。 总而言之,《金融数量分析》是一本极具价值的书籍。它以其严谨的学术内容和深刻的洞察力,为读者提供了一个了解金融数量分析的绝佳平台。我不仅学到了很多专业知识,更重要的是,我培养了一种用科学方法解决问题的能力。这本书为我打开了通往金融世界更深层次的大门,让我受益匪浅。

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读完《金融数量分析》这本书,我才真正体会到“数量”在金融领域的分量。我之前对金融的理解,多停留在一些宏观的概念上,比如经济周期、货币政策等,但这本书却将我带入了金融世界的微观层面,让我看到了数据如何成为分析和决策的核心。作者在书中详细讲解了如何利用统计学的方法来构建模型,并用历史数据来验证模型的有效性,这让我觉得金融分析并非是靠直觉或经验,而是有其科学的依据。 我特别喜欢书中关于风险定价的章节。它让我明白,金融市场上的每一个价格,都可能包含了对未来风险的预期。作者用清晰的语言和生动的例子,解释了各种风险因子如何影响资产的价格,这对我理解股票、债券等不同金融产品的定价逻辑非常有帮助。书中的图表和统计数据分析,也帮助我更直观地理解了作者的观点,让我觉得金融分析是充满逻辑性和说服力的。 这本书让我对金融市场有了更深刻的敬畏。我意识到,那些看似简单的价格波动背后,其实隐藏着复杂的数学模型和海量的数据分析。作者在书中穿插的一些金融史上的重要事件,让我看到了数量分析如何在真实的金融环境中发挥关键作用,比如在风险管理和投资决策方面。这种理论与实践相结合的讲解方式,让我觉得这本书非常有价值。 《金融数量分析》这本书,教会了我一种全新的思考方式。它强调了在做任何判断时,都要基于数据和逻辑,而不是仅仅依靠直觉。作者在书中反复提及“实证”的重要性,让我明白,任何理论都需要经过数据的检验才能被认可。这种严谨的学术态度,也让我对金融世界有了更深层次的理解。 总的来说,《金融数量分析》是一本非常出色的书籍。它以一种非常专业但又不失易懂的方式,将复杂的金融数量分析展现在读者面前。我不仅学到了很多专业的知识,更重要的是,它培养了我用科学的思维去分析问题的能力。这本书为我打开了一扇了解金融世界的大门,我非常感谢作者的分享。

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很薄,但是很精悍。

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分类走的很细很深入。所以其他方向的就不合适了。

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非常实用的一本小册子。

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实在帮不上什么忙……

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粗粗读过,就是国内写工具与实务相结合书籍的惯常感觉。

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