Derivatives and the Internal Auditor pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Risk Books

作者:PricewaterhouseCoopers

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:1998-12

价格:USD 194.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781899332076

丛书系列:

图书标签:

• 金融衍生品
• 内部审计
• 风险管理
• 合规
• 金融工具
• 审计
• 公司治理
• 投资
• 会计
• 监管

《金融工程前沿：期权定价、风险管理与量化策略》 图书简介 本书旨在为金融专业人士、高级金融工程学生以及量化分析师提供一个全面而深入的视角，剖析现代金融衍生品市场的核心理论、定价模型、风险管理技术以及前沿的量化交易策略。本书结构严谨，内容涵盖从基础概念到复杂模型的演进，侧重于理论的严谨性与实际应用的结合。 第一部分：衍生品基础与市场结构 本部分奠定了理解复杂金融工具的基础。我们首先回顾了金融市场的基本要素，包括资产的类型、套利机会的识别以及无套利定价原理在衍生品市场中的核心地位。随后，详细介绍了远期、期货和互换（Swaps）的机制、定价方法，特别是远期和期货合约的价格与现货价格之间的关系，以及交割机制在不同市场中的差异。 重点章节深入探讨了期权市场的结构。包括欧式期权、美式期权、奇异期权（如障碍期权、亚式期权）的定义、行权机制及其对冲原理。我们不仅阐述了布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的几何布朗运动假设，还对其局限性进行了批判性分析，为后续引入更复杂的随机模型做好铺垫。 第二部分：随机微积分与期权定价的深度剖析 本部分是本书的理论核心，专注于描述资产价格演化的随机过程和衍生品定价的数学框架。我们从布朗运动（Wiener 过程）开始，逐步引入伊藤积分和伊藤引理，这是处理随机微分方程（SDEs）的基石。 详细讲解了风险中性定价（Risk-Neutral Pricing）的原理，解释了如何利用鞅理论来导出期权定价公式。BSM模型在风险中性世界下的推导过程被详尽展示，并引入了波动率微笑（Volatility Smile）和偏度（Skew）的概念，指出恒定波动率假设在现实市场中的不足。 随后，本书转向更具适应性的随机波动率模型。重点分析了赫斯顿（Heston）模型，该模型允许波动率本身随时间随机变化，并通过其封闭形式的特征函数（Characteristic Function）提供了对美式期权更精确的定价能力。此外，我们也探讨了跳跃扩散模型（Jump Diffusion Models）在捕捉市场极端事件方面的应用。 第三部分：固定收益衍生品与利率模型 利率衍生品是金融市场中至关重要的一环。本部分聚焦于债券定价的理论基础，包括期限结构（Term Structure of Interest Rates）的构建。 利率模型的演变历程被清晰地梳理：从最初的确定性模型（如Vasicek模型）到随机模型（如CIR模型）。特别地，本书花费大量篇幅讨论了基于市场实践的短率模型，如布莱克-戴尔-怀特（Black-Derman-Toy, BDT）模型和赫斯顿-怀特（Hull-White）模型，这些模型允许模型与现有的市场零息债券价格相一致。这些模型在对互换利率期权（Swaptions）和远期利率协议（FRAs）的定价中起着决定性作用。 第四部分：风险管理、希腊字母与对冲策略 衍生品交易的风险敞口管理是操作层面的关键。本部分系统地介绍了量化风险度量指标——“希腊字母”（Greeks）。详细解释了Delta、Gamma、Vega、Theta和Rho的经济含义及其在不同衍生品上的计算方法。 核心内容围绕着动态对冲（Delta Hedging）展开。我们分析了完美的Delta对冲所需的连续调整，并讨论了由于跳跃风险和波动率变化（Gamma和Vega风险）导致的对冲不完全性。通过实例展示了如何利用更高阶的希腊字母来优化和稳定投资组合的风险敞口。 此外，本书探讨了信用风险在衍生品定价中的作用，特别是信用衍生品（如CDS）的定价和模型选择，以及在市场压力下，如流动性风险和模型风险的管理策略。 第五部分：数值方法与量化执行 在许多复杂的衍生品情况下，解析解是不存在的。因此，本部分侧重于衍生品定价和风险计算的数值方法。 详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在定价路径依赖期权（如亚洲期权）和处理多维度随机过程中的应用，并讨论了方差缩减技术以提高模拟效率。 有限差分法（Finite Difference Methods）作为求解偏微分方程（PDEs）——特别是Black-Scholes PDE——的强大工具被深入探讨，包括显式、隐式和Crank-Nicolson方案的比较及其在处理美式期权提前行权边界条件时的优势。 第六部分：高频交易与机器学习在衍生品中的应用 本书的最后一部分展望了衍生品市场的未来趋势。探讨了微观结构对期权定价的影响，包括订单簿动态和交易成本。 引入了机器学习（ML）模型在衍生品分析中的潜力，例如使用神经网络进行更灵活的波动率曲面拟合，或者利用强化学习（Reinforcement Learning）来优化复杂的动态对冲策略，以期在不完美的市场条件下实现最优的交易执行。本书强调了在应用这些前沿技术时，必须深刻理解底层金融理论和模型假设的限制。 总结 《金融工程前沿：期权定价、风险管理与量化策略》旨在成为一本严谨的学术参考书和实用的专业工具书。它要求读者具备扎实的微积分和概率论基础，并通过对随机过程和高级定价理论的掌握，使用户能够自信地分析、定价并管理现代金融市场中错综复杂的衍生品风险。本书的最终目标是培养读者在快速变化的金融环境中，建立稳健的量化决策框架。

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