具体描述
《金融建模与投资管理中的数学》涵盖了金融和数学的广泛的技术选题——力图使投资管理实践者、研究人员和学生全面了解金融决策过程及其经济学基础。这一丰富的资源将向你介绍关键的数学技术:矩阵代数、微积分、常微分方程、概率论、随机分析、时间序列分析、优化——同肘向你展现这些技术如何在现代金融领域得到成功的使用。对那些能够帮助我们更深入地理解金融计量学和金融经济学的新的数学工具更是给予了特别的关注。对于金融计量学的最近的进展,如估计和表示分布尾部的工具、相关现象的分析、通过因素分析和协整降维等,进行了深入的讨论。
借助大量的实例,福卡尔迪和法博齐同时向我们展示了数学技术和这些技术所应用的金融领域,包括广泛的有用的金融应用,如:
套利定价
利率建模
衍生品定价
信用风险管理
股票和债券投资组合管理
风险管理及其他
《金融建模与投资管理中韵数学》、以深入的视角和专业的见解将金融理论和数学技术紧密地联系起来。
作者简介
作者：（美国）塞尔焦·M·福卡尔迪（Sergio M.Focardi） （美国）弗兰克·J·法博齐（Frank J.Fabozzi） 译者：龙永红 何宗炎
塞尔焦·M·福卡尔迪总部在巴黎的咨询公司天祥集团的创始人之一。塞尔焦在热那亚大学的CINEF（经济、金融跨学科研究中心）授课，是期刊《证券投资组合管理》的编委。他发表了诸多关于经济物理学的论文，并与他人合写了两部著作：《市场建模：新的理论和方法》和《风险管理：框架、方法和实践》。他的研究兴趣包括多重异质投资者之间的交互作用的建模以及基于协整和动态因素分析的大规模股票资产的经济计量学分析。塞尔焦在热那亚大学取得了电子工程的本科学位，在伽利略法拉利电工技术学院（都灵）取得了通讯学的研究生学位。
弗兰克·J·法博齐博士、注册金融分析师、注册会计师，是耶鲁大学管理学院的Frederick Frank财务兼职教授。在加入耶鲁大学之前，他在麻省理工学院的斯隆商学院做金融访问教授。弗兰克是耶鲁大学国际金融中心的研究员，期刊《证券投资组合管理》的编辑，普林斯顿大学运营研究和金融工程系咨询委员会成员，是黑石复合封闭式基金和守护生命（Guardian Life）发起的开放式共同基金的信托人。他写了一些投资管理方面的著作，同时在2002年，他还被列入固定收益分析师协会的名人堂。弗兰克于1972年在纽约城市大学获得经济学博士学位。
目录信息
第2章 金融市场概览、金融资产和市场参与者
第3章 金融建模和投资管理的里程碑
第4章 微积分原理
第5章 矩阵代数
第6章 概率的概念
第7章 最优化
第8章 随机积分
第9章 微分方程和差分方程
第10章 随机微分方程
第11章 金融计量经济学:时间序列的概念、表示及模型
第12章 金融计量经济学:模型的选择、估计和检验
第13章 厚尾分布、尺度和稳定分布
第14章 套利定价:有限状态模型
第15章 套利定价:连续状态、连续时间模型
第16章 使用均值-方差分析的投资组合选择
第17章 资本资产定价模型
第18章 多因素模型和普通股的共同趋势
第19章 股票投资组合管理
第20章 期限结构建模与债券和债券期权的估价
第21章 债券组合管理
第22章 信用风险模型和信用违约互换
第23章 风险管理
索引
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
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用户评价
我尝试对比了手边几本同类主题的书籍，发现这本在处理“高维数据与降维技术”这一前沿课题时，展现出了明显的优势。它没有回避现代金融数据处理中遇到的维度灾难问题，而是系统地介绍了主成分分析（PCA）在因子模型构建中的应用，并进一步阐述了非线性降维技术（如t-SNE在市场微观结构分析中的潜在价值）。更让我感到惊喜的是，书中对“大数据”在金融建模中的处理策略进行了前瞻性的讨论，尽管它没有深入到深度学习的每一个细节，但它清晰地指出了如何利用传统稳健的数学工具来预处理和解读海量、高频、非平稳的金融时间序列数据，为后续的机器学习应用打下了坚实的预备基础。这种“宏观的视野”和“基础的扎实”相结合的写作手法，使得这本书既能满足资深研究人员对模型鲁棒性的要求，也能指导初入量化领域的读者建立正确的建模顺序和数据处理意识。它成功地在理论的深度和实践的广度之间找到了一种微妙的平衡点。
评分这本书的封面设计极具现代感，色彩搭配沉稳大气，那种深邃的蓝色调很容易让人联想到金融市场深不可测的复杂性。初翻开第一页，我就被它严谨的学术气息所吸引。作者在引言部分对于“建模”在现代金融决策中的核心地位进行了非常精辟的论述，特别是他对不同量化模型家族的历史演变梳理得井井有条，让人清晰地看到了从早期简单线性回归到如今复杂随机微分方程的理论发展脉络。它不仅仅是工具的堆砌，更像是一本哲学指南，引导读者思考，我们究竟能从数学中提取出多少关于市场未来的真实信息，以及面对不确定性时，我们应如何构建一个既能捕捉机会又具备稳健风险控制能力的框架。这本书的结构安排非常巧妙，没有急于深入复杂的公式推导，而是先通过大量的实例场景铺垫理论基础，使得即便不是科班出身的读者，也能逐步建立起对金融量化思维的初步认知。这种循序渐进的方式，极大地降低了金融数学领域的入门门槛，让人感觉知识的吸收过程是自然而然的拓展，而不是被动地塞入。我特别欣赏作者在描述模型局限性时所展现出的审慎态度，这在很多过于推崇量化神力的书籍中是看不到的。
评分坦率地说，这本书的阅读门槛确实不低，它要求读者对高等数学，特别是线性代数和概率论有扎实的理解基础，否则在某些章节会感到吃力。但这恰恰是其价值所在——它拒绝了肤浅的“速成”口号。我尤其喜欢它在构建风险预算框架时所采用的叙事方式，作者将信用风险、市场风险和操作风险，分别用不同的随机过程进行建模，然后通过Copula函数将这些边缘分布有效地耦合起来，以计算整体投资组合的极端尾部风险。这个构建过程逻辑严密，层层递进，充分展现了数学建模在应对复杂金融系统中相互依赖的风险来源时的强大威力。读完这一部分，我仿佛对巴塞尔协议背后的量化逻辑有了更深层次的理解，不再仅仅是把它视为一系列监管条文，而是认识到其背后是经过严密数学推导和压力测试检验的风险管理哲学。这本书不仅是知识的传授，更是一种思维方式的重塑，它训练了我们用最严谨的数学语言去审视和量化这个充满不确定性的金融世界。
评分我是在一个高强度的项目周期内开始阅读这本专著的，说实话，最初我对它的期望仅仅是能提供一些实用的模型公式速查手册。然而，这本书远超出了我的预期，它更像是一部深刻的实务操作手册与理论基石的完美融合体。书中关于期权定价的章节尤其令我眼前一亮，作者没有停留在经典的布莱克-斯科尔斯模型上空谈，而是深入探讨了实际交易中遇到的波动率微笑/扭曲现象，并引入了更贴近现实的跳跃扩散模型和随机波动模型进行解释和校准。书中对蒙特卡洛模拟的讲解细致入微，从基础的随机数生成器的选择，到如何通过方差缩减技术（如控制变量法和重要性采样）来显著提高计算效率，每一个步骤都配有清晰的伪代码和计算复杂度分析。这对于我们这些需要进行大量压力测试和敏感性分析的从业者来说，无疑是宝贵的财富。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做更优”，这种对底层逻辑的深挖，让我对后续的策略回测和风险预算有了更坚实的基础支撑，成功避免了许多在实践中常见的“黑箱操作”陷阱。
评分这本书的语言风格出人意料地具有人文关怀，尽管主题是冰冷的数学和数字，但作者在行文中展现出的那种对金融世界深层规律的探寻欲，着实令人动容。阅读体验上，它给我的感觉更像是跟随一位经验丰富、知识渊博的导师进行一对一的学术探讨。例如，在讲解资产配置理论时，作者并非简单地罗列均值-方 variance 优化公式，而是花了大篇幅去讨论如何将行为金融学的发现融入到传统的马科维茨模型中，探讨了在投资者非理性预期下，最优风险平价组合的实际构建难度。这种跨学科的融合视角，极大地拓宽了我的思维边界。我发现，以往阅读那些纯粹偏向工程实现的教材时，总感觉缺少了一层对“人”这个核心变量的考量，而这本书则恰到好处地填补了这一空白。它提醒我们，任何数学模型都只是对现实的简化映射，理解模型背后的经济假设和行为约束，远比单纯掌握求解技巧来得更为重要和长久。
评分fabozzi写的资产组合管理的部分，前半部分是数学知识部分，两位译者功底是很不错的
评分不为金融只为建模
评分fabozzi写的资产组合管理的部分，前半部分是数学知识部分，两位译者功底是很不错的
评分不愧是法博齐！深入浅出，简洁明了，简短有力，直截了当，还要再读！要全书背诵！
评分参考书
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