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出版者:上海人民出版社

作者:沃特沙姆

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2004-5

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787208049208

丛书系列:现代金融方法论丛书

图书标签:

• 金融数学
• 金融
• 统计学
• 数理金融/金融数学
• 数据学
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• 入门
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• 数学金融
• 投资
• 风险管理
• 计量经济学
• 统计学
• 金融工程
• 衍生品
• 模型

《金融数量方法》是一本深入探讨金融领域数学与统计学应用的专业书籍。本书旨在为读者提供一套坚实的理论基础和实用的分析工具，帮助他们理解和解决复杂的金融问题。 核心内容概述： 本书系统性地梳理了金融学研究和实践中常用的定量分析技术，涵盖了从基础的概率论、统计推断到高级的计量经济学模型和数值方法等多个层面。 概率与统计基础： 书籍首先回顾并深入讲解了金融分析所必需的概率论和数理统计概念。这包括随机变量、概率分布（如正态分布、对数正态分布、泊松分布等）、期望值、方差、协方差、相关性等核心概念。同时，详细阐述了统计推断的方法，如参数估计（点估计、区间估计）、假设检验（t检验、F检验、卡方检验等），这些是理解和验证金融模型有效性的基石。 时间序列分析： 金融数据往往具有显著的时间序列特性。本书深入探讨了各种时间序列模型，如自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型以及更复杂的自回归积分移动平均（ARIMA）模型。特别地，书中会讲解如何处理金融时间序列中的异方差性（ARCH、GARCH模型），以及如何建模金融资产收益率的波动率。非平稳时间序列的处理（如单位根检验、协整分析）也是重点内容。 回归分析与计量经济学模型： 线性回归模型是金融数据分析的强大工具。本书详细讲解了普通最小二乘法（OLS）的原理、假设、推断以及模型诊断。在此基础上，进一步介绍了多元回归、面板数据模型、工具变量法、最大似然估计等更高级的计量经济学方法，以应对金融领域中可能出现的内生性、遗漏变量等挑战。 风险管理与衍生品定价： 金融数量方法在风险管理中扮演着至关重要的角色。本书将介绍如何运用统计学方法来度量和管理风险，例如VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）的计算与应用。在衍生品定价方面，书中会详细讲解Black-Scholes-Merton模型及其背后的偏微分方程，并介绍蒙特卡罗模拟等数值方法，用于复杂衍生品的定价和对冲策略的制定。 优化理论与投资组合管理： 投资组合的构建与优化是金融量化研究的核心问题之一。本书会介绍马科维茨的均值-方差优化理论，解释如何根据风险偏好构建最优投资组合。此外，还会探讨一些现代投资组合理论的延伸，如因子模型、Black-Litterman模型等，以更有效地进行资产配置。 数值方法与模拟技术： 许多金融模型在解析上难以求解，此时数值方法显得尤为重要。本书会介绍数值积分、插值、根查找算法等基础数值方法，并重点讲解蒙特卡罗模拟在风险计量、衍生品定价、情景分析等方面的广泛应用。 学习价值与适用读者： 本书适合金融学、经济学、统计学、数学及相关专业的本科生、研究生，以及在金融机构（如银行、证券公司、基金公司、保险公司、投资银行、对冲基金等）从事风险管理、量化分析、投资研究、产品开发等工作的专业人士。通过学习本书，读者将能够： 深刻理解金融市场的运作机制： 掌握量化工具可以帮助分析师从海量数据中提取有价值的信息，洞察市场趋势。 构建和评估金融模型： 能够独立地构建、校准和检验各种金融模型，并理解其局限性。 进行严谨的风险度量与管理： 学习如何量化和控制各类金融风险，保障资产的安全。 设计与执行量化投资策略： 掌握构建最优投资组合、进行资产定价和对冲的量化方法。 提升数据分析与解决复杂问题的能力： 培养运用数学和统计学思维分析现实金融问题的能力。 本书强调理论与实践相结合，通过丰富的案例分析和数学推导，力求为读者提供一个全面、深入、实用的金融量化知识体系。

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这本书的名字叫《金融数量方法》，我特意去书店找了找，想看看它到底讲了些什么。首先映入眼帘的是它那厚重的封面，给我一种非常专业、非常严谨的感觉，就像是那种大学里高年级学生才会拿出来钻研的教材。我翻开目录，里面的章节名称一个个都让我感到压力山大，什么随机过程、波动率建模、期权定价的数值解法……这些词汇对我来说简直是天书。我原本以为它会像市面上很多流行的金融投资读物那样，讲点简单的投资组合构建或者如何挑选蓝筹股，结果完全不是那么回事。这本书的内容似乎更偏向于数学和统计学的深度应用，对于那些没有扎实的微积分和线性代数基础的读者来说，可能光是理解那些公式和符号就已经够呛了。我甚至在想，这本书的作者是不是本身就是一位数学家或者量化策略师，因为他似乎完全没有考虑非专业背景读者的阅读体验，直接抛出了大量的理论推导和模型假设。这绝对不是一本可以让你快速致富的“秘籍”，更像是一块通往金融工程高深殿堂的“砖头”，需要极大的毅力和智力去啃食。我只是随便翻了几个章节的开头，就已经感觉自己的脑细胞在高速运转，不得不承认，内容密度极高，信息量爆炸。

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老实说，这本书的装帧设计透露着一种朴实无华的自信，没有任何花哨的宣传语或者名人推荐，就是实打实的硬核内容堆砌。从我粗略翻阅的几页来看，它似乎非常强调模型的严密性和理论的完备性。我注意到书中花了不少篇幅去讨论模型的局限性，比如假设条件在真实市场中的失效，以及如何通过调整参数或更换模型来应对市场结构的变化。这种讨论方式非常专业，它不是在教你“如何做”，而是在教你“为什么会这样”以及“在什么情况下会失效”。这对我来说是一个重要的区别。一本好的实战书会告诉你具体的操作步骤，而这本书更像是在搭建一个理论框架，让你理解金融市场的内在运行规律是如何被数学语言描述出来的。内容涵盖了从基础的概率论在金融中的应用，到更前沿的奇异期权定价模型，逻辑链条非常清晰，但前提是你的数学功底足够扎实，能够跟上作者的思维速度。它更像是一部“理论深度挖掘机”，而不是一本“快速致富指南”。

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这本书的目录结构给我的感觉是层层递进，从基础的随机游走到高级的偏微分方程在金融中的应用，构建了一个非常完整的知识金字塔。我随意翻到一页，上面正在推导一个复杂的随机微分方程（SDE），旁边附带着详细的伊藤引理的证明过程。这再次印证了我的判断：这本书是为那些热爱挑战、乐于深入理论“泥潭”的读者准备的。它似乎并不在意读者是否能够立刻将这些理论应用于实际交易，而是更看重读者对金融资产价格生成机制的数学本质的理解。内容详实到令人发指，几乎每一个概念都会追溯到其数学源头，没有丝毫的含糊带过。它的风格就像一位严厉的导师，不给你任何捷径，只提供最坚实、最基础的知识结构，逼迫你通过自身的努力去掌握它。因此，这本书更适合作为一本深度学习的工具书，而不是一本休闲阅读的书籍，它要求的是心无旁骛的投入和对数学的敬畏之心。

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当我把这本书放在手中掂量了一下重量，心里就明白，这绝对是一部重量级的著作，它的价值不在于教你几招鲜管用的招式，而在于建立一套完整的、科学的分析体系。从我能看到的零星章节来看，它似乎对时间序列分析和协整性检验有着深入的探讨，这表明它试图用统计学的工具去捕捉市场中的长期和短期依赖关系。我看到一个图表，展示了不同金融资产之间的相关性矩阵，并讨论了如何利用这些信息构建一个低风险的投资组合，但请注意，这里的“构建”是基于复杂的矩阵分解和优化算法，而不是简单的分散投资建议。这本书的语言风格极其克制和客观，没有情绪化的表达，一切都用数字和公式说话。它更像是在描绘一个理想化的、遵循特定数学定律的金融世界，挑战读者去理解和适应这个世界。对于那些真正想钻研金融工程领域，未来想成为量化分析师或者模型风险管理专家的人来说，这本书无疑是殿堂级的参考资料，但对于只想在股市里捞一笔的散户，这本书的价值可能更多在于其“威慑力”，而不是实用性。

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我大概花了半个小时在书店里对着这本书的内页“望梅止渴”，我得说，它给我的直观感受是：学术性极强，实战指导性较弱。它的行文风格是那种教科书式的严谨，几乎每一个论点都伴随着大量的数学推导，引用了大量晦涩的专业术语，而且似乎对读者的背景知识有着非常高的默认要求。我注意到书中有很多图表，但这些图表似乎更多是为了论证某个模型的有效性或局限性，而不是用来清晰地展示投资决策的直观流程。举个例子，我看到了一个关于蒙特卡洛模拟在风险价值计算中应用的章节，里面充斥着大量的积分方程和收敛速度的讨论，这让我联想到我大学时代那些让人头疼的高等数学课本。它更像是为金融工程的研究生或者准备考CFA L3甚至更高级别专业资格的人准备的参考资料，而不是为渴望快速入门的个人投资者准备的入门读物。如果你指望通过这本书学会如何看K线图或者分析宏观经济数据，那你恐怕要大失所望了，它的关注点完全在金融资产价格背后的纯粹数学结构上，非常纯粹，但也非常“劝退”。

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可能是过于简单了，入门书

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可能是过于简单了，入门书

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可能是过于简单了，入门书

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这书虽然有很多错误但是讲题和方法要点清晰，信息量涵盖广。最可贵的是特别适合夜半期末自学刷题库= = 还有PPPS 老师我错了 我以后会认真学数学 请不要挂科我= =

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这书虽然有很多错误但是讲题和方法要点清晰，信息量涵盖广。最可贵的是特别适合夜半期末自学刷题库= = 还有PPPS 老师我错了 我以后会认真学数学 请不要挂科我= =