随机过程金融资产定价之应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国金融出版社

作者:伍海华

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2002-9

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787504927811

丛书系列:

图书标签:

• 随机过程
• 金融工程
• 资产定价
• 随机微积分
• 马尔可夫过程
• 伊藤引理
• 期权定价
• 金融数学
• 计量金融
• 风险管理

探索金融市场的非确定性：一本关于随机过程与资产定价的深入研究 本书旨在揭示金融资产价格波动背后深刻的数学原理，深入剖析随机过程在现代金融定价模型中的核心作用。我们不再将金融市场的价格视为静态的、可预测的数值，而是将其视为由无数随机因素驱动的动态演化过程。通过严谨的数学语言和丰富的金融案例，本书为读者构建了一个理解和驾驭金融市场非确定性的理论框架。 核心内容概览： 随机过程基础： 本书开篇将引导读者走进随机过程的世界。我们将从最基本的概念出发，介绍布朗运动（也称维纳过程）这一在金融建模中不可或缺的工具。您将理解其路径的连续性、独立增量以及其概率分布的特性。在此基础上，本书将进一步探讨更复杂的随机过程，例如泊松过程，用于模拟离散事件（如违约）的发生，以及马尔可夫链，用于刻画具有“无记忆性”的状态转移。我们将详细阐述这些随机过程的数学定义、性质以及它们如何分别适用于金融市场中的不同现象。 金融资产定价的数学模型： 理论联系实际是本书的另一大亮点。我们将详细介绍并推导一系列经典的金融资产定价模型，这些模型都建立在随机过程的数学框架之上。 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型： 作为期权定价的基石，BSM模型利用几何布朗运动来描述股票价格的演变。本书将详细推导BSM公式，并深入分析其各个参数的金融含义，如波动率、无风险利率、到期时间等，以及这些参数如何影响期权价格。我们将探讨BSM模型的假设及其局限性，并引出更高级的模型。 二叉树模型： 作为BSM模型的离散时间近似，二叉树模型以直观的方式展示了期权定价的动态过程。本书将详细讲解不同类型的二叉树模型（如Cox-Ross-Rubinstein模型），并演示如何使用该模型对欧式期权和美式期权进行定价，特别是美式期权的回看能力。 其他定价模型： 此外，本书还将介绍一些更广泛或更具挑战性的定价模型，例如考虑随机利率的模型、涉及跳跃过程的模型（用于捕捉市场突然的剧烈波动），以及一些更高级的随机波动率模型，这些模型能更真实地反映金融市场的复杂性。 风险管理与套期保值： 金融资产定价的最终目的之一是为了更好地管理风险。本书将深入探讨如何利用随机过程的理论来量化和管理金融风险。 Delta对冲： 我们将详细讲解Delta对冲的概念，以及如何利用股票和期权构建无风险组合，以消除期权头寸的股票价格风险。这一概念是理解期权市场运作的关键。 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall)： 本书将介绍风险度量指标，如VaR和ES，并探讨如何利用蒙特卡洛模拟等随机方法来估计这些指标。您将学习如何量化潜在的最大损失，以及在极端情况下预期的损失程度。 投资组合优化： 结合随机过程的理论，本书还将触及投资组合优化问题。我们将介绍均值-方差模型以及其他更复杂的投资组合构建方法，旨在通过分散化风险来最大化投资回报。 实证分析与模拟： 理论模型固然重要，但如何在实际市场中检验和应用这些模型同样关键。本书将引导读者了解如何进行实证分析，并利用数值模拟来探索复杂的金融问题。 蒙特卡洛模拟： 蒙特卡洛模拟是一种强大的数值技术，能够利用随机抽样来估计复杂模型的解。本书将详细介绍如何使用蒙特卡洛方法来定价各类衍生品、进行风险度量以及回测交易策略。 数据分析与模型校准： 我们将讨论如何从市场数据中估计模型参数（如波动率），以及如何对模型进行校准以更好地拟合实际市场行为。 本书特点： 严谨的数学基础： 本书在确保理论严谨性的同时，尽量使数学推导过程清晰易懂。对于金融数学背景不深厚的读者，我们会提供必要的数学背景知识。 丰富的金融案例： 每个理论概念都将通过具体的金融市场案例来解释，使抽象的数学模型具有现实意义。 循序渐进的学习路径： 内容设计从基础概念逐步深入到高级模型，适合不同数学和金融背景的读者。 强调理解与应用： 本书不仅仅是介绍公式，更注重培养读者对金融市场非确定性理解能力，以及如何运用所学知识解决实际金融问题。 适读人群： 本书适合对金融市场定价、风险管理、衍生品交易、量化投资等领域感兴趣的研究生、博士生、金融从业人员（如交易员、风险经理、投资分析师）以及对量化金融有深入学习意愿的本科生。 通过本书的学习，读者将能够构建一个坚实的理论基础，从而更深刻地理解金融市场的运作机制，更有效地评估和管理金融风险，并为更复杂的金融工程和量化交易策略打下坚实基础。

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我必须承认，这本书的叙述风格极其独特，简直可以称得上是学术界的“反潮流”之作。它没有遵循传统金融教科书那种清晰的章节划分和层层递进的教学逻辑，反而更像是一部由不同领域大师的深入笔记汇编而成。有些章节，比如关于跳跃扩散模型的讨论，其数学深度已经超越了一般金融工程硕士的范畴，更像是为博士级别的研究者准备的“内参”。我发现自己不得不频繁地在不同章节之间来回跳转，试图将分散在各处的理论点连成一个完整的脉络。尤其是在处理奇异期权定价时，作者巧妙地引入了偏微分方程的解法，那种将物理学中的扩散方程概念移植到金融市场的优雅转换，令人拍案叫绝，但同时也要求读者对偏微分方程有扎实的背景知识。更让我印象深刻的是其行文的严谨性，几乎每一个论断背后都有详尽的数学证明支撑，没有一句废话，也没有任何模棱两可的表述。这种近乎偏执的严谨，使得这本书的可靠性毋庸置疑，但同时也极大地提高了阅读的门槛。它更像是一本为同行准备的“工具箱”，里面装满了精钢打造的理论利器，但你需要自己学会如何磨砺和使用它们。对于希望建立坚实理论基础的研究人员来说，这本书无疑是一笔宝贵的财富，但对于初学者而言，它可能更像是一座难以攀登的冰山。

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这本书最让我感到惊喜（或者说，最让我感到挑战）的地方，在于它对金融市场中“非理性”因素的处理态度。很多主流模型倾向于假设市场是完全有效的，所有参与者都是理性经济人，但这本书并没有回避现实的复杂性。它通过引入更复杂的随机过程，比如带有学习机制或状态依赖性的扩散项，试图去捕捉那些在传统布莱克-斯科尔斯框架下无法解释的市场异常现象。我特别欣赏作者在探讨“市场冲击”和“波动率聚类”时所展现出的深刻洞察力。他没有简单地用一个常数来修正模型，而是构建了一个更加精细的框架，将这些“噪音”视为内生变量而非外生干扰。这种处理方式，使得整个模型具有了更强的解释力和更广的应用潜力。然而，这种深度的代价是模型的可操作性急剧下降。当你开始试图用这些复杂的随机模型去拟合真实数据时，参数估计的难度和模型验证的复杂性会呈指数级增长。这本书提供的理论构建是极其优美的，但将这份优美转化为可执行的交易策略，中间横亘着一道巨大的鸿沟，这需要读者具备极高的计量经济学和计算能力。它成功地指出了现有模型的局限，并提供了超越它们的数学路径，但这条路径本身布满了荆棘。

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这本书的排版和图表质量同样值得一提，它们体现了一种严谨到近乎苛刻的学术标准。图表中几乎看不到任何为了美观而添加的元素，每一个坐标轴的标注、每一个函数曲线的绘制，都服务于清晰地展示某个数学概念的本质。特别是在展示随机微分方程的路径模拟结果时，作者没有采用平滑的、理想化的图形，而是保留了大量尖锐的转折和不规则性，以此来强调模型对真实市场随机性的捕捉能力。这种对细节的关注，在数学著作中是相当难得的。我发现，有些复杂的概念，比如对数正态分布的尾部行为，通过书中的特定图形对比，比单纯阅读文字描述要直观得多。唯一的遗憾可能在于，由于其理论的极度抽象性和对背景知识的极高要求，这本书在实际应用层面的案例分析相对较少。它更多地停留在理论的构建和证明阶段，很少提供可以直接移植到实际金融软件中的代码示例或参数估计指南。因此，这本书更像是一块高纯度的理论矿石，它拥有巨大的内在价值，但需要读者自己投入大量精力去冶炼和加工，才能最终转化为实用的金融产品。它对读者的知识储备提出了挑战，但回报的也是知识结构的彻底升级。

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这本书，坦率地说，是我近几年来读到过的最让人头疼，但也最引人深思的专业著作之一。初次翻开，那些密集的数学符号和严谨的逻辑推导就构成了第一道几乎无法逾越的屏障。它不像市面上那些流行的“金融速成”读物，上来就告诉你“这样做就能赚钱”。恰恰相反，作者似乎抱着一种解构一切的决心，从最基础的概率论和测度论出发，耐心地、近乎苛刻地构建起一个可以描述复杂市场波动的理论框架。我记得最清楚的是关于布朗运动的章节，它并非仅仅是作为工具被引入，而是被赋予了深刻的哲学意义，探讨了“随机性”在金融世界中究竟意味着什么。阅读过程中，我经常需要停下来，回到更早期的微积分和线性代数笔记中重新温习，否则根本无法跟上作者的思维跳跃。这绝不是一本可以轻松地在咖啡馆里消磨时光的书籍，它要求读者全身心地投入，去理解为何在数学的殿堂里，无套利原则是如此的纯粹和不可动摇。如果你期望从中找到可以直接应用于你投资组合的“黑箱公式”，那你恐怕要大失所望了；这本书的价值，在于它彻底重塑了你对金融风险和资产价值内在联系的认知，它提供的是一种思维方式，一套严密的逻辑工具，而不是廉价的答案。那种豁然开朗的感觉，往往是在经历了长时间的挫败感之后，才偶尔降临的奢侈品。

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读完这本书，我的感觉是，它更像是一份对现代金融工程学核心思想的深度考古报告，而不是一本面向未来的预测指南。作者似乎对金融理论的发展史有着深厚的感情和清晰的脉络，他不仅展示了如何运用随机过程，更深入地剖析了这些过程是如何一步步被发展起来，以及它们背后的哲学争论。例如，在讨论鞅论在期权定价中的应用时，作者回顾了从德梅斯蒂尔（Doob）到哈特萨克（Harsanyi）等先驱的思想演变，这使得整个理论的构建过程充满了历史的厚重感。这种叙事方式的优势在于，它让你真正理解了为何我们必须使用伊藤积分而非传统的黎曼积分来描述金融资产价格的变动——这不是一个随意的选择，而是数学结构决定的必然。然而，这种历史回顾和理论溯源占用了大量的篇幅，对于急于掌握实用技巧的读者来说，可能会觉得效率不高。这本书的价值在于其对“为什么”的深度挖掘，而不是“如何做”的浅尝辄止。它是一部需要沉下心来，细细品味其论证逻辑和理论根基的经典之作，适合那些想成为理论家的读者，而非仅仅是工具的使用者。

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