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出版者:电子工业

作者:耿玉霞

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2007-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787121041075

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 应用数学
• 数学模型
• 经济分析
• 计量经济学
• 优化理论
• 线性代数
• 微积分
• 概率论
• 统计学

《现代金融建模：理论与实践》 本书深入探讨了金融领域中一系列核心建模技术，旨在为金融从业者、研究人员和高年级本科生提供一个全面而实用的知识体系。全书围绕着如何运用数学工具来理解、量化和管理金融风险，以及如何构建有效的金融交易策略展开。 第一部分：金融市场微观结构与定价理论 本部分首先介绍金融市场的基本构成要素，包括各类金融衍生品（如期权、期货、掉期）的特性和交易机制。在此基础上，我们将深入剖析经典的金融定价模型，例如布莱克-斯科尔斯模型及其各种拓展，探讨其理论基础、适用范围及局限性。同时，也会介绍更现代的、能够处理复杂合约和市场摩擦的定价方法，例如蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用，以及风险中性定价的原理。此外，我们将触及市场微观结构的一些前沿话题，如高频交易、流动性供给与需求动态，以及它们对资产价格的影响。 第二部分：风险计量与管理 风险是金融活动的内在属性，本书将系统性地介绍各种重要的风险计量方法。我们将详细讲解值（VaR）和条件值（CVaR）的计算及其在不同市场环境下的应用，以及它们在资本充足率要求和风险报告中的角色。除此之外，我们还将探讨信用风险建模，包括信用评级模型、违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和风险暴露（EAD）的估计，以及如巴塞尔协议等监管框架下的信用风险计量。市场风险的度量将进一步延伸到压力测试和情景分析，以评估极端市场事件对投资组合的影响。本书还将引入操作风险、流动性风险等非市场化风险的识别与度量技术。 第三部分：投资组合优化与资产配置 在理解了资产定价和风险度量之后，本书将聚焦于如何构建最优的投资组合。我们将详细介绍马科维茨的均值-方差优化理论，包括如何计算预期收益、协方差矩阵，以及如何求解投资组合的最优权重。在此基础上，我们将探讨无风险资产、风险资产以及可能存在的交易成本、税收等约束条件下的投资组合构建。本书还将介绍不同类型的资产（如股票、债券、房地产、另类投资）的配置策略，以及如何根据投资者的风险偏好、投资目标和市场预期来动态调整资产配置。此外，还将简要介绍一些替代性的投资组合优化方法，如Black-Litterman模型，它能够融合先验信息与市场数据来构建更稳健的投资组合。 第四部分：实证方法与模型校准 理论模型需要通过实际数据来验证和校准。本部分将介绍常用的计量经济学方法在金融建模中的应用，包括时间序列分析（如ARIMA模型、GARCH模型用于波动率建模）、回归分析以及面板数据分析。我们将重点介绍如何处理金融时间序列数据的特性，例如非平稳性、异方差性、厚尾性等。此外，本书还将讨论模型校准的技术，包括最大似然估计、贝叶斯估计等，并强调模型选择和诊断的重要性，确保所建立的模型能够准确地反映市场真实情况。 第五部分：前沿主题与建模挑战 本书的最后部分将涉足一些金融建模领域的前沿主题和当前面临的挑战。这包括机器学习在金融中的应用，例如利用神经网络、支持向量机等进行资产价格预测、风险分类或欺诈检测。同时，我们将探讨大数据在金融分析中的潜力，以及如何从海量数据中提取有价值的信息。最后，本书还将讨论计算金融（Computational Finance）的重要性，强调高效算法和数值方法在解决复杂金融问题中的作用，以及高频交易、算法交易中的模型设计与实现。 本书的特点在于理论与实践的紧密结合，每一部分都将结合具体的金融案例和数据分析来阐述模型和方法。读者通过阅读本书，将能够掌握构建和应用各类金融模型的能力，从而更有效地进行金融决策、风险管理和投资分析。

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我必须承认，这本书在覆盖的知识点的广度上是令人敬佩的。从早期的静态优化到后来的动态规划基础，它像是一个知识的百科全书，试图将所有相关的数学分支都囊括进来。然而，这种“大而全”的策略似乎牺牲了深度和连贯性。章节之间的过渡显得非常生硬，仿佛是不同领域专家的论文被强行拼凑在了一起。比如，刚刚还在讨论时间序列分析中模型的平稳性假设，下一章立刻就跳到了随机过程在金融衍生品定价中的应用，两者之间的桥梁几乎没有搭建。这使得读者在学完一个章节后，很难将新学的知识点内化到已有的经济学框架中去，更别提形成一套完整的分析思路了。对于初学者而言，这种知识点的“散弹式”轰炸，很容易造成知识的碎片化，让人感觉学了很多，但好像什么都没真正掌握。它更像是一本参考手册，等你已经有了扎实的数学和经济学基础后，可以用来查阅某个特定公式的来源，而不是一本能系统引导你建立思维体系的教材。

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这本书的习题部分，是我认为最需要打磨的地方。大量的习题被设计成纯粹的计算任务，旨在检验读者是否能熟练地进行代数运算和公式套用。比如，给出一个复杂的生产函数，要求你求解特定约束下的利润最大化，过程可能长达几页纸的计算。这固然能锻炼运算能力，但却严重偏离了“应用”的初衷。真正的经济应用中，我们面临的挑战往往不是计算本身有多复杂（现代软件可以轻松搞定），而是如何**设定**正确的模型、如何**识别**问题的本质，以及如何**解释**计算结果的经济学含义。这本书的习题鲜有需要进行概念辨析或模型选择的开放性问题。我希望看到更多类似于“如果市场需求函数突然变化，你认为最优定价策略的哪个环节需要调整？请用你学过的优化工具进行论证”这样的题目，而不是仅仅让我代入数字进行求解。缺乏对模型构建和结果解释的训练，使得这本书的“应用”二字显得名不副实。

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拿到这本《经济应用数学》的时候，说实话，我的期待值是挺高的。毕竟名字听起来就很有分量，希望能一窥经济学与数学交叉领域的奥秘。然而，读完第一部分后，我的心情就变得有些复杂了。这本书的叙述方式，尤其是在介绍基础微积分和线性代数概念时，总感觉像是在背诵教科书的例题。它似乎过于强调理论的完备性和严谨性，而对如何将这些数学工具“嫁接”到实际的经济问题上，着墨不多。比如，在讲述拉格朗日乘数法时，书中给出了非常详尽的推导过程，但对于“为什么在求解稀缺资源的最优配置时，这个乘数（即影子价格）具有如此直观的经济含义”，解释得就有些含糊其辞了。我更希望看到的是，作者能用更生动的案例，比如一个小型企业的生产决策，来贯穿这些数学工具的应用场景，而不是仅仅停留在公式的堆砌上。整体而言，它更像是一本面向数学系学生的“数学导论”，而不是一本面向经济学学生的“应用数学工具书”，这让渴望快速上手解决实际问题的读者感到一丝挫败。希望接下来的章节能在应用层面有所突破，否则这本书的实用价值将大打折扣。

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这本书的排版和装帧，说实话，很让人提不起精神。那种老式的、密密麻麻的字体，加上缺乏色彩和图示的辅助，使得阅读过程变成了一种纯粹的体力考验。我花了整整一个周末的时间试图啃完关于博弈论的那几章，但进展异常缓慢，主要是因为概念的引入过于抽象，缺乏直观的图形辅助来建立空间感。例如，在讨论混合策略纳什均衡时，如果能有一张清晰的支付矩阵图，并用不同颜色的线条或区域来标示出参与者的最优反应路径，学习曲线会陡峭很多。但这本书里，所有的论证都依赖于文字和数学符号的推演，仿佛作者认为读者已经拥有了极强的符号处理能力。更令人抓狂的是，书中的图表（如果有的话）往往是黑白印刷的，而且坐标轴的标注常常不够清晰，有些关键的拐点需要反复对照文字才能确认。对于一个需要不断在数学模型和现实情境之间切换思维的读者来说，这种视觉上的枯燥和信息传递效率的低下，无疑是阅读体验的一大减分项。我常常需要拿出额外的笔记本，自己手绘草图来辅助理解，这无疑打断了阅读的流畅性。

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这本书的作者在数学上的功底毋庸置疑，其对数理逻辑的把握精妙绝伦。但是，对于非数学专业的读者来说，这本书的“可接近性”非常低。它似乎默认读者已经对“如何进行严谨的数学证明”了如指掌。在很多关键的经济学假设被引入时，作者并未花时间去讨论这些假设的经济学动机或局限性。举个例子，在介绍效用最大化问题时，对凸函数的处理是极其严格和技术性的，但对于为什么在经济学中通常要求偏好是凸的（即边际替代率递减），作者只是简单地提了一句“这是保证二阶条件成立的前提”，然后就匆匆进入了求解过程。这种对“为什么”的忽视，导致读者虽然能算出最优解，却对这个解背后的经济直觉和政策含义一知半解。这本书更像是为那些希望成为“数学经济学家”的人准备的，对于那些立志于成为“政策分析师”或“商业顾问”的读者来说，它提供的工具箱可能过于沉重且缺乏即插即用的模块。

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