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出版者:Cambridge University Press

作者:Yuh-Dauh Lyuu

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2001-11-12

价格:USD 89.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521781718

丛书系列:

图书标签:

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现代金融建模与实践：跨越理论与应用的桥梁 图书简介 在当今复杂多变的全球金融市场中，对金融现象进行精确的量化分析和有效的风险管理已成为核心竞争力。本书《现代金融建模与实践：跨越理论与应用的桥梁》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的金融工程与量化分析框架。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向实践、强调计算方法的应用指南，旨在培养读者运用尖端数学工具和计算技术解决实际金融问题的能力。 本书的构建逻辑遵循从基础理论到高级应用的递进路线，确保读者在掌握坚实数学和统计学基础的同时，能够无缝衔接至实际的金融衍生品定价、资产管理和风险计量等领域。我们重点关注的是金融市场动态的数学刻画、数值方法在金融计算中的应用，以及如何将这些模型转化为可操作的交易和风险管理策略。 第一部分：金融市场的数学基础与随机过程 本部分奠定了全书的理论基石，主要聚焦于描述金融市场行为所需的概率论、随机微积分和时间序列分析。 第一章：概率论与统计基础的再审视 本章深入探讨了金融数据分析中至关重要的概率分布及其特性。我们不仅复习了标准的正态分布、伽马分布等，更侧重于描述金融时间序列（如波动率和收益率）的非正态性、厚尾性与偏态特征。重点分析了广义椭圆分布（Generalized Elliptical Distributions）在建模金融资产联合分布中的应用，以及如何利用极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来更好地量化极端风险。统计推断部分，我们将讨论参数估计（如最大似然估计）在金融模型校准中的应用，并详细介绍稳健统计方法，以应对金融数据中普遍存在的异常值问题。 第二章：连续时间随机过程与布朗运动 随机过程是金融建模的语言。本章详细介绍了标准布朗运动（Wiener Process）的性质，包括其独立增量、平稳性和连续路径。在此基础上，我们构建了更复杂的随机过程模型，如复合泊松过程（Compound Poisson Process）用于刻画跳跃风险。重点讨论了伊藤积分（Itô Integral）的定义、性质及其在连续时间金融建模中的不可替代性。读者将学习如何利用伊藤引理（Itô's Lemma）来推导随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）的演化规律，这是期权定价理论的核心工具。 第三章：金融时间序列分析与波动率建模 金融收益率的波动性并非恒定，这是现代金融理论的关键洞察。本章系统梳理了描述时间序列依赖性的方法。我们详尽阐述了广义自回归条件异方差模型（GARCH族模型），包括标准的GARCH(1,1)，以及扩展形式如EGARCH、GJR-GARCH，用以捕捉波动率的非对称性和集聚效应。时间序列的协整（Cointegration）分析被引入，为配对交易和统计套利策略提供了理论依据。最后，我们探讨了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）作为更深层次对波动率进行建模的替代方案。 第二部分：衍生品定价与金融工程的核心模型 本部分将理论基础应用于最核心的衍生品定价领域，重点介绍偏微分方程（PDE）方法和偏好风险中性定价原理。 第四章：无套利定价与风险中性测度 无套利原则是金融工程的基石。本章首先阐述了鞅（Martingale）的概念及其在金融定价中的重要性，并引入了风险中性测度（Risk-Neutral Measure）的构建过程，即利用Radon-Nikodym导数实现从真实世界测度到风险中性测度的变换。我们将探讨如何通过构建一个完备（Complete）或不完备（Incomplete）的金融市场模型来理解不同衍生品的定价框架。 第五章：布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的深入解析 BSM模型是金融工程的经典。本章不仅推导了Black-Scholes偏微分方程，还利用风险中性定价和演化方程求解的方法得出了欧式期权的标准解析解。我们深入讨论了BSM模型的假设限制，特别是恒定波动率和连续交易的假设，并详细分析了模型隐含波动率（Implied Volatility）的结构及其在市场实践中的应用，包括波动率曲面（Volatility Surface）的构建。 第六章：数值方法在期权定价中的应用 当解析解不可得时，数值方法成为解决复杂衍生品定价问题的关键。本章详尽介绍了三种主要的数值技术： 1. 有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）： 详细讲解了如何将BSM或Heston等SDE对应的PDE转化为离散化的代数方程组，实现显式、隐式和Crank-Nicolson方案的实施，并讨论了边界条件的处理。 2. 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 重点在于如何利用高维积分的随机抽样来估计期望值。内容涵盖了基本蒙特卡洛方法、方差缩减技术（如控制变量法和重要性抽样），以及用于亚式期权、障碍期权和多资产期权的路径依赖定价。 3. 二叉树与三叉树模型： 作为理解离散时间定价过程的直观工具，本章详细分析了Cox-Ross-Rubinstein (CRR) 二叉树模型及其在美式期权和奇异期权定价中的应用，强调了其与风险中性测度的联系。 第三部分：高级金融建模与风险管理 本部分将视角从单个期权扩展到更复杂的金融产品和全面的风险计量框架。 第七章：随机波动率模型与马尔可夫链模型 为了更准确地捕捉市场动态，本章转向更复杂的随机模型。我们详细介绍了Heston模型，它允许波动率本身遵循一个随机过程（如CIR过程），并推导了包含随机波动率的金融衍生品定价框架。此外，我们探讨了以SDE描述的随机利率模型（如Vasicek和CIR模型）在固定收益衍生品定价中的作用，并介绍了如何利用这些模型进行零息债券和远期利率的衍生品估值。 第八章：信用风险与违约建模 信用风险管理是现代金融机构的关键环节。本章首先区分了结构性模型（如Merton模型）和意愿模型（Intensity-based Models）。我们将深入分析意愿模型，如Jarrow-Turnbull框架，它将违约视为一个由特定强度函数驱动的泊松过程。本章还涉及信用衍生品，如信用违约互换（CDS）的定价和对冲，以及如何利用信用指数和相关性来构建投资组合的信用风险敞口。 第九章：投资组合优化与资产配置 本章聚焦于如何利用量化方法指导投资决策。经典的马科维茨均值-方差优化理论（Mean-Variance Optimization）将被彻底分析，包括其对输入参数（期望收益和协方差矩阵）的敏感性。我们将重点介绍如何利用更稳健的方法，如风险预算法（Risk Budgeting）和贝叶斯方法来校准输入参数，以克服传统优化方法的局限性。内容还将涵盖因子模型在资产组合构建中的应用，以及如何将风险度量（如VaR和ES）整合到优化目标中。 第十章：量化风险管理与压力测试 现代监管环境要求机构具备精确的风险计量能力。本章详细介绍了市场风险的计量方法，包括历史模拟法、参数法（基于VAR）以及蒙特卡洛模拟法。重点在于风险价值（Value-at-Risk, VaR）的局限性分析，并全面介绍预期损失（Expected Shortfall, ES）作为更稳健的尾部风险度量。最后，我们将讨论压力测试和情景分析在评估极端市场条件下投资组合稳健性方面的重要性，以及如何结合CVA/DVA等交易对手信用风险调整来获得更全面的风险视图。 本书的特色在于其对计算效率和模型实现的高度重视。每章的理论讨论都辅以对算法复杂度和数值稳定性的考量，并引导读者思考如何将这些抽象模型转化为高频、实时的交易系统或风险报告工具。通过对这些核心主题的系统学习，读者将获得在金融工程领域深度研究和实际操作所需的理论深度与计算广度。

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对于《Financial Engineering and Computation》这本书，我最大的感受是它像一个百科全书式的指南，涵盖了金融工程的方方面面，但又不会让你感到信息过载。书中不仅仅是理论的罗列，它更注重将这些理论与实际的计算方法相结合。我一直对金融衍生品市场和风险管理非常感兴趣，这本书恰好满足了我在这方面的求知欲。它从期权、期货这些基础概念讲起，然后深入到各种更复杂的模型，例如蒙特卡洛模拟、数值分析等，并且详细讲解了如何在实际中应用这些方法。最令我印象深刻的是，书中在讲解每一个模型时，都辅以大量的图表和数学公式推导，这让我的理解更加透彻。它不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，让我学会如何用更严谨、更科学的方式去分析金融问题。这本书就像一座宝库，里面蕴藏着解决金融世界难题的钥匙，让我对金融工程的未来充满了期待。

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这本书的名字叫《Financial Engineering and Computation》，单看书名就让人联想到高深的数学模型、复杂的算法以及金融市场的瞬息万变。我拿到这本书时，最大的感受就是它仿佛是一把开启金融科技大门的钥匙。我一直对量化投资和风险管理领域充满好奇，但又常常被那些晦涩的数学公式和抽象的概念弄得头晕脑胀。《Financial Engineering and Computation》恰好填补了我在这方面的知识空白。它以一种循序渐进的方式，从最基础的金融工程概念讲起，逐步深入到各种计算方法和模型。我尤其欣赏书中对于实际案例的剖析，这让抽象的理论变得生动形象，我仿佛能够亲身感受到金融工程师是如何运用这些工具来解决实际问题的。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一本实操手册，让我对金融工程有了更深层次的理解，也激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。它就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我穿越金融工程的迷宫，让我看到了理论与实践相结合的巨大潜力。

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这本书《Financial Engineering and Computation》带给我的，是一种对金融世界“运算”层面的全新认知。我之前对金融的理解，更多停留在宏观经济、市场情绪等方面，但这本书让我意识到，在金融工程的背后，隐藏着一套严谨的数学框架和强大的计算能力。它详细介绍了如何运用各种算法和模型来分析金融市场，比如如何通过数值方法来评估复杂的金融产品，或者如何利用统计学原理来量化风险。书中对于一些金融建模的讲解，比如随机过程、偏微分方程等，虽然有些挑战性，但作者的解释非常到位，能够引导我一步步理解这些深奥的概念。读完这本书，我感觉自己仿佛掌握了一种新的语言，能够“读懂”金融市场的底层逻辑。它不仅仅是一本书，更像是一个工具箱，为我打开了通往量化金融世界的大门，让我对未来在该领域的探索充满了信心。

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《Financial Engineering and Computation》这本书，怎么说呢，它给我带来的最大冲击是关于“计算”这个词在金融领域的分量。我过去一直认为金融分析主要依靠经验和直觉，但这本书彻底颠覆了我的认知。它详细阐述了如何利用各种计算工具和模型来量化风险、优化投资组合、甚至预测市场趋势。书中涉及的数学工具虽然不少，但作者的讲解方式非常清晰，循序渐进，即使我不是数学专业出身，也能够勉强跟上思路。更重要的是，它让我看到了金融工程的“工程”属性——如何将严谨的科学方法应用于复杂的金融问题，并从中找出最优解。我特别喜欢书中对一些经典金融衍生品定价模型的介绍，例如期权定价，书中不仅给出了理论推导，还提供了相应的计算方法，这让我对这些“黑箱”一样的产品有了更直观的认识。这本书真的让我明白，在现代金融市场，“计算”已经不再是辅助工具，而是核心竞争力。

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《Financial Engineering and Computation》这本书，可以说是我对金融工程这个领域印象最深刻的一本书了。它不像一些书籍那样只是简单地介绍概念，而是深入地探讨了金融工程背后的计算原理和方法。我一直对金融衍生品、风险管理和投资组合优化这些主题很感兴趣，这本书正好满足了我的这些好奇心。它详细地介绍了各种数学模型，比如Black-Scholes模型，以及它们在实际应用中的计算方法。书中还涉及到了数值分析、模拟方法等，这些都让我对金融工程有了更深刻的理解。我尤其欣赏书中对于理论和实践的结合，它不仅仅是枯燥的理论讲解，还通过大量的例子来展示如何将这些理论应用到实际的金融问题中。这本书让我认识到，金融工程是一门既需要深厚理论功底，又需要强大计算能力的学科，它为我打开了一个全新的视角，让我看到了金融市场背后更深层的逻辑。

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这本书感觉。。。没多大用啊

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