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出版者:Springer

作者:Rose-Anne Dana

出品人:

页数:326

译者:Kennedy, Anna

出版时间:2007-09-10

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540711490

丛书系列:springer finance

图书标签:

• finance
• 金融市场
• 连续时间
• 随机过程
• 数学金融
• 期权定价
• 利率模型
• 金融工程
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• Stochastic Calculus
• 金融建模

金融工程与风险管理：模型、方法与应用 本书旨在为金融工程、定量金融以及风险管理领域的专业人士和高级学生提供一个全面且深入的理论与应用框架。全书聚焦于离散时间框架下的金融衍生品定价、资产组合优化以及风险度量方法，旨在填补现有教材中对经典离散模型处理深度不足的空白。 本书的结构设计遵循从基础理论到复杂应用的逻辑递进，共分为六个主要部分，涵盖了构建现代金融模型所需的核心数学工具、经典定价模型、前沿的实证方法以及在真实市场环境下的应用挑战。 --- 第一部分：金融市场基础与离散时间随机过程 本部分首先为读者打下坚实的数学和金融基础，重点强调在离散时间、有限信息下的市场结构和行为。 第一章：金融市场的基本结构与无套利原理 本章详细考察了典型的交易所和场外交易（OTC）市场的运作机制，区别于连续时间框架下的理想市场，我们重点分析了交易成本、流动性约束和信息不对称在离散时间点上的影响。引入了由鞅论启发的经典离散时间无套利定价框架，包括一系列时间点上的定价核（Pricing Kernels）的构造与性质。讨论了有限风险套利（Arbitrage of the First Kind）与强/弱套利（No-Arbitrage of the Second Kind）的严格数学定义及它们在有限步模型中的体现。 第二章：离散时间随机过程在金融中的应用 本章深入探讨了适用于建模日常交易和高频数据的随机过程。重点分析了二叉树模型（Binomial Models）的推广与深入应用，不仅仅停留在Cox-Ross-Rubinstein（CRR）模型，而是探讨了更灵活的格子模型，如修正的二叉树、三叉树以及如何利用它们来近似连续时间下的布朗运动。此外，引入了马尔可夫链（Markov Chains）在状态切换模型（Regime-Switching Models）中的应用基础，为后续的信用风险建模做铺垫。 第三章：鞅论与风险中性测度（Q测度）的离散构造 本章是理论核心之一。我们严格推导了在有限时间、有限样本空间下，如何构造一个等价风险中性测度 $mathbb{Q}$。讨论了 Girsanov 定理在离散时间下的离散化版本，即Radon-Nikodym 导数的性质。关键内容包括对金融工具的定价如何归结为计算其在 $mathbb{Q}$ 测度下的期望值，并详细分析了在市场不完备（Incomplete Markets）情况下， $mathbb{Q}$ 测度的非唯一性及其对定价的影响。 --- 第二部分：经典衍生品定价与有限差分方法 本部分专注于使用离散时间方法解决实际的衍生品定价问题，尤其关注无法通过封闭解获得的复杂期权。 第四章：布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的离散化解释 虽然 BSM 是连续时间模型，但本章将其置于离散框架下重新审视。探讨了如何通过大量离散步骤的二叉树模型来逼近 BSM 的解，分析了收敛速度和误差来源。讨论了在实际交易中，当标的资产价格不满足几何布朗运动，而是遵循更复杂的跳跃扩散模型时，离散定价方法的局限性与修正。 第五章：偏微分方程（PDE）与有限差分方法 本章详细介绍了如何将衍生品定价问题转化为求解偏微分方程，特别是著名的 Black-Scholes PDE 的形式。重点在于有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）的应用。我们详细推导了欧拉前向、后向以及Crank-Nicolson（CN）格式，并严格分析了这些方法的稳定性、收敛性和一致性。Crank-Nicolson 方法在处理美式期权（American Options）的求解中，如何转化为一个需要求解变分不等式（Variational Inequalities）的问题，并使用迭代法求解。 第六章：美式期权与最优停止问题 美式期权的提前行权决策本质上是一个最优停止问题。本章利用动态规划原理，在离散时间框架下建立了求解美式期权定价的递归关系。对比了推断提前行权边界（Early Exercise Boundary）的数值方法，如决策树方法与有限差分法的结合。 --- 第三部分：风险管理与计量：离散度量与对冲 本部分从风险管理视角出发，探讨了在离散交易频率下，如何准确衡量和管理市场风险。 第七章：风险度量指标的离散化 系统性地介绍和比较了在离散时间点上计算的风险度量指标：价值风险（Value at Risk, VaR）和期望损失（Expected Shortfall, ES/CVaR）。详细讨论了历史模拟法（Historical Simulation）的局限性，特别是其对样本选择的敏感性。重点分析了基于参数模型（如波动率聚类模型 GARCH 族）的 VaR 估计，及其在小样本或极端尾部事件下的可靠性挑战。 第八章：Delta-Gamma 对冲与离散对冲误差 对冲在离散时间框架下必然引入对冲误差（Hedging Error）。本章分析了动态对冲策略（如复制组合）的实际执行过程，精确量化了由于资产价格跳跃和对冲频率不足导致的 Delta 和 Gamma 误差。讨论了如何通过增加更高阶的对冲项（如 Delta-Gamma 逼近）来减小交易成本和风险敞口之间的权衡。 --- 第四部分：随机波动率与跳跃扩散的离散校准 现实世界的波动率是非恒定的，且存在价格跳跃。本部分聚焦于如何使用离散市场数据校准更复杂的模型。 第九章：Heston 模型的离散时间近似与模拟 虽然 Heston 模型是连续时间模型，但在实践中我们必须使用其离散化版本进行模拟和定价。本章详细探讨了将 Heston 随机波动率过程（CIR 过程）在离散时间点上进行数值积分的方法（如 Euler-Maruyama 方法），并分析了这些方法在波动率方差项上的稳定性问题。 第十章：利用期权市场数据校准（Calibration） 本章的核心是如何利用市场上观察到的期权价格（通常是离散的到期日和行权价）来估计模型的输入参数（如均值回归速度、波动率水平）。探讨了最小二乘拟合和矩匹配（Moment Matching）方法，特别关注在离散数据点上，模型价格曲面（Implied Volatility Surface）的平滑插值技术，以避免模型引入的定价假象。 --- 第五部分：信用风险建模：结构化与简化的离散方法 信用风险建模在很大程度上依赖于对违约事件的随机性处理，这天然适合离散时间框架。 第十一章：结构化信用产品与 Mizen 模型的离散化 本章考察了担保债务凭证（CDOs）等结构化产品。重点分析了基于Copula 函数的横向相关性建模，以及如何将其离散化以计算不同损失层级的违约概率。深入分析了Mizen 模型的离散化版本，用于模拟不同债务层级的违约时间和损失。 第十二章：违约率与恢复率的建模 讨论了如何使用历史违约数据（通常是年度或季度数据）来估计违约率（Default Rates）的时间序列模型。引入了更简单的Jarrow-Turnbull 框架的离散时间简化版，用于在固定时间内对零息债券进行定价，同时考虑了发生违约的概率和违约后的恢复率。 --- 第六部分：固定收益产品与利率模型的离散求解 利率衍生品，特别是短期利率模型，往往采用简化的短率（Short Rate）模型进行离散化求解。 第十三章：短期利率模型的数值求解 介绍 Vasicek 和 CIR 模型的短率动态。由于这些模型在离散时间下没有封闭解，本章详细展示了如何使用欧拉法和修正的 Euler 方法对短率路径进行模拟，并基于这些模拟路径对债券价格和利率期权（如 Swaptions）进行蒙特卡洛模拟定价。强调了在离散时间模拟中，必须保证利率在任何时间点上都是非负的（CIR 模型）。 第十四章：利率衍生品定价与离散模型选择 对比了基于短率的随机模型与基于远期利率（Forward Rates）的 LMM（Libor Market Model）的离散化差异。重点讨论了在离散框架下，如何对互换期权（Swaptions）进行定价，并比较了 Hull-White 模型离散化与更复杂的 LMM 在实际校准和模拟上的计算效率与精度权衡。 --- 全书的特点在于其对数值方法和离散实现的强调，确保读者不仅理解理论背后的金融直觉，更能熟练运用计算工具解决实际的量化问题。每一章都配有详细的算例和算法描述，适合有微积分和概率论基础的金融分析师和研究生。

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作为一名对金融市场理论充满好奇的学习者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍连续时间金融市场理论的著作。偶然间看到了《Financial Markets in Continuous Time》这本书，其标题就立刻吸引了我。它预示着这本书将带我进入一个更为精妙和深邃的金融世界，在那里，时间不再是离散的跳跃，而是如流水般绵延不绝。我非常期待书中能够详细介绍连续时间金融建模的基础——随机过程。我希望它能从最基础的布朗运动开始，层层递进，讲解其性质、与金融资产价格演化的联系，以及如何将其推广到更复杂的模型。例如，我希望书中能够清晰地解释伊藤积分的几何意义，以及它在金融市场中是如何被用来描述资产价格的随机变动的。此外，我对书中关于期权定价的理论部分非常感兴趣。Black-Scholes模型无疑是里程碑式的成就，我渴望能够深入理解其推导过程，以及它背后所蕴含的无套利定价原理。我希望书中能够通过严谨的数学推导，展示如何将偏微分方程应用于期权定价，并进一步探讨各种期权（如欧式期权、美式期权）的定价策略。更进一步，我期待书中能够介绍一些非线性或更复杂的金融产品定价模型，以及它们在实际市场中的应用。这本书的深度和广度，对我而言，将是理解现代金融市场运作机制的关键。

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我是一名对金融市场理论及其背后的数学原理充满热情的研究生。在我接触到的许多金融文献中，“连续时间金融”是一个反复出现但有时又难以完全掌握的概念。《Financial Markets in Continuous Time》这本书的标题，预示着它将是一本能够帮助我系统性地建立起这一知识体系的著作。我非常期待书中能够从最基本的随机过程理论入手，例如，详细介绍布朗运动的性质及其在金融市场中的应用。我希望能够深入理解伊藤积分的含义，以及它如何处理金融资产价格的随机性和连续性。更进一步，我期待书中能够清晰地展示如何基于这些概念，推导出经典的金融模型，例如，Black-Scholes期权定价模型，并详细解释其背后的无套利原理。我也对书中关于风险中性定价（risk-neutral pricing）的阐述非常感兴趣，希望它能提供严谨的数学证明和直观的解释。此外，我非常希望书中能够涉及一些关于利率模型、汇率模型以及资产组合理论的连续时间版本，以便我能够更全面地理解不同金融市场的运作机制。这本书对我而言，将是连接概率论、随机过程与现代金融理论的重要桥梁。

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作为一名在量化交易领域工作的从业者，我深切体会到对金融市场底层逻辑的深入理解是做出精准交易决策的关键。我日常接触到的交易策略，很多都依赖于对资产价格短期、高频变动的捕捉，而“Continuous Time”这一概念，无疑与我们所处的市场环境高度契合。《Financial Markets in Continuous Time》这本书的书名，直接点出了我所需要的内容。我非常期待书中能够详细介绍如何利用连续时间随机过程来建模金融资产的价格动态，例如，如何运用伊藤引理来描述资产价格的随机轨迹，以及如何通过选择合适的漂移项和扩散项来刻画不同资产的市场特性。我对书中关于衍生品定价的章节尤其感兴趣，例如，我希望它能够清晰地展示Black-Scholes-Merton模型是如何从连续时间框架下推导出来的，以及如何将其推广应用于更复杂的期权定价。此外，我非常期待书中能够介绍一些关于高频交易和市场微观结构相关的连续时间模型，以及如何利用这些模型来分析订单簿动态、流动性以及交易成本。如果书中还能涉及一些关于如何利用这些模型进行交易策略开发和风险对冲的实例，那将对我工作上的帮助是巨大的。我相信这本书能为我提供更深入的理论基础，帮助我设计更具竞争力的量化交易策略。

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这本书的书名《Financial Markets in Continuous Time》对于一个初学者来说，既充满了学术的吸引力，又带有一丝望而却步的挑战感。我目前正处于对金融理论的初步探索阶段，对各种金融模型和定价方法都充满好奇。虽然我对离散时间的金融建模有一些基本了解，但“连续时间”这个概念，尤其是它在金融市场中的应用，对我来说仍是一个相对陌生的领域。我非常期待这本书能够成为一座连接基础数学理论与复杂金融现实的桥梁。我希望它能从最基础的数学概念入手，例如概率论和随机过程，以一种易于理解的方式介绍给读者。特别地，我希望书中能够详细解释如何将这些抽象的数学工具应用于描述金融资产的价格动态，比如股票、汇率等。我特别希望能看到书中对布朗运动及其推广形式在金融建模中的具体应用，以及如何通过伊藤引理来处理资产价格的随机性和不确定性。此外，我对书中关于风险管理和套利定价的章节非常期待。我希望它能清晰地展示连续时间模型如何在理论上支持无套利定价的原理，以及如何利用这些模型来构建对冲策略，从而规避市场风险。如果书中能够提供一些实际的案例分析，例如如何用这些模型来定价一个简单的期权，或者如何分析一个资产组合的风险，那将是对我学习过程巨大的帮助。

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我是一名风险管理部门的从业人员，日常工作中经常需要处理复杂的金融衍生品和高频交易带来的风险暴露。过去，我们更多地依赖于一些标准化的风险模型和软件工具，但随着市场的发展和监管的要求日益提高，我深感有必要提升自身对金融市场底层逻辑的理解。这本书的书名——“Financial Markets in Continuous Time”——恰好击中了我内心的需求。连续时间模型，顾名思义，意味着它能够捕捉到金融资产价格在瞬息万变的交易过程中，微小但持续的变动。这与我们日常面对的金融市场特点高度契合。我非常期待书中能对各种连续时间随机过程（如布朗运动、泊松过程等）在金融建模中的应用进行详尽的阐述。特别是，我希望它能深入探讨如何运用这些模型来刻画资产价格的动态行为，例如，如何通过调整漂移项和扩散项来反映不同资产的市场特性和波动性。更重要的是，我期待书中能够详细讲解如何基于这些连续时间模型进行风险度量，例如，VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall) 在连续时间框架下的计算方法，以及如何进行压力测试和情景分析。我对书中是否会涉及一些先进的数值方法（如蒙特卡洛模拟、有限差分法）来求解连续时间金融方程也很感兴趣，因为这些方法是我们实际工作中常用的工具。如果这本书能提供清晰的数学推导和实例演示，我相信它将极大地提升我的专业能力，帮助我更好地应对复杂的金融风险挑战。

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我对金融市场的深度理解一直是我追求的目标，尤其是当涉及到那些能够精确描述市场微观动态的理论时。《Financial Markets in Continuous Time》这本书的书名，立刻吸引了我的目光，因为它承诺将带我进入一个更精细、更动态的金融分析世界。我期待书中能够提供一个坚实的理论基础，解释时间如何在金融市场中被视为一个连续的变量，以及这对金融资产的定价和风险管理意味着什么。我希望书中能够详尽地介绍诸如维纳过程（Wiener process）等连续时间随机过程，并解释它们如何被用来模拟股票价格、利率等金融变量的随机波动。我特别期待书中对伊藤引理（Itô's lemma）的详细讲解，因为它似乎是处理连续时间随机微分方程的关键工具，而我希望能够理解它在金融建模中的实际应用，例如在期权定价和对冲策略的构建中。此外，我对书中关于无套利定价理论（no-arbitrage pricing theory）在连续时间框架下的阐述非常感兴趣，我相信这将帮助我更深刻地理解金融市场是如何保证公平交易的。如果书中还能涉及到一些关于如何利用这些理论来构建更复杂的金融产品或分析市场行为的例子，那将是对我的一次极大的启发。

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我是一名对金融市场动态和演化机制着迷的理论研究者。在过去的学习和研究中，我接触了大量的离散时间模型，也深知其在某些场景下的局限性。《Financial Markets in Continuous Time》这本书的出现，无疑是为我打开了一扇通往更精细化、更深刻金融市场理解的大门。我非常期待书中能够系统地梳理连续时间金融建模的理论基石，包括但不限于各种随机过程（如泊松过程、布朗运动的变种）、随机微分方程（SDEs）以及伊藤公式等核心数学工具。我希望书中能够清晰地展示如何将这些抽象的数学概念转化为描述金融资产价格、利率、汇率等关键金融变量的动态模型。特别地，我对书中关于资产定价的章节充满期待，例如，我希望它能深入探讨如何在连续时间框架下推导Black-Scholes模型，以及如何通过随机控制理论来解决投资组合优化问题。此外，我非常希望书中能够包含对一些更前沿的连续时间金融模型的介绍，例如，能够捕捉市场非高斯分布特性的模型，或者考虑交易成本和信息不对称的模型。对于这本书，我不仅仅期待其理论的严谨性，更希望能看到它如何指导我们去理解和预测金融市场的行为，以及如何开发更有效的金融工具和策略。

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这本书的封面设计给我留下深刻的第一印象——简洁而专业，与Springer Finance系列一贯的风格一致。深邃的蓝色背景搭配烫金的标题，营造出一种严谨、权威的学术氛围。这立刻让我对接下来的阅读内容产生了期待。我是一名在金融工程领域的研究生，日常接触到的文献和教材都偏向于应用性，而“Financial Markets in Continuous Time”这个书名本身就暗示了一种更深入、更基础的理论探索。我之前对连续时间金融模型有一些初步的了解，但往往停留在表面的概念和模型公式，缺乏一个系统性的梳理和深入的理解。这本书的出现，似乎正是填补了我在这方面的知识空白。我特别希望它能从最基本的随机过程理论出发，循序渐进地讲解如何将这些抽象的数学工具应用于实际的金融市场，比如股票、债券、期权等衍生品的定价和风险管理。我对书中的例子和应用部分尤其感兴趣，例如，它是否会详细介绍Black-Scholes模型是如何推导出来的？如何利用伊藤引理来处理金融资产价格的随机性？这些都是我迫切想要弄清楚的问题。当然，作为一本Springer出版的书，我对它的学术严谨性非常有信心，期待它能提供详实的历史背景、严格的数学证明以及最新的研究进展。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能引导我思考金融市场的本质，以及如何在复杂的金融世界中做出更明智的决策。

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这本书的书名《Financial Markets in Continuous Time》立刻引起了我的注意，因为我一直对金融市场的理论深度和数学严谨性充满好奇。虽然我并非金融领域的科班出身，但对投资和金融理论有着浓厚的兴趣，并且乐于挑战一些稍微复杂的数学概念。我希望这本书能够为我提供一个清晰的指引，让我能够理解在数学的语言中，金融市场是如何被描述和分析的。我期待书中能够从最基础的随机过程概念开始，例如如何用概率论来描述市场的不确定性。我希望它能循序渐进地介绍诸如布朗运动之类的模型，并解释它们如何被用来模拟资产价格的随机波动。我尤其希望能够看到书中对“无套利定价”这一核心概念的深入阐述，以及它如何在连续时间框架下得以实现。如果书中能够展示一些经典的金融模型，例如Black-Scholes期权定价模型，并解释其背后的逻辑和数学推导，那对我来说将是极大的启发。我也希望书中能够涉及一些关于风险管理和对冲策略的介绍，因为这能让我更好地理解金融工具的实际应用。这本书对我而言，不仅仅是一本学术读物，更是一次深入探索金融世界奥秘的旅程。

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作为一名对金融计量经济学和金融建模有着浓厚兴趣的研究生，我对《Financial Markets in Continuous Time》这本书寄予厚望。我的研究方向涉及到时间序列分析和金融市场预测，而连续时间模型无疑是理解金融市场微观结构和动态演化的一个关键视角。我非常期待书中能够提供一个系统性的框架，将随机过程理论与金融市场建模紧密结合起来。具体来说，我希望书中能够深入讲解如跳扩散模型（jump-diffusion models）等更复杂的连续时间模型，以及它们如何捕捉金融市场中的极端事件和不连续性。我对书中关于马尔可夫性质、随机微分方程（SDEs）以及伊藤引理在金融建模中的应用非常感兴趣。我希望书中能够详细阐述这些数学工具的理论基础，并展示如何利用它们来推导各种金融资产的定价公式，特别是对于复杂衍生品的定价。此外，我非常期待书中能够包含一些关于模型校准（model calibration）和参数估计（parameter estimation）的内容，以及如何利用实际金融数据来验证和改进这些模型。如果书中还能涉及一些关于风险对冲、投资组合优化以及市场微观结构等方面的内容，那将是锦上添花。我希望能通过这本书，为我的研究提供更坚实的理论支撑和更广阔的视野。

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