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出版者:中国人民大学出版社

作者:吕晓玲

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2009-1

价格:23.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300099705

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
数据分析
统计学
计算机
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机器学习
数据分析
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统计学习
知识发现
数据库
算法
应用

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具体描述

《数据挖掘方法与应用》第1章对数据挖掘进行了概述，包括数据挖掘的定义、重要性、功能、步骤和常用方法等。第2章和第3章介绍了两种数据挖掘中常用的指导的学习算法、关联规则和聚类分析，它们处理的数据的特点是没有独立的需要预测或分类的变量，而只是试图从数据中发现一些固有的模式。关联规则就是要发现两个或多个事物之间的联系；聚类分析就是要把数据中具有相似性质的放在一类，而不同类之间尽量做到有较大的不同。第4章和第5章介绍了两种数据挖掘中常用的指导的学习算法、决策树和神经网络。它们处理的数据含有独立的需要预测或分类的变量，它们的目的就是寻找一些自变量的函数或算法对数据进行准确的预测或分类。决策树方法在对数据处理的过程中，将数据按照树状结构分成若干分枝形成决策规则；神经网络在一定程度上模仿了人脑神经系统处理信息，存储以及检索的功能，它是一个非线性的映射系统。第6章和第7章介绍了两种数据挖掘中常用的传统统计的方法，回归分析和时间序列。

随着社会经济的不断发展、科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不可少的式具和手段。在教学过程中，老师们也越来越感到运用统计方法解决实际问题的重要，不少人在探索如何运用统计软件介绍和学习统计方法。谢邦昌教授、黄登源教授在多年的教学中，积累了丰富的经验，他们热情倡议，将他们的讲稿提供出来并编写成教材，供更多的人学习和使用。这正与我们的初衷不谋而合。2005年开始着手这套系列教材的编写，经过不断讨论、反复的论证，形成了现在的模式。

现代金融工程：理论、模型与实践作者： [此处可填写真实作者姓名或假定的专业人士姓名] 出版社： [此处可填写真实出版社名称或假定的学术出版社名称] ISBN： [此处可填写真实ISBN或假定的编号] 字数：约 1500 字 --- 内容简介本书深入探讨了现代金融工程的基石、核心理论、关键模型及其在复杂金融市场中的实际应用。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向高阶量化分析师、风险管理专家以及金融科技创新者的实战手册。全书结构严谨，内容涵盖了从金融市场微观结构到复杂衍生品定价与风险对冲的广阔领域，旨在培养读者运用先进数学工具解决真实世界金融问题的能力。第一部分：金融市场的数学基础与随机过程本部分首先为读者打下坚实的数学基础，这是理解高级金融模型的前提。我们不回避严谨性，但注重理论与金融直觉的结合。 1. 概率论与测度论回顾：重点回顾了条件期望、鞅、以及如何在非概率测度下定义金融资产的定价。特别引入了Girsanov定理在风险中性测度转换中的关键作用，这是布莱克-斯科尔斯模型（BSM）框架下进行无套利定价的数学支柱。 2. 随机微积分与伊藤引理：详细阐述了维纳过程（布朗运动）的性质，并系统推导了伊藤积分。通过大量金融实例，如几何布朗运动（GBM）的应用，解释了随机微积分如何精确描述资产价格随时间的演化。本书侧重于对伊藤引理的实际应用进行深入剖析，强调其在推导偏微分方程（PDE）中的核心地位。 3. 随机微分方程（SDE）的求解：涵盖了常系数SDE、变系数SDE的解析解法，以及在无法求得解析解时，如何使用数值方法（如欧拉-马尔可夫方法或Milstein方案）进行模拟。对具有跳跃过程的SDE（如Merton跳跃扩散模型）进行了专门讨论。第二部分：衍生品定价的核心理论与模型这是本书的核心部分，详细介绍了金融衍生品定价的经典与前沿模型。 4. 无套利定价与偏微分方程（PDE）方法：深入讲解了杜安-方丹（Duffie-Pan）的偏微分方程方法，推导了Black-Scholes偏微分方程，并讨论了如何通过求解该方程（特别是热力学方程的类比）来确定欧式期权的价格。同时，对比了使用风险中性测度下期望折现值法与PDE方法的内在联系和适用范围。 5. 经典模型及其扩展： Black-Scholes-Merton 模型深度剖析：除了标准的欧式期权定价，本书还探讨了其对波动率、利率和股息率的敏感性分析（希腊字母），以及模型在实际应用中如何因假设不成立而失效。二叉树模型（Cox-Ross-Rubinstein）：作为理解离散时间模型和美式期权定价的桥梁，本书详尽展示了如何利用动态规划原理和风险中性定价进行递推求解，并探讨了如何将其扩展到包含随机利率环境下的应用。 Heston 随机波动率模型：作为BSM的主要替代品，本书详细介绍了随机波动率（SV）的引入，推导了Heston模型的特征函数，并展示了如何利用傅里叶变换方法进行高效的期权定价，有效解释了波动率微笑现象。 6. 利率衍生品定价：区别于股票期权，利率衍生品定价涉及期限结构的变化。本书全面介绍了短期利率模型，包括Vasicek模型和CIR模型，重点阐述了无套利框架下的Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，并使用LIBOR市场模型（LMM）对远期利率和期权（如Caplets, Swaptions）进行定价，这是固定收益衍生品交易的基石。第三部分：复杂衍生品、风险管理与数值方法现代金融工程要求工具能够应对现实世界中的复杂性、非线性以及计算挑战。 7. 美式期权与障碍期权定价：针对提前行权问题，本书详细比较了基于有限差分法（FDM）的网格求解、蒙特卡洛模拟结合最小二乘法（Least-Squares Monte Carlo, LSMC）等求解美式期权的先进技术。障碍期权（Barrier Options）的解析解法也被系统介绍。 8. 信用风险建模：引入了处理违约事件的模型。区分了结构化模型（如Merton的基于资产价值的违约模型）和强度模型（如Jarrow-Turnbull模型）。重点展示了如何使用Cox过程来模拟违约时间，并基于此对信用违约互换（CDS）进行定价和风险评估。 9. 风险管理与压力测试：本部分聚焦于模型结果的实际用途。详细介绍了价值风险（VaR）的计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛法），并讨论了条件价值风险（CVaR）作为VaR的替代指标的优势。此外，探讨了模型风险的概念及其在风险管理中的必要考量。 10. 波动率曲面与微笑的校准：强调了模型参数校准的重要性。讲解了如何使用市场观察到的期权价格，通过迭代优化算法（如Levenberg-Marquardt算法），反向推导出模型（如Heston或SABR模型）所需的波动率参数，以精确拟合整个波动率曲面。结论：本书旨在提供一个全面、深入且实用的金融工程知识体系。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并鼓励读者将理论与编程实践相结合，最终达到能够独立构建、验证和实施复杂金融模型的专业水平。它为有志于在量化交易、资产负债管理（ALM）及金融风险监管领域深耕的专业人士提供了不可或缺的指引。