Statistics, Data Analysis, and Decision Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:James R. Evans

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:1999-11-12

价格:GBP 34.08

装帧:Paperback

isbn号码:9780130205452

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Data Analysis
• Decision Modeling
• Business Analytics
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Modeling
• Data Science
• Optimization

现代金融理论：从资产定价到风险管理 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且现代化的金融理论框架，重点关注资产定价、投资组合管理、衍生品分析以及金融风险的量化与控制。它超越了传统金融学的基本假设，融合了行为金融学、信息经济学以及高频交易等前沿领域的研究成果，旨在构建一个既具理论严谨性又贴近实际市场运作的分析体系。本书尤其适合金融工程、定量金融、风险管理专业的研究生、博士生以及在金融机构中从事高级量化分析和策略研发的专业人士。 --- 第一部分：市场微观结构与信息对称性（Market Microstructure and Information Symmetry） 本部分深入探讨了金融市场的运作机制，关注交易者行为、订单簿动态以及信息流如何影响资产价格的形成和波动。 第一章：市场微观结构基础与交易成本 本章首先界定了不同类型的市场结构（如报价驱动型与订单驱动型），并分析了做市商（Market Makers）的定价策略和流动性提供机制。重点讨论了买卖价差（Bid-Ask Spread）的构成因素，包括信息不对称、库存成本和等待成本。我们将运用扩散过程（Diffusion Processes）来建模订单流（Order Flow），并引入跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models）来捕捉市场突发事件对价格的影响。此外，详细分析了隐性交易成本与显性交易成本的量化方法，为后续的交易策略优化奠定基础。 第二章：信息不对称与价格发现 本章聚焦于信息如何在市场中传播并最终反映到资产价格中。我们从阿罗（Arrow）的信号理论出发，分析了不同类型信息（私有信息、公开信息）的价值。引入了赫斯特与米勒（Hurst and Miller）的噪音交易模型，区分了理性套利者与噪音交易者在价格形成中的作用。讨论了信息溢出效应（Information Spillover Effects），例如，一家公司盈利报告对同行业其他公司的股价影响。最后，考察了信息披露监管对市场效率和流动性的长期影响。 第三章：高频交易与算法执行策略 针对现代市场中日益重要的 HFT 活动，本章详述了高频交易的策略类型，包括延迟套利（Latency Arbitrage）、微观结构套利（Microstructure Arbitrage）以及统计套利（Statistical Arbitrage）在高频环境下的实施。我们运用先进的时间序列模型（如高频数据的 GARCH 族模型）来刻画瞬时波动率。重点讲解了最优执行理论（Optimal Execution Theory），包括阿斯彭德尔-埃尔金顿模型（Almgren-Chriss Model），用于在最小化市场冲击成本与最小化价格滑移之间寻求平衡。 --- 第二部分：动态资产定价理论与衍生品建模（Dynamic Asset Pricing and Derivative Modeling） 本部分构建了描述资产风险与回报之间关系的严谨数学框架，并将其应用于期权、期货等衍生工具的估值。 第四章：无套利原理与一般均衡模型 本章从基本公理出发，推导出无套利定价（No-Arbitrage Pricing）的核心定理，如基本资产定价定理（Fundamental Theorems of Asset Pricing）。我们深入研究了连续时间下的跨期优化问题，特别是马尔可夫决策过程（MDP）在投资决策中的应用。对久期-凸度模型（Duration-Convexity Model）在固定收益证券定价中的局限性进行了批判性分析，并转向更精细的随机折现因子（Stochastic Discount Factor, SDF）方法来统一各类资产的定价。 第五章：随机波动率模型与先进期权定价 传统的布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型在处理波动率变化时存在缺陷。本章引入了随机波动率模型，如赫斯顿模型（Heston Model），其中波动率本身被建模为一个随机过程（如CIR过程），并允许波动率与资产价格之间存在相关性。我们详细推导了赫斯顿模型的特征函数及其在欧式期权定价中的应用。此外，探讨了跳跃扩散与随机波动率结合的混合模型（Jump-Diffusion Stochastic Volatility models），用于更好地拟合实际期权的微笑和偏斜现象。 第六章：利率模型与信用风险耦合 本章专注于固定收益市场的建模。从板条模型（Heath-Jarrow-Morton, HJM）和芝加哥模型（Hull-White Model）出发，分析了零息债券和远期利率的动态演化。关键在于引入了对短期瞬时利率的随机约束，以保证远期利率的一致性。随后，我们将信用风险引入定价框架。考察了梅尔顿-梅尔顿模型（Merton-Merton Model），将公司债务视为一种看跌期权，并分析了违约风险与资产价值波动之间的内生关系。引入了信用违约互换（CDS）的定价模型，关注关联风险（Correlation Risk）的建模挑战。 --- 第三部分：投资组合优化与风险度量（Portfolio Optimization and Risk Measurement） 本部分将理论模型应用于实际投资组合的构建、管理和风险控制，强调定量方法在决策制定中的作用。 第七章：现代投资组合理论的扩展与约束优化 本章首先回顾了均值-方差模型（Mean-Variance Optimization）的局限性，特别是其对输入参数（期望收益率和协方差矩阵）估计的敏感性。我们转向Black-Litterman模型，利用贝叶斯方法将投资者的主观观点（Views）系统地纳入先验分布，从而生成更稳定、更具经济意义的资产权重。深入讨论了在实际操作中必须考虑的交易成本、流动性限制和基准跟踪误差等复杂约束条件下的二次规划（Quadratic Programming）求解。 第八章：风险度量、尾部风险与压力测试 本章的核心是对金融风险的量化。超越传统的波动率度量，重点分析了风险价值（Value at Risk, VaR）及其固有的次可加性缺陷。引入了预期亏损（Expected Shortfall, ES），并解释了其作为更优风险度量标准的优势，尤其是在评估尾部风险（Tail Risk）方面的表现。我们介绍了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在拟合资产回报分布尾部方面的应用。最后，详细阐述了情景分析和压力测试（Stress Testing）的构建方法，特别关注宏观经济冲击对复杂衍生品组合的影响。 第九章：行为金融学在投资决策中的整合 本章尝试弥合传统理性经济人假设与实际市场偏差之间的鸿沟。回顾了前景理论（Prospect Theory）的核心概念，包括参照点依赖、损失厌恶和禀赋效应。我们将这些行为偏差映射到投资者的投资组合选择上，分析了羊群效应（Herding）和过度自信（Overconfidence）如何系统性地扭曲市场均衡。本章探讨了如何通过设计具有行为修正的激励结构或“助推”（Nudges）机制，来提升机构投资者的决策质量。 --- 附录：计算方法与金融计量经济学 附录部分提供必要的数学工具和计算技术支持。 附录 A：随机微积分与伊藤引理回顾 附录 B：蒙特卡洛模拟在衍生品定价中的应用与方差缩减技术 附录 C：金融时间序列的检验与模型识别（协整、单位根检验） 本书的结构设计力求逻辑连贯，从市场微观机制到宏观定价理论，再到实际的风险管理和投资实践，为读者提供一个从基础到前沿的深度学习路径。书中包含了大量的数学推导和实际案例分析，强调理论与实践的紧密结合。

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