Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Professor Jean-Pierre Fouque

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2000-9-14

价格:GBP 77.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521791632

丛书系列:

图书标签:

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金融市场衍生品：理论与实践前沿 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索现代金融市场中衍生工具的设计、定价、风险管理以及其在宏观经济环境下的作用。本书的重点在于构建严谨的理论框架，并将其应用于解决实际市场挑战。 第一部分：衍生品基础与市场结构 本书伊始，将系统梳理金融衍生品的分类、演变历程及其在现代金融体系中的核心地位。我们首先探讨远期合约（Forwards）和期货合约（Futures）的基本结构，分析其交割机制、保证金制度，并深入剖析它们在套期保值和投机中的应用。重点将放在芝加哥商品交易所（CME）和洲际交易所（ICE）等主要交易所的运作模式，以及场外交易（OTC）市场的特点与监管差异。 随后，我们将转向期权（Options）理论，这是衍生品市场的核心。本书将从二项式模型（Binomial Model）出发，逐步推导至布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton, BSM）模型。在讲解BSM模型时，我们将详细剖析其关键假设，并阐明在实际应用中如何应对这些假设的局限性，例如跳跃风险和波动率的非恒定性。期权的希腊字母（Greeks）——Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho——将被视为风险管理的基石，每一种敏感度指标的经济含义及其在动态对冲中的作用将得到详尽的阐述。 第二部分：利率衍生品与固定收益市场 本部分聚焦于利率衍生品，这是连接货币市场与资本市场的关键桥梁。我们将首先介绍短期利率工具，如国库券（T-Bills）和商业票据（CP）。随后，本书将详细讲解利率期货（如Eurodollar Futures）的构造与报价机制。 利率互换（Interest Rate Swaps, IRS）作为OTC市场上最重要的工具之一，将获得专门的章节。我们将分析不同类型的互换，包括固定对浮动、浮动对浮动以及常青互换（Evergreen Swaps）。定价方面，本书将采用远期利率模型（Forward Rate Models）进行阐述，并讨论LIBOR基准利率过渡至替代性无风险利率（ARRs，如SOFR）所带来的市场结构性挑战与定价修正。此外，债券期权和利率期权（如期权和利率上限/下限）的定价模型也将被纳入讨论范围，强调它们在管理期限结构风险中的作用。 第三部分：信用风险与信用衍生品 信用风险是金融稳定的核心议题之一。本书将系统介绍衡量和管理信用风险的方法论，包括信用评级机构的作用、违约概率（Probability of Default, PD）的估计模型，以及违约损失率（Loss Given Default, LGD）。 信用衍生品部分将重点分析信用违约互换（Credit Default Swaps, CDS）的结构和运作方式。我们将深入探讨CDS的展期（Rolls）、净结算（Netting）以及CDS的“多头”和“空头”头寸所代表的经济含义。本书不仅会介绍基于结构化产品（如CDOs）的经典CDS定价方法，还会探讨依赖于强度过程（Intensity Processes）的更现代的建模技术，以更准确地捕捉信用事件的随机性。此外，信用风险加权产品（如合成CDO）的构建逻辑和风险集中度分析也将是本节的重点内容。 第四部分：外汇与商品衍生品 外汇衍生品是全球化贸易和投资中不可或缺的工具。我们将分析货币远期、货币互换以及不同期限的汇率期权的定价，重点关注利率平价（Interest Rate Parity）和购买力平价（Purchasing Power Parity）在汇率远期点（Forward Points）计算中的应用。 商品衍生品部分将涵盖能源（原油、天然气）、金属和农产品市场。本书将强调商品市场的特殊性，例如现货价格的便利成本（Cost of Carry）模型中包含的储存成本、保险费用和便利收益（Convenience Yield）。商品期货的升水（Contango）和贴水（Backwardation）结构将通过库存理论进行解释。对于电力和天气衍生品等新兴市场，本书将探讨其基于期权和更复杂的统计模型的定价方法。 第五部分：衍生品风险管理与监管环境 风险管理是衍生品交易的生命线。本书将详细阐述市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险在衍生品组合中的量化与控制。在市场风险方面，我们将深入探讨价值计算模型（Value-at-Risk, VaR）及其替代方案，如条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR），并讨论如何处理非线性衍生品的风险度量。 信用风险暴露（Credit Exposure）的计算，特别是涉及互换和远期合同时，将使用预期损失（Expected Positive Exposure, EPE）等概念进行精确度量。 最后，本书将回顾全球金融危机后衍生品市场的监管演变，包括多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）和EMIR等法规对中央清算（Central Clearing）、保证金要求（Margin Requirements）以及交易报告的影响。监管框架对市场效率和风险分配产生的深远影响将是本部分的讨论核心。本书致力于提供一个严谨、全面且与市场实践紧密结合的衍生品知识体系。

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作为一名对金融市场中的不确定性及其量化方法充满好奇的学习者，当我看到《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这个书名时，我立刻意识到这正是我一直在寻找的能够深化理解的读物。我清楚，传统的衍生品定价模型，例如Black-Scholes模型，常常假设波动性是一个常数，但实际市场数据表明，波动性本身是在不断变化的，并且这种变化不是简单的噪声，而是包含着一种动态的、可被建模的“随机性”。理解和掌握这种“随机波动性”的建模方法，对于更准确地为金融衍生品定价，以及制定有效的风险管理策略至关重要。 我非常希望这本书能够详细阐述随机波动性在金融衍生品市场中的重要作用，并系统介绍一些主流的随机波动性模型。我期待书中能够深入讲解这些模型的数学基础，例如Heston模型，并解释它们是如何克服传统模型在处理波动率微笑（volatility smile）和波动率偏斜（volatility skew）等现象时的不足。此外，我对于书中关于如何校准这些模型，如何选择合适的校准技术，以及这些校准方法对定价结果的影响的讨论也十分期待。同时，我希望书中能够提供一些实际的应用案例，展示这些模型如何在真实的金融交易环境中发挥作用，帮助读者理解如何在不确定性中做出更明智的决策。

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这本书的标题《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》无疑直接点明了其核心主题，这让我作为一名对金融衍生品和风险管理有浓厚兴趣的读者，立刻被吸引了。我一直对市场价格波动的不确定性及其对衍生品定价和对冲策略的影响感到好奇。在现实的金融交易中，我们常常观察到市场情绪、经济数据发布、地缘政治事件等多种因素交织作用，导致资产价格呈现出一种难以预测的动态变化，而这种变化并非简单的随机游走，而是包含着某种潜在的、但又不断演变的内在规律，也就是所谓的“随机波动性”。理解和量化这种随机波动性，对于构建更稳健的交易模型、制定更有效的风险管理策略，甚至开发更具竞争力的金融产品至关重要。 我非常期待这本书能够深入剖析随机波动性模型在实际金融市场中的应用，例如，它可能会探讨像Heston模型、SABR模型等经典模型，以及近年来出现的更复杂的随机波动性模型，如何被用来定价和对冲各类衍生品，包括期权、期货、掉期等。我特别想了解这些模型在处理不同资产类别（如股票、利率、外汇、商品）时可能存在的差异和挑战，以及它们在量化和管理极端风险事件（如市场崩盘或黑天鹅事件）方面的有效性。此外，书中对于模型参数的校准、校准方法对定价结果的影响，以及模型本身的局限性和适用范围的讨论，都将是我关注的重点。我希望这本书不仅能提供理论上的深度，更能结合实际案例，展示这些模型如何在真实世界的交易环境中发挥作用，帮助读者更好地理解金融市场的复杂性和不确定性。

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作为一名对数学建模在金融领域的应用充满热情的学生，我一直对衍生品定价背后的理论感到着迷，而《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这个书名立刻勾起了我的求知欲。我理解，在许多经典的金融模型中，波动性被假定为常数，但这显然与我们观察到的市场现实相悖。市场的波动率本身就在不断变化，而且这种变化并非完全随机，而是受到多种因素的影响，并呈现出一定的动态特征。因此，一个能够捕捉这种“随机波动性”的模型，对于更精确地理解和预测衍生品价格至关重要。 我非常希望这本书能够深入浅出地介绍随机波动性在金融衍生品定价和风险管理中的重要性。我期待书中能够详细阐述一些经典的随机波动性模型，例如Heston模型，并解释其数学原理和在实际应用中的优势。我想了解这些模型是如何解决经典Black-Scholes模型在处理波动率偏斜和微笑问题上的不足的。此外，书中关于如何利用这些模型来构建更有效的对冲策略，以及如何对模型进行参数校准和验证的方法，都将是我关注的焦点。特别是，我希望能看到书中包含一些实际案例分析，展示这些模型在不同市场环境下的表现，以及它们如何帮助交易员和风险管理者应对市场的不确定性。

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从一个金融工程的角度来看，对金融市场中衍生品定价的深入研究，特别是如何准确地捕捉和量化波动性的动态变化，一直是该领域的核心挑战之一。这本书的书名《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》恰好切中了这一关键点。我一直对金融市场中存在的各种“异象”，例如波动率微笑（volatility smile）和波动率偏斜（volatility skew）现象感到困惑，并深知这些现象是传统常数波动率模型无法解释的。因此，引入“随机波动性”的概念，并将其融入衍生品定价模型，被认为是解决这些问题的关键一步。 我非常期待这本书能够为我提供一个系统性的框架，来理解随机波动性模型在衍生品市场中的具体应用。这可能包括对一些主流随机波动性模型的深入剖析，例如Heston模型、SABR模型以及其他更先进的模型，并对其数学结构、核心假设和参数校准方法进行详细的阐述。我希望书中能详细介绍这些模型如何被用来定价各种类型的衍生品，包括但不限于股票期权、利率期权、外汇期权以及更复杂的路径依赖型期权。同时，我也高度关注书中关于如何利用这些模型进行有效的风险管理，比如计算敏感性指标（Greeks）、进行风险对冲以及在极端市场条件下评估风险敞口的讨论。

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在我看来，金融衍生品定价的艺术与科学，很大程度上在于对市场隐含信息，特别是波动性特征的准确把握。《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这一书名，立即吸引了我，因为它直接指向了我在实践中遇到的一个核心难题：如何将市场波动性的动态性，即其“随机性”纳入到定价模型中。传统的固定波动率假设，虽然在理论上简化了问题，但在瞬息万变的金融市场中，往往显得苍白无力，无法完全解释观察到的价格行为，比如波动率微笑的出现及其动态演变。 我非常渴望从这本书中学习到关于随机波动性模型的前沿知识。我想了解，诸如Heston模型、SABR模型等模型是如何在数学上构建的，它们分别引入了哪些机制来捕捉波动性的动态变化，以及这些模型在理论上的优势和局限性。更重要的是，我希望能够理解这些模型如何在实际的衍生品交易中得到应用，例如，如何对模型参数进行校准，如何根据市场数据优化模型，以及如何利用这些模型来更精确地为各种衍生品（期权、期货、掉期等）定价。此外，关于如何利用这些模型进行有效的风险管理，特别是对冲策略的制定，以及在极端市场条件下的鲁棒性分析，也将是我关注的重点。

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坦白说，我是一名资深的金融从业者，在衍生品交易领域摸爬滚打多年，经历过市场的起起伏伏，也深谙波动性对于我们日常工作的核心影响。当我看到《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这个书名时，我的第一反应是它是否能为我提供一些新的视角或者更优化的工具来应对当前市场日益复杂的波动性挑战。我最感兴趣的是书中对于“随机波动性”这一概念的精确定义和理论基础的梳理，以及它如何被引入到传统的衍生品定价框架中，例如布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model）的局限性以及如何通过引入随机波动性来克服这些局限。 我希望这本书能详细介绍目前主流的随机波动性模型，例如Heston模型及其变种，SABR模型，或者更先进的双随机性模型等。我期待能够深入了解这些模型在数学上的推导过程，它们的核心假设，以及如何通过这些模型来捕捉市场中观察到的波动率微笑（volatility smile）和偏斜（skew）现象。更重要的是，我希望这本书能提供实际操作层面的指导，例如如何对这些模型进行校准，常用的校准技术有哪些，以及这些校准技术在不同市场环境下的表现。此外，我对书中关于如何利用这些模型进行风险管理，比如计算VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）以及如何进行有效的期权对冲策略的讨论也非常期待，这直接关系到我们如何在不确定性中保护和增值资产。

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作为一个对金融数学和量化金融充满热情的研究者，我对《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这个书名感到非常兴奋。我一直认为，金融市场的复杂性很大程度上源于资产价格的波动性，而这种波动性并非简单随机，而是具有内在的动态结构，即“随机波动性”。理解和建模这种随机波动性，对于构建更精确的衍生品定价模型和有效的风险管理策略至关重要。传统的金融模型，例如Black-Scholes模型，常常将波动性视为常数，这与市场的现实存在显著差异。 我非常期待这本书能够深入探讨随机波动性在金融衍生品市场中的应用。我希望能够学习到一些经典的随机波动性模型，比如Heston模型，并了解其数学推导、核心假设以及在解释波动率微笑和偏斜等现象方面的作用。此外，我也非常关注书中关于如何对这些模型进行校准，以及如何利用这些校准后的模型来对各类衍生品进行定价和对冲的讨论。我希望这本书能够提供关于如何在实际市场中应用这些模型的具体指导，以及对模型在不同市场条件下的表现进行分析。

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我是一位金融市场的积极参与者，对衍生品交易有着浓厚的兴趣。在我的实践过程中，我深刻体会到波动性是影响衍生品价格和风险的最关键因素之一。然而，我也注意到，简单的常数波动率假设在很多情况下并不能准确地反映市场的真实情况。市场上的波动率并非一成不变，它会随着时间的推移、市场情绪的变化以及各种宏观经济事件的发生而不断调整。因此，对于“随机波动性”的研究，我一直认为是金融领域一个极具挑战性和吸引力的课题。这本书的书名《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》恰恰触及了我的兴趣点。 我非常期待这本书能够提供一个清晰的框架，来理解随机波动性模型在衍生品定价和风险管理中的应用。我想深入了解一些代表性的随机波动性模型，例如Heston模型，以及它们在数学上的推导过程和核心假设。我希望能够学习如何利用这些模型来更准确地对股票、利率、外汇等不同市场的衍生品进行定价，特别是如何捕捉和解释波动率微笑和偏斜等市场现象。此外，我对书中关于如何对这些模型进行参数校准，以及如何利用这些模型设计更有效的对冲策略的讨论尤为关注。我希望这本书能够理论与实践相结合，为我提供切实可行的工具和方法，以应对复杂的市场环境。

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这本书的书名《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》直接点出了我长期以来在金融衍生品领域学习和研究的核心关注点：如何有效处理和理解市场波动性的动态性。我一直认为，将波动性视为一个固定的常数，是许多经典定价模型的根本性不足，而现实市场数据也反复证明了波动性本身就是随时间变化的，并且这种变化并非完全随机，而是带有某种内在的、可被建模的动力学特征。因此，一个能够融入“随机波动性”概念的定价框架，对于开发更精确、更稳健的衍生品定价和风险管理模型具有至关重要的意义。 我期待这本书能够系统地介绍随机波动性模型的发展历程，并深入剖析其中一些关键的模型，例如Heston模型、SABR模型等。我希望能够理解这些模型在数学上的构建原理，它们的核心假设，以及这些假设与现实市场表现的契合程度。同时，我也非常关注这些模型在实际应用中的表现，包括如何进行模型校准，如何处理模型的参数估计问题，以及它们在不同资产类别（如股票、利率、外汇）的衍生品定价和对冲中的具体运用。此外，书中对于如何利用这些模型来量化和管理市场风险，尤其是极端风险事件的应对策略，也是我非常期待的探讨内容。

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作为一个在金融市场交易中寻求更深层次理解的投资者，我对《Derivatives in Financial Markets with Stochastic Volatility》这个书名非常感兴趣。我一直认为，理解市场波动性是进行有效交易和风险管理的关键。波动性不仅仅是一个单一的数字，它本身就是一个动态变化的量，会受到多种因素的影响，并且其变化的速度和方向也并非完全可预测。这种“随机波动性”的概念，让我觉得这本书可能能够提供一些更贴近现实市场的解释和工具。 我希望这本书能够深入探讨随机波动性是如何影响衍生品定价的，以及如何构建能够捕捉这种动态变化的定价模型。我想了解一些经典的随机波动性模型，比如Heston模型，以及它们在理论上的基础和在实践中的应用。我特别想知道这些模型是如何被用来解决传统定价模型（如Black-Scholes模型）在面对波动率微笑或偏斜等现象时的局限性的。此外，我非常期待书中能提供关于如何校准这些模型的具体方法，以及如何利用它们来设计更有效的对冲策略。我希望这本书能够提供一些实际的例子，展示这些模型如何在真实的市场环境中运作，并帮助像我一样的投资者更好地理解和应对市场的复杂性。

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