数理金融理论与模型 [Theory and Models in Mathematical Finance] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李胜宏 等 著

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• 期权定价
• 风险管理
• 投资组合
• 金融数学

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308086981

版次：1

商品编码：10847790

包装：平装

外文名称：Theory and Models in Mathematical Finance

开本：16开

出版时间：2011-09-01

页数：219

内容简介

《数理金融理论与模型》综合了金融数学经典与前沿理论。它不仅适合金融学、金融数学和金融工程等专业作教材使用，也可供广大具有微积分和基本概率论知识的读者、相关研究人员和证券投资者参考。在内容涵盖方面，《数理金融理论与模型》讲述了经典的金融经济学理论，不仅包括期望效用理论、资产组合理论、资本资产定价模型与套利定价模型，还包括离散时间与连续时间下金融衍生品定价基本定理。同时，对信用风险这个非常流行的主题，《数理金融理论与模型》也做了讲解。

目录

第一章 金融市场
第一节 基础金融资产
1.1.1 股票
1.1.2 债券
1.1.3 其他基础金融资产
第二节 金融衍生品
1.2.1 远期
1.2.2 期货
1.2.3 期权
1.2.4 互换
第三节 信用衍生品
1.3.1 信用风险
1.3.2 信用衍生品
1.3.3 单名信用衍生品
1.3.4 多名信用衍生品
练习题

第二章 效用理论
第一节 效用函数
2.1.1 偏好
2.1.2 效用函数
第二节 期望效用理论
2.2.1 随机计划集
2.2.2 圣彼得堡悖论
2.2.3 期望效用表示
2.2.4 期望效用表示的存在性
2.2.5 多期情形的期望效用表示
2.2.6 期望效用理论遇到的挑战
第三节 风险态度及其度量
2.3.1 风险态度
2.3.2 风险厌恶的局部度量
2.3.3 风险厌恶的整体度量
2.3.4 多风险资产情形
第四节 随机占优
2.4.1 随机占优的思想
2.4.2 一阶随机占优
2.4.3 二阶随机占优
2.4.4 其他形式的随机占优
练习题

第三章 资产组合理论
第一节 问题引入
3.1.1 单一资产的收益与风险
3.1.2 资产组合的收益与风险
第二节 不含无风险资产的资产组合理论
3.2.1 均值一方差准则
3.2.2 数学准备
3.2.3 资产组合理论的基本假设
3.2.4 资产组合前沿边界
3.2.5 前沿边界性质
3.2.6 P-零协方差组合
3.2.7 前沿资产与可行资产的关系
3.2.8 q-零协方差组合
第三节 含无风险资产的资产组合理论
3.3.1 资产组合前沿边界
3.3.2 前沿边界性质
3.3.3 前沿资产与可行资产的关系
第四节 VaR与C-VaR风险度量下的资产组合
3.4.1 从方差风险度量到VaR与C-VaR风险度量
3.4.2 VaR与C-VaR
3.4.3 VaR与C-VaR准则下的资产组合
第五节 最优资产组合的应用
3.5.1 样本收集与数据处理
3.5.2 结果分析
练习题

第四章 资本资产定价模型与套利定价理论
第一节 资本资产定价模型
4.1.1 从Markowitz资产组合理论到资本资产定价模型
4.1.2 基本假设
4.1.3 市场组合
4.1.4 资本资产定价模型的理论
第二节 资本资产定价模型相关结论
4.2.1 资本市场线与Sharpe比率
4.2.2 市场风险与Beta系数
4.2.3 证券市场线与Treynor比率
4.2.4 Alpha指标
第三节 资本资产定价模型进一步的讨论
4.3.1 资本资产定价模型的二基金分离定理
4.3.2 不含无风险资产的资本资产定价模型
4.3.3 市场组合的有效性以及可替代性
第四节 套利定价理论
4.4.1 单因子模型
4.4.2 多因子模型
4.4.3 套利定价模型的基本假设
4.4.4 套利定价模型的建立
4.4.5 套利定价模型与资本资产定价模型的区别与联系
第五节 CAPM与APT、模型的应用
4.5.1 CAPM与指数复制
4.5.2 Fama-French多因子模型
练习题

第五章 鞅定价方法
第一节 离散时间鞅定价
5.1.1 离散时间鞅
5.1.2 基础资产的二叉树模型：单期情形
5.1.3 基础资产的二叉树模型：多期情形
5.1.4 鞅测度与风险中性测度
5.1.5 有限状态空间上的测度变换
5.1.6 鞅定价方法与资产定价基本定理
5.1.7 衍生资产鞅定价的进一步讨论
5.1.8 衍生资产的二叉树定价实例
第二节 连续时间鞅定价
5.2.1 从离散时间模型到连续时间模型
5.2.2 布朗运动与连续时间鞅
5.2.3 连续时间鞅定价
5.2.4 连续时间下欧式期权定价
练习题

第六章 信用风险
第一节 信用风险建模
6.1.1 结构化模型
6.1.2 约化模型
6.1.3 违约相关性模型
第二节 信用衍生品定价
6.2.1 单名信用衍生品定价
6.2.2 多名信用衍生品定价
练习题
参考文献

前言/序言

《量化投资策略与风险管理》 本书旨在为金融从业者、研究人员以及对现代金融市场运作机制感兴趣的读者提供一个系统而深入的视角，探讨量化投资策略的构建、执行以及伴随而来的风险管理挑战。在当前金融市场日益复杂化、数据驱动化以及全球化程度加深的背景下，理解并掌握量化方法已成为制胜的关键。 第一部分：量化投资策略基础 本部分将从量化投资的基本概念出发，阐述其在投资组合管理中的核心地位。我们将深入探讨数据在量化策略中的角色，包括数据的获取、清洗、预处理以及特征工程等关键环节，为后续的策略开发奠定坚实基础。 数据驱动的投资决策： 详细介绍不同类型金融数据的特性，如价格数据、交易量、基本面数据、宏观经济指标、另类数据（如社交媒体情绪、卫星图像等）的收集与应用。讨论如何构建有效的数据仓库，确保数据的准确性、完整性和时效性。 量化策略的分类与构建： 系统梳理各类主流量化投资策略，包括但不限于： 统计套利策略： 深入剖析均值回归、协整关系、配对交易等经典统计套利模型，并介绍其在股票、期货、外汇等市场的实际应用。 因子投资策略： 详细阐述多因子模型、风格因子（如价值、成长、动量、低波动等）的构建与筛选方法，以及如何利用因子构建稳健的投资组合。 事件驱动策略： 探讨企业并购、盈利预告、监管变化等事件对资产价格的影响，以及如何设计基于事件的交易信号。 机器学习与深度学习在量化投资中的应用： 介绍如何运用监督学习、无监督学习、强化学习等技术，构建预测模型、交易信号生成器以及动态投资组合优化器。重点关注模型的可解释性与鲁棒性。 策略回测与优化： 详细讲解回测的原理、方法与注意事项，包括如何避免过度拟合（overfitting）、样本选择偏差、前视偏差（lookahead bias）等问题。介绍多种优化算法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，以提升策略的稳健性和表现。 第二部分：量化投资组合构建与优化 本部分将聚焦于如何将分散的投资思路整合成一个具有竞争力的投资组合。我们将从理论到实践，涵盖多角度的组合构建方法。 均值-方差优化框架： 深入阐述马科维茨均值-方差模型，包括资产收益率、协方差矩阵的估计及其在投资组合构建中的应用。讨论模型的局限性，如对输入参数的敏感性。 风险预算与目标导向的组合构建： 介绍如何根据投资者的风险偏好和收益目标，构建满足特定约束条件的投资组合。例如，风险平价、最大化夏普比率、最小化跟踪误差等。 动态资产配置： 探讨如何根据市场环境的变化，动态调整资产配置的比例。介绍时间序列模型、状态空间模型等在动态资产配置中的应用。 另类投资组合构建： 讨论如何将股票、债券等传统资产与商品、房地产、对冲基金等另类资产有效地配置到投资组合中，以分散风险并提升整体收益。 第三部分：量化投资风险管理 在量化投资的世界里，风险管理与策略开发同等重要，甚至更为关键。本部分将深入探讨量化投资中的各种风险类型，以及相应的管理工具和策略。 风险度量指标： 详细介绍各种常用的风险度量指标，包括： 波动率（Volatility）： 标准差、条件在险价值（CVaR）等。 在险价值（VaR）： 参数法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等，并讨论其优缺点。 信用风险与流动性风险： 探讨在量化交易中如何识别和管理这些风险。 风险管理技术： 头寸管理与仓位控制： 介绍如何通过合理的仓位设置来控制单一资产或单一策略的风险敞口。 压力测试与情景分析： 模拟极端市场事件对投资组合的影响，并制定应对预案。 对冲策略： 探讨各种对冲工具（如期货、期权、掉期等）在降低特定风险敞口方面的应用。 风险因子暴露管理： 分析投资组合对各种宏观经济和市场因子（如利率、通胀、地缘政治等）的暴露程度，并进行调整。 系统性风险与黑天鹅事件： 探讨金融危机、市场崩盘等系统性风险的成因，以及量化策略在这些极端事件下的表现和潜在的风险防范措施。 模型风险与数据风险： 深入分析量化模型本身的缺陷、输入数据的错误以及模型失效的可能性，并提出相应的管理对策。 第四部分：量化投资的实践与前沿 本部分将结合实际案例，探讨量化投资在不同市场环境下的应用，并展望未来的发展趋势。 高频交易与算法交易： 介绍高频交易的策略、技术挑战以及监管问题。 量化对冲基金运作模式： 探讨量化对冲基金的组织架构、策略类型、业绩驱动因素以及风险控制体系。 监管环境与合规性： 分析不同国家和地区对量化投资的监管政策，以及合规性在量化投资中的重要性。 人工智能与大数据在金融科技中的革新： 探讨AI和大数据技术如何进一步重塑量化投资的未来，包括更智能的模型、更高效的交易执行以及更精细的风险管理。 可持续投资与ESG因子： 介绍如何在量化投资中纳入环境、社会和公司治理（ESG）因子，实现经济效益与社会责任的统一。 本书力求理论严谨、方法实用，并通过大量的图表、实例和代码片段（或伪代码）来增强读者的理解和应用能力。读者在阅读本书后，将能够系统地掌握量化投资策略的设计、组合构建的艺术以及风险管理的精髓，从而在瞬息万变的金融市场中做出更明智的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化交易策略充满热情的研究者，《数理金融理论与模型》中的建模部分，尤其是关于资产定价和投资组合优化章节，为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。书中对于各种资产定价模型的论述，从基本的CAPM模型到多因子模型，再到更为复杂的套利定价理论（APT），都进行了深入浅出的讲解。我尤其欣赏作者在介绍这些模型时，不仅仅是罗列公式，而是详细解释了每个模型的逻辑前提、参数含义以及在不同市场环境下的适用性。例如，在讲解CAPM模型时，作者细致地阐述了市场组合的构建困难以及beta系数的估计问题，并进一步引出了多因子模型的必要性。在投资组合优化方面，书中系统性地介绍了均值-方差优化框架，并详细讲解了如何求解二次规划问题来获得最优的资产配置。让我眼前一亮的是，书中还讨论了在实际应用中，数据噪声、非平稳性等问题对模型表现的影响，并提出了一些鲁棒性优化和风险平价等替代性策略。这对于我正在进行的量化交易模型开发工作，具有极强的现实意义。书中还引入了一些关于动态资产配置的先进模型，比如基于强化学习的投资策略，虽然这部分内容涉及到了前沿技术，但作者的讲解逻辑清晰，让我这个非AI背景的研究者也能有所理解。这本书不仅为我提供了理论武器，更重要的是，它激发了我对更多创新性量化策略的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融分析师，我一直致力于寻求更科学、更有效的方法来评估投资风险和优化投资组合。而《数理金融理论与模型》这本书，恰好满足了我的这一需求。书中关于投资组合理论的深度解析，让我对风险分散和资产配置有了全新的认识。我尤其喜欢作者在讲解现代投资组合理论（MPT）时，不仅仅是给出了均值-方差优化模型，而是详细探讨了模型的假设条件、局限性以及在实际应用中可能遇到的问题。例如，书中详细阐述了如何估计资产的期望收益率和协方差矩阵，以及这些估计的不确定性如何影响投资组合的有效前沿。这让我意识到，理论模型需要在实践中进行不断的调整和验证。让我眼前一亮的是，书中还介绍了诸如Black-Litterman模型、风险平价策略等更为先进的投资组合构建方法。这些方法考虑了投资者的主观判断和风险偏好，并试图在理论模型和实际决策之间找到一个更好的平衡点。书中对于各种资产类别的风险收益特征的分析，也为我构建多元化的投资组合提供了重要的参考。总而言之，这本书为我提供了一个系统化的框架，帮助我从理论到实践，全面提升我的投资组合管理能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《数理金融理论与模型》简直是为我这样的金融领域探索者量身打造的！我一直对金融市场的深层运作机制充满好奇，总觉得那些表面的涨跌背后隐藏着更精妙的数学逻辑。翻开这本书，我立刻被它严谨的学术风格和深邃的理论框架所吸引。它并没有直接抛出复杂的公式，而是循序渐进地引导我理解数学工具在金融建模中的必然性和有效性。作者在开篇就对不同金融模型的基本假设进行了细致的辨析，让我明白了为何一个看似简单的模型背后，往往需要一系列的简化和近似。尤其让我印象深刻的是，书中对于期权定价理论的阐述，从早期的布莱克-斯科尔斯模型，到后面更复杂的随机波动率模型，都进行了深入的剖析。我特别喜欢作者在讲解这些模型时，穿插的对现实世界中金融机构如何应用这些模型的案例分析。比如，在介绍delta对冲时，书中的图表和文字描述非常清晰地展示了如何通过动态调整持仓来规避风险，这让我茅塞顿开。此外，书中对随机过程在金融建模中的作用也进行了详尽的介绍，马尔可夫链、布朗运动等等，这些概念在书中不再是抽象的数学符号，而是成为了理解资产价格变动、利率期限结构等金融现象的有力工具。读完第一部分，我感觉自己对金融市场的理解上升到了一个新的高度，不再是停留在经验和直觉层面，而是开始能够用更加量化的语言去描述和分析。这本书的价值在于它不仅教授了理论，更重要的是培养了读者独立思考和建模的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的宏观经济驱动因素及其量化模型非常感兴趣，而《数理金融理论与模型》这本书，在这方面提供了极其宝贵的见解。书中关于宏观金融建模的章节，让我有机会深入了解经济周期、货币政策、财政政策等宏观因素是如何通过量化模型来影响资产价格和金融市场的。作者在介绍DSGE（动态随机一般均衡）模型时，详细阐述了模型的基本结构、方程含义以及如何通过数值方法来求解这些模型。这让我明白，宏观经济学家是如何利用复杂的数学模型来模拟经济运行，并预测政策效果的。让我印象深刻的是，书中还探讨了如何将这些宏观模型与资产定价模型相结合，以构建一个更全面的金融市场分析框架。例如，如何利用宏观经济变量作为资产定价模型的因子，或者如何根据宏观经济的预测来调整投资组合的资产配置。书中对于不同宏观经济情景下的资产表现分析，也为我提供了重要的参考。这让我明白，在进行投资决策时，不能仅仅关注微观层面的公司基本面，更要考虑到宏观经济的大环境。总而言之，这本书为我提供了一个连接宏观经济理论与金融实践的桥梁，让我能够更全面、更深入地理解金融市场的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为自己对风险管理已经有了一定的认识，直到我深入研读了《数理金融理论与模型》中关于风险度量和管理的部分。这本书彻底颠覆了我以往的认知，让我明白了在复杂多变的金融市场中，仅仅依靠传统的经验法则来评估和控制风险是多么的苍白无力。作者首先从理论层面，系统性地介绍了VaR（Value at Risk）及其各种变种，比如历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法，并对它们各自的优缺点进行了深刻的剖析。我特别注意到书中在讲解蒙特卡洛模拟时，详细阐述了如何生成符合特定分布的随机数，以及如何进行大量的模拟来估计风险敞口。这一点对于我处理实际投资组合中的非线性风险非常有启发。更让我惊喜的是，书中还探讨了信用风险和操作风险的建模方法，这通常是许多初级数理金融书籍所忽略的。关于信用风险，作者介绍了结构性违约模型和简化模型，并重点讲解了如何利用这些模型来计算信用违约概率（CDO）和信用违约互换（CDS）的定价。对于操作风险，书中也给出了一些定性和定量的分析框架，虽然相对前两部分内容更为初步，但已经为我打开了新的思路。在风险管理策略方面，本书也并未止步于风险的度量，而是进一步探讨了如何利用衍生品工具进行有效的风险对冲，例如通过期货、期权以及互换等工具来规避利率风险、汇率风险以及股票价格风险。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的风险管理理论框架，让我在面对金融市场的不确定性时，能够更加从容和自信。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对金融衍生品定价和风险管理工作充满热情的从业者，而《数理金融理论与模型》这本书，简直是我工作中最得力的助手。它提供的不仅仅是理论知识，更是解决实际问题的思路和方法。书中关于奇异期权定价的部分，我反复研读了多次。这些期权由于其复杂的条款，使得传统的布莱克-斯科尔斯模型难以直接适用。作者在书中详细介绍了蒙特卡洛模拟、偏微分方程（PDE）方法以及数值积分等技术，来解决这些复杂期权的定价问题。我特别欣赏书中在讲解蒙特卡洛模拟时，不仅给出了基本的模拟方法，还探讨了如何利用方差缩减技术来提高模拟的效率和精度。这对于我处理日常工作中遇到的各种奇异期权定价任务非常有帮助。在风险管理方面，书中对风险对冲的讲解也让我受益匪浅。不仅仅是delta对冲，还包括gamma、theta、vega等希腊字母的含义和对冲方法，以及如何利用这些信息来评估和管理衍生品组合的整体风险。书中还介绍了如何构建风险度量指标，比如CVaR（Conditional Value at Risk），并探讨了如何利用这些指标来指导投资决策。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的数理金融理论框架，让我能够更专业、更有效地应对金融市场中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

《数理金融理论与模型》这本书，对于我这样一位希望在金融市场中寻找投资机会的实践者来说，是一本不可多得的“算法手册”。我一直相信，理性的投资决策背后一定有量化的逻辑支撑。这本书恰恰提供了一套系统性的工具和方法论，帮助我将这种信念转化为可操作的策略。书中关于预测模型的部分，我读得尤为仔细。从简单的回归分析到更为复杂的机器学习算法在金融市场的应用，作者都进行了深入的探讨。例如，在介绍时间序列分析时，书中不仅讲解了ARIMA模型，还详细阐述了如何利用ADF检验来判断序列的平稳性，以及如何进行模型的残差分析来评估模型的拟合优度。这对我分析股票价格、汇率等金融时间序列数据非常有帮助。让我感到惊喜的是，书中还探讨了如何利用神经网络、支持向量机等非线性模型来捕捉金融市场中复杂的非线性关系，这对于发现传统线性模型难以捕捉的交易信号非常有价值。此外，书中在讲解模型的构建和应用时，始终贯穿着对实际交易中的“过拟合”问题的警惕，并提出了交叉验证、正则化等方法来解决这些问题。这让我明白，构建一个有效的交易模型，不仅仅是数学技巧，更是对数据和市场规律的深刻理解。总而言之，这本书为我提供了一个从理论到实践的完整框架，让我能够更有信心地构建和优化自己的量化投资策略。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习《数理金融理论与模型》，尤其对其中关于衍生品定价和对冲的部分感到非常着迷。之前，我对期权、期货这些衍生品总是有一种“黑箱”的感觉，总觉得它们的价格形成和风险管理过程非常复杂。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者用非常严谨的数学推导，一步步地揭示了这些衍生品的定价奥秘。我印象最深刻的是对布莱克-斯科尔斯模型的讲解，书中不仅给出了最终的公式，更重要的是，它详细解释了推导过程中的每一步假设和逻辑，让我明白为什么这个模型能够如此成功地解释期权定价。此外，书中对“无套利定价”原理的深入阐述，让我理解了为什么在没有套利机会的市场中，衍生品的价格必然会趋于某个特定的值。这不仅仅是数学技巧，更是一种深刻的金融市场洞察。在对冲方面，书中对delta对冲、gamma对冲等概念的讲解也让我受益匪浅。通过具体的例子和图示，我能够直观地理解如何通过动态调整标的资产的持仓来锁定利润或规避风险。这对于我理解金融机构如何管理自身风险敞口非常有帮助。这本书还涉及到了更复杂的衍生品，比如可赎回期权、美式期权等，虽然这些模型的推导更加复杂，但作者的讲解依然条理清晰，让我能够一步步地掌握这些高级概念。对于任何想要深入理解衍生品市场的读者来说，这本书都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

《数理金融理论与模型》中关于利率模型的部分，对我来说简直是打开了新世界的大门。我一直对债券市场和利率的波动感到好奇，但缺乏系统性的理论框架去理解。这本书填补了我的这一知识空白。作者首先从最基础的无风险利率概念入手，然后逐步引入了各种利率期限结构模型，比如斯沃茨模型、赫尔-怀特模型等。我特别欣赏书中对这些模型背后的经济学直觉的解释，不仅仅是数学公式的堆砌，更是让你理解为什么这些模型能够反映现实世界的利率行为。在介绍这些模型时，书中详细讲解了如何利用这些模型来预测未来的利率走势，以及如何进行利率风险的度量和管理。这一点对于从事固定收益投资的专业人士来说，具有非常重要的实践价值。让我感到惊喜的是，书中还探讨了信用利差和违约风险在利率定价中的作用，这使得利率模型更加贴近现实。例如，在讲解远期利率协议（FRA）和利率互换（IRS）的定价时，书中结合了不同的利率模型和风险中性定价的原理，让我能够清晰地看到它们是如何被计算出来的。此外，书中还涉及到了宏观经济因素对利率模型的影响，这让我明白，利率不仅仅是金融市场内部因素决定的，也受到宏观经济大环境的制约。这本书为我提供了一个扎实的利率理论基础，让我能够更自信地分析和预测利率市场的走向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融工程领域有着浓厚兴趣的学生，而《数理金融理论与模型》无疑是我学习旅程中的一座重要里程碑。这本书的内容涵盖了从基础概念到前沿理论的广泛范围，让我得以系统地构建我对数理金融的认知体系。作者在开篇部分对于金融市场基本要素的定义和解释，严谨而不失深度，为后续复杂模型的理解奠定了坚实的基础。我尤其赞赏书中对于金融工具的分类和特点的细致描述，比如如何区分股票、债券、衍生品，以及它们各自在风险和收益上的差异。在进入模型部分时，作者循序渐进，从静态模型逐步过渡到动态模型，从确定性模型转向随机性模型，整个过程清晰流畅，让我能够逐步消化和理解。让我印象深刻的是，书中不仅仅是介绍模型的数学形式，更重要的是，它深入探讨了每个模型背后所依赖的金融经济学原理，例如有效市场假说、套利无风险原则等等。这让我明白，数理金融并非纯粹的数学游戏，而是对现实金融世界的一种抽象和量化表达。书中关于回测和参数校准的章节，也让我看到了理论模型在实际应用中需要面对的挑战，以及如何通过严谨的统计方法来克服这些挑战。总的来说，这本书为我提供了一个全面而深入的数理金融学习指南，极大地激发了我对金融工程研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

数理金融理论与模型，专业的知识书。

评分☆☆☆☆☆

很好

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这个还是比较难的

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内容很好,理论性强.

评分☆☆☆☆☆

配送快

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书的内容挺不错的，值得看。

评分☆☆☆☆☆

搞活动买的价格不错，学术书，很好

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书不厚，看起来不错，封皮质量一般.

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