随机过程及其在金融领域中的应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北方交通大学

作者:王军

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2007-4

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787810829571

丛书系列:

图书标签:

随机过程
金融
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风险管理

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具体描述

本书主要包括两部分内容：一部分是概率空间、随机过程的基本概念、Poisson过程、更新过程、Markov链、Brown运动、鞅、随机微分方程等；另一部分是数理金融学的基本概念和基本知识、金融领域中的数学模型、期权定价理论、Black-Scholes公式、随机过程的一些理论在金融领域中的应用等。

本书适用于应用数学、金融（金融工程，金融数学等）、管理科学、经济学，以及高等院校高年级学生与研究生的教学，也可供有关专业技术人员参考。

《金融衍生品定价与风险管理》深度解析金融工程核心理论与实践本书旨在为读者提供一个全面而深入的金融衍生品定价与风险管理知识体系。从基础的金融市场概念出发，循序渐进地引导读者理解复杂金融工具的运作机制，并掌握量化分析的工具与方法，最终能够独立进行衍生品定价、构建风险对冲策略以及理解金融市场中的不确定性。第一部分：金融市场基础与衍生品概览在深入探讨衍生品之前，我们首先回顾金融市场的基本构成要素，包括股票、债券、货币等标的资产的特性及其交易方式。我们将重点关注市场效率理论，解释价格如何反映信息，并探讨不同市场结构对交易行为的影响。随后，本书将引出衍生品的概念，明确其作为一种金融工具，其价值来源于其标的资产。我们将详细介绍远期合约（Forward Contracts）和期货合约（Futures Contracts），阐述它们如何锁定未来交易价格，以及它们在套期保值和投机中的作用。我们将区分两者的标准化程度、交易场所、清算方式以及保证金制度的差异，并提供具体的案例分析，展示企业如何利用期货锁定原材料成本或销售价格。接着，我们转向期权合约（Options Contracts），这是衍生品市场中最为灵活和多样化的工具。本书将详细讲解看涨期权（Call Options）和看跌期权（Put Options）的基本概念，以及它们与买卖双方权利与义务的关系。我们将深入剖析期权的行权价（Strike Price）、到期日（Expiration Date）、标的资产（Underlying Asset）以及期权费（Premium）这些关键要素，并解释它们如何共同决定期权的价格。同时，我们将介绍欧式期权（European Options）和美式期权（American Options）的区别，以及奇异期权（Exotic Options）的初步概念，为后续的定价模型打下基础。此外，我们还会简要介绍掉期（Swaps），特别是利率掉期（Interest Rate Swaps）和货币掉期（Currency Swaps）。我们将解释它们如何用于管理利率风险和汇率风险，以及它们在资产负债管理和融资中的应用。第二部分：衍生品定价的核心模型本部分将是本书的核心，我们将深入探讨构建在数学和统计学基础上的衍生品定价模型。我们将从最基础的二项期权定价模型（Binomial Option Pricing Model）开始，它以一种离散的方式模拟标的资产价格的变动，直观地展示了无套利定价的原理。通过构建二叉树，我们可以清晰地理解期权价值如何随着时间推移和标的资产价格波动而变化。随后，我们将进入布莱克-舒尔斯-默顿模型（Black-Scholes-Merton Model），这是期权定价领域最为经典和广泛应用的连续时间模型。我们将详细推导该模型的数学公式，并对其中的关键假设进行深入分析，例如标的资产价格遵循几何布朗运动、市场无摩擦、无套利机会等。我们将解释波动率（Volatility）作为模型中最核心的输入变量之一，以及如何理解隐含波动率（Implied Volatility）的概念，它反映了市场对未来价格波动的预期。本书将提供如何利用布莱克-舒尔斯公式进行欧式看涨和看跌期权定价的详细步骤，并讨论模型的局限性以及其在实际应用中的调整。为了应对美式期权以及更复杂的衍生品，我们将介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）方法。我们将解释如何通过生成大量的随机路径来模拟标的资产价格的未来演变，并计算期权的期望价值。这种方法尤其适用于定价路径依赖型期权（Path-Dependent Options）和具有复杂支付结构的产品。此外，对于利率衍生品，我们还将介绍利率模型（Interest Rate Models），例如Ho-Lee模型、Hull-White模型等，以及它们在零息债券定价和利率掉期定价中的应用。第三部分：风险管理与对冲策略金融衍生品在提供收益机会的同时，也伴随着相应的风险。本部分将专注于金融衍生品相关的风险管理技术，并介绍如何利用衍生品构建有效的对冲策略。我们将详细阐述希腊字母（Greeks），它们是衡量期权价格对不同因素敏感度的关键指标。我们将深入解释Delta（Delta）、Gamma（Gamma）、Theta（Theta）、Vega（Vega）和Rho（Rho）的含义，以及它们如何帮助交易者理解期权价格的动态变化，并进行相应的头寸调整。例如，Delta对冲策略如何通过持有标的资产来抵消期权头寸的价格风险。本书将介绍风险度量（Risk Measurement）的常用方法，包括在险价值（Value at Risk, VaR）和条件在险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）。我们将讲解如何计算和解读这些指标，以及它们在评估投资组合风险和设定风险限额中的作用。随后，我们将重点讨论套期保值（Hedging）策略。我们将从基础的静态对冲（Static Hedging）介绍到更为精细的动态对冲（Dynamic Hedging）。我们将通过大量案例，展示如何利用期货、期权等衍生品来对冲股票投资组合的系统性风险、商品价格波动的风险、汇率波动带来的风险等。我们将分析不同对冲策略的优劣，以及在实际操作中可能遇到的挑战。此外，本书还将探讨信用风险（Credit Risk），包括信用违约互换（Credit Default Swaps, CDS）的定价与应用，以及如何评估和管理交易对手风险。第四部分：高级主题与实际应用在掌握了基础的定价模型和风险管理技术后，本书将进一步拓展到更高级的主题，并结合实际金融市场的应用场景。我们将探讨结构性产品（Structured Products）的构建与定价，这些产品通常是将标准化的金融工具与定制化的支付结构相结合，以满足投资者特定的风险收益偏好。我们将分析一些常见的结构性产品，例如保本型产品（Principal Protected Products）、收益增强型产品（Yield Enhancement Products）等，并讨论它们的风险特征。本书还将涉及高频交易（High-Frequency Trading, HFT）和算法交易（Algorithmic Trading）中衍生品的运用，以及量化对冲基金（Quantitative Hedge Funds）的策略。我们将简要介绍机器学习（Machine Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）在金融领域的应用，特别是它们如何辅助衍生品定价、交易信号生成和风险建模。最后，我们将讨论监管环境（Regulatory Environment）对衍生品市场的影响，例如多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）等相关法规的出台，以及它们如何规范衍生品的交易和清算。本书特色：理论与实践相结合：既有严谨的数学推导和模型介绍，也辅以丰富的实际案例分析，帮助读者理解理论在实践中的应用。由浅入深，循序渐进：从基础概念到高级模型，层层递进，确保读者能够扎实地掌握知识体系。注重数学工具的应用：强调概率论、统计学、微积分等数学工具在金融工程中的应用，培养读者的量化分析能力。关注前沿动态：探讨了当前金融科技发展对衍生品市场带来的影响，以及未来可能的发展趋势。本书适合金融工程、金融学、经济学、统计学及数学等相关专业的学生、研究人员，以及在金融机构从事交易、投资、风险管理、产品设计等工作的专业人士阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解金融衍生品的定价逻辑，掌握有效的风险管理工具，并能够更好地应对复杂多变的金融市场。

作者简介

目录信息

第1章金融领域中的数学模型 1.1 债券和利率 1.2 证券市场和股票的波动 1.3 资产组合 1.4 期权定价理论和套利定价习题1第2章概率空间 2.1 概率空间与随机变量 2.2 随机变量的数学特征 2.3 随机向量及其联合分布 2.4 条件数学期望 2.5 矩母函数和特征函数 2.6 σ-域与一般条件数学期望习题2第3章随机过程 3.1 随机过程的基本概念 3.2 随机过程的数学特征 3.3 离散时间和离散型随机过程 3.4 正态随机过程 3.5 Poisson过程 3.6 平稳随机过程习题3第4章 Poisson过程 4.1 齐次Poisson过程到达时间间隔与等待时间的分布 4.2 非齐次Poisson过程和复合Poisson过程 4.3 年龄与剩余寿命 4.4 更新过程习题4第5章离散参数Markov链第6章连续时间Markov链第7章 Brown运动第8章鞅及其应用第9章随机微分方程及其在金融中的应用部分习题参考答案参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其对于金融市场“肥尾”现象的解释。作者没有采用那种老生常谈的、将所有异常归咎于“非理性行为”的简单论调，而是深入探讨了诸如Lévy过程等更具包容性的随机过程模型，用以描述资产回报率分布中更频繁出现的极端事件。通过对跳跃扩散模型的详细剖析，我理解了为什么传统的正态分布假设在预测危机时期市场崩盘时会失效。书中对模型拟合优度的讨论也十分到位，它清晰地展示了不同过程在拟合历史波动率尖峰和谷底时的差异。这本书为我打开了一扇通往更贴近现实市场行为的大门，让我意识到，一个好的金融模型必须能够优雅地容纳那些“黑天鹅”事件，而不是简单地将它们视为统计学上的异常值。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些渴望在复杂市场波动中找到秩序的金融人士量身打造的。它深入浅出地讲解了概率论和统计学的精髓，尤其是在构建和理解金融模型方面，其讲解的深度和广度令人印象深刻。我特别欣赏作者在介绍马尔可夫链和布朗运动时所使用的直观类比，这使得原本抽象的概念变得触手可及。书中的案例分析非常贴近实际交易环境，无论是期权定价还是风险度量，都有详实的数学推导和实际数据支撑。读完之后，我感觉自己对金融衍生品的内在机制有了前所未有的清晰认识，不再仅仅停留在表面的计算层面，而是真正理解了其背后的随机性本质。那种豁然开朗的感觉，对于任何一个严肃的量化从业者来说都是无价之宝。它提供了一个坚实的理论框架，让我能够自信地审视和改进现有的投资策略，避免那些基于错误假设的盲目乐观。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织方式简直是灾难性的，完全没有体现出主题应有的逻辑性和连贯性。我花了好大力气才勉强跟上作者跳跃式的思维。虽然它涉及了一些金融时间序列分析的内容，但讲解过程充满了令人费解的符号堆砌，缺乏必要的上下文解释，让人感觉像是在阅读一份未经编辑的原始研究手稿。作者似乎默认读者已经掌握了所有相关的预备知识，结果就是，对于初学者来说，这本书几乎是不可逾越的障碍。我不得不频繁地查阅其他教材来理解书中某些关键步骤的推导过程，这极大地削弱了阅读体验和学习效率。如果作者能投入更多精力在清晰的叙述和循序渐进的引导上，这本书的价值可能会高出不止一个档次，但目前的呈现方式，实在让人难以推荐给那些追求高效学习的人。

评分☆☆☆☆☆

我以一个资深风险管理师的角度来看待这本书，它在介绍资本资产定价模型（CAPM）的局限性以及如何用更复杂的随机过程模型来弥补这些不足方面，做得相当出色。书中对均值回归过程（如Ornstein-Uhlenbeck过程）在模拟利率和波动率方面的应用进行了详尽的论述，这是传统线性模型无法比拟的优势。作者没有停留在理论构建，而是紧密结合了巴塞尔协议III等监管框架下的实际应用场景，展示了如何利用这些高级工具来计算更为稳健的风险价值（VaR）和预期缺口（ES）。这种理论与监管实践的紧密结合，使得这本书不仅具有学术价值，更具备了极强的实操指导意义。它促使我重新审视我们内部模型验证的标准和方法，强调了对模型假设进行持续敏感性测试的重要性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的语言风格非常学术化，读起来像是在啃一块硬骨头。它似乎更侧重于展示数学推导的严谨性，而不是培养读者的直觉或解决问题的能力。对于我这种更偏向于应用和编程实现的人来说，书中大量的篇幅花费在对勒贝格积分和伊藤积分的细致阐述上，虽然在数学上无可指摘，但在我实际需要建立一个模拟交易系统的场景中，作用微乎其微。我期待的是更多关于如何用Python或R语言实现这些随机过程并进行蒙特卡洛模拟的直接指导和代码示例，而不是深陷于抽象的测度论中。这本书更适合希望成为纯粹的数学金融研究人员，而不是在投资银行或资产管理公司中工作的工程师。

评分☆☆☆☆☆

很简单的原理它偏偏写得很绕....

评分☆☆☆☆☆

我唯一看懂的一本

评分☆☆☆☆☆

很简单的原理它偏偏写得很绕....

评分☆☆☆☆☆

有很多错误，有些地方不严谨，只能凑合着用，自己再补充点东西。

评分☆☆☆☆☆

随机过程随机过…