Solutions Manual for Introduction to the Economics and Mathematics of Financial Markets

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出版者:The MIT Press
作者:Jaksa Cvitanic
出品人:
页数:63
译者:
出版时间:2004-2-20
价格:USD 26.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780262532594
丛书系列:
图书标签:
  • 金融数学
  • 金融
  • 美国
  • 参考资料
  • 习题集
  • 金融市场
  • 经济学
  • 数学
  • 金融工程
  • 解题手册
  • 投资
  • 期权定价
  • 风险管理
  • 随机过程
  • 计量经济学
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具体描述

《金融市场经济学与数学导论》精要解析 本书旨在为读者提供一个深入理解金融市场运作的坚实基础,融合了经济学原理与严谨的数学工具。金融市场作为现代经济的核心组成部分,其复杂性与日俱增,理解其内在逻辑、驱动因素以及未来的发展趋势,对于投资者、政策制定者、研究人员乃至任何希望在金融领域有所建树的人士都至关重要。本书将引导读者穿越纷繁复杂的市场现象,揭示其背后的经济学逻辑和数学模型。 核心理论框架 本书围绕着金融市场的几个关键支柱展开。首先,我们探讨了金融市场的功能与分类。这包括了不同类型的市场,如股票市场、债券市场、衍生品市场、外汇市场等,以及它们在资源配置、风险分散、价格发现等方面所扮演的关键角色。理解这些市场的基本结构与运行机制是进一步深入研究的前提。 接着,本书深入研究了资产定价理论。这是金融学中最核心也是最引人入胜的部分之一。我们将从经典的有效市场假说出发,探讨信息如何反映在资产价格中,以及价格如何预测未来的回报。在此基础上,我们将介绍并分析各种重要的资产定价模型,例如: 资本资产定价模型 (CAPM):解释了资产的系统性风险与预期回报之间的线性关系,为理解风险溢价的来源提供了框架。 多因素模型:如法玛-弗伦奇三因子模型,进一步细化了影响资产回报的因素,超越了单一的市值因素。 无套利定价理论:这是衍生品定价的基石,通过构建零风险套利组合,推导出期权、期货等衍生品的理论价格。 消费基础资产定价模型:将资产定价与宏观经济的消费和效用理论相结合,提供了更具经济学深度的视角。 数学工具的融合 为了严谨地阐述上述理论,本书将系统地引入和运用必要的数学工具。读者将看到概率论、随机过程、微积分、线性代数等数学概念如何在金融模型中得到体现。 概率论与统计学:在金融市场中,不确定性无处不在。概率论为我们量化这种不确定性提供了语言,而统计学则帮助我们分析历史数据,估计模型参数,并检验理论的有效性。本书将涵盖随机变量、概率分布、期望、方差、协方差等基本概念,并介绍回归分析、时间序列分析等统计方法。 随机过程:金融资产价格的变动通常被建模为随机过程。布朗运动(维纳过程)是描述股票价格随机波动的一个经典模型,本书将详细介绍其性质以及在金融建模中的应用,例如Black-Scholes-Merton期权定价模型的推导,就是建立在几何布朗运动的基础上。 微积分与微分方程:许多金融定价模型,特别是衍生品定价,涉及偏微分方程。本书将引导读者理解这些方程的建立过程,以及它们如何描述资产价格的动态演变。 风险管理与投资组合理论 风险是金融市场不可分割的一部分。本书将深入探讨风险的度量与管理。 风险度量:我们将介绍 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall) 等常用的风险度量指标,并讨论它们的优缺点。 投资组合理论:由马科维茨提出的均值-方差分析是投资组合理论的基石。本书将阐述如何构建最优投资组合,以在给定风险水平下最大化预期回报,或在给定预期回报水平下最小化风险。我们将讨论有效前沿的概念,以及如何选择最优的投资组合。 套利定价理论 (APT):这是对 CAPM 的一种泛化,它不依赖于特定的风险因子,而是认为资产的预期回报可以由多个未观测到的风险因子线性表示。 现代金融议题 除了经典理论,本书还将触及一些现代金融市场关注的议题,例如: 公司金融:虽然侧重于市场,但公司决策与市场表现息息相关。我们将简要探讨融资决策、股利政策等对公司价值和市场价格的影响。 行为金融学:挑战了传统有效市场假说,研究了投资者心理、认知偏差如何影响市场定价和交易行为。 高频交易与算法交易:这些新兴的交易方式正在改变市场的微观结构,本书将对其基本原理进行介绍。 学习目标 通过学习本书,读者将能够: 清晰地理解金融市场的基本原理和结构。 掌握主要的资产定价模型及其经济学解释。 熟练运用概率论、统计学和微积分等数学工具来分析金融问题。 理解风险管理的基本概念和方法。 能够构建和分析投资组合。 对当前金融市场的一些前沿话题有初步的认识。 本书的叙述方式力求严谨而不失清晰,理论推导与实例分析相结合,旨在帮助读者建立起一套系统、全面的金融市场知识体系。无论您是初学者还是有一定基础的从业者,都能从中获得深刻的启发和实用的工具。

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读后感

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用户评价

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对于那些已经有一定金融基础,渴望从“知道”升级到“精通”的专业人士或高年级学生而言,这本书的价值是无可替代的。它的结构设计非常巧妙,从基础的概念铺垫,逐步过渡到更前沿的随机微分方程应用,每一步都构建在坚实的基础之上。我特别留意了书中对于市场摩擦和信息不对称的探讨,这些现实世界中经常被简化处理的因素,在书中得到了相对充分的数学刻画。这使得从书中学到的知识不仅仅是学术上的完美模型,而是更贴近真实市场运行的“可操作”的理论框架。它提供了一种深度而非广度的聚焦,让人能够在一个精确的领域内建立起无可动摇的理论堡垒,从而在面对瞬息万变的市场挑战时,能够从容不迫地运用数学工具进行分析和决策。

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我过去阅读过不少关于金融数学的书籍,但大多要么过于侧重数学工具的展示而忽略了金融直觉的培养,要么就是金融概念讲解详尽但数学深度不足。这本书的精妙之处在于它找到了一个完美的平衡点。它似乎是在对读者说:“要理解金融市场的有效性,你必须理解支撑它的微积分;要掌握风险的量化,你必须掌握概率论的精髓。”它没有回避那些令人望而生畏的细节,反而拥抱了它们,并将其巧妙地编织成一个关于市场运作的完整叙事。比如,它对套利机会的数学描述,清晰地揭示了为何在信息高效的市场中,超额回报难以持续。这种将经济思想、市场结构与底层数学逻辑三者合一的处理方式,是这本书最让我感到震撼的地方。

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这本书的出版,无疑为我们这些在金融市场这个迷宫里摸索的人们提供了一幅精确的导航图。我之所以这么说,是因为它不仅仅是堆砌理论公式,而是真正深入到金融市场的底层逻辑之中,用一种极为严谨且清晰的数学框架去解构那些看似复杂难懂的经济现象。初次翻开时,我被那种扑面而来的系统性所震撼。作者显然没有满足于停留在表面的现象描述,而是毫不犹豫地选择了最硬核的路径——将经济学理论与严密的数学模型紧密结合。这种结合的成果是惊人的,它使得那些过去只能凭感觉或经验判断的问题,现在有了一个可以量化、可以验证的分析工具。我尤其欣赏其中对随机过程和微积分在金融建模中应用的阐述,讲解得深入浅出,即便对于那些数学背景稍弱的读者,也能感受到其逻辑的严密性和推导的顺畅性。它迫使你必须用一种全新的、更具洞察力的方式去看待资产定价、风险管理乃至衍生品交易的本质。

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读完一部分内容后,我最大的感受是,这本教材彻底颠覆了我对传统金融学的认知框架。它不是那种人云亦云、仅仅复述教科书概念的读物,它更像是一本内行的“武功秘籍”,详细拆解了构建现代金融市场的核心技术构件。我尝试将书中的一些模型应用到我正在研究的一个实际案例中,结果发现,过去我依赖的那些简化假设在更精确的模型面前显得多么苍白无力。书中对不同定价模型(比如布莱克-斯科尔斯模型及其变体)的推导过程描述得细致入微,每一步的数学转换都解释得清晰到位,这对于那些想真正掌握“如何建立”而非仅仅“知道如何使用”公式的人来说,简直是无价之宝。它教会我的不只是金融知识,更是一种批判性思维:面对任何一个金融工具或策略,你都应该能追溯到其背后的数学基础,并评估其适用边界。

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这本书的阅读体验是充满挑战性但回报极高的。坦率地说,它绝不适合轻松阅读,它要求读者投入大量的时间和精力去消化那些复杂的数学推导和经济直觉的融合。对我来说,每一次成功理解一个章节的核心概念,都像是一次智力上的攀登,征服后的成就感是无与伦比的。特别是在处理连续时间金融模型时,作者展示了一种高超的叙事技巧,即将复杂的偏微分方程与实际的市场行为联系起来,使得那些抽象的数学符号不再是冰冷的公式,而是描述市场动态的生动语言。我发现,比起那些只停留在定性分析的文献,这本书提供的分析深度,能让人在面对市场波动或政策变化时,拥有更坚实、更具前瞻性的判断力。它将理论的严谨性提升到了一个新的高度,让我看到了金融学的真正“硬核”一面。

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