The LIBOR Market Model in Practice pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Dariusz Gatarek

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2007-1-23

价格:USD 141.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470014431

丛书系列:

图书标签:

金融
Finance
金融建模
利率模型
LIBOR
市场风险
金融工程
量化金融
衍生品定价
利率互换
蒙特卡洛模拟
风险管理

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具体描述

The LIBOR Market Model (LMM) is the first model of interest rates dynamics consistent with the market practice of pricing interest rate derivatives and therefore it is widely used by financial institution for valuation of interest rate derivatives. This book provides a full practitioner's approach to the LIBOR Market Model. It adopts the specific language of a quantitative analyst to the largest possible level and is one of first books on the subject written entirely by quants. The book is divided into three parts - theory, calibration and simulation. New and important issues are covered, such as various drift approximations, various parametric and nonparametric calibrations, and the uncertain volatility approach to smile modelling; a version of the HJM model based on market observables and the duality between BGM and HJM models. Co-authored by Dariusz Gatarek, the 'G' in the BGM model who is internationally known for his work on LIBOR market models, this book offers an essential perspective on the global benchmark for short-term interest rates.

现代金融工程与风险管理前沿：量化模型构建与实际应用本书旨在为金融工程、风险管理、量化投资等领域的专业人士与高级研究人员，提供一套全面、深入且极具实践指导意义的现代金融建模方法论。本书聚焦于构建、校准与应用复杂金融衍生品定价与风险度量模型，涵盖从基础随机微积分到前沿机器学习在金融中的应用。 --- 第一部分：金融建模的基石——随机过程与无套利定价理论的深化本部分将回顾并深化读者对现代金融数学核心理论的理解，为后续复杂模型的构建奠定坚实基础。第一章：随机微积分的精确应用与局限性本章将详细探讨布朗运动（Wiener过程）的高级性质，包括伊藤引理的精细化应用，以及对分数布朗运动（Fractional Brownian Motion, fBM）的引入，以捕捉金融时间序列中的长程依赖性。我们将深入分析标准伊藤积分在处理非常规金融事件（如跳跃）时的不足，并引出莱斯积分（Lévy 积分）的概念，为构建更具现实捕捉力的模型铺平道路。重点讨论连续时间马尔可夫链（CTMC）在建模市场微观结构中的应用。第二章：无套利定价框架的严谨性本书将以多市场框架下的无套利原则为核心，系统梳理风险中性测度（Equivalent Martingale Measure, EMM）的存在性与唯一性定理。我们将超越基础的Black-Scholes-Merton（BSM）模型，详细阐述Girsanov定理在测度变换中的关键作用，特别是在包含交易成本或流动性约束情况下的修正应用。此外，本章将对动态资产定价理论中的重返定理（Replication Theorem）进行深入剖析，并探讨在不完备市场（Incomplete Markets）设定下，如何定义和选择最优的“最优对冲”策略。第三章：随机波动率模型的理论演进本章聚焦于对传统恒定波动率假设的突破。我们将系统介绍两大主流随机波动率模型：Heston模型与SABR（Stochastic Alpha, Beta, Rho）模型的理论框架。对于Heston模型，我们将详细推导其特征函数，并展示如何利用傅里叶变换方法（如COS方法）进行高效的期权定价。对于SABR模型，本书将侧重于其在利率衍生品市场中的应用基础，特别是其对波动率微笑/倾斜（Smile/Skew）的内生解释能力，以及在实际校准中如何处理参数间的相关性$ ho$。 --- 第二部分：利率产品与信用风险的建模：超越黑箱本部分专注于利率期限结构模型（Term Structure Models）和信用风险评估的量化方法，这些是固定收益和信用衍生品定价的核心。第四章：短期利率模型的深度剖析本章将全面对比Vasicek模型、Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型以及Hull-White扩展模型。对于Hull-White模型，我们将详细展示如何利用市场观察到的即期利率（Spot Rates）或远期利率（Forward Rates）对模型的短期利率漂移项 $mu(t)$ 进行零息债券价格匹配校准，确保模型与当前市场结构完全吻合。同时，本章将探讨零息债券价格随时间演化的随机微分方程，并推导出欧式利率期权（如欧洲远期利率协议期权）的封闭解形式。第五章：基准模型——LIBOR替代与远期率建模的挑战（此章节将聚焦于当前市场从LIBOR向SOFR/SONIA等替代基准利率（RFRs）过渡带来的建模范式转变。）本书将详细分析如何构建后置转换（Post-Fallback）的衍生品定价框架。重点讨论SOFR等基于交易的无套利模型：如何利用市场观察到的隔夜指数互换（OIS）曲线来校准贴现因子，以及如何精确处理利差（Spread）的建模，特别是对于混合利率工具（如带有RFR浮动端的互换）。我们将介绍包含远期率（Forward Rate）的随机微分方程，以及如何使用基于利率期限结构模型的漂移修正（Drift Adjustment）技术，确保在基准利率切换时实现准确的价值转移。第六章：信用风险：结构化模型与强度模型本章将对比结构化模型（如Merton模型，将公司股权视为看涨期权）与减值模型（Intensity Models，如Jarrow-Turnbull模型）。对于强度模型，我们将详细探讨瞬时违约强度（Instantaneous Default Intensity）的构建，包括如何利用市场上的信用违约互换（CDS）价差，通过逆向校准（Inverse Calibration）技术，确定反映市场预期的违约概率路径。此外，本章还将涉及多债权人环境下的相关性建模，以及如何对债务证券组合进行压力测试。 --- 第三部分：高级衍生品定价与市场实践本部分着眼于实际交易中遇到的复杂结构化产品和需要更精细化数值方法的定价场景。第七章：奇异期权的数值定价技术本章深入探讨了美式期权、障碍期权、亚式期权等奇异期权（Exotic Options）的定价策略。重点介绍偏微分方程（PDE）方法，包括使用有限差分法（Finite Difference Method, FDM）求解欧拉、隐式或Crank-Nicolson格式，并讨论其在处理高维问题时的维度灾难。同时，本书将提供蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的优化技巧，包括方差削减技术（Variance Reduction Techniques），如控制变量法（Control Variates）和重要性抽样（Importance Sampling），以提高复杂路径依赖期权定价的效率和精度。第八章：波动率表面校准与插值波动率表面（Volatility Surface）是定价的关键输入，而非模型参数。本章将详细介绍如何从市场报价中提取和构建一致的、光滑的波动率曲面。内容包括：SVI（Stochastic Volatility Interpolation）模型、Legendre变换方法，以及平滑样条（Smoothing Splines）技术，以确保插值结果既能贴合市场报价点，又能满足微分可求性要求，避免在对冲过程中产生不切实际的对冲比率。第九章：市场风险与资本要求（CVA/XVA）随着金融监管的趋严，交易对手信用风险（CVA, Credit Valuation Adjustment）的精确计量成为必备技能。本章将构建CVA的量化框架，解释其与风险中性定价的关系。重点讲解如何利用时间片积分（Time Slicing）技术，结合已校准的利率模型和违约强度模型，计算CVA、DVA（Debt Valuation Adjustment）等各类XVA。本书将强调在计算过程中，如何对冲由利率和信贷风险动态变化引起的资本缓冲成本。 --- 第四部分：机器学习在量化金融中的前沿应用本部分将探索如何利用现代机器学习技术来增强传统金融模型的解释力和预测能力。第十章：深度学习在非线性衍生品定价中的角色本章将介绍如何使用深度神经网络（DNN）替代传统的偏微分方程求解器或蒙特卡洛模拟。重点分析深度对冲方法（Deep Hedging），即利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练智能体来学习最优的动态对冲策略，从而最小化交易成本并实现最优的风险对冲。讨论深度学习在处理高维输入（如多个资产的波动率、相关性矩阵）时的优势。第十一章：时间序列预测与因子挖掘本章聚焦于使用时间序列模型（如LSTM、GRU）对金融市场因子进行建模。我们将探讨如何使用自编码器（Autoencoders）进行高维市场数据的降维，以提取市场中潜在的、更具解释力的隐性风险因子。分析如何将这些预测因子集成到传统的因子套利模型中，实现预测的增强。第十二章：模型风险管理与稳健性测试金融模型应用中的核心挑战是模型风险。本章将系统介绍如何量化模型风险，包括参数敏感性分析（Sobol方法）和情景分析。本书将强调模型稳健性测试的重要性，特别是针对极端事件的压力测试，以及如何构建模型验证框架来持续监控模型的预测准确性和对冲有效性。 --- 本书特色：理论与实践并重：每章均包含丰富的理论推导和配套的实际应用案例（使用Python/C++伪代码或结构化描述）。聚焦现代挑战：深度覆盖基准利率转换（RFRs）、XVA计量和深度学习等当前金融市场最关注的前沿课题。面向专业人士：内容深入严谨，适合希望从理论基础提升到实际工程应用层面的金融工程师、量化分析师和高级研究人员。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

不得不说，**《The LIBOR Market Model in Practice》** 这个书名着实让我眼前一亮。LIBOR，这个名字承载了太多过去金融市场的历史，而“市场模型”和“实践”的组合，则预示着这本书将是一次对这个复杂领域深入探索的旅程。我猜想，这本书的作者必定是金融工程领域经验丰富的专家，他们能够将抽象的数学概念转化为生动的金融语言。我对书中关于模型建构的论述充满了期待，希望它能详细阐述LIBOR市场模型是如何从多维随机过程的角度来刻画不同期限利率的波动和相关性的。这可能涉及到大量的积分、期望值和概率分布的计算，我希望书中能提供清晰的推导过程，并且使用易于理解的图表来辅助说明。此外，我特别关注“实践”这个词，它意味着这本书不会仅仅停留在理论层面。我希望能看到书中是如何将模型应用于实际的定价和风险对冲场景的。比如，它是否会介绍如何使用蒙特卡洛模拟来计算复杂期权的价值，或者如何利用模型来计算VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）？我还希望书中能包含一些关于模型校准的实际操作指南，包括如何处理市场数据的缺失或异常，以及如何评估模型的准确性和稳定性。如果书中能分享一些关于模型在不同市场环境下（例如低利率环境或高波动率环境）的表现差异，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

看到 **《The LIBOR Market Model in Practice》** 这个书名，我脑海里立刻浮现出的是一本集理论严谨性与实践指导性于一体的金融学著作。LIBOR，这个曾经的利率标杆，虽然已成过去，但它所代表的市场模型的发展历程，以及其中蕴含的深刻洞察，至今仍对我们理解利率衍生品市场至关重要。我预期这本书会带领读者深入理解LIBOR市场模型的数学结构，从基础的随机微积分概念出发，逐步构建起描述利率动态的复杂方程体系。我希望能看到书中对模型中关键假设的详细讨论，比如利率的连续性、无套利原则的应用，以及模型如何捕捉市场对未来利率变动的预期。 “In Practice”这个词语，更是激起了我对书中实际应用场景的无限遐想。我渴望了解作者是如何将这些抽象的模型与真实的金融工具联系起来的。它是否会提供如何使用LIBOR市场模型来为各种利率衍生品（例如远期利率协议、利率掉期、各种期权）进行定价的清晰步骤？我也对书中关于模型校准和参数选择的详细介绍充满期待，比如如何从市场上可观察的价格中提取模型参数，以及如何应对因市场数据不完全或存在噪声而带来的挑战。如果书中能分享一些关于如何在实际交易中运用模型进行风险度量的案例，比如如何计算Delta、Gamma、Vega等希腊字母，并据此进行对冲策略的设计，那将是极为宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本 **《The LIBOR Market Model in Practice》**，我便被它封面那种沉静而专业的风格所吸引。 LIBOR，这个词语本身就勾起了我对过去十年金融市场风云变幻的回忆。虽然现在新的基准利率已经崭露头角，但LIBOR的市场模型，其思想和技术在很大程度上仍然影响着我们对利率衍生品世界的理解。我预感这本书并非一本浅尝辄止的入门读物，而是一部严谨的学术著作，它或许会深入探讨模型背后的数学原理，例如关于随机微分方程的解、马丁格尔理论的应用，以及如何在离散时间内进行数值模拟。我期望它能解答一些我长期以来困扰的问题，比如LIBOR市场模型是如何处理局部波动率和微笑效应的，它在建模过程中又是如何区分不同期限利率的随机性的。更重要的是，这本书的书名强调了“实践”，我非常好奇作者是如何将这些复杂的理论模型与真实的金融市场联系起来的。它是否会包含真实的交易数据，或者提供一些基于历史数据的案例研究？我希望它能分享一些在实际应用中遇到的挑战，比如模型不稳定性、过拟合问题，以及如何在复杂的金融环境下对模型进行持续的校准和维护。如果这本书能够提供一些关于如何将模型输出转化为可执行交易策略的见解，那将是锦上添花了。总而言之，我期待这本书能够成为一本连接理论与实践的桥梁，帮助我更深入地理解利率衍生品定价的精髓，并为我在实际工作中遇到的问题提供有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——**《The LIBOR Market Model in Practice》**——让我联想到了一本既有深度又有广度的金融专业书籍。LIBOR，即使它正在淡出历史舞台，其作为一种重要的利率基准，其市场模型的演进和应用仍然是金融工程领域不可忽视的一部分。我非常期待书中能够详细地解析LIBOR市场模型与其他利率模型（如布莱克-舒尔斯模型、赫胥曼模型、或者更广泛的无套利模型）之间的联系与区别。我希望作者能够深入剖析模型的核心组成部分，例如如何构建和理解瞬时短率（instantaneous short rate）的随机过程，以及如何通过协方差矩阵来刻画不同期限利率之间的相关性。我相信这本书会在模型的优缺点、适用范围以及在实际操作中可能遇到的局限性方面提供深刻的见解。 “Practice”这个词更是点睛之笔，它预示着这本书不仅仅是理论的堆砌，而是真正将模型应用于解决实际金融问题的指南。我对书中关于如何利用LIBOR市场模型进行利率衍生品（如利率期货、期权、掉期）的定价、对冲以及风险管理的具体方法论充满了好奇。特别是，我希望能看到书中是如何处理模型在实际交易中的数据校准、参数估计，以及如何进行模型验证和回测的。如果书中能够提供一些关于如何将模型结果与交易决策相结合的案例，那将是极具启发性的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就充满了深度和专业性，**《The LIBOR Market Model in Practice》**，光是看名字，我就能想象到其中蕴含的复杂模型推导和实际应用场景。 LIBOR，这个曾经在金融界叱咤风云的基准利率，虽然近些年已经逐渐被替代，但其历史地位和模型发展仍然是理解利率衍生品定价和风险管理绕不开的环节。我对这本书的期待，是它能够清晰地阐述LIBOR市场模型的理论框架，比如它是如何建立在布莱克-舒尔斯-默顿（BSM）模型的基础上，又如何克服了BSM模型在多期限利率波动方面的局限性，引入了瞬时利率的随机性以及更精细的期限结构建模。我希望书中能够详细讲解模型中的关键假设，比如利率服从某个随机过程（如布朗运动或跳扩散过程），以及模型参数是如何通过校准市场数据（如远期利率、掉期利率、期权隐含波动率）来确定的。此外，我非常期待书中能深入探讨模型在实际操作中的应用，例如如何利用模型进行零息债券定价、利率互换定价、以及更为复杂的利率期权（如香草期权、百慕大期权、障碍期权）的定价。模型的校准和参数选择往往是实践中的难点，我希望作者能够提供具体的案例分析，展示如何处理不同市场环境下的数据，以及如何进行模型验证和风险管理。毕竟，理论模型再完美，脱离了实际业务场景，就失去了其存在的意义。这本书的书名“in Practice”二字，恰恰点燃了我对它实用性的极高期望，我希望它能成为我理解和应用利率衍生品定价模型的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

翻了一遍。希望工作中慢慢理解。

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翻了一遍。希望工作中慢慢理解。