Numerical Linear Algebra and Applications (Hardcover) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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Numerical Linear Algebra
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具体描述

An undergraduate textbook that highlights motivating applications and contains summary sections, examples, exercises, online MATLAB codes and a MATLAB toolkit. All the major topics of computational linear algebra are covered, from basic concepts to advanced topics such as the quadratic eigenvalue problem in later chapters. --This text refers to an alternate Hardcover edition.

好的，以下是一本关于现代金融理论与计量经济学应用的专业书籍的详细简介，该书与《Numerical Linear Algebra and Applications (Hardcover)》内容完全无关。 --- 现代金融理论与计量经济学应用：从资产定价到风险管理内容概述本书是一部面向高级本科生、研究生以及金融行业专业人士的深度著作，旨在系统性地梳理和阐述现代金融学的核心理论框架，并结合前沿的计量经济学工具，探讨其在实际金融市场中的应用。全书结构严谨，内容涵盖从基础的资产定价模型到复杂的衍生品定价、投资组合优化以及金融风险管理策略。本书的核心优势在于其理论的深度与应用的广度的完美结合。作者不仅详尽讲解了马尔可夫过程、随机微积分在金融建模中的基础作用，更深入剖析了时间序列分析、面板数据模型以及高频数据处理等计量经济学技术在处理金融市场异质性和非平稳性数据时的关键技巧。全书力求在保持数学严谨性的同时，确保金融直觉的清晰传达。第一部分：现代金融学的理论基石 (Foundations of Modern Finance Theory) 本部分奠定了理解当代金融市场的理论基础，重点关注无套利原理和风险中性定价。第一章：资产定价的无套利原则与基本模型本章首先确立了金融建模的基石——无套利假设。详细介绍了跨期选择理论在金融决策中的地位。随后，深入探讨了二叉树模型（Binomial Models）的构建与求解，作为理解连续时间模型的离散化基础。重点分析了偏微分方程（PDE）在金融问题中的应用，例如热传导方程在布莱克-斯科尔斯模型中的映射。第二章：连续时间随机过程与伊藤积分这是理解衍生品定价和连续交易市场的关键。本章详细介绍了布朗运动（Wiener Process）的性质，包括其路径依赖性和二次变差。随后，系统性地引入伊藤积分（Itô Integral），解释了为何需要对标准黎曼积分进行推广，并阐述了伊藤引理（Itô’s Lemma）作为随机微积分的核心工具。针对金融应用，本章还简要介绍了随机微分方程 (SDE) 的基本解法和数值逼近方法，为后续的复杂模型构建打下基础。第三章：经典资产定价框架：CAPM与APT 本章回归到市场均衡模型的讨论。首先，对资本资产定价模型 (CAPM) 进行了详尽的推导和批判性分析，包括对 $eta$ 风险的解释和实证检验的局限性。随后，引入套利定价理论 (APT)，展示了多因子模型在解释资产收益方面的优势和灵活性。本章还引入了消费资本资产定价模型 (CCAPM)，探讨了宏观经济状态变量对资产风险溢价的影响。第二部分：衍生品定价与模型校准 (Derivatives Pricing and Model Calibration) 本部分聚焦于衍生性金融工具的定价方法，从经典的布莱克-斯科尔斯模型扩展到更贴近现实的随机波动率模型。第四章：布莱克-斯科尔斯-默顿 (BSM) 模型的深入解析详细剖析了 BSM 模型的各项假设及其在实际市场中的失效点（如连续交易、常数波动率）。着重分析了Greeks（Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho）的经济学含义及其在风险对冲中的实际应用。本章还包含了对奇异期权（如障碍期权、亚式期权）定价的解析解或高效数值解法介绍。第五章：随机波动率模型与局部波动模型鉴于市场中普遍存在的波动率微笑（Volatility Smile）现象，本章引入了超越 BSM 框架的模型。深入探讨了赫斯顿模型 (Heston Model)，展示了如何通过引入波动率的随机过程（如平方根过程）来更好地拟合市场波动率结构。随后，介绍了杜普雷-朗格文模型 (Derman-Kani) 等局部波动率模型，并强调了模型校准（Calibration）的重要性，即如何利用市场期权价格反推模型的参数。第六章：信用风险与固定收益工具定价本部分转向利率和信用风险领域。详细介绍了利率期限结构的建模方法，包括 Vasicek 模型和 CIR 模型，以及它们在生成无套利利率期限结构方面的优势。针对信用风险，本章区分了结构化模型（如 Merton 模型）和意愿模型（如 Jarrow-Turnbull 模型），并探讨了信用违约互换 (CDS) 的定价机制。第三部分：计量经济学工具在金融中的应用 (Econometric Applications in Finance) 本部分是本书的特色所在，着重于如何运用先进的计量技术来分析和预测金融时间序列数据。第七章：金融时间序列的平稳性与检验本章强调了金融数据（如股价、汇率）的非平稳性特征。系统介绍了单位根检验（如 ADF 检验），并详细解释了协整 (Cointegration) 理论在识别长期均衡关系中的作用。通过实际案例，演示了如何应用 Engle-Granger 两步法和 Johansen 检验来构建和检验长期均衡模型。第八章：波动率建模：ARCH/GARCH 家族波动率是金融风险管理的核心。本章详尽地介绍了 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型及其推广形式，特别是 GARCH (Generalized ARCH) 模型。深入分析了 EGARCH（用于捕捉杠杆效应）和 GJR-GARCH 模型的结构及其在描述金融时间序列的波动率集群现象中的优越性。本章包含了基于 MLE (Maximum Likelihood Estimation) 的参数估计过程。第九章：多变量时间序列分析与风险溢价建模本章将计量分析扩展到多个相关变量。重点讲解了向量自回归 (VAR) 模型及其在宏观金融传导机制分析中的应用。更重要的是，引入了 VARMA 和 VARX 模型，用于分析资产收益、宏观经济变量与金融市场波动的相互影响。此外，详细阐述了如何使用动态条件相关性 (DCC) 模型来估计时间变化的资产组合相关性矩阵，这对于多资产风险对冲至关重要。第四部分：投资组合优化与风险管理 (Portfolio Optimization and Risk Management) 本部分将理论和计量方法应用于投资决策和风险控制的实践中。第十章：经典与现代投资组合理论本章从马科维茨均值-方差模型出发，推导了有效前沿的数学表达式。详细阐述了资本市场线 (CML) 和证券市场线 (SML)。随后，引入了 Black-Litterman 模型，该模型将投资者的主观观点（Views）融入到构建最优投资组合的过程中，极大地增强了模型的实用性。第十一章：风险度量：VaR 与 ES 的进阶本章聚焦于量化风险指标。系统介绍了风险价值 (Value at Risk, VaR) 的计算方法，包括历史模拟法、参数法（基于 GARCH 估计的 VaR）和蒙特卡洛模拟法。更进一步，本章强调了 VaR 的局限性，并详细介绍了期望损失 (Expected Shortfall, ES)（也称为 CVaR）作为更稳健的尾部风险度量标准，并讨论了其在监管资本要求中的地位。第十二章：量化交易策略与绩效归因本章探讨了如何利用前述模型开发量化策略。讨论了基于协整关系的统计套利策略的构建与检验。最后，系统介绍了绩效归因（Performance Attribution）的方法，特别是如何分解投资组合的超额收益，区分是由于择时、选股还是基于特定风险因子的暴露所致，这对于评估基金经理的表现至关重要。 --- 适用读者群：金融工程、数量金融、经济学（计量方向）的高年级本科生及研究生；在投资银行、资产管理公司、量化对冲基金工作的分析师和风险管理人员。技术要求：读者应具备微积分、线性代数和基础概率论的知识。本书的计量部分涉及一定的统计软件操作（如 R 或 Python 实践），但侧重于模型背后的经济直觉和数学原理推导。