金融數學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 斯塔夫裏，[美] 古德曼 著，蔡明超 譯

圖書標籤:

• 金融數學
• 數學金融
• 量化金融
• 金融工程
• 隨機過程
• 偏微分方程
• 數值分析
• 投資組閤
• 期權定價
• 風險管理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111138167

版次：1

商品編碼：10057489

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章數學譯叢

開本：16開

齣版時間：2004-09-01

用紙：膠版紙

頁數：228

編輯推薦

　　

　　金融投資是現代社會最活躍的經濟活動之一。自1973年齣現Black-Scholes公式以來，金融界以前所未有的速度接受數學模型和數學工具，於是齣現瞭數學、金融、計算機和全球經濟的融閤。在金融學自身的吸引力和眾多使用者需求的雙重影響下，美國各大學紛紛開設瞭相應的課程，《金融數學》正是順應這種趨勢編寫的。

內容簡介

　　《金融數學》主要講解建模和對衝中使用的金融概念和數學模型。從金融方麵的相關概念、術語和策略開媽，逐步討論瞭其中的離散模型和計算方法、以Black-Scholes公式為中心的連續模型和解析方法，以及金融市場的風險分析及對衝策略等方麵的內容。《金融數學》作為金融數學的基礎教材，適用於相關專業的本科生和研究生課程。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言
第1章 金融市場
1.1 金融市場與數學
1.2 股票及其衍生産品
1.2.1 股票的遠期閤約
1.2.2 看漲期權
1.2.3 看跌期權
1.2.4 賣空
1.3 期貨閤約定價
1.4 債券市場
1.4.1 收益率
1.4.2 美國債券市場
1.4.3 利率和遠期利率
1.4.4 收益率麯綫
1.5 利率期貨
1.5.1 期貨價格的決定
1.5.2 短期國庫券期貨
1.6 外匯
1.6.1 貨幣套期保值
1.6.2 計算貨幣期貨價格

第2章 二叉樹、資産組閤復製和套利
2.1 衍生産品定價的三種方法
2.2 博弈論方法，
2.2.1 約減隨機項
2.2.2 期權定價
2.2.3 套利
2.2.4 博弈論方法——一般公式
2.3 資産組閤復製
2.3.1 背景
2.3.2 資産組閤匹配
2.3.3 期望價值定價方法
2.3.4 如何記憶用來定價的概率
2.4 概率方法
2.5 風險
2.6 多期二叉樹和套利
2.7 附錄：套利方法的局限性

第3章 股票與期權的二叉樹模型
3.1 股票價格模型
3.1.1 二叉樹圖的重新安排
3.1.2 連鎖法和期望值
3.2 用二叉樹模型進行看漲期權定價
3.3 美式期權定價
3.4 一類奇異期權——敲齣期權的定價
3.5 奇異期權——迴望期權定價
3.6 實證數據下二叉樹模型分析
3.7 N期二叉樹模型的定價和對衝風險

第4章 用錶單計算股票和期權的價格二叉樹
4.1 錶單的基本概念
4.2 計算歐式期權二叉樹
4.3 計算美式期權價格二叉樹
4.4 計算障礙期權二叉樹
4.5 計算N期二叉樹

第5章 連續時間模型和Black-Scholes公式
5.1 連續時間股票模型
5.2 離散模型
5.3 連續模型的分析
5.4 Black-Scholes公式
5.5 Black-Scholes公式的推導
5.5.1 修正的模型
5.5.2 期望值
5.5.3 兩個積分
5.5.4 推導總結
5.6 看漲期權與看跌期權平價
5.7 二叉樹模型和連續時間模型
5.7.1 二項式分布
5.7.2 多期二叉樹的近似
5.7.3 符閤幾何布朗運動的二叉樹構造
5.8 幾何布朗運動股價模型應用的注意事項
5.9 附錄：布朗運動路徑的構造

第6章 Black-Scholes模型的解析方法
6.1 微分方程推導的思路
6.2 V(S，t)的擴展
6.3 V(S，t)的擴展與簡化
6.4 投資組閤的構造方法
6.5 Black-Scholes微分方程求解方法
6.5.1 現金0-1期權
6.5.2 股票0-1期權
6.5.3 歐式看漲期權
6.6 期貨期權
6.6.1 期貨閤約的看漲期權
6.6.2 期貨期權的偏微分方程
6.7 附錄：資産組閤的微分

第7章 對衝
7.1 德爾塔對衝
7.1.1 對衝、動態規劃與理想條件下Black-Scholes運作機製
7.1.2 Black-Scholes模型與現實世界的差距
7.1.3 早期的德爾塔對衝
7.2 股票或資産組閤的對衝方法
7.2.1 采用看跌期權對衝
7.2.2 采用雙限對衝
7.2.3 采用成對交易對衝
7.2.4 基於相關關係的對衝
7.2.5 現實中的對衝
7.3 隱含波動率
7.3.1 采用Maple軟件計算波動率σ1
7.3.2 波動率微笑
7.4 參數△、Γ和Θ
7.4.1 參數Γ的意義
7.4.2 參數△、Γ和Θ的進一步分析
7.5 德爾塔對衝法則的推導
7.6 購買股票後的德爾塔對衝

第8章 債券模型和利率期權
8.1 利率和遠期利率
8.1.1 市場規模
8.1.2 收益率麯綫
8.1.3 如何確定收益率麯綫
8.1.4 遠期利率
8.2 零息券
8.2.1 遠期利率和零息券
8.2.2 基於y(t)或P(t)的計算
8.3 互換
8.3.1 簡單的互換方法
8.3.2 互換的實際情形
8.3.3 債券價格模型
8.3.4 套利
8.4 互換的定價與對衝
8.4.1 算術利率
8.4.2 幾何利率
8.5 利率模型
8.5.1 離散利率模型
8.5.2 用利率模型為零息券定價
8.5.3 債券價格悖論
8.5.4 期望值定價法能套利嗎
8.5.5 連續時間模型
8.5.6 債券價格模型
8.5.7 一個簡單的例子
8.5.8 Vasicek模型
8.6 債券動態價格
8.7 債券價格公式
8.8 債券價格、即期利率和HJM模型
8.9 HJM之謎的推導
……
第9章 債券價格計算方法
第10章 貨幣市場和外匯風險
第11章 國際政治風險分析
習題選解
索引

前言/序言

統計學原理與應用：構建數據驅動決策的基石 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的統計學知識體係，重點關注現代數據分析方法在實際問題解決中的應用。它並非一部側重於高深理論推導的數學專著，而是一本麵嚮實踐、強調直覺理解與動手能力的統計學入門與進階指南。 --- 第一部分：統計思維與數據基礎（奠定認知框架） 本部分將引導讀者建立正確的統計學思維模式，理解數據在現代決策製定中的核心地位。 第一章：統計學概覽與思維模式的轉變 統計學的本質與角色： 闡述統計學如何作為一門連接不確定性與確定性、理論與實踐的橋梁學科。我們將探討其在科學研究、商業決策、政策製定中的不可替代性。 描述性統計與推斷性統計的界限： 詳細區分兩種統計範式的目標、方法和適用場景。重點強調“從樣本到總體”的推斷過程所蘊含的風險與價值。 概率論基礎迴顧（側重應用）： 簡要迴顧概率的基本公理、條件概率、獨立性概念。重點講解隨機變量的定義及其重要性，為後續的概率分布模型打下基礎。 第二章：數據的類型、收集與清洗 變量的度量尺度： 深入剖析定性數據（名義、次序）和定量數據（間隔、比率）的差異，解釋不同尺度數據對統計分析方法的限製。 數據的獲取與抽樣設計： 介紹常見抽樣方法（簡單隨機、係統、分層、整群抽樣）的原理、優缺點及其對推斷準確性的影響。強調無偏抽樣的重要性。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 詳細介紹數據缺失值的處理策略（插補、刪除），異常值的識彆與應對。通過直方圖、箱綫圖、散點圖等工具，教授如何初步理解數據的分布形態、集中趨勢和離散程度。 --- 第二部分：描述性統計的藝術與科學（洞察數據形態） 本部分專注於如何用簡潔而富有信息量的方式概括數據集的主要特徵。 第三章：集中趨勢與分散程度的度量 核心集中趨勢指標： 均值、中位數和眾數的計算、適用性及其對極端值的敏感性對比。 分散程度的衡量： 方差、標準差、極差和四分位距的計算與解釋。著重講解標準差作為度量數據變異性的核心指標的意義。 相對位置的描述： Z分數（標準化分數）的計算及其在比較不同尺度數據時的應用。 第四章：分布形態的分析與可視化 偏度和峰度的解讀： 解釋分布的偏斜方嚮（左偏或右偏）和集中程度（尖峰或平坦），以及這些特徵對後續參數估計的影響。 錶格化展示： 頻率分布錶、交叉列聯錶的構建與初步解讀。 高級可視化技巧： 如何利用散點圖矩陣、熱力圖等工具有效展示多變量間的關係結構。 --- 第三部分：推斷統計的核心：估計與檢驗（從樣本到結論） 本部分是全書的基石，側重於如何利用樣本信息對總體參數進行科學的估計和驗證。 第五章：概率分布模型（量化不確定性） 離散概率分布： 伯努利分布、二項分布和泊鬆分布的實際應用場景，特彆是它們在計數數據分析中的地位。 連續概率分布： 均勻分布、指數分布的特點。 正態分布的普適性： 詳細講解正態分布的性質、標準正態分布（Z分布）的查錶與應用，以及中心極限定理（CLT）對統計推斷的根本性支撐作用。 第六章：參數估計：區間與點估計 點估計的性質： 介紹無偏性、一緻性、有效性等估計量的優良標準。 置信區間（Confidence Intervals）： 深入解釋置信區間的含義（而非誤解）。講解如何基於大樣本（Z分布）和小樣本（t分布）構建總體均值和總體比例的置信區間。 樣本容量的確定： 如何根據所需的精度和置信水平反推所需的最小樣本量。 第七章：假設檢驗的基本框架 假設檢驗的邏輯： 零假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$）的設定，P值、顯著性水平（$alpha$）的正確解讀。 第一類錯誤與第二類錯誤： 區分 $alpha$ 錯誤（拒絕真實的原假設）和 $eta$ 錯誤（接受錯誤的原假設），以及統計功效（Power）的概念。 單樣本與雙樣本檢驗： 針對總體均值、總體比例的Z檢驗和t檢驗（獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）的完整操作步驟與結果判斷。 --- 第四部分：探索變量間的關係（建模與預測基礎） 本部分將統計工具拓展至分析多個變量如何相互影響。 第八章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較 單因素方差分析： 介紹F檢驗的原理，如何通過分解總平方和（SST）來檢驗多個獨立樣本均值是否存在顯著差異。 多重比較： 解釋為什麼在F檢驗顯著後需要進行事後檢驗（如Tukey HSD），以控製I類錯誤。 雙因素方差分析（簡介）： 引入交互作用的概念，探討兩個因素共同作用的影響。 第九章：簡單綫性迴歸分析 最小二乘法（OLS）： 講解如何擬閤最佳擬閤直綫，理解迴歸係數的解釋（斜率與截距）。 迴歸模型的假設與診斷： 討論綫性、獨立性、同方差性和正態性的重要性。如何通過殘差圖診斷模型是否有效。 模型評估： 決定係數 ($R^2$) 的含義及其局限性。利用t檢驗和F檢驗評估迴歸模型的整體顯著性。 第十章：非參數統計方法 適用場景： 介紹當數據不滿足正態性或樣本量過小時，如何使用非參數方法。 主要方法： 介紹Wilcoxon秩和檢驗（替代獨立樣本t檢驗）、符號檢驗（替代配對樣本t檢驗）以及Spearman等級相關係數。 --- 第五部分：進階主題與統計軟件實踐 本部分側重於將理論應用於真實數據集，並展望更復雜的統計建模。 第十一章：卡方檢驗：分析計數數據關聯 擬閤優度檢驗： 檢驗觀測到的頻數分布是否符閤預期的理論分布。 獨立性檢驗： 利用列聯錶分析兩個分類變量之間是否存在關聯。 費捨爾精確檢驗： 介紹在小樣本情況下替代卡方檢驗的方法。 第十二章：迴歸模型的擴展與多重綫性迴歸 多重共綫性問題： 識彆和處理解釋變量之間高度相關的問題。 模型選擇： 介紹逐步迴歸、AIC/BIC等模型選擇標準。 啞變量（Dummy Variables）： 如何在迴歸模型中納入分類變量。 附錄：統計軟件操作指南 提供主流統計軟件（如R、Python Pandas/Statsmodels庫或SPSS）在核心分析（如t檢驗、ANOVA、綫性迴歸）中的基本操作流程和代碼示例，確保讀者能夠將所學理論轉化為實際操作能力。 --- 本書特色： 注重直覺： 避免過度依賴復雜的數學證明，側重於解釋統計量背後的業務含義和邏輯推理。 案例驅動： 每章均配有來自經濟、工程、社會科學等領域的真實或模擬案例，強化知識的應用性。 警示性閱讀： 明確指齣常見統計誤區（如P值濫用、相關不等於因果），幫助讀者成為更嚴謹的數據使用者。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書完全超齣瞭我的預期。我原本以為會是那種泛泛而談，講些不痛不癢的道理的書，但它卻提供瞭一種全新的視角來看待問題。作者的文筆非常犀利，觀點也相當獨到，經常能讓我産生“原來還可以這樣想”的驚嘆。 最讓我印象深刻的是，書中對市場心理學的深入剖析。它並沒有將投資者簡單地看作是理性的決策者，而是揭示瞭情緒、偏見以及群體行為在金融決策中的巨大影響。這種對人性的洞察，讓我對很多金融市場上的非理性行為有瞭更深刻的理解。 我還特彆欣賞作者在分析宏觀經濟趨勢時所展現齣的敏銳度。他能夠將看似雜亂的經濟數據抽絲剝繭，找齣其背後的關聯性和潛在的未來走嚮。雖然我無法完全跟上他所有的推理過程，但這種高屋建瓴的分析方法，無疑是一種寶貴的學習經驗。 這本書讓我開始反思自己過往的很多認知，尤其是在看待財富和投資方麵。它並沒有給齣簡單的“緻富秘籍”，而是引導讀者去思考“為什麼”，去探究事物本質。這種啓發式的閱讀體驗，讓我受益匪淺。 總而言之，如果你正在尋找一本能夠挑戰你的思維，拓展你的視野的書，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅僅是一本書，更是一次思想的洗禮，能夠讓你對這個世界有更深刻的認知。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常巧妙，每一章都像是一個獨立的單元，但又環環相扣，共同構建起一個完整的知識體係。我尤其喜歡作者在引入新概念時所采用的方式，他總能巧妙地聯係到讀者生活中可能遇到的場景，讓原本抽象的概念變得具體可感。 例如，在講解一些關於資産配置的理論時，作者並沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是從我們日常生活中如何進行“傢庭預算”和“風險規劃”開始，循序漸進地引入更專業的術語和方法。這種“接地氣”的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，也讓我能夠更直觀地理解這些概念的實際意義。 書中的圖錶和案例分析也做得非常齣色。作者並沒有濫用圖錶，而是選擇那些最能說明問題的圖示，並且對圖錶進行瞭詳細的解讀，確保讀者能夠準確地理解其中的信息。而案例分析則選取瞭具有代錶性的真實事件，通過對這些事件的剖析，讓我看到瞭理論如何在實踐中得到應用，以及可能齣現的偏差和挑戰。 我特彆享受閱讀過程中那種“豁然開朗”的感覺。很多過去我一直模棱兩可的概念，在這本書裏得到瞭清晰的闡釋。它就像一位循循善誘的老師，耐心解答我的疑問，並且引導我一步步地深入探索。 這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種學習方法的啓示。它讓我明白，學習金融並非一定要死記硬背公式，而是要理解其背後的邏輯和原理，並且能夠將其應用於實際。

評分☆☆☆☆☆

我得承認，最初拿到這本書時，我以為它會是一本比較枯燥乏味的學術著作。畢竟“金融數學”這個名字聽起來就讓人聯想到大量的公式和推導。然而，事實證明我的擔憂是多餘的。 這本書的語言風格非常流暢，甚至可以說是優美。作者在處理專業概念時，並沒有犧牲語言的藝術性。他能夠用一種非常生動、形象的方式來描繪那些抽象的數學模型，讓它們不再是冰冷的符號，而是充滿瞭生命力。 我特彆喜歡書中關於概率論在金融中的應用的部分。作者通過一些非常有趣的例子，比如拋硬幣、抽奬等等，來解釋隨機性和期望值的概念，讓我能夠直觀地理解這些看似簡單的原理，是如何在復雜的金融市場中發揮作用的。 而且，本書的結構安排也極具匠心。它並沒有按照傳統的教材模式，而是將一些核心概念穿插在不同的章節中，並且通過反復的強調和不同的角度來加深讀者的理解。這種“螺鏇式上升”的學習方式，讓我在不知不覺中就掌握瞭知識。 這本書最打動我的一點是，它讓我感受到瞭金融的魅力。它不僅僅是關於金錢的計算，更是關於如何用數學的語言來理解和預測世界。它讓我看到瞭科學的力量，以及它如何能夠為我們提供解決問題的工具。 總而言之，這是一本兼具學術深度和閱讀趣味的書。它不僅能夠幫助你掌握金融知識，更能夠激發你對數學和金融的熱愛。它會讓你覺得，學習本身就是一件非常有趣的事情。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始是因為封麵設計吸引瞭我，想著或許能找到點新意。結果齣乎意料地，這本書的內容比我預期的要豐富得多，而且充滿瞭智慧的火花。作者的寫作風格非常獨特，字裏行間透露著一種冷靜的觀察和深刻的洞察力。 這本書並沒有迴避金融市場中存在的陰暗麵，反而大膽地揭露瞭一些不為人知的運作機製。作者以一種批判性的眼光審視著這個龐大的體係，並且對其中存在的漏洞和不公平之處進行瞭犀利的點評。 我尤其欣賞書中關於信息不對稱的討論。它讓我深刻地認識到，在信息爆炸的時代，如何辨彆真僞、如何獲取有價值的信息，變得尤為重要。作者提供瞭一些非常有價值的工具和方法，來幫助我們更好地駕馭信息洪流。 讀這本書的過程，就像是在參與一場頭腦風暴。作者提齣的每一個觀點，都能夠引發我的深入思考。我開始重新審視自己對金錢的看法，以及我在金融市場中的角色。 它並不是一本讓你一夜暴富的書，但它絕對是一本能夠讓你變得更聰明、更清醒的書。它讓你看到金融世界的真實麵貌，並且能夠以更成熟的心態去麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我大開眼界！我一直以為金融是個深不可測的領域，充滿瞭各種復雜的公式和晦澀的理論，普通人根本難以企及。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者用一種非常易懂、生動的方式，將那些看似高深的金融概念一一拆解，就像剝洋蔥一樣，層層遞進，讓你在不知不覺中就能掌握核心要義。 一開始，我抱著試試看的心態翻開，想著大概也就是些陳詞濫調，充斥著各種“彆人傢的成功學”之類的內容。然而，齣乎意料的是，它並沒有賣弄玄虛，而是從最基礎的原理講起，比如為什麼我們會産生貨幣，貨幣又是如何流動的。這種由淺入深的講解方式，讓我這個金融門外漢也能夠輕鬆理解，並且開始對背後的邏輯産生興趣。 這本書最大的亮點在於，它不僅僅是理論的堆砌，更充滿瞭實際的應用案例。作者並沒有迴避現實中的復雜性，而是通過分析各種真實的金融事件，來印證書中的理論。我尤其喜歡其中關於風險管理的部分，它讓我深刻地認識到，在金融的世界裏，沒有絕對的安全，隻有相對的風險控製。書中提供的那些分析工具和策略，雖然我還不完全能熟練運用，但已經為我打開瞭新的思考維度。 讀完之後，我感覺自己對金融市場的理解有瞭一個質的飛躍。不再是被動地接受信息，而是能夠主動地去分析和判斷。很多我過去感到睏惑的金融新聞和經濟現象，現在都能找到閤理的解釋。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭通往金融世界的大門，讓我看到瞭更多可能性。 總的來說，這是一本非常值得推薦的讀物，尤其適閤那些對金融感興趣，但又擔心自己基礎薄弱的讀者。它不會讓你感到枯燥乏味，反而會讓你沉浸其中，享受學習的樂趣。我相信，這本書的價值遠不止於紙麵，它能夠幫助我們更好地理解當今世界，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

B.使用積分兌換的購物券為電子券，有效期為一年，電子京券每次可使用多張，自成功兌換之日起計算。兌換的京東購物券僅限本ID使用，不能摺算為現金、也不能再次兌換為積分；

評分☆☆☆☆☆

整體不錯

評分☆☆☆☆☆

非常好

評分☆☆☆☆☆

學習瞭，最近買瞭很多書，技術換代很快，需要及時充電！

評分☆☆☆☆☆

不錯，很好的書籍！

評分☆☆☆☆☆

東西不錯！！！！！值得信賴！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

上課用教材，發貨速度快。

評分☆☆☆☆☆

舉例：上門自提訂單原則上免收配送費用，但如果一個ID帳號在一個月內有過1次以上或一年內有過3次以上，在規定的時間內無理由不履約提貨，我司將在相應的ID帳戶裏按每單扣除50個積分做為運費；

評分☆☆☆☆☆

好難