具体描述
内容简介
《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》以资产定价为主线，讲述了两种资产定价方法：无套利定价和均衡定价；讲述了各种资产定价的模型：债券定价模型，以股票为代表的风险资产的定价模型、金融衍生产品定价模型、期权定价模型，并按难易程度，首先讲述单期定价模型，然后讲述跨期定价模型。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》还介绍了MM理论以及行为金融学。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》适用于经济、管理类专业的本科生、硕士生教学，也适用于理工科专业学生的选修课，还可供从事金融工作的人员参考。
目录
第1章 期望效用函数理论与单期定价模型1.1 序数效用函数
1.1.1 偏好关系
1.1.2 字典序
1.1.3 效用函数
1.1.4 偏好关系的三条重要性质
1.1.5 序数效用函数存在定理
1.2 期望效用函数
1.2.1 彩票及其运算
1.2.2 彩票集合上的偏好关系
1.2.3 基数效用函数存在定理
1.2.4 vonNenmann-Morgenstern效用函数
1.2.5 伯瑞特率
1.3 投资者的风险类型及风险度量
1.3.1 投资者的风险类型
1.3.2 马科维茨风险溢价
1.3.3 阿罗-伯瑞特（Arrow-Pratt）绝对风险厌恶函数
1.3.4 双曲绝对风险厌恶类函数（HARA）
1.4 均值方差效用函数
1.4.1 资产的收益率
1.4.2 均值方差效用函数
1.5 随机占优
1.5.1 随机占优准则（SD准则）
1.5.2 一阶随机占优
1.5.3 二阶随机占优
1.6 单期无套利资产定价模型
1.6.1 单期确定性无套利定价模型
1.6.2 单期不确定性无套利定价模型
1.7 单期不确定性均衡定价模型
1.7.1 均衡定价与期望效用最大化准则
1.7.2 阿罗-德布鲁（Arrow-Debereul）证券
1.7.3 多资产有限状态情况下的均衡定价模型
1.7.4 均衡定价与无套利定价
习题1
第2章 固定收益证券
2.1 货币的时间价值
2.1.1 终值
2.1.2 现值与贴现
2.1.3 多重现金流
2.1.4 年金
2.2 债券及其期限结构
2.2.1 债券的定义和要素
2.2.2 债券的风险
2.2.3 债券的收益率及其计算
2.2.4 债券的收益率曲线
2.3 债券定价
2.3.1 债券定价的原则
2.3.2 影响债券定价的因素
2.3.3 债券定价
2.4 价格波动的测度——久期
2.4.1 久期及其计算
2.4.2 债券价格波动的特征
2.4.3 债券价格波动的测量
2.4.4 债券组合的久期
2.4.5 利用久期免疫
2.5 价格波动率的测度——凸度
2.5.1 凸度及其计算
2.5.2 凸度在价格波动测度中的作用
2.5.3 凸度与价格变化幅度
2.5.4 凸度的特性
2.5.5 凸度的近似计算
习题2
第3章 均值方差分析与资本资产定价模型（CAPM）
3.1 两种证券投资组合的均值-方差
3.1.1 投资组合
3.1.2 联合线
3.1.3 两种投资组合均值-方差分析
3.2 均值-方差分析及两基金分离定理
……
第4章 套利定价理论（APT）
第5章 期权定价理论
第6章 多期无套利资产定价模型
第7章 公司资本结构与MM理论
第8章 连续时间消费资本资产定价模型
第9章 行为金融学简介
前言/序言
用户评价
这本书的出版，对于金融工程领域的研究者和实践者来说，无疑是一次重要的理论更新。我是一名长期从事量化投资策略研发的分析师，每天都要面对各种复杂的金融数据和模型。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》在这一方面为我提供了极大的帮助。书中对随机过程在资产定价中的应用，特别是布朗运动、伊藤引理等核心概念的讲解，让我对金融市场的随机性有了更深刻的认识。我非常欣赏书中关于对数正态分布假设以及其在资产价格模型中的局限性分析，这让我对模型的适用性有了更审慎的考量。书中对各种衍生品定价模型，如二叉树模型、Black-Scholes模型、赫斯顿模型等的介绍，不仅仅停留在数学推导，更重要的是探讨了它们在不同市场环境下的适用性和局限性。我曾经在构建一个复杂的期权交易策略时，书中关于Delta-Gamma对冲的讲解，为我提供了重要的理论依据。此外，第二版中对高频交易和微观市场结构模型在资产定价中的应用，也让我眼前一亮。我一直认为，理解金融市场的微观结构是构建有效交易策略的关键，而本书的最新内容恰好弥补了这一方面的不足。总之，这本书是一部具有前瞻性和实践指导意义的力作，它将帮助我们更好地理解和应对金融市场的复杂性。
评分坦白说，我当初是被这本书的“数理金融”这个词吸引过来的，因为我对资产定价的数学模型一直有着浓厚的兴趣，但又苦于找不到一本既能深入讲解数学原理，又不失金融市场实操性的著作。而《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》完美地满足了我的需求。这本书的数学严谨性毋庸置疑，但它并没有让数学成为阻碍理解的鸿沟。作者通过清晰的逻辑推导和生动的图示，将抽象的数学概念转化为金融世界的语言。我印象特别深刻的是，书中在介绍期权定价模型时，不仅详细讲解了Black-Scholes公式的推导过程，还深入剖析了其背后的无套利原理和风险中性测度，这让我第一次真正理解了期权定价的精髓。书中对不同定价模型的优缺点分析，以及它们在应对不同市场风险时的表现，也给出了非常客观的评价。我曾尝试过一些介绍期权定价的书籍，但都停留在公式的应用层面，而这本书则让我看到了更深层次的理论支撑。第二版的内容更新，特别是关于高频交易和微观结构模型在资产定价中的应用，也让我受益匪浅。我一直认为，金融市场日新月异，传统的定价模型需要不断地更新和完善，而这本书恰恰能帮助我们把握这些前沿动态。总而言之，这本书是理论与实践相结合的典范，它不仅能提升你的理论认知，更能为你未来的量化金融研究和实践打下坚实的基础。
评分这本书是一部内容详实、逻辑严谨的数理金融经典之作。我是一名在学术界长期从事金融计量经济学研究的学者，在阅读《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》的过程中，我深受启发。书中对金融时间序列模型的深入剖析，如ARIMA模型、GARCH模型等，以及它们在资产价格波动性建模中的应用，为我的研究提供了重要的理论基础。我特别欣赏书中关于模型检验和选择方法的详细介绍，这对于确保计量模型的可靠性和有效性至关重要。书中还对面板数据模型在资产定价中的应用进行了探讨，这对于分析跨国公司股票定价和宏观经济因素对资产价格的影响非常有价值。此外，第二版中对大数据和文本挖掘技术在资产定价中的应用的介绍，也让我看到了新的研究方向。我一直认为，金融计量经济学需要不断吸收新的技术和方法，以应对日益复杂的金融市场。这本书的最新内容，恰好反映了这一趋势。总而言之，这本书是金融计量经济学研究者不可多得的参考资料，它能够帮助我们更深入地理解资产定价的计量模型，并为未来的研究提供新的思路和方向。
评分这本书简直是为那些渴望真正理解资产定价“为什么”和“怎么做”的读者量身打造的。我是一名初入金融建模领域的在读博士生，在接触这本书之前，我常常在各种模型之间感到迷茫，不知道它们的根源和相互关系。而《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》就像一本百科全书，将资产定价的脉络梳理得一清二楚。书中不仅仅罗列了各种模型，更重要的是，它深入探讨了这些模型产生的经济学背景、数学基础以及它们所依赖的关键假设。我特别喜欢书中关于状态空间模型和卡尔曼滤波在资产定价中应用的章节，这部分内容在许多教材中都鲜有涉及，但其在处理非观测状态和时间序列数据上的强大能力，对于构建更贴近现实的资产定价模型非常有帮助。书中对离散时间和连续时间模型的切换，以及它们在不同市场环境下的适用性，也进行了详细的比较和分析。我记得在研究某个特定资产组合的风险管理问题时，书中提出的基于风险中性定价的框架，让我茅塞顿开，找到了解决问题的关键思路。此外，作者在书中还引入了大量的参考文献，方便读者进一步深入研究。阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的导师对话，他不仅传授知识，更重要的是引导你独立思考，让你能够融会贯通，举一反三。我强烈推荐这本书给任何希望在量化金融领域有所建树的从业者和学生，它绝对是你投资组合中不可或缺的珍藏。
评分作为一名对新兴技术在金融领域应用充满兴趣的投资者，我一直在关注机器学习和人工智能在资产定价中的潜力。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》这本书，在这方面给了我惊喜。虽然本书的核心仍然是传统的数理金融模型，但第二版中新增的章节，对机器学习在资产定价中的应用进行了探讨，让我看到了金融理论的最新发展方向。书中对神经网络、支持向量机等机器学习算法在股票价格预测和风险因子识别中的应用，提供了一些初步的见解。我尤其对书中关于深度学习在处理非结构化金融数据，如新闻文本和社交媒体情绪分析，以辅助资产定价的讨论感到兴奋。我一直认为，传统的量化模型往往依赖于结构化的时间序列数据，而忽略了大量非结构化数据所蕴含的信息。这本书的最新内容，恰恰指出了这一研究方向的可能性。虽然机器学习在资产定价中的应用仍处于早期阶段，但本书的介绍为我们提供了一个窥探未来的窗口。我期待未来能看到更多将传统金融理论与新兴技术相结合的研究成果。这本书为我打开了新的思路，让我对资产定价的未来发展充满了期待。
评分我是一名对资产定价充满好奇心的金融学本科生，在学习过程中，我常常觉得课本上的理论过于碎片化，缺乏系统性和深度。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》这本书，就像一座灯塔，为我指明了前进的方向。它以一种由浅入深、循序渐进的方式，将复杂的数理金融概念娓娓道来。书中从最基础的经济学原理出发，逐步构建起各类资产定价模型，这让我能够理解每一个模型是如何从基本假设中演变而来，而不是简单地记忆公式。我特别喜欢书中关于资产组合理论和有效市场假说的讨论，这为理解资产定价提供了宏观的框架。书中对CAPM模型的详细推导和解读，让我第一次真正理解了风险溢价的来源和资产收益的决定因素。此外，书中还引入了诸如跨期资产定价模型等更高级的概念，这让我对未来的学习有了更清晰的规划。我曾经在准备一个关于股票估值的课程报告时，书中提供的各种估值模型和其背后的理论支撑，给了我极大的启发。这本书的优点在于，它并没有因为数学的严谨性而牺牲可读性，作者善于用生动的语言和直观的例子来解释复杂的概念，使得即使是数学基础相对薄弱的学生，也能从中获得深刻的理解。它为我打开了通往数理金融世界的大门，让我对这个领域充满了探索的兴趣。
评分作为一名深耕金融领域多年的研究者，我一直在寻找能够真正触及资产定价核心的著作，而《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》的出现，无疑为我打开了新的视野。这本书并非那种浅尝辄止的科普读物，也不是单纯的数学公式堆砌，它以一种近乎严谨的姿态，带领读者一层层剥开资产定价的复杂面纱。我尤其欣赏书中对理论模型构建的细致入微的阐述，从最基础的经济学假设出发，如何一步步推导出诸如CAPM、APT、Black-Scholes模型等经典资产定价框架，这对于理解模型背后的逻辑和局限性至关重要。书中对模型参数的敏感性分析，以及如何将其应用于实际市场数据的检验，都给出了非常深刻的见解。我曾尝试过许多其他书籍，但往往在理论深度上有所欠缺，或者在数学推导上过于跳跃，让初学者望而却步。而这本书的优点在于，它在保证理论严谨性的同时，通过大量的图表和实例，使得抽象的数学模型变得更加直观易懂。即使是一些非常复杂的偏微分方程，书中也提供了详细的推导过程和几何解释，帮助读者理解其物理意义和金融含义。此外，第二版在内容上进行了更新和扩展，加入了近年来金融市场发展的新理论和新模型，这对于紧跟学术前沿的研究者来说，无疑是一大福音。我尤其关注书中关于行为金融学在资产定价中应用的章节，这部分内容虽然尚在发展之中，但作者的分析已经触及到了市场的非理性因素对资产价格的潜在影响，为我们理解市场波动提供了新的视角。这本书的深度和广度，让我受益匪浅，也让我对资产定价这一核心问题有了更深刻的认识。
评分作为一名金融学领域的退休教授，我对资产定价的演进史有着深刻的体会。从早期基于效用理论的定价模型，到后来的无套利定价理论，再到如今融合了行为金融学和机器学习的新兴模型，《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》这本书，如同一部详尽的学术史书，将这些演变过程清晰地呈现出来。我特别欣赏书中对资产定价理论发展脉络的梳理，从早期CAPM模型的提出，到APT模型的推广，再到后来的动态随机一般均衡（DSGE）模型在宏观金融中的应用，作者都进行了深入的剖析。书中对无套利定价原理的阐述，更是为理解现代金融衍生品定价奠定了坚实的基础。我曾多次在课堂上向学生强调，理解资产定价的理论演进，对于把握金融市场的未来发展趋势至关重要。这本书在这方面提供了极佳的参考。第二版中对行为金融学在资产定价中的应用的讨论，也让我看到了理论的最新进展。虽然行为金融学尚在发展之中，但其对市场非理性因素的关注，为我们理解市场泡沫和投资者行为提供了新的视角。这本书的深度和广度，足以满足任何对资产定价有深入研究需求读者的期望。
评分作为一名金融工程领域的资深从业者，我经常需要面对复杂的金融产品定价和风险管理问题。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》这本书，为我提供了宝贵的理论支持和实践指导。书中对各种衍生品定价模型，如瓦尔法特模型、赫斯顿模型等的详细阐述，让我对这些模型有了更清晰的认识，也为我选择和构建适合特定产品需求的定价模型提供了依据。我尤其欣赏书中关于风险中性定价和实值定价的比较分析，这对于理解不同定价框架下的模型差异和适用范围至关重要。书中对蒙特卡洛模拟在复杂衍生品定价中的应用，也给出了非常详尽的介绍和案例分析，这对于我实际工作中遇到的非线性、非解析解模型非常有借鉴意义。我还注意到书中对模型校准和参数估计的讨论，这部分内容往往是理论模型落地的关键瓶颈，而本书的分析为我们提供了实用的解决方案。书中还探讨了利率模型、信用风险模型等，这些都是资产定价中不可或缺的重要组成部分。我曾经在工作中遇到过一个复杂的信用衍生品定价难题，通过阅读本书中关于信用风险传递机制的阐述，我找到了解决问题的关键思路。总的来说，这本书不仅仅是理论的集合，更是解决实际金融问题的智慧宝库，它能够帮助我们更深入地理解金融市场的运作机制，更有效地进行金融产品的定价和风险管理。
评分我是一名金融机构的风险管理部门主管，日常工作中需要对各种金融产品的风险进行量化和评估。《数量经济学系列丛书·数理金融：资产定价的原理与模型（第2版）》这本书，为我提供了系统性的理论框架和实用的工具。书中对VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量指标的深入讲解，以及它们在不同资产类别和投资组合中的应用，为我的风险评估工作提供了重要的指导。我特别欣赏书中对信用风险模型的分析，如Jarrow-Turnbull模型和KMV模型，这对于我理解和评估银行贷款和债券的信用风险非常有帮助。书中对利率风险的建模，也让我对如何管理和对冲利率波动风险有了更清晰的认识。此外，第二版中关于系统性风险和传染效应的研究，也引起了我极大的关注。在当前全球金融市场高度关联的背景下，理解和防范系统性风险至关重要。这本书为我们提供了量化分析系统性风险的工具和方法。我曾经在评估一个大型投资组合的风险时，书中关于风险分解和因素模型的讲解，帮助我识别了组合中的关键风险来源，并采取了有效的风险管理措施。总而言之，这本书是风险管理从业者不可多得的宝贵财富，它能够帮助我们更科学、更有效地管理金融风险。
评分好
评分给同事买的，他说很好的书
评分是正版的，质量很好，信赖京东
评分好
评分有价值，专业书籍，对建模有意义
评分还没看，不过质量不错，送货也快，送货员态度也还行，基本满意。
评分质量不错?！
评分好
评分就是有点薄，可以一读！
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