金融中的計算方法（英文影印導讀版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 阿裏.赫薩 著

圖書標籤:

• 金融
• 計算方法
• 數學金融
• 金融工程
• 量化金融
• 英文教材
• 影印版
• 導讀
• 高等教育
• 金融模型

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111550785

版次：1

商品編碼：12033195

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外實用金融統計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：414

內容簡介

　　《金融中的計算方法（英文影印導讀版）》主要講述如何運用數值方法解決復雜函數方程。本書的第1部分描述瞭大量衍生品在各種模型中的定價方法，迴顧瞭不同市場下常見的資産模型建模過程，並對多種衍生品定價的數值逼近方法進行瞭實驗。這些方法包括轉換技術，諸如快速傅裏葉變換、分形快速傅裏葉變換、Fourier-cosine方法、鞍點法、擴散框架下的PDE以及帶跳的PIDE的有限差分方法以及濛特卡羅模擬等。第2部分側重於實際市場中衍生品定價的基本步驟。作者討論瞭如何通過調整模型參數使模型價格符閤市場價格，其中還涵蓋瞭各種濾波技術及其實現方法，並給齣過濾技術和參數估計的例子。本書為讀者準確模擬衍生品定價提供瞭有效的數值方法。 　　本書可作為金融工程專業高年級學生的教材，也可作為金融從業人員的參考書。

作者簡介

　　Ali Hirsa 哥倫比亞大學和紐約大學柯朗數學研究所教授，作者在教授研究生課程時積纍瞭豐富的經驗，同時作者在投資銀行和對衝基金的數量金融領域中也工作多年，有著豐富研究、交易經驗。

目錄

符號及縮寫清單xv
圖清單xvii
錶清單xxi
前言xxv
緻謝xxix
Ⅰ定價與估值1
1　隨機過程及風險中性定價3
1.1　特徵函數3
1.1.1　纍積分布函數的特徵函數4
1.1.2　隨機變量矩的特徵函數5
1.1.3　去中心化隨機變量的特徵函數5
1.1.4　Jensen不等式修正的計算6
1.1.5　對數鞅特徵函數的計算6
1.1.6　指數分布7
1.1.7　Gamma分布8
1.1.8　Lévy過程8
1.1.9　標準正態分布8
1.1.10　正態分布9
1.2　資産定價的隨機模型10
1.2.1　幾何布朗運動—Black-Scholes模型10
1.2.1.1　隨機微分方程10
1.2.1.2　Black-Scholes偏微分方程11
1.2.1.3　Log幾何布朗運動的特徵函數11
1.2.2　局部波動率模型—Derman模型和Kani模型11
1.2.2.1　隨機微分方程11
1.2.2.2　廣義Black-Scholes公式12
1.2.2.3　特徵函數12
1.2.3　隨機波動率下的幾何布朗運動—Heston模型12
1.2.3.1　Heston隨機波動率模型—隨機微分方程12
1.2.3.2　Heston模型—Log資産價格的特徵函數12
1.2.4　混閤模型—隨機局部波動率（SLV）模型18
1.2.5　帶均值迴歸的幾何布朗運動—Ornstein-Uhlenbeck過程19
1.2.5.1　Ornstein-Uhlenbeck過程—隨機微分方程19
1.2.5.2　Vasicek模型20
1.2.6　Cox-Ingersoll-Ross 模型21
1.2.6.1　隨機微分方程21
1.2.6.2　積分特徵函數21
1.2.7　Variance Gamma模型21
1.2.7.1　隨機微分方程22
1.2.7.2　特徵函數23
1.2.8　CGMY模型24
1.2.8.1　特徵函數25
1.2.9　正態逆高斯模型25
1.2.9.1　特徵函數25
1.2.10　帶隨機抵達（VGSA）的Variance Gamma模型25
1.2.10.1　隨機微分方程26
1.2.10.2　特徵函數26
1.3　不同測度下的衍生品定價27
1.3.1　風險中性測度下的資産定價27
1.3.2　概率測度變換28
1.3.3　遠期測度下的資産定價29
1.3.3.1　利率下限/上限定價30
1.3.4　互換測度下的定價31
1.4　衍生品的種類32
習題33
2　應用變換技術對衍生品定價35
2.1　應用傅裏葉變換對衍生品定價35
2.1.1　看漲期權定價36
2.1.2　看跌期權定價39
2.1.3　積分定價的評估41
2.1.3.1　數值積分41
2.1.3.2　快速傅裏葉變換42
2.1.4　快速傅裏葉變換的實現43
2.1.5　阻尼因子α43
2.2　分形快速傅裏葉變換47
2.2.1　分形快速傅裏葉變換的構造50
2.2.2　分形快速傅裏葉變換的實現52
2.3　應用Fourier-Cosine（COS）方法對衍生品定價54
2.3.1　COS方法55
2.3.1.1　任意函數的餘弦級數展式55
2.3.1.2　用特徵函數錶示餘弦級數的係數56
2.3.1.3　COS期權定價57
2.3.2　不同收益的COS期權定價法57
2.3.2.1　Vanilla期權的COS定價法58
2.3.2.2　數字期權的COS定價法59
2.3.3　COS方法的截斷區域59
2.3.4　COS方法的數值計算結果59
2.3.4.1　幾何布朗運動（GBM）59
2.3.4.2　Heston隨機波動率模型60
2.3.4.3　Variance Gamma（VG）模型61
2.3.4.4　CGMY模型62
2.4　路徑相關期權的Cosine定價法63
2.4.1　百慕大期權63
2.4.2　離散障礙期權65
2.4.2.1　數值計算—COS法與濛特卡羅法65
2.5　鞍點法66
2.5.1　廣義Lugannani-Rice近似67
2.5.2　期權定價的尾概率描述68
2.5.3　期權定價的Lugannani-Rice近似70
2.5.4　鞍點近似法的實現71
2.5.5　鞍點法的數值結果73
2.5.5.1　幾何布朗運動（GBM）73
2.5.5.2　Heston隨機波動率模型73
2.5.5.3　Variance Gamma模型74
2.5.5.4　CGMY模型75
2.6　應用傅裏葉變換的平方期權定價76
習題78
3　有限差分介紹83
3.1　泰勒展式83
3.2　有限差分法85
3.2.1　顯式差分離散化方法87
3.2.1.1　顯式差分的算法89
3.2.2　隱式差分離散化方法89
3.2.2.1　隱式差分的算法91
3.2.3　Crank-Nicolson離散化方法92
3.2.3.1　Crank-Nicolson的算法95
3.2.4　多步法96
3.2.4.1　多步法的算法98
3.3　穩定性分析99
3.3.1　顯式差分算法的穩定性102
3.3.2　隱式差分算法的穩定性103
3.3.3　Crank-Nicolson算法的穩定性103
3.3.4　多步法算法的穩定性104
3.4　有限差分的導數逼近：廣泛逼近104
3.5　矩陣方程的解法106
3.5.1　三對角綫矩陣的解法106
3.5.2　五對角綫矩陣的解法108
習題110
案例分析113
4　應用PDEs數值解的衍生品定價115
4.1　廣義Black-Scholes偏微分方程下的期權價格117
4.1.1　顯性離散化方法117
4.1.2　隱性離散化方法119
4.1.3　Crank-Nicolson離散化方法120
4.2　邊界條件及臨界點121
4.2.1　邊界條件的實現121
4.2.1.1　Dirichlet邊界條件122
4.2.1.2　Neumann邊界條件122
4.2.2　確定性跳躍條件的實現125
4.3　非均勻網格點126
4.3.1　坐標變換127
4.3.1.1　坐標變換後的Black-Scholes偏微分方程129
4.4　維度下降法130
4.5　擴散條件下路徑依賴的期權定價131
4.5.1　百慕大期權131
4.5.2　美式期權133
4.5.2.1　百慕大式逼近133
4.5.2.2　帶閤成分紅過程的Black-Scholes偏微分方程134
4.5.2.3　Brennan-Schwartz 算法135
4.5.3　障礙期權138
4.5.3.1　一次性敲齣障礙期權140
4.5.3.2　一次性敲入障礙期權141
4.5.3.3　雙重障礙期權141
4.6　正嚮偏微分方程141
4.6.1　Vanilla看漲期權142
4.6.2　下降敲齣看漲期權143
4.6.3　上漲敲齣看漲期權143
4.7　高維有限差分法146
4.7.1　Heston隨機波動率模型146
4.7.2　Heston偏微分方程下的期權定價148
4.7.2.1　邊界條件的實現153
4.7.3　交替方嚮隱式法（ADI）的算法156
4.7.3.1　Heston偏微分方程Craig-Sneyd算法的導數158
4.7.4　Heston偏微分方程161
4.7.5　數值結果及結論161
習題164
案例分析168
5　應用PIDEs數值解的衍生品定價171
5.1　PIDEs的數值解（一個廣義示例）171
5.1.1　PIDE的導數172
5.1.2　離散化176
5.1.3　積分項的估計178
5.1.4　微分方程180
5.1.4.1　Neunann邊界條件的實現183
5.2　美式期權184
5.2.1　Heaviside項—閤成分紅過程187
5.2.2　數值實驗188
5.3　Lévy 過程的PIDE解190
5.4　正嚮PIDEs191
5.4.1　美式期權191
5.4.2　下降敲齣和上漲敲齣看漲期權194
5.5　g1和g2的計算198
習題199
案例分析200
6　衍生品定價的模擬方法203
6.1　 隨機數的生成205
6.1.1　標準均勻分布205
6.2　各類分布樣本206
6.2.1　逆變換法206
6.2.2　接受-拒絕法208
6.2.2.1　應用接受-拒絕法生成標準正態分布隨機數211
6.2.2.2　應用接受-拒絕法生成泊鬆分布隨機數212
6.2.2.3　應用接受-拒絕法生成Gamma分布隨機數213
6.2.2.4　應用接受-拒絕法生成Beta分布隨機數213
6.2.3　單變量標準正態分布隨機數214
6.2.3.1　有理近似214
6.2.3.2　Box-Muller方法216
6.2.3.3　Marsaglia極方法217
6.2.4　多變量正態隨機數218
6.2.5　Cholesky分解 219
6.2.5.1　有特定相關性的多變量分布模擬220
6.3　依賴模型222
6.3.1　滿秩高斯Copula模型222
6.3.2　帶高斯分布的Variance Gamma錶示222
6.3.3　獨立Lévy過程的混閤綫性模型222
6.4　布朗橋223
6.5　濛特卡羅積分224
6.5.1　擬-濛特卡羅方法227
6.5.2　拉丁超立方體抽樣法228
6.6　隨機微分方程的數值積分228
6.6.1　Euler算法229
6.6.2　Milstein算法230
6.6.3　Runge-Kutta算法230
6.7　不同模型下的SDEs模擬231
6.7.1　幾何布朗運動231
6.7.2　Ornstein-Uhlenbeck過程232
6.7.3　CIR過程232
6.7.4　Heston隨機波動率模型232
6.7.4.1　完全截斷算法233
6.7.5　Variance Gamma過程234
6.7.6　帶隨機抵達（VGSA）的Variance Gamma過程236
6.8　輸齣/模擬 分析240
6.9　方差縮減技術241
6.9.1　控製變量法241
6.9.2　對偶變量法243
6.9.3　條件濛特卡羅法244
6.9.3.1　條件濛特卡羅法的算法245
6.9.4　重要性抽樣法247
6.9.4.1　應用重要性抽樣進行方差縮減248
6.9.5　分層抽樣法249
6.9.5.1　觀察與發現251
6.9.5.2　分層抽樣法的算法 251
6.9.6　一般隨機數253
習題254
Ⅱ 校準與估計259
7　模型校準261
7.1　校驗方法263
7.1.1　一般方法264
7.1.2　加權最小二乘法264
7.1.3　正則化校驗法264
7.2　單一資産模型的校準265
7.2.1　Black-Scholes 模型265
7.2.2　局部波動率模型266
7.2.2.1　歐式期權的正嚮偏微分方程267
7.2.2.2　局部波動率麵的構造268
7.2.3　不變方差彈性（CEV）模型271
7.2.4　Heston 隨機波動率模型272
7.2.5　混閤模型—隨機局部波動率（SLV）模型275
7.2.6　Variance Gamma模型276
6.2.7　CGMY模型277
7.2.8　帶隨機抵達的Variance Gamma模型277
7.2.9　Lévy過程281
7.3　利率模型282
7.3.1　短期利率模型285
7.3.1.1　Vasicek模型285
7.3.1.2　Vasicek模型下的價格互換287
7.3.1.3　替代的Vasicek模型校準288
7.3.1.4　CIR模型289
7.3.1.5　CIR模型下的價格互換292
7.3.1.6　替代的CIR模型校準293
7.3.1.7　Ho-Lee模型294
7.3.1.8　Hull-White（擴展的Vasicek）模型297
7.3.2　多因子短期利率模型297
7.3.2.1　多因子Vasicek模型298
7.3.2.2　多因子CIR模型298
7.3.2.3　CIR雙因子模型校準299
7.3.2.4　CIR雙因子模型下的價格互換299
7.3.2.5　替代的CIR雙因子模型校準300
7.3.2.6　發現302
7.3.3　仿射期限結構模型303
7.3.4　遠期利率模型（HJM）304
7.3.4.1　HJM模型的時間離散306
7.3.4.2　因子結構選擇307
7.3.5　LIBOR 市場模型307
7.4　信用衍生品模型308
7.5　模型風險309
7.6　優化及優化方法312
7.6.1　網格搜索313
7.6.2　Nelder-Mead單純形法314
7.6.3　遺傳算法315
7.6.4　Davidson，Fletcher及Powell（DFP）方法316
7.6.5　Powell法316
7.6.6　對綫性約束的輸入應用去約束優化317
7.6.7　有限製條件問題的信任域方法318
7.6.8　期望最大化（EM）算法319
7.7　摺現率麯綫的構造319
7.7.1　LIBOR收益率320
7.7.1.1　單一利率的摺現因子322
7.7.1.2　遠期利率的摺現因子322
7.7.1.3　互換利率的摺現因子322
7.7.2　收益率麯綫的構造323
7.7.2.1　麯綫短端的構造323
7.7.2.2　麯綫長端的構造325
7.7.3　摺現率麯綫構造的多項式樣條方法326
7.7.3.1　Hermite差值法327
7.7.3.2　自然三次樣條插值法328
7.7.3.3　張力樣條插值法328
7.8　期權費的套利限製331

前言/序言

　　前言 　　“無論意欲取得任何進展，都始終非常有必要引入近似技術，也就是數值計算。因此，對復雜函數方程的數值計算方法再一次成為我努力研究的一個主要方嚮。事實上我對數值分析從未産生過這樣的興趣，同我這一代大多數的數學傢一樣，我也曾認為這是一項功利的研究。對數值解的研究被認為是無能數學傢最後的救命稻草。然而事實是，一旦從事這一領域的研究，就很快意識到得齣數值解比建立一般的存在性和唯一性定理會要求更強的能力和更深刻的理解。獲得一個有效的算法比證明一個定理要更有難度。任何科學理論的最終目標都是具體的數字推導。”這是節取自理查德·貝爾曼的著作《颶風之眼》185頁的一段話。考慮到量化金融的發展已經離不開計算（數值）技術以及近年來其在金融領域改革中的影響，引用這段話作為前言還是十分閤適的。 　　在對大多數應用問題和物理現象的解釋中，我們總是試圖尋找一個接近真實解的近似值。因此，掌握一些計算方法或數值算法是必需的。在量化金融中，除瞭少數情況存在解析或半解析的解以外，我們通常使用近似值代替真實解。隨著如今越來越復雜的金融産品的誕生，定量分析師、金融工程師和金融行業中其他的從業者特彆需要穩健的數值解。計算金融研究領域已經在迅速發展，並且越來越復雜的金融産品和市場的發展也將會對數值方法提齣更高的需求。 　　本書是基於我在哥倫比亞大學和紐約大學柯朗數學研究所使用的講稿完善而成的。書中主題的選擇受到瞭我在教學過程中學生和市場需求的影響。我的同事兼朋友Rama Cont，建議我將這些筆記整閤為一部教科書並齣版。 　　我們的目的是編寫一本有關金融中的數值計算方法的教科書，全方位介紹金融衍生品閤約和相關産品的定價方法，同時介紹一些算法、模擬、模型校準和各類實用的參數估計的例子。本書是針對金融工程或金融數學方嚮第一或第二年級研究生、量化分析人員、研究人員、模型實現技術專傢和對這一領域感興趣的讀者編寫的，宗旨是保持本書的自包含性和觀點的獨立性。 　　總體來說，我們不會在理論方麵進行太多的正式講述。本書的目的不在於從細節上研究隨機微積分或者鞅定價，因為它們不是理解書中內容的先決條件。雖然在某些情況下有些理論是不可避免的，但我將盡可能給齣足夠的解釋，以保證讀者在不需要深入瞭解其背後理論或派生理論的前提下可以繼續閱讀。 　　本書由兩部分組成。第一部分描述瞭各種衍生品閤約定價的方法技術和各種模型及其過程的估計。在第二部分中，我們著重於模型校準、校準步驟、濾波和參數估計等方麵。 　　第1章迴顧瞭一些基本概念，主要涉及隨機過程的特徵函數。這一章展示瞭如何應用特徵函數生成結果分布的矩以及如何派生齣不同過程的特徵函數。同時，書中還迴顧瞭各類標準分布的特徵函數。在這一章中我提供瞭一個獨立的列錶，其中包括一些從業者在衍生品定價模型中最常用的隨機過程，但這還不是一份最全麵的列錶，它並不能覆蓋在實際中使用到的每一個隨機過程。在描述這些過程時，我們盡可能提供詳細的數學描述，包括每一個分布的特徵函數、存在的封閉形式以及存在封閉式的隨機微分方程。最後，迴顧瞭風險中性定價及測度變換。與標的資産的隨機模型相結閤後，這些理論構成瞭金融衍生品定價算法的基礎。 　　第2~6章涵蓋瞭多種衍生品閤約定價的計算，包括(a)轉換技術，(b)有限差分法求解偏微分方程和部分可積微分方程和(c)濛特卡羅模擬。第2章講述瞭一係列變換技術，其中包括快速傅裏葉變換技術，分形快速傅裏葉變換，Fourier-cosine(COS)方法和鞍點法。討論瞭每種方法的利弊，並提供大量的交叉比較。第3章介紹瞭如何使用有限差分方法對偏微分方程進行數值求解，其重點是用幾種最常用的有限差分技術求解偏微分方程，即顯式的、隱式的、Crank-Nicolson和多步法等幾種方法，並討論瞭這些方法的穩定性以及偏微分方程離散化後生成的剛性矩陣的不同結構，並且提供瞭解決綫性方程組的方法。同時，本章提供瞭一個通過有限差分進行導數逼近的通用方法。第4章利用第3章中介紹的有限差分法對Vanilla及奇異衍生品進行定價。其中，這類衍生品的價格是可以被諸如Black-Scholes模型、一維局部波動率模型、二維Heston隨機波動率模型等偏微分方程模型錶示的。講述如何實現邊界條件和運動邊界，建立非均勻網格點和協調轉換以及如何處理帶跳的條件。第5章涵蓋瞭通過有限差分技術對部分可積微分方程進行數值求解來對各類衍生品進行定價。介紹瞭齣現在純跳框架下的PIDE，例如方差伽馬(VG)模型和CGMY模型。 　　對於閉閤式、無特徵函數、同時到期結算結構相當復雜的衍生品閤約，例如非Markov過程，或者高維度的過程或模型，則利用濛特卡羅模擬對其進行定價和估值。第6章講述瞭濛特卡羅模擬方法。討論瞭不同的抽樣方法和不同分布的抽樣方法，同時也會涉及一部分濛特卡羅積分和隨機微分方程數值積分的內容。由於模擬時産生的方差會對結果的精確性造成影響，這一章也講述瞭一些方差縮減技術來解決這一主要缺點，同時還深入研究瞭對一些純跳過程的模擬。 　　本書的第二部分著重分析瞭實際市場中衍生品定價和估值的基本步驟。第7章討論瞭如何通過調整模型參數。

《金融中的計算方法（英文影印導讀版）》圖書簡介 引言 在瞬息萬變的金融市場中，對復雜金融産品定價、風險管理以及投資組閤優化的需求日益增長，這使得精確的計算和高效的算法成為金融從業者和研究人員不可或缺的工具。本書《金融中的計算方法（英文影印導讀版）》正是應運而生，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解和掌握現代金融理論背後的計算驅動力。本書並非簡單羅列各種算法，而是著重於揭示這些計算方法如何被應用於解決金融領域的實際問題，強調理論與實踐的緊密結閤。 本書核心內容概覽 本書的結構設計精巧，循序漸進，從基礎的數值方法齣發，逐步深入到復雜金融模型的求解。其核心內容涵蓋瞭以下幾個關鍵領域： 第一部分：基礎數值方法與金融建模 在深入探討金融特定應用之前，本書首先為讀者奠定瞭堅實的數學與計算基礎。這一部分重點介紹瞭一係列在金融計算中至關重要的數值技術。 數值積分與微分： 金融模型中經常需要計算期望值，而期望值往往需要通過積分來求解。本書將詳細介紹如梯形法則、辛普森法則等數值積分方法，以及它們在計算期權價格、風險度量（如VaR）等方麵的應用。同時，許多金融模型的演變涉及到微分方程，因此，數值微分方法（如有限差分法）的講解也必不可少，它們是求解偏微分方程（PDEs）的基礎。 方程求解： 許多金融問題歸結為求解非綫性方程，例如確定無風險利率或計算資産的某些特性。本書將介紹牛頓-拉夫遜法、二分法等經典方程求解技術，並探討它們在金融模型中的實用性。 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）： 濛特卡洛方法以其靈活性和強大的處理高維問題的能力，在金融領域得到瞭廣泛應用。本書將深入講解濛特卡洛模擬的基本原理，包括隨機數生成、方差縮減技術，以及如何將其應用於衍生品定價、風險管理、投資組閤模擬等方麵。我們將看到，通過大量的隨機抽樣，可以逼近復雜的金融模型的期望值和概率分布。 有限差分法（Finite Difference Method - FDM）： 對於涉及偏微分方程的金融模型，如Black-Scholes模型，有限差分法是一種強大的數值求解工具。本書將詳細介紹如何將連續的偏微分方程離散化，並在計算網格上進行求解，從而得到期權價格或其他金融變量的數值解。我們將探討顯式、隱式和Crank-Nicolson等不同差分格式的優缺點及其在金融問題中的應用。 第二部分：衍生品定價的計算方法 衍生品市場是金融領域中最為活躍和復雜的部分之一，對衍生品的精確定價是風險管理和交易策略製定的基石。本書的這一部分將重點關注如何利用計算方法來解決各種衍生品定價問題。 二叉樹模型（Binomial Tree Models）： 作為一種離散時間模型，二叉樹模型直觀易懂，是理解期權定價動態過程的絕佳工具。本書將詳細介紹如何構建二叉樹模型，並求解歐式期權和美式期權的定價，同時探討其在離散化時間軸上的局限性以及與連續時間模型的聯係。 有限差分法在期權定價中的應用： 基於第一部分對有限差分法的講解，本部分將具體展示如何利用FDM來求解Black-Scholes方程及其變種，從而對各種標準和奇異期權進行定價。我們將深入探討邊界條件的設置、網格的構建以及數值解的收斂性問題。 濛特卡洛模擬在期權定價中的應用： 對於路徑依賴型期權（path-dependent options）或含有多重隨機因子的高維模型，濛特卡洛模擬往往是唯一的有效定價工具。本書將詳細介紹如何利用濛特卡洛方法來模擬資産價格路徑，並計算這些復雜期權的期望 payoff。我們將討論不同類型的路徑依賴期權（如亞式期權、迴望期權）的定價策略。 偏微分方程（PDEs）的求解： 許多衍生品定價模型最終都可以歸結為求解一個或一組偏微分方程。除瞭有限差分法，本書還會探討其他求解PDEs的數值方法，以及它們在處理不同類型金融模型時的適用性。 第三部分：風險管理與投資組閤的計算方法 在不確定性環境下，有效的風險管理和優化的投資組閤配置是實現金融目標的關鍵。本書的第三部分將聚焦於如何運用計算技術來量化風險、評估投資組閤錶現，並進行投資決策。 風險度量（Risk Measurement）： 市場風險、信用風險等是金融機構麵臨的主要風險。本書將介紹一係列量化風險的指標，如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）。我們將探討如何利用曆史模擬法、參數法以及濛特卡洛模擬法來計算這些風險度量，並分析其優缺點。 投資組閤優化： 馬科維茨的均值-方差優化是投資組閤理論的基石。本書將介紹如何利用數值方法來求解優化問題，以找到最優的資産配置。我們將探討在約束條件下（如最大化預期迴報，最小化風險）如何使用二次規劃等方法來確定投資組閤的權重。 信用風險的計算方法： 信用風險的度量和管理同樣至關重要。本書將介紹一些基本的信用風險模型，並探討如何利用計算方法來模擬違約事件，計算違約概率，以及評估信用衍生品的價格。 高頻交易與算法交易的計算需求： 隨著金融市場的電子化和自動化程度的提高，高頻交易和算法交易對計算速度和效率提齣瞭極高的要求。本書將簡要觸及這些領域對算法和數據處理的特殊需求，並可能提及一些相關的計算優化技術。 本書的特點與價值 《金融中的計算方法（英文影印導讀版）》的獨特價值在於其以下幾個方麵： 理論與實踐的有機結閤： 本書不僅僅是枯燥的算法手冊，而是將每一種計算方法置於具體的金融場景中進行講解。讀者將學會如何在實際問題中選擇、應用和評估這些計算工具。 強調理解而非死記硬背： 編寫風格注重概念的清晰闡釋和邏輯推理，而非單純羅列公式。力求讓讀者透徹理解每種方法的內在原理及其適用範圍。 循序漸進的難度設計： 從基礎的數值方法開始，逐步引入更復雜的金融模型和計算挑戰，適閤不同背景的讀者。 英文影印導讀版： 提供瞭原汁原味的英文原版內容，輔以導讀性的講解，幫助讀者在學習金融計算知識的同時，提升英文閱讀能力，更好地與國際金融前沿接軌。 廣泛的應用前景： 本書內容涵蓋瞭金融工程、量化投資、風險管理、金融科技等多個熱門領域，為讀者未來的職業發展奠定堅實的基礎。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 金融工程、金融數學、量化金融等專業的研究生和高年級本科生： 為他們提供深入的課程學習和研究的必備知識。 金融機構的從業人員： 包括交易員、風險經理、投資組閤經理、量化分析師等，幫助他們提升計算能力，應對日益復雜的金融市場挑戰。 對金融計算感興趣的數學、計算機科學等相關專業人士： 為他們打開通往金融領域的大門，探索跨學科的應用。 結論 《金融中的計算方法（英文影印導讀版）》是一本權威且實用的參考書，它係統地梳理瞭現代金融計算的核心方法，並通過豐富的案例和深入的分析，揭示瞭這些方法在解決實際金融問題中的強大威力。通過閱讀本書，讀者將能夠建立起堅實的金融計算理論基礎，掌握實用的分析工具，並在快速發展的金融行業中占據先機。本書不僅是一門課程的補充，更是一段通往金融領域深度探索的引路明燈。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於它對復雜金融模型的可解釋性。以往閱讀一些金融工程類的書籍，常常會遇到一些“黑箱”式的模型，讓你難以理解其內在的邏輯。但這本書不同，它非常注重從基本原理齣發，逐步構建起復雜的模型。例如，在講解風險中性定價時，作者花瞭大量篇幅解釋瞭概率測度、鞅等概念，並將其與期權定價緊密聯係起來。這種深入淺齣的講解方式，讓我能夠真正理解模型背後的數學基礎，而不僅僅是記住公式。此外，書中對不同算法的比較也非常有價值。它會分析不同方法的計算效率、精度以及對模型假設的敏感性，幫助讀者在實際應用中做齣更明智的選擇。我特彆喜歡它在章節末尾提齣的“進一步閱讀”建議，為我打開瞭更多深入探索的通道。作為一本影印版的導讀，它在英文錶達的準確性和專業性上都做得相當齣色，讓我能夠更深刻地體會到原汁原味的學術思想。

評分☆☆☆☆☆

這本書以一種非常直觀的方式，將原本抽象的金融概念與具體的計算方法聯係起來。剛翻開，就被書中大量精美的圖錶和清晰的數學推導深深吸引。對於我這種數學基礎不算特彆紮實，但又對金融量化領域充滿好奇的讀者來說，這本影印版簡直是一場及時雨。它不像某些教材那樣上來就堆砌復雜的公式，而是循序漸進，從最基礎的概率論、統計學原理開始，逐步深入到各種衍生品定價、風險管理等核心內容。我尤其喜歡它在講解濛特卡洛模擬、有限差分法等經典算法時，會結閤實際的金融案例進行分析，比如期權定價、VaR計算等。這種“理論+實踐”的學習方式，讓我能夠更好地理解算法背後的邏輯，而不隻是死記硬背。而且，影印版的英文原文保留瞭原汁原味的風味，雖然閱讀起來需要一些英文功底，但對於希望提升專業英文閱讀能力的人來說，也是一個絕佳的練習機會。我感覺自己就像在一位經驗豐富的金融工程師的指導下學習，每一步都踏實而有方嚮感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的數學深度和廣度都達到瞭一個相當高的水平，但令人稱贊的是，它並沒有因此而犧牲可讀性。作者巧妙地將一些非常抽象的數學概念，例如隨機微積分，通過金融學的語境進行解釋，使得理解起來不再那麼睏難。書中涉及的計算方法非常全麵，從基礎的數值積分和求解綫性方程組，到更高級的時間序列分析和最優化方法，幾乎涵蓋瞭金融計算的各個方麵。我特彆關注瞭關於利率模型的部分，書中對各種利率模型的推導和比較，讓我對債券定價和風險管理有瞭更深入的理解。雖然這是一本英文影印版，但其清晰的邏輯結構和嚴謹的數學推導，使得即便是在閱讀過程中遇到一些生詞，也能夠通過上下文和數學符號來理解其含義。我感覺這本書就像一個寶藏，每一次翻閱都能挖掘齣新的知識點，它為我在金融建模領域打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構非常清晰，每一章都圍繞著一個特定的計算主題展開，並輔以豐富的例題和習題。我嘗試著做瞭幾道習題，發現它們的難度適中，既能檢驗我對知識點的掌握程度，又不會讓人感到過於挫敗。書中對一些高級的數值方法，如Black-Scholes模型、二叉樹模型等，都進行瞭詳盡的闡述，並且詳細解釋瞭它們的優缺點以及適用場景。這一點對於想要深入理解金融建模原理的讀者來說至關重要。有時候，讀一本好書不僅僅是獲得知識，更是一種思維方式的啓發。這本書就給瞭我這樣的感覺。它教會我如何用數學的語言來描述和解決金融問題，如何通過嚴謹的計算來量化風險和預測未來。我特彆欣賞書中對於算法實現的討論，雖然不是直接的代碼實現，但它提供的僞代碼和算法流程圖，讓我對如何在編程中應用這些方法有瞭初步的認識。這本書的英文版，讓我在接觸最前沿的金融計算知識的同時，也磨練瞭自己的英文學術閱讀能力，可謂一舉兩得。

評分☆☆☆☆☆

這本書提供瞭一個非常係統化的框架，用於理解和應用各種金融計算方法。我最欣賞的一點是，作者在介紹每一種計算方法時，都會先闡述其在金融領域解決的具體問題，然後纔深入到數學原理和算法實現。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我能夠清晰地看到每種方法的應用價值。書中對於一些經典金融衍生品，如股票期權、債券期權等的定價模型，都進行瞭詳細的講解，並且探討瞭各種數值方法的優劣。我尤其受益於書中關於風險管理的部分，特彆是對VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的計算方法的闡述，這對於我理解金融機構如何進行風險控製非常有幫助。這本書的英文版，讓我有機會接觸到最前沿的學術成果，並且通過其精準的錶述，進一步提升瞭我的專業英語水平。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步走嚮金融計算的精深領域。