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张永林 著

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• 金融数学
• 金融工程
• 量化金融
• 随机过程
• 偏微分方程
• 数值计算
• 期权定价
• 风险管理
• 投资组合
• 金融模型

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302368212

商品编码：29764050654

包装：平装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名:金融数学与金融工程

：38.00元

售价：25.8元,便宜12.2元,折扣67

作者:张永林

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-07-01

ISBN：9787302368212

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

张永林编著的《金融数学与金融工程》是现代金 融学基础，内容包括金融数学和金融工程方面的基本 概念、模型、方法和应用，内容适 应现代经济发展需要，接近现代金融学的前沿领域。
本书以基本概念、模型和方法为主，去理论化、 简明和实务是本书的宗旨和特色。本书可供高等院 校经济、管理和应用数学专业本科三、四年级和研究 生一年级师生使用，也可满足经济和金融专业从业 人员的需求。

目录

作者介绍

张永林，北京师范大学教授，博士生导师，中国数量经济学会常务理事。中国博弈论学会副理事长。近年来，在《经济研究》《管理科学学报》《数量经济技术研究》和《管理工程学报》等国内外重要期刊发表沦文40余篇，在高等教育出版社、清华大学出版社、经济科学出版社等多家出版社出版著作5部，主持*课题并获得多项省部级奖励。

文摘

序言

数学的严谨，金融的脉搏：洞悉现代金融世界的基石 在飞速发展的全球经济图景中，金融市场以其错综复杂的结构和瞬息万变的动态，成为现代社会不可或缺的组成部分。从宏观的经济政策调控，到微观的个体投资决策，数学的语言和逻辑，正以前所未有的深度和广度，渗透到金融活动的每一个角落。本书《金融数学与金融工程》正是致力于揭示这一深刻联系，为读者构建一个坚实的理论框架，以及一套精妙的实践工具，帮助我们理解、分析并驾驭这个充满机遇与挑战的金融世界。 本书的写作初衷，源于作者在金融理论研究与实践应用一线多年的观察与思考。我们深切地体会到，当今金融领域所面临的诸多复杂问题，单靠直觉和经验已难以应对。从资产定价模型的设计，到风险管理策略的制定，再到金融衍生品的创新与交易，无一不建立在严谨的数学分析之上。因此，掌握一套能够量化、分析和预测金融现象的数学工具，已经成为金融从业者、研究者乃至所有希望深刻理解金融市场人士的必备技能。 本书内容涵盖了金融数学的精髓，并将其巧妙地融入金融工程的实际应用之中。我们将从最基础的概率论与统计学原理出发，逐步深入到随机过程、偏微分方程等高级数学工具。这些工具并非空中楼阁，而是经过精心筛选，旨在直接服务于解决金融领域的核心问题。 第一部分：金融数学的基石——量化思维的引入 在本书的开篇，我们首先为读者奠定坚实的概率论与统计学基础。这部分内容并非枯燥的理论堆砌，而是紧密围绕金融市场的实际情况展开。我们将学习如何描述和量化不确定性，如何从海量金融数据中提取有效信息，如何检验金融理论的假设，以及如何构建预测模型。 概率论入门与金融应用： 我们将从概率的基本概念、随机变量、概率分布等入手，并立即将其应用于理解股票价格的波动、违约事件发生的可能性等金融场景。例如，我们将讨论二项分布在期权定价中的初步应用，以及泊松分布在描述极端金融事件发生频率上的作用。 数理统计在金融分析中的作用： 学习描述性统计量，如均值、方差、协方差，以及如何利用它们来度量资产的收益率和风险。在此基础上，我们将深入介绍回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，用于探索不同经济变量与金融资产价格之间的关系。例如，如何利用通货膨胀率、利率等宏观经济指标来预测股票市场的整体走势，或者如何分析公司财务报表数据来评估公司的盈利能力。 时间序列分析： 金融数据天然具有时间依赖性，因此时间序列分析是必不可少的工具。我们将介绍平稳性、自相关性、移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）以及ARIMA模型等经典时间序列模型。这些模型能够帮助我们识别金融数据的内在模式，预测未来的价格趋势，并为风险管理提供依据。例如，如何利用ARIMA模型来预测汇率的短期波动，或者如何分析通货膨胀的时间序列来为固定收益资产定价。 假设检验与模型选择： 在金融建模过程中，检验模型的有效性和选择最优模型至关重要。我们将学习常见的统计假设检验方法，如t检验、F检验，以及如何利用信息准则（如AIC、BIC）来评估和选择模型。这将帮助读者在面对多种可能的金融模型时，做出明智的选择。 第二部分：深入随机世界——金融衍生品的数学支撑 在金融市场日益复杂的今天，金融衍生品已成为风险管理和投资组合构建的重要工具。本书将深入探讨金融衍生品的定价与交易，并重点介绍其背后的数学原理，特别是随机过程理论。 布朗运动与几何布朗运动： 布朗运动是描述随机游走最基本的模型，而几何布朗运动则是描述股票价格随机波动最广泛使用的模型。我们将详细介绍这两种随机过程的性质、模拟方法，并阐述它们在金融建模中的核心地位。理解几何布朗运动，是理解Black-Scholes期权定价模型的基础。 随机微分方程（SDEs）： 金融资产价格的动态演化通常被建模为随机微分方程。我们将介绍SDEs的基本概念、解的存在性与唯一性，以及它们在描述金融市场动态中的应用。例如，如何使用SDEs来刻画利率的随机变动，或者如何模拟资产价格的跳跃行为。 伊藤引理与金融应用： 伊藤引理是随机过程微积分中的核心工具，能够帮助我们计算随机微分方程的解以及其函数的期望值。我们将详细讲解伊藤引理的推导过程，并将其应用于推导Black-Scholes期权定价公式，以及其他重要的金融模型。 Black-Scholes模型与期权定价： Black-Scholes模型是现代金融学的奠基之作，它利用无套利原理，结合伊藤引理，推导出了欧式期权的标准定价公式。本书将深入讲解Black-Scholes模型的假设、推导过程，并分析其在实际应用中的局限性。我们将学习如何计算看涨期权和看跌期权的理论价格，并探讨影响期权价格的关键因素。 二叉树期权定价模型： 作为Black-Scholes模型的补充和可视化工具，二叉树模型提供了一种直观的方式来理解期权定价。我们将介绍一步、多步二叉树模型，并演示如何利用它们来定价欧式期权、美式期权以及其他具有提前行权特征的期权。 蒙特卡洛模拟在金融中的应用： 对于一些复杂的金融产品，解析解难以获得。蒙特卡洛模拟提供了一种强大的数值方法来估计其价格。我们将介绍蒙特卡洛模拟的基本原理，以及如何在金融领域应用它来为具有路径依赖性或复杂支付结构的衍生品进行定价。例如，如何利用蒙特卡洛模拟来为亚式期权或障碍期权定价。 第三部分：金融工程的实践——风险管理与投资组合构建 在掌握了量化分析的工具后，本书将带领读者进入金融工程的实际应用层面，重点关注如何利用这些工具来管理风险和构建最优的投资组合。 投资组合理论与均值-方差模型： 我们将介绍Markowitz的均值-方差投资组合理论，包括有效前沿、最优投资组合的构建等核心概念。通过数学模型，我们能够量化不同资产的协方差，从而构建出在给定风险水平下收益最大的投资组合。 风险度量指标： 风险是金融市场不可回避的因素。我们将详细介绍常用的风险度量指标，如VaR（Value at Risk，风险价值）和CVaR（Conditional Value at Risk，条件风险价值），并探讨如何利用统计模型来估计这些指标。这将帮助读者量化投资组合面临的潜在损失。 信用风险模型： 信用风险是金融机构面临的另一项重要风险。我们将介绍一些经典的信用风险模型，如KMV模型和Merton模型，以及它们如何利用市场数据来估计违约概率和预期损失。 利率风险管理： 利率的变动对固定收益资产和许多其他金融产品产生重要影响。我们将介绍利率的期限结构理论、久期（Duration）和凸度（Convexity）等概念，以及如何利用它们来度量和管理利率风险。 外汇风险管理： 在全球化的背景下，外汇风险成为企业和投资者必须关注的焦点。我们将介绍外汇市场的基本原理，以及如何利用远期、期货、期权等金融工具来规避汇率波动带来的风险。 实证金融研究方法： 本书也将穿插介绍一些实证金融研究的常用方法，例如数据清洗、变量选择、模型拟合与检验等，以帮助读者将理论知识应用于实际的数据分析中。 本书的特色与目标读者 本书最大的特色在于，它并非仅仅罗列抽象的数学公式，而是将数学理论与金融实践紧密地结合起来。每一个数学概念的引入，都伴随着其在金融市场上的具体应用场景和案例分析。我们力求做到： 理论的深度与应用的广度相结合： 既有坚实的理论基础，又涵盖了广泛的金融应用领域。 循序渐进的讲解方式： 从易到难，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂的概念。 注重数学模型的直观解释： 避免过于抽象的数学推导，更多地关注模型背后的逻辑和金融意义。 提供实际案例分析： 通过具体的金融场景和数据，帮助读者理解理论知识的实际价值。 本书的目标读者群体十分广泛，包括： 金融工程、金融数学、量化金融等专业的在校学生： 为他们提供系统的理论知识和扎实的数学功底，为未来的学习和研究打下坚实基础。 金融机构的从业人员： 包括基金经理、交易员、风险管理者、产品设计师等，帮助他们提升专业技能，应对日益复杂的金融市场挑战。 对金融市场有浓厚兴趣的投资者和研究者： 帮助他们建立起量化的思维方式，更深刻地理解金融市场的运作规律。 相关领域的其他研究人员和工程师： 为需要跨学科知识的读者提供参考。 我们深信，掌握本书所传授的知识，将使您能够更清晰地洞察金融市场的内在逻辑，更有效地管理投资风险，更明智地做出投资决策。数学的严谨，正是金融脉搏的跳动之处。希望本书能成为您探索金融世界、实现财富增长的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书我大概是花了一学期的时间陆陆续续地读完的。最初接触这本书，是出于我个人对金融理论的浓厚兴趣，加上我本身数学基础还算扎实，所以抱着学习的心态去尝试。然而，阅读过程中，我发现它远比我想象的要更深入和系统。书中对于金融模型构建的严谨性，以及数学工具的应用深度，都给我留下了深刻的印象。尤其是关于风险中性定价和蒙特卡洛模拟的部分，作者的讲解非常细致，不仅给出了数学推导，还穿插了对模型假设的讨论，这让我对衍生品定价有了全新的认识。我特别喜欢书中对于金融工程实际应用的案例分析，例如如何利用期权对冲风险，或者如何构建最优的投资组合。这些实际的应用场景，让那些枯燥的数学公式变得生动起来，也让我更好地理解了金融数学在实际工作中的价值。虽然过程中也遇到了一些比较晦涩难懂的数学证明，但我通过结合教材和网络资源，最终还是克服了。这本书绝对是一本值得反复研读的专业书籍，它不仅仅传授知识，更培养一种严谨的金融思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下了解到这本书的，当时正在为毕业论文搜集资料，听一位师兄推荐的。这本书的标题就足够吸引人了——“金融数学与金融工程”，听起来就是一门非常高深的学问。拿到书后，我首先是被其庞大的体系所震撼，内容非常全面，涵盖了金融数学的基础理论、概率统计在金融中的应用、风险管理、衍生品定价、投资组合优化等等。虽然我学的是金融专业，但对于数学这块一直有点“心虚”，所以一开始阅读的时候，确实感觉有些吃力。不过，书中在介绍每一个概念的时候，都会尽量从浅入深，先给出一个直观的解释，然后再引入数学模型。我特别欣赏作者在讲解过程中，对于数学工具的选用和阐释，非常精准和到位。比如，在讲解随机游走模型的时候，书中不仅给出了数学公式，还详细说明了为什么选择这种模型，以及它的优点和局限性。另外，我注意到书中还提供了一些实际案例，虽然篇幅不长，但却能帮助我更好地理解抽象的理论。这本书对我来说，就像一座宝库，每一次翻阅都能学到新的东西。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续读了几个月，直到最近才算彻底消化。坦白说，一开始我并没有抱太大的期望，只是觉得“金融数学”和“金融工程”这两个词放在一起，听起来就挺硬核，想挑战一下自己的知识边界。但越往后读，我越是被书中那种严谨的逻辑和精妙的建模所吸引。它不像市面上很多金融类书籍那样，仅仅停留在概念的罗列和案例的堆砌，而是真正深入到数学工具如何构建金融模型，以及这些模型如何在实践中应用的细节。比如，书中对于期权定价的讲解，从基础的Black-Scholes模型，到更复杂的蒙特卡洛模拟，每一步都讲解得非常透彻，并且辅以大量的数学推导和证明。我特别喜欢它在讲解每个模型时，都会先回顾相关的数学概念，比如概率论、随机过程、微积分等，这对于我这种数学功底不算特别扎实的人来说，简直是福音。而且，书中不仅仅是理论，还穿插了不少实际应用的例子，让我能更直观地理解那些抽象的公式和模型是如何在现实世界中发挥作用的。虽然过程中确实遇到了不少需要反复琢磨的数学细节，但我发现，每攻克一个难点，那种成就感是无与伦比的。总的来说，这是一本需要耐心和投入的书，但绝对值得。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，对我来说是一场“炼心”之旅。我一直对金融这个领域充满好奇，但又觉得很多东西都笼罩在一层神秘的面纱之下，而这本书，就像一把钥匙，试图为我揭开这层面纱。它不像一些通俗的金融读物，只是讲讲故事或者介绍一些市场现象，而是直接深入到金融背后的数学原理。从最基础的微积分、线性代数，到更复杂的随机过程、数值分析，这本书几乎无所不包。我记得在看关于量化交易策略的部分时，书中详细介绍了如何运用统计学方法来构建和回测交易模型，这让我大开眼界。那些原本只存在于理论中的模型，在书中变得具体可操作。当然，过程并非一帆风顺，很多时候，我都需要暂停下来，重新查阅相关的数学知识，才能理解其中的逻辑。但正是这种挑战，让我有一种不断进步的感觉。这本书给我最大的启示是，金融不仅仅是关于数字的游戏，更是关于如何运用严谨的数学工具去理解和预测市场行为。它让我明白了，很多看似高深的金融产品和策略，背后都有着精密的数学计算和模型支撑。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的那一刻，我就被它厚重的封面和沉甸甸的质感所吸引。翻开第一页，扑面而来的就是各种符号和公式，瞬间有点望而却步。不过，我告诉自己，既然是“金融数学与金融工程”，那肯定是要啃硬骨头的。我尝试从第一章开始，一点一点地看，但很快就发现，这本书的知识体系构建得非常严谨，前后联系紧密，如果想囫囵吞枣地看，很可能一知半解。于是，我调整了策略，先是根据目录，找到了自己比较感兴趣的几个主题，比如风险管理和衍生品定价。在阅读这些章节的时候，我惊叹于作者将复杂的金融概念用数学语言描述得如此清晰。它不仅仅是罗列公式，而是非常注重解释公式背后的逻辑和假设，以及它们是如何从更基本的原理推导出来的。比如，在讲解 VaR（风险价值）的时候，它会从统计学和概率论的角度出发，层层递进，最终给出一个完整的计算框架。我还注意到，书中很多地方都引用了经典的金融理论和文献，这让我觉得内容非常有深度和权威性。虽然有些数学推导过程对我来说还是有些吃力，但我会查阅相关的数学教材，或者在网上搜寻解释，努力去理解。总而言之，这本书是为那些真正想深入理解金融工程底层逻辑的读者准备的。