金融数量方法(现代金融方法论丛书) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 沃特沙姆，[英] 帕拉莫尔著，陈工孟，陈守东译 著

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出版社： 汉语大词典出版社

ISBN：9787543215030

商品编码：1027900550

出版时间：2009-03-01

作  者:（英）沃特沙姆，（英）帕拉莫尔 著，陈工孟，陈守东 译 著作 定  价:36 出 版 社:汉语大词典出版社 出版日期:2009年03月01日 装  帧:平装 ISBN:9787543215030 ●总序
●译者说明
●前言
●致谢
●第1章  利率与资产收益率
●  1.1  引言
●  1.2  利率经济理论
●  1.3  货币的时间价值
●  1.4  即期利率、远期利率和利差
●  1.5  金融市场中利率的实际应用
●  1.6  持有证券收益率
●  1.7  利率的期限结构特性
●  1.8  抵押贷款和年金
●  练习
●  参考文献
●第2章  数据描述和描述统计学
●  2.1  引言
●  2.2  数据类型
●  2.3  数据描述
●  2.4  描述统计学
●部分目录

内容简介

由特里·j.沃特沙姆、基思?帕拉莫尔撰写的《金融数量方法》一书系统、详细地介绍了大量在金融领域中使用的重要的数量分析技术，覆盖面很广，其中包括了组合投资、资产定价、随机优化和风险管理等常用的方法和技术。作者通过大量的实例展示了这些技术的使用方法。书中的部分内容还反映了金融领域中一些新的研究成果和前沿的发展。
    本书共分11章，由浅入深，从基础知识逐步引导到风险管理分析中的较复杂技术。这比较适合于那些急需理解数量分析技术，而又缺乏足够能力的读者。全书涵盖面广，对于已经掌握了一定的数量分析技术，但需要了解现代金融技术的读者来说也有很好的参考作用。
    本书可用作高等院校数量经济学、金融学、财务管理等专业的本科高年级学生、研究生和mba的相关课程的教学参考书，也可供银行、证券、保等
    **章 利率与资产收益率
    1.1 引言
    许多金融研究集中于投资收益的分析。投资的目的是增加投资者的财富或收入，这种增加就是收益。收益与*初投资值的百分比，就是收益率。除了度量收益，金融学者还关心获得收益的不确定性，风险分析就是对这种不确定性的研究。本章将主要研究收益的度量，各种风险研究将在后面讨论。
    投资者购买公司股票、债券或所有权等资产，希望能以较高的价格卖出或者得到股息、利息或租金回报，以获得（正的）收益率。贷款者借出资金，希望通过从借款者手中得到利息支付并收回贷款本金，以获得（正的）收益率。因此贷款者和投资者有相同的目标，就是通过他们投资或贷出的资金获等     第1章 利率与资产收益率

    1.1 引言

    许多金融研究集中于投资收益的分析。投资的目的是增加投资者的财富或收入，这种增加就是收益。收益与*初投资值的百分比，就是收益率。除了度量收益，金融学者还关心获得收益的不确定性，风险分析就是对这种不确定性的研究。本章将主要研究收益的度量，各种风险研究将在后面讨论。

    投资者购买公司股票、债券或所有权等资产，希望能以较高的价格卖出或者得到股息、利息或租金回报，以获得（正的）收益率。贷款者借出资金，希望通过从借款者手中得到利息支付并收回贷款本金，以获得（正的）收益率。因此贷款者和投资者有相同的目标，等

现代金融理论与实践：风险、定价与投资组合构建 丛书概述 本套丛书旨在系统梳理和深入探讨现代金融学的核心理论、前沿方法以及在实际业务中的应用。我们致力于为金融从业人员、研究人员、高级院校师生提供一套全面、严谨且具有实践指导意义的知识体系，涵盖从基础的资产定价模型到复杂的衍生品策略，再到宏观经济金融的相互作用。本套丛书中的每一本著作都聚焦于金融领域的一个关键分支，力求在理论深度和实务操作性之间取得最佳平衡。 --- 1. 现代金融计量经济学：数据驱动的决策引擎 本书聚焦： 在海量金融数据面前，如何利用严谨的计量经济学工具来识别因果关系、检验理论假设并进行准确的未来预测。 核心内容结构： 本书从金融时间序列分析的基础出发，系统介绍了处理金融数据特有属性（如高频波动性、尖峰厚尾分布）的必要工具。 第一部分：时间序列基础与波动性建模 单方程模型回顾与拓展： 深入探讨自回归（AR）、移动平均（MA）模型的局限性，重点转向对金融数据非线性特征的刻画。 波动率建模的艺术与科学： 详尽解析广义自回归条件异方差模型（GARCH）家族的演进，包括GARCH(1,1)、EGARCH（处理非对称效应）、GJR-GARCH（刻画杠杆效应）以及随机波动率模型（SV）。我们将重点讨论如何利用这些模型对市场风险敞口进行准确的日内和日间风险值（VaR）预测。 协整与长期均衡关系： 针对利率期限结构、汇率联动性等多个资产间的长期关系，介绍Engle-Granger两步法和Johansen协整检验，并讨论如何构建基于协整的配对交易策略。 第二部分：面板数据与高频数据分析 面板数据在金融中的应用： 探讨如何利用固定效应和随机效应模型处理跨国或跨公司数据，以分离出特定实体的异质性影响，例如分析不同国家监管政策对银行资本充足率的影响。 高频数据的挑战与机遇： 介绍微观市场结构（Market Microstructure）的基本概念，如有效市场假说在高频层面的修正。重点讲解如何处理跳跃扩散过程（Jump Diffusion）以及利用高频数据估计瞬时波动率（Realized Volatility）的方法。 第三部分：计量模型的稳健性与检验 非参数与半参数方法： 介绍核估计法在密度函数估计中的应用，以及如何利用非参数回归方法来检验资产定价模型（如Fama-French三因子模型）中因子载荷的非线性。 模型误设检验与诊断： 强调模型的稳健性检验，包括对残差序列的自相关、异方差以及正态性检验，确保模型的预测可靠性。 --- 2. 衍生品定价与风险管理：从布莱克-斯科尔斯到不完备市场 本书聚焦： 系统阐述金融衍生工具的定价理论基础，并将其扩展到处理更复杂的市场结构和不确定性情景。 核心内容结构： 本书的目标是构建一个从无套利定价原理出发，贯穿欧式、美式期权到复杂奇异期权的完整理论框架，并紧密结合实际的对冲操作。 第一部分：连续时间金融的基石 随机微积分与伊藤引理： 作为定价理论的数学基础，本书将提供金融应用导向的随机微积分回顾，重点讲解如何将实物资产的演化过程映射到几何布朗运动（GBM）。 无套利定价与风险中性测度： 详细推导布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型，并深入探讨风险中性定价下的核心思想——利用风险中性期望来计算衍生品现值。 希腊字母的实务解读： 详尽解析Delta、Gamma、Vega、Theta等敏感性指标的精确计算及其在动态对冲中的应用，特别是Gamma中性策略的构建。 第二部分：美式期权与利率衍生品 美式期权定价难题： 探讨美式期权提前行权的决策问题。重点介绍有限差分法（PDE求解）、二叉树模型（Binomial Trees）以及蒙特卡洛模拟在求解美式期权定价中的应用，强调如何确定最优行权边界。 利率模型与远期利率： 介绍HJM（Heath-Jarrow-Morton）框架和Hull-White模型，重点在于如何利用这些模型对零息债券和利率互换（Swaps）进行定价，并讨论即期利率曲线的校准方法。 第三部分：奇异期权与复杂策略 路径依赖期权： 深入分析亚洲期权（Asian Options）、障碍期权（Barrier Options）的定价技术，通常需要使用更复杂的蒙特卡洛方法或偏微分方程。 局部与随机波动率模型： 介绍Dupire方程和Heston随机波动率模型。本书将对比局部波动率模型（对市场隐含波动率曲面进行完美拟合）与随机波动率模型（引入波动率本身的随机性）的优劣，并展示如何利用实际期权数据校准Heston模型参数。 信用风险与CDO定价： 简要介绍基于Copula函数的信用相关性建模方法，以及如何对信用违约互换（CDS）和担保债务凭证（CDO）进行定价和风险度量。 --- 3. 投资组合优化与资产配置：从均值-方差到行为金融视角 本书聚焦： 关注投资组合构建的数学优化过程、实务中的约束处理，并引入行为金融学的洞察力来修正传统理论的局限。 核心内容结构： 本书旨在提供一个从经典马科维茨模型到现代先进投资组合理论的完整路线图，强调在现实约束下的可行解。 第一部分：经典组合理论的深化 马科维茨模型的数学基础： 详细推导有效前沿的几何意义，并重点介绍在特定风险预算或收益目标下的优化问题求解，包括使用Lagrange乘数法和KKT条件。 单因素与多因素模型： 介绍Sharpe单指数模型在简化计算中的作用。随后深入讲解构建均值-方差模型所需协方差矩阵的估计方法，如采用因子模型（如CAPM或多因子模型）来估计协方差，以克服“维度灾难”和参数估计误差。 资本资产定价模型（CAPM）的检验与修正： 详细回顾Roll的批判，并系统介绍Fama-French三因子模型、五因子模型等，讨论如何利用这些模型来评估投资组合的超额收益和风险归因。 第二部分：风险度量与投资组合的约束 超越方差的风险衡量： 重点介绍下偏矩度量，如半方差（Semivariance）和条件风险价值（CVaR, Expected Shortfall）。本书将详细展示如何将CVaR纳入优化目标函数，解决非对称风险厌恶下的投资组合选择问题。 投资组合的现实约束： 探讨交易成本、流动性约束、基准跟踪误差限制以及监管要求（如巴塞尔协议对银行投资组合的影响）如何转化为优化模型中的不等式约束，并介绍相应的二次规划（Quadratic Programming）求解方法。 第三部分：贝叶斯方法与行为金融学的整合 贝叶斯投资组合选择： 介绍Black-Litterman模型。该模型通过整合投资者的主观观点（Views）到市场均衡（如资本市场线或因子模型）中，有效地解决了传统优化模型对输入参数过度敏感的问题。 行为金融学对配置的影响： 分析前景理论、损失厌恶和有限理性如何影响投资者的资产配置决策。本书讨论了如何利用行为风险因子来调整传统的风险溢价假设，构建更具稳健性的行为导向型投资组合。 长期投资与期限结构： 探讨在面对跨期投资决策时，如何利用随机边际效用模型来平衡短期波动与长期财富积累。 --- 丛书的共同特点： 理论的严谨性： 每一本书都建立在坚实的数学和统计学基础上，确保理论推导的无懈可击。 方法的实证性： 理论推导后紧密结合实际金融数据和案例分析，强调模型在真实世界中的表现和局限。 计算工具的整合： 内容涵盖了进行实际操作所需的关键计算技术，例如在Python（Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels）和R语言环境下的实现思路和代码框架。 本丛书致力于成为现代金融领域研究与实践人员不可或缺的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到了一些非常前沿和专业的金融知识，我对此充满了好奇。我一直认为，在当今这个数据驱动的时代，金融市场的分析和决策越来越依赖于强大的数量工具。我希望这本书能够带我深入了解这些工具的实际应用，比如如何利用机器学习和人工智能技术来分析海量金融数据，发现隐藏的市场规律。我还特别希望能够学习到一些关于高频交易、算法交易等量化策略的构建思路和技术实现。这不仅仅是为了理解，更是为了能够掌握一些能够提升投资效率和降低交易成本的方法。另外，在金融风险管理日益受到重视的当下，我希望书中能够详细阐述如何利用数量方法来度量和防范风险，例如信用评级模型、欺诈检测模型等。我渴望通过这本书，能够将那些抽象的数学概念转化为具体的金融洞察，从而在复杂多变的金融市场中，拥有更强的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我对金融领域的研究一直抱有浓厚的兴趣，特别是那些能够解释市场行为、预测未来趋势的量化模型。这本书，从书名上看，就直接点出了其核心内容，这让我对它的期望值很高。我希望它不仅仅是罗列各种公式和算法，更重要的是能够深入浅出地讲解这些方法背后的金融直觉和逻辑。比如说，当书中谈到一些复杂的随机过程时，我希望能理解它们是如何被用来描述金融资产价格的变动，以及这些描述的局限性在哪里。我也非常期待书中能够包含一些关于量化交易策略的介绍，比如如何利用统计套利、趋势跟踪等方法在市场中获利。当然，风险管理也是我非常关注的部分，我希望书中能详细介绍如何运用数量方法来识别、衡量和控制各种金融风险，例如信用风险、市场风险和操作风险。总而言之，我希望这本书能够成为我理解现代金融市场运作的“瑞士军刀”，让我能够从多个维度、用不同的工具来分析和解决金融问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书我确实是抱着极大的期望去翻阅的，尤其是“现代金融方法论丛书”这个名号，足以让人对其中内容的深度和广度充满遐想。我一直对金融领域那些复杂而精妙的数学模型感到好奇，总觉得它们是解开市场迷雾、把握投资脉络的金钥匙。因此，当我在书架上看到这本书时，内心涌起一股强烈的冲动，想要深入了解那些驱动现代金融运作的量化思想。我期望它能像一位经验丰富的向导，带领我穿越那些晦涩难懂的公式和理论，让我能够清晰地看到它们是如何被应用在风险管理、资产定价、衍生品交易等核心金融业务中的。特别是对于一些前沿的量化策略，比如高频交易、量化对冲基金的运作逻辑，我希望能在这本书中找到更具象化、更贴近实际操作的讲解。不仅仅是理论的堆砌，我更看重的是其背后的逻辑推理和实践意义。书中是否能够通过生动具体的案例，将抽象的金融模型变得通俗易懂，又能在深入浅出的讲解中，揭示出其严谨的数学基础，这对我来说至母。我希望它能够让我摆脱一些模棱两可的直觉式判断，建立起一套更为科学、理性的金融分析框架，从而在瞬息万变的金融市场中，拥有更强的自信和洞察力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对金融数量方法了解不多，接触到的更多是一些基础的金融常识和宏观经济分析。但随着金融市场的日益复杂化和全球化，我越来越意识到，想要在金融领域取得长足的发展，掌握一套扎实的量化分析工具是必不可少的。这本书的出现，恰好满足了我这种学习需求。我期待它能够为我打开一扇通往量化金融世界的大门，让我了解那些在金融机构、投资银行、对冲基金里被广泛应用的复杂数学和统计学方法。我希望能从书中了解到，比如如何运用蒙特卡罗模拟来评估金融衍生品的定价风险，如何使用因子模型来构建和管理投资组合，以及如何通过风险价值（VaR）等指标来量化和管理市场风险。对我而言，最吸引人的地方在于，这些方法不仅仅是理论上的概念，更是切实可行的工具，能够帮助我做出更明智的投资决策，规避潜在的风险。我希望这本书能够用清晰的语言和逻辑，将这些复杂的概念阐释清楚，让我能够真正理解它们的原理和应用场景。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的瞬间，我最大的感受就是它传递出的那种“专业”感。从封面设计到排版布局，都透着一股严谨和学术的气息，这让我对内容的质量有了初步的信心。我一直认为，金融数量方法是现代金融体系的基石，没有它们，很多复杂的金融创新和风险控制措施都将无从谈起。因此，我非常期待这本书能从最基础的概率论、统计学概念讲起，逐步深入到更高级的计量经济学模型，比如时间序列分析、面板数据模型等。我希望能看到这些模型是如何被用来解释金融数据的波动性、预测市场趋势，甚至是评估宏观经济政策对金融市场的影响。我尤其关注书中对于“实证分析”的论述，毕竟，理论模型最终需要用数据来检验和验证。如果书中能够包含一些实际的案例研究，展示如何利用这些量化工具去分析真实的金融市场数据，那就再好不过了。我希望能从中学习到如何构建自己的量化模型，如何进行数据采集、清洗和分析，以及如何解读模型结果并将其转化为有价值的投资决策。这本书，在我看来，应该是一本能够帮助我从“知其然”到“知其所以然”的学习指南。