金融數量方法教程 張樹德 經濟 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張樹德 著

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齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787505896338

版次：1

商品編碼：1028077150

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

頁數：292

字數：480000

作  者:張樹德 著作 定  價:38 齣 版 社:經濟科學齣版社 齣版日期:2010年08月01日 頁  數:292 裝  幀:平裝 ISBN:9787505896338 ●第1章  MATLAB基本計算
●  1．1  集閤運算
●    1．1．1  基本運算
●    1．1．2  矩陣邏輯運算
●  1．2  範數
●    1．2．1  嚮量範數
●    1．2．2  矩陣範數
●  1．3  矩陣分解
●    1．3．1  矩陣LU分解
●    1．3．2  正定矩陣(2holesky分解
●  1．4  非綫性方程的數值解法
●  1．5  約束化
●    1．5．1  基礎知識
●    1．5．2  約束優化問題的Kuhn-Tucker條件
●  1．6  罰函數法求解非綫性規劃
●    1．6．1  罰函數法原理
●    1．6．2  外部懲罰函數法
●    1．6．3  內部懲罰函數法
●    1．6．4  等號約束的乘子法
●    1．6．5  不等式約束下的乘子法
●部分目錄

內容簡介

    本書主要介紹金融理論與實務中常用模型的計算方法。主要內容包括：利率期限結構插值與擬閤、股票及利率類衍生産品定價、濛特卡羅模擬、資産組閤等。
    注重理論與實踐結閤、內容簡潔明瞭、易於學習是本書的亮點。通過對本書的學習，讀者既可以學習到金融理論的知識，又可以學習到金融模型的計算方法；並提高瞭利用MATLAB解決金融定價與風險管理的能力。
    本書是金融工程專業的骨乾教材；也是金融研究人員，經濟金融工作者及證券公司、基金公司等金融從業人員的重要參考讀物。

《金融數量方法教程》 作者：張樹德 齣版社：經濟科學齣版社 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個係統、深入的金融數量方法學習框架，幫助其理解和掌握在現代金融實踐中至關重要的定量分析工具和模型。本書內容涵蓋瞭從基礎統計學原理到復雜金融衍生品定價的廣泛領域，理論與實踐並重，旨在培養讀者運用數學和統計學解決金融問題的能力。 第一部分：金融數學與統計基礎 本部分將首先迴顧和梳理金融數量分析所需的核心數學和統計學知識。我們將從概率論的基本概念入手，包括隨機變量、概率分布（如正態分布、泊鬆分布等）、期望、方差以及條件概率等。在此基礎上，我們將引入數理統計的核心內容，如參數估計（矩估計、最大似然估計）、假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、F檢驗）以及置信區間等，並重點闡述這些統計工具在金融數據分析中的應用。 隨後，本書將深入探討迴歸分析，這是金融領域進行變量關係研究和預測的基礎。我們將詳細講解簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸模型，以及其在資産收益率預測、風險因子分析等方麵的應用。此外，還將介紹非綫性迴歸、麵闆數據迴歸等進階模型，以應對更復雜的金融經濟現象。 第二部分：金融時間序列分析 金融市場數據具有顯著的時間序列特徵，因此，本部分將專注於金融時間序列分析。我們將介紹經典的時間序列模型，如AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）和ARIMA（季節性自迴歸積分移動平均）模型，並指導讀者如何識彆、估計和診斷這些模型，以及如何利用它們進行短期預測。 更重要的是，本書將重點講解處理金融數據波動性（volatility）的工具。我們將深入研究ARCH（自迴歸條件異方差）和GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，解釋其在刻畫金融資産收益率波動聚集現象中的作用，以及如何利用它們進行風險管理和期權定價。此外，還將介紹一些更為先進的時間序列模型，如VAR（嚮量自迴歸）模型，用於分析多個金融變量之間的動態關係。 第三部分：金融衍生品定價與風險管理 在掌握瞭基礎的數學統計和時間序列分析工具後，本書將轉嚮金融衍生品的定價和風險管理。我們將從期權和期貨的基本概念講起，然後深入到Black-Scholes-Merton期權定價模型，詳細推導其核心公式，並討論其假設條件及其局限性。在此基礎上，我們將介紹數值定價方法，如二叉樹模型和濛特卡洛模擬，它們在處理復雜期權和不存在解析解的模型時尤為重要。 風險管理是金融領域不可或缺的一部分。本書將介紹各種風險度量指標，如VaR（在險價值）和CVaR（條件在險價值），並講解如何通過曆史模擬法、參數法和濛特卡洛模擬法來計算這些指標。此外，還將探討一些風險對衝策略，以及如何利用金融衍生品來管理市場風險、信用風險等。 第四部分：現代金融建模與實證研究 本部分將進一步拓展金融數量方法的應用邊界，介紹一些現代金融建模和實證研究中常用的技術。我們將探討資産定價模型，如資本資産定價模型（CAPM）及其擴展，以及多因素模型（如Fama-French三因子模型），並介紹如何通過實證方法檢驗這些模型。 此外，本書還將涉及一些量化投資策略的設計與迴測方法，包括動量策略、均值迴歸策略等，並介紹如何利用迴測來評估策略的有效性。我們還將觸及一些計量經濟學在金融領域中的應用，例如如何處理內生性問題、選擇性偏差等，以提高實證研究的嚴謹性。 總而言之， 《金融數量方法教程》是一本內容全麵、條理清晰的專業書籍。它不僅係統地介紹瞭金融數量分析所需的核心理論和方法，更強調瞭這些方法在實際金融問題中的應用。通過本書的學習，讀者將能夠建立起紮實的金融數量分析功底，為從事金融分析、投資管理、風險控製等相關工作打下堅實的基礎，並能夠獨立運用定量工具解決復雜的金融挑戰。本書適閤金融、經濟、數學、統計等專業的高校學生，以及在金融行業工作的從業人員進行學習和進修。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大啓發在於，它讓我認識到瞭金融數量方法不僅僅是冰冷的數學公式，更是理解和把握金融市場運行規律的有力工具。作者在講解風險管理模型時，並沒有簡單地給齣幾個公式，而是結閤瞭金融危機、市場波動等真實案例，深入淺齣地分析瞭不同模型在實際應用中的優劣。比如，在介紹VaR（在險價值）模型時，書中詳細闡述瞭不同計算方法的原理和假設，以及它們在不同市場環境下可能齣現的偏差，這讓我對風險的度量和控製有瞭更全麵的認識。此外，書中對投資組閤優化部分的講解也讓我受益匪淺，讓我明白瞭如何通過數學工具來構建一個能夠實現風險與收益最優平衡的投資組閤。這本書讓我意識到，要想在金融領域有所建樹，掌握紮實的數量分析能力是必不可少的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺有意思的，不是那種枯燥的學術風格，帶著一股經濟學的嚴謹又不失實用性。拿到手裏沉甸甸的，感覺內容應該很充實。我一直對金融領域裏的量化分析很感興趣，但總覺得理論知識太抽象，不容易上手。聽說這本書能從“量化”這個角度切入，讓我對它充滿瞭期待。我尤其好奇它會如何講解那些復雜的數學模型，比如期權定價、風險管理什麼的，是不是會用很多圖錶和實際的案例來輔助理解？畢竟，對於我們這些非科班齣身的讀者來說，如果能把那些高深的公式變得通俗易懂，那簡直就是福音瞭。我希望這本書能教會我一些實用的分析工具，讓我能看得懂那些復雜的金融報錶，甚至能自己動手做一些簡單的量化分析，而不是僅僅停留在概念層麵。這本書的齣版時間也正好趕上我正在為工作中的一個項目尋找相關資料，希望它能成為我的“救命稻草”，提供一些有價值的參考和靈感，讓我的工作能更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容之深入，完全超齣瞭我的預期。當我翻開第一頁，就被裏麵嚴謹的邏輯和詳實的推導所吸引。作者在講解濛特卡洛模擬時，簡直是細緻入微，從最基礎的隨機數生成，到如何構建復雜的金融衍生品定價模型，每一步都講解得非常清晰。我尤其欣賞的是，書中並沒有迴避那些復雜的數學推導，而是以一種非常清晰易懂的方式呈現齣來，對於我這種數學功底不算特彆紮實的人來說，也能夠循序漸進地理解。更讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些比較前沿的量化交易策略的構建思路，雖然不是直接給齣代碼，但卻能讓你明白其中的原理和邏輯。這對於想要深入瞭解量化交易的讀者來說，無疑是寶貴的財富。我感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，一步步地引導我走進量化金融的殿堂，讓我不僅知其然，更知其所以然。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它在理論講解上的深度和廣度。作者在處理一些復雜的金融模型，比如Black-Scholes期權定價模型，並沒有僅僅停留在公式的應用層麵，而是深入剖析瞭其背後的數學原理和假設條件。這對於我這種希望深入理解模型內在邏輯的讀者來說，簡直是太有價值瞭。而且，書中對於統計檢驗方法的講解也非常詳盡，讓我能夠更好地評估金融模型的有效性和可靠性。我特彆喜歡書中關於模型選擇和過擬閤問題的討論，這讓我意識到在實際應用中，選擇閤適的模型並避免過度擬閤是多麼重要。總而言之，這本書給我提供瞭一個非常全麵的金融數量方法學習框架，讓我能夠更自信地去麵對金融市場中那些復雜的數據和模型。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它確實能幫你建立起一個紮實的金融數量方法知識體係。書中對於各種統計學和概率論在金融領域的應用講解得非常到位，讓我對“數據說話”有瞭更深刻的理解。比如，關於迴歸分析的部分，作者並沒有停留在理論公式的推導，而是通過大量的金融市場數據，演示瞭如何構建模型，如何解讀迴歸係數，以及如何檢驗模型的有效性。這一點對我來說非常有幫助，因為我之前看過的很多資料都隻是羅列公式，看完之後還是不知道該怎麼運用。此外，書中對時間序列分析的講解也讓我眼前一亮，特彆是在處理金融資産的波動性和預測方麵，那些ARMA、ARIMA模型被講解得清晰明瞭，而且還結閤瞭實際的股票價格數據進行分析，讓我看到瞭理論與實踐結閤的強大力量。我甚至開始嘗試用書中介紹的方法來分析自己關注的一些行業數據，雖然還在摸索階段，但已經能感受到這種方法的價值。