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[美] 斯塔夫里，[美] 古德曼 著，蔡明超 译

图书标签:

• 金融数学
• 数学金融
• 量化金融
• 金融工程
• 随机过程
• 偏微分方程
• 数值分析
• 投资组合
• 期权定价
• 风险管理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111138167

版次：1

商品编码：10057489

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章数学译丛

开本：16开

出版时间：2004-09-01

用纸：胶版纸

页数：228

编辑推荐

　　

　　金融投资是现代社会最活跃的经济活动之一。自1973年出现Black-Scholes公式以来，金融界以前所未有的速度接受数学模型和数学工具，于是出现了数学、金融、计算机和全球经济的融合。在金融学自身的吸引力和众多使用者需求的双重影响下，美国各大学纷纷开设了相应的课程，《金融数学》正是顺应这种趋势编写的。

内容简介

　　《金融数学》主要讲解建模和对冲中使用的金融概念和数学模型。从金融方面的相关概念、术语和策略开妈，逐步讨论了其中的离散模型和计算方法、以Black-Scholes公式为中心的连续模型和解析方法，以及金融市场的风险分析及对冲策略等方面的内容。《金融数学》作为金融数学的基础教材，适用于相关专业的本科生和研究生课程。

内页插图

目录

译者序
前言
第1章 金融市场
1.1 金融市场与数学
1.2 股票及其衍生产品
1.2.1 股票的远期合约
1.2.2 看涨期权
1.2.3 看跌期权
1.2.4 卖空
1.3 期货合约定价
1.4 债券市场
1.4.1 收益率
1.4.2 美国债券市场
1.4.3 利率和远期利率
1.4.4 收益率曲线
1.5 利率期货
1.5.1 期货价格的决定
1.5.2 短期国库券期货
1.6 外汇
1.6.1 货币套期保值
1.6.2 计算货币期货价格

第2章 二叉树、资产组合复制和套利
2.1 衍生产品定价的三种方法
2.2 博弈论方法，
2.2.1 约减随机项
2.2.2 期权定价
2.2.3 套利
2.2.4 博弈论方法——一般公式
2.3 资产组合复制
2.3.1 背景
2.3.2 资产组合匹配
2.3.3 期望价值定价方法
2.3.4 如何记忆用来定价的概率
2.4 概率方法
2.5 风险
2.6 多期二叉树和套利
2.7 附录：套利方法的局限性

第3章 股票与期权的二叉树模型
3.1 股票价格模型
3.1.1 二叉树图的重新安排
3.1.2 连锁法和期望值
3.2 用二叉树模型进行看涨期权定价
3.3 美式期权定价
3.4 一类奇异期权——敲出期权的定价
3.5 奇异期权——回望期权定价
3.6 实证数据下二叉树模型分析
3.7 N期二叉树模型的定价和对冲风险

第4章 用表单计算股票和期权的价格二叉树
4.1 表单的基本概念
4.2 计算欧式期权二叉树
4.3 计算美式期权价格二叉树
4.4 计算障碍期权二叉树
4.5 计算N期二叉树

第5章 连续时间模型和Black-Scholes公式
5.1 连续时间股票模型
5.2 离散模型
5.3 连续模型的分析
5.4 Black-Scholes公式
5.5 Black-Scholes公式的推导
5.5.1 修正的模型
5.5.2 期望值
5.5.3 两个积分
5.5.4 推导总结
5.6 看涨期权与看跌期权平价
5.7 二叉树模型和连续时间模型
5.7.1 二项式分布
5.7.2 多期二叉树的近似
5.7.3 符合几何布朗运动的二叉树构造
5.8 几何布朗运动股价模型应用的注意事项
5.9 附录：布朗运动路径的构造

第6章 Black-Scholes模型的解析方法
6.1 微分方程推导的思路
6.2 V(S，t)的扩展
6.3 V(S，t)的扩展与简化
6.4 投资组合的构造方法
6.5 Black-Scholes微分方程求解方法
6.5.1 现金0-1期权
6.5.2 股票0-1期权
6.5.3 欧式看涨期权
6.6 期货期权
6.6.1 期货合约的看涨期权
6.6.2 期货期权的偏微分方程
6.7 附录：资产组合的微分

第7章 对冲
7.1 德尔塔对冲
7.1.1 对冲、动态规划与理想条件下Black-Scholes运作机制
7.1.2 Black-Scholes模型与现实世界的差距
7.1.3 早期的德尔塔对冲
7.2 股票或资产组合的对冲方法
7.2.1 采用看跌期权对冲
7.2.2 采用双限对冲
7.2.3 采用成对交易对冲
7.2.4 基于相关关系的对冲
7.2.5 现实中的对冲
7.3 隐含波动率
7.3.1 采用Maple软件计算波动率σ1
7.3.2 波动率微笑
7.4 参数△、Γ和Θ
7.4.1 参数Γ的意义
7.4.2 参数△、Γ和Θ的进一步分析
7.5 德尔塔对冲法则的推导
7.6 购买股票后的德尔塔对冲

第8章 债券模型和利率期权
8.1 利率和远期利率
8.1.1 市场规模
8.1.2 收益率曲线
8.1.3 如何确定收益率曲线
8.1.4 远期利率
8.2 零息券
8.2.1 远期利率和零息券
8.2.2 基于y(t)或P(t)的计算
8.3 互换
8.3.1 简单的互换方法
8.3.2 互换的实际情形
8.3.3 债券价格模型
8.3.4 套利
8.4 互换的定价与对冲
8.4.1 算术利率
8.4.2 几何利率
8.5 利率模型
8.5.1 离散利率模型
8.5.2 用利率模型为零息券定价
8.5.3 债券价格悖论
8.5.4 期望值定价法能套利吗
8.5.5 连续时间模型
8.5.6 债券价格模型
8.5.7 一个简单的例子
8.5.8 Vasicek模型
8.6 债券动态价格
8.7 债券价格公式
8.8 债券价格、即期利率和HJM模型
8.9 HJM之谜的推导
……
第9章 债券价格计算方法
第10章 货币市场和外汇风险
第11章 国际政治风险分析
习题选解
索引

前言/序言

统计学原理与应用：构建数据驱动决策的基石 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的统计学知识体系，重点关注现代数据分析方法在实际问题解决中的应用。它并非一部侧重于高深理论推导的数学专著，而是一本面向实践、强调直觉理解与动手能力的统计学入门与进阶指南。 --- 第一部分：统计思维与数据基础（奠定认知框架） 本部分将引导读者建立正确的统计学思维模式，理解数据在现代决策制定中的核心地位。 第一章：统计学概览与思维模式的转变 统计学的本质与角色： 阐述统计学如何作为一门连接不确定性与确定性、理论与实践的桥梁学科。我们将探讨其在科学研究、商业决策、政策制定中的不可替代性。 描述性统计与推断性统计的界限： 详细区分两种统计范式的目标、方法和适用场景。重点强调“从样本到总体”的推断过程所蕴含的风险与价值。 概率论基础回顾（侧重应用）： 简要回顾概率的基本公理、条件概率、独立性概念。重点讲解随机变量的定义及其重要性，为后续的概率分布模型打下基础。 第二章：数据的类型、收集与清洗 变量的度量尺度： 深入剖析定性数据（名义、次序）和定量数据（间隔、比率）的差异，解释不同尺度数据对统计分析方法的限制。 数据的获取与抽样设计： 介绍常见抽样方法（简单随机、系统、分层、整群抽样）的原理、优缺点及其对推断准确性的影响。强调无偏抽样的重要性。 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 详细介绍数据缺失值的处理策略（插补、删除），异常值的识别与应对。通过直方图、箱线图、散点图等工具，教授如何初步理解数据的分布形态、集中趋势和离散程度。 --- 第二部分：描述性统计的艺术与科学（洞察数据形态） 本部分专注于如何用简洁而富有信息量的方式概括数据集的主要特征。 第三章：集中趋势与分散程度的度量 核心集中趋势指标： 均值、中位数和众数的计算、适用性及其对极端值的敏感性对比。 分散程度的衡量： 方差、标准差、极差和四分位距的计算与解释。着重讲解标准差作为度量数据变异性的核心指标的意义。 相对位置的描述： Z分数（标准化分数）的计算及其在比较不同尺度数据时的应用。 第四章：分布形态的分析与可视化 偏度和峰度的解读： 解释分布的偏斜方向（左偏或右偏）和集中程度（尖峰或平坦），以及这些特征对后续参数估计的影响。 表格化展示： 频率分布表、交叉列联表的构建与初步解读。 高级可视化技巧： 如何利用散点图矩阵、热力图等工具有效展示多变量间的关系结构。 --- 第三部分：推断统计的核心：估计与检验（从样本到结论） 本部分是全书的基石，侧重于如何利用样本信息对总体参数进行科学的估计和验证。 第五章：概率分布模型（量化不确定性） 离散概率分布： 伯努利分布、二项分布和泊松分布的实际应用场景，特别是它们在计数数据分析中的地位。 连续概率分布： 均匀分布、指数分布的特点。 正态分布的普适性： 详细讲解正态分布的性质、标准正态分布（Z分布）的查表与应用，以及中心极限定理（CLT）对统计推断的根本性支撑作用。 第六章：参数估计：区间与点估计 点估计的性质： 介绍无偏性、一致性、有效性等估计量的优良标准。 置信区间（Confidence Intervals）： 深入解释置信区间的含义（而非误解）。讲解如何基于大样本（Z分布）和小样本（t分布）构建总体均值和总体比例的置信区间。 样本容量的确定： 如何根据所需的精度和置信水平反推所需的最小样本量。 第七章：假设检验的基本框架 假设检验的逻辑： 零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定，P值、显著性水平（$alpha$）的正确解读。 第一类错误与第二类错误： 区分 $alpha$ 错误（拒绝真实的原假设）和 $eta$ 错误（接受错误的原假设），以及统计功效（Power）的概念。 单样本与双样本检验： 针对总体均值、总体比例的Z检验和t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）的完整操作步骤与结果判断。 --- 第四部分：探索变量间的关系（建模与预测基础） 本部分将统计工具拓展至分析多个变量如何相互影响。 第八章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 单因素方差分析： 介绍F检验的原理，如何通过分解总平方和（SST）来检验多个独立样本均值是否存在显著差异。 多重比较： 解释为什么在F检验显著后需要进行事后检验（如Tukey HSD），以控制I类错误。 双因素方差分析（简介）： 引入交互作用的概念，探讨两个因素共同作用的影响。 第九章：简单线性回归分析 最小二乘法（OLS）： 讲解如何拟合最佳拟合直线，理解回归系数的解释（斜率与截距）。 回归模型的假设与诊断： 讨论线性、独立性、同方差性和正态性的重要性。如何通过残差图诊断模型是否有效。 模型评估： 决定系数 ($R^2$) 的含义及其局限性。利用t检验和F检验评估回归模型的整体显著性。 第十章：非参数统计方法 适用场景： 介绍当数据不满足正态性或样本量过小时，如何使用非参数方法。 主要方法： 介绍Wilcoxon秩和检验（替代独立样本t检验）、符号检验（替代配对样本t检验）以及Spearman等级相关系数。 --- 第五部分：进阶主题与统计软件实践 本部分侧重于将理论应用于真实数据集，并展望更复杂的统计建模。 第十一章：卡方检验：分析计数数据关联 拟合优度检验： 检验观测到的频数分布是否符合预期的理论分布。 独立性检验： 利用列联表分析两个分类变量之间是否存在关联。 费舍尔精确检验： 介绍在小样本情况下替代卡方检验的方法。 第十二章：回归模型的扩展与多重线性回归 多重共线性问题： 识别和处理解释变量之间高度相关的问题。 模型选择： 介绍逐步回归、AIC/BIC等模型选择标准。 哑变量（Dummy Variables）： 如何在回归模型中纳入分类变量。 附录：统计软件操作指南 提供主流统计软件（如R、Python Pandas/Statsmodels库或SPSS）在核心分析（如t检验、ANOVA、线性回归）中的基本操作流程和代码示例，确保读者能够将所学理论转化为实际操作能力。 --- 本书特色： 注重直觉： 避免过度依赖复杂的数学证明，侧重于解释统计量背后的业务含义和逻辑推理。 案例驱动： 每章均配有来自经济、工程、社会科学等领域的真实或模拟案例，强化知识的应用性。 警示性阅读： 明确指出常见统计误区（如P值滥用、相关不等于因果），帮助读者成为更严谨的数据使用者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始是因为封面设计吸引了我，想着或许能找到点新意。结果出乎意料地，这本书的内容比我预期的要丰富得多，而且充满了智慧的火花。作者的写作风格非常独特，字里行间透露着一种冷静的观察和深刻的洞察力。 这本书并没有回避金融市场中存在的阴暗面，反而大胆地揭露了一些不为人知的运作机制。作者以一种批判性的眼光审视着这个庞大的体系，并且对其中存在的漏洞和不公平之处进行了犀利的点评。 我尤其欣赏书中关于信息不对称的讨论。它让我深刻地认识到，在信息爆炸的时代，如何辨别真伪、如何获取有价值的信息，变得尤为重要。作者提供了一些非常有价值的工具和方法，来帮助我们更好地驾驭信息洪流。 读这本书的过程，就像是在参与一场头脑风暴。作者提出的每一个观点，都能够引发我的深入思考。我开始重新审视自己对金钱的看法，以及我在金融市场中的角色。 它并不是一本让你一夜暴富的书，但它绝对是一本能够让你变得更聪明、更清醒的书。它让你看到金融世界的真实面貌，并且能够以更成熟的心态去面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，最初拿到这本书时，我以为它会是一本比较枯燥乏味的学术著作。毕竟“金融数学”这个名字听起来就让人联想到大量的公式和推导。然而，事实证明我的担忧是多余的。 这本书的语言风格非常流畅，甚至可以说是优美。作者在处理专业概念时，并没有牺牲语言的艺术性。他能够用一种非常生动、形象的方式来描绘那些抽象的数学模型，让它们不再是冰冷的符号，而是充满了生命力。 我特别喜欢书中关于概率论在金融中的应用的部分。作者通过一些非常有趣的例子，比如抛硬币、抽奖等等，来解释随机性和期望值的概念，让我能够直观地理解这些看似简单的原理，是如何在复杂的金融市场中发挥作用的。 而且，本书的结构安排也极具匠心。它并没有按照传统的教材模式，而是将一些核心概念穿插在不同的章节中，并且通过反复的强调和不同的角度来加深读者的理解。这种“螺旋式上升”的学习方式，让我在不知不觉中就掌握了知识。 这本书最打动我的一点是，它让我感受到了金融的魅力。它不仅仅是关于金钱的计算，更是关于如何用数学的语言来理解和预测世界。它让我看到了科学的力量，以及它如何能够为我们提供解决问题的工具。 总而言之，这是一本兼具学术深度和阅读趣味的书。它不仅能够帮助你掌握金融知识，更能够激发你对数学和金融的热爱。它会让你觉得，学习本身就是一件非常有趣的事情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常巧妙，每一章都像是一个独立的单元，但又环环相扣，共同构建起一个完整的知识体系。我尤其喜欢作者在引入新概念时所采用的方式，他总能巧妙地联系到读者生活中可能遇到的场景，让原本抽象的概念变得具体可感。 例如，在讲解一些关于资产配置的理论时，作者并没有一开始就抛出复杂的模型，而是从我们日常生活中如何进行“家庭预算”和“风险规划”开始，循序渐进地引入更专业的术语和方法。这种“接地气”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，也让我能够更直观地理解这些概念的实际意义。 书中的图表和案例分析也做得非常出色。作者并没有滥用图表，而是选择那些最能说明问题的图示，并且对图表进行了详细的解读，确保读者能够准确地理解其中的信息。而案例分析则选取了具有代表性的真实事件，通过对这些事件的剖析，让我看到了理论如何在实践中得到应用，以及可能出现的偏差和挑战。 我特别享受阅读过程中那种“豁然开朗”的感觉。很多过去我一直模棱两可的概念，在这本书里得到了清晰的阐释。它就像一位循循善诱的老师，耐心解答我的疑问，并且引导我一步步地深入探索。 这本书不仅仅是知识的传授，更是一种学习方法的启示。它让我明白，学习金融并非一定要死记硬背公式，而是要理解其背后的逻辑和原理，并且能够将其应用于实际。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书完全超出了我的预期。我原本以为会是那种泛泛而谈，讲些不痛不痒的道理的书，但它却提供了一种全新的视角来看待问题。作者的文笔非常犀利，观点也相当独到，经常能让我产生“原来还可以这样想”的惊叹。 最让我印象深刻的是，书中对市场心理学的深入剖析。它并没有将投资者简单地看作是理性的决策者，而是揭示了情绪、偏见以及群体行为在金融决策中的巨大影响。这种对人性的洞察，让我对很多金融市场上的非理性行为有了更深刻的理解。 我还特别欣赏作者在分析宏观经济趋势时所展现出的敏锐度。他能够将看似杂乱的经济数据抽丝剥茧，找出其背后的关联性和潜在的未来走向。虽然我无法完全跟上他所有的推理过程，但这种高屋建瓴的分析方法，无疑是一种宝贵的学习经验。 这本书让我开始反思自己过往的很多认知，尤其是在看待财富和投资方面。它并没有给出简单的“致富秘籍”，而是引导读者去思考“为什么”，去探究事物本质。这种启发式的阅读体验，让我受益匪浅。 总而言之，如果你正在寻找一本能够挑战你的思维，拓展你的视野的书，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅仅是一本书，更是一次思想的洗礼，能够让你对这个世界有更深刻的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界！我一直以为金融是个深不可测的领域，充满了各种复杂的公式和晦涩的理论，普通人根本难以企及。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者用一种非常易懂、生动的方式，将那些看似高深的金融概念一一拆解，就像剥洋葱一样，层层递进，让你在不知不觉中就能掌握核心要义。 一开始，我抱着试试看的心态翻开，想着大概也就是些陈词滥调，充斥着各种“别人家的成功学”之类的内容。然而，出乎意料的是，它并没有卖弄玄虚，而是从最基础的原理讲起，比如为什么我们会产生货币，货币又是如何流动的。这种由浅入深的讲解方式，让我这个金融门外汉也能够轻松理解，并且开始对背后的逻辑产生兴趣。 这本书最大的亮点在于，它不仅仅是理论的堆砌，更充满了实际的应用案例。作者并没有回避现实中的复杂性，而是通过分析各种真实的金融事件，来印证书中的理论。我尤其喜欢其中关于风险管理的部分，它让我深刻地认识到，在金融的世界里，没有绝对的安全，只有相对的风险控制。书中提供的那些分析工具和策略，虽然我还不完全能熟练运用，但已经为我打开了新的思考维度。 读完之后，我感觉自己对金融市场的理解有了一个质的飞跃。不再是被动地接受信息，而是能够主动地去分析和判断。很多我过去感到困惑的金融新闻和经济现象，现在都能找到合理的解释。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往金融世界的大门，让我看到了更多可能性。 总的来说，这是一本非常值得推荐的读物，尤其适合那些对金融感兴趣，但又担心自己基础薄弱的读者。它不会让你感到枯燥乏味，反而会让你沉浸其中，享受学习的乐趣。我相信，这本书的价值远不止于纸面，它能够帮助我们更好地理解当今世界，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

英文原书没有看过，不知道翻译的质量如何，没有基础读起来会很吃力。不推荐这本书，书里有很多小的错误，比如正负号，数字，字母什么的，不懂的人会看糊涂，感觉是错了，但还得通过别的途径学习才能确定。

评分☆☆☆☆☆

非常好，快递非常快，书很不错

评分☆☆☆☆☆

商品送达较快，内容看起来不错。

评分☆☆☆☆☆

F.如您违反与京东的相关约定，京东可以扣除相应的积分。

评分☆☆☆☆☆

还可以吧。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

快递给力，挺快就拿到书了！

评分☆☆☆☆☆

书不是很厚 讲得重点突出