出版時間:2011-1 出版社:中國人民大學(xué)出版社 作者:塞爾焦·M·??柕?弗蘭克·J·法博齊 頁數(shù):683 字?jǐn)?shù):807000 譯者:龍永紅,何宗炎
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內(nèi)容概要
本書涵蓋了金融和數(shù)學(xué)的廣泛的技術(shù)選題——力圖使投資管理實踐者、研究人員和學(xué)生全面了解金融決策過程及其經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)。
這一豐富的資源將向你介紹關(guān)鍵的數(shù)學(xué)技術(shù):矩陣代數(shù)、微積分、常微分方程、概率論、隨機分析、時間序列分析、優(yōu)化——同肘向你展現(xiàn)這些技術(shù)如何在現(xiàn)代金融領(lǐng)域得到成功的使用。對那些能夠幫助我們更深入地理解金融計量學(xué)和金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的新的數(shù)學(xué)工具更是給予了特別的關(guān)注。對于金融計量學(xué)的最近的進(jìn)展,如估計和表示分布尾部的工具、相關(guān)現(xiàn)象的分析、通過因素分析和協(xié)整降維等,進(jìn)行了深入的討論。
借助大量的實例,??柕虾头úR同時向我們展示了數(shù)學(xué)技術(shù)和這些技術(shù)所應(yīng)用的金融領(lǐng)域,包括廣泛的有用的金融應(yīng)用,如:
套利定價
利率建模
衍生品定價
信用風(fēng)險管理
股票和債券投資組合管理
風(fēng)險管理及其他
《金融建模與投資管理中韻數(shù)學(xué)》、以深入的視角和專業(yè)的見解將金融理論和數(shù)學(xué)技術(shù)緊密地聯(lián)系起來。
作者簡介
塞爾焦·M·福卡爾迪,總部在巴黎的咨詢公司天祥集團(tuán)的創(chuàng)始人之一。塞爾焦在熱那亞大學(xué)的CINEF(經(jīng)濟(jì)、金融跨學(xué)科研究中心)授課,是期刊《證券投資組合管理》的編委。他發(fā)表了諸多關(guān)于經(jīng)濟(jì)物理學(xué)的論文,并與他人合寫了兩部著作:《市場建模:新的理論和方法》和《風(fēng)險管理:框架、方法和實踐》。他的研究興趣包括多重異質(zhì)投資者之間的交互作用的建模以及基于協(xié)整和動態(tài)因素分析的大規(guī)模股票資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)計量學(xué)分析。塞爾焦在熱那亞大學(xué)取得了電子工程的本科學(xué)位,在伽利略法拉利電工技術(shù)學(xué)院(都靈)取得了通訊學(xué)的研究生學(xué)位。
書籍目錄
第1章 從金融藝術(shù)到金融工程
第2章 金融市場概覽、金融資產(chǎn)和市場參與者
第3章 金融建模和投資管理的里程碑
第4章 微積分原理
第5章 矩陣代數(shù)
第6章 概率的概念
第7章 最優(yōu)化
第8章 隨機積分
第9章 微分方程和差分方程
第10章 隨機微分方程
第11章 金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué):時間序列的概念、表示及模型
第12章 金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué):模型的選擇、估計和檢驗
第13章 厚尾分布、尺度和穩(wěn)定分布
第14章 套利定價:有限狀態(tài)模型
第15章 套利定價:連續(xù)狀態(tài)、連續(xù)時間模型
第16章 使用均值-方差分析的投資組合選擇
第17章 資本資產(chǎn)定價模型
第18章 多因素模型和普通股的共同趨勢
第19章 股票投資組合管理
第20章 期限結(jié)構(gòu)建模與債券和債券期權(quán)的估價
第21章 債券組合管理
第22章 信用風(fēng)險模型和信用違約互換
第23章 風(fēng)險管理
索引
譯后記
章節(jié)摘錄
版權(quán)頁:插圖:原始信息很大一部分停留在定量建模的范圍之外,這是決策者長期考慮的一個問題。最近有所改變,金融公司已開始著手解決這一被稱作信息超載(information overload)的問題,計算機技術(shù)的發(fā)展再一次為這一變化提供了條件。路透社每天出版3種權(quán)威新聞(大部分是金融新聞)日報;據(jù)估計,華爾街平均每分鐘有5個新的研究報告問世;中等公司的資產(chǎn)經(jīng)理平均每天會接到1 000多封電子郵件,且辦公桌上有5臺以上的電腦同時工作。但是,卻缺少被“消化”的信息。據(jù)估計,在美國10 000家上市公司中只有1/3被華爾街研究;上千家美國上市公司不在華爾街的研究范圍內(nèi)。與世界上其他上萬家上市公司不被研究相比,美國的情況要好一些。越來越多的公司通過自己的網(wǎng)站披露信息,到2003年上半年,全球互聯(lián)網(wǎng)大概有33億個網(wǎng)頁。這些非結(jié)構(gòu)化的(原始)信息正在被轉(zhuǎn)化為計算機能自動分類和研究的半結(jié)構(gòu)化信息。一系列的發(fā)展使之成為可能,包括:·可擴(kuò)展標(biāo)識語言(extensible Markup Language,XML)的發(fā)展可以用來挖掘原始數(shù)據(jù),這使得我們可以從原始的研究轉(zhuǎn)向半結(jié)構(gòu)化的研究?!べY源描述框架(Resource Description Framework,RDF)的發(fā)展用以處理元數(shù)據(jù),這可以描述文獻(xiàn)內(nèi)容?!に惴澳茏詣舆M(jìn)行分類和索引的軟件的發(fā)展。·具有高水平表達(dá)能力的數(shù)據(jù)庫查詢功能的發(fā)展。·能夠進(jìn)行“發(fā)現(xiàn)”的高水平文件挖掘功能的發(fā)展。一個處理“內(nèi)涵”的標(biāo)準(zhǔn)的出現(xiàn)是大的進(jìn)步。這意味著,存在于電腦中的809/6的原始的非結(jié)構(gòu)化信息將被替代為可被機器應(yīng)用的半結(jié)構(gòu)化信息。今天的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以以特殊格式存儲,以便所有基本信息的位置都很清楚。例如,在一筆交易中,交易的日期、交易量、交易股票的名稱等都可以被存儲在事先指定的地方。然而,原始數(shù)據(jù),例如新聞和研究報告則不需要這么嚴(yán)格的結(jié)構(gòu)化。為了使得計算機能夠處理這些信息,每個非結(jié)構(gòu)文件都附有一個描述性的元文件,描述性的元文件是一個包含描述存儲在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的信息的結(jié)構(gòu)文件。于是,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫就可以由非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和描述性元文件組成。
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《金融建模與投資管理中的數(shù)學(xué)》:金融學(xué)譯叢。
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