内容概要

本书涵盖了金融和数学的广泛的技术选题——力图使投资管理实践者、研究人员和学生全面了解金融决策过程及其经济学基础。

这一丰富的资源将向你介绍关键的数学技术：矩阵代数、微积分、常微分方程、概率论、随机分析、时间序列分析、优化——同肘向你展现这些技术如何在现代金融领域得到成功的使用。对那些能够帮助我们更深入地理解金融计量学和金融经济学的新的数学工具更是给予了特别的关注。对于金融计量学的最近的进展，如估计和表示分布尾部的工具、相关现象的分析、通过因素分析和协整降维等，进行了深入的讨论。

借助大量的实例，福卡尔迪和法博齐同时向我们展示了数学技术和这些技术所应用的金融领域，包括广泛的有用的金融应用，如：

套利定价

利率建模

衍生品定价

信用风险管理

股票和债券投资组合管理

风险管理及其他

《金融建模与投资管理中韵数学》、以深入的视角和专业的见解将金融理论和数学技术紧密地联系起来。

作者简介

塞尔焦·M·福卡尔迪，总部在巴黎的咨询公司天祥集团的创始人之一。塞尔焦在热那亚大学的CINEF(经济、金融跨学科研究中心)授课，是期刊《证券投资组合管理》的编委。他发表了诸多关于经济物理学的论文，并与他人合写了两部著作：《市场建模：新的理论和方法》和《风险管理：框架、方法和实践》。他的研究兴趣包括多重异质投资者之间的交互作用的建模以及基于协整和动态因素分析的大规模股票资产的经济计量学分析。塞尔焦在热那亚大学取得了电子工程的本科学位，在伽利略法拉利电工技术学院(都灵)取得了通讯学的研究生学位。

书籍目录

第1章　从金融艺术到金融工程

第2章　金融市场概览、金融资产和市场参与者

第3章　金融建模和投资管理的里程碑

第4章　微积分原理

第5章　矩阵代数

第6章　概率的概念

第7章　最优化

第8章　随机积分

第9章　微分方程和差分方程

第10章　随机微分方程

第11章　金融计量经济学：时间序列的概念、表示及模型

第12章　金融计量经济学：模型的选择、估计和检验

第13章　厚尾分布、尺度和稳定分布

第14章　套利定价：有限状态模型

第15章　套利定价：连续状态、连续时间模型

第16章　使用均值-方差分析的投资组合选择

第17章　资本资产定价模型

第18章　多因素模型和普通股的共同趋势

第19章　股票投资组合管理

第20章　期限结构建模与债券和债券期权的估价

第21章　债券组合管理

第22章　信用风险模型和信用违约互换

第23章　风险管理

索引

译后记

章节摘录

版权页：插图：原始信息很大一部分停留在定量建模的范围之外，这是决策者长期考虑的一个问题。最近有所改变，金融公司已开始着手解决这一被称作信息超载(information overload)的问题，计算机技术的发展再一次为这一变化提供了条件。路透社每天出版3种权威新闻(大部分是金融新闻)日报；据估计，华尔街平均每分钟有5个新的研究报告问世；中等公司的资产经理平均每天会接到1 000多封电子邮件，且办公桌上有5台以上的电脑同时工作。但是，却缺少被“消化”的信息。据估计，在美国10 000家上市公司中只有1／3被华尔街研究；上千家美国上市公司不在华尔街的研究范围内。与世界上其他上万家上市公司不被研究相比，美国的情况要好一些。越来越多的公司通过自己的网站披露信息，到2003年上半年，全球互联网大概有33亿个网页。这些非结构化的(原始)信息正在被转化为计算机能自动分类和研究的半结构化信息。一系列的发展使之成为可能，包括：·可扩展标识语言(extensible Markup Language，XML)的发展可以用来挖掘原始数据，这使得我们可以从原始的研究转向半结构化的研究。·资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)的发展用以处理元数据，这可以描述文献内容。·算法及能自动进行分类和索引的软件的发展。·具有高水平表达能力的数据库查询功能的发展。·能够进行“发现”的高水平文件挖掘功能的发展。一个处理“内涵”的标准的出现是大的进步。这意味着，存在于电脑中的809／6的原始的非结构化信息将被替代为可被机器应用的半结构化信息。今天的标准结构数据库的数据可以以特殊格式存储，以便所有基本信息的位置都很清楚。例如，在一笔交易中，交易的日期、交易量、交易股票的名称等都可以被存储在事先指定的地方。然而，原始数据，例如新闻和研究报告则不需要这么严格的结构化。为了使得计算机能够处理这些信息，每个非结构文件都附有一个描述性的元文件，描述性的元文件是一个包含描述存储在非结构数据中的信息的结构文件。于是，半结构化数据库就可以由非结构化数据和描述性元文件组成。

编辑推荐

《金融建模与投资管理中的数学》：金融学译丛。

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