作者：任筱钰,李因果
页数：257
出版社：南京大学出版社
出版日期：2023
ISBN：9787305258602
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
数理金融学，即金融数学（FinancialMathematics），是金融学自身发展而衍生出来的一个新的分支，是数学与金融学相结合的产物，是金融学由定性分析向定性分析与定量分析相结合转变，由规范研究向实证研究转变，由理论阐述向理论研究与实用研究并重转变，金融模糊决策向准确化决策发展的成果。这门学科的优选特点，就在于利用数学工具来解释和研究金融问题，通过进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析方法，以求找到金融的内在规律并用以指导实践。数理金融学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，是一门新兴的交叉学科，发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。数理金融学中用到的数学工具包括微积分、线性代数、概率论、计量经济学、时间序列分析、运筹学、微分方程、随机过程、随机分析等，知识体系及其庞大而繁多，远远超出了包括数学专业在内的绝大多数大学生的知识范畴，甚至许多金融部门从事实际工作的专业人员也难以全部掌握。因此，考虑到内容的难度和学生的接受程度，本书不注重晦涩难懂的数学工具讲解和复杂繁多的公式推导，而侧重于应用，由具体问题做先导，采用具体问题具体分析的模式，让学生由问题引发兴趣，在大量实际案例分析中学到推荐的数理金融学知识，尽量在通俗化和普及化方面做一些大胆的尝试。全书分为十章，每一章讲述一种数学工具及其在金融学中的应用，由问题做先导，引出一章主题，再系统介绍基本理论、基本观点和基本方法，并附加大量例题，使理论方法和实际应用真正紧密结合。适合于金融专业本科生、MBA、金融投资部门从业人员和企业资产运营部门管理人员使用。
作者简介
任筱钰，博士，江苏师范大学商学院专职教师，研究方向：金融衍生品定价和风险管理。李因果，江苏师范大学副教授、经济学博士，硕士生导师，商学院金融系主任。研究方向：金融统计与数量分析。
目录
第一节 微积分在数理金融中的应用
第二节 初等方程在数理金融中的应用
第三节 线性代数在数理金融中的应用
习题
第二章 线性回归模型在数理金融中的应用
第一节 数据处理的基本方法
第二节 一元线性回归模型
第三节 多元线性回归模型
第四节 模型误设定
第三章 时间序列分析
第一节 时间序列分析发展历程和基本概念
第二节 平稳性检验
第三节 Box-Jenkins模型
第四节 ARCH模型与GARCH模型
第五节 协整检验和ECM模型
第六节 向量自回归（VAR）模型
第四章 面板数据分析
第一节 面板数据与面板数据模型
第二节 固定影响模型
第三节 随机影响模型
第五章 资产组合问题
第一节 不确定性与期望效用分析
第二节 现代资产组合理论
第三节 马科维茨的资产组合理论
第四节 资本资产定价模型
第五节 套利定价模型
第六节 金融市场结构与套利行为
习题
第六章 随机过程
第一节 预备知识
第二节 随机过程的基本概念和基本类型
第三节 泊松（Poisson）过程
第四节 马尔科夫（Markov）过程
第五节 鞅
第六节 布朗（Brown）运动
习题
第七章 期权定价
第一节 期权定价的概念
第二节 布朗运动与伊藤引理
第三节 布莱克-舒尔斯-默顿期权定价公式
第四节 二叉树期权定价模型
第五节 期权价格的敏感度和期权的套期保值
习题
第八章 金融风险分析与度量
第一节 金融风险概述
第二节 灵敏度分析与波动性方法
第三节 债券市场风险
第四节 VaR方法
第五节 信用风险的度量
习题
参考文献
