金融建模与投资管理中的数学
2011-1
中国人民大学出版社
塞尔焦·M·福卡尔迪,弗兰克·J·法博齐
683
807000
龙永红,何宗炎
无
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。
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。
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
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。
《金融建模与投资管理中的数学》：金融学译丛。
无
金融的书太多了，但这本书仍然是必买的，里面涵盖了金融专业人士所需要的数学知识，而且学习上比较循序渐进。以前的一些书突然冒个公式，比如期权定价公式，没学过的人根本不明白这个公式的意义。我周围很多人看金融的书都是一群只看文字，不看公式的人。 这是中国教育的悲哀，做那么多的题，却不了解公式的意义，一个期权定价公式就难倒了很多人，其实这个公式不过是比较复杂一点的函数而已，任何上过大学的人，不过是学文科还是学理科的人都应该可以看懂的，结果呢，只会向公式里套数字解题，却不明白为什么要这个公式要这么写，这就是中国大陆人为什么数学“这么差”。
所以我建议所有在金融数学上有障碍的人都要买这样一本书，把这本书看完后，以后再遇到什么公式绝对没问题。虽然中文翻译的金融专业书一直有点问题，不过我还是建议先看中文，先把数学过关了，再说英语。（这本书有英文的，以前在哪里见过影印办，好像叫《金融数学和投资数学》）
另外建议各位金融爱好者看看哈代的《纯数学教程》，看完之后你才算明白数学是什么。（那本《什么是数学》只是告诉你数学的形式，而这本则是告诉你数学的本质）
用模型来计算，教会怎么用数学的方法来计算金融决策，值得购买，不过要能静下心来学习才行的
数学内容不深，只是介绍性的知识，不过涵盖的面挺多。结合数学建模，可以帮助了解数学的应用。
对我这个非数学专业、非金融专业出身的研究生来说，这本书应该算得上是一步大部头了!虽说其中的数学模型、公式，大部分在本科及研究生期间都已经学过。但是，学过的早就还给了老师。现在庆幸，型号考研的时候还学了一段时间数学，微积分、概率论、线性代数都有点儿根基，不过算来到现在已经有4年了。重新捡起来不知道难度会有多大。
对于这本书的内容，就不多评价了。专业人士自然懂得这本书的好处。
只是希望，我能够把这本书给攻克下来。一点一点。
加油！
学习金融数据理论
金融人必读，全面，系统
国内对于建模重视不够但这点恰恰是非常重要的
想在投资领域发展，就得好好啃下这类的书
没有一点数学功底看不了的
大部头啊！难啃哟，中国资本市场暂用不着，不是有效市场。
过于专业，有些内容还需好好琢磨下
很好,系统学习的基础——可靠的基础,学习要靠毅力啊
帮别人买的，那个人说对这本书挺满意的
有点破损 但不错嗯嗯 看完再追加
喜欢~~~~~~~~~~~~~~~~~~
还没看。。值得学习
看起来有一定难度，要慢慢看了
买吧，现在就这书便宜了呵呵
还算好的书
感兴趣就买了。。
对常见的金融和管理怎样用数学建模，解决问题的方法都有详细的论述。
内容详实，从金融建模所需的数学基础说起，一步步深入，并且结合一些实际例子进行解说……
本书面面俱到，点到即止，能让非金融人士在较短时间内了解金融工程所用到的数学知识的大概。但正如本书所说，本书需要的数学基础不高，所以本书很多数学内容都是点到即止，没有深入的证明分析。不要指望读完这本书数学水平就会突飞猛进，想要读透本书则需看更多其他数学读物，否则也只是蜻蜓点水，知其然不知其所以然。
本书翻译水平尚可，网上有原版的电子书，对照着看可以更清楚地了解作者原意。
总得而言，对于非金融专业人士值得推荐。
本书将数学公式与金融模型融合在一起进行讲解，对数学怎么应用在金融模型里面有了更多认识
炒股能不能用上呢？估计不行。
帮同事带的，据说是学习需要
帮同学买的，好像还比较满意
还没有看 买了很多本 准备过年看
不过问题不大
我非常喜欢度有关金融的书籍，这本书我翻了翻写的不错的。
非高等专业数学学科的人很难读懂这本书
或许一开始学习会有一定的难度，但是还是可以学习的，比如说遇到什么决策的时候，还是可以作为参考的
学习才能用
这本书的作者是法国著名商学院EDHEC的教授，和那两本固定收益圣经的作者弗兰克法博齐，lionel martellini是同事。
书很厚，而且需要一些数学的功底，正在好好研读~希望有很大的帮助！
书是好书，但是厚了点，买了许久，一直倒腾非本专业的内容，然后就把这本书遗忘在了角落。最近闲了，翻翻，感觉还有一定的实用性。
不过有些模型思路还是可以参考
兼顾金融学的一些知识，和高等数学的知识，然后后面的几章把高等数学和金融投资管理结合起来，我感觉挺有用的，这是原先在课堂上照本宣科学不到的。不错，支持！
看了点，内容还不错。但需要大量数学基础知识作为铺垫
书虽然很厚，但内容很疏，只是把公式简单罗列，是令我最失望的书之一
书的背面稍微有点褶皱了，可能是快递的原因，书还是很不错的，但是感觉翻译的有些不太地道。总体不错。
老外写的东西就是比较全面,如果能被翻译过来一定是不错的书.大家如果英语不算太好,看这本书应该是不错的选择.
纸张，印刷都不错，内容也很好
部分内容都是针对美国的金融市场，但是书还是很不错的。建议有时间业务人士可以学习。
金融建模与投资管理中的数学
货还没收到，订单就已经完成
介绍的挺详细的，难度适中
金融数学方面的专著