编辑推荐
《金融统计与数理金融:方法、模型及应用》特色：介绍金融统计和金融数学的基础知识。解释统计方法在计量经济学和金融工程中的重要性及用途。强调导数和徽积分的作用以帮助理解方法和结果。涉及较深的强论，如鞅论、随机过程、随机积分。通过丰富的实例说明数学和统计学在金融中的应用。配套网站提供与《金融统计与数理金融:方法、模型及应用》内容相关的R码和数据集。
作者简介
Ansgar Steland是德国数理经济学会、计量经济学会、生物统计学会、社会政治联盟等学会的会士，现为德国名校亚琛工业大学的教授，研究领域包括时间序列分析、数理经济学、统计计算、应用数理统计和金融统计等。Steland于1996年从德国哥廷根大学博士毕业，师从Manfred Denker。Steland在学术上非常活跃，已发表几十篇学术论文，被广泛引用。曾应邀到世界各地做学术报告，包括美国斯坦福大学、奥地利因斯布鲁克大学、荷兰马斯特里赫特大学、捷克布拉格查理大学、德国哥廷根大学等。他是“随机模型及其应用研讨班”的学术委员，还组织“金融和工程中的时间序列”、“变点分析”、“统计模拟”等多种研讨班。
目录
译者序
前言
第1章金融微积分基础1
1.1几个引例1
1.2现金流、利率、价格和收益2
1.2.1债券和利率期限结构4
1.2.2资产收益5
1.2.3资产价格基本模型6
1.3收益的统计分析初步8
1.3.1位测量10
1.3.2离散程度和风险的度量12
1.3.3偏度和峰度的度量16
1.3.4分布的估计17
1.3.5正态性检验21
1.4金融工具22
1.4.1未定权益22
1.4.2现货合约与远期合约23
1.4.3期货合约23
1.4.4期权24
1.4.5障碍期权24
1.4.6金融工程25
1.5期权定价基础26
1.5.1无套利原理26
1.5.2风险中性定价27
1.5.3对冲与资产复制29
1.5.4风险中性测度的不存在性30
1.5.5Black—Scholes定价公式30
1.5.6一些希腊字母表示的量32
1.5.7模型校验方法、隐含波动率和波动率微笑33
1.5.8期权价格与风险中性密度34
1.6评注与延伸阅读35
参考文献35
第2章单期模型的套利理论37
2.1定义与预备37
2.2线性定价测度38
2.3套利理论的进一步讨论41
2.4Rn空间上的分离定理42
2.5无套利与鞅测度的关系45
2.6未定权益的无套利定价51
2.7一般情形下鞅测度的构造56
2.8完备金融市场58
2.9评注与延伸阅读60
参考文献61
第3章离散时间的金融模型62
3.1离散时间的随机适应过程63
3.2鞅和鞅差序列66
3.2.1鞅变换71
3.2.2停时、可选抽样定理和极大不等式72
3.2.3推广到Rd值过程78
3.3平稳序列79
3.3.1弱平稳和严平稳79
3.4线性过程和ARMA模型85
3.4.1线性过程和滞后算子86
3.4.2逆算子89
3.4.3AR（p）和AR（∞）过程91
3.4.4ARMA过程93
3.5频域分析94
3.5.1频谱94
3.5.2周期图法96
3.6ARMA过程的估计100
3.7（G）ARCH模型101
3.8长记忆序列105
3.8.1分数阶差分105
3.8.2分整过程109
3.9评注与延伸阅读109
参考文献110
第4章多期模型的套利理论111
4.1定义与预备111
4.2自融资交易策略112
4.3无套利与鞅测度114
4.4无套利市场的欧式未定权益116
4.5离散时间的鞅表示定理120
4.6Cox—Ross—Rubinstein二叉树模型120
4.7Black—Scholes公式124
4.8美式期权和美式未定权益129
4.8.1无套利定价和期权执行策略129
4.8.2美式期权的二叉树定价131
4.9评注与延伸阅读132
参考文献132
第5章布朗运动和相关的连续时间过程133
5.1预备133
5.2布朗运动136
5.2.1定义及基本性质136
5.2.2布朗运动与中心极限定理141
5.2.3路径性质143
5.2.4多维布朗运动144
5.3连续性与可微性145
5.4自相似与分数布朗运动146
5.5计数过程148
5.5.1泊松过程148
5.5.2复合泊松过程149
5.6Lvy过程151
5.7评注与延伸阅读152
参考文献153
第6章Ito积分154
6.1全变差与二次变差154
6.2随机Stieltjes积分158
6.3Ito积分161
6.4二次协变差170
6.5Ito公式171
6.6Ito过程173
6.7扩散过程及遍历性179
6.8数值逼近与统计估计180
6.9评注与延伸阅读181
参考文献182
第7章Black—Scholes模型183
7.1模型和第一性质183
7.2Girsanov定理187
7.3等价鞅测度191
7.4无套利定价与对冲192
7.5delta对冲195
7.6与时间有关的波动率195
7.7Black—Scholes模型的推广196
7.8评注与延伸阅读199
参考文献199
第8章离散时间过程的极限理论200
8.1相关时间序列的极限定理200
8.2金融时间序列回归模型208
8.2.1最小二乘估计209
8.3鞅差阵列的极限定理211
8.4渐近性215
8.5密度估计和非参数回归218
8.5.1多变量密度估计219
8.5.2非参数回归225
8.6线性过程的中心极限定理230
8.7混合过程233
8.7.1混合系数233
8.7.2不等式235
8.8混合过程的极限定理239
8.9评注与延伸阅读246
参考文献247
第9章几个专题248
9.1copula和2008年的金融危机248
9.1.1copula248
9.1.2金融危机253
9.1.3信用违约模型和CDO256
9.2局部线性非参数回归258
9.2.1金融中的应用：鞅测度估计和Ito扩散估计259
9.2.2方法和渐近讨论260
9.3变点检测和监测268
9.3.1离线检测269
9.3.2在线检测276
9.4单位根和随机游动278
9.4.1平稳AR（1）模型的最小二乘估计量280
9.4.2整合度的非参数定义283
9.4.3Dickey—Fuller检验284
9.4.4检测单位根和平稳性287
9.5评注与延伸阅读293
参考文献294
附录A296
A.1（随机）Landau记号296
A.2Bochner引理297
A.3条件期望297
A.4不等式298
A.5Random序列299
A.6离散时间的局部鞅299
附录B弱收敛与中心极限定理300
B.1依分布收敛300
B.2弱收敛300
B.3 Prohorov定理304
B.4充分性准则305
B.5 Skorohod空间的进一步讨论306
B.6鞅差分的中心极限定理307
B.7泛函中心极限定理308
B.8强逼近309
参考文献310
索引312
序言
译 者 序自20世纪50年代以来，随着金融学理论与金融市场和工具的不断发展，数学与统计在金融研究中的作用显得越来越重要.反之，统计与数学理论及方法在金融学中的应用又极大地促进了金融理论的发展，数理金融学由此孕育而生.数理金融是20世纪80年代末90年代初出现的一门新兴学科，它是以现代数学、统计及金融理论为基础，综合利用数学模型、数值计算等开发、设计金融产品，创造性地解决各种金融问题的一门学科，其核心内容是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论.套利、最优与均衡是数理金融的基本经济思想和三大基本概念.本书是一部近期在西方国家非常流行的著作.它使用时间序列分析、随机过程、随机分析等理论详细地介绍了离散时间与连续时间的金融衍生产品定价理论.作者以高超的手法对金融衍生产品定价中所需的统计与数学理论进行了全面的描述和总结，并系统地介绍了金融衍生产品的常用定价方法和最新进展.本书内容丰富、推导严谨、案例翔实.由于作者在内容选择、结构安排和逻辑体系设计方面的精巧构思，所以能以相对较少的篇幅，把书中所讨论的问题的经济背景以及解决这些问题的数学方法和基本思想，系统而又简明地展示给读者，且具有相当的深度.本书是为金融市场的量化所需的一些最重要的统计及数学理论提供的一本系统而且深入的教材，它包含了非常前沿的金融统计与数理金融.目前，为期权这种未定权益定价的数学理论——数理金融， 与分析来自金融市场数据的统计方法与统计模型的理论——金融统计这两个领域在发展过程中或多或少地相互分离了，而同时覆盖这两个领域的教材非常缺乏，而此书将这两个领域有机地整合到了一起.本书适合于硕士生、博士生，高水平的研究人员以及对数理金融或金融统计感兴趣的实践工作者阅读.其中许多章节也适合已经学习了微积分、概率论及统计的本科生阅读.受机械工业出版社华章公司之托，我们将此书译成中文.全书由上海财经大学数学学院冉启康教授，研究生尤成其、刘诚霖共同翻译，王清华老师参与了校对工作。限于时间和水平，译文的不当之处在所难免，敬请本书的读者和有关领域的专家批评指正.
文摘
公共素质课
《金融统计与数理金融:方法、模型及应用》特色：介绍金融统计和金融数学的基础知识。解释统计方法在计量经济学和金融工程中的重要性及用途。强调导数和徽积分的作用以帮助理解方法和结果。涉及较深的强论，如鞅论、随机过程、随机积分。通过丰富的实例说明数学和统计学在金融中的应用。配套网站提供与《金融统计与数理金融:方法、模型及应用》内容相关的R码和数据集。
作者简介
Ansgar Steland是德国数理经济学会、计量经济学会、生物统计学会、社会政治联盟等学会的会士，现为德国名校亚琛工业大学的教授，研究领域包括时间序列分析、数理经济学、统计计算、应用数理统计和金融统计等。Steland于1996年从德国哥廷根大学博士毕业，师从Manfred Denker。Steland在学术上非常活跃，已发表几十篇学术论文，被广泛引用。曾应邀到世界各地做学术报告，包括美国斯坦福大学、奥地利因斯布鲁克大学、荷兰马斯特里赫特大学、捷克布拉格查理大学、德国哥廷根大学等。他是“随机模型及其应用研讨班”的学术委员，还组织“金融和工程中的时间序列”、“变点分析”、“统计模拟”等多种研讨班。
目录
译者序
前言
第1章金融微积分基础1
1.1几个引例1
1.2现金流、利率、价格和收益2
1.2.1债券和利率期限结构4
1.2.2资产收益5
1.2.3资产价格基本模型6
1.3收益的统计分析初步8
1.3.1位测量10
1.3.2离散程度和风险的度量12
1.3.3偏度和峰度的度量16
1.3.4分布的估计17
1.3.5正态性检验21
1.4金融工具22
1.4.1未定权益22
1.4.2现货合约与远期合约23
1.4.3期货合约23
1.4.4期权24
1.4.5障碍期权24
1.4.6金融工程25
1.5期权定价基础26
1.5.1无套利原理26
1.5.2风险中性定价27
1.5.3对冲与资产复制29
1.5.4风险中性测度的不存在性30
1.5.5Black—Scholes定价公式30
1.5.6一些希腊字母表示的量32
1.5.7模型校验方法、隐含波动率和波动率微笑33
1.5.8期权价格与风险中性密度34
1.6评注与延伸阅读35
参考文献35
第2章单期模型的套利理论37
2.1定义与预备37
2.2线性定价测度38
2.3套利理论的进一步讨论41
2.4Rn空间上的分离定理42
2.5无套利与鞅测度的关系45
2.6未定权益的无套利定价51
2.7一般情形下鞅测度的构造56
2.8完备金融市场58
2.9评注与延伸阅读60
参考文献61
第3章离散时间的金融模型62
3.1离散时间的随机适应过程63
3.2鞅和鞅差序列66
3.2.1鞅变换71
3.2.2停时、可选抽样定理和极大不等式72
3.2.3推广到Rd值过程78
3.3平稳序列79
3.3.1弱平稳和严平稳79
3.4线性过程和ARMA模型85
3.4.1线性过程和滞后算子86
3.4.2逆算子89
3.4.3AR（p）和AR（∞）过程91
3.4.4ARMA过程93
3.5频域分析94
3.5.1频谱94
3.5.2周期图法96
3.6ARMA过程的估计100
3.7（G）ARCH模型101
3.8长记忆序列105
3.8.1分数阶差分105
3.8.2分整过程109
3.9评注与延伸阅读109
参考文献110
第4章多期模型的套利理论111
4.1定义与预备111
4.2自融资交易策略112
4.3无套利与鞅测度114
4.4无套利市场的欧式未定权益116
4.5离散时间的鞅表示定理120
4.6Cox—Ross—Rubinstein二叉树模型120
4.7Black—Scholes公式124
4.8美式期权和美式未定权益129
4.8.1无套利定价和期权执行策略129
4.8.2美式期权的二叉树定价131
4.9评注与延伸阅读132
参考文献132
第5章布朗运动和相关的连续时间过程133
5.1预备133
5.2布朗运动136
5.2.1定义及基本性质136
5.2.2布朗运动与中心极限定理141
5.2.3路径性质143
5.2.4多维布朗运动144
5.3连续性与可微性145
5.4自相似与分数布朗运动146
5.5计数过程148
5.5.1泊松过程148
5.5.2复合泊松过程149
5.6Lvy过程151
5.7评注与延伸阅读152
参考文献153
第6章Ito积分154
6.1全变差与二次变差154
6.2随机Stieltjes积分158
6.3Ito积分161
6.4二次协变差170
6.5Ito公式171
6.6Ito过程173
6.7扩散过程及遍历性179
6.8数值逼近与统计估计180
6.9评注与延伸阅读181
参考文献182
第7章Black—Scholes模型183
7.1模型和第一性质183
7.2Girsanov定理187
7.3等价鞅测度191
7.4无套利定价与对冲192
7.5delta对冲195
7.6与时间有关的波动率195
7.7Black—Scholes模型的推广196
7.8评注与延伸阅读199
参考文献199
第8章离散时间过程的极限理论200
8.1相关时间序列的极限定理200
8.2金融时间序列回归模型208
8.2.1最小二乘估计209
8.3鞅差阵列的极限定理211
8.4渐近性215
8.5密度估计和非参数回归218
8.5.1多变量密度估计219
8.5.2非参数回归225
8.6线性过程的中心极限定理230
8.7混合过程233
8.7.1混合系数233
8.7.2不等式235
8.8混合过程的极限定理239
8.9评注与延伸阅读246
参考文献247
第9章几个专题248
9.1copula和2008年的金融危机248
9.1.1copula248
9.1.2金融危机253
9.1.3信用违约模型和CDO256
9.2局部线性非参数回归258
9.2.1金融中的应用：鞅测度估计和Ito扩散估计259
9.2.2方法和渐近讨论260
9.3变点检测和监测268
9.3.1离线检测269
9.3.2在线检测276
9.4单位根和随机游动278
9.4.1平稳AR（1）模型的最小二乘估计量280
9.4.2整合度的非参数定义283
9.4.3Dickey—Fuller检验284
9.4.4检测单位根和平稳性287
9.5评注与延伸阅读293
参考文献294
附录A296
A.1（随机）Landau记号296
A.2Bochner引理297
A.3条件期望297
A.4不等式298
A.5Random序列299
A.6离散时间的局部鞅299
附录B弱收敛与中心极限定理300
B.1依分布收敛300
B.2弱收敛300
B.3 Prohorov定理304
B.4充分性准则305
B.5 Skorohod空间的进一步讨论306
B.6鞅差分的中心极限定理307
B.7泛函中心极限定理308
B.8强逼近309
参考文献310
索引312
序言
译 者 序自20世纪50年代以来，随着金融学理论与金融市场和工具的不断发展，数学与统计在金融研究中的作用显得越来越重要.反之，统计与数学理论及方法在金融学中的应用又极大地促进了金融理论的发展，数理金融学由此孕育而生.数理金融是20世纪80年代末90年代初出现的一门新兴学科，它是以现代数学、统计及金融理论为基础，综合利用数学模型、数值计算等开发、设计金融产品，创造性地解决各种金融问题的一门学科，其核心内容是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论.套利、最优与均衡是数理金融的基本经济思想和三大基本概念.本书是一部近期在西方国家非常流行的著作.它使用时间序列分析、随机过程、随机分析等理论详细地介绍了离散时间与连续时间的金融衍生产品定价理论.作者以高超的手法对金融衍生产品定价中所需的统计与数学理论进行了全面的描述和总结，并系统地介绍了金融衍生产品的常用定价方法和最新进展.本书内容丰富、推导严谨、案例翔实.由于作者在内容选择、结构安排和逻辑体系设计方面的精巧构思，所以能以相对较少的篇幅，把书中所讨论的问题的经济背景以及解决这些问题的数学方法和基本思想，系统而又简明地展示给读者，且具有相当的深度.本书是为金融市场的量化所需的一些最重要的统计及数学理论提供的一本系统而且深入的教材，它包含了非常前沿的金融统计与数理金融.目前，为期权这种未定权益定价的数学理论——数理金融， 与分析来自金融市场数据的统计方法与统计模型的理论——金融统计这两个领域在发展过程中或多或少地相互分离了，而同时覆盖这两个领域的教材非常缺乏，而此书将这两个领域有机地整合到了一起.本书适合于硕士生、博士生，高水平的研究人员以及对数理金融或金融统计感兴趣的实践工作者阅读.其中许多章节也适合已经学习了微积分、概率论及统计的本科生阅读.受机械工业出版社华章公司之托，我们将此书译成中文.全书由上海财经大学数学学院冉启康教授，研究生尤成其、刘诚霖共同翻译，王清华老师参与了校对工作。限于时间和水平，译文的不当之处在所难免，敬请本书的读者和有关领域的专家批评指正.
文摘
公共素质课
| ISBN | 9787111573012 |
|---|---|
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 作者 | 安斯加尔·斯特兰 (Ansgar Steland) |
| 尺寸 | 16 |