具体描述
内容简介
《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》旨在帮助读者建立扎实的数值理论基础，以便学习更专业的金融理论。本书分为五部分：第1部分介绍理论背景，包括数值分析和金融背景等内容；第二部分介绍数值方法，包括数值分析基础、数值积分、偏微分方程有限差分法和凸优化等内容；第三部分介绍权益期权定价，包括期权定价的二叉树与三叉树模型、期权定价的蒙特卡罗方法和期权定价的有限差分方法；第四部分介绍高级优化模型与方法，包括动态规划、有追索权的线性随机规划和非凸优化等内容。第五部分为附录。全书使用MATLABW为软件工具。本书可作为金融和经济学专业高年级学生和研究生的教材，同时可作为从事金融特别是金融工程的专业人员的参考书。目录
译者的话 第2版前言 第1版前言 第1部分理论背景 第1章编写背景3 1.1数值分析方法的需求4 1.2关于数值计算平台的需求:为何选择MATLAB？8 1.3理论的需求11 进阶阅读17 参考文献18 第2章金融理论19 2.1不确定性建模21 2.2基础金融资产及相关问题24 2.2.1债券24 2.2.2股票26 2.2.3衍生品27 2.2.4资产定价、投资组合优化、风险管理31 2.3固定收益证券: 价值分析与组合免疫策略36 2.3.1基础利息理论: 复利和现值36 2.3.2固定收益证券的基础定价42 2.3.3利率敏感性与投资组合免疫48 2.3.4与固定收益证券相关的MATLAB函数51 2.3.5小结55 2.4股票投资组合管理56 2.4.1效用理论56 2.4.2均值-方差投资组合优化62 2.4.3MATLAB 计算均值-方差投资组合优化模型的函数64 2.4.4小结70 2.4.5其他风险测度:在险价值与分位数法71 2.5资产价格的动态建模76 2.5.1从离散时间到连续时间76 2.5.2标准维纳过程78 2.5.3随机积分与随机微分方程80 2.5.4伊藤引理83 2.5.5小结86Ⅸ Ⅻ
2.6衍生品定价87 2.6.1期权定价的二叉树模型90 2.6.2布莱克-斯科尔斯模型(Black-Scholes model)92 2.6.3风险中性期望与费曼-卡茨（Feynman-ka）公式95 2.6.4布莱克-斯科尔斯模型的MATLAB计算96 2.6.5关于布莱克-斯科尔斯公式的注解99 2.6.6美式期权的定价100 2.7奇异期权与路径依赖期权简介101 2.7.1障碍期权101 2.7.2亚式期权105 2.7.3回望期权106 2.8利率衍生品概述106 2.8.1利率动态模型107 2.8.2不完备市场和风险市场价格108 进阶阅读110 参考文献111
第2部分数值方法
第3章数值分析基础115 3.1数值计算的性质115 3.1.1 数值的表示、四舍五入和截断115 3.1.2误差的产生、条件与不稳定性118 3.1.3 收敛阶数与计算复杂度120 3.2求解线性方程121 3.2.1 向量与矩阵的范数122 3.2.2矩阵的条件数125 3.2.3线性方程组求解的直接方法129 3.2.4三对角矩阵134 3.2.5求解线性方程组的迭代方法135 3.3函数逼近和插值146 3.3.1 特殊逼近149 3.3.2 初等多项式插值150 3.3.3 三次样条插值154 3.3.4 最小二乘的函数逼近理论158 3.4非线性方程组求解161 3.4.1二分法162 3.4.2牛顿法164 3.4.3基于优化的非线性方程求解167 3.4.4求解方程组的复合方法172 3.4.5同伦连续法172 进阶阅读174 参考文献174
ⅩⅢ ⅩⅣ 第4章数值积分：定性分析与蒙特卡罗模拟177 4.1确定性求积179 4.1.1经典插值公式179 4.1.2高斯求积法181 4.1.3扩展与乘法法则186 4.1.4MATLAB 中的数值积分186 4.2蒙特卡罗积分187 4.3生成伪随机变量191 4.3.1生成伪随机数191 4.3.2逆变换方法196 4.3.3取舍法198 4.3.4通过极坐标方法生成正态随机变量199 4.4设置重复次数203 4.5降低方差技术206 4.5.1对偶抽样206 4.5.2公共随机数技术213 4.5.3控制变量214 4.5.4通过条件降低方差216 4.5.5分层抽样220 4.5.6重要性抽样222 4.6拟蒙特卡罗模拟228 4.6.1生成哈尔顿低差异序列229 4.6.2生成索博尔低差异序列239 进阶阅读243 参考文献244
第5章偏微分方程的有限差分法245 5.1偏微分方程的介绍和分类246 5.2有限差分法的数值解248 5.2.1一个有限差分法的错误例子250 5.2.2有限差分法的不稳定性251 5.3热传导方程的显式和隐式方法256 5.3.1使用显式方法求解热传导方程257 5.3.2使用全隐式方法求解热传导方程261 5.3.3热传导方程的克兰克-尼科尔森（Crank-Nicolson）方法264 5.4求解二维热传导方程266 5.5收敛性、一致性和稳定性272 进阶阅读273 参考文献273
第6章凸优化275 6.1优化问题的分类276 6.1.1有限维与无限维问题276 6.1.2无约束与约束问题280 6.1.3凸问题与非凸问题280 6.1.4线性与非线性问题282 6.1.5连续与离散问题283 6.1.6确定性与随机性问题284 6.2无约束优化的数值方法284 6.2.1最速下降法285 6.2.2梯度法286 6.2.3牛顿法与信赖域法286 6.2.4非导数算法: 拟牛顿法与单纯形搜索287 6.2.5非约束问题的MATLAB编程288 6.3约束问题的优化方法290 6.3.1罚函数法291 6.3.2库恩-塔克（Kuhn-Tucker）条件294 6.3.3对偶理论299 6.3.4凯利（Kelley）切平面法303 6.3.5有效集法304 6.4线性规划306 6.4.1线性规划的几何与代数特征307 6.4.2单纯形法308 6.4.3线性规划的对偶性310 6.4.4内点法312 6.5约束优化问题的MATLAB编程314 6.5.1线性规划的MATLAB编程315 6.5.2 债券投资组合管理的LP模型317 6.5.3使用二次规划构建投资组合的有效前沿320 6.5.4非线性规划的MATLAB编程322
ⅩⅤ ⅩⅥ 6.6模拟与优化324 附录凸分析基础325 附录6.1优化问题中的凸性326 附录6.2凸多面体328 进阶阅读330 参考文献330
第3部分权益期权定价
第7章期权定价的二叉树与三叉树模型335 7.1二叉树定价模型335 7.1.1校准二叉树模型336 7.1.2后付期权的定价341 7.1.3一种二叉树模型的改进343 7.2美式期权的二叉树定价方法345 7.3二维期权的二叉树定价方法347 7.4三叉树定价期权352 7.5总结355 进阶阅读356 参考文献356 第8章期权定价的蒙特卡罗方法357 8.1路径生成358 8.1.1模拟几何布朗运动359 8.1.2模拟对冲策略361 8.1.3布朗桥366 8.2交换期权定价369 8.3向下敲出式看跌期权的定价371 8.3.1简单蒙特卡罗模拟371 8.3.2条件蒙特卡罗模拟372 8.3.3 重要性抽样375 8.4算术平均亚式期权的定价379 8.4.1控制变量法379 8.4.2哈尔顿序列的应用383 8.5蒙特卡罗抽样法计算期权Greeks391 进阶阅读395 参考文献395 第9章期权定价的有限差分法397 9.1有限差分法在布莱克-斯科尔斯方程中的应用397 9.2普通欧式期权的显式方法定价399 9.3普通欧式期权的全隐式方法定价403 9.4 障碍期权的克兰克-尼科尔森方法定价405 9.5 美式期权的处理407 进阶阅读411 参考文献411
第4部分高级优化模型与方法
第10章动态规划415 10.1最短路问题416 10.2连续的决策过程418 10.2.1最优化原理和解函数方程419 10.3用动态规划解决随机决策问题421 10.4美式期权定价的蒙特卡罗模拟427 10.4.1一个用MATLAB实现的最小二乘方法431 10.4.2 一些研究与替代方法434 进阶阅读435 参考文献435 第11章有追索权的线性随机规划模型437 11.1线性随机规划模型437 11.2投资组合管理的多阶段随机规划模型440 11.2.1分离变量模型442 11.2.2紧模型448 11.2.3有交易成本的资产和债务管理452 11.3多阶段随机规划方案的生成453 11.3.1方案树生成的采样454 11.3.2无套利方案的生成456 11.4二阶段线性随机规划的L形方法460 11.5与动态规划的比较463 进阶阅读464 参考文献464 第12章非凸优化467 12.1混合整数规划模型468 12.1.1逻辑变量建模469 12.1.2混合整数组合优化模型472 12.2基于全局优化的固定混合模型477 12.3非凸优化的分支定界方法478 12.4非凸优化的启发式算法488 进阶阅读492 参考文献493
ⅩⅦ 第5部分附录
附录AMATLAB编程介绍497 A.1MATLAB 环境497 A.2MATLAB 图形508 A.3MATLAB 编程510 附录B概率论与数理统计相关基础知识515 B.1样本空间、事件与概率515 B.2随机变量、期望与方差516 B.3联合分布随机变量522 B.4独立性、协方差与条件期望523 B.5参数估计526 B.6线性回归530 进阶阅读533 参考文献533 附录CAMPL介绍535 C.1使用AMPL运行优化模型535 C.2在AMPL中求解均值-方差有效组合536 C.3在AMPL中求解背包模型539 C.4现金流匹配模型541 进阶阅读542 参考文献542
前言/序言
在本书的第1版出版后，大约经过了5年时间，我已经收到大量的读者来信，包括世界范围内的学生与从业者。就我个人而言，最重要的是读者都说这本书非常“有用”。没有想到的是，本书已经成为优秀的专业研究书籍。编写第2版的基本出发点与第1版相同:为初学者提供一个易读且内容扎实的金融计算入门书籍，无须大量艰深晦涩的数学理论并且避免烦琐的C++编程，同时本书添加了非标准优化的内容，例如随机规划与整数规划。第2版修改如下:�r标题略有修改。 �r全面修订章节内容排版。 �r增加部分内容，相应增加本书页数。 标题提到金融与经济，而不仅仅是金融。为避免误解，这里明确本书的目标读者为相关专业学生与金融从业者。此外，本书对于经济学博士非常有帮助，可以作为相关知识的补充教材，同时我也借鉴其他优秀教材，使本书内容涵盖了大部分的专业算法，并提供优秀的MATLAB工具箱。这个工具箱可以用来求解大部分经济学问题。从学生的角度来看，现在这版书仍存在很多不足，例如：未覆盖常微分方程和理性预期模型。此外，书中都是以期权定价或投资组合管理为示例的。根据经验，虽然我认为他们可以从这些基本的示例中受益，但还是建议经济学专业的学生掌握一些运筹学知识，例如随机优化与整数规划。因此，书名中的“经济”意味着本书可以作为经济学专业的补充教材，而不是替代教材。 本书对章节顺序进行了重排，以便适用于金融工程的数值方法的课程。在第1版期权定价相关的章节中，广泛应用优化理论。这是由于我个人的知识背景，主要专注于计算科学与运筹学的研究，但这不适用于一般的金融计算教学。由于优化理论并未涉及大部分金融工程专业的学生，因此在本版中，专业的优化理论知识将放在最后的章节中。本书共包括12章与3个附录。 �r第1章为读者介绍数值方法的需求与MATLAB数值计算环境。 �r第2章概述金融理论。目标读者为工程学、数学或运筹学专业的学生，他们或许对本书感兴趣，但是缺乏与金融相关的背景知识。 �r第3章介绍经典数值方法的基本知识。在某种意义上，这是对第2章的补充，目标读者为缺乏数值分析相关背景知识的经济学专业学生。本书由于受篇幅的限制，加之在后面章节不涉及这些数值方法，一些基本的数值方法被省略了。事实上，本书没有涉及计算矩阵特征值与特征向量以及与常微分方程相关的内容。 �r第4章介绍数值积分方法，包括求积公式与蒙特卡罗方法。在第1版中，求积公式放在了数值分析的章节中，而蒙特卡罗方法则作为单独一章。在第2版中将这两部分内容放在一章中，有助于两种方法应用的比较，其中包括期权定价与随机优化的情景模拟。将蒙特卡罗方法作为一种积分方法而不是模拟方法，有助于正确理解低差异序列（或称为拟蒙特卡罗模拟）的应用。增加了关于高斯求积的内容，高斯求积方法可以扩展为一种方差降低技术，通常应用于简单期权定价。关于方差降低技术的更复杂的示例放在第8章。 ⅦⅥ�r第5章介绍偏微分方程的基本有限差分方法。主要内容为求解热传导方程（其为抛物线方程的典型示例）。布莱克-斯科尔斯方程也属于抛物线方程。在这个简化的框架中，我们可以理解解偏微分方程的显式和隐式的方法之间的关系，以及相关的收敛性和数值稳定性的问题。相对于第1版，增加了交替方向隐式方法求解二维热传导方程的内容，这对二维期权定价非常有帮助。 �r第6章介绍有限维（静态）优化方法。读者如果对第7~9章的期权定价感兴趣可以跳过此章。本章对于经济学专业学生或许有帮助，如果需要更专业的优化模型与方法，可以参考第10~12章。 �r第7章为新增加的章节，主要介绍二叉树与三叉树模型，这些内容在第1版中没有涉及。本章的主要内容为二叉树与三叉树模型计算与存储树结构的内存管理。 �r第8章与第4章内容相关，介绍蒙特卡罗与低差异序列对于奇异期权更专业的应用，例如障碍式期权与亚式期权。还简单介绍了基于蒙特卡罗方法的期权敏感性（Greeks）估计，重点为欧式期权；基于蒙特卡罗方法的美式期权定价为另外一个专业问题，将在第10章进行讲解。 �r第9章在第5章内容的基础上，介绍了基于有限差分方法的期权定价。 �r第10章主要介绍动态数值规划。本章的主要内容为基于蒙特卡罗方法的美式期权定价，在第1版中尚未涉及这些内容，但是美式期权定价越来越重要。我们将基于一个适当的框架（动态随机优化）来介绍美式期权定价。本章仅介绍主要方法，即基于离散时间与有限时间的动态规划方法。此外，我们试图通过一个恰当的案例来帮助读者充分理解此方法。不仅因为它们在经济学中的重要性，也因为理解动态规划有助于学习随机动态规划，这些将是下一章的内容。 �r第11章主要介绍线性随机规划模型。在运筹学中，这是一个标准的研究方法，但是经济学专业学生更熟悉动态规划。从方法论的角度来看，将这些方法与动态规划进行比较非常重要；从实际的角度而言，随机规划对于动态组合管理与不完备市场中的期权对冲非常有意义。 ……用户评价
这本书《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》绝对是我在学术研究道路上的一笔宝贵财富。作为一名正在攻读经济学博士学位的学生，我长期以来都在与复杂的模型和大量的计算打交道。以往的学习经历让我深刻体会到，脱离了计算工具的理论往往是空中楼阁，而脱离了理论指导的计算则可能陷入迷茫。这本书的出现，恰好弥补了我在这方面的短板。作者以一种极为严谨且系统的方式，将金融学和经济学领域中常用的数值方法，如数值积分、数值微分、优化算法、蒙特卡洛模拟等，与MATLAB编程深度结合。我特别欣赏书中对每一种数值方法引入的逻辑。它不是简单地给出公式，而是先从理论基础出发，解释其背后的数学原理，然后再将其与具体的金融或经济学问题联系起来。 我印象最深刻的是，书中对有限差分法在偏微分方程求解中的应用进行了详细的阐述，并将其应用于诸如Black-Scholes期权定价模型等经典问题。这部分内容配有详细的MATLAB代码，让我能够一步步地理解如何将偏微分方程离散化，以及如何通过迭代求解得到近似解。这对于我目前正在进行的一项关于金融市场微观结构的建模研究，提供了非常直接的帮助。此外，书中对优化算法的讲解也让我大开眼界。无论是进行模型参数的估计，还是求解投资组合的最优配置，优化算法都是必不可少的工具。书中详细介绍了多种优化算法，包括梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等，并提供了相应的MATLAB实现。我尝试将书中介绍的某些优化算法应用于我的论文研究中，发现其在效率和精度上都表现出色。这本书的MATLAB代码质量极高，风格严谨，注释清晰，让我能够轻松地理解和修改，为我的研究提供了坚实的技术支持。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是我的学术研究的“加速器”。
评分作为一名对金融市场风险管理充满热情的初学者，我一直在寻找一本能够指导我如何利用现代计算工具来分析复杂金融风险的书籍。《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》这本书，简直是我学习路上的“灯塔”。在阅读这本书之前，我对风险管理的概念有一定的了解，但如何进行量化分析，如何利用数据和模型来评估风险，却感到十分迷茫。这本书以一种非常系统且易于理解的方式，将金融风险管理中的核心问题，如 VaR（Value at Risk）的计算、压力测试、信用风险建模等，与MATLAB的强大数值计算能力紧密地结合在一起。我尤其喜欢书中对蒙特卡洛模拟在风险分析中的应用的讲解。作者详细地介绍了如何利用蒙特卡洛方法来模拟金融资产的价格路径，以及如何基于这些模拟结果来计算各种风险度量指标。这部分的内容配有清晰的MATLAB代码示例，让我能够亲手实践，从而更深刻地理解蒙特卡洛方法的原理和应用。 让我印象深刻的是，书中还介绍了如何利用MATLAB来构建和分析金融时间序列模型，例如 GARCH 模型，来捕捉资产收益率的波动性特征。这对于理解市场风险的动态变化至关重要。我曾尝试将书中介绍的 GARCH 模型应用到我正在分析的某个新兴市场股票指数上，通过对模型参数的估计和残差的分析，我发现了一些之前未曾注意到的市场波动模式。此外，书中对金融建模中常涉及的数值积分和微分方程求解的讲解也让我受益匪浅。在进行某些复杂的风险模型构建时，往往需要依赖这些数值方法来求解。书中提供的MATLAB代码实现，让我能够快速地将理论知识转化为实际的应用。这本书的MATLAB编程部分，其代码质量非常高，结构清晰，注释详细，非常适合初学者学习。我能够轻松地理解代码，并在此基础上进行修改和拓展，为我的研究提供了强大的支持。总而言之，这本书为我打开了通往量化风险管理的大门，让我能够更自信地面对未来的挑战。
评分这本书《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》为我打开了一扇全新的研究视角。作为一名对经济学计量模型充满热情的博士生，我一直在寻找一本能够将理论模型与实际计算完美结合的书籍。过去，我常常在阅读大量的计量经济学文献时，对其中涉及的复杂数值算法感到困惑，无法将其转化为可执行的代码。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。作者以一种极其系统且深入浅出的方式，将金融学和经济学领域常用的数值方法一一呈现，并将其与MATLAB编程紧密结合。我尤其赞赏书中在讲解每一种数值方法时，都会紧密联系着一个具体的金融或经济学应用场景。例如，在介绍最小二乘法的数值求解时，作者并没有仅仅停留在代数层面，而是立刻引出了回归分析在经济预测和政策评估中的应用，并通过MATLAB代码演示了如何高效地求解线性回归模型。 让我印象深刻的是，书中对非线性方程求解的章节，详细介绍了牛顿法、拟牛顿法等经典算法，并将其应用于实际的经济模型校准问题。我曾经在尝试校准一个复杂的DSGE（动态随机一般均衡）模型时，遇到了求解非线性方程组的难题，而书中提供的MATLAB代码示例，让我能够快速理解并实现相应的求解器，大大缩短了我的模型校准时间。此外，书中对优化算法的讲解也让我受益匪浅。无论是求解投资组合优化问题，还是进行模型参数估计，优化算法都是不可或缺的工具。书中详细介绍了梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法等多种优化算法，并提供了相应的MATLAB实现。我甚至将书中介绍的某些优化算法应用于我正在研究的机器学习模型训练中，取得了显著的效果。这本书的MATLAB代码质量非常高，不仅逻辑清晰，而且考虑了效率和数值稳定性。我能够轻松地理解代码，并在此基础上进行修改和扩展，为我的研究提供了强大的支持。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的启迪，它让我能够更自信地面对量化研究中的复杂挑战。
评分在我看来，这本《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》堪称量化分析领域的“圣经”！我是一名对经济学模型感兴趣的研究生，之前在学习过程中，常常会因为理论的抽象和计算的复杂而感到力不从心。许多教材要么侧重于概念的堆砌，要么数学推导冗长而晦涩，根本无法让我理解这些模型是如何被实际应用的。直到我接触到这本书，我才真正体会到理论与实践相结合的强大力量。作者在书中以一种极为严谨且易于理解的方式，系统地讲解了金融和经济学中常见的数值方法，并将其与MATLAB编程深度融合。书中不仅仅是罗列公式，而是深入浅出地解释了每一种方法的原理、适用范围以及在实际问题中的应用场景。例如，在介绍有限差分法时，作者并没有直接抛出复杂的差分格式，而是先从偏微分方程的离散化过程入手，逐步引导读者理解如何构建差分方程组，并最终通过MATLAB代码实现期权定价等实际应用。 我尤其赞赏书中对于金融衍生品定价的深入探讨。从Black-Scholes模型到多因子模型，书中都提供了详细的数值求解方法，包括二叉树模型、蒙特卡洛模拟以及有限差分法等。这些方法都配有高质量的MATLAB代码，让我能够亲手实现和运行，从而更直观地理解模型的内在逻辑和计算过程。我曾经尝试用其他语言实现类似的计算，但总是遇到各种编译和运行时错误，而书中提供的MATLAB代码，其结构清晰、逻辑严谨，让我能够事半功倍。让我印象深刻的是，书中在讲解某些高级数值方法时，还会穿插介绍一些在实际研究中可能遇到的细节问题，比如数值稳定性、精度选择以及算法效率的权衡。这些“干货”内容，对于希望将理论知识转化为实际研究成果的学生来说，具有极高的参考价值。我之前在做一项关于宏观经济预测模型的数值模拟时，就因为对算法效率的忽视而浪费了大量时间，这本书中的优化技巧给我提供了新的思路。总而言之，这本书为我打开了通往量化金融和经济学研究新天地的大门，让我能够更加自信地面对未来的挑战。
评分作为一个刚入行不久的金融工程师，我深知掌握扎实的理论基础和熟练的编程技能是至关重要的。这本《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》简直是我职业生涯中的“及时雨”！之前在学校里学习时，虽然接触过一些数值方法，但总是感觉知识点零散，缺乏系统性，而且与实际金融问题的联系不够紧密。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者非常巧妙地将抽象的数学理论与金融经济学中的具体应用相结合，让我能够清晰地看到数值方法是如何解决现实世界中的复杂问题的。书中对诸如利率模型、风险度量、投资组合优化等核心金融主题的数值求解方法都有详尽的阐述，并且每一个章节都配有精心设计的MATLAB代码示例。 我特别喜欢书中关于蒙特卡洛模拟在风险管理中的应用部分。作者详细介绍了如何利用蒙特卡洛方法来计算VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk），并提供了完整的MATLAB代码，包括如何生成不同分布的随机数，如何构建模拟样本，以及如何进行统计分析。我尝试将书中的代码应用于我目前负责的信用风险模型中，通过增加模拟次数和引入更多的风险因子，我能够得到比传统方法更精确的风险暴露估计，这对于我向管理层汇报风险敞口非常有帮助。此外，书中对数值积分和微分方程求解的讲解也让我受益匪浅。我之前在处理某些复杂的金融衍生品定价模型时，常常会因为解析解的不可得而束手无策，而这本书提供的数值方法，如辛普森积分、龙格-库塔法等，让我能够有效地近似求解这些模型，从而得到可行的定价结果。书中MATLAB编程的质量也是极高的，代码风格规范，注释清晰，并且充分考虑了性能和可读性。我甚至能够直接将书中的部分通用函数集成到我的日常工作中，极大地提高了工作效率。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我职业发展的道路上提供了宝贵的指导。
评分在我看来，这本书《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》不仅仅是一本技术书籍，更是一套通往量化金融世界的大门钥匙。我是一名对金融工程领域充满向往的在校学生，之前在学习过程中，常常会因为理论的抽象和计算的复杂而感到力不从心。很多教材要么过于侧重数学推导，要么代码示例简陋，根本无法让我理解这些模型是如何被实际应用的。直到我接触到这本书，我才真正体会到理论与实践相结合的强大力量。作者以一种极为严谨且易于理解的方式，系统地讲解了金融和经济学中常见的数值方法，并将其与MATLAB编程深度融合。书中不仅仅是罗列公式，而是深入浅出地解释了每一种方法的原理、适用范围以及在实际问题中的应用场景。 我尤其赞赏书中对于金融衍生品定价的深入探讨。从Black-Scholes模型到更复杂的随机波动率模型，书中都提供了详细的数值求解方法，包括二叉树模型、蒙特卡洛模拟以及有限差分法等。这些方法都配有高质量的MATLAB代码，让我能够亲手实现和运行，从而更直观地理解模型的内在逻辑和计算过程。我曾经尝试用其他语言实现类似的计算，但总是遇到各种编译和运行时错误，而书中提供的MATLAB代码，其结构清晰、逻辑严谨，让我能够事半功倍。让我印象深刻的是，书中在讲解某些高级数值方法时，还会穿插介绍一些在实际研究中可能遇到的细节问题，比如数值稳定性、精度选择以及算法效率的权衡。这些“干货”内容，对于希望将理论知识转化为实际研究成果的学生来说，具有极高的参考价值。我之前在做一项关于宏观经济预测模型的数值模拟时，就因为对算法效率的忽视而浪费了大量时间，这本书中的优化技巧给我提供了新的思路。总而言之，这本书为我打开了通往量化金融研究新天地的大门，让我能够更加自信地面对未来的挑战。
评分当我第一次拿到《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》这本书时，并没有抱有太高的期望，因为市面上关于数值方法和金融经济学的书籍实在太多了。然而，当我翻开第一页，我便被它深深吸引住了。作者以一种非常独特且深入的方式，将看似枯燥的数值方法与充满活力的金融经济学理论巧妙地融合在一起。我是一名在金融分析领域有着多年经验的从业者，一直希望能够掌握更强大的工具来分析复杂的金融产品和市场。这本书恰恰满足了我的需求。我尤其赞赏书中对蒙特卡洛模拟在衍生品定价和风险管理中的应用的讲解。作者不仅详细介绍了蒙特卡洛模拟的原理，还提供了完整的MATLAB代码示例，让我能够亲手实践，并理解如何利用这种方法来估计复杂期权的价格，以及如何计算 VaR（Value at Risk）。 令我印象深刻的是，书中还介绍了如何利用MATLAB的强大功能来构建和模拟金融时间序列模型，如 ARMA、GARCH 模型等。这对于我分析市场波动性、预测资产价格走势非常有帮助。我尝试将书中介绍的 GARCH 模型应用到我正在关注的某个高波动性资产上，通过对模型参数的估计和残差的分析，我发现了一些之前未曾注意到的市场行为模式。此外，书中对数值积分和微分方程求解的深入讲解，以及如何将其应用于金融建模，也让我受益匪浅。我之前在处理某些复杂的资产定价模型时，经常会因为解析解的不可得而束手无策，而这本书提供的数值方法，让我能够有效地近似求解这些模型，并得到可行的结果。这本书的MATLAB编程部分，其代码质量极高，结构清晰，注释详细，非常易于理解和使用。我甚至将书中一些通用的数值算法模块集成到了我自己的分析工具中，极大地提高了工作效率。总而言之，这本书不仅拓宽了我的学术视野，更提升了我解决实际金融问题的能力。
评分这本《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》真是让我眼前一亮！作为一名对量化金融和经济模型充满好奇的研究生，我一直在寻找一本既能深入讲解理论，又能提供实践指导的书籍。在这本书找到我之前，我尝试过很多其他教材，要么理论过于晦涩难懂，要么代码示例粗糙简陋，始终无法满足我既想理解“为什么”，又想掌握“怎么做”的需求。然而，当我翻开这本《金融学与经济学中的数值方法》，我立刻感受到了一种豁然开朗的喜悦。作者以一种非常系统且循序渐进的方式，将复杂的数值方法与金融经济学领域的具体应用巧妙地结合在一起。从基本的数值积分、微分方程求解，到更高级的蒙特卡洛模拟、有限差分法，书中每一个概念的引入都伴随着清晰的数学推导和直观的解释。更令人惊喜的是，每一部分都紧密联系着金融定价、风险管理、经济预测等核心主题，让我能够立刻看到这些抽象的数学工具在现实世界中的价值。比如，在介绍随机微分方程时，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是立刻引出了Black-Scholes期权定价模型，并通过MATLAB代码演示了如何利用欧拉-玛雅马法等数值方法来近似求解这个模型，从而计算出期权价格。这种“理论+实践”的学习模式，让我能够迅速将学到的知识转化为解决实际问题的能力。我尤其欣赏书中对MATLAB编程的深度整合。MATLAB强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，在金融经济学数值计算领域简直是如虎添翼。书中提供的代码示例不仅功能齐全，而且编写得非常规范，注释详细，让我能够轻松地理解代码逻辑，并在此基础上进行修改和扩展，为我自己的研究项目提供了极大的便利。我曾经在处理高维度金融模型时遇到瓶颈，试图用其他语言实现，但效率低下且容易出错，而这本书提供的MATLAB解决方案，让我看到了曙光。它教会了我如何利用MATLAB的高级功能，如并行计算、符号计算等，来优化我的数值模型，从而节省宝贵的研究时间。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步深入金融经济学的数值计算世界，让我能够更加自信地驾驭复杂的量化分析任务。
评分作为一名长期在金融市场搏杀的交易员，我一直深信“量化”是未来趋势，而掌握强大的数值计算工具是实现这一目标的关键。这本书《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》无疑为我打开了一扇新的大门。我之前接触过一些数值方法相关的书籍，但要么过于偏重理论，要么示例代码简陋，难以直接应用于实战。而这本书的独特之处在于，它将金融经济学中的核心问题与MATLAB的强大功能紧密结合，让我看到了将理论转化为实际交易策略的可能性。书中对蒙特卡洛模拟的讲解尤为精彩，它不仅深入剖析了蒙特卡洛方法在期权定价、风险价值（VaR）计算等方面的应用，还提供了详实的MATLAB代码示例，让我能够清晰地看到如何从生成随机数到最终计算出期望值。我尝试着将书中讲解的蒙特卡洛方法应用于我正在研究的另类投资资产定价，通过调整输入参数和模拟次数，我能够得到一个比传统解析方法更 robust 的价格区间，这对于我的风险管理和头寸构建非常有价值。此外，书中对金融时间序列分析的章节也让我受益匪浅。我一直致力于构建能够捕捉市场微观结构特征的交易模型，而书中介绍的ARIMA模型、GARCH模型等，以及如何利用MATLAB的Econometrics Toolbox来拟合和预测这些模型，都为我提供了强有力的工具。我甚至尝试将书中介绍的某些技术应用于高频交易数据的分析，通过对残差的深入研究，我发现了一些之前未曾注意到的市场模式。 这本书的MATLAB编程部分也做得非常到位。代码清晰，易于理解，并且充分考虑了效率和实用性。我特别喜欢书中对于一些复杂算法的优化技巧的讲解，比如如何利用向量化操作来提高计算速度，这对于处理海量交易数据至关重要。我甚至将书中一些通用的数值算法模块集成到了我自己的交易系统中，大大提高了系统的稳定性和响应速度。这本书不仅仅是传授知识，更是一种思维方式的启迪。它让我认识到，在金融市场中，仅仅依靠直觉和经验是远远不够的，我们必须掌握科学的方法和工具，才能在这个竞争激烈的环境中立于不败之地。读完这本书，我感觉自己对金融市场有了更深刻的理解，对量化交易的信心也更加坚定。我非常推荐这本书给所有在金融领域寻求突破的从业者和研究者。
评分我必须说，《金融学与经济学中的数值方法 基于MATLAB编程（原书第2版）》这本书，真的让我对数值计算在金融经济学领域的应用有了全新的认识。我是一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，深知理论知识的掌握固然重要，但能否将其转化为实际可操作的工具，更是决定个人价值的关键。这本书恰恰在这方面做得非常出色。作者以一种非常清晰且循序渐进的方式，将一些看似复杂的数值方法，如蒙特卡洛模拟、有限差分法、数值积分等，与金融和经济学中的核心问题完美地结合起来。我曾经接触过不少关于数值方法的书籍，但往往要么过于理论化，要么示例代码粗糙，难以直接应用于实际工作。这本书在这方面做得尤为突出，它提供的MATLAB代码示例，不仅数量丰富，而且质量极高。 我尤其赞赏书中对期权定价和风险管理的深入探讨。以蒙特卡洛模拟为例，书中详细介绍了如何利用这种方法来计算复杂期权的价格，以及如何进行VaR（Value at Risk）的估计。这对于我从事的衍生品交易和风险控制工作来说，具有极其重要的指导意义。我尝试将书中提供的MATLAB代码，应用于我日常接触的奇异期权定价问题，通过调整参数和模拟次数，我能够得到一个相对准确的价格区间，这极大地增强了我的交易决策信心。此外，书中关于数值求解微分方程的内容，对于我处理一些动态金融模型也非常有帮助。例如，利率期限结构模型、资产价格动态模型等，很多时候都需要借助数值方法来求解。书中提供的欧拉法、龙格-库塔法等，以及对应的MATLAB实现，都让我能够快速上手，并取得令人满意的结果。这本书的MATLAB编程部分，其代码风格规范，注释详细，让我能够轻松理解其逻辑，并在此基础上进行修改和拓展，为我的工作带来了极大的便利。总而言之，这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，为我在金融量化分析的道路上指明了方向。
评分线装书看起来有点不太结实，书是好书
评分好，就是价格有点高啊！
评分书页散开,书的装订破碎。给人带来了不好的阅读体验。书页就差掉下来了
评分书本身是好书，但不知道是机工还是京东自身的问题，前后换过来3本书全是脱皮的。
评分不错
评分线装书看起来有点不太结实，书是好书
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评分家里人很满意，感谢京东。
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