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田立 著

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• 金融学
• 方法论
• 计量经济学
• 统计学
• 数理金融
• 金融建模
• 研究方法
• 学术研究
• 高等教育
• 金融工程

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504992055

版次：1

商品编码：12272023

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：141

字数：160000

内容简介

《金融学方法论》这本书就是要从思想的源头上澄清金融学与经济学的区别，并帮助读者明确金融学的地位和应用范畴，以及其思考问题的角度与方法。它从“思想”和“智慧”的高度（而非单纯的方法）阐释金融学的理论体系，并从枯燥的理论中跳跃出来，以大量的事实为依据，让读者从“铁的事实”中汲取经验教训，然后再从体系的高度将这些经验与教训转化为金融学的“思想”，乃至“智慧”。全书共五章内容。

目录

第一章 导论
第一节 什么是方法论？
第二节 什么是金融学？
第三节 金融学与经济学的关系
附录：低碳经济与国际主导货币发行权

第二章 风险溢价
第一节 什么是利率？
第二节 马科维茨的资产组合理论
第三节 分离定理和资本资产定价模型
第四节 资本资产定价模型的局限性
附录一：净现值公式的“对”与“错”
附录二：人物轶事

第三章 无套利均衡
第一节 什么是套利？
第二节 无套利均衡与资产定价原理
第三节 MM定理
附录一：能言幽默的米勒
附录二：金融学界的黄金搭档——莫迪利安尼与米勒

第四章 资产定价的一般规律
第一节 金融学基本定理
第二节 期权定价的简化方法：标准二叉树
第三节 布莱克一舒尔茨方程的建立
附录一：二叉树的一个应用——BDT模型
附录二：是BS，还是BSM？

第五章 金融学的方法典范——复制与对冲
第一节 头寸与分解
第二节 资产的复制
第三节 对冲

《金融学方法论》 本书旨在深入探讨金融学研究的基石——那些塑造我们理解和分析金融世界的核心理论框架、研究范式以及推演逻辑。我们并非罗列具体的金融理论，而是追溯它们是如何被构建、验证和不断演进的。本书将带领读者审视那些贯穿金融学不同分支的“方法论”本身，理解为何在面对相似的经济现象时，不同的研究路径会导出截然不同的结论，以及我们应如何辨别和运用这些方法，以期更严谨、更深刻地洞察金融市场的本质。 第一部分：理论构建与范式演进 理性经济人假设的兴衰与演变： 本部分将追溯“理性人”这一经典经济学假设在金融学中的早期应用，考察其在解释市场行为时的强大解释力，同时深入剖析其局限性，尤其是在金融危机和行为金融学兴起后，我们如何修正、补充甚至颠覆这一假设。我们将探讨“有限理性”以及“社会性偏好”等新视角如何重塑我们对决策主体的理解。 数学工具在金融分析中的角色： 金融学，特别是现代金融学，高度依赖数学工具。本部分将不侧重于讲解具体的数学模型，而是分析数学工具如何成为构建金融理论的基石。我们将讨论概率论、统计学、微积分、最优化理论等在资产定价、风险管理、衍生品设计等领域的“方法论”意义，以及不同数学工具的适用范围和局限性。 实证研究的基石：统计检验与计量方法： 金融理论的生命力在于其可检验性。本部分将聚焦于金融实证研究的方法论。我们将深入分析如何设计实证研究，包括样本选择、变量选取、模型设定以及统计检验的逻辑。我们将探讨回归分析、时间序列分析、面板数据模型等经典计量方法的“方法论”核心，以及如何理解和解读实证结果的稳健性与经济意义。 金融范式的迁移与融合： 金融学的发展并非线性，而是经历了多次范式转移。本部分将梳理那些影响深远的范式变革，例如从传统资产组合理论到有效市场假说，再到后来的信息不对称理论和行为金融学。我们将探讨不同范式之间的内在联系、张力以及它们如何相互启发、融合，从而推动学科的整体进步。 第二部分：分析工具与逻辑推演 均衡分析的思维模式： 经济学和金融学的核心分析方法之一是均衡分析。本部分将解析均衡分析的逻辑起点、过程以及其在金融市场分析中的应用。我们将探讨静态均衡、动态均衡以及不同类型的市场均衡（如瓦尔拉斯均衡、纳什均衡）的“方法论”内涵，理解为何均衡状态能够帮助我们预测市场走向，以及非均衡状态的产生及其影响。 最优化的力量：决策与资源配置： 金融决策本质上是资源在时间和风险上的最优配置。本部分将聚焦于优化方法论在金融学中的应用。我们将探讨如何运用优化工具来理解投资者如何构建最优投资组合，企业如何进行最优融资决策，以及金融机构如何进行最优风险管理。这并非关于具体模型的推导，而是关于“为何”以及“如何”运用“优化”这一思维框架来解决金融问题。 信息的价值与不对称性： 在信息不对称普遍存在的金融市场，信息扮演着至关重要的角色。本部分将深入探讨信息的“方法论”意义。我们将分析不同类型信息的价值（公开信息、内部信息），以及信息不对称如何导致逆向选择和道德风险等现象。我们将审视那些基于信息不对称理论构建的金融模型，以及它们如何解释市场失灵和监管的必要性。 风险的度量与管理：方法论视角： 风险是金融的核心概念。本部分将侧重于风险度量与管理背后的“方法论”。我们将探讨如何定义和度量不同类型的风险（市场风险、信用风险、操作风险等），并深入分析各种风险度量指标（如VaR、CVaR）的理论基础、计算逻辑以及其在实际应用中的局限性。同时，我们将审视风险管理的“方法论”框架，理解风险对冲、分散化等策略背后的逻辑。 第三部分：学科前沿与研究前瞻 大数据时代的金融学方法论挑战： 随着海量金融数据的出现，传统的金融学研究方法面临新的挑战。本部分将探讨大数据在金融分析中的“方法论”意义，包括如何处理非结构化数据、如何运用机器学习和人工智能技术来挖掘潜在规律，以及这些新技术如何重塑金融理论的构建和验证过程。 金融创新与复杂系统视角： 金融市场是一个高度动态和复杂的系统。本部分将引入复杂系统理论的视角来审视金融活动。我们将探讨金融市场的自组织性、涌现性以及非线性特征，并分析这些复杂性如何影响金融理论的构建和预测的难度。我们将审视金融创新是如何在复杂系统中产生的，以及其潜在的系统性风险。 跨学科研究在金融学中的渗透： 金融学的发展日益呈现跨学科的趋势。本部分将审视心理学、社会学、计算机科学等学科如何为金融学注入新的研究视角和方法论。我们将探讨行为金融学、计算金融学等交叉领域的研究范式，以及如何借鉴其他学科的洞见来解决金融领域的难题。 金融伦理与社会责任的研究方法： 随着金融在现代社会中的影响力日益增强，其伦理和社会责任问题也愈发凸显。本部分将探讨如何运用“方法论”的视角来研究金融伦理问题。我们将考察如何分析金融行为的伦理维度，如何评估金融机构的社会影响，以及如何构建符合伦理规范的金融体系。 本书力求通过对金融学核心方法论的系统梳理和深入剖析，帮助读者建立起一套严谨的研究思维和分析框架，从而能够更清晰地辨识金融现象背后的逻辑，更有效地评估金融理论的优劣，并为未来的金融研究提供有益的启示。我们相信，理解“如何思考”比“思考什么”本身更为重要，而本书正是致力于此。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的结构设计非常巧妙，将金融学的方法论分解成几个核心部分，并且逐步深入。我个人对书中关于“金融市场的非理性行为”的章节尤为感兴趣。传统的金融理论往往假设市场参与者是理性的，但现实中，心理因素、羊群效应等都扮演着重要角色。作者在这一部分，通过借鉴行为经济学的研究成果，来解释这些看似“不合理”的市场现象，这让我对金融学的解释力有了全新的认识。我发现，许多金融危机或市场泡沫的产生，都可以从非理性行为的角度找到答案。这本书让我意识到，金融学不仅仅是研究“应该如何”，更要研究“实际上如何”，并且要找到解释“实际上如何”的合理方法。这种对市场复杂性的包容和深入的探讨，让我对金融学的认识上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细读，但光是翻阅目录和前言，就让我对作者严谨的治学态度留下了深刻印象。金融学，作为一门既有理论深度又不乏实践指导意义的学科，其方法论的探讨更是难能可贵。我注意到书中涉及的不仅仅是常见的计量经济学模型，还触及了博弈论、信息经济学等前沿领域，这让我对作者的学术视野感到由衷的钦佩。在如今这个信息爆炸的时代，如何辨别和运用正确的金融研究方法，显得尤为重要。这本书的出现，无疑为广大的金融学研究者、从业者，甚至是初学者，提供了一个宝贵的指引。我尤其期待书中对于不同研究范式之间如何融合与比较的论述，这对于构建一个更全面、更深入的金融学知识体系至关重要。希望这本书能够带领我，或是任何一位读者，在金融学的海洋中，找到属于自己的航向，更有效地驾驭复杂的金融现象。

评分☆☆☆☆☆

这本《金融学方法论》给我带来了相当大的启发，虽然我对书中的一些深度理论还处于初步理解阶段，但作者清晰的逻辑脉络和循序渐进的讲解方式，让原本可能枯燥的学术探讨变得生动起来。我发现，许多我们在实践中遇到的金融问题，往往根源于对研究方法的理解偏差。例如，在资产定价领域，不同模型的假设条件和适用范围就直接影响着分析结果的可靠性。作者通过大量案例的引入，比如对不同金融市场效率的考察，以及对宏观经济变量如何影响资产收益率的分析，都让我对理论联系实际有了更深的体会。我特别喜欢书中关于“如何构建一个可证伪的金融命题”的讨论，这在我看来是科学研究的基石，也是金融理论走向成熟的必经之路。总而言之，这本书不仅仅是关于“如何做”金融学，更是关于“为什么这么做”的深刻反思，对于提升研究的严谨性和判断力非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个非常好的视角来审视我所接触到的各类金融研究。我之前经常在阅读论文或报告时，对某些结论的得出感到困惑，不知其所以然。而这本书恰恰填补了我在这方面的知识空白。作者对于“研究假设的提出与检验”的详细阐述，让我明白了科学研究的严谨性所在。不仅仅是数据分析，更是前期对问题的精准定义，对关键变量的识别，以及对研究设计精心的安排。书中关于“模型选择的原则”的讨论，也让我意识到，并非越复杂的模型就越好，关键在于模型是否能够有效地捕捉核心经济关系，并且其假设前提是否符合实际情况。我尤其欣赏作者在书中对于“统计显著性与经济显著性”的区分，这一点在许多研究中都容易被忽视，但却是正确解读研究结果的关键。这本书无疑会成为我未来阅读和撰写金融学内容时的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

读了这本书，我深刻认识到金融学研究绝非简单的数字游戏，而是建立在严密的逻辑推理和科学方法之上。我之前总觉得金融学充斥着各种模型和公式，但这本书让我看到了这些工具背后更本质的思考。作者在书中对因果关系、相关性以及如何避免混淆变量的讲解，让我豁然开朗。很多时候，我们之所以得出错误的结论，并非因为模型本身有问题，而是我们对其方法论基础理解不够透彻。比如，书中关于“反事实分析”的介绍，就为我们理解政策效果或历史事件的意义提供了一种全新的视角。此外，作者对不同研究方法论的优缺点进行的比较分析，也让我对如何选择最适合自己研究问题的工具有了更清晰的认识。我感觉这本书像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走向更成熟、更科学的金融学研究之路，这对于任何一个想要深入理解金融世界的人来说，都是不可多得的财富。