金融数量方法PDF电子书下载

总序 1

译者说明 3

前言 4

致谢 6

第1章 利率与资产收益率 1

引言 1

利率经济理论 1

货币的时间价值 3

即期利率、远期利率和利差 8

金融市场中利率的实际应用 13

持有证券收益率 20

利率的期限结构特性 27

抵押贷款和年金 29

练习 32

参考文献 34

第2章 数据描述和描述统计学 35

引言 35

数据类型 35

数据描述 39

描述统计学 42

相关的度量 57

指数 63

练习 71

进一步阅读文献 73

附录2.1样本标准差——为什么除数是n—1？ 73

第3章 微积分在金融中的应用 75

引言 75

微分 75

微分的应用 82

最大值和最小值 88

多元函数微分 90

积分 94

练习 98

参考文献和进一步阅读文献 101

第4章 概率分布：在资产收益率中的应用 102

概率论引言 102

基本概率法则 104

离散型和连续型随机变量 107

离散型随机变量代数 108

离散型随机变量的期望值和方差期望值，或概率意义上的加权平均值 110

离散型随机变量的应用：投资组合的收益率与标准差的计算 111

金融概率分布的重要特征 113

练习 128

附录4.1对数正态分布的均值和方差 134

第5章 统计推断：置信区间与假设检验 136

引言 136

抽样理论 137

估计和置信区间 138

假设检验 143

练习 153

进一步阅读文献 155

附录5.1均值的标准误差 155

附录5.2金融时报100指数数据的拟合优度 157

第6章 回归分析 158

引言 158

简单的线性回归 159

普通最小二乘回归 161

利用回归进行预测 170

多元回归 172

普通最小二乘假设的违背 174

虚拟变量 177

非线性回归 179

数据变换 179

回归分析在套期保值中的应用 180

练习 181

参考文献与进一步阅读文献 184

附录6.1矩阵代数 185

附录6.2 192

第7章 时间序列分析 194

引言 194

基础知识 194

时间序列过程的单变量随机模型 199

时间序列分析的工具 204

协整 209

广义的自回归条件异方差（GARCH） 219

练习 226

参考文献 227

附录7.1最大似然估计 228

附录7.2典型相关与回归 231

第8章 数值方法 233

引言 233

方程求解 233

积分的数值方法 239

求解随机问题的数值方法 244

Monte Carlo模拟 254

练习 261

参考文献与进一步阅读文献 262

第9章 最优化 264

引言 264

线性规划 265

最小方差投资组合的构造 273

约束最优化 276

练习 283

参考文献与进一步阅读文献 285

第10章 金融连续时间数学：资产价格随机过程 286

引言 286

资产价格随机过程 286

Ito引理在衍生证券定价中的应用 292

假设——Ito过程和对数正态过程 295

练习 297

参考文献 298

附录10.1有限差分方法在Black-Scholes偏微分方程中的应用 299

附录10.2 Black-Scholes的期望值推导 303

第11章 多元分析：主成分分析与因子分析 306

引言 306

主成分分析 307

因子分析 315

练习 320

参考文献与进一步阅读文献 321

附录 统计表 322

标准正态分布 322

t分布百分位数 323

X2分布百分数 324

F分布 326

DW统计量 330