目录 1
总序 1
第1章 利率与资产收益率 1
1.1 引言 1
1.2 利率经济理论 1
译者说明 3
1.3 货币的时间价值 3
前言 4
致谢 6
1.4 即期利率、远期利率和利差 8
1.5 金融市场中利率的实际应用 13
1.6 持有证券收益率 20
1.7 利率的期限结构特性 27
1.8 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
2.1 引言 35
2.2 数据类型 35
2.3 数据描述 39
2.4 描述统计学 42
2.5 相关的度量 57
2.6 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
3.1 引言 75
3.2 微分 75
第3章 微积分在金融中的应用 75
3.3 微分的应用 82
3.4 最大值和最小值 88
3.5 多元函数微分 90
3.6 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
4.1 概率论引言 102
4.2 基本概率法则 104
4.3 离散型和连续型随机变量 107
4.4 离散型随机变量代数 108
4.5 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
4.6 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
4.7 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
5.1 引言 136
5.2 抽样理论 137
5.3 估计和置信区间 138
5.4 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
6.1 引言 158
6.2 简单的线性回归 159
6.3 普通最小二乘回归 161
6.4 利用回归进行预测 170
6.5 多元回归 172
6.6 普通最小二乘假设的违背 174
6.7 虚拟变量 177
6.8 非线性回归 179
6.9 数据变换 179
6.10 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
7.1 引言 194
7.2 基础知识 194
第7章 时间序列分析 194
7.3 时间序列过程的单变量随机模型 199
7.4 时间序列分析的工具 204
7.5 协整 209
7.6 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
8.1 引言 233
8.2 方程求解 233
8.3 积分的数值方法 239
8.4 求解随机问题的数值方法 244
8.5 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
9.1 引言 264
9.2 线性规划 265
9.3 最小方差投资组合的构造 273
9.4 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
10.1 引言 286
10.2 资产价格随机过程 286
10.3 Ito引理在衍生证券定价中的应用 292
10.4 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
11.1 引言 306
11.2 主成分分析 307
11.3 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