由特里·J.沃特沙姆、基思•帕拉莫尔撰写的《金融数量方法》一书系统、详细地介绍了大量在金融领域中使用的重要的数量分析技术,覆盖面很广,其中包括了组合投资、资产定价、随机优化和风险管理等常用的方法和技术。作者通过大量的实例展示了这些技术的使用方法。书中的部分内容还反映了金融领域中一些新的研究成果和前沿的发展。
本书共分11章,由浅入深,从基础知识逐步引导到风险管理分析中的较复杂技术。这比较适合于那些急需理解数量分析技术,而又缺乏足够能力的读者。全书涵盖面广,对于已经掌握了一定的数量分析技术,但需要了解现代金融技术的读者来说也有很好的参考作用。
本书可用作高等院校数量经济学、金融学、财务管理等专业的本科高年级学生、研究生和MBA的相关课程的教学参考书,也可供银行、证券、保险等金融从业人员学习参考。

第1章 利率与资产收益率
1.1 引言
许多金融研究集中于投资收益的分析。投资的目的是增加投资者的财富或收入,这种增加就是收益。收益与*初投资值的百分比,就是收益率。除了度量收益,金融学者还关心获得收益的不确定性,风险分析就是对这种不确定性的研究。本章将主要研究收益的度量,各种风险研究将在后面讨论。
投资者购买公司股票、债券或所有权等资产,希望能以较高的价格卖出或者得到股息、利息或租金回报,以获得(正的)收益率。贷款者借出资金,希望通过从借款者手中得到利息支付并收回贷款本金,以获得(正的)收益率。因此贷款者和投资者有相同的目标,就是通过他们投资或贷出的资金获得(正的)收益率,有时也称为产出率。因此在本章中,利率和收益率、产出率的意义相同,贷款者和投资者意义相同,贷款和投资意义相同。
本章将首先对利率经济理论进行简单介绍,然后进行利率和资产收益率的数学分析,并把数学分析应用于短期货币市场工具,例如银行存款、大额可转让定期存单、国库券、银行承兑票据和商业票据。本章还将介绍债券市场和股票市场使用的各种收益度量方法。*后分析银行和住房抵押贷款的收益率以及年金价值。
……

总序
译者说明
前言
致谢
第1章 利率与资产收益率
1.1 引言
1.2 利率经济理论
1.3 货币的时间价值
1.4 即期利率、远期利率和利差
1.5 金融市场中利率的实际应用
1.6 持有证券收益率
1.7 利率的期限结构特性
1.8 抵押贷款和年金
练习
参考文献
第2章 数据描述和描述统计学
2.1 引言
2.2 数据类型
2.3 数据描述
2.4 描述统计学
2.5 相关的度量
2.6 指数
练习
进一步阅读文献
附录2.1样本标准差——为什么除数是n-1?
第3章 微积分在金融中的应用
3.1 引言
3.2 微分
3.3 微分的应用
3.4 *大值和*小值
3.5 多元函数微分
3.6 积分
练习
参考文献和进一步阅读文献
第4章 概率分布:在资产收益率中的应用
4.1 概率论引言
4.2 基本概率法则
4.3 离散型和连续型随机变量
4.4 离散型随机变量代数
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
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
4.7 金融概率分布的重要特征
练习
附录4.1 对数正态分布的均值和方差
第5章 统计推断:置信区间与假设检验
5.1 引言
5.2 抽样理论
5.3 估计和置信区间
5.4 假设检验
练习
进一步阅读文献
附录5.1 均值的标准误差
附录5.2 金融时报100指数数据的拟合优度
第6章 回归分析
6.1 引言
6.2 简单的线性回归
6.3 普通*小二乘回归
6.4 利用回归进行预测
6.5 多元回归
6.6 普通*小二乘假设的违背
6.7 虚拟变量
6.8 非线性回归
6.9 数据变换
6.10 回归分析在套期保值中的应用
练习
参考文献与进一步阅读文献
附录6.1 矩阵代数
附录6.2
第7章 时间序列分析
7.1 引言
7.2 基础知识
7.3 时间序列过程的单变量随机模型
7.4 时间序列分析的工具
7.5 协整
7.6 广义的自回归条件异方差(GARCH)
练习
参考文献
附录7.1 *大似然估计
附录7.2 典型相关与回归
第8 章数值方法
8.1 引言
8.2 方程求解
8.3 积分的数值方法
8.4 求解随机问题的数值方法
8.5 Monte Carlo模拟
练习
参考文献与进一步阅读文献
第9章 *优化
9.1 引言
9.2 线性规划
9.3 *小方差投资组合的构造
9.4 约束*优化
练习
参考文献与进一步阅读文献
第10章 金融连续时间数学:资产价格随机过程
10.1 引言
10.2 资产价格随机过程
10.3 Ito引理在衍生证券定价中的应用
10.4 假设——lto过程和对数正态过程
练习
参考文献
附录10.1 有限差分方法在Black—Sch01es偏微分方程中的应用
附录10.2 Black—Scholes的期望值推导
第11章 多元分析:主成分分析与因子分析
11.1 引言
11.2 主成分分析
11.3 因子分析
练习
参考文献与进一步阅读文献
附录 统计表
标准正态分布
t分布百分位数
x2分布百分数
F分布
DW统计量