数理金融学第二章

❶ 数理金融学与金融工程有什么区别

金融学偏文，来数理知识没有其他两自个专业那么深。金融数学应该是数学系开的吧，觉着金融工程应该跟金融数学类似，只不过金融工程是金融学院开的课，但是国内金融工程专业不是很好，老师也没有那么高的水平。读金工还是出国好。

❷ 关于数理金融

呵呵~~这样的~
武大的专业和央财的专业都不错！个人感觉武大比较权威。
你要知道的，大部分经济学研究者，都是在本科时期学习数学专业。然后考研读博再进一步向经济学方面发展。随着金融学的研究深入，要求相当高的数学功底。
另外，关于数理金融和金融工程的区别方面，数理金融更注重方法论，而金融工程实践型更强。数理金融基础性的数学课程会多一些，而金融工程则对实际金融产品的特性、产品定价方法研究更多一些。数理金融更适合进一步深入研究，如果再向金融工程方面发展会比较顺利。理论性比金融工程要强。金融工程的重点更多的放在金融产品的研究，当然数学和统计的工具是不可或缺的。产品等价方法、金融风险管理是就业的主要方向。数理金融相对可能出国机会多一些，因为相比金融工程，数理金融稍冷一些。而且出国自费学习金融工程的成本会非常高。
最后呢，精算师，需要3年+的工作经验和9门比较难的课程，资格证是非常难考的，要有心理准备。但是拿出你上高三的劲头来，什么都不是障碍。
呵呵，说了这么多，希望对你有帮助。
还有一年时间，加油好好复习。不要让这些因素打乱你的思绪哦~
祝你在高考中取得好成绩啊！

O(∩_∩)O哈！

❸ 数理金融和金融数学的区别

没有区别，相互为别称。
金融数学是一门新兴的金融学与数学特别是最优化理论、高等概率论、随机微积分、偏微分方程等的交叉学科，又称数理金融学。

❹ 本人欲考 西南财经大学研究生，其中数理金融学涉及到两个方向：金融资产定价模型方法，金融计算和仿真技术

方向要研二才分，研一期间可以多了解一下

❺ 数理金融学的三、争论的新发展

1.行为资产定价模型与资本资产定价模型。主流金融学认为行为金融学对投资者价值感受的过分关注已经走入歧途。比如,Miller指出,股票价格不仅仅是一个回报率。在它的背后隐藏着许多故事,家庭的支出变化、家庭矛盾、遗产划分、离婚协议,如此等等,不一而足。我们研究资产组合理论、资产定价理论就是要从扑朔迷离的市场中寻求决定市场发展方向的主要因素。过分关注于一些无关紧要的现象只会使我们迷失研究方向。
然而,行为金融学家则坚持认为对投资者行为进行研究是至关重要的。Meir Statman(1999)指出,其实CAPM也是从投资者行为人手的。在CAPM中,所有投资者均被假设为只关心投资回报和投资组合的协方差(风险),二者的均衡便导出结论。现在,行为金融研究的目的就是要改变CAPM的假设,使其更接近现实,怎么能认为它不重要呢?Shefrin和Statman(1994)构筑了BAPM(be-havioralasset-pricing model)作为主流金融学中CAPM的对应物。BAPM将投资者分为信息交易者(information traders)和噪声交易者(noise traders)两种类型。信息交易者即CAPM下的投资者,他们从不犯认知错误,而且不同个体之间表现有良好的统计均方差性;噪声交易者则是那些处于CAPM框架之外的投资者,他们时常犯认知错误,不同个体之间具有显著的异方差性。将信息交易者和噪声交易者以及两者在市场上的交互作用同时纳入资产定价框架是BAPM的一大创举。
BAPM中证券的预期收益决定于其行为贝塔(behavioral betas),即正切均方差效应(tangent mean-variance-efficient)资产组合的贝塔。因为噪声交易者对证券价格的影响,正切均方差效应资产组合并非市场组合(market portfolio)。比如,噪声交易者倾向于高估成长型股票的价格,相应的,市场组合中成长型股票的比例也就偏高。为了纠正这种偏差,正切均方差效应资产组合较之市场组合要人为调高成熟型股票的比例。
标准贝塔和行为贝塔的估计是一个难点。在CAPM中,我们都知道市场组合的构成原理但却找不到精确构造市场组合的方法,因此在计算标准贝塔时只好用股票指数代替市场组合。行为贝塔的计算就更加困难。因为正切均方差效应资产组合随时都在变化,这个月还在起重要作用的行为因素下个月可能变得微乎其微,我们很难找到它的有效的替代物。
当然,这些问题决不能阻止金融学家们对资产定价模型的追求。CAPM也好,BAPM也好,究其根本,所有资产定价模型都是经济学中供求均衡基本思想的一个翻版。供求曲线既决定于理性趋利特性(如对产品成本、替代物价格的分析),也决定于消费者的价值感受(如口味等)。在CAPM中,供求仅仅决定于理性趋利特性下的标准贝塔,在三因子APT中,供求决定于公司规模(size)、B/M以及市场组合本身,但对公司规模和BM的判断是具有理性趋利特性的客观标准呢,还是反映了投资者的价值感受特性呢?Fama和French(1992)持前一种观点,Brennan、Chordia和Subrahmanyam(1992)则持后一种观点。
BAPM涵盖了包括理性趋利特性和价值感受特性的诸多因素。比如钦佩(admirafion)这种价值感受特性。《财富》杂志每年都对职业经理人和投资分析家最钦佩的公司做一次调查。Shefrin和Statman(1995)发现,回答者明显偏爱其钦佩的公司的股票,而且这种偏爱已经明显地超越了预期回报(理性)的解释能力。在股票市场上,人们对成长股的追捧同样超越了理性。事实证明,价值感受特性和理性趋利特性一样,应当成为决定预期收益的参数。
2.行为金融组合理论(Behavioral Portfolio Theory)与马柯维兹资产组合理论。金融机构在实践中所使用的资产组合和主流金融学中马柯维兹均方差组合是有很大差别的。比如,Fisher和Statman(1997)发现共同基金为一些投资者采取了较高比例股票的投资组合,对另一些投资者却采取了较高比例债券的投资组合,这显然有悖于主流金融学中的两基金分离定理(two-fund separation)。因为两基金分离定理证明所有有效组合都能够表示为一个股票与债券具有固定比例的风险组合和不同数量的无风险证券的组合。
Shefrin和Statman(1999)提出了行为金融组合理论来替代马柯维兹的均方差组合理论。均方差组合投资者将资产组合看成一个整体,他们在构建资产组合时只考虑不同证券之间的协方差,并且他们都是对风险的态度不变的风险厌恶者。行为金融组合者则具有金字塔型层状结构的资产组合。资产组合金字塔的每一层都对应着投资者特定的投资目的和风险特性(方差)。一些资金投资于最底层防止变得不名一文,一些资金则被投资于更高层次用来争取变得更富有。
行为金融组合理论较之均方差组合理论较好的和目前十分流行的在险价值(value-at-risk,VAR)构筑资产组合的方法达到理论与实践上的一致性,但仍有许多具体问题有待进一步突破。比如,如何将各种理性趋利特性和价值感受特性进行定性、定量的区分与描述,如何具体构筑层状组合结构每一层的资产组合,等等。
3.如何看待泡沫与风险补偿。CAPM等主流金融学模型都在关注不同股票的预期收益差异,但同一股票不同时期的预期收益如何变化,风险补偿会不会变化,抑或说如何衡量泡沫呢?在这方面,行为金融学再一次表现出良好的解释能力。
风险补偿是金融工具(这里指股票)预期收益率与无风险证券收益率之间的差值。风险补偿的名称是针对金融工具的接受方而言的,对于金融工具的转让方而言,它又被称作风险贴水。它名义上是对风险的补偿,但它实际上涵盖了包括理性趋利特性和价值感受特性在内的决定股票收益的所有因素。Shefrin(1999a,b)从理论和实证两方面得出基本因素和市场情绪(sentiment)共同决定风险补偿。Porter和Smith(1995)则在实验室环境下成功模拟了泡沫的形成过程。

❻ 数理金融学需要哪些数学功底

数理金融对数学的要求
第一，随机过程和时间序列要好，
第二，微积分尤其是级数和微分方程
第三，统计学，概率论以及线性代数。
主要的数学功底大概就这些，数理金融在中国兴起不久，但是国外很火，国内很多都是数学专业的，缺乏金融知识，数理金融本质还是金融，所以你这很有前途，加油啦！

❼ 财经类院校里面的，数理金融学主要研究什么以后就业如何

1、数理金融学主要研究金融问题。这个专业的毕业生目前不但在国外很吃香，在国内需求量也很大。
2、数理金融学，即金融数学（Financial Mathematics），又称数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融动内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。
3、数理金融学运用随机分析，随机最优控制，倒向随机微分方程，非线性分析，分形几何等现代数学工具研究以下问题：
（1）不完备金融市场有价证券（例如期货，期权等衍生工具）的资本资产定价模型，套利定价理论，套期保值理论及最优投资和消费理论。
（2）利率的期限结构和利率衍生产品的定价理论。
（3）不完备金融市场的风险管理和风险控制理论。
4、随着诺贝尔经济学奖越来越多的颁给计量经济学研究学者，学者也越来越重视数学在金融研究领域中的运用。数理金融学属于金融工程范畴。这个专业的毕业生目前不但在国外很吃香，在国内需求也很大。在中国的就业主要在以下几个领域：
（1）基金公司：基金公司现在需要一批能做基金绩效评估、风险控制、资产配置的人才。
（2）证券公司：证券公司现在正处在最艰难的时期，同时也在通过集合理财产品设计等寻求生存的机会。
（3）银行：最传统的银行也在起着微妙的变化。现在各大银行的总行正在着手建立内部风险管理模型，急需这方面的人才，可是，由于银行僵化用人制度，真正有水平的人未必能进去做这个事情。银行内部的另外一个重要部门——资金部，也需要金融工程的人才，他们一方面在银行间债券市场操作，是未来固定收益证券这一块的主力，同时也是未来大有发展空间的公司债券市场，抵押支持债券这些金融工程产品的设计主力。

❽ 数理金融是什么怎么定义

数理金融学，即金融数学（Financial Mathematics），又称数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融动内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。
金融数学,运用随机分析，随机最优控制，倒向随机微分方程，非线性分析，分形几何等现代数学工具研究以下问题：
（1）不完备金融市场有价证券（例如期货，期权等衍生工具）的资本资产定价模型，套利定价理论，套期保值理论及最优投资和消费理论。
（2）利率的期限结构和利率衍生产品的定价理论。
（3）不完备金融市场的风险管理和风险控制理论。
数理金融相关的课程列表
1.数学：
微积分，微分方程（特别是偏微分方程），测度论，组合数学(combinatorics)
2概率统计：
基本概率和统计，高级概率论(研究生课程），stochastic calculus
概率论基础——测度论（measure theory),随机过程（stochastic processes),
随机微分方程及应用（stochastic differential equation and its application)
实用多元统计分析（applied multivariate statistical analysis
3金融：
数理金融（mathematical finance)
一般金融理论，金融市场的运行，风险管理，资产定价理论（特别是derivative pricing.
4.编程：
Excel一定要精通， C或C++，有余力学点matlab, sas, java
5.做秀能力（Presentation Skills): Power Point的幻灯片是要会做的。

❾ 金融学，金融工程，计量金融的区别与联系

计量金融学是金融下的一个分支，着重用数理统计的方法研究金融领域的问题。特别是在证券和期货定价方面很有用（说白了就是对赚钱很有用）。 一般中国的院校没单独开设这个专业吧，一般只有金融学和金融工程。关于金融工程的定义有多种说法，美国金融学家约翰·芬尼迪(John Finnerty)提出的定义最好：金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。 金融工程的概念有狭义和广义两种。狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定P/L性的新的金融产品。而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。本文采用的是广义的金融工程概念。

❿ 数理金融学的二、争论的核心:市场有效性

过度反应(overreaction)与滞后反应(underreaction)是主流金融学与行为金融学争论双方所使用的一个重要武器。但对过度反应与滞后反应的研究涉及到金融学领域至今还未形成统一认识的市场有效性问题。对市场有效性通常有两种理解。一种理解认为,有效市场意味着投资者不可能找到系统有效地打败市场的方法。另一种理解认为,有效市场下证券价格是理性的(rational)。理性价格仅仅反映市场对风险收益进行权衡的理性趋利特性(数理金融中的无套利均衡),而并不反映投资者情绪等价值感受(value-expres-sive)特性。
资产分配策略(tactical asset allocation,TAA)反映了市场不可战胜意义上的有效性和理性价格意义上的有效性的差别。秉承资产分配策略的投资者试图在股市出现泡沫时抛出股票,在股市出现恐慌时买进股票。在对泡沫与恐慌的判断中实际上包含着投资者情绪这种价值感受特性。但这并不意味着市场是容易被打败的。Philips,Rogers和Capaldi(1996)发现,资产分配策略在1977-1988年非常成功,1988年以后就失效了。其中,这一策略在1987年的股市大恐慌时最为成功。大多数秉承这一策略的投资者在股市崩盘之前已经抛空头寸。不过,遗憾的是,这些投资者大多在股市达到最低点时仍然驻足不前,从而丧失了在随后的股市复苏中大赚一笔的机会。看来,打败市场决非易事。
在金融学家们对市场有效性问题争得不可开交的时候,似乎忘记了Fama(1991)的论述:市场有效性是不可检验的。对市场有效性的检验必须借助于有关预期收益的模型,如CAPM、APT等。如果实际收益与模型得出的预期收益不符,则认为市场是无效的。我们经常见到的验证某一金融市场低价股和具有较高B/M(book-to-market ratios)的股票存在超额收益率的实证研究,其实都是在试图否定市场有效性。但问题在于,如何得出超额收益的预期收益模型本身就是错误的呢?因此,市场有效性必须和相关的预期收益模型同时得到证明。这就陷入了一个悖论:预期收益模型的建立以市场有效为假定前提,而检验市场有效性时,又先验假设预期收益模型是正确的。用市场有效性前提下的预期收益模型是无法检验市场有效性的。以最为常用的CAPM和APT为例,市场有效性不成立,CAPM和APT就不成立。但反过来并不能因CAPM和APT导出的结论与市场有效性不符而否定市场有效性——因为CAPM和APT本身有可能是错误的。
由于以上原因,尽管关于市场有效性的实证研究如火如荼,却很难得出一致的结论。研究者们都极力试图使市场为自己的观点提供佐证。他们往往对不同时期、不同市场的数据采用不同的资产定价模型处理,研究结果不免有失客观性。Hawawini和Keim(1998)曾试图对这一问题进行客观全面的研究。他们采集了不同国家、不同时期的金融数据,与不同的资产定价模型进行比较,得出的结论却是自相矛盾、一塌糊涂。最终,Hawawini利Keim不得不回到Fama(1991)的论述:现有金融手段无法验证是资产定价理论有错误还是市场是无效的。他们无奈地写道:我们希望这一问题能够在下一个百年得到解决。
尽管如此,价值感受对投资者的投资决策和资产价格具有重要影响是一个不争的事实。纯理性的价格并不存在。因此,对市场有效性的第一种理解(市场不可战胜意义上的有效市场)似乎更为科学。
行为金融学正是基于对市场有效性的第一种理解致力于探索同时反映理性趋利特性和价值感受特性的资产定价模型。