埃里克·琼多;Poon，Ser-Huang;迈克尔·罗辛格 非高斯分布下的财务建模。 （英语） 兹比尔1138.91002 施普林格金融伦敦：施普林格出版社（ISBN 1-84628-419-8/hbk）。十八、541页。(2007). 这本书是为那些想模拟金融市场价格的非数学人士而写的。这本书并没有破坏原始模型的数学严密性和复杂性。它以金融行业的从业人员为目标。它适合用作实证金融、金融计量经济学和金融衍生品专业的学生的核心文本。对于那些想更多地了解数学工具在金融领域应用的数学家来说，这是很有用的。读者应具备统计学、微积分和概率论的一些基本知识。这本书有五个部分。第一部分介绍金融市场和金融时间序列。第二部分论述了资产收益的计量经济学建模。第三部分介绍了非高斯计量经济学的应用。第四部分讨论了非高斯回报的期权定价。期权定价数学附录完成了第五部分。第一部分有三章。在第一章（引言）之后，第二章讨论了独特的统计特性和金融市场数据，以及作为第二部分基础的几个所谓的程式化事实。第3章描述了金融市场的实际功能和微观结构。给出了一些理论模型。它们有助于解释为什么资产回报是非正常的和时间依赖的。第二部分（第4-7章）涉及资产回报的时间序列方面。第4章、第5章和第7章涵盖了二阶、三阶和四阶矩以及收益分布尾部的模型。第6章讨论了当较高的矩显示出显著偏离正态性且收益似乎与时间相关时的相关性结构。第4章和第5章涉及单变量时间序列特征。第6章将重点转移到资产收益序列之间的关系上。第7章只讨论分布尾部的模型。它描述了表征极值点行为的各种方法。第三部分（第8、9章）介绍了第一部分所述模型的一些应用。第8章涉及风险管理和风险价值衡量。第9章涉及投资组合构建和资产配置。马科维茨的均值-方差分析在非正态分布的情况下可能不再成立。其主要思想是，投资者的预期效用可以近似为均值、方差的函数，也可以近似为投资组合回报的高阶矩的函数。第四部分（第10-12章）涉及衍生资产和期权定价。第10章介绍了Black-Scholes-Marton模型的基本原理，并以其为例介绍了布朗运动和随机微积分（第13章）以及鞅和变化测度（第14章）等关键数学概念。它基于具有正态分布的基础资产回报率。从Black-Scholes-Merton模型可以看出，期权可以使用风险中性密度（RND）定价。最重要的事实是，这些凭经验获得的RND几乎完全是非高斯的。第11章涵盖了提取RND的一系列参数和非参数方法。这些技术不假设基础资产的特定模型。第12章将Black-Scholes-Marton模型的扩展引入“结构性”期权定价模型。本章在数学上要求最高，需要第五部分第15、16和17章。但本章反映了基础资产分配的非高斯性质。第五部分（第13-17章）将数学背景视为布朗运动和随机微积分（第13章）、鞅和变化测度（第14章）、特征函数和傅里叶变换（第15章）、跳跃过程（第16章）和勒维过程（第17章）。审核人：克劳斯·埃赫曼（卡尔斯鲁厄） 引用于1审查引用于57文件 MSC公司： 91-01 与博弈论、经济学和金融学有关的介绍性阐述（教科书、辅导论文等） 91B28型 财务等（MSC2000） 91B84号 经济时间序列分析 关键词：GARCH模型;风险管理;非正常回报;期权定价;Black-Scholes-Merton模型;衍生资产;风险中性密度 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛E.Jondeau｝等人，非高斯分布下的金融建模。伦敦：Springer（2007；Zbl 1138.91002）