吴庆堂教授的数理金融学与金融数学课程讲义

资源摘要信息:"数理金融学入门-金融数学" 数理金融学是金融学与数学的交叉学科，它应用数学方法和统计学手段来分析金融市场和金融资产。该领域的研究内容广泛，包括风险评估、金融衍生品定价、资产组合优化以及市场微观结构等多个方面。本次提供的资源是一套入门级别的讲义，由交通大学的吴庆堂教授编写，适用于对该领域感兴趣的初学者。 讲义包含了以下几个核心章节： 1. Syllabus.docx：这是一份课程大纲文件，概述了整个课程的教学目标、内容、进度和参考书目等，是学习和复习的良好起点。 2. Financial Math.pdf：作为数理金融学的概览性章节，它可能覆盖了金融数学的基础概念和工具，如复利计算、现金流贴现、固定收益证券等。 3. Chapter 9 Stochastic Integrals.pdf：此章节深入探讨了随机积分的概念，这是数理金融中的高级话题，通常用于描述价格过程或随机波动。 4. Chapter 3 One-Period Model.pdf：此部分可能讲解了单期金融市场模型，包括了单期投资组合选择、最优消费策略等问题。 5. Chapter 11 Some Basic Models.pdf：介绍了几种基本的金融模型，例如伊藤过程、几何布朗运动等，这些都是现代金融理论中不可或缺的组成部分。 6. Chapter 2 Discrete-Time Martingales.pdf：这一章讲解了离散时间鞅的概念和应用，它是分析金融时间序列数据的重要工具。 7. Chapter 7 Continuous-time Martingales.pdf：该章节扩展了鞅的讨论到连续时间，为金融衍生品定价等更复杂的金融问题提供了理论基础。 8. Chapter 4 Multi-Period Model.pdf：此部分探讨了多期金融市场模型，分析了多期投资和跨期资产配置问题。 9. Chapter 8 Brownian Motions.pdf：布朗运动是连续时间随机过程的一个核心概念，在金融市场中用来模拟资产价格的随机波动。 10. Chapter 6 Measures of Risk.pdf：风险管理是金融领域极为重要的一环，此章节可能涉及风险度量和风险定价模型，包括VaR、ES、波动率等概念。 这些文件为初学者提供了扎实的理论基础，而配套的网课可能进一步帮助理解这些复杂概念，通过实例和练习加深印象。结合吴庆堂教授的讲义和网课资源，学生可以系统地学习数理金融学的基础知识，并逐步深入到更高级的专题研究。 标签“课程资源 交通物流”可能表示这门课程是通过网络平台（比如交通类的在线教育平台）提供的，从而提供给学生一种便捷的远程学习途径。 该资源集合对于那些希望进入金融领域工作，特别是对量化分析师、金融工程师等职位感兴趣的个体来说，是极好的起点。通过系统学习，可以建立起对金融产品和金融市场的量化理解，并能够运用数学模型去解决实际问题。