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金融数学范文1
――美国花旗银行副总裁柯林斯
做大事者先懂数学
21世纪的数学技术和计算机技术一样成为任何一门科学发展过程中必备的工具。美国花旗银行副总裁柯林斯1995年3月6日在英国剑桥大学牛顿数学科学研究所的讲演中对数学有这样一番评价。
在18世纪初,和牛顿同时代的著名数学家伯努利曾宣称:“从事物理学研究而不懂数学的人处理的实际上是意义不大的东西。”那时候,这样的说法对物理学界而言是正确的,但对于银行业界而言不一定对。在18世纪,你可以没有任何数学训练而很好地运作银行。过去对物理学而言是正确的说法现在对于银行业也正确了。于是现在可以这样说:“从事银行业工作而不懂数学的人处理的实际上是意义不大的东西。”
这里银行家用他的感悟描述了数学的重要性。在冷战结束后,美国原先在军事系统工作的数以千计的数学家进入了华尔街,大规模的基金管理公司纷纷开始雇佣数学博士或物理学博士。这是一个重要信号:金融市场不是战场,却远胜于战场。市场和战场都离不开复杂、艰深、迅速的计算工作。
高等教育不可回避的事实
在国内不能回避这样一个事实:受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类,金融类核心期刊,但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊JournalofFinance,证券投资基金经理少有人去阅读JouralofPortfolioManagement,其原因不在于外语的熟练程度,而在于研究的内容和研究方法上严重的差异。
目前国内较多的研究以描述性分析为主,着重描述金融的定义、市场的划分及金融组织等或称为描述金融;而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主,比如资本资产定价原理、衍生资产的复制方法等或称为分析金融。即使在国内金融学的教材中,涉及标的资产(Underlyingasset)和衍生资产(Derivativeasset)定价,对公式提出的原文证明却予以回避,这种现象是不合理的。产生这种现象的原因有如下几个方面:
首先,根据研究方法的不同,我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室,也可以归到国家自然科学基金委员会管理科学部,前者占主要地位,且这支队伍大多来自经济转轨前的哲学和政治学队伍,因此研究方法多为定性分析的方法。而西方正好相反,金融研究方向的队伍具有很好的数理功底,因此研究方法以定量分析为主。
其次,由我国的金融市场所处的实际环境决定。我国证券市场刚起步,没有一个统一的货币市场,投资者队伍主要由中小投资者构成,市场里投机成分高,因此不会产生对现资理论的需求。相应地,学术界也难以对此产生研究的热情。
然而数学技术以其精确的描述、严密的推导,已经不容争辩地走进了金融领域。自从1952年马柯维茨提出用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性、不确定性和流动性以来,已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写数学论文。
国际金融领域的奇葩
再回到柯林斯的讲话,在金融证券化的趋势中,无论我们是采用统计学的方法分析历史数据,寻找价格波动规律,还是用数学分析的方法去复制金融产品,谁最先发现内在规律,谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视,然而为了追求利润,未知的恐惧显得不堪一击。于是,我们可以想象在未来有这样一个充满美好前景的产业链:金融市场金融数学计算机技术。
金融市场本来就存在巨大的利润和极高的风险,需要计算机技术帮助分析。然而计算机不可能使用大概、左右等描述性语言,它本质上只能识别由0和1构成的空间,金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色,它可以用精确语言描述随机波动的市场。比如,通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。
金融数学是一门新兴学科,是“金融高技术”的重要组成部分,研究金融数学有着重要的意义。金融数学研究总的目标是利用数学界某些方面的优势,围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析,建立适合国情的数学模型,编写一定的计算机软件,对理论研究的结果进行仿真计算,对实际数据进行计量经济分析,为金融部门提供较深入的技术分析咨询。
2003年诺贝尔经济学奖获得者美国经济学家罗伯特・恩格尔和英国经济学家克莱夫・格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来了巨大影响。
诺贝尔经济学奖已经至少3次授予以数学理论为工具分析金融问题的经济学家,然而国内金融数学人才凤毛麟角。北京大学金融数学系王铎教授说:“遗憾的是,我国相关人才的培养才刚刚起步。”现在,既懂金融又懂数学的复合型人才相当稀缺。金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。
金融数学的现状与前途
王铎介绍,金融数学的发展曾引发了2次“华尔街革命”。上个世纪50年代初期,马科威茨提出证券投资组合理论,第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券收益可能最大的投资方法,引发了第1次“华尔街革命”;1973年,布莱克和斯克尔斯用数学方法给出了期权定价公式,推动了期权交易的发展,期权交易很快成为世界金融市场的主要内容,成为第2次“华尔街革命”。
专家认为,金融数学可能带来的发展应该凸现在亚洲,尤其是在金融市场正在开发和具有巨大潜力的中国。香港中文大学、香港科技大学、香港城市理工大学等学校都已推出有关的训练课程和培养计划,并得到金融业界的热烈响应。但内地对该项人才的培养却有些艰辛。
据王铎介绍,国家自然科学基金委员会在一项“九五”重大项目中,列入金融工程研究内容,全面启动了国内的金融数学研究。可这比马科威茨开始研究金融数学的应用已经晚了近半个世纪。
在金融衍生产品已成为国际金融市场重要角色的背景下,我国的金融衍生产品才刚刚起步,国内金融衍生产品市场几乎一片空白。王铎不无忧虑地说:“加入WTO后,国际金融家们肯定将把这一系列业务带入中国。如果没有相应的产品和人才,如何竞争?”
金融数学范文2
继1997年东南亚金融危机后，1998年美国又发生了长期资本管理（LTCM）基金事件。两者均由突发事件所引起，造成了震撼全球的金融危机。突发事件在金融领域中具有不容忽视的影响，它是数学金融学的一个重要课题。
从LTCM事件谈起
1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。
LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，不管如何价格上涨或下跌，按这种办法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们??率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。
天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。
由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的运用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。
LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。
布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，about无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而about原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。
笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。
局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。
局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。
经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。
突发实件的机制
研究突发事件首先弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的办法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。
“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。
“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。
金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。
金融突发事件之复杂性
金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。
多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，将其计及。
非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。
不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。
由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警办法
对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。
突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种办法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种办法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的办法。
其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？
有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。
因应之道
金融数学范文3
1.1教师维度（1）讲授空泛，与现实脱离，造成学生厌学情绪。该课程教师在授课过程中，一般以理论知识讲授为主，但由于任课教师缺乏相关的实践经验和对实际金融业务全面而深入的了解，使得所讲授的理论知识缺乏现实意义，理论与实际相互脱节，无法满足学生实践能力的培养要求。案例来源于生活，具有真实性和生动性，将案例与理论讲授相结合，通过对案例的筛选和研究，不仅可以使教学内容多样化，而且也能够提高教师的理论深度和对实际问题的分析能力，解决学生因理论枯燥而产生“厌学”问题。（2）互动缺失，教学方法简单，导致学生学习效果差。在传统的金融数学教学中，以教师讲授为主，教授式的满堂灌是主要的教学方法，教学模式单一，大部分教师只是在复制课本上的内容，只注重“如何教”却忽略了学生“如何学”的问题。有的虽然设计了互动环节，但一般只是提一些问题让学生思考回答，而问题和答案都是预先设置的，不是真正意义上的与学生互动。教学的本质是教师、学生的双向交流，而不是教师对学生的灌输。教师通过引入案例，引导学生通过分组讨论、竞争等多元化的模式进行互动教学，增强学生学习的主动性和积极性，不仅丰富了教学模式，也能提高课堂教学效果，让学生在与教师、与同学、与教材的互动中快速提高，解决“效果差”的问题。
1.2教材维度（1）教材编排重理论轻实践，不利于讲授和学习。2005年以后，全国各高校才广泛在本科阶段中开设金融数学专业或专业方向，现有金融数学教材大部分是为研究生教育而编写的，以理论研究和阐述为主，而仅有的几部适用于本科教学的教材也多以精算师考试大纲作为主线，与生活中的实际问题联系不大，大量的习题是为了配合公式、定理的讲解而创设出来，有些习题则更是停留于理想化模型，缺乏实际意义。例如，“已知每2年底付款一次，每次付款1元的永久年金的现值为9/16，计算年利率。”这道题目就是典型地为了配合广义永久年金公式的讲解而创设出来的，无法满足金融数学作为实践性很强学科的培养目标。将案例与课本内容有机结合，不仅可以丰富教材内容，增加教学内容的多样性，而且能够将复杂而抽象的数学模型直观化，具体化，增加学生的学习兴趣。同时，一些金融学发展史案例的引入可以将原本被割裂的知识与其起源和发展联系起来，使学生在了解其产生的背景的同时，对于其发展的现状也能系统而全面地掌握。（2）时效性差，举例滞后于社会发展，无法满足师生需求。现有的适用于本科金融数学教学的教材中，大部分是在国外教材的基础上编译而成的，国外的这些教材已经出版很多年，一些理论已经不适用于当前的金融问题，一些数据也失去原有的意义。金融数学是一门对时效性要求很高的学科，案例教学恰好可以弥补教材内容陈旧的不足。通过引入具有时效性的案例，不仅可以更新和补充原有教材内容，将最前沿的信息和数据传达给学生，而且能增强理论的现实意义。
2案例教学模式的实施路径
根据以上在本科生金融数学课程教学中存在的若干问题和引入案例教学模式的必要性，本文探讨将案例教学法融入贯穿于课堂教学的全过程，设计案例导入、案例分析、案例示范、案例模拟“四个环节”依次运行、互相衔接、有机配合，以达到解决教学现存问题，提高教学效果的目的。
2.1以案例导入法带领学生轻松进入课程情境导入是每节课的开始，也是能否抓住学生学习兴趣的关键。这里所说的导入主要有两种方法：一是以生活型案例导入，即由实际金融问题的导入。教师每节课遵循教学目的与要求,通过典型案例进行导入,将学生带入为本节课讲授的所预设的知识背景和问题情境中，师生通过对案例的学习分析与研讨,使学生将所学知识与生活中的实际问题有机结合，将复杂问题简单化。例如，讲授摊还法时，可以通过设置如下问题：假设某人以银行按揭贷款方式贷款50万元，分20年还清，每月还款3742.6元。（1）每月偿还的3742.6元中有多少元是在偿还本金，多少元是在偿还利息？（2）在偿还了36个月后，本金还有多少没有还？通过这样的问题，不仅能提高学生的学习兴趣，而且可以激发学生的求知欲望，吸引学生积极思考。二是以历史型案例导入，即由金融史、金融事件等历史事件导入。每个理论都有其发展的历程和背景，如果将所讲授的知识与其发展历程割断，只是片面地讲授知识，必然影响学生全面、深入地理解定义。在讲授每个知识点的同时，将其发展的背景、过程，涉及的人物以及相关历史事件引入教学中，以故事、图片、视频等形式呈现在课堂上，既能使学生对知识点的来龙去脉有深入理解，又能增强学生学习兴趣，丰富学生的金融知识。例如，在讲授债券时，就可以将我国发行国库券的过程、“垃圾债券”的发展、米尔根的传奇经历等金融史案作为导入案例融入课堂教学。
2.2以案例分析法引导学生分析和总结课程知识点在传统教学模式中，教师一般是按照教材直接给出定义、公式，学生则是在课堂上被动接受，课后通过大量的习题训练进行记忆。这样的教学方法很容易使学生在枯燥的学习中失去兴趣，也不利于学生理解和掌握其内涵。如果将案例教学植入教学，通过选取恰当的案例并对其进行深入分析，理清案例中事件的关系，就能够引导学生自己总结定义、公式。这样不仅可以使学生由被动接受变为主动学习，而且有助于学生深刻理解知识点。例如，在讲授名义利率和实际利率的定义时，为了使学生深入理解名义利率和实际利率的差别在于通货膨胀率，可以列举生活中物价上涨的例子：今年甲向乙借10元钱，贷款利率为10%，明年甲需要还给乙11元，假设今年的桃子的价格是1元/个，那么10元钱乙可以买10个桃子，明年桃子的价格为1.1元/个，物价上涨率为10%，那么明年甲还给乙11元也只能买10个桃子。虽然多还了1元，但乙并没有因此而获得利润。显然，贷款利率10%是名义上的利润，即为名义利率。而实际利润则为0%，于是很自然得出实际利率为名义利率与通货膨胀率的差或者是名义利率与物价上涨率的差。
2.3以案例示范法培养学生树立和巩固课程建模意识建模方法是金融学定量研究的基本方法，是理论与应用联系的桥梁。培养学生的建模意识是金融数学的教学目标之一。在教学中，我们发现很多学生在运用定理、公式解决课本上的规范习题时得心应手，而面对实际的金融问题却往往束手无策，这说明学生建模意识不强，无法将实际问题抽象为数学问题。针对这个问题，我们在教学中通过创设问题背景，指导学生应用所学公式、定理解决实际问题。例如，在讲授摊还法进行本息分析时，在给出公式后，我们可以假设“每位学生通过按揭贷款方式购买住房，贷款金额为50万，让学生利用公式计算贷款期限分别为5年、10年、20年时，分别按银行现行贷款利率和住房公积金贷款利率每月各要还款多少元？”这样不仅可以提高提高学生学习的主动性，而且通过案例的典型示范，培养和训练学生树立了客场建模意识。
2.4以案例模拟法训练学生积累和强化课程实战能力金融数学课程是一个应用性很强的学科，其应用性体现在用数学工具解决实际金融问题。因此，实践性的教学环节对于学生灵活掌握金融数学课程的相关内容以及培养学生动手实践能力都是至关重要的。在讲授某一部分后，可以指导学生将所学内容进行网上推演和模拟，这样不仅能培养学生的动手能力和解决实际问题的能力，也能增强学生的学习兴趣。在教学实践中我们发现这一部分是学生最感兴趣的。例如，在讲授期货定价时，我们布置学生假设每人拥有资金100万元，进行期货在线模拟交易，然后学生每天关注自己所选期货的交易情况。课程结束时，系统会对所有学生的盈亏做统计，并且有按班级的排名。通过这样带有挑战性、激励性的案例实践教学，不仅使学生能熟练掌握课堂所讲授的理论知识，同时将金融数学理论还原到实践，激发了学生的动手兴趣，提高学生实战能力。
3实践检验
金融数学范文4
关键词：金融数学；产生；发展；理论
一、概述
金融数学，又称分析金融学、数理金融学、数学金融学，是20世纪80年代末、90年代初兴起的数学与金融学的交叉学科。它的研究对象是金融市场上风险资产的交易，其目的是利用有效的数学工具揭示金融学的本质特征，从而达到对具有潜在风险的各种未定权益的合理定价和选择规避风险的最优策略。它的历史最早可以追朔到1900 年，法国数学家巴歇里埃的博士论文“投机的理论”。该文中，巴歇里埃首次使用Brown 运动来描述股票价格的变化，这为后来金融学的发展，特别是为现代期权定价理论奠定了理论基础。不过他的工作并没有得到金融数学界的重视。直到1952 年马科维茨的博士论文《投资组合选择》提出了均值――方差的模型，建立了证券投资组合理论，从此奠定了金融学的数学理论基础。在马科维茨工作的基础上，1973年布莱克与斯科尔斯得到了著名的期权定价公式，并赢得了1997念得诺贝尔经济学奖。它对于一个重要的实际问题提供了令人满意的答案，即为欧式看涨期权寻求公平的价格。后两次发现推动了数学研究对金融的发展，逐渐形成了一门新兴的交叉学科，金融数学。
金融数学是在两次华尔街革命的基础上迅速发展起来的一门数学与金融学相交叉的前沿学科。其核心内容就是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。套利、最优与均衡是金融数学的基本经济思想和三大基本概念。在国际上，这门学科已经有50多年的发展历史，特别是近些年来，在许多专家、学者们的努力下，金融数学中的许多理论得以证明、模拟和完善。金融数学的迅速发展，带动了现代金融市场中金融产品的快 速创新，使得金融交易的范围和层次更加丰富和多样。这门新兴的学科同样与我国金融改革和发展有紧密的联系，而且其在我国的发展前景不可限量。
二、金融数学的发展
早在1990年，法国数学家巴歇里，在他的博士论文“投机 的理论”中把股票描述为布朗运动。这也是第一次给Brown运动以严格的数学描述。这一理论为未来金融数学的发展，特别是现在期权理论的建立奠定了基础。但这一工作很长时间并没有引起金融数学界的重视。金融数学这一学科名称直到20世纪80年代末才出现。它是马克维姿的证券组合理论（H.Kowitz1990年诺贝尔经济学奖）和斯科尔斯―――默顿的期权定价理论（M.Scholes-R.Merton.1997年获诺贝尔经济学奖），这两次华尔街革命的直接产物。国际称其为数理金融学。
金融数学源于20世纪初法国数学家巴歇里埃在他的博士论文《投机的原理》中对股票价格用布朗运动的刻画。虽然1905年爱因斯坦也对此做了研究，但这一新做法当时还是没能引起更多人的注意，直至1950年，萨寥尔通过统计学家萨维奇终于发现了这一作法的巨大意义，并开始对金融数学做全面的研究，由此金融数学终于迎来了发展的全盛时期，现代金融学由此正式掀开了帷幕。
现代金融数学是在两次华尔街革命的背景中成长发展起来的。第一次革命的成果体现在静态投资组合理论的研究上。1952年马尔科维兹提出了基于均值-方差模型的投资组合问题，该理论把投资的风险和回报做了可量化的刻画，从而开创了用数理化方法对金融问题进行研究的先河。然而他的模型中要计算各个风险资产价格的协方差问题，这个计算量很大。第二次华尔街革命从静态决策发展到了动态决策。1970年布雷顿森林协议，浮动汇率取代了固定汇率，许多金融衍生工具比如：期权，期货都随即产生，这些金融衍生工具的引入主要是为进行金融风险的管理，而要对风险进行科学有效的管理就需要对衍生工具进行科学的定价。巴歇里埃的布朗运动模型促使了一对双胞胎：连续时间的随机过程数学与连续时间的期权定价的金融工程学的诞生.数学工具的引入主要是为进行金融风险的管理，而要对风险进行科学有效的管理就需要对衍生工具进行科学的定价。此后不久，默顿用另一种严格的数学方法推导了该定价公式，并予以推广。期权定价公式给金融交易者及银行家在金融衍生资产品的交易中带来了空前的便利，期权交易的快速发展很快就成了世界金融市场的主要内容。布莱克，休斯，莫顿的这一理论成为近代金融经济学的里程碑人物，直到现在也仍然是现代金融理论探索的重要源泉。
三、金融数学的理论方法
金融数学作为一门边缘学科，应用大量的数学理论和方法研究，解决金融中一些重大理论问题，实际应用问题和一些金融创新的定价问题等，由于金融问题的复杂性，所用到的数学知识，除基础知识外，大量的运用现代数学理论和方法（有的运用现 有的数学方法也解决不了）。主要有随机分析，随 机控制，数学规划，微分对策，非线性分析，数理统计，泛函分析，鞅理论等，也有人在证券价格分析中引进了新型的非线性分析工具，如分形几何，混沌学，子波理论，模式识别等，在金融计算方法与仿真技术中也逐渐引入神经网络方法，人工智能方法，模拟退火法和遗传算法等。
金融数学是利用近现代数学的优秀成果来度量和刻画金融、经济、管理等问题的“高科技”工具，其主要的基本理论表现在三个方面。
金融数学理论的新进展有随机最优控制理论，随机最优控制理论是在上世纪60年代末在控制理论中应用布尔曼的最优化原理，并结合测度论和泛函分析方法发展起来的解决随机问题的理论方法。国外的研究者很快就把随机最优控制理论运用到相关的研究中来，从70年代初莫顿运用该理论对连续时间最优消费投资问题进行了研究，布洛克和米尔曼还研究了不确定条件下连续时间的最优增长问题。
金融数学范文5
一、在金融领域应用数学方法的必要性
(一)金融研究的对象具有可计量性
金融学要反映金融活动中的数量关系,金融研究的对象是具有可计量性的。同任何其他经济活动一样,金融现象和过程既有质的规定性,又有量的规定性,这就决定了把数学方法应用于金融研究是完全可能的。金融活动中也存在大量的数据,比如,证券交易,期货等等。在进行金融理论研究时,搜集和整理这些数据,并运用数学模型对货币金融活动中的利率、汇率、货币供给与需求、收益率等数据进行分析,才能得出更为精确的结论。
(二)数学具有高度的抽象性,高度的精确性,严密的逻辑性
由于其固有的抽象性可使金融研究借助于数学方法的抽象,更好地发现现实金融问题背后的经济变量函数,使复杂的关系得以清晰化。由于其固有的精确性,采用数学方法可以准确的研究和描述经济范畴之间的数量关系。由于其固有的严密逻辑性,使得数学分析成为科学推理的主要手段,可以使一些用其他方法难以说清的逻辑关系得到简洁明了的说明。比如,马科维茨证明的“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的道理,从而使金融投资理论由老祖母的经验成为严谨的科学。
二、在金融领域应用数学方法的局限性
(一)非经济因素的影响
金融学所研究的问题,具有复杂、不容易被量化的特点,存在着许多非经济因素的影响,其中包括政治的,文化的,习俗的,心理的等。而数学模型对现实的把握是相对的、有条件的,不是绝对的,因此数学模型的理论前提不得不建立在一系列假设的基础上,这些假设与现实市场的状况在某些时候是完全不同的,数学模型就失去了它的分析能力,对未来结果的预测也丧失了其应有的准确性。次贷危机、五大投资银行的衰落,都证明了这一点。
(二)数学方法应用目的不明确
数学也是一种语言,对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言去描述,就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果,就应该采用其他的语言形式。而不应该以渊博的数学知识作为傲视同仁之资本,用以掩饰金融理论贫乏之尴尬。例如20世纪90年代,一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题,但至今成效甚微,甚至于应用方面出现了致命的偏差。
三、数学方法在金融领域的广泛应用
(一)金融工程学
在金融工程的研究方面,所适用的最基本的方法是数学方法。我们知道,数学方法所涉及的内容十分广泛,从基本的代数知识、微积分、线性代数到微分方程、运筹学和优化技术,乃至模糊数学、博弈论(包括微分对策)、统计学中的概率论、随机过程和其它随机分析方面的理论和方法(包括倒向随机微分方程),但随着金融工程学的迅速发展和各学科的相互渗透的结果,各种自然科学的前沿理论和最新工程技术,如混沌理论、小波理论、遗传算法、复杂系统理论、人工智能技术(包括知识工程、专家系统和人工神经网络等)、模拟退火方法、面向对象方法等都已经或正在成为金融工程的重要理论与实践工具。
(二)金融数学
数学以其精确的描述,严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。在金融证券化的趋势中,无论是我们采用统计学的方法分析历史数据,寻找价格波动规律,还是用数学分析的方法去复制金融产品,谁最先发现了内在规律,谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进入堡垒,数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视,然而为了追求利润,这种排斥和漠视逐渐转为关注,甚至是重视它的存在。
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（一）计量技术与计量经济学的发展
在经济学与金融学的发展过程中大量运用到了定量技术对金融现象进行逻辑化地推理。数学具有逻辑性性以及精确的特点，能够对金融问题与经济现象进行量化的分析。但是经济问题是处在一直的变化之中的，人的行为活动以及心理思维方式对经济的运行具有重要的影响，因此无法用精准的数量指标进行描述，所以，金融数学的运用是在一定的程度与假设基础之上的分析，对经济行为主体来说只能作为决策时的参考依据，这也是现代计量经济学进行定性与定量分析的出发点。
（二）金融数学的发展
金融市场自成立以来其运行就伴随着高收益与高风险的特点，因此各个国家的金融投资者一直在探索如何对金融投资过程中伴随的金融风险进行有效地评估以及如何对期权的价格进行定位。在这种背景下金融数学应运而生，在经济学以及金融学中运用数学知识，建立金融数学模型能够对投资风险进行有效地评估进而对期权价格的制定采用了有效的方式，这在国际金融领域对金融投资市场的分析与预测以及实时的监控能够起到重要的作用，有利的促进了金融市场的发展。
二、期权与期权理论概况
（一）期权理论的产生
期权是金融行业在发展过程中的随着现实经济状况的出现而产生的一种衍生品，是金融交易市场上重要的交易工具，能够对未来可能发生的风险进行有效地规避，同时还可以进行投资，产生收益。期权的出现是金融交易市场上的重大变革，人们可以对现代还为发生的状况进行投资与预测。
（二）期权定价理论的产生
在期权交易中的关键性环节就是期权价格的交易。在期权合约中，期权价格随着市场供求的变化而随时发生变化，期权价格的情况与交易双方利益的分配情况息息相关。因此对于期权定价理论的研究在金融学以及计量经济学方面具有重要的研究价值。
关于期权定价的理论研究分为完全金融市场下的期权定价理论与不完全金融市场下的期权定价理论两种。如果假设金融市场是完全的，各种经济因素的发生都能够考虑在内并且预测到其发展变化那么相关期权定价理论就是固定的。但是在现实情况下，完全的金融市场几乎是不可能存在的。例如股票期权的价格就时刻受到股票价格的波动率影响与无风险收益率的影响。因此期权定价理论的研究是以不完全金融市场为条件。
三、期权定价方法
随着国家之间经济联系的逐渐加深，各种金融衍生品不断出现，对期权问题进行合理地定价一直是国际金融市场发展的重点问题。随着信息技术的突飞猛进地发展与应用，借助于先进的计算机与与通讯科技，关于期权定价的公式与模型应运而生。
1973年是期权理论与期权定价理论具有标志意义的一年，在这一年，Fisher Black与Myron Scholes共同做出了关于连续时间的期权定价理论，即B-S期权定价模型，这是世界上第一个完整的得到公认的期权定价模型。随着这一模型的提出，德克萨斯电子仪器公司据此模型有效计算期权价格的计算器，这一计算器一经推出便在各大金融公司得到了推广，对金融交易以及期权定价做出了历史性的贡献。直至今天，不少投资银行、金融从业者股票交易员以及期权交易员仍然在使用B-S模型，衍生工具的更新促使了国际金融交易市场效率的提高，同时也提高了全球交易市场的变化性。
三年以后，Rubisentin做出了关于二项式分布的针对间断时间的期权定价理论，该理论以期权定价数值法作为基础，研究重点放在了美式期权定价问题上。这两大理论的产生极为有利地促进了国际金融衍生品的大量出现与发展，在各个行业包括财务管理中都得到了推广。
四、B-S定价模型
其中主要的定价方法是Black-Schole定价模型、二项式定价方法、风险中定期权定价方式以及鞅定价方式。
B-S定价模型的假设条件有五个：第一是标的资产价格呈对数正态分布形式；第二是在期权失效之前，金融资产收益的变量以及无风险利率都是固定不变的；第三是假设金融交易市场没有交易成本以及税收成本；第四是在期权的有效时间之内金融资产没有其他收益包括红利所得，这一假设随着现实状况的发展后来被废除；第五是不可以在期权日之前提前行使权利，这是欧式期权的特性。
Black与Scholes有效结合无套利分析技术，得出了不含红利收入的股票的相关衍生证券产品的价格f应当满足的Black_Scholes微分方程：
■+rS■+■σ■S■■=rf
之后Black和Schole两人又根据前期所推导的微分方程得到如下的期权定价公式：
f=SN（d■）-Xe■N（d■）
d■=■
d■=d■-σ■
B-S定价模型源于对冲证券组合中的有关思想。期权投资者在进行投资时为了对投资报酬进行有效评估在期权与期权标的股票之间建立有效的组合。投资者能够得到的确定报酬是随着无风险利率同时产生的，期权的这一理论与无套利定价理论相似。无套利定价理论的核心思想是投资收益是与投资金额相对应的，投入多少资金就会产生与投资面临的风险相对应的平均回报。根据B-S定价理论，期权定价就是一种无套利定价。
我国的金融交易市场发展历史有限，资本市场与金融交易体制不够完善，与国际成熟资本市场相比存在着较大的差距，随着全球化的与跨国公司的发展，各国之间的经济联系逐渐加深，没有哪个国家可以独善其身，因此中国应当不断完善资本交易市场，促进汇兑制度的发展，同时加强对规避风险的金融衍生品的研究，因此期权定价理论的研究对我国的金融市场具有重大的意义。
