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被平均的風險：如何應對未來的不確定性
為了解決夏普登錄送的問題，作者鄭志勇 這樣論述

被平均的風險：如何應對未來的不確定性

為了解決夏普登錄送的問題，作者（美）薩姆·薩維奇這樣論述：

在充滿不確定性的世界里識別和防範風險的決策指南。為什麼人們對變化無常的事物進行風險評估時總是一錯再錯？為什麼基於平均值的預測和決策在金融、醫療保健、會計、反恐戰爭和氣候變化等各個領域總是漏洞百出？因為我們一直試圖用「蒸汽時代」的統計學來把握「信息時代」的風險。作者基於自己多年的咨詢、培訓經驗和研究成果，列出了平均值的12條罪狀，介紹了概率管理這一新興領域，旨在通過新的統計學手段和技術工具，彌補平均值的缺陷，更好地揭示風險、把握不確定性。本書可以幫助我們更有效地對未來的情況做出判斷，從而制定出更合理的決策。薩姆·薩維奇((Sam Savage)，斯坦福大學工程學院顧問

教授，劍橋大學賈奇商學院研究員，其父為美國著名統計學家倫納德·吉米·薩維奇(Leonard Jimmie Savage)。作者長期從事與統計學和風險評估相關的工作和研究，根據「決策應基於對不確定的未來更大程度的主觀判斷」的觀點，逐漸發展出一種風險建模的新方法「概率管理」，並帶領著由Frontline系統公司、甲骨文公司以及SAS軟體研究所等機構組成的社團開發了概率分佈列DIST——這是一種用來儲存概率分佈的新型電腦數據類型。作者還自任Probability Management．0rg網站的主席。作者在許多專業期刊和大眾媒體上發表過文章，比如《哈佛商業評論》、般資組合管理雜誌》、《華盛頓郵

報》以及ORMS Today雜誌等。除了教書育人和科學研究之外，他還為眾多的企業、機構和政府部門提供咨詢和培訓服務。序言　Ⅸ 鳴謝　ⅩⅢ 導讀將“腦袋”和“屁股”聯繫起來　XIX 你不可能從書本上學會騎自行車，同樣，也不可能從書本上學會如何應對風險和不確定性因素。不過，本書卻要試圖將這種不可能變成可能。基礎知識第一部分進入正題第 1 章平均值缺陷　005 在為將來制訂計畫的時候，人們往往會用單一的資料——所謂的平均值——來取代那些不確定的結果，於是，就會出現一種系統性錯誤，我將這種錯誤稱為平均值缺陷。正因如此，人們對未來的預測和

判斷往往漏洞百出。第 2 章代數學“鐵幕”的降落和平均值缺陷的暴露　017 試算表的應用讓數以千萬計的人體驗到了商業建模的威力，然而，與此同時，它也為平均值缺陷四處蔓延鋪平了道路。第 3 章減輕平均值的危害　021 正如日光燈照亮了沉沉黑夜一樣，新技術的出現也讓人們洞察難以把握的不確定性因素成為可能。概率管理就是一種利用這些新技術克服平均值缺陷的科學方法。第 4 章萊特兄弟給我們的啟示　029 萊特兄弟的成功是他們小心翼翼建造模型的結果。適當的模型能夠説明我們應對未來的風險和不確定因素，但是正如我們在 2008

年的金融危機中看到的那樣，模型同樣可以被用來迷惑我們的視線。第 5 章駕駛艙裡最重要的設備　036 一個優秀的飛行員要善於恰當地利用飛機上的儀錶，而一個優秀的企業管理者也要善於恰當地利用模型。第二部分更好地理解不確定性的 5 個“思想把手” 第 6 章 “思想把手”　044 正如工業設計專家開發了眾多的把手來幫助我們用手去控制物理學動力一樣，資訊設計專家也研發了很多的“思想把手”來幫助我們用頭腦來理解資訊的力量。第 7 章第一個“思想把手”：不確定性與風險　047 “不確定性”與“風險”這兩個概念通常被人們互

換使用，但實際上它們有著不同的內涵。不確定性反映的是事物的客觀特徵，而風險則體現了人們的主觀認識。第 8 章第二個“思想把手”：不確定性資料是一種分佈形態　050 在直觀地展示不確定性資料的時候，即使是統計學專業的畢業生有時候也會感覺很困難，其實，只需要利用一個簡單的柱狀圖就可以輕鬆地解決這一問題了。你不僅可以在頭腦中想像這樣的柱狀圖，也可以登錄 FlawOfAverages.com 網站來體驗相關的模擬。第 9 章第三個“思想把手”：不確定性資料的組合　064 當我們將不確定性資料相加或者取其平均值的時候，出現極端結果的概率就大大降低

了。在這一章裡，我將引用電影產業中的一個案例來說明這一點。第 10 章應該被拋棄的西格瑪　076 正如員警已經不再根據身高、體重，而是利用監控錄影和基因提取等手段來確定犯罪嫌疑人一樣，西格瑪這個陳舊的概念也正在被淘汰。第 11 章第四個“思想把手”：特裡·戴爾和馬路上的醉漢　081 一個銀行主管發現了強式平均值缺陷：平均投入並不總能夠帶來平均產出。以雇員的平均銷售額為依據來制訂一個獎勵計畫是一種系統性錯誤。第 12 章延森不等式——強式平均值缺陷的具體細節　090 如何通過分析投資者的自由選擇權和面臨的制

約因素來識別強式平均值缺陷。第 13 章第五個“思想把手”：相關的不確定性　097 很好地把握相關的不確定性是現代投資組合理論的核心。而理解相關不確定性的最好方法是利用散點圖。第三部分決策與資訊第 14 章決策樹　113 決策樹是在針對不確定性進行決策時強有力的“思想把手”。第 15 章資訊的價值：除了價值，別無所是　120 在資訊化時代裡，資訊除了價值之外，別無所是。重新排列決策樹。資訊是不確定性的補充。一條有用的資訊究竟價值幾何？第四部分平均值的七宗罪第 16 章平均值的七宗罪　1

33 這裡的“七宗罪”只是一個統稱，實際上本書列舉的平均值的罪狀一共有 12 條，其中最後一條是“誤導人們，讓人們以為除了前面的 11條之外，再沒有其他罪狀了”。第 17 章極限值的缺陷　138 依據非平均值結果來單獨地看待不確定性，同樣會導致極其錯誤的結論和決策。第 18 章辛普森悖論　145 在對一種減肥產品進行臨床試驗的過程中，如果不分性別進行統計，結果發現人們的平均體重會有所下降。然而，在將男女分組進行統計的時候卻發現，不論男女，平均體重都有所增加。第 19 章朔爾特斯收入謬誤　149 假如你正在經營多種商品——這些商品

的價格不等、銷量各異，你也許會遇到這樣的情況：在根據平均銷售量和平均利潤率進行計算的時候，你發現自己可以賺錢，但實際上你在賠錢。第 20 章把偶然當作必然　154 如果在開展促銷活動的過程中，你的銷售量有所增加，那麼，你怎麼才能知道這些銷售量的增加不是一種偶然呢？實踐應用第五部分金融領域的平均值缺陷第 21 章養老投資　163 如果僅以平均收益為依據來規劃自己的養老金支出比例，那麼，在預期的時間到來之前，你很可能已經陷入破產了。第 22 章投資組合理論的誕生：協方差時代　170 在 20 世紀 50 年代初期，通過明確

地提出風險與收益權衡曲線，哈裡·馬科維茨在金融領域掀起了一場革命。第 23 章當哈裡遇到威廉　176 威廉·夏普發展了馬科維茨的理論並使它得到了廣泛的應用。第 24 章為理財規劃方面的客戶提供的“思想把手”　183 看專業人員如何為他們的客戶解釋投資風險。第 25 章期權：從不確定性中獲利　190 在理解了強式平均值缺陷之後，我們可以通過期權從不確定性中獲利。第 26 章期權理論的誕生　202 米倫·斯科爾斯、費雪·布萊克以及羅伯特·默頓這三位經濟學家的理論創造出了數千億美元的金融衍生產品市場。第

27 章價格、概率和預測　211 新興的預測市場正在改變著我們感知和敘述不確定性事件（比如總統選舉）的方式。第六部分實體金融領域第 28 章整體考慮還是局部分析　229 當人們進行石油勘探項目投資的時候，往往是只見樹木不見森林，只注重局部分析而不進行整體考慮。換句話說，他們首先會將各個礦井分成三六九等，然後按照由好到壞的順序進行鑽探，直到用完所有的預算。這樣的做法其實忽視了投資組合的整體效益。第 29 章殼牌石油公司的投資組合　236 多年以來，殼牌石油公司一直在利用概率管理，以一種更全面的方式來管理它的石油勘探投資組

合。第 30 章實物期權　243 在你購買了一個天然氣礦井之後，你有權利根據當時的天然氣價格決定是否開採這個礦井。這種選擇權就是所謂的實物期權。第 31 章關於會計行業的煽動性言論　252 因為美國公認的會計標準是以平均值缺陷為基礎制定的，所以你不能指望會計師會察覺風險。第七部分供應鏈中的平均值缺陷第 32 章供應鏈的基因　263 庫存問題是整個供應鏈中的核心問題。第 33 章基因的供應鏈　271 當生產能力足以滿足市場需求的時候。第 34 章考爾菲爾德原理　275

奧林化學公司的一位元管理人員創造出了一種可以讓本公司的兩個部門協同工作的模型，而且還發現了生產流程中的一個普遍原理。第八部分平均值缺陷和一些熱點問題第 35 章第二次世界大戰時期的統計研究小組　283 這個研究小組有著令人興奮的工作環境，正是在這樣的環境之下，我的父親成了一個統計學家。第 36 章概率論與反恐戰爭　291 在反恐戰爭中必然會遇到假陽性問題並受瑪律科夫鏈的影響。第 37 章平均值缺陷與氣候變化　310 實際上，地球的平均氣溫也許正在下降，而不是正在升高。但是，當你明白其中的原因時，你並不會

為此而欣慰。這個問題同樣與靠不住的平均值密切相關。第 38 章平均值缺陷與醫療衛生　321 針對所有病人的治療方案並不是好的治療方案。第 39 章性別與中心極限定理　330 女性有兩個X 染色體，而男性只有一個，顯然，女性的“投資組合”比男性更具多樣性。概率管理第九部分一個有希望克服平均值缺陷的方法第 40 章古典統計學的終結　343 19 世紀的統計學者利用色子、紙牌以及小球來模擬不確定性，從而驗證他們的統計學理論。如今，人們用電腦模擬的方法完全繞開了古典統計學家試圖證明的理論。第 41 章

視覺化　349 直觀統計學為理解概率分佈提供了一條捷徑。你首先要能看到它，然後才會領會它的意義。第 42 章交互模擬：一盞照亮黑夜的明燈　354 你能想像只需點擊電腦的Enter 鍵就可以瞬間模擬出拋擲 10 萬次色子的情景嗎？正如電子表格可以輕鬆地計算各種資料一樣，交互類比也可以方便地處理概率分佈問題。第 43 章隨機資訊庫：概率管理的供電網路　359 新的資料結構允許我們像處理數位一樣將類比結果加在一起，因此為我們提供了一個建立全面風險模型更為可行的方法。第 44 章 SLURP 集合的基本恒等式　369 由於涉及專業的數

學問題，不感興趣的讀者可以跳過這一章，直接閱讀下一章。第 45 章 SLURP 集合的基本恒等式的應用　372 與概率管理有關的技術正在迅速發展，這使概率管理比以往任何時候都更容易為我們所接受和掌握。第 46 章 CPO ：“概率管理”的管理者　384 CPO 必須要平衡好兩個方面的關係：一方面要確保模型符合統計學的規範，另一方面要力求模擬結果清晰明瞭、通俗易懂。第 47 章再次聆聽父親的教誨　395 從父親的遺文中獲得啟發。附錄紅色詞彙表　399 參考文獻　401 關於作者　417

《被平均的風險》一書講述了人們對變化無常的事物進行風險評估時常犯的錯誤，它有助於解釋為什麼人們運用傳統的方法預測未來時總是漏洞百出——事實上，這些方法正是導致新近發生的全球經濟危機的元兇之一。因此，本書可以幫助我們更有效地對未來的情況做出判斷，從而制定出更合理的決策。按照傳統來說，本書討論的問題一直屬於概率論和統計學的範疇。不過，因為我的敘述通俗易懂，所以即使沒有任何統計學方面知識的讀者也可以順利地閱讀本書。雖然文不甚深，但是只要讀了本書第一部分的內容，那些在統計學領域接受過大量專業訓練因而“中毒很深”的人就可以矯正他們的錯誤觀念了。本書的大部分觀點無疑都源于我的父親——倫納德·

吉米·薩維奇（Leonard Jimmie Savage）。我父親小時候學習成績很差不過，他最終成了一名卓越的數理統計學家。他和密爾頓·弗裡德曼（Milton Friedman）等人一道在芝加哥大學（University ofChicago）任教。現代投資組合理論的創始人哈裡·馬科維茨（Harry Markowitz）就是他們培養出來的學生。馬科維茨曾經宣稱他的“理性的預期理論幾乎完全脫胎于”我父親對他的教導。因為我父親在芝加哥大學任教，所以，我從小就在芝加哥大學經濟學院長大。顯然，小時候我至少在學業方面跟我父親非常相像，既沒有表現出運動天賦，也沒有表現出學術才華，無論從哪一個方面來看，我

都是一個差等生。在芝加哥大學實驗中學讀三年級的時候，我的英語老師在一次課後討論會上對我的學業做出了評判。她說我的英語課有不及格的危險，不過，如果我付出巨大的努力，到第二學期時有可能會勉強及格（成績為 D）。然後，她轉入了正題，告訴我說，實驗中學相當於大學預科班，是專門為那些有希望進入大學繼續深造的學生服務的，而我顯然沒有這樣的希望。因此，她建議我去讀技校，將來當一名技工或者水管工。這位英語老師的話讓我第一次面臨嚴肅的人生抉擇：要麼努力學習，以實際的成績來洗雪恥辱；要麼自甘墮落，借吉他來排解憂愁。當然，我選擇了前者，不過，在學習的間隙，音樂也為我帶來了很多的歡樂和慰藉。結果還不錯，在三年級

的下學期，我沒有再次出醜，因為我的英語成績畢竟得了個 D。整個中學階段，我都無法質疑那位英語老師對我的評價，因為雖然每一年都會換一個新的老師，但是我的英語成績幾乎一成不變、毫無起色——在4年時間裡，我一共得了 3個D。我的父親對我沒有什麼可以抱怨的，當年從底特律的中學畢業時，他的老師也認為他“不是讀大學的料”，因此，他不能進入密歇根大學（University of Michigan）就讀。無奈之下，我的祖父托關係讓他進入韋恩州立大學（Wayne State University）做試讀生。接下來發生的事情可以引用艾倫·沃利斯（Allen Wallis）——後來，我的父親跟他一起創辦了芝加哥

大學統計學系——的敘述：“在韋恩州立大學就讀期間，他表現優異，因此獲得了在密歇根大學試讀的資格。然而，不幸的是，由於在化學實驗室中操作失誤而引發的一場火災又斷送了他的求學之路。” 讀大學的時候，我再一次步了我父親的後塵：也被密歇根大學除名了。當然，這一次不是因為無意中的“放火”，而是由於成績不佳。當年的他和後來的我都不能達到老師所期望的標準。然而，低於平均水準並非一無是處，相反，它有其自身的價值，從某種程度上說，本書就是這種價值的體現。不過，在被同一所大學除名之後，我和父親的人生道路並沒有沿著同樣的軌跡發展下去。父親經過努力之後，重返密歇根大學，在那裡他獲得了數學博士學位，還取得了巨

大的學術成就。而我則成為一名技工，還做過一段時間的賽車手，最後，我獲得了電腦科學方面的學位——其實，從事電腦科學方面的工作也是遵從了英語老師的建議，只不過我不是去安裝和維修管道，而是去研究和處理各種資訊。雖然《被平均的風險》一書所討論的內容屬於統計學和經濟學的範疇，但是，我幾乎沒有接受過這方面的正規訓練——我在這方面的知識都是小時候在餐桌上零零星星地從父親那裡聽來的。因此，本書並不是站在統計學家或者經濟學家的角度上來寫的，而是站在一個當過機修工的資訊專家的角度上來寫的——當然，這個機修工從小就生活在統計學家和經濟學家中間。早在1999年，我就為本書擬定了書名和提綱，而且那時候就已經開始

動筆了，但是直到最近才接近尾聲。在此期間，我雖然清楚地知道本書的價值，然而不知道為什麼總是遲遲不能完工。也許正如書中所說：一切事情都傾向于達不到預期目標、落後於預定計劃以及超出預算。究竟什麼時候才能到達幸福的終點呢？我一邊做研究，一邊繼續教書、當顧問，同時不停地撰寫文章，就這一問題的不同方面展開討論。考慮到我的書有朝一日會定稿，我覺得有必要提前“捍衛” 一下我的智慧財產權，於是，我就在2000年10月就《被平均的風險》為《聖荷西信使報》（San Jose Mercury News）撰寫了一篇文章。沒想到文章發表時，還配上了著名漫畫家傑夫·丹澤戈爾（Jeff Danziger）的插圖：一個統計

學家被淹死在一條平均深度只有 3 英尺（約 0.91 米）的河裡（參見本書第 1 章）。多年以來，我有幸經常同學術界和工業界的一些傑出人物進行交流。他們也在設法解決平均值的缺陷問題。通過交流，我們找到了有可能解決此類問題的方法，我們把這種方法稱為“概率管理”（Probability Management）。幸福的終點近在眼前，因此，2006 年，我又恢復了寫作熱情。雖然我的寫作時斷時續，不過，要取平均值的話，從 1999 年至今，我平均每天要寫21個單詞。當我的同父異母兄弟約翰·皮爾斯（John Pearce）第一次聽說我的寫作計畫時，他以為我在寫一部跟我們已故的父親有關的心理劇

。事實上，他只說對了一半：這並不是一部心理劇，但的確跟心理劇有關，因為這部作品是在同我的中學英語老師有關的一部“心理劇”的推動之下才完成的。薩姆·薩維奇 2009年4月於加州帕洛阿爾托

網際網路上犯罪行為之研究

為了解決夏普登錄送的問題，作者王勝毅這樣論述：

電腦的發明，在最近五十年人類科學發展史中，顯然對於人類社會提供科技生活化最大的助力，同時經由電腦科技與電子通訊科技的聯結（尤其是網際網路《Internet》），得以將各種資訊迅速地傳播至世界各地，使得人類進入一個全新的資訊時代。在即將邁入二十一世紀之時，全球的網際網路熱潮可謂持續加溫，對於日常生活影響的層面也日益擴大，在可預見的未來，網際網路必將改變原本我們以為理所當然的一切事物，面對此一全新的資訊時代，人類的社會生活行為不僅僅表現在現實世界中，更在虛擬的網路世界（Cyberspace）裡大鳴大放，甚而一些脫序不法的行為也如雨後春筍般充斥其中，因而相繼引發了諸多社會輿論與相關學者間的重視和討

論。論者或謂網路世界的犯罪情況，真正來說，未必比現實世界同類犯罪來得嚴重，只是因為網際網路獨具的一些特質，觸發不法人士違犯社會規範的慾望；另外，網路虛擬的空間，對於犯罪行為的加乘作用，使行為人心理對法律制裁的鬆懈，造成網路犯罪頓時勃興於眼前，形成一股網路犯罪熱潮。但是，網路世界並非法律虛空地帶，如果想藉由網路而脫免於不法行為之責任，實際上已屬不智之舉。蓋，網路的使用不過是現實社會的科技產物，其所產生的反社會事實，如果該當於犯罪自亦受現行刑事法律的約束與制裁，只不過基於目前法律建設腳步仍落後於科技發展，導致現行法制面上仍有許多規範不足之處，此乃引發爭議之所在。

職是之故，除了第一章緒論與第八章結論之外，本文研究論述的重點範圍將歸納為如下六個部分：一、網際網路的基本概念：進行網路犯罪之研討前，對於網際網路的發展歷程、應用狀況、服務資源及其獨具的特性，應有一番基本的認識。尤其是網路特性對於犯罪行為的助力，更是現在網路行為人所樂於從事不法行為的促因。二、網路犯罪的概說：首先，通訊科技與電腦的結合才是網路構成的根本，談網際網路的犯罪就無法擺脫電腦犯罪的影響，因此，兩者之間如何定義、區別及其關係，均應有必要予以釐清，以免混淆對象、模糊了焦點。其次，網路犯罪相較於傳

統犯罪有其特殊性，此特殊性對於瞭解網路犯罪有所助益，一併採論。再者，從網路犯罪實務案例的發生，可以先予分類整理出各種犯罪類型之後，有助於檢討法律適用爭議問題；至於網路法律的訂定，現時雖無專法問世，但是各國無不加強網路領域的法律修定工作，尤其美國更是國際上的立法先趨，足供參酌。三、網路犯罪的法律適用爭議：實際上，所有社會上的不法行為均透過犯罪檢驗的程序，以斷定其是否屬於應受刑事制裁的範圍，網際網路的犯罪事實亦然。所以，傳統刑法犯罪規範對於大部分的網路犯罪行為仍足以適用，並不因為網路特性而失去規範價值；換言之，對於網路犯罪的責任規範仍應以刑法及相關刑事

法規為主軸，才能瞭解網路犯罪責任之內涵。然而，基於網路犯罪型態有別於傳統犯罪的某些特性，網路犯罪的適用法律上，難免仍有疑義的地方。例如，網路傳輸色情資訊的行為中，資訊客體均已數位化，是否仍可該當於猥褻物品？而設立超連結於色情網站是否亦構成犯罪？以及經鎖碼而散布的猥褻資訊如何看待等等問題；另外，著作權法面對網路行為的衝擊，應如何規範因應之而不會成為箝制網路社會發展的惡法；加以新興的不法使用網路型態，如駭客入侵、電腦病毒及垃圾郵件的騷擾等。凡此問題均是網路使用者必須面對的法律課題，因此特闢專章予以綜合檢討。四、網路服務業者就網路違法內容的刑事責任：隨著網

路熱潮的席捲，卻也相對地帶來一些負面的影響。網路上的各種不法行為紛紛現身，尤其當犯罪活動移轉至網路空間中橫行蔓延時，由於現時對於網路管理的機制不彰，網路犯罪行為人透過網路各種服務來實現其犯罪目的可說是理所當然的，因此網路服務業面對網路犯罪如何自處及其責任，則又是當前另一項待解的重要課題。五、網路犯罪行為之刑事管轄問題：當一國法律欲介入規制涉及跨國性的網路犯罪行為時，除了解決網路行為在本國法律適用上的爭議外，尚且應討論犯罪管轄權的問題。而網路犯罪管轄權的問題，非旦在於確認一國管轄權之有無，更重要的是國際間面對網路犯罪赤焰日益高漲的當頭，強力主張管轄權時

是否會引發管轄權無限制擴及於網路空間的不良後果，仍待吾人思考。是以本文就此將著重於我國與國外的法制方面的引用、對照，以供檢討時之參考。六、網路犯罪之偵查與防治：國內網路犯罪的相關研究大都奠基於電腦犯罪而開始，並隨網際網路的迅速發展普及與網路犯罪案件之興起氾濫，而受到學者與實務之重視。但是傳統犯罪之偵查作為卻同時面臨了一項前所未有的挑戰，不僅在偵查技巧與技術上，難以應用在虛擬的犯罪模式，且對於網路犯罪防治相關工作如何落實，在此一併提出檢討與建議；另外，是否必要對於網路行為特別制定專法來規範，本文亦在第七章中兼論之。

金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）

為了解決夏普登錄送的問題，作者鄭志勇這樣論述：

本書中的案例來源於作者的實際工作。充分體現「案例的實用性、程序的可模仿性」，案例程序中附有詳細的注釋。例如，投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、風險價值VaR的計算等案例程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼基礎上進行修改、完善。本書共23章。前兩章分別對金融市場的基本概況與MATLAB的基礎知識進行概述；接下來為20個金融分析的案例（含完整、穩健的程序），包括MATLAB數據交互、現金流分析、隨機模擬、投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、固定收益工具分析及久期與凸度計算、風險價值VaR計算、期貨或股票的技術分析圖繪制等；最后一章匯集實用的MATLAB金融

編程技巧。本書主要適用於高校理工科、經濟金融學科及數量分析方面的研究生，以及經濟金融相關方面的研究人員和從業人員等。鄭志勇(Ariszheng) 運籌學與控制論碩士，北京合晶睿智執行合伙人，中國量化投資學會專家，先后就職於中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融產品研究與設計工作。專注於產品設計、量化投資、MATLAB相關領域的研究，尤其對於各種結構化產品、分級基金產品有着深入的研究。編著的圖書有：《金融數量分析：基於MATLAB編程》《多資產投資實踐》《金融與經濟中的數值方法》等。第1章金融市場與金融產品11.1金融市場11.1.1貨幣市場21.1.2資本市場

21.1.3商品市場31.2金融機構31.2.1存款性金融機構41.2.2非存款性金融機構41.2.3家庭或個人51.3基礎金融工具61.3.1原生金融工具61.3.2衍生金融工具61.3.3金融工具的基本特征61.4金融產品71.5金融產品風險8第2章 MATLAB基礎知識概述102.1MATLAB 的發展歷程和影響102.2基本操作112.2.1操作界面112.2.2Help幫助122.2.3系統變量132.3多項式運算172.3.1多項式表達方式172.3.2多項式求解172.3.3多項式乘法（卷積）182.4多項式的曲線擬合182.4.1函數擬合182.4.2曲線擬合工具CFTOOL1

92.4.3多項式插值202.5微積分計算222.5.1數值積分計算222.5.2符號積分計算222.5.3數值微分運算232.5.4符號微分運算242.6矩陣計算252.6.1線性方程組的求解252.6.2矩陣的特征值和特征向量252.6.3矩陣求逆262.7M函數編程規則272.8繪圖函數322.8.1簡易函數繪圖322.8.2二維圖形繪制332.8.3三維圖形繪制352.8.4等高線圖形繪制372.8.5二維彩圖繪制372.8.6矢量場圖繪制392.8.7多邊形圖繪制39第3章 MATLAB與Excel文件的數據交換413.1案例背景413.2數據交互函數413.2.1獲取文件信息函數x

lsfinfo413.2.2讀取數據函數xlsread423.2.3寫入數據函數xlswrite443.2.4交互界面函數uiimport453.3ExcelLink宏473.3.1加載ExcelLink宏473.3.2使用ExcelLink宏473.3.3Excel 2007加載與使用宏503.4交互實例513.4.1基金相關性的計算513.4.2多個文件的讀取和寫入533.5數據的平滑處理543.5.1smooth函數543.5.2smoothts函數563.5.3medfilt1函數603.6數據的標准化變換613.6.1數據的標准化常用方法613.6.2數據的極差規格化變換64第4章

MATLAB與數據庫的數據交互664.1案例背景664.2MATLAB實現664.2.1Database工具箱簡介664.2.2Database工具箱函數664.2.3數據庫數據讀取674.2.4數據庫數據寫入724.3網絡數據讀取744.3.1Yahoo數據744.3.2Google數據76第5章貸款按揭與保險產品——現金流分析案例795.1貨幣時間價值計算795.1.1單利終值與現值795.1.2復利終值與現值805.1.3連續復利計算805.2固定現金流計算815.2.1固定現金流現值計算函數pvfix815.2.2固定現金流終值計算函數fvfix825.3變化現金流計算825.4年金

現金流計算845.5商業按揭貸款分析865.5.1按揭貸款還款方式865.5.2等額還款模型與計算865.5.3等額本金還款895.5.4還款方式比較915.5.5提前還款違約金估算915.6商業養老保險分析925.6.1商業養老保險案例935.6.2產品結構分析945.6.3現金流模型945.6.4保險支出現值函數955.6.5保險收入現值函數955.6.6案例數值分析965.6.7案例分析結果97第6章隨機模擬——概率分布與隨機數996.1概率分布 996.1.1概率分布的定義996.1.2幾種常用概率分布996.1.3概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算1026.2隨機數與蒙特卡羅模

擬1056.2.1隨機數的生成1056.2.2蒙特卡羅模擬1086.3隨機價格序列1116.3.1收益率服從正態分布的價格序列1116.3.2具有相關性的隨機序列1136.4帶約束的隨機序列115第7章 CFTOOL數據擬合——GDP與用電量增速分析1187.1案例背景——GDP與用電量關系1187.2數據擬合方法1207.3MATLAB CFTOOL使用1207.3.1CFTOOL函數的調用方式1217.3.2導入數據1217.3.3數據的平滑處理1227.3.4數據篩選1237.3.5數據擬合1247.3.6繪圖控制1277.3.7擬合后處理1277.4加權重擬合129第8章策略模擬——

組合保險策略分析1328.1固定比例組合保險策略1328.1.1策略模型1328.1.2模型參數1338.2時間不變性組合保險策略1348.2.1策略模型1348.2.2模型參數1348.3策略數值模擬1348.3.1模擬情景假設1348.3.2固定比例組合保險策略模擬1358.3.3時間不變性組合保險策略模擬1388.4策略選擇與參數優化1428.4.1模擬情景假設1428.4.2模擬方案與模擬參數1428.4.3模擬程序與結果143第9章 KMV模型求解——方程與方程組的數值解1519.1方程與方程組1519.1.1方程1519.1.2方程組1519.2方程與方程組的求解1529.2.1f

zero函數1529.2.2fsolve函數1539.2.3含參數方程組求解1559.3KMV模型方程組的求解1579.3.1KMV模型簡介1579.3.2KMV模型計算方法1589.3.3KMV模型計算程序159第10章期權定價模型與數值方法16310.1期權基礎概念16310.1.1期權及其有關概念16310.1.2買入、賣出期權平價組合16410.1.3期權防范風險的應用16410.2期權定價方法的理論基礎16510.2.1布朗運動16610.2.2伊藤引理16810.2.3BlackScholes微分方程16910.2.4BlackScholes方程求解17110.2.5影響期權價格

的因素分析17310.3BS公式隱含波動率計算17610.3.1隱含波動率概念17610.3.2隱含波動率計算方法17710.3.3隱含波動率計算程序17810.4期權二叉樹模型18210.4.1二叉樹模型的基本理論18210.4.2二叉樹模型的計算18310.5期權定價的蒙特卡羅方法18510.5.1模擬基本思路18510.5.2模擬技術實現18510.5.3模擬技術改進18610.5.4歐式期權蒙特卡羅模擬18810.5.5障礙期權蒙特卡羅模擬19010.5.6亞式期權蒙特卡羅模擬194第11章股票掛鉤結構分析19711.1股票掛鉤產品的基本結構19711.1.1高息票據與保本票據197

11.1.2產品構成要素說明19811.1.3產品的設計方法19911.2股票掛鉤產品案例分析20111.2.1產品定價分析20111.2.2產品案例要素說明20111.2.3保本票據定價與收益20211.2.4高息票據定價與收益20511.3分級型結構產品分析20711.3.1分級型結構產品的組成20711.3.2分級型結構產品的結構比例20811.3.3分級型結構產品的收益分配20811.3.4分級型結構產品的流通方式20911.3.5分級型結構產品的風險控制20911.4鯊魚鰭期權（SharkOption）期望收益測算21011.4.1鯊魚鰭期權簡介21011.4.2鯊魚鰭期權收益率線2

1011.4.3期望收益測算（歷史模擬法）21111.4.4結果與分析212第12章馬可維茲均值方差模型21512.1模型理論21512.2收益與風險計算函數21612.3有效前沿計算函數21712.4約束條件下有效前沿22112.5模型年化參數計算223第13章基金評價與投資組合績效22513.1資產定價（CAPM）模型22513.2組合績效指標22613.2.1Beta與Alpha計算22713.2.2夏普比率23113.2.3信息比率23213.2.4跟蹤誤差23413.2.5最大回撤23513.3業績歸因分析23713.3.1大類資產配置效應、行業配置效應和個股選擇效應23713.

3.2基金選股與擇時能力分析238第14章風險價值VaR計算24014.1VaR模型24014.1.1VaR模型的含義24014.1.2VaR的主要性質24014.1.3VaR模型的優點與缺點24114.2VaR計算方法24214.3數據讀取24214.3.1數據提取24214.3.2數據可視化與標准化24414.3.3數據簡單處理與分析24614.4數據處理25114.5歷史模擬法程序25214.6參數模型法程序25414.7蒙特卡羅模擬程序25514.7.1基於隨機收益率序列的蒙特卡羅風險價值計算25514.7.2基於幾何布朗運動的蒙特卡羅模擬258第15章跟蹤誤差最小化——非線性最小

二乘法MATLAB編程26015.1理論與案例26015.1.1非線性最小二乘法26015.1.2跟蹤誤差最小化背景26015.2模型建立26115.2.1實際案例26115.2.2數學模型26215.3MATLAB實現26315.3.1lsqnonlin函數26315.3.2建立目標函數26415.3.3模型求解26615.4擴展問題269第16章分形技術——移動平均Hurst指數計算27016.1Hurst指數簡介27016.2R／S方法計算Hurst指數27116.3移動平均Hurst指數計算程序27116.3.1時間序列分段27116.3.2Hurst指數計算27316.3.3移動平

均Hurst指數計算275第17章固定收益證券的久期與凸度計算27817.1基本概念27817.2價格與收益率的計算28017.2.1計算公式28017.2.2債券定價計算28117.2.3債券收益率計算28417.3久期與凸度的計算28717.3.1債券久期計算28717.3.2債券凸度計算29017.4債券組合久期免疫策略292第18章利率期限結構與利率模型29618.1利率理論與投資策略29618.1.1利率的期限結構理論29618.1.2利用利率結構投資策略29618.2利率期限結構29818.2.1建立利率期限結構的方法29818.2.2利率期限結構的計算29918.2.3利率期

限結構的平滑30418.3利用利率期限結構計算遠期利率30418.4利率模型30818.4.1利率模型分類30818.4.2HoLee模型30918.4.3BDT二叉樹的構建31318.4.4HJM模型的構建316第19章線性優化理論與方法31819.1案例背景31819.1.1線性規划應用31819.1.2線性規划的求解方法31819.2線性模型建立31919.3線性優化MATLAB求解31919.3.1linprog函數31919.3.2線性規划目標函數32019.3.3內點法求解32119.3.4單純形法求解32119.4含參數線性規划322第20章非線性優化理論與方法32420.1

理論背景32420.1.1非線性問題32420.1.2非線性優化32420.2理論模型32520.2.1無約束非線性優化32520.2.2約束非線性優化32620.3MATLAB實現32720.3.1fminunc函數（無約束優化）32720.3.2fminsearch函數33020.3.3fmincon函數33220.4擴展問題33720.4.1大規模優化問題33720.4.2含參數優化問題338第21章資產收益率分布的擬合與檢驗34021.1案例描述34021.2數據的描述性統計34121.2.1描述性統計量34121.2.2統計圖34421.3分布的檢驗34821.3.1chi2gof

函數34821.3.2jbtest函數34921.3.3kstest函數35121.3.4kstest2函數35321.3.5lillietest函數35521.3.6最終的結論35721.4投資組合分布圖比較358第22章技術分析——指標計算與繪圖36122.1理論簡介36122.2行情數據的K線圖36122.2.1數據讀取36122.2.2蠟燭圖（K線）36222.3技術指標計算36422.3.1移動平均線36422.3.2布林帶36622.3.3平滑異同移動平均線36722.3.4其他技術指標36822.4動態技術指標370第23章編程實用技巧37323.1變量的初始化37323.2

集合交並函數37523.3坐標軸時間標記37823.4坐標軸過原點實現37923.5定時觸發程序運行38123.6發送郵件382附錄A 使用MATLAB進行國內期貨交易383A.1國內期貨櫃台系統介紹383A.2開發前准備383A.3各種對接方式384A.4C#版對接原理384A.5QuantBox版項目介紹385A.6C版的特點385A.7監控軟件的使用386A.8MATLAB對接期貨接口386A.9MATLAB對接證券393附錄B 基於DataHouse的數據獲取394B.1恆生聚源DataHouse介紹394B.1.1恆生聚源DataHouse概述394B.1.2DataHouse下載安

裝395B.1.3注冊登錄396B.1.4DataHouse指標概況397B.1.5指標搜索方法399B.2DataHouse指標應用402B.2.1獲取證券代碼402B.2.2獲取日期信息406B.3DH取行情數據410B.3.1DataHouse取高頻行情（包括實時）410B.3.2DH取日行情415B.3.3DH取其他行情數據420B.3.4基於行情類的其他案例421B.4基本面數據423B.4.1財務數據的提取423B.4.2宏觀數據的提取429B.4.3基於財務數據的簡單選股模型431B.4.4基於宏觀數據的簡單擇時模型433附錄C FDataInterface接口介紹436C.1F

DataInterface接口介紹436C.2獲取歷史數據（HistoryData）函數語法436C.3獲取實時數據（RealTimeData）函數語法438C.4綜合示例440參考文獻441

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