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| 編輯推薦： |
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跳出传统观点重新理解BSM模型，寻找适用于更现实情境的定价解法，理解离散时间和连续时间建模的联系和差异，并且作者以尽可能降低数学门槛的方式为读者提供了专业解读，以便非专业读者也能从中有所收获。
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| 內容簡介： |
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本书探讨在无摩擦金融经济中，连续时间模型能否被离散时间模型充分近似。其核心问题在于：著名的BSM连续时间金融市场模型，在何种意义上以及多大程度上理想化了更贴近现实的离散时间金融市场模型？尽管众所周知，BSM模型是对离散时间经济的理想化处理（在其中股价过程由二项随机游走驱动），但鲜为人知的是，该模型同样理想化了由更一般化的随机游走驱动股价过程的离散时间经济。作者从离散时间模型与连续时间模型的基础理论出发，引领读者逐步领悟这一重要洞见。其核心目标在于降低关于主流金融经济学家观点的认知门槛，使非专业读者也能更清晰地理解BSM模型与几近离散经济模型的内在联系。
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| 關於作者： |
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戴维·克雷普斯（David Kreps），斯坦福大学商学院亚当斯杰出管理学荣休教授。他屡获殊荣，其中包括1989年美国经济学会颁发的约翰·贝茨·克拉克奖，以及2018年美国国家科学院授予的卡蒂科学促进进步奖。
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| 目錄：
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1引言
2有限的状态和时间
3连续时间与BSM模型
4 BSM模型作为二项随机游走经济模型的一种理想化
5一般随机游走模型
6 Barlow的例子
7 Ptzelberger-Schlumprecht例子与渐近套利
第一部分结语 BSM作为理想态有多稳健？
第二部分结语 作为离散时间理想化模型的连续时间模型
附录
参考文献
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| 內容試閱：
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我开始写这本书（当时还是一篇初稿）的目的，是想了解经济现象的连续时间模型（尤其是应用布朗运动的模型）与“近似”离散时间模型的比较方式和比较效果。我们都知道，这种比较有时会很困难，例如，可以参考Fudenberg和Levine（2009）以及Sadzik和Stacchetti（2015）的研究。因此，在我看来，应当有一种通用理论能够将这两种类型的模型联系起来。
我仍然相信有这样一个通用理论。但我很快发现这很难，因此为了建立直觉，我做了任何商学院的老师都会做的事：我开始做“案例研究”。特别是，我从金融市场离散时间模型和连续时间模型之间的联系入手，尤其研究了通过套利对或有索取权进行定价的著名的Black-Scholes-Merton（BSM）理论在文献中，人们通常会提及Black-Scholes理论、Black-Scholes期权定价模型以及Black-Scholes公式。但这些思想的发展历程表明，罗伯特·默顿（Robert Merton）应获得同等认可。因此，在本书中，我将采用Black-Scholes-Merton（BSM）模型及理论这一表述。与离散时间模型之间的联系，这方面具有开创性意义的参考文献是Cox、 Ross和Rubinstein（1979），这些模型在极限条件下会“收敛”至BSM模型。这里的“收敛”一词加了引号，是为了表明本次研究的重点在于理解收敛在此处的含义，特别是理解这种收敛的普遍性。
在研究这些问题的过程中，我首先发现，在某些方面，出乎我一开始的意料，BSM模型是更多离散时间模型的经济“极限”——精确阐述这意味着什么正是本书的主要目的之一。虽然我并不知道这一事实，而且似乎金融领域的许多同行也不太了解，但它是所谓的金融数学家群体中的学者——主要是专门研究概率论的数学家们所熟知的。我认为，这一学者群体所熟知的内容应该更广泛地让金融经济学家们也熟知，因此我以尽可能简单的设定和统一连贯的表述方式着手撰写了一本阐述这些观点的专著，以便主流金融经济学家们也能理解。这本书就是这一成果。
需要明确的是，“在尽可能简单的设定下”并不意味着“在一个简单的设定中”。这里所说的极限是经济领域的BSM模型，从数学角度来看，它是一个复杂的事物。而且，为了给出精确的极限结果，我必须运用一些数学上的深奥概念和结论，其中包括函数空间上概率的弱收敛性、Donsker的经典的泛函中心极限定理以及Skorohod表示定理。尽管我在介绍每一个工具时，都会提供大多数读者均了解的实数线上的结果作为类比，但许多主流金融经济学家们（以及更广泛的经济学家群体）仍会觉得读起来并不轻松。
同时，这并非关于这些问题所有已知内容的记录。为了使其更易于理解，我既没有给出一般性结果，也未将结果置于数学上最理想的设定情境之中。（尤其是，专家们可能会对我在C［0， 1］而非D［0， 1］中开展论述感到失望。）我希望这样的阐述能够引领非专业读者（至少）很好地理解BSM模型与近似离散时间经济模型之间的联系。
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