處理過金融市場數(shù)據(jù)的從業(yè)人員和學(xué)術(shù)研究人員都知道，資產(chǎn)收益率分布不具有與高斯分布或正態(tài)分布相關(guān)的鐘形形態(tài)。許多流行的模型仍然建立在正態(tài)性假設(shè)之上，這是因?yàn)楦咚鼓Ｐ秃唵吻乙滋幚�，但也許更重要的原因是我們?nèi)狈�對非高斯分布的建模、估計和處理的理解。�?dāng)資產(chǎn)收益率分布呈非正態(tài)時，使用高斯模型是非常危險的;這種做法可能會導(dǎo)致錯誤地選擇投資組合、低估情況下的損失，以及對衍生品嚴(yán)重錯誤地定價。非高斯分布是這本書的主題，它解決了資產(chǎn)收益率非正態(tài)性的產(chǎn)生原因和后果。

這一領(lǐng)域的其他書籍包括Campbell、Lo和Mackinlay(1997)，以及Embrechts、Kltippelberg和Mikosch(1997)。在相關(guān)領(lǐng)域，我們也可以引用Gourieroux和 Jasiak (2001)、Tsay (2002）、Taylor(2005)。關(guān)于期權(quán)定價，我們有Schoutens(2003)及Cont和 Tankov(2004)的書。所有這些書都是對本書的補(bǔ)充，對于理解資產(chǎn)收益率或期權(quán)價格建模的某些方面非常有用。在這本書中，我們涵蓋了由資產(chǎn)收益率和期權(quán)價格的非正態(tài)性和時間依賴性導(dǎo)致的一系列問題。

這本書是寫給那些想要模擬金融市場價格的非數(shù)學(xué)家的。它強(qiáng)調(diào)實(shí)踐。我們努力使非數(shù)學(xué)家人士能夠接觸到這些材料，但同時又不犧牲數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性和原始模型的復(fù)雜性。這本書的目標(biāo)人群是金融行業(yè)的從業(yè)者，尤其是那些自稱寬客（定量分析師）、負(fù)責(zé)管理投資組合和監(jiān)控金融風(fēng)險的人。我們也希望那些不太擅長定量分析的人會發(fā)現(xiàn)，這本書有助于聰明的人參與量化金融的神話。本書適合作為實(shí)證金融學(xué)、金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融衍生品專業(yè)碩士和博士研究生的核心教材。對于那些想要更多地了解其數(shù)學(xué)工具是如何應(yīng)用于金融的數(shù)學(xué)家，以及那些只想更多地了解金融和金融市場的人來說，它都是有用的。第五部分提供了一些我們認(rèn)為足以應(yīng)付主要部分的數(shù)學(xué)內(nèi)容的數(shù)學(xué)附錄。一些統(tǒng)計學(xué)、微積分和概率方面的基礎(chǔ)知識，加上足夠的決心，應(yīng)該能讓讀者通讀核心材料。本書所提供的大部分材料均摘自我們的論文和教學(xué)材料，這些材料用于教授洛桑大學(xué)和曼徹斯特商學(xué)院實(shí)務(wù)界人士以及碩士和博士研究生。

我們的主要目標(biāo)之一是彌合理論發(fā)展與許多用戶和研究人員所認(rèn)為的復(fù)雜模型或黑匣子的實(shí)際應(yīng)用之間的差距。我們提供了在這本書里描述的模型的許多經(jīng)驗(yàn)說明，尤其是那些在第二部分和第三部分中出現(xiàn)的模型。 由于篇幅限制，雖然我們在這些例子中只使用一些股票市場數(shù)據(jù)，但這里所描述的許多技術(shù)和模型同樣可以應(yīng)用于其他金融時間序列，如外匯和利率。不過，重要的是要記住，模型是用來捕捉特征事實(shí)的。不同類型的金融資產(chǎn)可能具有輕微或非常不同的特征。另一項(xiàng)免責(zé)聲明也很重要:盡管我們認(rèn)為并提供證據(jù)表明，在資產(chǎn)收益率的建模中需要納入非正態(tài)性和時間依賴性，但我們并不建議總是這樣處理。此外，我們不會對讀者在實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)時可能遇到的任何問題負(fù)責(zé)。

后，本書中所報告的所有圖形和估計都是使用MATLAB生成的。 該軟件提供了一個非常有效的優(yōu)化程序，我們在網(wǎng)站上提供了本書中使用的許多MATLAB代碼。

埃里克·喬多和邁克爾·羅金格要感謝洛桑大學(xué)高等商學(xué)院、國際金融資產(chǎn)管理與工程中心(FAME)以及瑞士金融研究所(SFI)對他們的持續(xù)支持。他們感謝一代又一代碩士生和博士生的討論、評論和提問。方思芳希望感謝曼徹斯特商學(xué)院，特別是曼徹斯特會計和金融集團(tuán)提供的大量支持。她還想感謝她的學(xué)生們在閱讀課上進(jìn)行了許多令人興奮的討論和提問。三位作者都對Laura Rockinger表達(dá)了感激之情，感謝她閱讀了手稿并修正了許多錯誤。我們再次向其他許多人、同事、朋友和家人表示感謝，我們非常感謝他們的支持。由于人數(shù)太多，在此不一一列舉。