出版年度はダイブ前ですが、数式が丁寧にかかれており、
分かりやすいです。基礎を総合的に理解できるないようだと思います。

この本は離散時間モデルによって金融工学の理論を簡潔にまとめた良い本です。しかし、タイトルには「金融工学の基礎」とありますが、金融工学を全く知らない人、あるいは数学に関する知識が全くない人が本書を読んで「ふむふむなるほど」と理解できるか、といえば答えはNoです。一般にこの本が理解しやすいと評価されている理由は、離散時間モデルを前面に打ち出して金融工学理論を説明していることです。（著者の離散時間モデルに関する理解は信頼出来るものであり、著者の京大のHPでは離散時間モデルと連続時間モデルの比較に関する論文が公開されています）。かといって必ずしも、離散時間モデルが優れているワケではありません。連続時間モデルは数学的な厳密さを要求する一方で、理論をコンパクトに表!現できる利点があります。一方離散モデルは、公式や定理が長ったらしく記述されて記憶に残りにくい欠点があります。私の意見は、「基本的な連続モデルを理解していないと、この本を読んでも効用は少ない」ということになります。連続モデルに関してはBaxter&Rennie（確か訳本あり）かHuntレベルの知識を得たあとに読むべきです。でないと離散型のGirsanov　Theoremを見ても分かった気分にはなれないでしょう。さらにこの本では、連続モデルへのインプリケーション(確率測度の一意性の証明など)や時系列解析での応用（パラメータの識別可能性など）に対して、含蓄に富んだ示唆が多く散りばめられています（かなり意図的に）。よって計量経済学や測度論的な確率過程論にまで理解を進めれば、おそらく最高の教科書になることは間違いないです。学ぶことが本当に多いですが金融工学理論を学ぼうと志した皆さん、頑張りましょうね（笑）

私は東京大学で卒業論文のテーマとして金融工学を選び研究を行いました。その際にこの本は非常に良い手助けになったと思います。その理由としてはさまざまな数理ファイナンスの本では議論を連続時間で行っているため確率過程が連続時間となり、その結果「無限次元」を扱わなくてはいけなくなるからです。このことはこれから金融に関する数学を学ぼうとする人にとっては大きな障害となります。この本では議論を離散時間に限っているため非常にわかりやすくしかも簡潔に書かれています。ただこの本だけではきついかもしれないのでHull等で実務的な部分を補ったりすることが必至のように感じました。連続時間での議論を本格的に研究するにはKaratzas & Shreve程度の本に対してアクセス出来ることが求められるので大変です。