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MATLAB金融風險管理師FRM:金融科技Fintech應用

( 簡體 字)
作者:姜偉生、涂升、蘆葦、張豐類別:1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab
譯者:
出版社:清華大學出版社MATLAB金融風險管理師FRM:金融科技Fintech應用 3dWoo書號: 55300
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缺書
NT售價: 995

出版日:9/1/2021
頁數:461
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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(請先登入會員)
ISBN:9787302584070
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

人以“血”為“氣之母”。金融之于一個國家,猶如血液之于人的身體。風險管理作為金融行業
必不可少的職能部門之一,時時刻刻都在管理金融“血液”的流動,監控“血液”的各項指標,預防
各類“血液”問題的發生。

現代金融風險管理是由西方世界在二戰以后系統性地提出、研究和發展起來的。一開始,還只是
簡單地使用保險產品來規避個人或企業由于意外事故而遭受的損失。到了20 世紀50 年代,此類保險產
品不僅難以面面俱到而且費用昂貴,風險管理開始以其他的形式出現。例如,利用金融衍生品來管理
風險,在70 年代開始嶄露頭角,至80 年代已經風靡,再到90 年代,金融機構開始開發內部的風險管理
模型,全球性的風險監管陸續介入并扮演著管理者的角色。如今,風險管理在不斷完善的過程中,已
經成為各個金融機構的必備職能部門,在有效地分析、理解和管理風險的同時,也創造了大量的就業
崗位。

金融風險管理的進化還與量化金融的發展息息相關。量化金融最大的特點就是利用模型來
解釋金融活動和現象,并對未來進行合理的預測。1827年,當英國植物學家羅伯特.布朗 (Robert
Brown) 盯著水中做無規則運動的花粉顆粒時,他不會想到36年后的1863年,法國人朱爾斯.雷諾
特 (Jules Regnault) 根據自己多年做股票經紀人的經驗,首次提出股票價格也服從類似的運動。到了
1990年,法國數學家路易斯.巴切里爾 (Louis Bachelier) 發表了博士論文《投機理論》“The theory of
speculation”。從此,“布朗運動”被正式引入和應用到了金融領域,樹立了量化金融史上的首座里
程碑。

而同樣歷史性的時刻,直到1973年和1974年才再次出現。美國經濟學家費希爾.布萊克 (Fischer
Black)、美加經濟學家邁倫.斯科爾斯 (Myron Scholes) 和美國經濟學家羅伯特.默頓 (Robert Merton) 分
別于這兩年提出并建立了Black-Scholes-Merton模型。該模型不僅實現了對期權產品的定價,其思想
和方法還被拓展應用到其他的各類金融產品和領域中,影響極其深遠。除了對隨機過程的應用,量化
金融更是將各類統計模型、時間序列模型、數值計算技術等五花八門的神兵利器都招至麾下,大顯其
威。而這些廣泛應用的模型、工具和方法,無疑都為金融風險管理提供了巨大的養分和能量,也成為
了金融風險管理的重要手段。例如,損益分布、風險價值VaR 、波動率、投資組合、風險對沖、違約
概率、信用評級等重要的概念,就是在這肥沃的土壤上結出的果實。

縱觀我國歷史,由西周至唐,歷經銀本位的宋元明,清之后近代至今,中華文明本身就是一段璀


MATLAB金融風險管理師FRM
|
金融科技Fintech應用
璨瑰麗的金融史,并曾在很長一段時間位于世界前列。在當今變幻莫測的國際局勢中,金融更是一國
之重器,金融風險管理人才更是核心資源。特別是隨著全球一體化的深入,金融風險管理越發重要,
也日趨復雜。
金融風險管理師就是在這樣的大背景下應運而生的國際專業資質認證。本叢書以FRM考試第一、
二級考綱為中心,突出介紹在實際工作中所必需的金融風險建模和管理知識,并且將MATLAB 編程有
機地結合到內容中。就形式而言,本叢書另一大特點是通過豐富多彩的圖表和生動貼切的實例,深入
淺出地將煩瑣的金融概念和復雜的計算結果進行了可視化,能有效地幫助讀者領會金融風險建模知識
要點并提高編程水平。
貿易戰、金融戰、貨幣戰這些非傳統意義的戰爭,雖不見炮火硝煙,但所到之處哀鴻遍野。安得
廣廈千萬間,風雨不動安如山。筆者希望本套叢書,能為推廣金融風險管理的知識盡一份微薄之力,
為國內從事該行業的讀者提供一點助益。在當今變化莫測的全球金融浪潮里,為一方平安保駕護航,
為盛世永駐盡心盡力。
在這里,筆者衷心感謝清華大學出版社的欒大成老師,以及其他幾位編輯老師對本叢書的大力支
持,感謝身邊好友們的傾情協助和辛苦工作。感謝MathWorks 中國Lynn Ye 女士對本叢書的大力支持。
感謝MathWorks Book Program 對本叢書的技術支持。最后,借清華大學校訓和大家共勉—天行健,
君子以自強不息;地勢坤,君子以厚德載物。
Nothing and no one can destroy the Chinese people. They are relentless survivors. They are the oldest
civilized people on earth. Their civilization passes through phases but its basic characteristics remain
the same. They yield, they bend to the wind, but they never break.
—賽珍珠 (Pearl S. Buck)
內容簡介:

金融風險管理已經成為各個金融機構必備的職能部門,特別是隨著全球金融一體化的不斷發展與深入,金融風險管理越發重要,也日趨復雜。金融風險管理師(Financial Risk Manager,FRM)認證考試就是在這個大背景下推出的,FRM 考試現在已經是金融風險管理領域****的國際認證考試。本叢書以FRM 考試第一、二級考綱內容為中心,并且突出介紹在實際工作中所必需的金融建模風險管理知識。本叢書將金融風險建模知識和MATLAB 編程有機地結合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化,幫助讀者理解金融風險建模核心知識,提高數學和編程水平。

《MATLAB 金融風險管理師FRM. 金融科技Fintech 應用》是本叢書的第五本,共分12 章。第1 章是本叢書第三本第11 章時間序列的姊妹章,介紹多重共線性、嶺回歸、Lasso 回歸,以及協整性和向量誤差修正模型。第2 章延續本叢書第三本第9、第10 兩章,繼續探討蒙特卡羅模擬中的跳躍過程和擬蒙特卡羅模擬,本章最后給出一個模擬投資組合VaR 值的案例分析。第3 章和第4 章,分別介紹利率模型及波動率模型與校準;特別的是,這兩章內容和衍生品定價緊密聯系。第5 章詳細介紹對手風險中信用敞口、信用指標模擬計算,以及如何規避對手信用風險及信用價值調整;本章最后探討錯向風險。第6 章介紹股票技術分析,其中包括蠟燭圖、股價繪圖、成交量圖以及各種震蕩指標等。第7、第8 兩章銜接本叢書第四本第8 ∼ 10 章,繼續探討投資組合優化問題。其中,第7 章介紹平均絕對離差和風險價值兩種風險指標以及信息比率和風險規避,本章最后介紹Black Litterman 模型;第8 章主要介紹風險貢獻、風險預算,并且基于此介紹風險平價和層次風險平價兩種重要的資產配置策略,最后比較幾種常見的投資策略。第9 章介紹因素投資,其中包括單因子模型、雙因子模型、多因子模型,以及主成分分析模型。第10 ∼ 12 章集中介紹Fintech 常見的機器學習方法,其中包括經典的監督和
非監督算法,以及神經網絡算法。

《MATLAB 金融風險管理師FRM. 金融科技Fintech 應用》適合所有金融從業者閱讀,特別適合金融編程零基礎讀者參考學習;也適合作為FRM 考生的備考參考學習,可以幫助FRM 持證者實踐金融建模;還是鞏固金融知識、應對金融風險管理崗位筆試、面試的利器。
目錄:

第1章時間序列Ⅱ....1

1.1多重共線性.....2
1.2嶺回歸.....9
1.3Lasso回歸.....13
1.4協整性.....20
1.5向量誤差修正模型....23
第2章蒙特卡羅模擬Ⅲ...28

2.1跳躍過程....29
2.2擬蒙特卡羅模擬.....36
2.3模擬投資組合VaR.....49
第3章利率模型與校準...61

3.1利率衍生品.....62
3.2利率模型....69
3.3模型校準....72
3.4利率三叉樹.....77
第4章波動率模型與校準....85

4.1隱含波動率.....86
4.2Heston隨機波動率模型.....90
4.3局部波動率模型.....98
4.4SABR隨機波動率模型....105
.
第5章交易對手信用風險....115

5.1交易對手信用風險.....116
5.2信用敞口.....117
5.3信用敞口指標.....120
5.4信用敞口的模擬....132
5.5交易對手信用風險規避.....140
5.6信用價值調整.....147
5.7錯向風險.....148
第6章技術分析....150

6.1技術分析.....151
6.2蠟燭圖....157
6.3其他股價繪圖.....160
6.4成交量圖.....163
6.5價格變化圖像.....167
6.6震蕩指標.....181
第7章投資組合優化Ⅳ...191

7.1風險指標.....192
7.2平均絕對離差(MAD)....193
7.3風險價值VaR和ES....195
7.4投資組合優化對象.....199
7.5信息比率.....207
7.6風險規避.....215
7.7Black-Litterman模型.....223
第8章投資組合優化Ⅴ...234

8.1風險貢獻.....235
8.2風險預算.....243
8.3風險平價.....247
8.4層次風險平價.....251
8.5投資策略比較.....256
8.6回顧測試.....267
第9章因素投資....276

9.1單因子模型和CAPM市場模型...277
9.2雙因子模型....284
9.3多因子模型....289
9.4多因子模型投資組合表達....292
.
9.5多因子模型的應用.....294
9.6主成分分析模型....300
第10章機器學習Ⅰ...310

10.1機器學習概述....311
10.2樸素貝葉斯分類.....315
10.3高斯樸素貝葉斯分類.....324
10.4高斯判別分析....332
10.5線性判別與二次判別.....339
10.6k臨近算法....348
第11章機器學習Ⅱ...354

11.1支持向量機.....356
11.2軟間隔與核技巧.....361
11.3決策樹.....374
11.4性能度量....381
11.5高斯混合模型....390
11.6軟聚類.....399
11.7GMM參數調試....402
第12章機器學習Ⅲ...407

12.1k均值聚類....408
12.2層次聚類....416
12.3模糊C均值聚類....422
12.4DBSCAN聚類....429
12.5神經網絡結構....431
12.6反向傳播算法....438
結束語....454
備忘.....455
參考及推薦圖書....461
序: