MATLAB金融风险管理师FRM:金融科技Fintech应用(FRM金融风险管理师零基础编程)

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作者：姜伟生

出版社：清华大学出版社

本类榜单：教材

分类：教材 > 研究生/本科/专科教材 > 经济管理类

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图文详情

ISBN：9787302584070
装帧：80g纯质纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：461
出版时间：2021-09-01
条形码：9787302584070 ; 978-7-302-58407-0

本书特色

FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试，是金融从业者的高级权威认证，其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低，中国境内的持证者更是凤毛麟角。 FRM考试采用全英文形式，本身对语言要求很高，另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富，对大多数考生来说，也是极大的挑战。其中，涉及到的各类经典金融风险模型资料更是全网难求。《MATLAB 金融风险管理师FRM. 金融科技Fintech 应用》作者均为北美一线金融风险建模从业者，他们考察了大量现实状况，得出的结论是：无论你是仅仅需要通过FRM考试，还是为了满足实际的工作需求，你都需要具备一定的编程能力，能够由程序生成各种可视化的数据和流程。如此，才能对FRM考纲深入理解并融会贯通，进而熟练准确地运用到工作中。 MATLAB是理工专业的**工具，软件不难，但是融入到业务中则需要一定的思路和方法。从这个角度出发，《MATLAB 金融风险管理师FRM. 金融科技Fintech 应用》不仅是FRM认证读者的**资料，也是一本非常好的MATLAB实战类书籍。另外，数据可视化方面，《MATLAB 金融风险管理师FRM. 金融科技Fintech 应用》也体现得淋漓尽致，几乎每一页都用精美数据表来诠释主题。本系列图书一共有7本(暂定)，5本基于MATLAB编程的分册将先行出版，后续还有两本基于Python编程的分册。力争让读者在了解FRM金融风险理论知识的同时，精准切入考试重点和难点，并真正掌握用于满足实战的金融本领，在成为光荣的FRM持有者之余，更可以游刃有余地在实际金融场景中大显身手。 FRM考生必读，MATLAB建模宝典，数据可视化缜密指南，赠送全套原创MATLAB学习视频，全彩印刷、精美图表。来自北美顶级金融从业者以及FRM持证者的MATLAB风控感悟。

内容简介

　　金融风险管理已经成为各个金融机构**的职能部门，特别是随着全球金融一体化的不断发展与深入，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（Financial Risk Manager，FRM）认证考试就是在这个大背景下推出的，FRM考试现在已经是金融风险管理领域的国际认证考试。本丛书以FRM考试第1、2级考纲内容为中心，并且突出介绍在实际工作中所必需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和MATLAB编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。　　《MATLAB金融风险管理师FRM：金融科技Fintech应用/FRM金融风险管理师零基础编程》是本丛书的第五本，共分12章。第1章是本丛书第三本第11章时间序列的姊妹章，介绍多重共线性、岭回归、Lasso回归，以及协整性和向量误差修正模型。第2章延续本丛书第三本第9、第10两章，继续探讨蒙特卡罗模拟中的跳跃过程和拟蒙特卡罗模拟，本章*后给出一个模拟投资组合VaR值的案例分析。第3章和第4章，分别介绍利率模型及波动率模型与校准；特别的是，这两章内容和衍生品定价紧密联系。第5章详细介绍对手风险中信用敞口、信用指标模拟计算，以及如何规避对手信用风险及信用价值调整；本章*后探讨错向风险。第6章介绍股票技术分析，其中包括蜡烛图、股价绘图、成交量图以及各种震荡指标等。第7、第8两章衔接本丛书第四本第8-10章，继续探讨投资组合优化问题。其中，第7章介绍平均绝对离差和风险价值两种风险指标以及信息比率和风险规避，本章*后介绍Black Litterman模型；第8章主要介绍风险贡献、风险预算，并且基于此介绍风险平价和层次风险平价两种重要的资产配置策略，*后比较几种常见的投资策略。第9章介绍因素投资，其中包括单因子模型、双因子模型、多因子模型，以及主成分分析模型。第10-12章集中介绍Fintech常见的机器学习方法，其中包括经典的监督和非监督算法，以及神经网络算法。　　《MATLAB金融风险管理师FRM：金融科技Fintech应用/FRM金融风险管理师零基础编程》适合所有金融从业者阅读，特别适合金融编程零基础读者参考学习；也适合作为FRM考生的备考参考学习，可以帮助FRM持证者实践金融建模；还是巩固金融知识、应对金融风险管理岗位笔试、面试的利器。

第1章时间序列
1．1 多重共线性
1．2 岭回归
1．3 Lasso回归
1．4 协整性
1．5 向量误差修正模型

第2章蒙特卡罗模拟III
2．1 跳跃过程
2．2 拟蒙特卡罗模拟
2．3 模拟投资组合VaR

第3章利率模型与校准
3．1 利率衍生品
3．2 利率模型
3．3 模型校准
3．4 利率三叉树

第4章波动率模型与校准
4．1 隐含波动率
4．2 Heston随机波动率模型
4．3 局部波动率模型
4．4 SABR随机波动率模型

第5章交易对手信用风险
5．1 交易对手信用风险
5．2 信用敞口
5．3 信用敞口指标
5．4 信用敞口的模拟
5．5 交易对手信用风险规避
5．6 信用价值调整
5．7 错向风险

第6章技术分析
6．1 技术分析
6．2 蜡烛图
6．3 其他股价绘图
6．4 成交量图
6．5 价格变化图像
6．6 震荡指标

第7章投资组合优化IV
7．1 风险指标
7．2 平均绝对离差（MAD）
7．3 风险价值VaR和ES
7．4 投资组合优化对象
7．5 信息比率
7．6 风险规避
7．7 Black-Litterman模型

第8章投资组合优化V
8．1 风险贡献
8．2 风险预算
8．3 风险平价
8．4 层次风险平价
8．5 投资策略比较
8．6 回顾测试
……

第9章因素投资
第10章机器学习I
第11章机器学习II
第12章机器学习III

结束语
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参考及推荐图书

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作者简介

姜伟生，博士，FRM，现就职于MSCI，负责为美国对冲基金客户提供金融分析产品RiskMetrics RiskManager的咨询和技术支持服务。MATLAB建模实践超过10年。跨领域著作丰富，在语言教育、新能源汽车等领域出版中英文图书超过15种。涂升，博士，FRM，现就职于CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation，加拿大抵押贷款和住房管理公司，加拿大**大皇家企业)，从事金融模型审查与风险管理工作。曾就职于加拿大丰业银行，从事IFRS9信用风险模型建模，执行监管要求的压力测试等工作。MATLAB使用时间超过10年。张丰，金融数学硕士，CFA，FRM，现就职于OTPP，从事一级市场等投资项目的风险管理建模和计算，包括私募股权投资、并购和风投基金、基础建设、自然资源和地产类投资。曾就职于加拿大蒙特利尔银行，从事交易对手风险建模。MATLAB建模实践超过10年。芦苇，博士，硕士为金融数学方向，现就职于加拿大五大银行之一的丰业银行(Scotiabank)，从事金融衍生品定价建模和风险管理工作。编程建模时间超过10年。曾在密歇根州立大学、多伦多大学，从事中尺度气候模型以及碳通量反演的科研工作。

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