Rython金融风险管理FRM(实战篇)
- ISBN:9787302588290
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:407
- 出版时间:2021-12-01
- 条形码:9787302588290 ; 978-7-302-58829-0
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。 《Python金融风险管理FRM(实战篇)》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。 Python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,《Python金融风险管理FRM(实战篇)》不仅是FRM认证读者的**资料,也是一本非常好的Python实战类书籍。另外,数据可视化方面,《Python金融风险管理FRM(实战篇)》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,5本基于MATLAB编程的分册将先行出版,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,Python建模宝典,数据可视化缜密指南,赠送学习视频,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Python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不断地深入发展,金融风险管理越发重要,也日趋复杂。金融风险管理师(FRM)就是在这个大背景下推出的认证考试,FRM现在已经是金融风险管理领域顶级权威的国际认证考试。本丛书以FRM考试**、二级考纲内容为中心,并且突出介绍实际工作所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Python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。 本书是本系列图书的第二册,共分12章。本书的第l章讲解金融数据波动率计算,其中主要包括MA、ARCH、GARCH等模型。第2章介绍随机过程,比如马尔可夫过程、马丁格尔策略、维纳过程、伊藤引理和几何布朗运动等内容。第3章探讨蒙特卡罗模拟,特别是股价模拟和期权定价内容。第4章介绍常见的几种回归分析,比如线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归和套索回归。第5、6和7章内容探讨期权定价和分析,第5章以二叉树为主,第6章介绍BSM模型条件下的期权定价,第7章介绍希腊字母。第8、9和10章内容介绍风险管理,分别是市场风险、信用风险和交易对手信用风险。第11和12章探讨投资组合相关内容。 本书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。本书适合FRM考生备考参考学习,可以帮助FRM持证者实践金融建模,另外,本书也是巩固金融知识、应对金融笔试和面试的利器。
目录
1.1 回报率
1.2 历史波动率
1.3 移动平均(MA)计算波动率
1.4 自回归条件异方差模型ARCH
1.5 广义自回归条件异方差模型GARCH
1.6 波动率估计
1.7 隐含波动率
第2章 随机过程
2.1 随机变量与随机过程
2.2 马尔可夫过程
2.3 马丁格尔
2.4 随机漫步
2.5 维纳过程
2.6 伊藤引理
2.7 几何布朗运动
第3章 蒙特卡罗模拟
3.1 蒙特卡罗模拟的基本思想
3.2 定积分
3.3 估算圆周率
3.4 股价模拟
3.5 具有相关性的股价模拟
3.6 欧式期权的定价
3.7 亚式期权的定价
3.8 马尔可夫链蒙特卡罗
第4章 回归分析
4.1 回归分析概述
4.2 回归模型的建模与评估
4.3 线性回归
4.4 逻辑回归
4.5 多项式回归
4.6 岭回归
4.7 套索回归
第5章 期权二叉树
5.1 期权市场
5.2 标的物二叉树
5.3 欧式期权二叉树
5.4 美式期权二叉树
5.5 二叉树步数影响
5.6 其他二叉树
第6章 BSM期权定价
6.1 BSM模型
6.2 时间价值和内在价值
6.3 外汇期权
6.4 期货期权和债券期权
6.5 数字期权
第7章 希腊字母
7.1 希腊字母
7.2 Delta
7.3 Gamma
7.4 Theta
7.5 Vega
7.6 Rho
第8章 市场风险
8.1 市场风险及其分类
8.2 市场风险度量
8.3 风险价值
8.4 参数法计算风险价值
8.5 历史法计算风险价值
8.6 蒙特卡罗法计算风险价值
第9章 信用风险
9.1 信用风险的定义和分类
9.2 信用风险的度量
9.3 信用风险数据分析与处理
9.4 信用风险评分卡模型
9.5 信用评级机构
9.6 自展法求生存定
9.7 奥特曼Z分模型
第10章 交易对手信用风险
10.1 交易对手信用风险概念
10.2 交易对手信用风险度量
10.3 预期正散口和*大潜在未来风险敞口
10.4 远期合同的交易对手信用风险
10.5 利塞互换的交易对手信用风脸
10.6 货币互换的交易对手信用风险
10.7 交易对手信用风险缓释
10.8 信用估值调整
10.9 错向风险
第11章 投资组合理论Ⅰ
11.1 均值方差理论
11.2 拉格朗日函数优化求解
11.3 总体*小风险资产组合
11.4 有效前沿
11.5 有效前沿实债
11.6 不可卖空有效前沿
第12章 投资组合理论Ⅱ
12.1 包含无风险产品的投资组合
12.2 *佳风险投资组合及实例分析
12.3 无美别效用曲线
12.4 *佳完全投资组合实例分析
12.5 资产定价理论
备忘
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RiskMetricsRiskManager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本。
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