MATLAB金融风险管理师FRM(高阶实战)

MATLAB金融风险管理师FRM(高阶实战)

作者:姜伟生涂升李蓉

出版社:清华大学

出版年:2020年12月

ISBN:9787302564393

所属分类:绘画摄影

书刊介绍

《MATLAB金融风险管理师FRM(高阶实战)》内容简介

金融风险管理已经成为各个金融机构必备的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断发展深入,金融风险管理愈发重要,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权威的国际认证考试。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。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。
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,加拿大第一大皇家企业),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。
李蓉 财经专业硕士,现就职于某央企金融机构,从事财务管理、资金运营超过15年,深度参与多个金融项目的运作。

作品目录

内容简介
前言
Preface
作者和审稿人
About
Authors
and
Reviewers
(按姓氏字母先后顺序)
致谢
Acknowledgement
推荐语
Book
Reviews
使用本书
How
to
Use
the
Book
第1章:符号数学运算
Symbolic
Math
Operations
1.1、符号数值
1.2、符号变量
1.3、多项式运算
1.4、符号微积分
1.5、符号矩阵与运算
1.6、符号绘图
第2章:数学基础V
Elements
of
Mathematics
for
Finance
2.1、切向量和法向量
2.2、线性相关
2.3、数据矩阵
2.4、投影
2.5、正定性
第3章:数学基础VI
Elements
of
Mathematics
for
Finance
3.1、梯度向量
3.2、直线
3.3、曲线
3.4、空间平面
3.5、平面和曲面梯度分布
3.6、曲面切面
3.7、法向量和梯度
第4章:数学基础VII
Elements
of
Mathematics
for
Finance
4.1、圆锥曲线
4.2、二次曲面
4.3、椭圆
4.4、抛物线
4.5、双曲线
4.6、圆锥曲线切线
4.7、二次曲面切面
第5章:优化方法I
Fundamentals
of
Optimization
5.1、有关优化
5.2、一元函数极值
5.3、二元函数极值
5.4、二次函数极值判定
5.5、多极值曲面
5.6、梯度与极值
第6章:优化方法II
Fundamentals
of
Optimization
6.1、梯度下降法简介
6.2、约束条件
6.3、线性规划
6.4、拉格朗日乘子法
6.5、二次规划
第7章:优化方法III
Fundamentals
of
Optimization
7.1、遗传算法简介
7.2、粒子群优化简介
7.3、单目标非线性优化
7.4、多目标非线性优化
第8章:投资组合优化I
Portfolio
Optimization
8.1、收益与风险
8.2、收益率期望
8.3、收益率方差
8.4、收益率波动率
8.5、收益率和方差关系
8.6、增加无风险成分
8.7、夏普比率
8.8、双目标非线性优化
第9章:投资组合优化II
Portfolio
Optimization
9.1、投资组合收益与风险
9.2、方差最小化
9.3、定收益最小化方差
9.4、含无风险资产投资组合
9.5、最大化夏普比率
9.6、二次规划与投资组合优化
第10章:投资组合优化III
Portfolio
Optimization
10.1、投资组合优化对象
10.2、使用Portfolio对象
10.3、有效前沿
10.4、目标回报率
10.5、目标风险
10.6、上下界约束
10.7、线性约束
10.8、预算约束
10.9、流动率约束
10.10、净收益
10.11、跟踪误差约束
第11章:回归与优化I
Regression
and
Optimization
11.1、一元线性最小二乘
11.2、多元线性最小二乘
11.3、非线性最小二乘
11.4、一元正交回归
11.5、多元正交回归
第12章:回归与优化II
Regression
and
Optimization
12.1、主成分分析
12.2、主元回归
12.3、偏最小二乘回归
备忘
Cheatsheet

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