金融計(jì)算與編程：基于MATLAB

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	曹志廣著
出版社：	上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社有限公司
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787564216221	出版時(shí)間：	2013-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	336	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《金融計(jì)算與編程：基于MATLAB》的內(nèi)容局限于在金融領(lǐng)域中應(yīng)用MATLAB，因此，本書(shū)特別適合在金融領(lǐng)域從事研究的研究人員和在實(shí)際金融市場(chǎng)中應(yīng)用金融理論進(jìn)行量化投資分析的從業(yè)人員，以及有可能從事金融領(lǐng)域研究或應(yīng)用的金融專(zhuān)業(yè)的學(xué)生閱讀。本書(shū)的主要內(nèi)容：第一章到第三章的內(nèi)容為基礎(chǔ)篇，第四章到第十二章的內(nèi)容為金融領(lǐng)域中的應(yīng)用篇。需要提醒讀者注意的是，本書(shū)中的所有函數(shù)均適用于MATLAB7.1版本。書(shū)中的某些函數(shù)可能無(wú)法在低版本的MATLAB環(huán)境下運(yùn)行。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

前言
1 MATLAB入門(mén)
1.1 MATLAB簡(jiǎn)介
1.2 MATLAB編程基礎(chǔ)
1.3 編寫(xiě)MATLAB函數(shù)
1.4 一個(gè)混沌游戲
1.5 提高M(jìn)ATLAB的運(yùn)算效率
1.6 商品交換的例子
2 數(shù)值計(jì)算中的誤差與誤差傳播
2.1 認(rèn)識(shí)計(jì)算機(jī)如何存儲(chǔ)數(shù)字
2.2 誤差問(wèn)題的認(rèn)識(shí)
2.3 誤差的來(lái)源
2.4 誤差的度量
2.5 運(yùn)算中的誤差傳遞
2.6 誤差控制
3 數(shù)據(jù)的讀入和基本統(tǒng)計(jì)分析
3.1 金融分析中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)格式
3.2 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)獲取方式
3.3 EXCEL數(shù)據(jù)文件的讀取
3.4 文本數(shù)據(jù)文件的讀取
3.5 CSV格式和ASCII格式數(shù)據(jù)的讀取
3.6 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)
3.7 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
3.8 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
3.9 樣本分布
3.10 產(chǎn)生常見(jiàn)分布的隨機(jī)數(shù)及分布檢驗(yàn)
3.11 自助法
3.12 時(shí)間序列的基本統(tǒng)計(jì)分析
3.13 常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法
3.14 主成分分析方法
3.15 因子分析
4 回歸分析
4.1 MATLAB在處理回歸分析中的優(yōu)勢(shì)
4.2 線性回歸
4.3 非線性回歸
4.4 核回歸
4.5 Fama?MacBeth回歸
4.6 我國(guó)股票市場(chǎng)日歷效應(yīng)檢驗(yàn)
4.7 基于線性回歸的方差分解
4.8 一些常見(jiàn)問(wèn)題的討論
5 金融分析中的優(yōu)化問(wèn)題
5.1 線性規(guī)劃問(wèn)題
5.2 二次規(guī)劃問(wèn)題
5.3 無(wú)約束非線性函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題
5.4 約束非線性函數(shù)最優(yōu)化問(wèn)題
5.5 局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值
5.6 優(yōu)化問(wèn)題的金融應(yīng)用：信息交易模型的最優(yōu)參數(shù)估計(jì)
6 極大似然估計(jì)
6.1 極大似然估計(jì)基本原理
6.2 極大似然估計(jì)的MATLAB函數(shù)
6.3 二元選擇回歸問(wèn)題中的參數(shù)估計(jì)
6.4 受限因變量回歸模型的參數(shù)估計(jì)
6.5 上證綜合指數(shù)收益率廣義雙曲線分布的極大似然估計(jì)
7 廣義矩估計(jì)
7.1 廣義矩估計(jì)的基本原理
7.2 廣義矩估計(jì)的參數(shù)估計(jì)
7.3 廣義矩估計(jì)的MATLAB函數(shù)
7.4 廣義矩估計(jì)的應(yīng)用
8 金融資產(chǎn)收益波動(dòng)率的估計(jì)
8.1 歷史波動(dòng)率
8.2 移動(dòng)平均模型
8.3 指數(shù)加權(quán)平均模型
8.4 ARCH模型
8.5 GARCH模型
8.6 多元GARCH模型
8.7 GARCHSK模型
8.8 波動(dòng)率估計(jì)的應(yīng)用：股指期貨的套利交易
9 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的估計(jì)
9.1 VaR和 CVaR的定義
9.2 基于Cornish?Fisher展開(kāi)式的VaR和CVaR
9.3 基于正態(tài)分布的VaR和CVaR
9.4 基于蒙特卡羅模擬的VaR和CVaR
9.5 基于歷史模擬的VaR和CVaR
9.6 極值理論與VaR和CVaR
9.7 均值-方差有效前沿與均值-VaR及均值-CVaR有效前沿
9.8 不同VaR模型套期保值效果的比較
10 遠(yuǎn)期利率曲線估計(jì)
10.1 即期利率與遠(yuǎn)期利率
10.2 樣條法估計(jì)利率曲線
10.3 Svensson模型估計(jì)利率曲線
11 期權(quán)定價(jià)的數(shù)值方法
11.1 二叉樹(shù)
11.2 三叉樹(shù)
11.3 二叉樹(shù)與期權(quán)定價(jià)
11.4 蒙特卡羅模擬和期權(quán)定價(jià)
11.5 有限差分方法和期權(quán)定價(jià)
11.6 期權(quán)定價(jià)的應(yīng)用：銀行理財(cái)產(chǎn)品的定價(jià)
11.7 期權(quán)定價(jià)的應(yīng)用：累計(jì)股票期權(quán)的定價(jià)
12 狀態(tài)空間模型在金融中的應(yīng)用
12.1 狀態(tài)空間模型
12.2 狀態(tài)空間模型與其他時(shí)間序列模型
12.3 卡曼濾波與不可觀測(cè)變量的估計(jì)
12.4 卡曼濾波的MATLAB程序
12.5 狀態(tài)空間模型的參數(shù)估計(jì)
12.6 應(yīng)用狀態(tài)空間模型研究我國(guó)封閉式基金的折價(jià)行為
參考文獻(xiàn)