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MATLAB金融风险管理师FRM(高阶实战)电子书

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:一级》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考纲深理解并融会贯通,而熟练准确地运用到工作中。

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作       者:姜伟生,涂升,李蓉

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2020-12-01

字       数:21.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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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,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。<br/>【推荐语】<br/>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:一级》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考纲深理解并融会贯通,而熟练准确地运用到工作中。 MATLAB是理工专业的必备工具,软件不难,但是融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:一级》不仅是FRM认证读者的必备资料,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:一级》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,精准切考试重和难,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。<br/>【作者】<br/>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。 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。<br/>
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封面页

书名页

版权页

内容简介

前言 Preface

作者和审稿人 About Authors and Reviewers

致谢 Acknowledgement

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使用本书 How to Use the Book

目录

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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