Python金融风险管理FRM(实战篇)

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本书两册以金融风险和管理为话题,用Python作为编程语言实践风险管理。

内容简介

本书讲述了金融风险管理是西方世界二战之后体统搭建和发展起来的体系,现在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,金融风险管理愈加重要,也日趋复杂。

本书共分12章。本书的第1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。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。

章节目录

版权信息

内容简介

前言

作者和审稿人

致谢

推荐语

使用本书

第1章 波动率

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 自展法求生存率

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 预期正敞口和最大潜在未来风险敞口

10.4 交易对手信用风险

10.5 交易对手信用风险

10.6 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 总体最小风险资产组合

11.4 有效前沿

11.5 有效前沿实例

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 最佳风险投资组合及实例分析

12.3 无差别效用曲线

12.4 最佳完全投资组合实例分析

12.5 资产定价理论

备忘

Python金融风险管理FRM(实战篇)是2021年由清华大学出版社出版,作者姜伟生。

得书感谢您对《Python金融风险管理FRM(实战篇)》关注和支持,如本书内容有不良信息或侵权等情形的,请联系本网站。

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