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MATLAB金融風險管理師FRM(高階實戰) 封面

MATLAB金融風險管理師FRM(高階實戰)

姜偉生 塗升 李蓉

769人在讀
22.4萬字總字數
¥139.3定價

內容簡介

金融風險管理已經成爲各個金融機構必備的職能部門。特別是隨着全球金融一體化不斷發展深入,金融風險管理愈發重要,也日趨複雜。金融風險管理師(FRM)就是在這個大背景下推出的認證考試,FRM現在已經是金融風險管理領域權威的國際認證考試。叢書以FRM考試第一、二級考綱內容爲中心,並且突出介紹實際工作所需的金融建模風險管理知識。叢書將金融風險建模知識和MATLAB編程有機地結合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化,幫助讀者理解金融風險建模核心知識,提高數學和編程水平。本書是本系列圖書的第四本,共分12章。在叢書前三冊數學內容基礎之上,本書前四章繼續深入探討金融建模常用的數學知識。第1章介紹MATLAB重要的功能之一,符號數學運算,這部分內容對之後的數學學習和建模尤爲重要。第2章介紹切向量、法向量、線性相關、數據矩陣、投影和正定性等內容。第3章以向量和矩陣運算爲基礎,繼續深入探討梯度向量、直線、曲線、平面、切面、空間梯度等概念。第4章探討了常用的圓錐曲線、二次曲線、橢圓、拋物線、雙曲線等。這些內容對叢書後續的優化方法、投資組合優化、迴歸分析、因素分析、因素投資、機器學習等內容至關重要。第5~7章探討各種優化概念和方法,比如極值、梯度下降、線性規劃、拉格朗日乘子法、二次規劃、遺傳算法、粒子羣優化等。這部分內容爲之後的投資組合優化三章打下堅實的基礎。第8~10章介紹投資組合優化問題。第8章用簡單的兩個風險資產構成的投資組合介紹各種投資組合優化的核心概念。第9章深入介紹投資組合優化與矩陣運算的結合。第10章探討MATLAB提供的Portfolio面向對象編程。本書最後兩章從優化角度再次深挖幾種常見的迴歸方法,比如最小二乘法、正交回歸、主成分分析、主元迴歸和偏最小二乘迴歸等。這些內容對叢書後續因素分析、因素投資和人工智能等話題提供理論支撐。本書適合所有金融從業者閱讀,特別適合金融編程零基礎讀者參考學習。本書適合FRM考生備考參考學習,也可以幫助FRM持證者實踐金融建模,另外本書也是鞏固金融知識、應對金融筆試面試的利器。

讀者書評

★★★★★

叢書一共五本,絕對是寶藏,風險管理與衍生品定價知識的務實性非常高,強於國內多數打着“金融工程”與“金融數學”的教科書。叢書最突出的強項是結果的可視化與數學原理的可視化,是非數學專業的金融從業者的福音,能夠讓讀者對大學枯燥的數學知識有更加深刻和不一樣的認識。 這本叢書值得反覆閱讀。 該書作者還有另一個系列叢書,鳶尾花。也推薦。

★★★☆☆

內容不錯,但這一冊很多根本不是FRM的考點呀[捂臉]如果是爲了通過考試,不建議看;想研究數量金融的話倒是挺推薦的。

★★★★★

既可以學點數學,又可以學點金融

書籍信息

作者姜偉生 塗升 李蓉
出版社清華大學出版社
出版時間2020-12-01
ISBN9787302564393
分類經濟理財-財經
格式EPUB
完結狀態連載中
章節數94