Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]

Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: ,
出版社: Wiley
2013-03
ISBN: 9780470744895
定价: 1272.20
装帧: 精装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 734页
正文语种: 英语
丛书: Wiley Finance
  • Financial Modelling - Theory, Implementation and Practice is a unique combination of quantitative techniques, the application to financial problems and programming using Matlab. The book enables the reader to model, design and implement a wide range of financial models for derivatives pricing and asset allocation, providing practitioners with complete financial modelling workflow, from model choice, deriving prices and Greeks using (semi-) analytic and simulation techniques, and calibration even for exotic options.

    The book is split into three parts. The first part considers financial markets in general and looks at the complex models needed to handle observed structures, reviewing models based on diffusions including stochastic-local volatility models and (pure) jump processes. It shows the possible risk neutral densities, implied volatility surfaces, option pricing and typical paths for a variety of models including SABR, Heston, Bates, Bates-Hull-White, Displaced-Heston, or stochastic volatility versions of Variance Gamma, respectively Normal Inverse Gaussian models and finally, multi-dimensional models. The stochastic-local-volatility Libor market model with time-dependent parameters is considered and as an application how to price and risk-manage CMS spread products is demonstrated.

    The second part of the book deals with numerical methods which enables the reader to use the models of the first part for pricing and risk management, covering methods based on direct integration and Fourier transforms, and detailing the implementation of the COS, CONV, Carr-Madan method or Fourier-Space-Time Stepping. This is applied to pricing of European, Bermudan and exotic options as well as the calculation of the Greeks. The Monte Carlo simulation technique is outlined and bridge sampling is discussed in a Gaussian setting and for Lévy processes. Computation of Greeks is covered using likelihood ratio methods and adjoint techniques. A chapter on state-of-the-art optimization algorithms rounds up the toolkit for applying advanced mathematical models to financial problems and the last chapter in this section of the book also serves as an introduction to model risk.

    The third part is devoted to the usage of Matlab, introducing the software package by describing the basic functions applied for financial engineering. The programming is approached from an object-oriented perspective with examples to propose a framework for calibration, hedging and the adjoint method for calculating Greeks in a Libor Market model. Jorg Kienitz is head of Quantitative Analytics at Deutsche Postbank AG. He is primarily involved in developing and implementing models for pricing complex derivatives structures and for asset allocation. He also lectures at university level on advanced financial modelling and implementation including the University of Oxford’s part-time Masters of Finance course. Jorg works as an independent consultant for model development and validation as well as giving seminars for finance professionals. He is a speaker at the major financial conferences including Global Derivatives, WBS Fixed Income or RISK. Jorg is the member of the editorial board of International Review of Applied Financial Issues and Economics and holds a Ph.D. in stochastic analysis from the University of Bielefeld.

    Daniel Wetterau is senior specialist in the Quantitative Analytics team of Deutsche Postbank AG. He is responsible for the implementation of term structure models, advanced numerical methods, optimization algorithms and methods for advanced quantitative asset allocation. Further to his work he teaches finance courses for market professionals. Daniel received a Masters in financial mathematics from the University of Wuppertal and was awarded the Barmenia mathematics award for his thesis. Introduction 1
    1 Introduction and Management Summary
    2 Why We Have Written this Book
    3 Why You Should Read this Book 
    4 The Audience
    5 The Structure of this Book
    6 What this Book Does Not Cover
    7 Credits
    8 Code 
    PART I FINANCIAL MARKETS AND POPULAR MODELS
    1 Financial Markets - Data, Basics and Derivatives
    1.1 Introduction and Objectives 
    1.2 Financial Time-Series, Statistical Properties of Market Data and Invariants
    1.2.1 Real World Distribution
    1.3 Implied Volatility Surfaces and Volatility Dynamics
    1.3.1 Is There More than just a Volatility?
    1.3.2 Implied Volatility
    1.3.3 Time-Dependent Volatility 
    1.3.4 Stochastic Volatility 
    1.3.5 Volatility from Jumps 
    1.3.6 Traders Rule of Thumb 
    1.3.7 The Risk Neutral Density
    1.4 Applications
    1.4.1 Asset Allocation 
    1.4.2 Pricing, Hedging and Risk Management 
    1.5 General Remarks on Notation
    1.6 Summary and Conclusions 
    1.7 Appendix - Quotes
    2 Diffusion Models
    2.1 Introduction and Objectives
    2.2 Local Volatility Models
    2.2.1 The Bachelier and the Black-Scholes Model
    2.2.2 The Hull-White Model 
    2.2.3 The Constant Elasticity of Variance Model
    2.2.4 The Displaced Diffusion Model
    2.2.5 CEV and DD Models
    2.3 Stochastic Volatility Models
    2.3.1 Pricing European Options 
    2.3.2 Risk Neutral Density
    2.3.3 The Heston Model (and Extensions) 
    2.3.4 The SABR Model
    2.3.5 SABR - Further Remarks 
    2.4 Stochastic Volatility and Stochastic Rates Models
    2.4.1 The Heston-Hull-White Model
    2.5 Summary and Conclusions
    3 Models with Jumps 
    3.1 Introduction and Objectives 
    3.2 Poisson Processes and Jump Diffusions 
    3.2.1 Poisson Processes
    3.2.2 The Merton Model 
    3.2.3 The Bates Model 
    3.2.4 The Bates-Hull-White Model 
    3.3 Exponential L'evy Models
    3.3.1 The Variance Gamma Model
    3.3.2 The Normal Inverse Gaussian Model
    3.4 Other Models 
    3.4.1 Exponential L'evy Models with Stochastic Volatility
    3.4.2 Stochastic Clocks
    3.5 Martingale Correction
    3.6 Summary and Conclusions 
    4 Multi-Dimensional Models
    4.1 Introduction and Objectives
    4.2 Multi-Dimensional Diffusions
    4.2.1 GBM Baskets
    4.2.2 Libor Market Models
    4.3 Multi-Dimensional Heston and SABR Models 
    4.3.1 Stochastic Volatility Models
    4.4 Parameter Averaging 
    4.4.1 Applications to CMS Spread Options
    4.5 Markovian Projection
    4.5.1 Baskets with Local Volatility
    4.5.2 Markovian Projection on Local Volatility and Heston Models
    4.5.3 Markovian Projection onto DD SABR Models
    4.6 Copulae
    4.6.1 Measures of Concordance and Dependency
    4.6.2 Examples
    4.6.3 Elliptical Copulae
    4.6.4 Archimedean Copulae 
    4.6.5 Building New Copulae from Given Copulae
    4.6.6 Asymmetric Copulae
    4.6.7 Applying Copulae to Option Pricing 
    4.6.8 Applying Copulae to Asset Allocation 
    4.7 Multi-Dimensional Variance Gamma Processes 
    4.8 Summary and Conclusions
    PART II NUMERICAL METHODS AND RECIPES
    5 Option Pricing by Transform Techniques and Direct Integration
    5.1 Introduction and Objectives
    5.2 Fourier Transform
    5.2.1 Discrete Fourier Transform
    5.2.2 Fast Fourier Transform
    5.3 The Carr-Madan Method
    5.3.1 The Optimal
    5.4 The Lewis Method 
    5.4.1 Application to Other Payoffs
    5.5 The Attari Method
    5.6 The Convolution Method 
    5.7 The Cosine Method
    5.8 Comparison, Stability and Performance
    5.8.1 Other Issues
    5.9 Extending the Methods to Forward Start Options 235
    5.9.1 Forward Characteristic Function for L'evy Processes and CIR Time Change
    5.9.2 Forward Characteristic Function for L'evy Processes and Gamma-OU Time Change
    5.9.3 Results
    5.10 Density Recovery 
    5.11 Summary and Conclusions
    6 Advanced Topics Using Transform Techniques
    6.1 Introduction and Objectives
    6.2 Pricing Non-Standard Vanilla Options 
    6.2.1 FFT with Lewis Method 
    6.3 Bermudan and American Options 
    6.3.1 The Convolution Method 
    6.3.2 The Cosine Method 
    6.3.3 Numerical Results 
    6.3.4 The Fourier Space Time-Stepping
    6.4 The Cosine Method and Barrier Options
    6.5 Greeks
    6.6 Summary and Conclusions
    7 Monte Carlo Simulation and Applications
    7.1 Introduction and Objectives 
    7.2 Sampling Diffusion Processes
    7.2.1 The Exact Scheme
    7.2.2 The Euler Scheme 
    7.2.3 The Predictor-Corrector Scheme 
    7.2.4 The Milstein Scheme
    7.2.5 Implementation and Results
    7.3 Special Purpose Schemes
    7.3.1 Schemes for the Heston Model
    7.3.2 Unbiased Scheme for the SABR Model
    7.4 Adding Jumps
    7.4.1 Jump Models - Poisson Processes 
    7.4.2 Fixed Grid Sampling (FGS)
    7.4.3 Stochastic Grid Sampling (SGS)
    7.4.4 Simulation - L'evy Models
    7.4.5 Schemes for L'evy Models with Stochastic Volatility
    7.5 Bridge Sampling
    7.6 Libor Market Model
    7.7 Multi-Dimensional L'evy Models
    7.8 Copulae
    7.8.1 Distributional Sampling Approach (DSA)
    7.8.2 Conditional Sampling Approach (CSA) 
    7.8.3 Simulation from Other Copulae 
    7.9 Summary and Conclusions
    8 Monte Carlo Simulation - Advanced Issues
    8.1 Introduction and Objectives
    8.2 Monte Carlo and Early Exercise
    8.2.1 Longstaff-Schwarz Regression
    8.2.2 Policy Iteration Methods
    8.2.3 Upper Bounds
    8.2.4 Problems of the Method
    8.2.5 Financial Examples and Numerical Results
    8.3 Greeks with Monte Carlo
    8.3.1 The Finite Difference Method (FDM)
    8.3.2 The Pathwise Method
    8.3.3 The Affine Recursion Problem (ARP)
    8.3.4 Adjoint Method
    8.3.5 Bermudan ARPs
    8.4 Euler Schemes and General Greeks
    8.4.1 SDE of Diffusions
    8.4.2 Approximation by Euler Schemes 
    8.4.3 Approximating General Greeks Using ARP
    8.4.4 Greeks
    8.5 Application to Trigger Swap 
    8.5.1 Mathematical Modelling 
    8.5.2 Numerical Results
    8.5.3 The Likelihood Ratio Method (LRM) 
    8.5.4 Likelihood Ratio for Finite Differences - Proxy Simulation
    8.5.5 Numerical Results
    8.6 Summary and Conclusions 
    8.7 Appendix - Trees
    9 Calibration and Optimization 
    9.1 Introduction and Objectives 
    9.2 The Nelder-Mead Method 
    9.2.1 Implementation
    9.2.2 Calibration Examples
    9.3 The Levenberg-Marquardt Method 
    9.3.1 Implementation
    9.3.2 Calibration Examples
    9.4 The L-BFGS Method
    9.4.1 Implementation 
    9.4.2 Calibration Examples 
    9.5 The SQP Method
    9.5.1 The Modified and Globally Convergent SQP Iteration
    9.5.2 Implementation
    9.5.3 Calibration Examples
    9.6 Differential Evolution
    9.6.1 Implementation
    9.6.2 Calibration Examples
    9.7 Simulated Annealing
    9.7.1 Implementation 
    9.7.2 Calibration Examples 
    9.8 Summary and Conclusions
    10 Model Risk - Calibration, Pricing and Hedging
    10.1 Introduction and Objectives
    10.2 Calibration
    10.2.1 Similarities - Heston and Bates Models
    10.2.2 Parameter Stability
    10.3 Pricing Exotic Options 
    10.3.1 Exotic Options and Different Models
    10.4 Hedging
    10.4.1 Hedging - The Basics
    10.4.2 Hedging in Incomplete Markets
    10.4.3 Discrete Time Hedging
    10.4.4 Numerical Examples
    10.5 Summary and Conclusions
    PART III IMPLEMENTATION, SOFTWARE DESIGN AND MATHEMATICS
    11 Matlab - Basics
    11.1 Introduction and Objectives 
    11.2 General Remarks
    11.3 Matrices, Vectors and Cell Arrays
    11.3.1 Matrices and Vectors
    11.3.2 Cell Arrays
    11.4 Functions and Function Handles
    11.4.1 Functions 
    11.4.2 Function Handles
    11.5 Toolboxes
    11.5.1 Financial 
    11.5.2 Financial Derivatives
    11.5.3 Fixed-Income
    11.5.4 Optimization
    11.5.5 Global Optimization 
    11.5.6 Statistics
    11.5.7 Portfolio Optimization
    11.6 Useful Functions and Methods 
    11.6.1 FFT
    11.6.2 Solving Equations and ODE
    11.6.3 Useful Functions
    11.7 Plotting 
    11.7.1 Two-Dimensional Plots 
    11.7.2 Three-Dimensional Plots - Surfaces
    11.8 Summary and Conclusions
    12 Matlab - Object Oriented Development
    12.1 Introduction and Objectives 
    12.2 The Matlab OO Model
    12.2.1 Classes
    12.2.2 Handling Classes in Matlab
    12.2.3 Inheritance, Base Classes and Superclasses
    12.2.4 Handle and Value Classes
    12.2.5 Overloading
    12.3 A Model Class Hierarchy 
    12.4 A Pricer Class Hierarchy 
    12.5 An Optimizer Class Hierarchy
    12.6 Design Patterns
    12.6.1 The Builder Pattern 
    12.6.2 The Visitor Pattern
    12.6.3 The Strategy Pattern
    12.7 Example - Calibration Engine 
    12.7.1 Calibrating a Data Set or a History 
    12.8 Example - The Libor Market Model and Greeks
    12.8.1 An Abstract Class for LMM Derivatives
    12.8.2 A Class for Bermudan Swaptions
    12.8.3 A Class for Trigger Swaps 
    12.9 Summary and Conclusions 
    13 Math Fundamentals
    13.1 Introduction and Objectives 
    13.2 Probability Theory and Stochastic Processes 
    13.2.1 Probability Spaces
    13.2.2 Random Variables 
    13.2.3 Important Results 
    13.2.4 Distributions
    13.2.5 Stochastic Processes
    13.2.6 L'evy Processes
    13.2.7 Stochastic Differential Equations
    13.3 Numerical Methods for Stochastic Processes
    13.3.1 Random Number Generation
    13.3.2 Methods for Computing Variates 
    13.4 Basics on Complex Analysis
    13.4.1 Complex Numbers 
    13.4.2 Complex Differentiation and Integration along Paths
    13.4.3 The Complex Exponential and Logarithm
    13.4.4 The Residual Theorem
    13.5 The Characteristic Function and Fourier Transform
    13.6 Summary and Conclusions
    List of Figures 
    List of Tables
    Bibliography
    Index
  • 内容简介:
    Financial Modelling - Theory, Implementation and Practice is a unique combination of quantitative techniques, the application to financial problems and programming using Matlab. The book enables the reader to model, design and implement a wide range of financial models for derivatives pricing and asset allocation, providing practitioners with complete financial modelling workflow, from model choice, deriving prices and Greeks using (semi-) analytic and simulation techniques, and calibration even for exotic options.

    The book is split into three parts. The first part considers financial markets in general and looks at the complex models needed to handle observed structures, reviewing models based on diffusions including stochastic-local volatility models and (pure) jump processes. It shows the possible risk neutral densities, implied volatility surfaces, option pricing and typical paths for a variety of models including SABR, Heston, Bates, Bates-Hull-White, Displaced-Heston, or stochastic volatility versions of Variance Gamma, respectively Normal Inverse Gaussian models and finally, multi-dimensional models. The stochastic-local-volatility Libor market model with time-dependent parameters is considered and as an application how to price and risk-manage CMS spread products is demonstrated.

    The second part of the book deals with numerical methods which enables the reader to use the models of the first part for pricing and risk management, covering methods based on direct integration and Fourier transforms, and detailing the implementation of the COS, CONV, Carr-Madan method or Fourier-Space-Time Stepping. This is applied to pricing of European, Bermudan and exotic options as well as the calculation of the Greeks. The Monte Carlo simulation technique is outlined and bridge sampling is discussed in a Gaussian setting and for Lévy processes. Computation of Greeks is covered using likelihood ratio methods and adjoint techniques. A chapter on state-of-the-art optimization algorithms rounds up the toolkit for applying advanced mathematical models to financial problems and the last chapter in this section of the book also serves as an introduction to model risk.

    The third part is devoted to the usage of Matlab, introducing the software package by describing the basic functions applied for financial engineering. The programming is approached from an object-oriented perspective with examples to propose a framework for calibration, hedging and the adjoint method for calculating Greeks in a Libor Market model.
  • 作者简介:
    Jorg Kienitz is head of Quantitative Analytics at Deutsche Postbank AG. He is primarily involved in developing and implementing models for pricing complex derivatives structures and for asset allocation. He also lectures at university level on advanced financial modelling and implementation including the University of Oxford’s part-time Masters of Finance course. Jorg works as an independent consultant for model development and validation as well as giving seminars for finance professionals. He is a speaker at the major financial conferences including Global Derivatives, WBS Fixed Income or RISK. Jorg is the member of the editorial board of International Review of Applied Financial Issues and Economics and holds a Ph.D. in stochastic analysis from the University of Bielefeld.

    Daniel Wetterau is senior specialist in the Quantitative Analytics team of Deutsche Postbank AG. He is responsible for the implementation of term structure models, advanced numerical methods, optimization algorithms and methods for advanced quantitative asset allocation. Further to his work he teaches finance courses for market professionals. Daniel received a Masters in financial mathematics from the University of Wuppertal and was awarded the Barmenia mathematics award for his thesis.
  • 目录:
    Introduction 1
    1 Introduction and Management Summary
    2 Why We Have Written this Book
    3 Why You Should Read this Book 
    4 The Audience
    5 The Structure of this Book
    6 What this Book Does Not Cover
    7 Credits
    8 Code 
    PART I FINANCIAL MARKETS AND POPULAR MODELS
    1 Financial Markets - Data, Basics and Derivatives
    1.1 Introduction and Objectives 
    1.2 Financial Time-Series, Statistical Properties of Market Data and Invariants
    1.2.1 Real World Distribution
    1.3 Implied Volatility Surfaces and Volatility Dynamics
    1.3.1 Is There More than just a Volatility?
    1.3.2 Implied Volatility
    1.3.3 Time-Dependent Volatility 
    1.3.4 Stochastic Volatility 
    1.3.5 Volatility from Jumps 
    1.3.6 Traders Rule of Thumb 
    1.3.7 The Risk Neutral Density
    1.4 Applications
    1.4.1 Asset Allocation 
    1.4.2 Pricing, Hedging and Risk Management 
    1.5 General Remarks on Notation
    1.6 Summary and Conclusions 
    1.7 Appendix - Quotes
    2 Diffusion Models
    2.1 Introduction and Objectives
    2.2 Local Volatility Models
    2.2.1 The Bachelier and the Black-Scholes Model
    2.2.2 The Hull-White Model 
    2.2.3 The Constant Elasticity of Variance Model
    2.2.4 The Displaced Diffusion Model
    2.2.5 CEV and DD Models
    2.3 Stochastic Volatility Models
    2.3.1 Pricing European Options 
    2.3.2 Risk Neutral Density
    2.3.3 The Heston Model (and Extensions) 
    2.3.4 The SABR Model
    2.3.5 SABR - Further Remarks 
    2.4 Stochastic Volatility and Stochastic Rates Models
    2.4.1 The Heston-Hull-White Model
    2.5 Summary and Conclusions
    3 Models with Jumps 
    3.1 Introduction and Objectives 
    3.2 Poisson Processes and Jump Diffusions 
    3.2.1 Poisson Processes
    3.2.2 The Merton Model 
    3.2.3 The Bates Model 
    3.2.4 The Bates-Hull-White Model 
    3.3 Exponential L'evy Models
    3.3.1 The Variance Gamma Model
    3.3.2 The Normal Inverse Gaussian Model
    3.4 Other Models 
    3.4.1 Exponential L'evy Models with Stochastic Volatility
    3.4.2 Stochastic Clocks
    3.5 Martingale Correction
    3.6 Summary and Conclusions 
    4 Multi-Dimensional Models
    4.1 Introduction and Objectives
    4.2 Multi-Dimensional Diffusions
    4.2.1 GBM Baskets
    4.2.2 Libor Market Models
    4.3 Multi-Dimensional Heston and SABR Models 
    4.3.1 Stochastic Volatility Models
    4.4 Parameter Averaging 
    4.4.1 Applications to CMS Spread Options
    4.5 Markovian Projection
    4.5.1 Baskets with Local Volatility
    4.5.2 Markovian Projection on Local Volatility and Heston Models
    4.5.3 Markovian Projection onto DD SABR Models
    4.6 Copulae
    4.6.1 Measures of Concordance and Dependency
    4.6.2 Examples
    4.6.3 Elliptical Copulae
    4.6.4 Archimedean Copulae 
    4.6.5 Building New Copulae from Given Copulae
    4.6.6 Asymmetric Copulae
    4.6.7 Applying Copulae to Option Pricing 
    4.6.8 Applying Copulae to Asset Allocation 
    4.7 Multi-Dimensional Variance Gamma Processes 
    4.8 Summary and Conclusions
    PART II NUMERICAL METHODS AND RECIPES
    5 Option Pricing by Transform Techniques and Direct Integration
    5.1 Introduction and Objectives
    5.2 Fourier Transform
    5.2.1 Discrete Fourier Transform
    5.2.2 Fast Fourier Transform
    5.3 The Carr-Madan Method
    5.3.1 The Optimal
    5.4 The Lewis Method 
    5.4.1 Application to Other Payoffs
    5.5 The Attari Method
    5.6 The Convolution Method 
    5.7 The Cosine Method
    5.8 Comparison, Stability and Performance
    5.8.1 Other Issues
    5.9 Extending the Methods to Forward Start Options 235
    5.9.1 Forward Characteristic Function for L'evy Processes and CIR Time Change
    5.9.2 Forward Characteristic Function for L'evy Processes and Gamma-OU Time Change
    5.9.3 Results
    5.10 Density Recovery 
    5.11 Summary and Conclusions
    6 Advanced Topics Using Transform Techniques
    6.1 Introduction and Objectives
    6.2 Pricing Non-Standard Vanilla Options 
    6.2.1 FFT with Lewis Method 
    6.3 Bermudan and American Options 
    6.3.1 The Convolution Method 
    6.3.2 The Cosine Method 
    6.3.3 Numerical Results 
    6.3.4 The Fourier Space Time-Stepping
    6.4 The Cosine Method and Barrier Options
    6.5 Greeks
    6.6 Summary and Conclusions
    7 Monte Carlo Simulation and Applications
    7.1 Introduction and Objectives 
    7.2 Sampling Diffusion Processes
    7.2.1 The Exact Scheme
    7.2.2 The Euler Scheme 
    7.2.3 The Predictor-Corrector Scheme 
    7.2.4 The Milstein Scheme
    7.2.5 Implementation and Results
    7.3 Special Purpose Schemes
    7.3.1 Schemes for the Heston Model
    7.3.2 Unbiased Scheme for the SABR Model
    7.4 Adding Jumps
    7.4.1 Jump Models - Poisson Processes 
    7.4.2 Fixed Grid Sampling (FGS)
    7.4.3 Stochastic Grid Sampling (SGS)
    7.4.4 Simulation - L'evy Models
    7.4.5 Schemes for L'evy Models with Stochastic Volatility
    7.5 Bridge Sampling
    7.6 Libor Market Model
    7.7 Multi-Dimensional L'evy Models
    7.8 Copulae
    7.8.1 Distributional Sampling Approach (DSA)
    7.8.2 Conditional Sampling Approach (CSA) 
    7.8.3 Simulation from Other Copulae 
    7.9 Summary and Conclusions
    8 Monte Carlo Simulation - Advanced Issues
    8.1 Introduction and Objectives
    8.2 Monte Carlo and Early Exercise
    8.2.1 Longstaff-Schwarz Regression
    8.2.2 Policy Iteration Methods
    8.2.3 Upper Bounds
    8.2.4 Problems of the Method
    8.2.5 Financial Examples and Numerical Results
    8.3 Greeks with Monte Carlo
    8.3.1 The Finite Difference Method (FDM)
    8.3.2 The Pathwise Method
    8.3.3 The Affine Recursion Problem (ARP)
    8.3.4 Adjoint Method
    8.3.5 Bermudan ARPs
    8.4 Euler Schemes and General Greeks
    8.4.1 SDE of Diffusions
    8.4.2 Approximation by Euler Schemes 
    8.4.3 Approximating General Greeks Using ARP
    8.4.4 Greeks
    8.5 Application to Trigger Swap 
    8.5.1 Mathematical Modelling 
    8.5.2 Numerical Results
    8.5.3 The Likelihood Ratio Method (LRM) 
    8.5.4 Likelihood Ratio for Finite Differences - Proxy Simulation
    8.5.5 Numerical Results
    8.6 Summary and Conclusions 
    8.7 Appendix - Trees
    9 Calibration and Optimization 
    9.1 Introduction and Objectives 
    9.2 The Nelder-Mead Method 
    9.2.1 Implementation
    9.2.2 Calibration Examples
    9.3 The Levenberg-Marquardt Method 
    9.3.1 Implementation
    9.3.2 Calibration Examples
    9.4 The L-BFGS Method
    9.4.1 Implementation 
    9.4.2 Calibration Examples 
    9.5 The SQP Method
    9.5.1 The Modified and Globally Convergent SQP Iteration
    9.5.2 Implementation
    9.5.3 Calibration Examples
    9.6 Differential Evolution
    9.6.1 Implementation
    9.6.2 Calibration Examples
    9.7 Simulated Annealing
    9.7.1 Implementation 
    9.7.2 Calibration Examples 
    9.8 Summary and Conclusions
    10 Model Risk - Calibration, Pricing and Hedging
    10.1 Introduction and Objectives
    10.2 Calibration
    10.2.1 Similarities - Heston and Bates Models
    10.2.2 Parameter Stability
    10.3 Pricing Exotic Options 
    10.3.1 Exotic Options and Different Models
    10.4 Hedging
    10.4.1 Hedging - The Basics
    10.4.2 Hedging in Incomplete Markets
    10.4.3 Discrete Time Hedging
    10.4.4 Numerical Examples
    10.5 Summary and Conclusions
    PART III IMPLEMENTATION, SOFTWARE DESIGN AND MATHEMATICS
    11 Matlab - Basics
    11.1 Introduction and Objectives 
    11.2 General Remarks
    11.3 Matrices, Vectors and Cell Arrays
    11.3.1 Matrices and Vectors
    11.3.2 Cell Arrays
    11.4 Functions and Function Handles
    11.4.1 Functions 
    11.4.2 Function Handles
    11.5 Toolboxes
    11.5.1 Financial 
    11.5.2 Financial Derivatives
    11.5.3 Fixed-Income
    11.5.4 Optimization
    11.5.5 Global Optimization 
    11.5.6 Statistics
    11.5.7 Portfolio Optimization
    11.6 Useful Functions and Methods 
    11.6.1 FFT
    11.6.2 Solving Equations and ODE
    11.6.3 Useful Functions
    11.7 Plotting 
    11.7.1 Two-Dimensional Plots 
    11.7.2 Three-Dimensional Plots - Surfaces
    11.8 Summary and Conclusions
    12 Matlab - Object Oriented Development
    12.1 Introduction and Objectives 
    12.2 The Matlab OO Model
    12.2.1 Classes
    12.2.2 Handling Classes in Matlab
    12.2.3 Inheritance, Base Classes and Superclasses
    12.2.4 Handle and Value Classes
    12.2.5 Overloading
    12.3 A Model Class Hierarchy 
    12.4 A Pricer Class Hierarchy 
    12.5 An Optimizer Class Hierarchy
    12.6 Design Patterns
    12.6.1 The Builder Pattern 
    12.6.2 The Visitor Pattern
    12.6.3 The Strategy Pattern
    12.7 Example - Calibration Engine 
    12.7.1 Calibrating a Data Set or a History 
    12.8 Example - The Libor Market Model and Greeks
    12.8.1 An Abstract Class for LMM Derivatives
    12.8.2 A Class for Bermudan Swaptions
    12.8.3 A Class for Trigger Swaps 
    12.9 Summary and Conclusions 
    13 Math Fundamentals
    13.1 Introduction and Objectives 
    13.2 Probability Theory and Stochastic Processes 
    13.2.1 Probability Spaces
    13.2.2 Random Variables 
    13.2.3 Important Results 
    13.2.4 Distributions
    13.2.5 Stochastic Processes
    13.2.6 L'evy Processes
    13.2.7 Stochastic Differential Equations
    13.3 Numerical Methods for Stochastic Processes
    13.3.1 Random Number Generation
    13.3.2 Methods for Computing Variates 
    13.4 Basics on Complex Analysis
    13.4.1 Complex Numbers 
    13.4.2 Complex Differentiation and Integration along Paths
    13.4.3 The Complex Exponential and Logarithm
    13.4.4 The Residual Theorem
    13.5 The Characteristic Function and Fourier Transform
    13.6 Summary and Conclusions
    List of Figures 
    List of Tables
    Bibliography
    Index
查看详情
目前没有书店销售此书
相关图书 / 更多
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Fit沸腾英语一年级小学英语阅读理解100篇(有声伴读扫码听故事)上下全一册人教外研北师
蔡晔 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
FibroblastGrowthFactors,2ndedition
Xiaokun、Li 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
FineBI数据可视化分析
罗倩倩
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Final Cut Pro短视频剪辑入门教程
微尘
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
FinOps云成本优化
[美]J.R. Storment(J.R.斯托蒙特;[澳]Mike Fuller(迈克·富勒
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Financial Technology
张蓓
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Final Cut Pro X 10.4非线性编辑高级教程
[美]Brendan Boykin(布兰登·博伊金
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Figma+Framer打造更好的交互设计
武斌 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Fit沸腾英语二年级小学英语阅读理解100篇(有声伴读扫码听故事)上下全一册人教外研北师
蔡晔 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
FindingaWaytoAvoidtheMiddle-IncomeTrap:T
SANTA 著;Editors、Zhang、Yuyan、Rosario、Zhang Yuyan、Rosario、SANTA、GADEA 编
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Figma UI设计技法与思维全解析
静电
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Filecoin原理与实现
焜耀研究院 编著
您可能感兴趣 / 更多
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
数据工程基础(影印版)
Joe Reis
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
KAPLAN心脏手术麻醉精要(原书第2版)
Joel A. Kaplan;Brett Cronin;Timothy Maus
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
数据科学入门:基于Python语言(第2版影印版英文版)
Joel、Grus 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
The Dictionary of Body Language:A Field Guide to Human Behavior
Joe Navarro
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
The Tools of Argument:How the Best Lawyers Think, Argue, and Win
Joel P. Trachtman
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Networking Is a Contact Sport
Joe Sweeney 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
HACKING EXPOSED WEB APPLICATIONS 3E
Joel Scambray、Vincent Liu、Caleb Sima 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Bridget Fidget and The Most Perfect Pet
Joe Berger 著;Joe Berger 绘
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
The Key: The Missing Secret for Attracting Anything You Want[成功秘诀]
Joe Vitale 著
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
The Future of Advertising:New Media, New Clients, New Consumers in the Post-Television Age
Joe Cappo
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Fargo
Joel Coen;Ethan Coen
Financial Modelling:Theory,Implementation and Practice with MATLAB Source[金融建模理论实施和实践]
Philosophical Hermeneutics and Literary Theory
Joel Weinsheimer