计算金融

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作者:
2021-11
版次: 1
ISBN: 9787550446953
定价: 39.80
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 158页
分类: 经济
  •   《计算金融》分为九章。首章是绪论,对重要的概念进行了界定,对于计算金融的历史沿革、现状进行了介绍。第二章和第三章构成了《计算金融》内容中的金融计量学部分,主要聚焦于时间序列类型的数据。其中,第二章介绍了传统的ARMA模型,在此基础上引入GARCH模型对其做出修正;第三章则分别介绍了人工神经网络、相空间重构和小波方法,基本涵盖了近年来这个领域较为前沿的研究方法。第四章、第五章和第六章构成了《计算金融》的金融衍生品定价部分,以期权作为例子。其中,第四章提出了连续时间情形中期权定价模型的建立;第五章则给出了数值求解方法;第六章讲述了以二项式模型为代表的离散型方法,以及离散模型和连续模型之间的关系。第七章介绍了Monte-Carlo方法,这种方法作为现代金融业风险管理工作中非常重要的方法之一,有必要向读者介绍,《计算金融》从理论到修正方案都对其做了讲述。第八章和第九章是《计算金融》的风险管理部分。其中,第八章从均值一方差模型、资本资产定价模型、VaR模型几个重要模型出发,介绍了一般意义上的金融风险管理。第九章从复杂网络的视角出发,给出了系统性风险测度的一些方法。
      《计算金融》作为“计算金融”这门课程的配套教材,给出了大量的算例,有助于读者理解对应的理论。
      《计算金融》的内容适合于本科生和硕士研究生相关课程的教学。 第一章 绪论
    第一节 概念界定
    第二节 历史沿革、现状及内容安排

    第二章 金融时间序列:传统方法
    第一节 ARMA模型
    一、原理
    二、模型的识别与定阶
    三、计算实例:ARMA模型预测股价
    第二节 GARCH模型
    一、原理
    二、计算实例

    第三章 金融时间序列:非传统方法
    第一节 人工神经网络
    一、原理
    二、实例
    第二节 相空间重构
    一、混沌时间序列数据及其特征
    二、预测科学的反思
    三、相空间重构
    第三节 小波方法
    一、原理
    二、买例:沪深300指数

    第四章 期权定价的连续模型
    第一节 基础知识
    一、期权和期权定价
    二、Brown运动和伊藤引理
    第二节 Black-Scholes方程
    一、Black-Scholes方程的重要性
    二、Black-Scholes方程的建立
    第三节 Black-Scholes方程的解析求解
    一、偏微分方程的类型
    二、Black-Scholes方程的结构和风险管理参数
    三、Black-Scholes方程的解析求解
    ……

    第五章 Black-Scholes方程的数值求解
    第六章 期权定价的离散模型
    第七章 Monte-Carlo方法
    第八章 风险管理(I)――微观视角
    第九章 风险管理(II)――宏观视角
    参考文献
  • 内容简介:
      《计算金融》分为九章。首章是绪论,对重要的概念进行了界定,对于计算金融的历史沿革、现状进行了介绍。第二章和第三章构成了《计算金融》内容中的金融计量学部分,主要聚焦于时间序列类型的数据。其中,第二章介绍了传统的ARMA模型,在此基础上引入GARCH模型对其做出修正;第三章则分别介绍了人工神经网络、相空间重构和小波方法,基本涵盖了近年来这个领域较为前沿的研究方法。第四章、第五章和第六章构成了《计算金融》的金融衍生品定价部分,以期权作为例子。其中,第四章提出了连续时间情形中期权定价模型的建立;第五章则给出了数值求解方法;第六章讲述了以二项式模型为代表的离散型方法,以及离散模型和连续模型之间的关系。第七章介绍了Monte-Carlo方法,这种方法作为现代金融业风险管理工作中非常重要的方法之一,有必要向读者介绍,《计算金融》从理论到修正方案都对其做了讲述。第八章和第九章是《计算金融》的风险管理部分。其中,第八章从均值一方差模型、资本资产定价模型、VaR模型几个重要模型出发,介绍了一般意义上的金融风险管理。第九章从复杂网络的视角出发,给出了系统性风险测度的一些方法。
      《计算金融》作为“计算金融”这门课程的配套教材,给出了大量的算例,有助于读者理解对应的理论。
      《计算金融》的内容适合于本科生和硕士研究生相关课程的教学。
  • 目录:
    第一章 绪论
    第一节 概念界定
    第二节 历史沿革、现状及内容安排

    第二章 金融时间序列:传统方法
    第一节 ARMA模型
    一、原理
    二、模型的识别与定阶
    三、计算实例:ARMA模型预测股价
    第二节 GARCH模型
    一、原理
    二、计算实例

    第三章 金融时间序列:非传统方法
    第一节 人工神经网络
    一、原理
    二、实例
    第二节 相空间重构
    一、混沌时间序列数据及其特征
    二、预测科学的反思
    三、相空间重构
    第三节 小波方法
    一、原理
    二、买例:沪深300指数

    第四章 期权定价的连续模型
    第一节 基础知识
    一、期权和期权定价
    二、Brown运动和伊藤引理
    第二节 Black-Scholes方程
    一、Black-Scholes方程的重要性
    二、Black-Scholes方程的建立
    第三节 Black-Scholes方程的解析求解
    一、偏微分方程的类型
    二、Black-Scholes方程的结构和风险管理参数
    三、Black-Scholes方程的解析求解
    ……

    第五章 Black-Scholes方程的数值求解
    第六章 期权定价的离散模型
    第七章 Monte-Carlo方法
    第八章 风险管理(I)――微观视角
    第九章 风险管理(II)――宏观视角
    参考文献
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