作品简介

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入,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,由浅入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。

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,加拿大第一大皇家企业),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。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言 Preface
  • 作者和审稿人 About Authors and Reviewers (按姓氏字母先后顺序)
  • 致谢 Acknowledgement
  • 推荐语 Book Reviews
  • 使用本书 How to Use the Book
  • 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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