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MATLAB金融风险管理师FRM（高阶实战）

作者：姜伟生涂升李蓉

出版社：清华大学

出版年：2020年12月

ISBN：9787302564393

所属分类：绘画摄影

书刊介绍

《MATLAB金融风险管理师FRM（高阶实战）》内容简介

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