金融数量分析--基于MATLAB编程

图书标准信息

• 作者 郑志勇（Ariszheng） 著
• 出版社 北京航空航天大学出版社
• 出版时间 2009-11
• 版次 1
• ISBN 9787811249316
• 定价 22.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 165页
• 字数 282千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 MATLAB开发实例系列图书

【内容简介】

　　《MATLAB开发实例系列图书·金融数量分析：基于MATLAB编程》共分6章，由浅入深地进行金融数量分析的讲解。首先，讲解金融数量分析的主要对象——金融市场与金融产品。接着，简要概述数量分析的基本概念，例如资产估值与定价、投资组合管理、风险测量与管理以及相应MATLAB函数使用与计算实例。然后，以银行按揭贷款、商业养老保险、股票挂钩结构产品与组合保险策略为实际分析对象，利用金融数量分析与MATLAB编程对其进行深入的数量分析，展示金融数量分析的基本步骤：理论分析、数学建模、编程计算。在基本步骤的讲解中，作者根据自身（金融工程师）的经验，指出了在数量分析过程中理论与实践间的区别与联系。最后，以相对比较复杂的BS公式的隐含波动率的计算、KMV模型方程组的求解、移动平均Hurst指数的计算和基于优化方法的指数追踪技术为例，讲解金融数量分析的数值分析技术与MATLAB编程技巧。MATLAB基本介绍、MATLAB优化工具箱与遗传算法工具箱的使用方法作为附录，以便初级读者学习或者高级读者查阅。《MATLAB开发实例系列图书·金融数量分析：基于MATLAB编程》适用于经济金融学科的高年级学生、研究人员以及金融从业人员等。书中金融实例有很强的可读性、可操作性与实用性。

【目录】

第1章 金融市场与金融产品
1.1 金融市场
1.1.1 货币市场
1.1.2 资本市场
1.1.3 商品市场
1.2 金融机构
1.2.1 存款性金融机构
1.2.2 非存款性金融机构
1.2.3 家庭或个人
1.3 基础金融工具
1.3.1 原生金融工具
1.3.2 衍生金融工具
1.3.3 金融工具的基本特征
1.4 金融产品
1.5 金融产品风险
第2章 数量分析的基本概念
2.1 货币的时间价值
2.1.1 货币时间价值的概念
2.1.2 货币时间价值的计算
2.1.3 固定现金流计算
2.1.4 变化现金流计算
2.1.5 年金现金流计算
2.2 马柯维茨均值方差模型
2.2.1 模型理论
2.2.2 收益与风险计算函数
2.2.3 有效前沿计算函数
2.2.4 约束条件下有效前沿
2.3 投资组合绩效
2.3.1 夏普比率
2.3.2 信息比率
2.3.3 跟踪误差
2.4 风险价值VaR
2.4.1 VaR定义
2.4.2 VaR计算
2.5 期权定价
2.5.1 布朗运动
2.5.2 BS定价模型
第3章 商业保险与按揭贷款的现金流分析
3.1 商业按揭贷款分析
3.1.1 按揭贷款还款方式
3.1.2 等额还款模型与计算
3.1.3 等额本金还款
3.1.4 还款方式比较
3.1.5 提前还款违约金估算
3.2 商业养老保险分析
3.2.1 商业养老保险案例
3.2.2 产品结构分析
3.2.3 现金流模型
3.2.4 产品现金流情景分析
3.2.5 保险支出现值函数
3.2.6 保险收入现值函数
3.2.7 案例数值分析
3.2.8 案例分析结果
第4章 股票挂钩结构分析
4.1 股票挂钩产品的基本结构
4.1.1 高息票据与保本票据
4.1.2 产品构成要素说明
4.1.3 产品的设计方法
4.2 股票挂钩产品案例分析
4.2.1 产品定价分析
4.2.2 产品案例要素说明
4.2.3 保本票据定价与收益
4.2.4 高息票据定价与收益
4.3 分级型结构产品分析
4.3.1 分级型结构产品的组成
4.3.2 分级型结构产品的结构比例
4.3.3 分级型结构产品的收益分配
4.3.4 分级型结构产品的流通方式
4.3.5 分级型结构产品的风险控制
第5章 组合保险策略分析
5.1 固定比例组合保险策略
5.1.1 策略模型
5.1.2 模型参数
5.2 时间不变性组合保险策略
5.2.1 策略模型
5.2.2 模型参数
5.3 策略数值模拟
5.3.1 模拟情景假设
5.3.2 固定比例组合保险策略模拟
5.3.3 时间不变性组合保险策略模拟
5.4 策略选择与参数优化
5.4.1 模拟情景假设
5.4.2 模拟方案与模拟参数
5.4.3 模拟程序与结果
第6章 金融数量计算技巧与实例
6.1 BS公式隐含波动率计算
6.1.1 隐含波动率概念
6.1.2 隐含波动率计算方法
6.1.3 隐含波动率计算程序
6.2 KMV模型方程组的求解
6.2.1 KMV模型简介
6.2.2 KMV模型计算方法
6.2.3 KMV模型计算程序
6.3 移动平均Hurst指数计算
6.3.1 Hurst指数简介
6.3.2 R/S方法计算Hurst指数
6.3.3 移动平均Hurst指数计算程序
6.4 基于遗传算法的积极指数化技术
6.4.1 积极指数化投资介绍
6.4.2 积极指数化技术数学模型
6.4.3 基于遗传算法的积极指数化技术
附录A MATLAB基本介绍
A.1 MATLAB 的发展历程和影响
A.2 基本操作
A.2.1 操作界面
A.2.2 Help帮助
A.2.3 系统变量与运算符
A.3 多项式运算
A.3.1 多项式表达方式
A.3.2 多项式求解
A.3.3 多项式乘法（卷积）
A.4 多项式的曲线拟合
A.4.1 函数拟合
A.4.2 曲线拟合工具CFTOOL
A.4.3 多项式插值
A.5 微积分计算
A.5.1 数值积分计算
A.5.2 符号积分计算
A.5.3 数值微分运算
A.5.4 符号微分运算(diff)
A.6 矩阵计算
A.6.1 线性方程组的求解
A.6.2 矩阵的特征值和特征向量
A.6.3 矩阵求逆
A.7 M函数编程规则
A.8 绘图函数
A.8.1 简易函数绘图
A.8.2 二维图形绘制
A.8.3 三维图形绘制
A.8.4 等高线图形绘制
A.8.5 二维伪彩图绘制
A.8.6 矢量场图绘制
A.8.7 多边形图绘制
A.9 ExcelLink
A.9.1 加载ExcelLink宏
A.9.2 ExcelLink使用方法
附录B MATLAB优化工具箱
B.1 优化的基本概念与理论
B.1.1 基本概念
B.1.2 线性最优化
B.1.3 非线性最优化
B.2 线性规划
B.2.1 线性规划的模型结构
B.2.2 linprog函数
B.3 无约束优化
B.3.1 无约束优化模型结构
B.3.2 fminsearch函数
B.3.3 fminunc函数
B.3.4 含参数优化问题
B.4 约束优化算法
B.4.1 约束优化模型结构
B.4.2 fmincon函数
B.4.3 含参数的优化问题
B.5 求解方程组
B.5.1 方程组模型结构
B.5.2 fsolve函数
B.5.3 含参数方程组求解
B.6 优化工具箱参数设置
B.6.1 优化工具箱参数说明
B.6.2 优化工具箱参数设置方法
B.6.3 参数设置实例演示
附录C MATLAB遗传算法工具箱
C.1 遗传算法概要
C.1.1 遗传算法模型
C.1.2 遗传算法的特点
C.1.3 遗传算法的发展
C.1.4 遗传算法的应用
C.1.5 基本遗传算法
C.2 Genetic Algorithm Toolbox
C.2.1 函数概述
C.2.2 GA函数使用说明
C.2.3 函数参数设置
C.2.4 遗传算法M文件自动生成
参考文献