金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版） epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》第一版于2013年5月出版，得到了广大师生的肯定，许多兄弟院校老师将《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》作为“金融计算”课程的教材。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》第二版做了如下修改：
　　（1）订正了第一版中的多处文字和公式表述错误。
　　（2）为每一章增加了课后复习和思考题，方便教师的教学工作。
　　（3）新增了第十三章“数据挖掘偏差检验方法及其应用”。
　　（4）对部分章节内容做了拓展和延伸。
　　《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》内容主要针对金融领域的研究人员，在实际金融市场中应用金融理论进行量化投资分析的从业人员，以及有可能从事金融领域研究或应用的金融专业的高年级本科生、硕士和博士研究生。其中，第一章到第三章的内容为基础篇，第四章到第十三章的内容为金融领域中的应用篇。每章的具体内容如下：
　　第一章介绍MATLAB的基本入门知识。第二章介绍计算中的误差问题。第三章是数据的读入和基本的统计分析。第四章是回归分析。第五章是金融分析中的优化问题。第六章是极大似然估计。第七章是广义矩估计。第八章是金融资产收益率的波动率估计。第九章是风险价值和条件风险价值的估计。第十章是利率曲线估计。第十一章是期权定价的数值方法。第十二章是状态空间模型在金融中的应用。第十三章是数据挖掘偏差检验方法及其应用。
　　需要读者注意的是，书中的某些函数可能在低一些版本的MATLAB环境下无法运行，另外，由于MATLAB版本更新比较快，书中的一些函数在比较新的MATLAB版本中可能无法使用，具体参见MATLAB版本的更新说明。

内页插图

目录

1 MATLAB入门
1．1 MATLAB简介
1．2 MATLAB编程基础
1．3 编写MATLAB函数
1．4 一个浑沌游戏
1．5 提高MATLAB的运算效率
1．6 商品交换的例子
复习与思考题
参考答案

2 数值计算中的误差和误差传播
2．1 认识计算机如何存储数字
2．2 误差问题的认识
2．3 误差的来源
2．4 误差的度量
2．5 运算中的误差传递
2．6 误差控制
复习与思考题
参考答案

3 数据的读入和基本统计分析
3．1 金融分析中常见的数据格式
3．2 常见的数据获取方式
3．3 EXCEL数据文件的读取
3．4 文本数据文件的读取
3．5 CSV格式和ASCII格式数据的读取
3．6 通过网络获取数据
3．7 数据的预处理
3．8 数据的描述性统计分析
3．9 样本分布
3．10 产生常见分布的随机数及分布检验
3．11 自助法(Bootstrap)
3．12 时间序列的基本统计分析
3．13 常见的假设检验统计方法
3．14 主成分分析方法
3．15 因子分析
复习与思考题
参考答案

4 回归分析
4．1 MATLAB在处理回归分析中的优势
4．2 线性回归
4．3 非线性回归
4．4 核回归
4．5 Fama-MacBeth回归
4．6 分位数回归
4．7 面板数据回归
4．8 我国股票市场日历效应检验
4．9 基于线性回归的方差分解
4．10 回归分析中一些常见问题的讨论
复习与思考题
参考答案

5 金融分析中的优化问题
5．1 线性规划问题
5．2 二次规划问题
5．3 无约束非线性函数最优化问题
5．4 约束非线性函数最优化问题
5．5 局部最优值和全局最优值
5．6 优化问题的金融应用：信息交易模型的最优参数估计
复习与思考题
参考答案

6 极大似然估计
6．1 极大似然估计基本原理
6．2 极大似然估计的MATLAB函数
6．3 基于EM算法的混合正态分布参数估计
6．4 二元选择回归问题中的参数估计
6．5 受限因变量回归模型的参数估计
6．6 上证综合指数收益率广义双曲线分布的极大似然估计
6．7 MP模型的极大似然估计
复习与思考题
参考答案

7 广义矩估计
7．1 广义矩估计的基本原理
7．2 广义矩估计的参数估计
7．3 广义矩估计的MATLAB函数
7．4 广义矩估计的应用
复习与思考题
参考答案

8 波动率的估计
8．1 历史波动率
8．2 移动平均模型
8．3 指数加权平均模型
8．4 ARCH模型
8．5 GARCH模型
8．6 多元GARCH模型
8．7 GARCHSK模型
8．8 波动率估计的应用：股指期货的套利交易
复习与思考题
参考答案

9 风险价值和条件风险价值的估计
9．1 VaR和CVaR的定义
9．2 基于Cornish-Fisher展开式的VaR和CVaR
9．3 基于正态分布的VaR和CVaR
9．4 基于蒙特卡罗模拟的VaR和CVaR
9．5 基于历史模拟的VaR和CVaR
9．6 极值理论与VaR和CVaR
9．7 均值一方差有效前沿与均值一VaR及均值一CVaR有效前沿
9．8 不同VaR模型套期保值效果的比较
复习与思考题
参考答案

10 远期利率曲线估计
10．1 即期利率与远期利率
10．2 样条法估计利率曲线
10．3 Svensson模型估计利率曲线
复习与思考题
参考答案

11 期权定价的数值方法
11．1 二叉树
11．2 三叉树
11．3 二叉树与期权定价
11．4 蒙特卡罗模拟和期权定价
11．5 有限差分方法和期权定价
11．6 期权定价的应用：银行理财产品的定价
11．7 期权定价的应用：累积股票期权的定价
复习与思考题
参考答案

12 状态空间模型在金融中的应用
12．1 状态空间模型
12．2 状态空间模型与其他时间序列模型
12．3 卡曼滤波与不可观测变量的估计
12．4 卡曼滤波的MATLAB程序
12．5 状态空间模型的参数估计
12．6 应用状态空间模型研究我国封闭式基金的折价行为
12．7 我国ETF基金的折溢价行为及波动性研究①
复习与思考题
参考答案

13 数据挖掘偏差的检验方法和应用
13．1 数据挖掘和数据挖掘偏差的检验方法
13．2 数据挖掘偏差检验的MATLAB函数
13．3 数据挖掘偏差和技术交易规则在我国股票市场的有效性
复习与思考题
参考答案
参考文献

前言/序言

　　《金融计算与编程——基于MATLAB的应用》第一版于2013年5月出版，得到了许多师生的肯定，一些兄弟院校老师将本书作为“金融计算”课程的教材。尽管第一版进行了仔细的校对，但我在教学过程中还是发现了书中存在的不少错误，同时，第一版中的许多内容也需要得到扩充。本书第二版具体做了如下修改：
　　1.订正了第一版中的多处文字和公式表述错误。
　　2.为每一章增加了课后复习和思考题，方便教师的教学工作。
　　3.新增了第13章“数据挖掘偏差的检验方法和应用”。
　　4.原有部分章节内容做了拓展和延伸，具体各章的增加内容如下：
　　第3章：新浪实时数据的获取，Wind数据的获取，协整检验；
　　第4章：分位数回归，面板数据回归；
　　第5章：再抽样前沿组合，组合投资模型的实际应用；
　　第6章：基于EM算法的混合正态分布参数估计MP模型的极大似然估计；
　　第11章：重点抽样法；
　　第12章：状态空间模型在ETF折溢价研究中的应用。
　　这本书的内容主要针对金融领域从事研究的研究人员，在实际金融市场中应用金融理论进行量化投资分析的从业人员，以及有可能从事金融领域研究或应用的金融专业的高年级本科生、硕士和博士研究生。对于缺乏金融学理论和计量经济学基础的读者而言，本书中的许多内容可能是艰涩和难懂的。
　　下面简单介绍一下本书的主要内容。第1章到第3章的内容为基础篇，第4章到第13章的内容为金融领域中的应用篇。需要读者注意的是，本书中的所有函数均适用于MATLAB7.1或以上版本。书中的某些函数可能在低一些版本的MATLAB环境下无法运行，另外，由于MATLAB版本更新比较快，书中的一些函数在比较新的MATLAB版本（如2014以上版本）中可能无法使用，具体参见MATLAB版本的更新说明。
　　第1章介绍MATLAB的基本入门知识。这主要是为了方便不熟悉MATLAB的读者能够在最短的时间内了解和熟悉MATLAB，当然熟悉MATLAB的读者可以跳过这部分内容。
　　第2章介绍计算中的误差问题，大部分初次从事数值计算的读者可能很少会想到计算机在有的时候计算出来的结果错得离谱，因此，我特别编写单独的一章来介绍这个问题。第3章是数据的读入和基本的统计分析，这是实证研究和数据分析的基本前提。主要介绍如何读人EXCEL、CSV等数据类型的数据文件，如何通过网络从Yahoo、新浪以及Wind等途径获取数据，还有金融统计分析中经常使用到的MATLAB函数的调用。
　　第4章是回归分析。在长期的研究和教学过程中，我发现回归分析在金融研究和金融模型的实际应用过程中非常重要，因此，这章比较详细地介绍了线性回归、非线性回归以及核回归、分位数回归和面板数据回归等常用的回归分析方法，以及所使用的MATLAB函数，这些函数大部分都是作者基于金融研究的实际需要而编写的。
　　第5章是金融分析中的优化问题，在金融研究和应用中，优化问题是不可避免的。在很多情形下，我们很难找到优化问题的全局优解，经常会陷入局部优解的陷阱。这一章主要介绍我们在金融中经常遇到的一些优化问题，以及如何借助MATLAB的帮助比较顺利地找到这些问题的优解。
　　第6章是极大似然估计，金融模型都是对现实市场的一种近似刻画，金融模型中的参数估计通常要借助实际数据进行估计，而极大似然估计就是一种常用的参数估计方法。这章介绍了极大似然估计的基本原理，并给出了极大似然估计相应的MATLAB函数，借助该函数读者可以方便地进行许多金融模型的参数估计。
　　第7章是广义矩估计，广义矩估计是一种非常一般化的估计参数的方法，普通最小二乘法和极大似然估计方法都可以看成是广义矩估计的特例。因此，广义矩估计在金融研究和实际应用中具有非常广泛的应用。这章介绍了广义矩估计的基本原理，并给出了广义矩估计相应的MATLAB函数。最后结合常用的刻画利率随机过程的利率模型，使用实际的市场数据，详细地介绍了如何编写用于广义矩估计的矩条件函数进行参数估计。
　　第8章是金融资产收益率的波动率估计，波动率估计在风险估计、资产定价和套期保值等方面有着十分重要的意义。这章主要介绍常用的波动率估计方法，比如：ARCH、GARCH、多元GARCH等方法，也包含了GARCHSK等不太常见的波动率估计方法。
　　第9章是风险价值和条件风险价值的估计。这章主要介绍了估计风险价值和条件风险价值的一些常用方法：基于正态分布的估计、基于历史数据经验分布的估计、基于Cornish-Fisher展开式和极值理论的估计等，也讨论了将波动率替代为风险价值和条件风险价值后，经典的马克维茨的前沿组合的变化情况。
　　第10章是利率曲线估计，利率的期限结构在资产定价中有着十分重要的作用。这章给出了样条法和Svensson模型估计远期利率曲线和即期利率曲线的MATLAB函数，并结合市场实际国债数据详细地介绍了这些函数的调用方法。
　　第11章是期权定价的数值方法，主要介绍二叉树方法为欧式和美式期权定价的MATLAB函数，蒙特卡罗模拟方法为欧式、亚式和美式期权定价的MATLAB函数以及当标的资产收益服从非正态分布时的期权产品定价的MATLAB函数，有限差分方法为欧式期权定价的MATLAB函数等。
　　第12章是状态空间模型在金融中的应用。本章介绍了利用卡曼滤波对某些不可观测的变量进行估计的MATLAB函数，还介绍了状态空间模型在我国封闭式基金折价行为以及ETF折溢价行为实证研究中的具体应用。
　　第13章是数据挖掘偏差的检验方法及其应用。本章主要介绍金融研究和实践中广泛采用的数据挖掘技术所带来的数据挖掘偏差效应，以及如何利用真实性检验（RC）、SPA检验、SRC、SSPA、SRC（K）、SSPA（K）和FDR等检验方法将这些数据挖掘偏差效应纠正后，真正探测出数据背后隐藏的规律。我们给出了这些检验的MATLAB函数，以及在实证研究中如何使用这些函数的例子。
　　最后的参考文献部分仅列出了一些重要的参考文献，其他在正文中引用的文献对读者阅读本书并不十分重要，因此并未在最后的参考文献中列出。尽管我多次校对文中的各处细节，本书依然可能存在各种错误，欢迎读者通过邮箱caozhiguang@shufe.edu.cn与我沟通。对于使用本书作为教材的教师同行，我非常乐意提供电子版的PPT和教材中自编的MATLAB函数，如有需要，也请通过E-mail与我联系。
　　曹志广
　　2017年5月

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