金融计算与编程

前言

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 一个混沌游戏

1.5 提高MATLAB的运算效率

1.6 商品交换的例子

2 数值计算中的误差与误差传播

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

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

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

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 我国股票市场日历效应检验

4.7 基于线性回归的方差分解

4.8 一些常见问题的讨论

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

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 二元选择回归问题中的参数估计

6.4 受限因变量回归模型的参数估计

6.5 上证综合指数收益率广义双曲线分布的极大似然估计

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

8 金融资产收益波动率的估计

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

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-方差有效前沿与均值-VaR及均值-CVaR有效前沿

9.8 不同VaR模型套期保值效果的比较

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

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：累计股票期权的定价

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

参考文献

《金融市场与风险管理系列教材：金融计算与编程·基于MATLAB的应用》的内容局限于在金融领域中应用MATLAB，因此，本书特别适合在金融领域从事研究的研究人员和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学生阅读。
　　《金融市场与风险管理系列教材：金融计算与编程·基于MATLAB的应用》的主要内容：第一章到第三章的内容为基础篇，第四章到第十二章的内容为金融领域中的应用篇。需要提醒读者注意的是，本书中的所有函数均适用于MATLAB7。1版本。书中的某些函数可能无法在低版本的MATLAB环境下运行。