Python金融風(fēng)險(xiǎn)管理FRM：基礎(chǔ)篇

定　價(jià)：￥169.00

作　者：	姜偉生，涂升編
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302584124	出版時(shí)間：	2021-11-01	包裝：	精裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	417	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　金融風(fēng)險(xiǎn)管理已經(jīng)成為各個(gè)金融機(jī)構(gòu)必備的職能部門。特別是隨著全球金融一體化不斷地深入發(fā)展，金融風(fēng)險(xiǎn)管理越發(fā)重要，也日趨復(fù)雜。金融風(fēng)險(xiǎn)管理師（FRM）就是在這個(gè)大背景下推出的認(rèn)證考試，F(xiàn)RM現(xiàn)在已經(jīng)是金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域頂級(jí)權(quán)威的國(guó)際認(rèn)證考試。本叢書(shū)以FRM考試第一、二級(jí)考綱內(nèi)容為中心，并且突出介紹實(shí)際工作所需的金融建模風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)。本叢書(shū)將金融風(fēng)險(xiǎn)建模知識(shí)和Python編程有機(jī)地結(jié)合在一起，配合豐富的彩色圖表，由淺入深地將各種金融概念和計(jì)算結(jié)果可視化，幫助讀者理解金融風(fēng)險(xiǎn)建模核心知識(shí)，提高數(shù)學(xué)和編程水平。本書(shū)是本系列圖書(shū)的第6本，共分12章。本書(shū)的第1章和第2章主要介紹Python基礎(chǔ)編程內(nèi)容，比如數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、條件循環(huán)語(yǔ)句、讀寫操作、函數(shù)等。第3章和第4章主要介紹NumPy和Scipy等常見(jiàn)的數(shù)學(xué)工具包的典型應(yīng)用。第5章和第6章討論采用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在前6章內(nèi)容的基礎(chǔ)上，第7章介紹常見(jiàn)的可視化方案。然后結(jié)合Python編程，第8章和第9章介紹金融建模中常用的概率和統(tǒng)計(jì)知識(shí)。第10章和第11章討論金融建模中各種常見(jiàn)的初等和高等數(shù)學(xué)內(nèi)容，這些內(nèi)容是后續(xù)金融產(chǎn)品定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。第12章主要研究固定收益定價(jià)和分析等內(nèi)容。本書(shū)適合所有金融從業(yè)者閱讀，特別適合金融編程零基礎(chǔ)讀者參考學(xué)習(xí)。本書(shū)適合FRM考生備考參考學(xué)習(xí)，可以幫助FRM持證者實(shí)踐金融建模。另外，本書(shū)也是鞏固金融知識(shí)、應(yīng)對(duì)金融筆試和面試的利器。

作者簡(jiǎn)介

　　姜偉生博士，F(xiàn)RM，現(xiàn)就職于MSCI，負(fù)責(zé)為美國(guó)對(duì)沖基金客戶提供金融分析產(chǎn)品RiskMetrics RiskManager的咨詢和技術(shù)支持服務(wù)。MATLAB建模實(shí)踐超過(guò)10年?？珙I(lǐng)域著作豐富，在語(yǔ)言教育、新能源汽車等領(lǐng)域出版中英文圖書(shū)超過(guò)15種。涂升博士，F(xiàn)RM，現(xiàn)就職于CMHC （Canada Mortgage and Housing Corporation，加拿大抵押貸款和住房管理公司，加拿大大皇家企業(yè)），從事金融模型審查與風(fēng)險(xiǎn)管理工作。曾就職于加拿大豐業(yè)銀行，從事IFRS9信用風(fēng)險(xiǎn)模型建模，執(zhí)行監(jiān)管要求的壓力測(cè)試等工作。MATLAB使用時(shí)間超過(guò)10年。梁健斌博士，現(xiàn)就職于McMaster Automotive Resource Center，多語(yǔ)言使用時(shí)間超過(guò)10年。曾參與過(guò)CRC Taylor & Francis圖書(shū)作品出版工作，在英文學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文多篇。為叢書(shū)Python系列數(shù)據(jù)可視化提供大量支持。安然博士，現(xiàn)就職于道明金融集團(tuán)，從事交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)模型建模，在金融模型的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)以及金融風(fēng)險(xiǎn)的量化分析等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。曾在密歇根大學(xué)、McMaster大學(xué)、Sunnybrook健康科學(xué)中心從事飛秒激光以及聚焦超聲波的科研工作。蘆葦博士，碩士為金融數(shù)學(xué)方向，現(xiàn)就職于加拿大五大銀行之一的豐業(yè)銀行（Scotiabank），從事金融衍生品定價(jià)建模和風(fēng)險(xiǎn)管理工作。編程建模時(shí)間超過(guò)10年。曾在密歇根州立大學(xué)、多倫多大學(xué)，從事中尺度氣候模型以及碳通量反演的科研工作。

圖書(shū)目錄

第1章編程初階
1.1 PVthon介紹
1.2 spyder介紹
1.3 變量和數(shù)值類型
1.4 數(shù)據(jù)序列介紹
1.5 列表
1.6 元組、集合和字典
第2章編程基礎(chǔ)Ⅱ
2.1 字符串
2.2 運(yùn)算符
2.3 關(guān)鍵字和變量復(fù)制
2.4 條件和循環(huán)語(yǔ)句
2.5 迭代器和生成器
2.6 文件讀寫操作
2.7 函數(shù)
2.8 異常和錯(cuò)誤
第3章使用NumPy
3.1 NumPy簡(jiǎn)介
3.2 基本類型的矩陣創(chuàng)建
3.3 其他矩陣創(chuàng)建函數(shù)
3.4 索引和遍歷
3.5 矩陣變形
第4章數(shù)學(xué)工具包
4.1 矩陣元素統(tǒng)計(jì)計(jì)算
4.2 圓整
4.3 矩陣基本運(yùn)算
4.4 線性代數(shù)計(jì)算
4.5 矩陣分解
4.6 一元函數(shù)符號(hào)表達(dá)式
4.7 多元函數(shù)符號(hào)表達(dá)式
4.8 符號(hào)函數(shù)矩陣
第5章 Pandas與數(shù)據(jù)分析Ⅰ
5.1 Pandas的安裝和導(dǎo)入
5.2 序列及其創(chuàng)建
5.3 序列的數(shù)據(jù)選取
5.4 數(shù)據(jù)幀及其創(chuàng)建
5.5 數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)選擇
5.6 序列和數(shù)據(jù)幀的基本運(yùn)算
5.7 設(shè)定索引，重新索引與重建索引
第6章 Pandas與數(shù)據(jù)分析Ⅱ
6.1 數(shù)據(jù)的可視化
6.2 Pandas文件寫出和讀入
6.3 數(shù)據(jù)幀的合并
6.4 數(shù)據(jù)幀的列連接
6.5 數(shù)據(jù)幀的拼接
6.6 數(shù)據(jù)幀的分組分析
6.7 數(shù)據(jù)透視表
第7章數(shù)據(jù)可視化
7.1 Matplotlib繪圖庫(kù)
7.2 繪制二維線圖
7.3 子圖繪制
7.4 繪制參考線
7.5 添加數(shù)學(xué)公式
7.6 常見(jiàn)二維圖像
7.7 常見(jiàn)三維圖像
7.8 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化
7.9 交互式繪圖簡(jiǎn)介
第8章概率與統(tǒng)計(jì)Ⅰ
8.1 概率與隨機(jī)事件
8.2 貝葉斯定理
8.3 隨機(jī)變量
8.4 離散型隨機(jī)變量的概率分布
8.5 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
8.6 正態(tài)分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布
第9章概率與統(tǒng)計(jì)Ⅱ
9.1 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
9.2 總體和樣本
9.3 抽樣分布
9.4 大數(shù)定律及中心極限定理
9.5 參數(shù)估計(jì)
9.6 假設(shè)檢驗(yàn)
9.7 置信區(qū)間、p值與假設(shè)檢驗(yàn)
第10章金融計(jì)算Ⅰ
10.1 利率
10.2 簡(jiǎn)單收益率
10.3 對(duì)數(shù)收益率
10.4 多項(xiàng)式函數(shù)
10.5 插值
10.6 數(shù)列
10.7 求根
10.8 分段函數(shù)
10.9 二次曲線
10.10 平面
10.11 二次曲面
第11章金融計(jì)算Ⅱ
11.1 多元函數(shù)
11.2 極限
11.3 導(dǎo)數(shù)
11.4 偏導(dǎo)數(shù)
11.5 鏈?zhǔn)椒▌t
11.6 泰勒展開(kāi)
11.7 數(shù)值微分
11.8 優(yōu)化
11.9 多目標(biāo)優(yōu)化
第12章固定收益分析
12.1 時(shí)間價(jià)值
12.2 債券介紹
12.3 到期收益率
12.4 久期
12.5 關(guān)鍵利率久期
12.6 凸率
備忘