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MATLAB金融风险管理师FRM(一级)

FRM考生必读,MATLAB建模宝典,数据可视化缜密指南,赠送全套原创MATLAB学习视频,全彩印刷、精美图表。来自北美顶级金融从业者以及FRM持证者的MATLAB风控感悟。

作者:姜伟生、涂升
定价:199
印次:1-1
ISBN:9787302545378
出版日期:2020.07.01
印刷日期:2020.06.09

金融风险威胁金融机构生存,关顾社会秩序。FRM(Financial Risk Manager)由(Global Association of Risk Professionals ,简称GARP)开发,是针对金融风险建模与管理的世界顶级考试,共有两级。丛书共三册,前两册紧密围绕FRM一二级考纲,最后一测,讲解FRM考试超纲内容。内容跨度大,由浅及深,从MATLAB编程入门和数据可视化开始,到金融产品建模,到市场、信用风险,到大数据和人工智能。重要的金融概念公式,一网打尽。将公式概念变成MATLAB代码。图书优雅地可视化一切值得可视化的知识、流程和数据。图书有丰富的参考阅读书目,废话

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前言 人以“血”为“气之母”。金融之于一个国家,亦犹如血液之于人的身体。风险管理作为必不可少的金融行业之一,时时刻刻都在管理金融“血液”的流动,监控“血液”的各项指标,预防各类“血液”问题的发生。 现代金融风险管理是由西方世界在二战以后系统性地提出,研究和发展起来的。一开始,还只是简单地使用保险产品来规避个人或企业由于意外事故而遭受的损失。到了20世纪50年代,此类保险产品不仅难以面面俱到而且费用昂贵,风险管理开始以其他的形式出现。例如,利用金融衍生品来管理风险,在70年代开始崭露头角,在80年代风靡一时。再到90年代,金融机构开始开发内部的风险管理模型,全球性的风险监管陆续介入并扮演起管理者的角色。如今,风险管理在不断完善的过程中,已经成为了各个金融机构的必备职能部门,在有效地分析、理解和管理风险的同时,也创造了大量的就业机会。 金融风险管理的进化还与量化金融的发展息息相关。量化金融最大的特点就是利用模型来解释金融活动和现象,并对未来进行合理的预测。1827年,当英国植物学家罗伯特?布朗 (Robert Brown) 盯着水中做无规则运动的花粉颗粒时,他不会想到几十年后的1986年,法国人朱尔斯?雷诺特 (Jules Regnault) 根据自己多年股票经纪人的经验,首次提出股票价格也服从类似的运动。到了1990年,法国数学家路易斯?巴切里尔 (Louis Bachelier) 发表了博士论文“投机理论 (The theory of speculation)”。从此,布朗运动被正式引入和应用到了金融领域,树立了量化金融史上的首座里程碑。 而同样历史性的时刻,直到1973年和1974年才再次出现。美国经济学家费雪?布雷克 (Fischer Black)、美加经济学家迈伦?舒尔兹 (Myron Scholes) 和美国经济学家罗伯特?默顿 (Robert Merton) 分别于这两年提出并建立了Black-Scholes-Merton模型。该模型不仅仅实现了对期权产品的定价,其思想和方法还被拓展应用到了其他的各类金融产品和领域中,影响极其深远。除了对随机过程的应用,量化金融更是将各类统计模型,时间序列模型,数值计算技术等等其他五花八门的神兵利器都招致麾下,大显其威。而这些广泛应用的模型、工具和方法,无疑都为金融风险管理提供了巨大的养分和能量,也成为了金融风险管理的重要手段。例如,损益分布、风险价值VaR、波动率、投资组合、风险对冲、违约概率、信用评级等等这些重要的概念,就是在这肥沃的土壤上结出的果实。 纵观我国历史,由西周至唐,历经银本位的宋元明,清之后近代至今,中华文明本身就是一段璀璨瑰丽的金融史,并曾在很长一段时间位于世界前列。在当今变幻莫测的国际局势中,金融更是一国重器,金融风险管理人才更是核心资源。特别是随着全球一体化的深入,金融风险管理愈发重要,也日趋复杂。 金融风险管理师 (FRM) 就是在这样的大背景下应运而生的国际专业资质认证考试。本丛书以FRM考试第一、二级考纲为中心,突出介绍实际工作所需的金融风险建模和管理知识,并且将MATLAB编程有机地结合到内容中。就形式而言,本丛书另一大特点是通过丰富多彩的图表和生动贴切的实例,深入浅出地将烦琐的金融概念和复杂的计算结果进行了可视化,能有效地帮助读者领会知识要点并提高编程水平。 贸易战、金融战、货币战这些非传统意义的战争,所到之处虽不见炮火硝烟,但遍野哀嚎不绝于耳。安得广厦千万间,风雨不动安如山。笔者希望这一套丛书,能为推广金融风险管理的基本知识尽一份微薄之力,为国内外从事该行业的中文读者提供一点助益。在这变化莫测的全球金融浪潮里,为一方平安保驾护航,为盛世永驻尽心尽力。 在这里,笔者衷心感谢清华大学出版社的栾大成老师,以及其他几位编辑老师对丛书的大力支持,感谢身边好友们的倾情协助和辛苦工作。感谢MathWorks中国Lynn Ye女士对丛书的大力支持。感谢MathWorks Book Program对丛书技术支持。最后,借清华大学校训和大家共勉—天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。 Nothing and no one can destroy the Chinese people. They are relentless survivors. They are the oldest civilized people on earth. Their civilization passes through phases but its basic characteristics remain the same. They yield, they bend to the wind, but they never break. —赛珍珠 (Pearl S. Buck)

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  • 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。


  • FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试,是金融从业者的高级权威认证,其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低,中国境内的持证者更是凤毛麟角。
    FRM考试采用全英文形式,本身对语言要求很高,另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富,对大多数考生来说,也是极大的挑战。其中,涉及到的各类经典金融风险模型资料更是全网难求。
    《MATLAB金融风险管理师FRM:一级》作者均为北美一线金融风险建模从业者,他们考察了大量现实状况,得出的结论是:无论你是仅仅需要通过FRM考试,还是为了满足实际的工作需求,你都需要具备一定的编程能力,能够由程序生成各种可视化的数据和流程。如此,才能对FRM考纲深入理解并融会贯通,进而熟练准确地运用到工作中。
    MATLAB是理工专业的必备工具,软件不难,但是融入到业务中则需要一定的思路和方法。从这个角度出发,《MATLAB金融风险管理师FRM:一级》不仅是FRM认证读者的必备资料,也是一本非常好的MATLAB实战类书籍。另外,数据可视化方面,《MATLAB金融风险管理师FRM:一级》也体现得淋漓尽致,几乎每一页都用精美数据表来诠释主题。
    本系列图书一共有7本(暂定),5本基于MATLAB编程的分册将先行出版,后续还有两本基于Python编程的分册。力争让读者在了解FRM金融风险理论知识的同时,精准切入考试重点和难点,并真正掌握用于满足实战的金融本领,在成为光荣的FRM持有者之余,更可以游刃有余地在实际金融场景中大显身手。

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  • 目录

    第1章 编程基础 1

    1.1 有关MATLAB 2

    1.2 矩阵 8

    1.3 基本数学运算 18

    1.4 判断和逻辑 23

    1.5 条件与循环 25

    1.6 函数 30

    第2章 数据可视化Ⅰ 36

    2.1 平面绘图 38

    2.2 线型和标记 39

    2.3 图像装饰 49

    2.4 图像布置 55

    2.5 其他二维绘图函数 59

    2.6 特殊坐标 66

    第3章 数据可视化Ⅱ 71

    3.1 三维绘图 73

    3.2 其他三维绘图命令 79

    3.3 交点和交线 82

    3.4 图像句柄 86

    3.5 统计数据绘图 94

    3.6 视点与视角 104

    第4章 价值与利率 110

    4.1 时间轴和折算 111

    4.2 现值和终值 118

    4.3 利率 122

    4.4 利率期限结构 129

    4.5 伦敦银行同业拆借利率 133

    4.6 利差、价差 136

    第5章 数学基础Ⅰ 139

    5.1 空间 140

    5.2 二维平面 141

    5.3 三维空间 151

    5.4 不等式图像 163

    5.5 数列 166

    5.6 线性插值 170

    第6章 数学基础Ⅱ 177

    6.1 收敛与发散 178

    6.2 微分 182

    6.3 积分 193

    6.4 泰勒展开 199

    6.5 凸性 209

    6.6 方向微分 213

    第7章 统计基础Ⅰ 225

    7.1 集合概率回顾 227

    7.2 排列组合 233

    7.3 统计描述 236

    7.4 正态分布 245

    7.5 分位点 253

    7.6 硬币和骰子试验 260

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