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Python金融風險管理FRM:基礎篇(簡體書)
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Python金融風險管理FRM:基礎篇(簡體書)

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作者簡介
名人/編輯推薦
目次

商品簡介

金融風險管理已經成為各個金融機構必備的職能部門。特別是隨著全球金融一體化不斷地深入發展,金融風險管理越發重要,也日趨複雜。金融風險管理師(FRM)就是在這個大背景下推出的認證考試,FRM現在已經是金融風險管理領域頂級權威的國際認證考試。本叢書以FRM考試第一、二級考綱內容為中心,並且突出介紹實際工作所需的金融建模風險管理知識。本叢書將金融風險建模知識和Python編程有機地結合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化,幫助讀者理解金融風險建模核心知識,提高數學和編程水平。
本書是本系列圖書的第6本,共分12章。本書的第1章和第2章主要介紹Python基礎編程內容,比如數據類型、運算符、條件循環語句、讀寫操作、函數等。第3章和第4章主要介紹NumPy和Scipy等常見的數學工具包的典型應用。第5章和第6章討論采用Pandas進行數據分析。在前6章內容的基礎上,第7章介紹常見的可視化方案。然後結合Python編程,第8章和第9章介紹金融建模中常用的概率和統計知識。第10章和第11章討論金融建模中各種常見的初等和高等數學內容,這些內容是後續金融產品定價和風險分析的數學基礎。第12章主要研究固定收益定價和分析等內容。
本書適合所有金融從業者閱讀,特別適合金融編程零基礎讀者參考學習。本書適合FRM考生備考參考學習,可以幫助FRM持證者實踐金融建模。另外,本書也是鞏固金融知識、應對金融筆試和面試的利器。

作者簡介

姜偉生 博士,FRM,現就職於MSCI,負責為美國對衝基金客戶提供金融分析產品RiskMetrics RiskManager的咨詢和技術支持服務。MATLAB建模實踐超過10年。跨領域著作豐富,在語言教育、新能源汽車等領域出版中英文圖書超過15種。

塗升 博士,FRM,現就職於CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation,加拿大抵押貸款和住房管理公司,加拿大第一大皇家企業),從事金融模型審查與風險管理工作。曾就職於加拿大豐業銀行,從事IFRS9信用風險模型建模,執行監管要求的壓力測試等工作。MATLAB使用時間超過10年。

梁健斌 博士,現就職於McMaster Automotive Resource Center,多語言使用時間超過10年。曾參與過CRC Taylor & Francis圖書作品出版工作,在英文學術期刊發表論文多篇。為叢書Python系列數據可視化提供大量支持。

安然 博士,現就職於道明金融集團,從事交易對手風險模型建模,在金融模型的設計與開發以及金融風險的量化分析等領域具有豐富的經驗。曾在密歇根大學、McMaster大學、Sunnybrook健康科學中心從事飛秒激光以及聚焦超聲波的科研工作。

蘆葦 博士,碩士為金融數學方向,現就職於加拿大五大銀行之一的豐業銀行(Scotiabank),從事金融衍生品定價建模和風險管理工作。編程建模時間超過10年。曾在密歇根州立大學、多倫多大學,從事中尺度氣候模型以及碳通量反演的科研工作。


名人/編輯推薦

FRM是金融風險建模與管理的國際專業考試,是金融從業者的高級權威認證,其市場接受度和認可度非同一般。目前該考試的通過率較低,中國境內的持證者更是鳳毛麟角。

FRM考試采用全英文形式,本身對語言要求很高,另外考試大綱涵蓋範圍之廣泛、內容之豐富,對大多數考生來說,也是極大的挑戰。其中,涉及到的各類經典金融風險模型資料更是全網難求。

《Python金融風險管理FRM(基礎篇)》作者均為北美一線金融風險建模從業者,他們考察了大量現實狀況,得出的結論是:無論你是僅僅需要通過FRM考試,還是為了滿足實際的工作需求,你都需要具備一定的編程能力,能夠由程序生成各種可視化的數據和流程。如此,才能對FRM考綱深入理解並融會貫通,進而熟練準確地運用到工作中。

Python是理工專業的必備工具,軟件不難,但是融入到業務中則需要一定的思路和方法。從這個角度出發,《Python金融風險管理FRM(基礎篇)》不僅是FRM認證讀者的必備資料,也是一本非常好的Python實戰類書籍。另外,數據可視化方面,《Python金融風險管理FRM(基礎篇)》也體現得淋漓盡致,幾乎每一頁都用精美數據表來詮釋主題。

本系列圖書一共有7本,5本基於MATLAB編程的分冊將先行出版,還有兩本基於Python編程的分冊。力爭讓讀者在了解FRM金融風險理論知識的同時,精準切入考試重點和難點,並真正掌握用於滿足實戰的金融本領,在成為光榮的FRM持有者之余,更可以遊刃有余地在實際金融場景中大顯身手。


人以“血”為“氣之母”。金融之於一個國家,猶如血液之於人的身體。風險管理作為金融行業必不可少的職能部門之一,時時刻刻都在管理金融“血液”的流動,監控“血液”的各項指標,預防各類“血液”問題的發生。


現代金融風險管理是由西方世界在二戰以後系統性地提出、研究和發展起來的。一開始,還只是簡單地使用保險產品來規避個人或企業由於意外事故而遭受的損失。到了20 世紀50 年代,此類保險產品不僅難以面面俱到而且費用昂貴,風險管理開始以其他的形式出現。例如,利用金融衍生品來管理風險,在70 年代開始嶄露頭角,至80 年代已經風靡,再到90 年代,金融機構開始開發內部的風險管理模型,全球性的風險監管陸續介入並扮演著管理者的角色。如今,風險管理在不斷完善的過程中,已經成為各個金融機構的必備職能部門,在有效地分析、理解和管理風險的同時,也創造了大量的就業崗位。


金融風險管理的進化還與量化金融的發展息息相關。量化金融最大的特點就是利用模型來解釋金融活動和現象,並對未來進行合理的預測。1827年,當英國植物學家羅伯特.布朗 (Robert Brown) 盯著水中做無規則運動的花粉顆粒時,他不會想到36年後的1863年,法國人朱爾斯.雷諾特 (Jules Regnault) 根據自己多年做股票經紀人的經驗,首次提出股票價格也服從類似的運動。到了1990年,法國數學家路易斯.巴切裡爾 (Louis Bachelier) 發表了博士論文《投機理論》“The theory of speculation”。從此,“布朗運動”被正式引入和應用到了金融領域,樹立了量化金融史上的首座裡程碑。


而同樣歷史性的時刻,直到1973年和1974年才再次出現。美國經濟學家費希爾.布萊克 (Fischer Black)、美加經濟學家邁倫.斯科爾斯 (Myron Scholes) 和美國經濟學家羅伯特.默頓 (Robert Merton) 分別於這兩年提出並建立了Black-Scholes-Merton模型。該模型不僅實現了對期權產品的定價,其思想和方法還被拓展應用到其他的各類金融產品和領域中,影響極其深遠。除了對隨機過程的應用,量化金融更是將各類統計模型、時間序列模型、數值計算技術等五花八門的神兵利器都招至麾下,大顯其威。而這些廣泛應用的模型、工具和方法,無疑都為金融風險管理提供了巨大的養分和能量,也成為了金融風險管理的重要手段。例如,損益分布、風險價值VaR 、波動率、投資組合、風險對衝、違約概率、信用評級等重要的概念,就是在這肥沃的土壤上結出的果實。


縱觀我國歷史,由西周至唐,歷經銀本位的宋元明,清之後近代至今,中華文明本身就是一段璀璨瑰麗的金融史,並曾在很長一段時間位於世界前列。在當今變幻莫測的國際局勢中,金融更是一國之重器,金融風險管理人才更是核心資源。特別是隨著全球一體化的深入,金融風險管理越發重要,也日趨複雜。

金融風險管理師就是在這樣的大背景下應運而生的國際專業資質認證。本叢書以FRM考試第一、二級考綱為中心,突出介紹在實際工作中所必需的金融風險建模和管理知識,並且將MATLAB 編程有機地結合到內容中。就形式而言,本叢書另一大特點是通過豐富多彩的圖表和生動貼切的實例,深入淺出地將煩瑣的金融概念和複雜的計算結果進行了可視化,能有效地幫助讀者領會金融風險建模知識要點並提高編程水平。

貿易戰、金融戰、貨幣戰這些非傳統意義的戰爭,雖不見炮火硝煙,但所到之處哀鴻遍野。安得廣廈千萬間,風雨不動安如山。筆者希望本套叢書,能為推廣金融風險管理的知識盡一份微薄之力,為國內從事該行業的讀者提供一點助益。在當今變化莫測的全球金融浪潮裡,為一方平安保駕護航,為盛世永駐盡心盡力。

在這裡,筆者衷心感謝清華大學出版社的欒大成老師,以及其他幾位編輯老師對本叢書的大力支持,感謝身邊好友們的傾情協助和辛苦工作。感謝MathWorks 中國Lynn Ye 女士對本叢書的大力支持。感謝MathWorks Book Program 對本叢書的技術支持。最後,借清華大學校訓和大家共勉—天行健,

君子以自強不息;地勢坤,君子以厚德載物。


目次

第1章 編 程初階
1.1 PVthon介紹
1.2 spyder介紹
1.3 變量和數值類型
1.4 數據序列介紹
1.5 列表
1.6 元組、集合和字典
第2章 編程基礎Ⅱ
2.1 字符串
2.2 運算符
2.3 關鍵字和變量復制
2.4 條件和循環語句
2.5 迭代器和生成器
2.6 文件讀寫操作
2.7 函數
2.8 異常和錯誤
第3章 使用NumPy
3.1 NumPy簡介
3.2 基本類型的矩陣創建
3.3 其他矩陣創建函數
3.4 索引和遍歷
3.5 矩陣變形
第4章 數學工具包
4.1 矩陣元素統計計算
4.2 圓整
4.3 矩陣基本運算
4.4 線性代數計算
4.5 矩陣分解
4.6 一元函數符號表達式
4.7 多元函數符號表達式
4.8 符號函數矩陣
第5章 Pandas與數據分析Ⅰ
5.1 Pandas的安裝和導入
5.2 序列及其創建
5.3 序列的數據選取
5.4 數據幀及其創建
5.5 數據幀的數據選擇
5.6 序列和數據幀的基本運算
5.7 設定索引,重新索引與重建索引
第6章 Pandas與數據分析Ⅱ
6.1 數據的可視化
6.2 Pandas文件寫出和讀入
6.3 數據幀的合並
6.4 數據幀的列連接
6.5 數據幀的拼接
6.6 數據幀的分組分析
6.7 數據透視表
第7章 數據可視化
7.1 Matplotlib繪圖庫
7.2 繪製二維線圖
7.3 子圖繪製
7.4 繪製參考線
7.5 添加數學公式
7.6 常見二維圖像
7.7 常見三維圖像
7.8 統計數據可視化
7.9 交互式繪圖簡介
第8章 概率與統計Ⅰ
8.1 概率與隨機事件
8.2 貝葉斯定理
8.3 隨機變量
8.4 離散型隨機變量的概率分布
8.5 連續型隨機變量的概率分布
8.6 正態分布和對數正態分布
第9章 概率與統計Ⅱ
9.1 隨機變量的數字特徵
9.2 總體和樣本
9.3 抽樣分布
9.4 大數定律及中心極限定理
9.5 參數估計
9.6 假設檢驗
9.7 置信區間、p值與假設檢驗
第10章 金融計算Ⅰ
10.1 利率
10.2 簡單收益率
10.3 對數收益率
10.4 多項式函數
10.5 插值
10.6 數列
10.7 求根
10.8 分段函數
10.9 二次曲線
10.10 平面
10.11 二次曲面
第11章 金融計算Ⅱ
11.1 多元函數
11.2 極限
11.3 導數
11.4 偏導數
11.5 鏈式法則
11.6 泰勒展開
11.7 數值微分
11.8 優化
11.9 多目標優化
第12章 固定收益分析
12.1 時間價值
12.2 債券介紹
12.3 到期收益率
12.4 久期
12.5 關鍵利率久期
12.6 凸率
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