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基于Python的金融分析與風(fēng)險(xiǎn)管理(第2版)

基于Python的金融分析與風(fēng)險(xiǎn)管理(第2版)

定 價(jià):¥168.00

作 者: 斯文 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787115571854 出版時(shí)間: 2021-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 611 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  Python是一門開源的計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言,憑借其易學(xué)、靈活等特點(diǎn),得到了越來(lái)越多人的認(rèn)可和青睞。金融科技日新月異,金融行業(yè)的數(shù)字化、科技化和智慧化快速推進(jìn),Python在金融領(lǐng)域有著很好的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景。本書在上一版的基礎(chǔ)上進(jìn)行了內(nèi)容升級(jí),持續(xù)聚焦Python在金融分析與風(fēng)險(xiǎn)管理的應(yīng)用,第2版從原先的12章擴(kuò)充至15章,并依次劃分為基礎(chǔ)篇(共5章)、中階篇(共5章)以及高階篇(共5章),基礎(chǔ)篇結(jié)合金融場(chǎng)景演示了Python語(yǔ)言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融領(lǐng)域常用的第三方模塊的編程方法;中階篇通過(guò)Python編程結(jié)合金融實(shí)例,依次探討利率、匯率、債券、股票、互換合約、期貨合約等產(chǎn)品的定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度以及風(fēng)險(xiǎn)管控等內(nèi)容;高階篇?jiǎng)t融合Python與金融案例,探究了期權(quán)的定價(jià)、希臘字母、動(dòng)態(tài)對(duì)沖、隱含波動(dòng)率、交易策略及其他延伸知識(shí)點(diǎn),此外,高階篇還涉及投資組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值建模等具有較強(qiáng)技術(shù)性的內(nèi)容。本書旨在通過(guò)更豐富的金融產(chǎn)品、更廣泛的量化模型、更完備的金融示例、更高的軟件版本,為讀者提供更加便捷的Python金融實(shí)戰(zhàn)體驗(yàn)與解決方案。本書適合想要掌握Python應(yīng)用的金融學(xué)習(xí)者、金融從業(yè)者閱讀,也適合想要轉(zhuǎn)行到金融領(lǐng)域的程序員以及對(duì)Python在金融領(lǐng)域的實(shí)踐應(yīng)用感興趣的人士閱讀,并且不要求讀者具有Python編程基礎(chǔ)和金融基礎(chǔ)。

作者簡(jiǎn)介

  斯文,浙江湖州人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師(CPA)、特許金融分析師(CFA)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理師(FRM)。目前在一家交易所擔(dān)任風(fēng)險(xiǎn)管理部總經(jīng)理,擁有在中、外資銀行及證券公司、信托公司、金融控股集團(tuán)等機(jī)構(gòu)超過(guò)16年的金融與風(fēng)險(xiǎn)管理從業(yè)經(jīng)歷。斯文博士創(chuàng)辦了在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域具有影響力的期刊——《上財(cái)風(fēng)險(xiǎn)管理論壇》并擔(dān)任主編,創(chuàng)建了在金融領(lǐng)域擁有廣泛受眾的公眾平臺(tái)“風(fēng)控博士沙龍”并擔(dān)任負(fù)責(zé)人;在中國(guó)人民大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、華東政法大學(xué)等高校擔(dān)任金融碩士研究生合作導(dǎo)師或業(yè)界導(dǎo)師;公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇,出版了《基于Python的金融分析與風(fēng)險(xiǎn)管理》《Python?金融實(shí)戰(zhàn)案例精粹》等多部著作,用筆名“華爾街先生”創(chuàng)作了金融與風(fēng)險(xiǎn)管理的科普性文章百余篇。斯文博士依托互聯(lián)網(wǎng)并歷時(shí)3年多時(shí)間推出《期權(quán)、期貨及其他衍生產(chǎn)品(原書第9版)》視頻講解系列共計(jì)360講;為中國(guó)工商銀行、中國(guó)人民保險(xiǎn)集團(tuán)等金融機(jī)構(gòu)以及浙江大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、上海大學(xué)、華東政法大學(xué)、上海師范大學(xué)等高校講授Python在金融領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn);參與發(fā)起了“上財(cái)杯”風(fēng)險(xiǎn)管理與Python編程實(shí)戰(zhàn)大賽,致力于推廣Python在金融領(lǐng)域的運(yùn)用。

圖書目錄

第 1篇 基礎(chǔ)篇
第 1章 結(jié)合金融場(chǎng)景演示Python基本編程 2
1.1 關(guān)于Python的簡(jiǎn)要介紹 3
1.1.1 Python是什么 3
1.1.2 Python的比較優(yōu)勢(shì) 4
1.1.3 Python的版本迭代 4
1.1.4 Python的系統(tǒng)部署 5
1.1.5 Spyder及其操作界面 6
1.2 Python的變量賦值與數(shù)據(jù)類型 7
1.2.1 變量賦值 7
1.2.2 整型 8
1.2.3 浮點(diǎn)型 9
1.2.4 復(fù)數(shù) 9
1.2.5 字符串 10
1.3 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 12
1.3.1 元組 12
1.3.2 列表 13
1.3.3 集合 16
1.3.4 字典 17
1.4 Python的運(yùn)算符號(hào) 19
1.4.1 基本算術(shù)運(yùn)算符號(hào) 19
1.4.2 關(guān)系運(yùn)算符號(hào) 22
1.4.3 賦值運(yùn)算符號(hào) 23
1.4.4 成員運(yùn)算符號(hào) 24
1.5 Python的內(nèi)置函數(shù)與自定義函數(shù) 25
1.5.1 內(nèi)置函數(shù) 25
1.5.2 自定義函數(shù) 28
1.6 Python的句型 29
1.6.1 條件語(yǔ)句 30
1.6.2 循環(huán)語(yǔ)句 31
1.6.3 條件語(yǔ)句和循環(huán)語(yǔ)句結(jié)合 32
1.7 模塊的導(dǎo)入與math模塊 34
1.7.1 模塊導(dǎo)入的若干種方法 35
1.7.2 math模塊 35
1.8 本章小結(jié) 37
1.9 拓展閱讀 37
第 2章 結(jié)合金融場(chǎng)景演示NumPy模塊編程 38
2.1 從一個(gè)投資案例講起 38
2.2 N維數(shù)組 40
2.2.1 數(shù)組的結(jié)構(gòu) 40
2.2.2 一些特殊的數(shù)組 42
2.3 數(shù)組的相關(guān)功能 44
2.3.1 索引 44
2.3.2 切片 45
2.3.3 排序 45
2.3.4 合并 46
2.4 數(shù)組的相關(guān)運(yùn)算 47
2.4.1 數(shù)組內(nèi)的運(yùn)算 47
2.4.2 數(shù)組間的運(yùn)算 51
2.4.3 矩陣的處理 54
2.5 基于特定統(tǒng)計(jì)分布的隨機(jī)抽樣 56
2.5.1 主要的統(tǒng)計(jì)分布 56
2.5.2 主要函數(shù)及參數(shù) 60
2.5.3 隨機(jī)抽樣的示例 62
2.6 現(xiàn)金流模型 65
2.6.1 現(xiàn)金流終值 65
2.6.2 現(xiàn)金流現(xiàn)值 66
2.6.3 凈現(xiàn)值與內(nèi)含報(bào)酬率 68
2.6.4 住房按揭貸款的等額本息還款 70
2.7 本章小結(jié) 72
2.8 拓展閱讀 73
第3章 結(jié)合金融時(shí)間序列演示pandas模塊編程 74
3.1 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 74
3.1.1 序列 75
3.1.2 數(shù)據(jù)框 76
3.1.3 外部數(shù)據(jù)的直接導(dǎo)入 77
3.1.4 創(chuàng)建序列或數(shù)據(jù)框的時(shí)間數(shù)列 79
3.2 數(shù)據(jù)框的可視化 81
3.2.1 中文字體的顯示 81
3.2.2 數(shù)據(jù)框可視化的函數(shù)與參數(shù) 81
3.3 數(shù)據(jù)框內(nèi)部的操作 84
3.3.1 查看數(shù)據(jù)框的基本性質(zhì) 84
3.3.2 數(shù)據(jù)框的索引與截取 85
3.3.3 數(shù)據(jù)框的排序 87
3.3.4 數(shù)據(jù)框的更改 88
3.4 數(shù)據(jù)框之間的合并 92
3.4.1 創(chuàng)建兩個(gè)新數(shù)據(jù)框 93
3.4.2 concat函數(shù)的運(yùn)用 94
3.4.3 merge函數(shù)的運(yùn)用 95
3.4.4 join函數(shù)的運(yùn)用 95
3.5 數(shù)據(jù)框的主要統(tǒng)計(jì)函數(shù) 96
3.5.1 靜態(tài)統(tǒng)計(jì)函數(shù) 96
3.5.2 移動(dòng)窗口與動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)函數(shù) 100
3.6 本章小結(jié) 103
3.7 拓展閱讀 103
第4章 結(jié)合金融場(chǎng)景演示Matplotlib模塊編程 104
4.1 基本函數(shù) 104
4.2 曲線圖 108
4.2.1 單一曲線圖 108
4.2.2 多圖繪制 111
4.3 直方圖 113
4.3.1 單一樣本的直方圖 113
4.3.2 多個(gè)樣本的直方圖 115
4.4 條形圖 117
4.4.1 垂直條形圖 118
4.4.2 水平條形圖 119
4.4.3 綜合條形圖與折線圖的雙軸圖 120
4.5 散點(diǎn)圖 122
4.6 餅圖 124
4.7 雷達(dá)圖 125
4.8 K線圖 127
4.9 本章小結(jié) 130
4.10 拓展閱讀 130
第5章 結(jié)合金融場(chǎng)景演示SciPy等模塊編程 131
5.1 SciPy模塊 131
5.1.1 求積分 132
5.1.2 插值法 133
5.1.3 求解方程組 135
5.1.4 最優(yōu)化方法 137
5.1.5 統(tǒng)計(jì)功能 140
5.2 statsmodels模塊 146
5.3 波動(dòng)率模型與arch模塊 150
5.3.1 估計(jì)波動(dòng)率 150
5.3.2 ARCH模型 151
5.3.3 GARCH模型 152
5.3.4 arch模塊 152
5.4 datetime模塊 157
5.4.1 創(chuàng)建時(shí)間對(duì)象 157
5.4.2 訪問(wèn)時(shí)間對(duì)象的屬性 158
5.4.3 時(shí)間對(duì)象的運(yùn)算 159
5.5 本章小結(jié) 160
5.6 拓展閱讀 160
第 2篇 中階篇
第6章 運(yùn)用Python分析利率與匯率 162
6.1 人民幣利率體系 162
6.1.1 中央銀行利率 163
6.1.2 金融機(jī)構(gòu)利率 165
6.1.3 金融市場(chǎng)利率 166
6.2 人民幣匯率體系 169
6.2.1 人民幣匯率制度的演變 169
6.2.2 人民幣匯率相關(guān)產(chǎn)品 171
6.2.3 人民幣匯率指數(shù) 173
6.3 利率的度量 174
6.3.1 利率的相對(duì)性 175
6.3.2 利率的等價(jià)性 178
6.3.3 零息利率 180
6.4 遠(yuǎn)期利率與遠(yuǎn)期利率協(xié)議 181
6.4.1 遠(yuǎn)期利率的測(cè)算 181
6.4.2 遠(yuǎn)期利率協(xié)議的現(xiàn)金流與定價(jià) 183
6.5 匯率報(bào)價(jià)與套利 188
6.5.1 匯率報(bào)價(jià) 188
6.5.2 三角套利 190
6.6 遠(yuǎn)期匯率與遠(yuǎn)期外匯合約 193
6.6.1 遠(yuǎn)期匯率的測(cè)算 194
6.6.2 抵補(bǔ)套利 195
6.6.3 遠(yuǎn)期外匯合約的定價(jià) 199
6.7 本章小結(jié) 203
6.8 拓展閱讀 203
第7章 運(yùn)用Python分析債券 204
7.1 債券市場(chǎng)概覽 204
7.1.1 債券交易場(chǎng)所 205
7.1.2 債券品種 207
7.1.3 債券數(shù)據(jù)的服務(wù)機(jī)構(gòu) 210
7.2 債券定價(jià)與債券收益率 211
7.2.1 債券的核心要素 211
7.2.2 基于單一貼現(xiàn)率的債券定價(jià) 211
7.2.3 債券到期收益率 213
7.2.4 基于不同期限貼現(xiàn)率的債券定價(jià) 215
7.2.5 通過(guò)票息剝離法計(jì)算零息利率 216
7.2.6 運(yùn)用零息利率對(duì)債券定價(jià) 219
7.3 衡量債券利率風(fēng)險(xiǎn)的線性指標(biāo)——久期 220
7.3.1 麥考利久期 220
7.3.2 修正久期 225
7.3.3 美元久期 228
7.4 衡量債券利率風(fēng)險(xiǎn)的非線性指標(biāo)——凸性 229
7.4.1 凸性的表達(dá)式 230
7.4.2 凸性的作用 231
7.5 測(cè)度債券的信用風(fēng)險(xiǎn) 234
7.5.1 信用評(píng)級(jí) 234
7.5.2 違約概率與違約回收率 236
7.5.3 通過(guò)債券價(jià)格測(cè)度違約概率 237
7.6 本章小結(jié) 241
7.7 拓展閱讀 241
第8章 運(yùn)用Python分析股票 242
8.1 股票市場(chǎng)簡(jiǎn)介 243
8.1.1 多層次股票市場(chǎng) 243
8.1.2 主要的股票指數(shù) 245
8.2 股票內(nèi)在價(jià)值 249
8.2.1 股息貼現(xiàn)模型 249
8.2.2 零增長(zhǎng)模型 250
8.2.3 不變?cè)鲩L(zhǎng)模型 251
8.2.4 二階段增長(zhǎng)模型 252
8.2.5 三階段增長(zhǎng)模型 255
8.3 股票價(jià)格服從的隨機(jī)過(guò)程 259
8.3.1 馬爾可夫過(guò)程與有效市場(chǎng)假說(shuō) 260
8.3.2 維納過(guò)程與廣義維納過(guò)程 262
8.3.3 幾何布朗運(yùn)動(dòng) 263
8.4 構(gòu)建股票最優(yōu)投資組合 267
8.4.1 投資組合的主要變量 267
8.4.2 投資組合的可行集與有效前沿 272
8.4.3 資本市場(chǎng)線 276
8.5 資本資產(chǎn)定價(jià)模型 279
8.5.1 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn) 279
8.5.2 模型數(shù)學(xué)表達(dá)式及運(yùn)用 282
8.5.3 證券市場(chǎng)線 284
8.6 投資組合的績(jī)效評(píng)估 285
8.6.1 夏普比率 286
8.6.2 索提諾比率 289
8.6.3 特雷諾比率 290
8.6.4 卡瑪比率 293
8.6.5 信息比率 295
8.7 本章小結(jié) 298
8.8 拓展閱讀 298
第9章 運(yùn)用Python分析互換 299
9.1 互換市場(chǎng)的概況 299
9.1.1 利率互換市場(chǎng) 300
9.1.2 貨幣互換市場(chǎng) 302
9.1.3 信用違約互換市場(chǎng) 303
9.2 利率互換 305
9.2.1 利率互換的運(yùn)作機(jī)理 306
9.2.2 利率互換的期間現(xiàn)金流 307
9.2.3 利率互換的等價(jià)性 308
9.2.4 互換利率的計(jì)算 310
9.2.5 利率互換的定價(jià) 312
9.3 貨幣互換 315
9.3.1 貨幣互換的運(yùn)作機(jī)理 316
9.3.2 雙固定利率貨幣互換的期間現(xiàn)金流 317
9.3.3 固定對(duì)浮動(dòng)貨幣互換的期間現(xiàn)金流 319
9.3.4 雙浮動(dòng)利率貨幣互換的期間現(xiàn)金流 321
9.3.5 貨幣互換的等價(jià)性與定價(jià) 325
9.4 信用違約互換 331
9.4.1 信用違約互換的運(yùn)作機(jī)理 331
9.4.2 信用違約互換的期間現(xiàn)金流 332
9.4.3 累積違約概率、邊際違約概率與存活率 335
9.4.4 信用違約互換價(jià)差 337
9.5 本章小結(jié) 341
9.6 拓展閱讀 341
第 10章 運(yùn)用Python分析期貨 342
10.1 期貨市場(chǎng)概覽 342
10.1.1 期貨交易所及期貨合約品種 343
10.1.2 商品期貨合約的介紹 347
10.1.3 股指期貨合約的介紹 349
10.1.4 國(guó)債期貨合約的介紹 350
10.1.5 期貨交易的頭寸方向與動(dòng)機(jī) 352
10.2 期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的關(guān)系 353
10.2.1 導(dǎo)致期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格存在差異的因素 353
10.2.2 期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的關(guān)系式 355
10.2.3 期貨價(jià)格的收斂性 358
10.3 股指期貨的套期保值 360
10.3.1 套期保值的類型 361
10.3.2 追加保證金的風(fēng)險(xiǎn) 363
10.3.3 基差風(fēng)險(xiǎn) 366
10.3.4 交叉套期保值 368
10.3.5 滾動(dòng)套期保值與移倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn) 375
10.4 國(guó)債期貨的套期保值 380
10.4.1 計(jì)息天數(shù)規(guī)則 380
10.4.2 國(guó)債的報(bào)價(jià) 382
10.4.3 國(guó)債期貨最終價(jià)格 384
10.4.4 國(guó)債期貨的最廉價(jià)交割 386
10.4.5 基于久期的套期保值策略 389
10.5 本章小結(jié) 391
10.6 拓展閱讀 392
第3篇 高階篇
第 11章 運(yùn)用Python分析期權(quán)定價(jià) 394
11.1 A股期權(quán)市場(chǎng)簡(jiǎn)介 394
11.1.1 權(quán)證市場(chǎng) 395
11.1.2 股票期權(quán)合約 395
11.1.3 股指期權(quán)合約 398
11.2 期權(quán)類型與到期盈虧 400
11.2.1 期權(quán)的類型和要素 400
11.2.2 看漲期權(quán)的到期盈虧 400
11.2.3 看跌期權(quán)的到期盈虧 402
11.2.4 看跌-看漲平價(jià)關(guān)系式 404
11.3 歐式期權(quán)定價(jià)——布萊克-斯科爾斯-默頓模型 407
11.3.1 模型介紹 407
11.3.2 期權(quán)價(jià)格與基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系 409
11.3.3 期權(quán)價(jià)格與行權(quán)價(jià)格的關(guān)系 410
11.3.4 期權(quán)價(jià)格與波動(dòng)率的關(guān)系 411
11.3.5 期權(quán)價(jià)格與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率的關(guān)系 412
11.3.6 期權(quán)價(jià)格與期權(quán)期限的關(guān)系 413
11.3.7 內(nèi)在價(jià)值與時(shí)間價(jià)值 414
11.4 歐式期權(quán)定價(jià)——二叉樹模型 415
11.4.1 一步二叉樹模型 416
11.4.2 兩步二叉樹模型 420
11.4.3 N步二叉樹模型 423
11.5 美式期權(quán)定價(jià) 430
11.5.1 定價(jià)的基本思路 430
11.5.2 推廣的數(shù)學(xué)表達(dá)式 432
11.5.3 運(yùn)用矩陣運(yùn)算 433
11.5.4 美式期權(quán)與歐式期權(quán)的關(guān)系 436
11.6 本章小結(jié) 440
11.7 拓展閱讀 441
第 12章 運(yùn)用Python測(cè)度期權(quán)希臘字母與隱含波動(dòng)率 442
12.1 期權(quán)的Delta 443
12.1.1 歐式期權(quán)的Delta 443
12.1.2 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格、期權(quán)期限與期權(quán)Delta的關(guān)系 446
12.1.3 基于Delta的對(duì)沖 449
12.1.4 美式期權(quán)的Delta 451
12.2 期權(quán)的Gamma 454
12.2.1 歐式期權(quán)的Gamma 454
12.2.2 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格、期權(quán)期限與期權(quán)Gamma的關(guān)系 456
12.2.3 美式期權(quán)的Gamma 458
12.3 期權(quán)的Theta 461
12.3.1 歐式期權(quán)的Theta 461
12.3.2 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格、期權(quán)期限與期權(quán)Theta的關(guān)系 463
12.3.3 美式期權(quán)的Theta 465
12.4 期權(quán)的Vega 468
12.4.1 歐式期權(quán)的Vega 468
12.4.2 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格、期權(quán)期限與期權(quán)Vega的關(guān)系 469
12.4.3 美式期權(quán)的Vega 471
12.5 期權(quán)的Rho 474
12.5.1 歐式期權(quán)的Rho 474
12.5.2 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格、期權(quán)期限與期權(quán)Rho的關(guān)系 475
12.5.3 美式期權(quán)的Rho 477
12.6 期權(quán)的隱含波動(dòng)率 480
12.6.1 計(jì)算隱含波動(dòng)率的牛頓迭代法 480
12.6.2 計(jì)算隱含波動(dòng)率的二分查找法 482
12.6.3 波動(dòng)率微笑 485
12.6.4 波動(dòng)率斜偏 487
12.7 本章小結(jié) 489
12.8 拓展閱讀 490
第 13章 運(yùn)用Python構(gòu)建期權(quán)交易策略 491
13.1 合成保本票據(jù)的策略 491
13.1.1 抽象金融市場(chǎng)的策略運(yùn)用 492
13.1.2 現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)的策略運(yùn)用 493
13.2 單一期權(quán)與單一基礎(chǔ)資產(chǎn)的策略 496
13.2.1 買入備兌看漲期權(quán) 497
13.2.2 賣出備兌看漲期權(quán) 499
13.2.3 買入保護(hù)看跌期權(quán) 501
13.2.4 賣出保護(hù)看跌期權(quán) 502
13.2.5 策略的期間收益 504
13.3 價(jià)差交易策略 506
13.3.1 牛市價(jià)差策略 507
13.3.2 熊市價(jià)差策略 511
13.3.3 盒式價(jià)差策略 514
13.3.4 蝶式價(jià)差策略 517
13.3.5 日歷價(jià)差策略 521
13.4 組合策略 526
13.4.1 跨式組合策略 526
13.4.2 序列組合策略與帶式組合策略 529
13.4.3 寬跨式組合策略 531
13.5 本章小結(jié) 539
13.6 拓展閱讀 539
第 14章 運(yùn)用Python分析期權(quán)延伸性應(yīng)用 540
14.1 測(cè)度企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)——默頓模型 540
14.1.1 模型的引出 541
14.1.2 模型的相關(guān)細(xì)節(jié) 541
14.1.3 測(cè)度首只違約債券——超日債的違約概率 543
14.2 可轉(zhuǎn)換債券 545
14.2.1 可轉(zhuǎn)換債券的概況 546
14.2.2 可轉(zhuǎn)換債券的定價(jià) 549
14.3 期貨期權(quán) 554
14.3.1 期貨期權(quán)的概況 554
14.3.2 歐式期貨期權(quán)的定價(jià)——布萊克模型 556
14.3.3 美式期貨期權(quán)的定價(jià)——二叉樹模型 559
14.4 利率期權(quán) 563
14.4.1 利率期權(quán)簡(jiǎn)介 563
14.4.2 利率上限期權(quán) 564
14.4.3 利率下限期權(quán)與利率雙限期權(quán) 568
14.4.4 利率互換期權(quán) 571
14.5 本章小結(jié) 576
14.6 拓展閱讀 577
第 15章 運(yùn)用Python測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 578
15.1 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值概述 578
15.1.1 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的定義 579
15.1.2 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的可視化 580
15.1.3 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的優(yōu)勢(shì)與局限 581
15.2 方差-協(xié)方差法 582
15.2.1 方差-協(xié)方差法的細(xì)節(jié) 582
15.2.2 方差-協(xié)方差法的應(yīng)用 583
15.3 歷史模擬法 586
15.3.1 歷史模擬法的細(xì)節(jié) 586
15.3.2 歷史模擬法的運(yùn)用 588
15.4 蒙特卡羅模擬法 590
15.4.1 蒙特卡羅模擬法的細(xì)節(jié) 590
15.4.2 蒙特卡羅模擬法的運(yùn)用 591
15.5 回溯檢驗(yàn)、壓力測(cè)試與壓力風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 595
15.5.1 回溯檢驗(yàn) 595
15.5.2 壓力測(cè)試 598
15.5.3 壓力風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 600
15.5.4 比較不同方法測(cè)量的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 602
15.6 信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 603
15.6.1 違約相關(guān)性 603
15.6.2 違約時(shí)間的高斯copula模型 604
15.6.3 基于因子的相關(guān)性結(jié)構(gòu) 605
15.6.4 測(cè)度信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 606
15.7 本章小結(jié) 610
15.8 拓展閱讀 611

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