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《量化金融R语言初级教程》

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online_admin aixure 发表于 2023-1-21 15:26:48 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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内容简介[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的强大工具。
量化金融R语言初级教程 通过9章的内容向读者详细介绍使用R语言实现量化金融的一些基础知识和方法，内容包括时间序列分析、投资组合优化、资产定价模型、固定收益证券、估计利率期限结构、衍生品定价、信用风险管理、极值理论和金融网络等。
量化金融R语言初级教程 的目标读者是那些希望通过R语言来解决量化金融问题的读者，如果读者具备一定的金融知识，将会对量化金融R语言初级教程 的阅读有较大的帮助。通过阅读量化金融R语言初级教程 ，读者将学习到有关R语言的诸多核心内容，并了解R语言在量化金融方面的各类应用。 [1]

图书目录[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
第 1章　时间序列分析 1
1.1　使用时间序列数据　1
1.2　对英国房屋价格建模并预测　5
1.2.1　模型识别和估计　6
1.2.2　模型诊断检查　7
1.2.3　预测　9
1.3　协整　9
1.4　波动率建模　13
1.4.1　风险管理的波动率预测　14
1.4.2　检验ARCH效应　14
1.4.3　GARCH模型设定　16
1.4.4　GARCH模型估计　16
1.4.5　回测风险模型　17
1.4.6　预测　20
1.5　小结　21
第 2章　投资组合优化　22
2.1　均方差模型　24
2.2　解的概念　25
2.3　使用真实数据　27
2.4　切线组合和资本市场线　35
2.5　协方差矩阵中的噪声　36
2.6　如果方差不够用　37
2.7　小结　37
第3章　资产定价模型　39
3.1　资本资产定价模型　39
3.2　套利定价理论　41
3.3　贝塔估计　42
3.3.1　数据选择　43
3.3.2　简单贝塔估计　46
3.3.3　基于线性回归估计贝塔　46
3.4　模型检验　50
3.4.1　数据收集　50
3.4.2　对SCL建模　53
3.4.3　检验个体方差的解释能力　55
3.5　小结　57
第4章　固定收益证券　58
4.1　度量固定收益证券的市场风险　58
4.2　固定收益投资组合的免疫　62
4.2.1　净值免疫　62
4.2.2　目标日期免疫　63
4.2.3　定制　63
4.3　可转换债券的定价　63
4.4　小结　67
第5章　估计利率期限结构　68
5.1　利率期限结构与相关函数　68
5.2　估计问题　69
5.3　基于线性回归的期限结构估计　70
5.4　三次样条回归　71
5.5　R函数应用　74
5.6　小结　77
第6章　衍生品定价　78
6.1　Black-Scholes模型　78
6.2　Cox-Ross-Rubinstein模型　81
6.3　两种模型之间的联系　84
6.4　希腊字母　86
6.5　隐含波动率　90
6.6　小结　91
第7章　信用风险管理　93
7.1　信用违约模型　94
7.1.1　结构模型　94
7.1.2　强度模型　100
7.2　相关违约——投资组合方法　102
7.3　迁移矩阵　104
7.4　使用R的信用评分入门　105
7.5　小结　106
第8章　极值理论　107
8.1　理论概览　108
8.2　应用——保险理赔的建模　109
8.2.1　探索性数据分析　110
8.2.2　理赔的尾部行为　111
8.2.3　阈值的决定　113
8.2.4　对尾部拟合GPD分布　114
8.2.5　使用拟合的GPD模型估计分位数　116
8.2.6　使用拟合的GPD模型计算预期损失　117
8.3　小结　118
第9章　金融网络　120
9.1　金融网络的表示、模拟和可视化　120
9.2　网络结构的分析和拓扑改变的检查　125
9.3　对系统风险的贡献——系统重要性金融机构的识别　131
9.4　小结　133
参考文献　135

量化 量化金融 金融 r语言 语言
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