金融數據分析技術(基於Excel和Matlab)

金融數據分析技術(基於Excel和Matlab)

金融數據分析技術(基於Excel和Matlab)是2016年6月1日由清華大學出版社出版的圖書,作者是元如林、李廣明、關莉莉、羅 遠。

內容介紹

本書主要針對金融領域中的問題,介紹如何通過建立數學模型,並運用Matlab、Excel等軟體工具進行計算的金融數據分析技術,通過金融行業的實際案例,全面介紹數據整理、模型建立、參數確定、計算處理、結果分析的完整過程,並給出詳細的上機實驗指導,幫助讀者親身體驗,以便讀者更好地掌握數據分析技術。本書的主要內容包括金融資料庫的基本概念,國內外常用金融資料庫、Matlab和Excel等金融數據分析軟體工具的使用、金融時間序列分析、金融風險價值計算、資產組合計算、金融衍生品定價計算、固定收益證券計算、信用評分與行為評分等。

目錄

第1章 金融資料庫 1

1.1 金融資料庫的概念 1

1.1.1 金融資料庫的定義 1

1.1.2 金融資料庫的起源 1

1.1.3 金融資料庫的作用 2

1.1.4 金融資料庫的分類 4

1.1.5 金融資料庫的選擇標準 4

1.2 國內外常用金融資料庫簡介 5

1.2.1 國外金融資料庫的概況 5

1.2.2 國內金融資料庫概況 8

1.2.3 選擇合適的金融資料庫 12

1.2.4 免費數據資源的獲取渠道 12

1.3 銳思數據(RESSET/DB)使用簡介 13

1.3.1 RESSET/DB的訪問途徑 13

1.3.2 用戶類別以及相應的許可權 15

1.3.3 數據查詢與下載 15

1.4 實驗一:金融數據下載實驗 27

1.4.1 實驗目的 27

1.4.2 實驗原理 28

1.4.3 實驗內容 28

1.4.4 實驗步驟 28

1.4.5 實驗報告要求 29

本章小結 30

思考討論題 31

第2章 數據分析軟體工具 32

2.1 金融數據分析軟體工具簡介 32

2.1.1 國外主要金融數據分析

軟體簡介 32

2.1.2 國產金融數據分析軟體介紹 35

2.1.3 金融數據分析軟體的選擇 36

2.2 Matlab及其金融工具箱 37

2.2.1 Matlab簡介 37

2.2.2 Matlab金融工具箱簡介 39

2.2.3 Matlab在金融領域的套用 39

2.3 Matlab的基礎知識 40

2.3.1 Matlab的系統開發環境 40

2.3.2 矩陣及其運算 42

2.3.3 數組及其運算 49

2.3.4 Matlab中的常用數學函式 51

2.3.5 圖形繪製 55

2.3.6 編寫M腳本檔案 68

2.3.7 自定義函式 73

2.4 實驗二:金融數據分析軟體

使用實驗 74

2.4.1 實驗目的 74

2.4.2 實驗原理 74

2.4.3 實驗內容 75

2.4.4 實驗步驟 75

2.4.5 實驗報告要求 75

本章小結 75

思考討論題 76

第3章 金融時間序列分析 77

3.1 金融時間序列 78

3.1.1 金融時間序列的概念 78

3.1.2 金融時間序列的構成因素 80

3.1.3 金融時間序列分析 80

3.1.4 金融時間序列的建立 81

3.2 確定性時間序列分析 82

3.2.1 長期趨勢Tt 82

3.2.2 循環變動Ct 82

3.2.3 季節變動St 85

3.2.4 確定性時間序列分析小結 87

3.3 隨機性時間序列分析 88

3.3.1 平穩時間序列 88

3.3.2 自回歸移動平均模型 89

3.3.3 模型識別與參數估計 89

3.3.4 金融時間序列的預測 92

3.3.5 模型的檢驗 93

3.3.6 Matlab的時間序列工具箱 94

3.4 廣義自回歸條件異方差模型 107

3.4.1 廣義自回歸條件異

方差模型 107

3.4.2 GARCH工具箱 108

3.5實驗三:金融時間序列分析實驗 118

3.5.1 實驗目的 118

3.5.2 實驗原理 118

3.5.3 實驗內容 118

3.5.4 實驗步驟 119

3.5.5 實驗報告要求 119

本章小結 119

思考討論題 120

第4章 金融風險價值的計算 121

4.1 金融風險價值VaR模型 121

4.1.1 金融市場風險概述 122

4.1.2 金融市場風險的

度量與管理 122

4.1.3 VaR模型 123

4.1.4 風險價值VaR的計算方法 125

4.1.5 模型的評價方法 130

4.2 使用Excel計算風險價值VaR的

案例 130

4.2.1 在Excel中用參數法的

直接法計算風險價值VaR 131

4.2.2 在Excel中用參數法的移動

平均法計算風險價值(VaR) 134

4.3 使用Matlab軟體計算

風險價值(VaR)的案例 135

4.3.1 數據描述 135

4.3.2 採用的模型和方法 135

4.3.3 計算結果 140

4.3.4 模型評價和比較 156

4.3.5主要結論 161

4.4 實驗四:金融市場風險的

VaR計算實驗 162

4.4.1 實驗目的 162

4.4.2 實驗原理 162

4.4.3 實驗內容 162

4.4.4 實驗步驟 163

4.4.5 實驗報告要求 164

本章小結 164

思考討論題 165

第5章 資產組合的計算 166

5.1 資產組合基本原理 166

5.1.1 收益序列與價格序列間的

轉換 167

5.1.2 協方差矩陣與相關係數

矩陣間的轉換 169

5.1.3 資產組合收益率與方差 174

5.2 資產組合的有效前沿 176

5.2.1 兩種風險資產組合收益

期望與方差 176

5.2.2 均值方差的有效前沿 177

5.2.3 帶約束條件的資產組合的

有效前沿 178

5.3 用Excel進行資產組合計算的

案例 180

5.4 用Matlab進行資產組合計算的

案例 194

5.4.1 投資組合常用函式 194

5.4.2 投資組合的有效前沿 203

5.4.3 投資組合的最優資產分配 206

5.5 實驗五:投資組合分析計算實驗 210

5.5.1 實驗目的 210

5.5.2 實驗原理 210

5.5.3 實驗內容 211

5.5.4 實驗步驟 212

5.5.5 實驗報告要求 212

本章小結 212

思考討論題 213

第6章 金融衍生品的計算 214

6.1 金融衍生品 214

6.1.1 金融衍生品的基本概念 214

6.1.2 金融衍生品的種類 215

6.1.3 金融衍生品的功能 216

6.1.4 金融衍生品的風險管理 217

6.1.5 我國金融衍生品市場的

發展現狀 219

6.2 期權 220

6.2.1 期權的概念 220

6.2.2 期權的分類 221

6.2.3 股票期權的利潤函式 221

6.3 Black-Scholes期權定價模型 227

6.3.1 Black-Scholes方程 227

6.3.2 歐式期權價格函式 229

6.3.3 期貨期權定價 231

6.3.4 隱含波動率 232

6.4 Black-Scholes期權價格的

敏感性分析 233

6.5 期權定價的二叉樹法 237

6.5.1 二叉樹期權定價模型 237

6.5.2 二叉樹定價函式 239

6.6 投資組合套期保值策略 241

6.6.1 套期保值的基本原理 242

6.6.2 利用保護性看跌期權策略

進行套期保值 242

6.6.3 利用期權敏感性參數

進行套期保值 246

6.7 實驗六:金融衍生品定價

計算實驗 248

6.7.1 實驗目的 248

6.7.2 實驗原理 248

6.7.3 實驗內容 248

6.7.4 實驗步驟 249

6.7.5 實驗報告要求 249

本章小結 249

思考討論題 250

第7章 固定收益證券計算 251

7.1 固定收益證券的基本概念 251

7.1.1 固定收益證券 251

7.1.2 美國固定收益證券的種類 253

7.1.3 固定收益證券的定價 254

7.1.4 固定收益證券的

久期與凸性 258

7.1.5 利率的期限結構 259

7.2 用Excel進行固定收益證

券分析案例 261

7.3 用Matlab進行固定收益證券計算 266

7.3.1 現值和終值的計算 266

7.3.2 計算內部收益率 269

7.3.3 固定收益證券產品的定價 270

7.3.4 固定收益證券的

久期與凸性 273

7.3.5 利率的期限結構 274

7.4 實驗七:固定收益證券計算實驗 276

7.4.1 實驗目的 276

7.4.2 實驗原理 277

7.4.3 實驗內容 277

7.4.4 實驗步驟 278

7.4.5 實驗報告要求 279

本章小結 279

思考討論題 279

第8章 信用評分與行為評分 280

8.1 信用評分與行為評分的基本概念 280

8.1.1 信用卡與信用卡管理 280

8.1.2 社會徵信體系 281

8.1.3 信用評分與行為評分 283

8.2 建立信用評分卡的統計學方法 283

8.2.1 信用評分的統計學

方法簡介 283

8.2.2 判別分析 284

8.2.3 回歸分析 291

8.2.4 分類樹法 295

8.2.5 最鄰近法 301

8.3 信用評分的非統計學方法 303

8.3.1 線性規劃 304

8.3.2 非線性規劃--整數規劃 308

8.3.3 人工神經網路 309

8.3.4 遺傳算法 313

8.4 行為評分模型及其套用 318

8.4.1 行為評分簡介 318

8.4.2 馬爾可夫鏈方法 318

8.4.3 貝葉斯-馬爾可夫鏈方法 324

8.5 案例 328

8.6 實驗八:個人信用綜合評分實驗 337

8.6.1 實驗目的 337

8.6.2 實驗原理 337

8.6.3 實驗內容 347

8.6.4 實驗指導 349

8.6.5 實驗報告要求 353

本章小結 353

思考討論題 354

參考文獻 355

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