[数据分析] 金融计算与建模:理论、算法与SAS程序PDF下载

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发表于 2017-12-8 11:23:31 | 显示全部楼层 |阅读模式

简介

  1-9章为金融学基础指标计算模块;10-12章为股票定价模块;13-18章为风险度量模块;19-23章为固定收益定价模块。每一模块的内容一般由三部分组成:金融理论与模型、算法实现及计算程序。其中,算法实现与计算程序全部以中国金融市场的实际问题为应用背景而设计。本书不仅展现了应用SAS软件的技术,同时也会使读者对相关的金融专题有一个彻底的了解,以使读者的知识水平在金融理论、实务和统计模型的基础上,更深入到如何实现和应用。
  本书以解决金融研究和实际问题为出发点,并不仅仅以教学为目的,给出的许多算法和实现程序具有很高的应用和参考价值;每章的计算程序精心设计,思路清晰,许多语句都加上了注释,为阅读和理解本书内容提供了可靠的保证。本书为读者在今后学习和实际工作提供了大量的可参考程序,并可以作为有关SAS编程技术和金融计算的工具书使用。
  本书适合多层次人员阅读,如金融、数学和统计学等专业的本科生、研究生及有关部门的专业人员。
QQ截图20171208112217.png

作者简介
  朱世武,数量经济专业博士、金融工程专业博士后。清华大学经济管理学院金融系副教授,金融量化分析与计算专业委员会副秘书长,中国金融学会金融工程专业委员会委员。研究领域为固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。讲授过的课程有金融数据库、金融统计学、实证金融学、SAS编程技术,以及数据、模型与决策。主持或参与16项科研项目。在国内外学术期刊上发表论文40余篇。著有《SAS编程序技术与金融数据处理》、《基于SAS的金融计算》。


目录
第1章 本书金融数据介绍
1.1 创建SAS逻辑库ResDat
1.2 股票类样本数据
1.3 固定收益类样本数据
习题
第2章 股票收益计算
2.1 收益定义与加总
2.1.1 收益定义
2.1.2 收益加总
2.2 单个股票收益计算
2.2.1 创建单期收益计算环境
2.2.2 年收益计算
2.2.3 季收益计算
2.2.4 月收益计算
2.2.5 周收益计算
2.2.6 曰收益计算
2.2.7 绘制收益图
2.2.8 多期平均收益率计算
2.3 多股票收益计算
2.3.1 由最新股票信息数据集创建宏文本
2.3.2 由个股数据集目录文件创建宏文本
2.3.3 多股票收益计算程序
2.3.4 收益SAS数据集转换为EXCEL数据表
2.4 投资组合收益计算
2.4.1 由最新股票信息数据集Lstkinfo创建宏文本
2.4.2 随机抽股票
2.4.3 单个股票收益计算
2.4.4 股票组合的随机赋权重
2.4.5 组合收益计算
习题
第3章 固定收益证券计算
3.1 收益计算
3.1.1 内生收益率
3.1.2 到期收益率
3.1.3 有效年利率计算
3.1.4 三种收益率之间的关系
3.1.5 第一个赎回日收益率计算
3.1.6 清算日处于两个付息日之间的到期收益率计算.
3.1.7 投资组合到期收益率计算
3.2 其他计算
3.2.1 浮动利率债券贴现差额计算
3.2.2 债券价格与必要收益率
3.2.3 债券价格时间轨迹
3.2.4 首次发行贴水债券的债务处理
3.2.5 债券久期计算
3.2.6 债券凸度计算
3.2.7 抵押支持债券贷款利率计算
3.3 绩效衡量
3.3.1 债券组合的到期收益率
3.3.2 美元权重收益率
3.3.3 算术平均收益率
3.3.4 几何平均收益率
3.4 二叉树定价模型
3.4.1 不含期权债券的二叉树定价模型
3.4.2 内含买权债券的二叉树定价模型
3.4.3 内含卖权债券的二叉树定价模型
3.4.4 内含期权债券的有效久期和凸度
习题
第4章 收益波动率计算
4.1 波动率估计法
4.1.l 移动平均模型
4.1.2 GARCH模型
4.1.3 波动率估计公式
4.2 波动率计算
4.2.1 计算环境
4.2.2 单个股票波动率计算
4.2.3 三种模型结果比较
4.2.4 多只股票波动率计算
……
第5章 股票指数计算
第6章 股权风险溢价计算
第7章 股票市场风险指标计算
第8章 股票市场风险指标分解
第9章 债券指数计算
第10章 中国股市CAPM计算
第11章 最优投资组合选择
第12章 中国股市CAPM验证
第13章 随机模拟基础
第14章 Copula函数及其应用
第15章 VaR度量与事后检验
第16章 基于Copula的VaR度量与事后检验
第17章 债券组合市场VaR度量
第18章 债券组合信用VaR度量
第19章 期权定价模型介绍
第20章 可转型债券定价
第21章 利率期限结构模型
第22章 构建静态利率期限结构模型
第23章 基于动态利率期限结构模型的定价技术
参考文献
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    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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