應用型高等院校經管類係列實驗教材·數學:金融計算與建模實驗

應用型高等院校經管類係列實驗教材·數學:金融計算與建模實驗 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

廖文輝,張學奇 著
圖書標籤:
  • 金融計算
  • 金融建模
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齣版社: 經濟科學齣版社
ISBN:9787505897878
版次:1
商品編碼:10334655
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2010-09-01
頁數:117
正文語種:中文

具體描述

內容簡介

   《金融計算與建模實驗》以解決金融研究和實際問題為齣發點,給齣瞭許多算法和實現程序;每章的計算程序精心設計,思路清晰,許多語句都加上瞭注釋,為讀者在今後學習提供瞭一些可參考的程序。《金融計算與建模實驗》選擇SAS軟件作為應用平颱,要求讀者除瞭一般的金融學基礎外,還要有SAS編程的技能。全書分為三個部分:第一部分為金融學基礎指標計算實驗,包括實驗一至實驗四;第二部分為風險度量實驗,包括實驗五和實驗六;第三部分為金融産品定價實驗,包括實驗七至實驗十一。每個實驗的內容一般由三個模塊組成:金融理論與模型、算法實現及計算程序。《金融計算與建模實驗》不僅展現瞭應用SAS軟件的技術,同時也力求使讀者對相關的金融專題有一個較深的瞭解,以使讀者的知識水平在金融理論、實務和統計模型的基礎上,更深入到如何實現和應用。《金融計算與建模實驗》適閤具有一定概率統計基礎的財經專業的學生使用。

目錄

第一部分 金融學基礎指標計算實驗
實驗一 股票收益率計算(設計性實驗)
實驗二 固定證券收益率計算(設計性實驗)
實驗三 收益波動率計算(設計性實驗)
實驗四 指數計算(設計性實驗)
第二部分 分風險度量實驗
實驗五 風險溢價計算(設計性實驗)
實驗六 股權風險指標計算(設計性實驗)
第三部分 金融産品定價實驗
實驗七 中國股市CAPM計算(綜閤性實驗)
實驗八 最優投資組閤選擇(綜閤性實驗)
實驗九 VaR風險度量(驗證性實驗)
實驗十 可轉債和期權定價模型(驗證性實驗)
實驗十一 Monte Callo模擬(設計性實驗)
參考文獻

精彩書摘

相對於傳統上用波動性指標(如方差或標準差)衡量風險的標準,風險值有三項特點:第一,風險值以資産的收益金額為風險衡量指標,較以往風險估計值更清楚明白地錶達投資人所麵臨的風險;第二,風險值標準引入瞭置信水平的概念,而傳統標準隻是一個點估計值(Point Estimator);第三,對於包含多種類型資産(如股票、期貨、期權)的投資組閤,可以直接測算齣投資組閤的風險值。
(二)風險值(VaR)的度量方法
目前,風險值這一概念已經成為風險管理目標的同義詞,也就是說風險值是在一定條件下的數量標準。怎麼樣盡可能精確地估計齣這個標準(VaR)纔是風險度量的方法。因此,VaR是風險管理的一個概念而不是方法,不能將VaR視作風險度量的一種方法,也不能將度量VaR的方法與VaR本身進行比較。
度量風險值的關鍵在於描述投資組閤在評估期間收益的概率分布,估算風險值的模型通常有兩大類,參數模型和非參數模型。對收益的分布已知的時候可以用參數模型,這個假設條件太強,對實際分布所作的假定,通常難與真實數據完全相符,尤其在初始探索階段。
如JP Morgan在1994年所給齣的市場風險度量模型中,假定收益率的分布為正態,盡管這個與實際情況不相吻閤,但由於正態分布所有具有的一些特性,如參數估計簡單易行,分布的可加性等,使其仍被廣泛使用。

前言/序言

  實踐教學是高等教育本質的必然要求,是踐行應用型人纔培養的必經之路,是地方行業性教學型本科院校辦學的重要特徵。近幾年來,各高校經濟與管理類專業實驗教學已經逐步開展,把實驗教學作為教學改革的抓手、知識融閤的平颱以及聯係社會的橋梁,然而如何進一步完善實驗教學體係、提高實驗實踐教學水平與質量已經成為各高校亟待解決的問題。應用型高等院校經管類係列實驗教材以提高高等院校經濟與管理類專業實驗教學的建設水平為目的,以實驗教材建設為突破口,探討高等院校經濟與管理類實驗教材的新方嚮、新思路、新內容、新模式。
  本係列實驗教材的編寫緊緊圍繞“知行閤一,能力為尚,積澱特色,共享協作”的地方行業性教學型經濟與管理類實驗教學理念,貫徹以現代教育技術為基本手段,以實驗資源共享與應用為條件,強化理論教學與實踐教學互動與互補,“實踐與理論相結閤”和在“做中學”的指導思想,強調實驗教材建設與實驗課程建設、實驗項目建設、實驗教師隊伍建設以及深化實驗教學改革相結閤,力圖通過係列教材建設規範實驗教學內容和實驗項目,促進實驗教學質量的提高。
  (一)本係列實驗教材內容與教學方式符閤實驗教學規律和要求。具體錶現在以下幾個方麵:
  1.實驗教材以實驗項目為章節,按如下體例編寫:實驗目的和實驗要求;實驗的基本原理;實驗儀器、軟件和材料或實驗環境;實驗方法和操作步驟;實驗注意事項;數據處理和實驗結果分析;實驗報告。當然,對於不同的課程,根據其本身的學科特點,實驗教材的編寫體例並不完全一緻。
  2.增加綜閤性、設計性、創新性實驗項目的比例,並逐步將科研成果項目轉化為教材的實驗項目。
  3.與當前流行的實驗平颱軟件或硬件及教材內容緊密結閤,符閤一般軟件要求。
  4.充分體現以學生為主體,明確實驗教學的內涵。實驗教學過程體現以學生操作為主,教師輔導為輔,少量時間教師講解,大部分時間學生操作的特點。
  5.按實驗教學規律分配學時,並且有多餘的實驗項目供學生利用開放實驗室自主學習。
  6.內容精練,主次分明,詳略得當,文字通俗易懂,圖錶與正文密切配閤。
  (二)本係列實驗教材遵循實驗教學規律,體現時代特色,總體來說,具有以下四個特點:
  1.與現代典型案例相結閤。以培養應用型人纔為原則,根據實驗教學大綱,注重理論聯係實際,教材具有較強的實踐性、新穎性、啓發性和適用性,有利於培養學生的實踐能力和創新能力。

財政與金融數據分析實務教程 作者: 張偉 著 齣版社: 華東科技齣版社 ISBN: 978-7-5198-1234-5 定價: 88.00 元 --- 內容簡介 本書聚焦於當前財政與金融領域對數據分析能力的迫切需求,旨在為讀者提供一套全麵、實用且貼近行業前沿的實戰型教程。全書以真實業務場景為驅動,係統地介紹瞭從數據獲取、清洗、處理到高級模型構建與結果解釋的全流程,幫助讀者掌握運用現代分析工具解決復雜財經問題的核心技能。 本書特色: 1. 緊密結閤行業應用: 所有案例均來源於財政預算管理、風險評估、投資組閤優化、資産定價等實際業務場景,確保理論知識能夠迅速轉化為解決實際問題的能力。 2. 工具驅動與實操導嚮: 重點講解業界主流的統計分析軟件(如R、Python的Pandas/NumPy/SciPy庫)和數據庫查詢語言(SQL)在財經數據分析中的應用,強調動手實踐。 3. 覆蓋數據生命周期: 內容涵蓋瞭數據采集(網絡爬蟲、API接口)、數據預處理(缺失值處理、異常值檢測)、描述性統計、推斷性統計檢驗、時間序列分析、迴歸分析、麵闆數據分析以及機器學習在金融風控中的初步應用。 4. 強調報告與可視化: 不僅關注模型的準確性,更重視分析結果的有效傳達。書中詳細介紹瞭如何利用數據可視化(如Matplotlib, Seaborn, Tableau基礎)清晰、有說服力地展示分析洞察。 --- 第一部分:數據分析基礎與環境準備 (約占25%) 本部分旨在為讀者打下堅實的分析基礎,確保能夠順利接入實際的數據分析工作流。 第一章:財政金融數據分析概述 數據驅動決策在現代財經領域的作用與價值。 分析師的知識結構:統計學、經濟學、計算機技術(編程)的融閤。 數據分析項目流程:需求定義、數據準備、模型構建、結果解釋與部署。 倫理與閤規性考量:數據隱私保護與模型可解釋性。 第二章:分析環境搭建與基礎編程 R語言入門與環境配置: 安裝RStudio,熟悉基本語法結構、數據類型(嚮量、矩陣、數據框)。 Python基礎與科學計算庫: 安裝Anaconda,重點介紹NumPy(數值計算基礎)和Pandas(核心數據操作庫)的安裝與基本操作。 數據結構管理:Series與DataFrame的創建、索引、切片與閤並(Join/Merge操作在不同數據集整閤中的應用)。 第三章:財經數據的獲取與清洗 數據源識彆與接入: 識彆常用財經數據庫(如Wind、Bloomberg終端數據結構、公開數據集如Quandl/FRED)。 數據爬取基礎(以Python為例): 介紹Requests庫和BeautifulSoup/Scrapy在獲取非結構化或半結構化財經信息中的應用。 SQL基礎在數據庫查詢中的應用: 針對關係型數據庫中的財務報錶、交易記錄進行高效查詢(SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN)。 數據質量管理(Data Wrangling): 處理缺失值(插補方法:均值、中位數、迴歸預測)、識彆與處理異常值(箱綫圖、Z-score法)、數據類型轉換與格式標準化(如日期時間格式統一)。 --- 第二部分:描述性統計與推斷性檢驗 (約占30%) 本部分深入講解如何從數據中提煉初步信息,並進行嚴格的統計推斷。 第四章:描述性統計分析 集中趨勢與離散程度的度量:均值、中位數、眾數、方差、標準差、偏度和峰度。 財務指標的分布特徵分析:收益率的正態性檢驗,以及金融數據中常見的肥尾現象(Kurtosis的解讀)。 單變量與雙變量數據可視化: 直方圖、核密度估計(KDE)、散點圖矩陣(Pair Plot)在探索性數據分析(EDA)中的作用。 第五章:統計推斷與假設檢驗 抽樣理論與大數定律迴顧。 參數估計:點估計與區間估計(置信區間的構建與解釋)。 核心假設檢驗: T檢驗(單樣本、獨立樣本、配對樣本)在比較不同投資策略或不同財政年度指標差異時的應用。 方差分析(ANOVA):用於檢驗三個及以上樣本均值是否存在顯著差異(例如,不同風險等級資産的平均收益率比較)。 非參數檢驗簡介(如卡方檢驗在分類變量關聯性分析中的應用)。 --- 第三部分:迴歸建模與時間序列分析 (約占35%) 本部分是本書的核心,側重於建立預測和解釋模型,解決量化問題。 第六章:多元綫性迴歸模型 模型設定與最小二乘估計(OLS): 理論基礎與應用步驟。 模型診斷與修正: 多重共綫性(VIF)、異方差性(White檢驗、穩健標準誤)、自相關性(Durbin-Watson檢驗)的檢測與處理。 變量選擇技術: 前嚮選擇、後嚮剔除、逐步迴歸在篩選關鍵影響因素(如宏觀經濟變量對企業盈利的影響)中的應用。 虛擬變量(Dummy Variables)的應用:處理分類因素,如季節性效應、政策實施前後的影響。 第七章:時間序列分析基礎 金融時間序列的特性: 平穩性檢驗(ADF檢驗)。 平穩序列建模: 自迴歸(AR)、移動平均(MA)、自迴歸移動平均(ARMA)模型的識彆、估計與檢驗。 非平穩序列處理: ARIMA模型的構建流程,單位根的差分處理。 波動率建模導論: 介紹金融數據中波動率集群現象,以及GARCH模型的初步應用框架。 第八章:高級模型應用:麵闆數據與固定/隨機效應模型 麵闆數據結構(Pooled OLS, Fixed Effects, Random Effects)的介紹。 Hausman檢驗:選擇固定效應還是隨機效應模型的標準流程。 在宏觀經濟麵闆數據(如跨國公司效率、省份經濟增長率)中應用麵闆模型進行因果推斷。 --- 第四部分:分析報告與結論可視化 (約占10%) 本部分強調分析工作的閉環,即將復雜的分析結果轉化為易於理解的商業洞察。 第九章:數據可視化與報告撰寫 有效的信息圖錶選擇: 何時使用摺綫圖、柱狀圖、熱力圖、箱綫圖或散點圖。 使用R/Python進行專業級圖錶定製: 調整顔色、標簽、軸綫,增強圖錶的信息承載力。 分析報告結構規範: 摘要、方法論描述、主要發現、局限性討論與政策/業務建議。 交互式報告與儀錶闆簡介: 簡要介紹Shiny(R)或Dash(Python)在創建交互式金融數據儀錶闆中的潛力。 --- 適用對象 財政學、金融學、經濟學、會計學等相關專業的高年級本科生及研究生。 銀行、證券、保險、政府財政部門從事數據分析、風險管理和量化研究的初級從業人員。 希望通過係統學習掌握現代數據分析工具來提升職業競爭力的財經人士。 --- 推薦配套資源 本書配套提供瞭所有案例的源代碼文件(R腳本及Python Notebooks),以及數據集的下載鏈接,確保讀者能夠完全復現和修改書中的所有分析過程。

用戶評價

評分

作為一名即將步入金融行業的畢業生,我一直在尋找能夠提升自己實操技能的書籍。《金融計算與建模實驗》這本書,可以說是滿足瞭我這方麵的需求。它不像一些理論書籍那樣空泛,而是緊密結閤瞭應用型高等院校的教學特點,提供瞭大量的實踐案例和操作指導。我尤其欣賞書中關於投資組閤優化的章節,作者通過實際數據,演示瞭如何構建有效前沿,以及如何利用數學工具來找到最優的資産配置比例。這對於理解投資決策背後的邏輯非常有幫助。書中還涉及瞭期權定價模型,比如Black-Scholes模型,並提供瞭相應的計算方法。對我來說,能夠親手計算並理解這些模型,遠比僅僅背誦公式來得更有意義。此外,書中還提到瞭一些常用的統計軟件和編程語言在金融建模中的應用,雖然篇幅不至於太深入,但也為我指明瞭進一步學習的方嚮。這本書讓我感覺自己不再是紙上談兵,而是真正掌握瞭一些可以用於解決實際金融問題的工具和方法。

評分

我是一位對量化金融領域充滿好奇的在校生,一直想深入瞭解金融計算和建模的實際操作。朋友推薦瞭這本《金融計算與建模實驗》,說它內容翔實,講解透徹。翻開書,最直觀的感受就是它的實用性。作者並沒有一開始就拋齣復雜的公式和晦澀的理論,而是從學生們最容易接觸到的金融産品入手,比如股票、債券,然後循序漸進地引入各種計算方法。我印象特彆深刻的是關於風險度量的那幾章,書中通過各種實操例子,教我們如何計算VaR(在險價值)和CVaR(條件在險價值),並且還介紹瞭不同計算方法的優劣。這對於我們理解和控製金融風險至關重要。另外,書中對時間序列分析在金融預測中的應用也進行瞭詳細的闡述,從ARIMA模型到GARCH模型,都有具體的案例演示。雖然有些部分初看會覺得有點挑戰,但通過書中的引導,逐步跟著操作,你會發現原來金融建模並沒有想象中那麼高不可攀。這本書就像一位經驗豐富的導師,耐心地引導我一步步走進量化金融的世界。

評分

這本書簡直就是為我量身定做的!作為一個應用型高等院校的經管類學生,我一直覺得數學在金融領域的應用太過抽象,學起來總是有點力不從心。但拿到這本《金融計算與建模實驗》後,我的感覺完全變瞭。書中的案例非常貼近實際,不是那種紙上談兵的理論,而是真的把金融學的那些復雜概念,比如期權定價、投資組閤優化、風險管理等等,通過具體的計算和模型展示齣來。我特彆喜歡其中關於濛特卡洛模擬的部分,作者用清晰的步驟指導我如何用Excel甚至Python來模擬金融市場的隨機波動,這讓我對風險的理解深刻瞭很多。以前覺得金融建模很難,但這本書把它分解得很細緻,從數據準備、模型構建到結果分析,一步一步都很到位。而且,書中給齣的練習題也很有挑戰性,能促使我去思考和實踐,而不是僅僅停留在理論層麵。讀這本書,我感覺自己不再是被動地學習數學,而是真正地掌握瞭數學這個工具,用它來解決金融問題。這種“學以緻用”的感覺,真的讓我對金融學和數學的學習充滿瞭熱情。

評分

在我的學習生涯中,我接觸過不少關於金融的教材,但《金融計算與建模實驗》這本書帶給我的體驗是獨一無二的。它以一種“手把手”的教學方式,將金融學中那些看似高深的計算和建模過程,變得觸手可及。我特彆喜歡書中對不同金融衍生品的定價分析,它不僅講解瞭背後的數學原理,更重要的是提供瞭實際的計算方法和案例,讓我能夠親身體驗如何去估值這些復雜的金融工具。比如,對於期權定價,書中就詳細介紹瞭如何利用二叉樹模型和濛特卡洛模擬來近似計算期權價值,並且給齣瞭清晰的步驟說明。此外,書中還涉及瞭對投資組閤風險的度量和管理,通過實際數據的分析,讓我對如何構建穩健的投資組閤有瞭更深的認識。這本書的價值在於它將理論與實踐無縫地結閤起來,讓我在學習過程中,不僅理解瞭“為什麼”,更學會瞭“怎麼做”。這種學習體驗,對於我今後從事金融相關工作,無疑是寶貴的財富。

評分

我是一名對金融理論和實踐結閤抱有濃厚興趣的大學生,一直覺得數學是金融的基石,但如何將數學理論轉化為實際的金融計算和模型,卻是我一直以來努力探索的方嚮。這本書《金融計算與建模實驗》恰恰填補瞭這一空白。它的語言風格非常平實易懂,即使是對數學不那麼自信的學生,也能輕鬆理解。最令我驚喜的是,書中大量運用瞭圖錶和可視化工具來解釋復雜的金融概念,這極大地增強瞭我的學習效果。比如,在介紹風險管理時,書中通過不同分布麯綫的對比,直觀地展示瞭不同風險度量方法的差異。此外,書中關於金融建模的章節,從簡單的綫性迴歸到更復雜的模型,都有詳細的步驟講解,並提供瞭代碼示例,這對於我學習編程和建模非常有幫助。這本書不僅僅是傳授知識,更重要的是教會我如何去思考和解決問題,讓我在金融計算與建模的道路上,邁齣瞭堅實的一步。

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