MATLAB金融风险管理师FRM(高阶实战)

"FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试，是金融从业者的高级权威认证，其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低，中国境内的持证者更是凤毛麟角。 FRM考试采用全英文形式，本身对语言要求很高，另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富，对大多数考生来说，也是极大的挑战。其中，涉及到的各类经典金融风险模型资料更是所有渠道难求。 《MATLAB金融风险管理师FRM：一级》作者均为北美一线金融风险建模从业者，他们考察了大量现实状况，得出的结论是：无论你是仅仅需要通过FRM考试，还是为了满足实际的工作需求，你都需要具备一定的编程能力，能够由程序生成各种可视化的数据和流程。如此，才能对FRM考纲深入理解并融会贯通，进而熟练准确地运用到工作中。 MATLAB是理工专业的推荐工具，软件不难，但是融入到业务中则需要一定的思路和方法。从这个角度出发，《MATLAB金融风险管理师FRM：一级》不仅是FRM认证读者的推荐资料，也是一本非常好的MATLAB实战类书籍。另外，数据可视化方面，《MATLAB金融风险管理师FRM：一级》也体现得淋漓尽致，几乎每一页都用精美数据表来诠释主题。 本系列图书一共有7本（暂定），5本基于MATLAB编程的分册将先行出版，后续还有两本基于Python编程的分册。力争让读者在了解FRM金融风险理论知识的同时，精准切入考试重点和难点，并真正掌握用于满足实战的金融本领，在成为光荣的FRM持有者之余，更可以游刃有余地在实际金融场景中大显身手。 "

金融风险管理已经成为各个金融机构推荐的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断发展深入，金融风险管理愈发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（FRM）就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域权威的国际认证考试。丛书以FRM考试第一、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。丛书将金融风险建模知识和MATLAB编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。本书是本系列图书的第四本，共分12章。在丛书前三册数学内容基础之上，本书前四章继续深入探讨金融建模常用的数学知识。第1章介绍MATLAB重要的功能之一，符号数学运算，这部分内容对之后的数学学习和建模尤为重要。第2章介绍切向量、法向量、线性相关、数据矩阵、投影和正定性等内容。第3章以向量和矩阵运算为基础，继续深入探讨梯度向量、直线、曲线、平面、切面、空间梯度等概念。第4章探讨了常用的圆锥曲线、二次曲线、椭圆、抛物线、双曲线等。这些内容对丛书后续的优化方法、投资组合优化、回归分析、因素分析、因素投资、机器学习等内容至关重要。第5～7章探讨各种优化概念和方法，比如极值、梯度下降、线性规划、拉格朗日乘子法、二次规划、遗传算法、粒子群优化等。这部分内容为之后的投资组合优化三章打下坚实的基础。第8～10章介绍投资组合优化问题。第8章用简单的两个风险资产构成的投资组合介绍各种投资组合优化的核心概念。第9章深入介绍投资组合优化与矩阵运算的结合。第10章探讨MATLAB提供的Portfolio面向对象编程。本书最后两章从优化角度再次深挖几种常见的回归方法，比如最小二乘法、正交回归、主成分分析、主元回归和偏最小二乘回归等。这些内容对丛书后续因素分析、因素投资和人工智能等话题提供理论支撑。本书适合所有金融从业者阅读，特别适合金融编程零基础读者参考学习。本书适合FRM考生备考参考学习，也可以帮助FRM持证者实践金融建模，另外本书也是巩固金融知识、应对金融笔试面试的利器。

"姜伟生 博士，FRM，现就职于MSCI，负责为美国对冲基金客户提供金融分析产品RiskMetrics RiskManager的咨询和技术支持服务。MATLAB建模实践超过10年。跨领域著作丰富，在语言教育、 新能源汽车等领域出版中英文图书超过15种。 涂升 博士，FRM，现就职于CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation，加拿大抵押贷款和住房管理公司，加拿大第一大皇家企业)，从事金融模型审查与风险管理工作。曾就职于加拿大丰业银行，从事IFRS9信用风险模型建模，执行监管要求的压力测试等工作。MATLAB使用时间超过10年。 李蓉 财经专业硕士，现就职于某央企金融机构，从事财务管理、资金运营超过15年，深度参与多个金融项目的运作。 "

第1章符号数学运算
1.1符号数值
1.2符号变量
1.3多项式运算
1.4符号微积分
1.5符号矩阵与运算
1.6符号绘图
第2章数学基础Ⅴ
2.1切向量和法向量
2.2线性相关
2.3数据矩阵
2.4投影
2.5正定性
第3章数学基础Ⅵ
3.1梯度向量
3.2直线
3.3曲线
3.4空间平面
3.5平面和曲面梯度分布
3.6曲面切面
3.7法向量和梯度
第4章数学基础Ⅶ
4.1圆锥曲线
4.2二次曲面
4.3椭圆
4.4抛物线
4.5双曲线
4.6圆锥曲线切线
4.7二次曲面切面
第5章优化方法Ⅰ
5.1有关优化
5.2一元函数极值
5.3二元函数极值
5.4二次函数极值判定
5.5多极值曲面
5.6梯度与极值
第6章优化方法Ⅱ
6.1梯度下降法简介
6.2约束条件
6.3线性规划
6.4拉格朗日乘子法
6.5二次规划
第7章优化方法Ⅲ
7.1遗传算法简介
7.2粒子群优化简介
7.3单目标非线性优化
7.4多目标非线性优化
第8章投资组合优化Ⅰ
8.1收益与风险
8.2收益率期望
8.3收益率方差
8.4收益率波动率
8.5收益率和方差关系
8.6增加无风险成分
8.7夏普比率
8.8双目标非线性优化
第9章投资组合优化Ⅱ
9.1投资组合收益与风险
9.2方差最小化
9.3定收益最小化方差
9.4含无风险资产投资组合
9.5优选化夏普比率
9.6二次规划与投资组合优化
第10章投资组合优化Ⅲ
10.1投资组合优化对象
10.2使用Portfolio对象
10.3有效前沿
10.4目标回报率
10.5目标风险
10.6上下界约束
10.7线性约束
10.8预算约束
10.9流动率约束
10.10净收益
10.11跟踪误差约束
第11章回归与优化Ⅰ
11.1一元线性最小二乘
11.2多元线性最小二乘
11.3非线性最小二乘
11.4一元正交回归
11.5多元正交回归
第12章回归与优化Ⅱ
12.1主成分分析
12.2主元回归
12.3偏最小二乘回归
备忘