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MATLAB金融風險管理師FRM(高階實戰)
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金融風險管理已經成為各個金融機構必備的職能部門。特別是隨著全球金融一體化不斷發展深入,金融風險管理愈發重要,也日趨復雜。金融風險管理師(FRM)就是在這個大背景下推出的認證考試,FRM現在已經是金融風險管理領域權威的國際認證考試。叢書以FRM考試第一、二級考綱內容為中心,并且突出介紹實際工作所需的金融建模風險管理知識。叢書將金融風險建模知識和MATLAB編程有機地結合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化,幫助讀者理解金融風險建模核心知識,提高數學和編程水平。本書是本系列圖書的第四本,共分12章。在叢書前三冊數學內容基礎之上,本書前四章繼續深入探討金融建模常用的數學知識。第1章介紹MATLAB重要的功能之一,符號數學運算,這部分內容對之后的數學學習和建模尤為重要。第2章介紹切向量、法向量、線性相關、數據矩陣、投影和正定性等內容。第3章以向量和矩陣運算為基礎,繼續深入探討梯度向量、直線、曲線、平面、切面、空間梯度等概念。第4章探討了常用的圓錐曲線、二次曲線、橢圓、拋物線、雙曲線等。這些內容對叢書后續的優化方法、投資組合優化、回歸分析、因素分析、因素投資、機器學習等內容至關重要。第5~7章探討各種優化概念和方法,比如極值、梯度下降、線性規劃、拉格朗日乘子法、二次規劃、遺傳算法、粒子群優化等。這部分內容為之后的投資組合優化三章打下堅實的基礎。第8~10章介紹投資組合優化問題。第8章用簡單的兩個風險資產構成的投資組合介紹各種投資組合優化的核心概念。第9章深入介紹投資組合優化與矩陣運算的結合。第10章探討MATLAB提供的Portfolio面向對象編程。本書最后兩章從優化角度再次深挖幾種常見的回歸方法,比如最小二乘法、正交回歸、主成分分析、主元回歸和偏最小二乘回歸等。這些內容對叢書后續因素分析、因素投資和人工智能等話題提供理論支撐。本書適合所有金融從業者閱讀,特別適合金融編程零基礎讀者參考學習。本書適合FRM考生備考參考學習,也可以幫助FRM持證者實踐金融建模,另外本書也是鞏固金融知識、應對金融筆試面試的利器。

姜偉生 涂升 李蓉 ·金融/投資 ·10.7萬字

金融數據風控:數據合規與應用邏輯
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這是一本建設數字中國的實戰性著作,講解了如何從合規數據源獲取公共數據、個人數據和企業數據,并將這些數據合規地應用到各種金融風控場景。本書圍繞公共數據、企業數據、個人數據的分類分級授權應用場景要點,通過分享公安、運營商、銀聯、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、鐵路、稅務、交通、電力、保險等十幾種主流數據資源的開放背景、數據能力及現有的數據產品應用邏輯,幫助大數據行業從業者更好地了解數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權三類數據產權運行機制。書中凝聚了大量數據流通交易及應用方面的有價值的經驗、方法論、規范、解決方案和案例,不僅能讓讀者即學即用,還能讓讀者了解大數據行業及數據經濟產業的發展趨勢。通過本書,你將掌握以下內容:合規數據源的特點;金融機構數據采購評估的要點;各類公共數據、企業數據及個人數據資源的開放背景、產品形態及應用場景;反欺詐及風險防控等十幾種主流數據源的深度剖析;消費金融反欺詐路徑的設計;車險風險防控的策略;小微企業金融風險防控的邏輯;物流金融風險防控的機制;車聯網及工業互聯網數據應用情況;數據交易所對金融機構數據采購及應用的影響及合作思路。

李可順 ·金融/投資 ·15.3萬字

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