金融數(shù)量方法

總序
譯者說明
前言
致謝
第1章 利率與資產(chǎn)收益率
1.1 引言
1.2 利率經(jīng)濟理論
1.3 貨幣的時間價值
1.4 即期利率、遠期利率和利差
1.5 金融市場中利率的實際應(yīng)用
1.7 持有證券收益益率
1.8 抵押貸款和年金q
練習
參考文獻
第2章 數(shù)據(jù)描述和描述統(tǒng)計學
2.1 引言
2.2 數(shù)數(shù)據(jù)型
2.3 數(shù)據(jù)描述
2.4 描述統(tǒng)計學
2.5 相關(guān)的度量
2.6 指數(shù)
練習
進一步閱讀文獻
附錄2.1 樣本標準差——為什么除數(shù)是n-1？
第3章 微積分在金融中的應(yīng)用
3.1 引言
3.2 微分
3.3 微分的應(yīng)用
3.4 最大值和最小值
3.5 多元函數(shù)微分
3.6 積分
練習
參考文獻和進一步閱讀文獻
第4章 概率分布：在資產(chǎn)收益率中的應(yīng)用
4.1 概率論引言
4.2 基本概率法則
4.3 離散型和連續(xù)型隨機變量
4.4 離散型隨機變量代數(shù)
4.5 離散型隨機變量的期望和方差期望值，或概率意義上的加權(quán)平均值
4.6 離散型隨機變量的應(yīng)用：投資組合的收益率與標準差的計算
4.7 金融概率分布的重要特征
第5章 統(tǒng)計推斷：置信區(qū)間與假設(shè)檢驗
5.1 引言
5.2 抽樣理論
5.3 估計和置信區(qū)間
5.4 假設(shè)檢驗
練習
進一步閱讀文獻
附錄5.1 均值的標準誤差
附錄5.2 金融時報100指數(shù)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度
第6章 回歸分析
6.2 簡單的線性回歸
6.3 普通最小二乘回歸
6.4 利用回歸進行預(yù)測
6.5 多元回歸
6.6 普通最小二乘假設(shè)的違背
6.7 虛擬變量
6.8 非線性回歸
6.9 數(shù)據(jù)變換
6.10 回歸分析在套期保值中的應(yīng)用
練習
參考文獻與進一步閱讀文獻
附錄6.1 矩陣代數(shù)
附錄6.2
第7章 時間序列分析
7.1 引言
7.2 基礎(chǔ)矢口識
7.3 時間序列過程的單變量隨機模型
7.4 時間序列分析的工具
7.5 協(xié)整
7.6 廣義的自回歸條件異方差(GARCH)
練習
參考文獻
附錄7.1 最大似然估計
附錄7.2 典型相關(guān)與回歸
第8章 數(shù)值方法
8.1 引言
8.2 方程求解
8.3 積分的數(shù)值方法
8.4 求解隨機問題的數(shù)值方法
8.5 MorlteCarlo模擬
練習
參考文獻與進一步閱讀文獻
第9章 最優(yōu)化
9.1 引言
9.2 線性規(guī)劃
9.3 最小方差投資組合的構(gòu)造
9.4 約束最優(yōu)化
練習
參考文獻與進一步閱讀文獻
第10章 金融連續(xù)時間數(shù)學：資產(chǎn)價格隨機過程
10.1 引言
10.2 資產(chǎn)價格隨機過程
10.3 lto引理在衍生證券定價中的應(yīng)用
10.4 假設(shè)——lto過程和對數(shù)正態(tài)過程
練習
參考文獻
附錄10.1 有限差分方法在Black-Sctloles偏微分方程中的應(yīng)用
附錄10.2 Black-Scholes的期望值推導(dǎo)
第11章 多元分析：主成分分析與因子分析
11.1 引言
11.2 主成分分析
11.3 因子分析
練習
參考文獻與進一步閱讀文獻
附錄統(tǒng)計表
標準正態(tài)分布
t分布百分位數(shù)
x2分布百分數(shù)
F分布
DW統(tǒng)計量