金融风险管理已经成为各个金融机构的职能部门，特别是随着全球金融一体化的不断发展与深入，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（Financial Risk Manager，FRM）认证考试就是在这个大背景下推出的，FRM 考试现在已经是金融风险管理领域****的国际认证考试。本丛书以FRM 考试、二级考纲内容为**，并且突出介绍在实际工作中所必需的金融建模风险管理知识。本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。 《MATLAB 金融风险管理师FRM. 金融科技Fintech 应用》是本丛书的第五本，共分12 章。第1 章是本丛书第三本第11 章时间序列的姊妹章，介绍多重共线性、岭回归、Lasso 回归，以及协整性和向量误差修正模型。第2 章延续本丛书第三本第9、第10 两章，继续探讨蒙特卡罗模拟中的跳跃过程和拟蒙特卡罗模拟，本章后给出一个模拟投资组合VaR 值的案例分析。第3 章和第4 章，分别介绍利率模型及波动率模型与校准；特别的是，这两章

第1章时间序列Ⅱ // 1 1.1 多重共线性 //2 1.2 岭回归 //9 1.3 Lasso回归 // 13 1.4 协整性 // 20 1.5 向量误差修正模型 // 23 第2章蒙特卡罗模拟Ⅲ //28 2.1 跳跃过程 // 29 2.2 拟蒙特卡罗模拟 // 36 2.3 模拟投资组合VaR // 49 第3章利率模型与校准 //61 3.1 利率衍生品 // 62 3.2 利率模型 // 69 3.3 模型校准 // 72 3.4 利率三叉树 // 77 第4章波动率模型与校准 //85 4.1 隐含波动率 // 86 4.2 Heston随机波动率模型 // 90 4.3 局部波动率模型 // 98 4.4 SABR随机波动率模型//105 第5章交易对手信用风险 // 115 5.1 交易对手信用风险 //116 5.2 信用敞口 //117 5.3 信用敞口指标 //120 5.4 信用敞口的模拟 //132 5.5 交易对手信用风险规避 //140 5.6 信用价值调整 //147 5.7 错向风险 //148 第6章技术分析//150 6.1 技术分析 //151 6.2 蜡烛图 //157 6.3 其他股价绘图 //160 6.4 成交量图 //163 6.5 价格变化图像 //167 6.6 震荡指标 //181 第7章投资组合优化Ⅳ//191 7.1 风险指标 //192 7.2 平均离差(MAD) //193 7.3 风险价值VaR 和ES//195 7.4 投资组合优化对象 //199 7.5 信息比率 //207 7.6 风险规避 //215 7.7 Black-Litterman模型 //223 第8章投资组合优化Ⅴ//234 8.1 风险贡献 //235 8.2 风险预算 //243 8.3 风险平价 //247 8.4 层次风险平价 //251 8.5 投资策略比较 //256 8.6 回顾测试 //267 第9章因素投资//276 9.1 单因子模型和CAPM市场模型 //277 9.2 双因子模型 //284 9.3 多因子模型 //289 9.4 多因子模型投资组合表达 //292 9.5 多因子模型的应用 //294 9.6 主成分分析模型 //300 第10章机器学习Ⅰ //310 10.1 机器学习概述 //311 10.2 朴素贝叶斯分类 //315 10.3 高斯朴素贝叶斯分类 //324 10.4 高斯判别分析 //332 10.5 线性判别与二次判别 //339 10.6 k临近算法 //348 第11章机器学习Ⅱ //354 11.1 支持向量机 //356 11.2 软间隔与核技巧 //361 11.3 决策树 //374 11.4 性能度量 //381 11.5 高斯混合模型 //390 11.6 软聚类 //399 11.7 GMM参数调试 //402 第12章机器学习Ⅲ //407 12.1 k均值聚类 //408 12.2 层次聚类 //416 12.3 模糊C均值聚类 //422 12.4 DBSCAN聚类//429 12.5 神经网络结构 //431 12.6 反向传播算法 //438 结束语//454 备忘//455 参考及**图书//461