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Python金融风险管理FRM(基础篇)
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Python金融风险管理FRM(基础篇)

  • 作者:姜伟生、涂升 主编 梁健斌、安然、芦苇 编著
  • 出版社:清华大学出版社
  • ISBN:9787302584124
  • 出版日期:2021年11月01日
  • 页数:0
  • 定价:¥169.00
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    内容提要
    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不断地深入发展,金融风险管理越发重要,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****的国际认证考试。本丛书以FRM考试、二级考纲内容为**,并且突出介绍实际工作所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Python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。 《Python金融风险管理FRM(基础篇)》是本系列图书的第6本,共分12章。《Python金融风险管理FRM(基础篇)》的第1章和第2章主要介绍Python基础编程内容,比如数据类型、运算符、条件循环语句、读写操作、函数等。第3章和第4章主要介绍NumPy和Scipy等常见的数学工具包的典型应用。第5章和第6章讨论采用Pandas进行数据分析。在前6章内容的基础上,第7章介绍常见的可视化方案。然后结合Python编程,第8章和第9章介绍金融建模中常用的概率和统计知识。第10章和第11章讨论金融建
    目录
    第1章编程初阶1 1.1 Python介绍 2 1.2 Spyder介绍 7 1.3 变量和数值类型15 1.4 数据序列介绍 20 1.5 列表 22 1.6 元组、集合和字典 28 第2章编程基础Ⅱ ·33 2.1 字符串35 2.2 运算符39 2.3 关键字和变量复制 42 2.4 条件和循环语句46 2.5 迭代器和生成器52 2.6 文件读写操作 55 2.7 函数 60 2.8 异常和错误63 第3章使用NumPy 66 3.1 NumPy简介67 3.2 基本类型的矩阵创建69 3.3 其他矩阵创建函数 75 3.4 索引和遍历82 3.5 矩阵变形 88 第4章数学工具包 ·94 4.1 矩阵元素统计计算 95 4.2 圆整 ·101 4.3 矩阵基本运算 ·103 4.4 线性代数计算 ·106 4.5 矩阵分解 ·112 4.6 一元函数符号表达式 117 4.7 多元函数符号表达式 124 4.8 符号函数矩阵 ·127 第5章 Pandas与数据分析Ⅰ130 5.1 Pandas的安装和导入 ·132 5.2 序列及其创建 ·132 5.3 序列的数据选取 133 5.4 数据帧及其创建 138 5.5 数据帧的数据选择 ·139 5.6 序列和数据帧的基本运算 149 5.7 设定索引,重新索引与重建索引 ·159 第6章 Pandas与数据分析Ⅱ163 6.1 数据的可视化 ·164 6.2 Pandas文件写出和读入 167 6.3 数据帧的合并 ·171 6.4 数据帧的列连接 176 6.5 数据帧的拼接 ·179 6.6 数据帧的分组分析 ·182 6.7 数据透视表 187 第7章数据可视化·190 7.1 Matplotlib绘图库192 7.2 绘制二维线图 ·192 7.3 子图绘制 ·196 7.4 绘制参考线 202 7.5 添加数学公式 ·204 7.6 常见二维图像 ·207 7.7 常见三维图像 ·211 7.8 统计数据可视化 216 7.9 交互式绘图简介 220 X Python金融风险管理FRM | 基础篇 第8章概率与统计Ⅰ228 8.1 概率与随机事件 230 8.2 贝叶斯定理 232 8.3 随机变量 ·235 8.4 离散型随机变量的概率分布 ·242 8.5 连续型随机变量的概率分布 ·250 8.6 正态分布和对数正态分布 255 第9章概率与统计Ⅱ262 9.1 随机变量的数字特征 264 9.2 总体和样本 267 9.3 抽样分布 ·271 9.4 大数定律及**极限定理 275 9.5 参数估计 ·278 9.6 假设检验 ·281 9.7 置信区间、p值与假设检验 285 第10章金融计算Ⅰ ·288 10.1 利率 289 10.2 简单收益率 ·291 10.3 对数收益率 ·296 10.4 多项式函数 ·299 10.5 插值 302 10.6 数列 306 10.7 求根 311 10.8 分段函数 312 10.9 二次曲线 314 10.10 平面 317 10.11 二次曲面 322 第11章金融计算Ⅱ ·329 11.1 多元函数 330 11.2 极限 336 11.3 导数 338 11.4 偏导数 ·342 11.5 链式法则 347 11.6 泰勒展开 353 11.7 数值微分 359 11.8 优化 363 11.9 多目标优化 ·367 第12章固定收益分析 373 12.1 时间价值 375 12.2 债券介绍 377 12.3 到期收益率 ·379 12.4 久期 387 12.5 关键利率久期 396 12.6 凸率 401 备忘·412 X

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