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財金計算:使用Python語言

出版日期
2023/05/09
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9786263660366

本館館藏

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⊙介紹CER模型、Markowitz資產組合,以及CAPM與多因子模型等觀念。
⊙理論與實作兼具,操作步驟清楚易懂。
⊙以Python為主,R語言為輔,輕鬆處理龐大資料的統計。
⊙附贈光碟提供書中範例完整程式碼,對照參考不出錯。

透過Python邊操作邊學,財金理論不再遙不可及

本書以熱門程式語言Python,搭配R語言實際操作,帶領讀者順利踏入財金領域。
內容分三大部分,第一部分為基本觀念的介紹,包括資產組合報酬率、隨機變數、矩陣代數、多變量常態分配與t分配等;第二部分進入時間序列模型,包括CER模型、VAR模型、GARCH模型等;第三部分則為資產組合理論與資產定價模型的說明。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作,光碟內皆附有完整的Python與部分R程式碼供讀者參考使用。
  • 序言
  • 第1章 報酬率
    • 1.1 貨幣的時間價值
      • 1.1.1 現值、未來值與簡單利率
      • 1.1.2 複利
      • 1.1.3 有效年率
    • 1.2 資產報酬率
      • 1.2.1 簡單報酬率
      • 1.2.2 一些調整
      • 1.2.3 連續報酬率
    • 1.3 資產組合報酬率
  • 第2章 隨機變數
    • 2.1 間斷的隨機變數
    • 2.2 連續的隨機變數
      • 2.2.1 常態分配與對數常態分配
      • 2.2.2 t分配
    • 2.3 MLE
  • 第3章 矩陣代數
    • 3.1 向量與矩陣
    • 3.2 矩陣代數
    • 3.3 再談MLE
      • 3.3.1 單變量情況
      • 3.3.2 OLS
  • 第4章 多變量隨機變數
    • 4.1 雙變量隨機變數
      • 4.1.1 間斷的隨機變數
      • 4.1.2 期望值的操作
    • 4.2 多變量的隨機變數
      • 4.2.1 連續的隨機變數
      • 4.2.2 多變量常態分配
    • 4.3 多變量t分配
      • 4.3.1 多變量t分配的特色
      • 4.3.2 一些應用
  • 第5章 時間序列模型
    • 5.1 隨機過程
      • 5.1.1 恆定性
      • 5.1.2 非恆定過程
    • 5.2 CER模型
    • 5.3 ARIMA模型
  • 第6章 VAR模型
    • 6.1 一些準備
      • 6.1.1 (弱)恆定性與跨相關矩陣
      • 6.1.2 多變量波特曼托檢定
    • 6.2 VAR模型
      • 6.2.1 縮減式VAR模型
      • 6.2.2 結構式VAR模型
  • 第7章 單變量GARCH模型
    • 7.1 ARCH模型
      • 7.1.1 波動率群聚現象
      • 7.1.2 ARCH模型的估計
    • 7.2 對稱型的GARCH模型
      • 7.2.1 GARCH模型的特色
      • 7.2.2 擴充的GARCH模型
    • 7.3 非對稱型的GARCH模型
  • 第8章 多變量GARCH模型
    • 8.1 多變量相關之檢視
    • 8.2 多變量條件異質變異檢定
    • 8.3 DCC-GARCH模型
      • 8.3.1 DCC模型
      • 8.3.2 使用R語言
  • 第9章 資產組合理論
    • 9.1 一些準備
      • 9.1.1 系統性風險
      • 9.1.2 投資人的偏好
    • 9.2 有效的資產組合
    • 9.3 用矩陣型態表示
  • 第10章 資本資產定價模型
    • 10.1 CAPM
      • 10.1.1 CML
      • 10.1.2 SML
    • 10.2 CAPM的檢定
    • 10.3 多因子模型
  • 參考文獻
  • 中文索引
  • 英文索引
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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