"A Workout in Computational Finance" - это книга, которая представляет собой обширное введение в различные численные методы, используемые в вычислительной финансовой сфере сегодня. Квалификация в области математики и численного анализа является необходимой для работы в финансовой индустрии и для начала карьеры в этой области, а также для риск-менеджеров. Эта книга предлагает подробное введение в каждый метод, раскрывая численные ловушки, в которые часто попадают практики. Каждый метод сопровождается практическими примерами из области оценки, анализа рисков и калибровки конкретных финансовых инструментов и моделей. В книге сильный акцент делается на надежных схемах для численной обработки задач в вычислительной финансовой сфере. Среди методов, рассматриваемых в книге, включены PDE/PIDE с использованием конечных разностей или конечных элементов, быстрые и стабильные решатели для разреженных сеток, методы стабилизации и регуляризации для обратных задач, возникающих при калибровке финансовых моделей к рыночным данным, методы Монте-Карло и квази-Монте-Карло для моделирования высокомерных систем, а также локальные и глобальные инструменты оптимизации для решения задач минимизации.
Эта книга представляет собой всеобъемлющее введение к различным численным методам, широко используемым в современном вычислительном финансировании. Численные навыки являются необходимыми предпосылками для тех, кто работает в финансовой сфере или только начинает карьеру в этой области; а также для риск-менеджеров. Основательное знание численных методов, как и способность полноценно оценивать их качество, преимущества и ограничения, является жизненно важным. В этой книге существует всестороннее введение в каждый из методов, это показывает те цифровые ямы, в которых практики часто застревают. Каждый из методов ссылается на практическое применение, на реальных примерах областей оценки, анализа риска и калибровки специфических инструментов и финансовых моделей. Имеется акцентированное внимание на робастных схемах для численного решения проблем в рамках вычислительного финансирования. Методы включающие в себя PDE / PIDE с использованием конечных разностей или конечных элементов, быстрые и стабильные решатели для разреженных систем сетки, методы стабилизации и регуляризации для решения обратных задач, возникающих при калибровке финансовых моделей для рыночных данных, методы Монте-Карло и КвазиМонтеКарло для моделирования систем с высоким числом переменных, а также инструменты локальной и глобальной оптимизации для того, чтобы решить задачу минимизации.
Электронная Книга «A Workout in Computational Finance» написана автором Andreas Binder в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119973485
Описание книги от Andreas Binder
A comprehensive introduction to various numerical methods used in computational finance today Quantitative skills are a prerequisite for anyone working in finance or beginning a career in the field, as well as risk managers. A thorough grounding in numerical methods is necessary, as is the ability to assess their quality, advantages, and limitations. This book offers a thorough introduction to each method, revealing the numerical traps that practitioners frequently fall into. Each method is referenced with practical, real-world examples in the areas of valuation, risk analysis, and calibration of specific financial instruments and models. It features a strong emphasis on robust schemes for the numerical treatment of problems within computational finance. Methods covered include PDE/PIDE using finite differences or finite elements, fast and stable solvers for sparse grid systems, stabilization and regularization techniques for inverse problems resulting from the calibration of financial models to market data, Monte Carlo and Quasi Monte Carlo techniques for simulating high dimensional systems, and local and global optimization tools to solve the minimization problem.
