- 高等教育出版社
- 9787040661521
- 1版
- 16开
内容简介
本书介绍了数值分析在金融领域的应用，涉及金融问题建模、模型求解的数值方法以及Python程序实现，涵盖了Python编程和经典数值分析的主要内容。其中，Python编程包括Python程序设计、Python数据分析、Python画图；经典数值分析包括非线性方程数值求解、最小二乘线性拟合、线性方程组数值求解、插值、幂法求特征值与特征向量、数值积分、常微分方程数值解。
本书的特色是以实际金融计算问题为背景，介绍经典数值分析内容，对所涉及金融计算问题的数值分析方法都给出了对应的Python程序，并提供了丰富的金融计算习题。
本书可作为金融专业本科生的数值分析课程教材或参考书，也可供对金融计算感兴趣的研究人员和技术人员参考。
目录
目录
前辅文
第一章 Python编程基础
1.1 Python简介
1.2 Python变量和运算
1.3 列表
1.4 元组
1.5 字典
1.6 集合
1.7 变量保存
1.8 分支语句
1.9 循环语句
1.10 函数
1.11 习题
第二章 NumPy数组
2.1 数组的基本操作
2.2 数组的运算
2.3 习题
第三章 Pandas
3.1 Pandas数据结构
3.2 Pandas数据操作
3.3 数据统计
3.4 分组和聚合
3.5 时间变量
3.6 习题
第四章 Matplotlib
4.1 画布、子图和坐标系
4.2 绘图和修图
4.3 图形保存与展示
4.4 其他图形绘制
4.5 习题
第五章 非线性方程数值求解
5.1 金融问题
5.2 二分法
5.3 牛顿法
5.4 割线法
5.5 不动点迭代
5.6 数值求根常见问题
5.7 网络消费贷分期利率计算
5.8 股票交易时间间隔的概率分布拟合
5.9 习题
第六章 最小二乘线性拟合
6.1 金融问题
6.2 最小二乘线性拟合
6.3 CAPM实证检验
6.4 幂律尾指数估计
6.5 习题
第七章 线性方程组数值求解
7.1 金融问题
7.2 高斯消元法
7.3 LU分解
7.4 误差估计和扰动分析
7.5 迭代法
7.6 Fama-French三因子模型在中国股市的实证检验
7.7 LPPLS泡沫预警模型的参数估计
7.8 习题
第八章 插值
8.1 金融问题
8.2 拉格朗日插值
8.3 牛顿插值
8.4 误差形态
8.5 中国国债收益率曲线拟合
8.6 基于插值的数值求根
8.7 习题
第九章 幂法求特征值与特征向量
9.1 金融问题
9.2 特征值和特征向量
9.3 幂法
9.4 基于特征向量中心性的重要金融机构识别
9.5 习题
第十章 数值积分
10.1 金融问题
10.2 梯形法
10.3 辛普森法
10.4 高斯积分
10.5 上证指数尾部风险概率计算
10.6 习题
第十一章 常微分方程数值解
11.1 传染模型
11.2 数值微分
11.3 常微分方程可解性理论
11.4 数值方法
11.5 收敛性和稳定性
11.6 泰勒法和龙格–库塔法
11.7 等额本金与等额本息还款方式比较
11.8 期权定价
11.9 习题
参考文献
前辅文
第一章 Python编程基础
1.1 Python简介
1.2 Python变量和运算
1.3 列表
1.4 元组
1.5 字典
1.6 集合
1.7 变量保存
1.8 分支语句
1.9 循环语句
1.10 函数
1.11 习题
第二章 NumPy数组
2.1 数组的基本操作
2.2 数组的运算
2.3 习题
第三章 Pandas
3.1 Pandas数据结构
3.2 Pandas数据操作
3.3 数据统计
3.4 分组和聚合
3.5 时间变量
3.6 习题
第四章 Matplotlib
4.1 画布、子图和坐标系
4.2 绘图和修图
4.3 图形保存与展示
4.4 其他图形绘制
4.5 习题
第五章 非线性方程数值求解
5.1 金融问题
5.2 二分法
5.3 牛顿法
5.4 割线法
5.5 不动点迭代
5.6 数值求根常见问题
5.7 网络消费贷分期利率计算
5.8 股票交易时间间隔的概率分布拟合
5.9 习题
第六章 最小二乘线性拟合
6.1 金融问题
6.2 最小二乘线性拟合
6.3 CAPM实证检验
6.4 幂律尾指数估计
6.5 习题
第七章 线性方程组数值求解
7.1 金融问题
7.2 高斯消元法
7.3 LU分解
7.4 误差估计和扰动分析
7.5 迭代法
7.6 Fama-French三因子模型在中国股市的实证检验
7.7 LPPLS泡沫预警模型的参数估计
7.8 习题
第八章 插值
8.1 金融问题
8.2 拉格朗日插值
8.3 牛顿插值
8.4 误差形态
8.5 中国国债收益率曲线拟合
8.6 基于插值的数值求根
8.7 习题
第九章 幂法求特征值与特征向量
9.1 金融问题
9.2 特征值和特征向量
9.3 幂法
9.4 基于特征向量中心性的重要金融机构识别
9.5 习题
第十章 数值积分
10.1 金融问题
10.2 梯形法
10.3 辛普森法
10.4 高斯积分
10.5 上证指数尾部风险概率计算
10.6 习题
第十一章 常微分方程数值解
11.1 传染模型
11.2 数值微分
11.3 常微分方程可解性理论
11.4 数值方法
11.5 收敛性和稳定性
11.6 泰勒法和龙格–库塔法
11.7 等额本金与等额本息还款方式比较
11.8 期权定价
11.9 习题
参考文献
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1.1 Python简介
1.2 Python变量和运算
1.3 列表
1.4 元组
1.5 字典
1.6 集合
1.7 变量保存
1.8 分支语句
1.9 循环语句
1.10 函数
1.11 习题
第二章 NumPy数组
2.1 数组的基本操作
2.2 数组的运算
2.3 习题
第三章 Pandas
3.1 Pandas数据结构
3.2 Pandas数据操作
3.3 数据统计
3.4 分组和聚合
3.5 时间变量
3.6 习题
第四章 Matplotlib
4.1 画布、子图和坐标系
4.2 绘图和修图
4.3 图形保存与展示
4.4 其他图形绘制
4.5 习题
第五章 非线性方程数值求解
5.1 金融问题
5.2 二分法
5.3 牛顿法
5.4 割线法
5.5 不动点迭代
5.6 数值求根常见问题
5.7 网络消费贷分期利率计算
5.8 股票交易时间间隔的概率分布拟合
5.9 习题
第六章 最小二乘线性拟合
6.1 金融问题
6.2 最小二乘线性拟合
6.3 CAPM实证检验
6.4 幂律尾指数估计
6.5 习题
第七章 线性方程组数值求解
7.1 金融问题
7.2 高斯消元法
7.3 LU分解
7.4 误差估计和扰动分析
7.5 迭代法
7.6 Fama-French三因子模型在中国股市的实证检验
7.7 LPPLS泡沫预警模型的参数估计
7.8 习题
第八章 插值
8.1 金融问题
8.2 拉格朗日插值
8.3 牛顿插值
8.4 误差形态
8.5 中国国债收益率曲线拟合
8.6 基于插值的数值求根
8.7 习题
第九章 幂法求特征值与特征向量
9.1 金融问题
9.2 特征值和特征向量
9.3 幂法
9.4 基于特征向量中心性的重要金融机构识别
9.5 习题
第十章 数值积分
10.1 金融问题
10.2 梯形法
10.3 辛普森法
10.4 高斯积分
10.5 上证指数尾部风险概率计算
10.6 习题
第十一章 常微分方程数值解
11.1 传染模型
11.2 数值微分
11.3 常微分方程可解性理论
11.4 数值方法
11.5 收敛性和稳定性
11.6 泰勒法和龙格–库塔法
11.7 等额本金与等额本息还款方式比较
11.8 期权定价
11.9 习题
参考文献
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第一章 Python编程基础
1.1 Python简介
1.2 Python变量和运算
1.3 列表
1.4 元组
1.5 字典
1.6 集合
1.7 变量保存
1.8 分支语句
1.9 循环语句
1.10 函数
1.11 习题
第二章 NumPy数组
2.1 数组的基本操作
2.2 数组的运算
2.3 习题
第三章 Pandas
3.1 Pandas数据结构
3.2 Pandas数据操作
3.3 数据统计
3.4 分组和聚合
3.5 时间变量
3.6 习题
第四章 Matplotlib
4.1 画布、子图和坐标系
4.2 绘图和修图
4.3 图形保存与展示
4.4 其他图形绘制
4.5 习题
第五章 非线性方程数值求解
5.1 金融问题
5.2 二分法
5.3 牛顿法
5.4 割线法
5.5 不动点迭代
5.6 数值求根常见问题
5.7 网络消费贷分期利率计算
5.8 股票交易时间间隔的概率分布拟合
5.9 习题
第六章 最小二乘线性拟合
6.1 金融问题
6.2 最小二乘线性拟合
6.3 CAPM实证检验
6.4 幂律尾指数估计
6.5 习题
第七章 线性方程组数值求解
7.1 金融问题
7.2 高斯消元法
7.3 LU分解
7.4 误差估计和扰动分析
7.5 迭代法
7.6 Fama-French三因子模型在中国股市的实证检验
7.7 LPPLS泡沫预警模型的参数估计
7.8 习题
第八章 插值
8.1 金融问题
8.2 拉格朗日插值
8.3 牛顿插值
8.4 误差形态
8.5 中国国债收益率曲线拟合
8.6 基于插值的数值求根
8.7 习题
第九章 幂法求特征值与特征向量
9.1 金融问题
9.2 特征值和特征向量
9.3 幂法
9.4 基于特征向量中心性的重要金融机构识别
9.5 习题
第十章 数值积分
10.1 金融问题
10.2 梯形法
10.3 辛普森法
10.4 高斯积分
10.5 上证指数尾部风险概率计算
10.6 习题
第十一章 常微分方程数值解
11.1 传染模型
11.2 数值微分
11.3 常微分方程可解性理论
11.4 数值方法
11.5 收敛性和稳定性
11.6 泰勒法和龙格–库塔法
11.7 等额本金与等额本息还款方式比较
11.8 期权定价
11.9 习题
参考文献
