金融计算与建模实验
2010-9
经济科学出版社
廖文辉，张学奇 编著
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180000
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实践教学是高等教育本质的必然要求，是践行应用型人才培养的必经之路，是地方行业性教学型本科院校办学的重要特征。近几年来，各高校经济与管理类专业实验教学已经逐步开展，把实验教学作为教学改革的抓手、知识融合的平台以及联系社会的桥梁，然而如何进一步完善实验教学体系、提高实验实践教学水平与质量已经成为各高校亟待解决的问题。应用型高等院校经管类系列实验教材以提高高等院校经济与管理类专业实验教学的建设水平为目的，以实验教材建设为突破口，探讨高等院校经济与管理类实验教材的新方向、新思路、新内容、新模式。 本系列实验教材的编写紧紧围绕“知行合一，能力为尚，积淀特色，共享协作”的地方行业性教学型经济与管理类实验教学理念，贯彻以现代教育技术为基本手段，以实验资源共享与应用为条件，强化理论教学与实践教学互动与互补，“实践与理论相结合”和在“做中学”的指导思想，强调实验教材建设与实验课程建设、实验项目建设、实验教师队伍建设以及深化实验教学改革相结合，力图通过系列教材建设规范实验教学内容和实验项目，促进实验教学质量的提高。 （一）本系列实验教材内容与教学方式符合实验教学规律和要求。具体表现在以下几个方面： 1.实验教材以实验项目为章节，按如下体例编写：实验目的和实验要求；实验的基本原理；实验仪器、软件和材料或实验环境；实验方法和操作步骤；实验注意事项；数据处理和实验结果分析；实验报告。当然，对于不同的课程，根据其本身的学科特点，实验教材的编写体例并不完全一致。 2.增加综合性、设计性、创新性实验项目的比例，并逐步将科研成果项目转化为教材的实验项目。 3.与当前流行的实验平台软件或硬件及教材内容紧密结合，符合一般软件要求。 4.充分体现以学生为主体，明确实验教学的内涵。实验教学过程体现以学生操作为主，教师辅导为辅，少量时间教师讲解，大部分时间学生操作的特点。 5.按实验教学规律分配学时，并且有多余的实验项目供学生利用开放实验室自主学习。 6.内容精练，主次分明，详略得当，文字通俗易懂，图表与正文密切配合。 （二）本系列实验教材遵循实验教学规律，体现时代特色，总体来说，具有以下四个特点： 1.与现代典型案例相结合。以培养应用型人才为原则，根据实验教学大纲，注重理论联系实际，教材具有较强的实践性、新颖性、启发性和适用性，有利于培养学生的实践能力和创新能力。
本书以解决金融研究和实际问题为出发点，给出了许多算法和实现程序；每章的计算程序精心设计，思路清晰，许多语句都加上了注释，为读者在今后学习提供了一些可参考的程序。本书选择SAS软件作为应用平台，要求读者除了一般的金融学基础外，还要有SAS编程的技能。全书分为三个部分：第一部分为金融学基础指标计算实验，包括实验一至实验四；第二部分为风险度量实验，包括实验五和实验六；第三部分为金融产品定价实验，包括实验七至实验十一。每个实验的内容一般由三个模块组成：金融理论与模型、算法实现及计算程序。本书不仅展现了应用SAS软件的技术，同时也力求使读者对相关的金融专题有一个较深的了解，以使读者的知识水平在金融理论、实务和统计模型的基础上，更深入到如何实现和应用。本书适合具有一定概率统计基础的财经专业的学生使用。
第一部分 金融学基础指标计算实验 实验一 股票收益率计算(设计性实验) 实验二 固定证券收益率计算(设计性实验) 实验三 收益波动率计算(设计性实验) 实验四 指数计算(设计性实验)第二部分 分风险度量实验 实验五 风险溢价计算(设计性实验) 实验六 股权风险指标计算(设计性实验)第三部分 金融产品定价实验 实验七 中国股市CAPM计算(综合性实验) 实验八 最优投资组合选择(综合性实验) 实验九 VaR风险度量(验证性实验) 实验十 可转债和期权定价模型(验证性实验) 实验十一 Monte Callo模拟(设计性实验)参考文献
相对于传统上用波动性指标（如方差或标准差）衡量风险的标准，风险值有三项特点：第一，风险值以资产的收益金额为风险衡量指标，较以往风险估计值更清楚明白地表达投资人所面临的风险；第二，风险值标准引入了置信水平的概念，而传统标准只是一个点估计值（Point Estimator）；第三，对于包含多种类型资产（如股票、期货、期权）的投资组合，可以直接测算出投资组合的风险值。 （二）风险值（VaR）的度量方法 目前，风险值这一概念已经成为风险管理目标的同义词，也就是说风险值是在一定条件下的数量标准。怎么样尽可能精确地估计出这个标准（VaR）才是风险度量的方法。因此，VaR是风险管理的一个概念而不是方法，不能将VaR视作风险度量的一种方法，也不能将度量VaR的方法与VaR本身进行比较。 度量风险值的关键在于描述投资组合在评估期间收益的概率分布，估算风险值的模型通常有两大类，参数模型和非参数模型。对收益的分布已知的时候可以用参数模型，这个假设条件太强，对实际分布所作的假定，通常难与真实数据完全相符，尤其在初始探索阶段。 如JP Morgan在1994年所给出的市场风险度量模型中，假定收益率的分布为正态，尽管这个与实际情况不相吻合，但由于正态分布所有具有的一些特性，如参数估计简单易行，分布的可加性等，使其仍被广泛使用。
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金融建模上机实验指导书，可以练练哦
还没来得急阅读，纸质还是可以的