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拥有MATLAB金融计算PDF以及配套的随书源码。

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简介：
本教材系统地阐述了MATLAB在金融市场中的广泛应用，并提供了大量的实例源码，这些代码示例十分丰富，为学习者提供了宝贵的实践经验，使其成为一本极具价值的教学资料。

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  • 掌握MATLAB金融计算PDF含源代码
    优质
    本书提供了详尽的指导和实例，帮助读者利用MATLAB进行金融数据处理与分析。包含大量实用案例及配套源代码，适合金融工程领域学习者和技术人员参考使用。 该教材详细讲解了MATLAB在金融市场中的应用，并附带丰富的实例源码，是一本非常有价值的参考资料。
     
  • 2000-2019年资源金融错配指数计算及代码分享（金融错配指标）
    优质
    本研究提供了一个详细的框架来衡量2000至2019年间全球范围内资源与金融之间的错配情况，并公开了用于计算相关错配指数的代码，为经济学和金融学的研究者们提供了宝贵的分析工具。 资源错配指数计算 1. 数据来源：各省级统计年鉴/中国统计年鉴 2. 时间跨度：2000-2019年 3. 区域范围：全国 指标说明： 资源配置是经济学研究的基本问题之一，如何利用有限的资源实现社会福利的最大化一直受到国内外学者的关注。在经济全球化的背景下，国际间的贸易往来日益频繁，资本在全球市场的流动加速了这一进程。经济增长成为持续的研究主题。为了优化资源配置，必须明确资源错配导致效率损失的作用机制，并评估这种错配有造成多大程度上的效率损失，进而分析哪些层面可以实现重新的配置优化。只有全面了解这些问题，在实际操作中才可能制定出有针对性的政策。因此需要对资源错配的程度进行估算。 金融错配指标 1. 数据来源：国泰安数据库 2. 时间跨度：2003-2020年 3. 区域范围：全国 计算公式： \[ 金融错配 = \frac{利息支出 / (负债 - 应付账款) - 行业平均利率}{行业平均利率} \] 参考文献： 张庆君, 李萌. 金融错配与企业资本. 以上信息提供了资源和金融错配指数计算的基础数据、公式以及相关研究背景。
     
  • 金融中的随机分析.pdf
    优质
    《金融中的随机分析》一书深入探讨了概率论和随机过程在金融市场模型构建与风险评估中的应用，是金融工程领域的重要参考文献。 随机分析的基础知识以及离散时间模型被介绍，并通过简单的二叉树模型阐述了无套利期权定价方法。尽管这种方法仅使用基本数学工具，但其中蕴含的风险中性定价概念却非常深刻。
     
  • 逆合成孔径成像的MATLAB算法及配套书源代码
    优质
    本书提供了一套基于MATLAB实现逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术的详细算法及其源代码。读者可以深入理解并实践ISAR成像的过程，适合科研人员和学生使用。 《逆合成孔径雷达成像MATLAB算法》一书的配套源代码可以帮助读者学习和理解ISAR的基本算法及实现过程。
     
  • 数值金融：金融数值方法及源码
    优质
    《数值金融》一书深入浅出地介绍了金融领域中常用的数值计算方法，并提供了丰富的源代码实例。适合数学、计算机科学和金融专业的读者学习研究。 金融数值方法该存储库包含来自金融中的数值方法和衍生品定价的高级技术及其代码，并包括涉及数值方法或数学建模元素的MOOC（大型开放在线课程）相关代码。内容涵盖财务相关的金融市场数学模型、期权计算及金融数学方法，以及商业分析等主题。 具体来说，在这个存储库中可以找到关于格（树）方法的内容，特别是离散时间下的期权定价技术，例如CRR（Cox-Ross-Rubenstein）二项式期权定价模型。此外，还有蒙特卡洛方法的实现细节，用于对金融模型进行随机路径模拟，并包括了利率的CIR（Cox-Ingersoll-Ross）模型仿真等实例。 这些资源为学习者和专业人士提供了一个深入理解复杂金融市场工具和技术的基础框架。
     
  • 计算金融：基于MATLAB的模型构建——附带每章对应的MATLAB代码（源自《计算金融.面向MATLAB的建模》）-matlab开发
    优质
    本书提供了一套完整的使用MATLAB进行计算金融模型构建的方法和实例，涵盖每章配套的MATLAB源代码，基于经典教材《计算金融:面向MATLAB的建模》编写。 本书包含100多个示例和练习，并为每个提供了解决方案的MATLAB代码。 第一章专门介绍MATLAB语言及其开发环境，涵盖编程、数值计算及可视化应用在简单微积分与金融问题中的内容。 第二章则介绍了概率统计的基本概念，力求使讨论尽可能简化。 第三章处理主要约束优化模型，重点在于识别所涉及的问题类型，并展示如何通过MATLAB实现和解决这些问题的方法。 第四章节中我们将探讨投资组合优化，提供了一些基于风险收益分析的投资组合选择模型的例子。 第五章介绍了一系列的概率工具，在第六章中用于描述三种衍生品定价方法。
     
  • 劳动力与金融错配指标的计算（含代码）
    优质
    本研究探讨了如何量化劳动力市场与金融市场间的不匹配问题，并提供了详细的计算方法及其实现代码。 资源错配指数数据集包含代码： 一、资本错配和劳动力错配指数计算 1. 时间跨度：2000-2019年 2. 区域范围：31个省市自治区 3. 指数的原始数据、计算方式参考文献以及stata do文件都在分享文件夹里。如果指数大于零，表示资源配置不足；反之则表示资源配置过度。绝对值越大，资源错配程度越高。 二、金融错配指标 2. 时间跨度：2003-2020年 3. 区域范围：全国 4. 指标说明： 金融错配指标计算公式为：\[ \frac{{\text{利息支出}/(\text{负债}-\text{应付账款}) - \text{行业平均利率}}}{\text{行业平均利率}} \] 参考文献：张庆君, 李萌. 金融错配、企业资本结构与非效率投资[J]. 金融论坛, 2018, v.23;No.276(12):23-38. 部分数据如下： 以上为资源错配指数的计算方法和时间跨度，以及相关文献参考。
     
  • 基于MATLAB的小波分析及应用源码（书籍及配套代码）
    优质
    《基于MATLAB的小波分析及应用》是一本结合理论与实践的教程书籍，提供了丰富的MATLAB编程实例和源代码，帮助读者深入理解小波变换及其在信号处理、图像压缩等领域的广泛应用。 想学习小波的MATLAB应用的同学可以参考一下相关资料。
     
  • 金融机构系统性金融风险计算代码及2007-2022年的计算结果与原始数据
    优质
    本项目提供金融机构系统性金融风险的计算代码、自2007年至2022年详细的计算结果以及相关原始数据，旨在帮助研究者分析和理解全球金融危机及其后续影响。 一、数据简介：本数据集包含四个系统性极值风险指标——通过DCC方法计算的Δcovar、分位数法计算的Δcovar、分位数法计算的covar以及MES，涵盖上市金融机构（包括银行、证券和保险等）从2007年至2022年的数据。这些数据为非平衡型，即并非所有机构的数据都始于2007年，但自2010年后大部分都有记录，并且能够很好地描述金融危机、股市崩盘以及新冠疫情的影响。 二、指标说明：金融系统性风险是指在金融市场中由于各种关联因素的存在，导致风险传播并逐渐形成内在不确定性的损失。这些内部机制包括但不限于Acemoglu等人提出的观点。 三、参考文献： [1] 王剑, 杜红军. 非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J]. 金融经济,2023,No.561(03):54-69. [2] 朱子言, 刘晓星. 系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J]. 金融经济学研究,2023,38(02):20-34.
     
  • MATLAB R2017a人工智能算法配套书籍代码
    优质
    本书为《MATLAB R2017a人工智能算法》的配套书籍，提供了丰富的源代码和实例，帮助读者深入理解和应用书中的人工智能相关算法。 MATLAB R2017a人工智能算法配书代码,仅包含代码。