金融衍生品建模：基于Matlab、C++和Excel工具

　　前言
　　第1章  互换与固定收益工具
　　1.1  欧洲美元（利率）期货
　　1.2  短期国债与长期债券
　　1.2.1  利用短期国债期货避险
　　1.2.2  期货多头避险：对182天短期国债进行合成期货避险
　　1.3  在matlab中计算短期国债价格与收益率
　　1.4  对债券头寸进行套期保值
　　1.4.1  利用短期国债看涨期权对91天短期国债期货进行套期保值
　　1.4.2  空头套期保值：管理到期日缺口
　　1.4.3  到期日缺口和持有成本模型
　　1.4.4  使用欧元看跌期权管理到期日缺口
　　1.4.5  空头套期保值：对变动利率贷款进行套期保值
　　1.5  债券与互换久期、修正久期，以及每基点美元价值（dv01）
　　1.6  利率期限结构
　　1.7  自举分析模型
　　1.8  在matlab中进行自举分析
　　1.9  在excel中进行自举分析
　　1.10  在matlab中计算互换价格的一般方法
　　1.11  在matlab中利用期限结构分析为互换定价
　　1.12  利用c++程序进行互换定价
　　1.13  在matlab中为百慕大互换进行定价
　　尾注
　　第2章  copula函数
　　2.1  copula函数的定义及基本性质
　　2.2  copula函数的分类
　　2.2.1  多元高斯copula
　　2.2.2  多元学生t copula
　　2.3  阿基米德copulae
　　2.4  校准copulae
　　2.4.1  基于精确极大似然估计的误差配准算法(eml)
　　2.4.2  边际推断函数方法（ifm）
　　2.4.3  正则极大似然方法（cml）
　　2.5  校准真实市场数据的数值结论
　　2.5.1  bouyè、durrelman、nikeghbali、riboulet和roncalli方法
　　2.5.2  mashal和zeevi方法
　　2.6  excel中的copula应用
　　尾注
　　第3章  住房抵押贷款证券
　　3.1  提前偿还模型
　　3.2  提前偿还模型的数值例子
　　3.3  住房抵押贷款证券的定价和报价
　　3.4  提前偿还风险和mbs的平均寿命
　　3.5  在c++中应用蒙特卡罗方法为mbs定价
　　3.6  使用matlab固定收益工具包对mbs估价
　　3.7  抵押担保债券(cmo)
　　3.8  cmo在c++中的应用
　　3.9  计划摊销份额(pac)
　　3.10  纯本金债券与纯利息债券
　　3.11  利率风险
　　3.12  mbs的动态对冲
　　尾注
　　第4章  债务抵押债券
　　4.1  债务抵押债券的结构
　　4.1.1  现金流型债务抵押债券
　　4.1.2  市场价值型债务抵押债券
　　4.1.3  资产负债表类现金流型债务抵押债券
　　4.1.4  套利类债务抵押债券
　　4.1.5  套利类市场价值型债务抵押债券
　　4.1.6  套利类现金流型债务抵押债券
　　4.1.7  现金流交易中的信用强化
　　4.1.8  市场价值交流中的信用强化：担保率和过量担保测试
　　4.1.9  最小净值测试
　　4.1.10  交易特征
　　4.2  合成债务抵押债券
　　4.2.1  全额融资的合成债务抵押债券
　　4.2.2  部分融资合成债务抵押债券和融资型的合成债务抵押债券的未融资部分
　　4.3  用cds进行资产负债表管理
　　4.4  资产组合的违约亏损分布
　　4.5  债务抵押债券的股权份额
　　4.5.1  债务抵押债券股权份额的业绩
　　4.5.2  债务抵押债券的内嵌期权
　　4.5.3  股权份额的价格
　　4.5.4  使用穆迪二项展开技术来构建合成债务抵押债券
　　4.5.5  债务抵押债券各层份额的相关性风险
　　4.6  债务抵押债券份额定价
　　4.7  定价公式
　　4.8  仿真算法
　　4.9  在matlab中的债务抵押债券定价
　　4.10  c++中的债务抵押债券定价
　　4.11  债务抵押债券的抵押债券（cdo2）定价
　　4.12  cdo和cdo2的快速亏损计算
　　尾注
　　第5章  信用衍生品
　　5.1  信用违约掉期
　　5.2  信用违约掉期的记日规则
　　5.3  信用违约掉期的一般性估值
　　5.4  风险率函数
　　5.5  泊松过程和cox过程
　　5.6  用确定性强度模型进行估值
　　5.7  风险率函数校准
　　5.8  信用曲线的建立和校准
　　5.9  一揽子信用违约掉期定价
　　5.9.1  相关违约终止时刻的产生
　　5.9.2  从椭圆copulae抽样
　　5.9.3  违约到达时刻的分布
　　5.9.4  一揽子cds定价算法
　　5.10  matlab中的信用篮子定价
　　5.11  c++中的一揽子信用违约掉期定价
　　5.12  信用联系票据（cln）
　　5.12.1  含有clo或cbo的信用联系票据
　　5.12.2  份额化信用联系票据定价
　　5.12.3  管理资本
　　尾注
　　第6章  天气衍生品
　　6.1  天气衍生品市场
　　6.2  天气合约
　　6.3  温度建模
　　6.3.1  噪声过程
　　6.3.2  均值回归
　　6.4  参数估计
　　6.5  波动率估计
　　6.6  均值回复参数估计
　　6.7  天气衍生品的定价
　　6.7.1  模型框架
　　6.7.2  定价加温日（hdd）期权
　　6.8  历史日照分析
　　6.9  时间序列天气预测
　　6.10  用c++定价天气期权
　　尾注
　　第7章  能源与电力衍生品
　　7.1  电力市场
　　7.2  电力定价模型
　　7.2.1  定价过程建模
　　7.2.2  单因素模型
　　7.2.3  估计确定性部分
　　7.2.4  估计单因素模型的随机过程
　　7.2.5  双因素模型
　　7.3  摆动期权
　　7.4  美式期权和百慕大期权的longstaff-schwartz算法
　　7.5  扩展longstaff-schwartz至摆动期权
　　7.6  一般情形：向上摆动、向下摆动和惩罚函数
　　7.7  应用matlab定价摆动期权
　　7.8  lsm模拟结果
　　7.8.1  上界与下界
　　7.8.2  执行策略
　　7.8.3  提前行权的阈值
　　7.8.4  提前执行和期权价值的相互影响
　　7.9  能源商品衍生品的定价
　　7.9.1  跨商品价差期权
　　7.9.2  模型
　　7.9.3  模型
　　7.9.4  模型
　　7.10  跳跃扩散型定价模型
　　7.10.1  模型1a：仿射均值回复跳跃扩散过程
　　7.10.2  模型1b
　　7.10.3  模型2a：时变漂移项
　　7.10.4  模型2b：模型1b的时变版本
　　7.11  随机波动率定价模型
　　7.12  模型参数估计
　　7.12.1  ml-ccf估计量
　　7.12.2  ml-mccf估计量
　　7.12.3  光谱广义矩估计量
　　7.12.4  模拟
　　7.13  应用matlab估计参数
　　7.14  能源商品模型
　　7.15  天然气
　　7.15.1  天然气市场
　　7.15.2  天然气现货价格
　　7.16  天然气定价模型
　　7.16.1  单因素模型
　　7.16.2  双因素模型
　　7.16.3  校准
　　7.16.4  单因素模型校准
　　7.16.5  双因素模型校准
　　7.17  应用matlab定价天然气
　　7.18  天然气与电力互换
　　7.18.1  发电厂
　　7.18.2  最终用户
　　尾注
　　第8章  电力衍生品的定价：理论和matlab实现
　　第9章  商业房地产资产抵押证券
　　附录a  matlab中的利率树建模
　　附录b  第7章的代码
　　参考文献

　　    Justin London，拥有密歇根大学经济学和数学的学士学位、应用经济学的文科硕士学位，以及金融工程、计算机科学和数学的理科硕士学位。他是全球在线交易和金融技术公司的创始人，曾为贸易公司和他自己的定量咨询公司开发固定收益和股权模型。他曾在芝加哥一家大银行使用信用衍生品分析和管理银行企业贷款组合，而且还指导几家银行完成了自己的衍生品交易系统。

　　    《金融衍生品建模：基于Matlab、C++和Excel工具》主要讲述重要的衍生品定价模型，并运用matlab、c++和excel对包括信用衍生品（如信用违约掉期和信用关联记录）、债务抵押债券（cdo）、住房抵押贷款支持证券（mbs）、资产支持证券（abs）、互换、固定收益证券，以及日渐重要的天气、电力、能源衍生品等进行建模．《金融衍生品建模：基于Matlab、C++和Excel工具》提供了matlab和c++的示例代码，这些代码都可以更改和扩展，以满足实际需要．读者将从衍生品模型的数据、理论和代码执行上获益。
　　    《金融衍生品建模：基于Matlab、C++和Excel工具》适合作为统计、金融数学、经济管理等相关专业的教材，也可供对金融衍生品建模感兴趣的读者参考。