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摘要: 经典与调整的 Campisi 归因模型 经典模型 Campisi 的论文中 Table 5 疑似有误,我根据其他表的数据反推出了正确的表,欢迎留言讨论。 我根据 Campisi 的公式重新实现了论文中主要表格的计算,以供读者举一反三自行扩展,下载地址在这里:Campisi.zip 债券组合回报率的分 阅读全文
posted @ 2020-12-16 10:16 xuruilong100 阅读(3620) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——案例之主成分久期(PCD) 概述 关键期限上利率的变动通常有较强的相关性,所以,使用 KRD 天然的存在着“共线性”的隐患。 处理共线性的常见手段是主成分分析(PCA),这也就引出了主成分久期(PCD)的概念——债券价格关于主成分的敏感性。 主成分久期 关于主成分久期的 阅读全文
posted @ 2020-11-18 20:57 xuruilong100 阅读(1249) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——案例之 KRD、Fisher-Weil 久期及久期的解释能力 概述 作为利率风险系列的第四篇,本文将以《Interest Rate Risk Modeling》为蓝本,介绍 Fisher-Weil 久期,并探讨它与 KRD 的关联,最后用线性回归模型简单研究一下久期的解 阅读全文
posted @ 2020-11-16 23:38 xuruilong100 阅读(1766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——一个使用 ActualActual 时需要注意的陷阱 ActualActual 是分析债券时最常用的 day counter(天数计算规则),根据 StackExchange 上的讨论(https://quant.stackexchange.com/questions/ 阅读全文
posted @ 2020-11-15 22:53 xuruilong100 阅读(1498) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——案例之浮息债(挂钩 LPR)的价格、久期和凸性 概述 作为利率风险系列的第三篇,本文将依据中债登公布的估值公式,介绍挂钩 LPR 的浮息债的价格、久期和凸性的计算方法,并依托 QuantLib 和 Python 展示相关的编程案例。 中债登的估值公式 贷款市场报价利率( 阅读全文
posted @ 2020-09-21 16:54 xuruilong100 阅读(4338) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: 在 Python 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 arch 包) 概述 本文承接前面的几篇博客,对 Python 中专门用于波动率模型分析的 arch 包进行了简单的测试,试图发现在估计 GARCH 参数时可能存在的问题。 前文链接: 《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 《在 阅读全文
posted @ 2020-09-07 22:33 xuruilong100 阅读(5756) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2020-11-16 更新:修正 ActualActual 的误用。 QuantLib 金融计算——案例之固息债的关键利率久期(KRD) 概述 作为利率风险系列的第二篇,本文将以《Interest Rate Risk Modeling》为蓝本,介绍关键利率久期(KRD)的基本概念,并依托 Quant 阅读全文
posted @ 2020-08-26 21:14 xuruilong100 阅读(4507) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——案例之固息债的价格、久期、凸性和 BPS 概述 从本篇开始计划开启一个系列,以《Interest Rate Risk Modeling》为蓝本,介绍有关利率风险的计算案例,内容涉及从简单的久期、凸性到主成分久期和久期向量模型等高阶的度量指标。 计算久期和凸性 固息债的久 阅读全文
posted @ 2020-08-05 20:49 xuruilong100 阅读(3626) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: 商业银行操作风险的计量和管理——专访原中国银行内控总稽核周玮先生 栏目主持人:陈忠阳 主题一:操作风险的内涵与管理框架 主持人:周总您好!非常感谢您能够接受我们的专访,与读者分享您在操作风险计量和管理方面的研究成果。1998 年巴塞尔委员会首次将操作风险正式纳入新巴塞尔协议的三大风险,操作风险的计量 阅读全文
posted @ 2020-07-23 21:43 xuruilong100 阅读(1656) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: QuantLib 金融计算——C++ 代码改写成 Python 程序的一些经验 概述 Python 在科学计算、数据分析和可视化等方面已经形成了非常强大的生态。而且,作为一门时尚的脚本语言,易学易用。因此,对于量化分析和风险管理的从业者来说,将某些 QuantLib 的历史代码转换成 Python 阅读全文
posted @ 2020-07-10 20:08 xuruilong100 阅读(3005) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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