https://zbmath.org/atom/cc/91-01 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.91001 2024-04-15T15:10:58.286558Z “凯文·黑斯廷斯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:hastings.kevin-j个 这本书涉及金融数学的两个领域：投资组合优化和衍生品估值。在第一章中，对投资组合优化问题进行了透彻的介绍，自然地引入了资本市场理论。包括动态规划和随时间变化的最优投资组合选择-消费问题。在本书的后半部分，作者提供了一种直观的方法来研究布朗运动和连续时间问题的随机模型。这导致了著名的Black-Scholes简单欧洲期权公式。这项研究是独立的，作者在书中包括了概率论和随机过程的“速成课程”。从离散概率空间的定义开始，到随机微分方程结束。审查人：Piotr Jaworski（华沙） https://zbmath.org/1530.91002 2024-04-15T15:10:58.286558Z “科尔奈，安德拉斯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:kornai.andras 出版商描述：这本教科书的重点是语言表达的意义，通常是完整的句子和较长的文本。作者描述了构建能够理解文本的语义系统所需的概念性和形式化工具，包括信息提取和问答等特定任务以及语义Web等广泛任务。这里的目标是介绍工作系统所依赖的基本思想，本书主要针对对开发语义系统感兴趣的计算机科学或工程专业学生。理想的读者是“黑客”，一个喜欢深入了解系统内部工作的人。 https://zbmath.org/1530.91003 2024-04-15T15:10:58.286558Z 瓦西里斯·马夫龙 https://zbmath.org/authors/？q=ai:mavron.vassilis-c（c） “菲利普斯，蒂莫西·N。” https://zbmath.org/authors/？q=ai:phillips.timothy-n个 出版商描述：本书基于15年来在设计和提供成功的一年级课程方面的经验，为本科生提供了经济学、金融学、管理学和商业研究学位课程所需的数学技能。这本书从基本技能的总结开始，将读者带到约束优化，帮助他们在使用数学工具和技术方面变得自信和有能力，这些工具和技术可以应用于经济学和金融学的一系列问题。这本书既是一本课程教材，也是一本手册，除了初等代数之外，几乎没有任何数学知识，因此适合长时间休息后重返数学的学生。基本思想是用最简单的数学术语描述的，突出了各种主题中常见数学理论的线索。这本书的特点包括：\开始{itemize}\项目a系统方法：触及、逐步介绍想法，然后通过使用示例加以巩固；\项目几个入口点，以适应不同的数学背景；\项目众多，有完整的解决方案，并通过练习来说明理论和应用；\为每个章节提供的项目关键学习目标和自我评估问题；\项目完整的练习解决方案，可通过Springer Nature Extrasmaterial--Lector Material网站向讲师提供。\结束{itemize}见[Zbl 1128.00003]第一版审查。 https://zbmath.org/1530.91004 2024-04-15T15:10:58.286558Z “鲁申多夫，路虎” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ruschendorf.ludger “范达菲尔，史蒂文” https://zbmath.org/authors/？q=ai:vanduffel.steven “伯纳德，卡罗尔” https://zbmath.org/authors/？q=ai:bernard.carole-我 出版商描述：本书首次对模型风险进行了系统处理，概述了量化模型不确定性、研究其影响所需的工具，特别是确定各种相关风险聚合函数的最佳风险上限和下限。基于数值和分析示例，这是精算师、风险管理者和监管机构的一项全面参考工作。监管机构可以使用所讨论的方法来质疑银行和保险公司使用的模型，银行和保险人可以使用这些方法来确定模型开发活动的优先级，确定哪些活动比其他活动需要更多的关注。总之，对于所有从事投资组合理论、金融和工程风险理论工作的人以及这些领域的从业人员来说，这是一本重要的读物。它也可以用作风险边界和模型不确定性研究生课程的教科书。 https://zbmath.org/1530.91005 2024-04-15T15:10:58.286558Z “谢赫，克里斯托夫” https://zbmath.org/authors/？q=ai:scheuch.christoph “沃伊格特·斯特凡” https://zbmath.org/authors/？q=ai:voigt.stefan网址 “韦斯，帕特里克” https://zbmath.org/authors/？q=ai:weiss.patrick 出版商描述：这本教科书展示了如何将金融和计量经济学的理论概念引入数据。以R编码和数据分析为重点，我们展示了如何从头开始进行实证金融研究。我们首先介绍整洁数据的概念和使用tidyverse系列R包的编码原则。提供代码是为了准备通用的开源和专有金融数据源（CRSP、Compustat、Mergent FISD、TRACE）并将其组织到数据库中。我们在所有后续章节中重复使用这些数据，并尽可能保持自包含。实证应用范围包括实证资产定价的关键概念（贝塔估计、投资组合分类、绩效分析、法玛-弗伦奇因子）建模和机器学习应用（固定效应估计、聚类标准误差、差分-微分估计、岭回归、拉索、弹性网、随机森林、神经网络）和投资组合优化技术。集锦\开始{itemize}\项目[1]关于金融中最重要的应用和方法的自带章节，可以很容易地用于读者的研究或作为经验金融课程的参考。\每一章都是可复制的，因为读者可以通过简单地复制和粘贴我们提供的代码来复制每一个图形、表格或数字。\项目[3]基于整洁原则的tidymodels对机器学习的全面介绍，展示了因子选择和期权定价如何从机器学习方法中受益。\项目[4]关于访问和管理金融数据的第2章展示了如何检索和准备最重要的金融经济学数据集：CRSP和Compustat。本章还详细解释了最相关的数据特征。\项目[5]每章提供基于既定讲座和课堂的练习，旨在帮助学生深入挖掘。这些练习可以用于自学，也可以作为教学练习的灵感来源。\结束{itemize}