The author derives an efficient and accurate pricing tool for interest-rate derivatives within a Fourier-transform based pricing approach, which is generally applicable to exponential-affine jump-diffusion models.
This book offers an introduction to the mathematical, probabilistic and numerical methods used in the modern theory of option pricing. The text is designed for readers with a basic mathematical background. The first part contains a presentation of the arbitrage theory in discrete time. In the second part, the theories of stochastic calculus and parabolic PDEs are developed in detail and the classical arbitrage theory is analyzed in a Markovian setting by means of of PDEs techniques. After the martingale representation theorems and the Girsanov theory have been presented, arbitrage pricing is revisited in the martingale theory optics. General tools from PDE and martingale theories are also used in the analysis of volatility modeling. The book also contains an Introduction to Lévy processes and Malliavin calculus. The last part is devoted to the description of the numerical methods used in option pricing: Monte Carlo, binomial trees, finite differences and Fourier transform.
The modern field of financial economics asks for sound pricing models grounded on the theory of financial decision making as well as for accurate estimation techniques when it comes to empirical inferences of the specified model. The volume Financial Pricing Models in Continuous Time and Kalman Filtering provides a framework that shows how to bridge the gap between the time-continuous pricing practice in financial engineering and the capital market data inevitably only available at discrete time intervals. Starting with the general framework we consider applications to financial instruments traded on the markets for funds, fixed income products, and electricity derivatives.
Changing interest rates constitute one of the major risk sources for banks, insurance companies, and other financial institutions. Modeling the term-structure movements of interest rates is a challenging task. This volume gives an introduction to the mathematics of term-structure models in continuous time. It includes practical aspects for fixed-income markets such as day-count conventions, duration of coupon-paying bonds and yield curve construction; arbitrage theory; short-rate models; the Heath-Jarrow-Morton methodology; consistent term-structure parametrizations; affine diffusion processes and option pricing with Fourier transform; LIBOR market models; and credit risk. The focus is on a mathematically straightforward but rigorous development of the theory. Students, researchers and practitioners will find this volume very useful. Each chapter ends with a set of exercises, that provides source for homework and exam questions. Readers are expected to be familiar with elementary Itô calculus, basic probability theory, and real and complex analysis.
Dieses Arbeitsbuch von einem der renommiertesten Experten des Faches richtet sich an Studenten der Betriebswirtschaftslehre, die ihre Kenntnisse anwenden und festigen oder sich auf Prüfungen vorbereiten wollen.
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
Jim Rogers ist eine Legende der Wall Street. Seit über 30 Jahren tradet der Börsenprofi so erfolgreich wie kaum ein anderer. Er kennt sich in den weltweiten Finanzmärkten aus und sieht die Trends der Zukunft, bevor andere sie entdecken. Den nächsten Bullenmarkt hat er bereits ausgemacht: Rohstoffe. Ob Gold, Zucker, Kaffee oder Nickel - jeder Rohstoff ist für Investoren und Trader interessant. Jim Rogers vermittelt in diesem Buch die Grundlagen des Rohstoffhandels. Dabei fließen seine Erfahrungen aus zwei Weltreisen und aus 30 Jahren professionellen Tradings ein. Jim Rogers nimmt den Leser bei der Hand und führt in Schritt für Schritt in die Welt des Rohstoffhandels ein. Er zeigt auf, inwiefern sich der Handel mit Rohstoffen von dem mit Immobilien, Aktien oder Fonds unterscheidet. Außderdem erklärt er, wo und wann man Rohstoffe richtig tradet und wie man mit Rohstoffen profitabel investiert. Das Wesentliche zum Thema Rohstoffe - in einem unglaublich unterhaltsamen Buch.
Auf der Basis einer neuen dynamischen Interpretation der Coherent Market Hypothesis entwickelt Jochen Veith zwei Modellvarianten zur Bewertung derivativer Wertpapiere: ein allgemeines Gleichgewichtsmodell mit endogener Bestimmung des lokal risikolosen Zinsprozesses sowie ein partielles Gleichgewichtsmodell mit exogenem Zinssatz.
Für den Erfolg des DAX-Futures als Risikomanagementinstrument ist es notwendig, daß sich Preisbewegungen auf Futures- und Kassamarkt entsprechen und Fehlbewertungen zügig abgebaut werden. Hierfür sorgen Arbitrageure. Aufbauend auf einem theoretischen Bewertungsmodell des DAX-Futures, das die besondere Gestaltung des DAX berücksichtigt, wird unter Verwendung der neueren ökonometrischen Methode der Kointegrationsanalyse die tatsächliche Bewertung und Preisentwicklung untersucht. Hierbei werden sowohl Transaktionskosten als auch Steuern einbezogen. Im Vergleich zum theoretischen Modell ist der DAX-Future im Mittel unterbewertet. Die momentane Fehlbewertung verschwindet nach wenigen Tagen. Bei der Preisfindung spielen beide Märkte eine wichtige Rolle, wobei der Kassamarkt leicht dominiert.
Hartmut Nagel führt eine theoretische und empirische Untersuchung verschiedener Modelle zur Bewertung von Aktienoptionen für den deutschen Kapitalmarkt durch.
Neuübersetzung der aktuelle US-Ausgabe.
Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.
Harald Nahrstedt zeigt hier den pragmatisch technischen und weniger den wissenschaftlichen Ansatz, wie Excel mit seinen Programmiermöglichkeiten sich immer mehr zu einem universellen Arbeitsmittel entwickelt. So ist die Simulation mit Hilfe von Pseudozufallszahlen ein schneller und preiswerter Weg zu fachlichen Aussagen. Den Rahmen dieser Abhandlung bildet der geschichtliche Hintergrund.

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