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Norbert Hilber

    Bewertung von Finanzderivaten mit Python
    Computational methods for quantitative finance
    • Many mathematical assumptions on which classical derivative pricing methods are based have come under scrutiny in recent years. The present volume offers an introduction to deterministic algorithms for the fast and accurate pricing of derivative contracts in modern finance. This unified, non-Monte-Carlo computational pricing methodology is capable of handling rather general classes of stochastic market models with jumps, including, in particular, all currently used Lévy and stochastic volatility models. It allows us e. g. to quantify model risk in computed prices on plain vanilla, as well as on various types of exotic contracts. The algorithms are developed in classical Black-Scholes markets, and then extended to market models based on multiscale stochastic volatility, to Lévy, additive and certain classes of Feller processes. This book is intended for graduate students and researchers, as well as for practitioners in the fields of quantitative finance and applied and computational mathematics with a solid background in mathematics, statistics or economics.

      Computational methods for quantitative finance
    • Bewertung von Finanzderivaten mit Python

      Derivate, Modelle, Methoden

      • 843 páginas
      • 30 horas de lectura

      Das Buch behandelt die Bewertung von Derivaten und strukturierten Produkten im Equity- und Zinsmarkt (Standard und Exotische Optionen) durch numerisches Lösen der entsprechenden Pricing-Gleichungen für eine Vielfalt von Modellen (Black-Scholes, lokale- und stochastische Volatilität, Sprungmodelle). Die Kalibrierung dieser Modelle an Marktdaten sowie die hierzu benötigte Berechnung der „Greeks“ werden ebenso behandelt. Die Konstruktion von Zinskurven, die Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten sowie die Bewertung von CDS runden den Text ab. Alle Berechnungen werden in Python durchgeführt, die dazugehörigen entwickelten Python-Routinen werden im Text abgebildet. Zu jedem der 15 Kapitel gibt es theoretische Aufgaben sowie Programmieraufgaben mit vollständigen Lösungswegen im Anhang, der zusätzlich eine kurze Einführung in Python liefert. Technische und theoretische Aspekte, die den Lesefluss stören, aber für den Text allgemein wichtig sind, werden ebenso im Anhang zu Verfügung gestel

      Bewertung von Finanzderivaten mit Python