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金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）

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為了解決alpha計算的問題，作者鄭志勇 這樣論述：

本書中的案例來源於作者的實際工作。充分體現「案例的實用性、程序的可模仿性」，案例程序中附有詳細的注釋。例如，投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、風險價值VaR的計算等案例程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼基礎上進行修改、完善。本書共23章。前兩章分別對金融市場的基本概況與MATLAB的基礎知識進行概述；接下來為20個金融分析的案例（含完整、穩健的程序），包括MATLAB數據交互、現金流分析、隨機模擬、投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、固定收益工具分析及久期與凸度計算、風險價值VaR計算、期貨或股票的技術分析圖繪制等；最后一章匯集實用的MATLAB金融

編程技巧。本書主要適用於高校理工科、經濟金融學科及數量分析方面的研究生，以及經濟金融相關方面的研究人員和從業人員等。鄭志勇(Ariszheng) 運籌學與控制論碩士，北京合晶睿智執行合伙人，中國量化投資學會專家， 先后就職於中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融產品研究與設計工作。專注於產品設計、量化投資、MATLAB相關領域的研究，尤其對於各種結構化產品、分級基金產品有着深入的研究。編著的圖書有：《金融數量分析：基於MATLAB編程》《多資產投資實踐》《金融與經濟中的數值方法》等。 第1章 金融市場與金融產品11.1金融市場11.1.1貨幣市場21.1.2資本市場

21.1.3商品市場31.2金融機構31.2.1存款性金融機構41.2.2非存款性金融機構41.2.3家庭或個人51.3基礎金融工具61.3.1原生金融工具61.3.2衍生金融工具61.3.3金融工具的基本特征61.4金融產品71.5金融產品風險8第2章 MATLAB基礎知識概述102.1MATLAB 的發展歷程和影響102.2基本操作112.2.1操作界面112.2.2Help幫助122.2.3系統變量132.3多項式運算172.3.1多項式表達方式172.3.2多項式求解172.3.3多項式乘法（卷積）182.4多項式的曲線擬合182.4.1函數擬合182.4.2曲線擬合工具CFTOOL1

92.4.3多項式插值202.5微積分計算222.5.1數值積分計算222.5.2符號積分計算222.5.3數值微分運算232.5.4符號微分運算242.6矩陣計算252.6.1線性方程組的求解252.6.2矩陣的特征值和特征向量252.6.3矩陣求逆262.7M函數編程規則272.8繪圖函數322.8.1簡易函數繪圖322.8.2二維圖形繪制332.8.3三維圖形繪制352.8.4等高線圖形繪制372.8.5二維彩圖繪制372.8.6矢量場圖繪制392.8.7多邊形圖繪制39第3章 MATLAB與Excel文件的數據交換413.1案例背景413.2數據交互函數413.2.1獲取文件信息函數x

lsfinfo413.2.2讀取數據函數xlsread423.2.3寫入數據函數xlswrite443.2.4交互界面函數uiimport453.3ExcelLink宏473.3.1加載ExcelLink宏473.3.2使用ExcelLink宏473.3.3Excel 2007加載與使用宏503.4交互實例513.4.1基金相關性的計算513.4.2多個文件的讀取和寫入533.5數據的平滑處理543.5.1smooth函數543.5.2smoothts函數563.5.3medfilt1函數603.6數據的標准化變換613.6.1數據的標准化常用方法613.6.2數據的極差規格化變換64第4章

MATLAB與數據庫的數據交互664.1案例背景664.2MATLAB實現664.2.1Database工具箱簡介664.2.2Database工具箱函數664.2.3數據庫數據讀取674.2.4數據庫數據寫入724.3網絡數據讀取744.3.1Yahoo數據744.3.2Google數據76第5章 貸款按揭與保險產品——現金流分析案例795.1貨幣時間價值計算795.1.1單利終值與現值795.1.2復利終值與現值805.1.3連續復利計算805.2固定現金流計算815.2.1固定現金流現值計算函數pvfix815.2.2固定現金流終值計算函數fvfix825.3變化現金流計算825.4年金

現金流計算845.5商業按揭貸款分析865.5.1按揭貸款還款方式865.5.2等額還款模型與計算865.5.3等額本金還款895.5.4還款方式比較915.5.5提前還款違約金估算915.6商業養老保險分析925.6.1商業養老保險案例935.6.2產品結構分析945.6.3現金流模型945.6.4保險支出現值函數955.6.5保險收入現值函數955.6.6案例數值分析965.6.7案例分析結果97第6章 隨機模擬——概率分布與隨機數996.1概率分布 996.1.1概率分布的定義996.1.2幾種常用概率分布996.1.3概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算1026.2隨機數與蒙特卡羅模

擬1056.2.1隨機數的生成1056.2.2蒙特卡羅模擬1086.3隨機價格序列1116.3.1收益率服從正態分布的價格序列1116.3.2具有相關性的隨機序列1136.4帶約束的隨機序列115第7章 CFTOOL數據擬合——GDP與用電量增速分析1187.1案例背景——GDP與用電量關系1187.2數據擬合方法1207.3MATLAB CFTOOL使用1207.3.1CFTOOL函數的調用方式1217.3.2導入數據1217.3.3數據的平滑處理1227.3.4數據篩選1237.3.5數據擬合1247.3.6繪圖控制1277.3.7擬合后處理1277.4加權重擬合129第8章 策略模擬——

組合保險策略分析1328.1固定比例組合保險策略1328.1.1策略模型1328.1.2模型參數1338.2時間不變性組合保險策略1348.2.1策略模型1348.2.2模型參數1348.3策略數值模擬1348.3.1模擬情景假設1348.3.2固定比例組合保險策略模擬1358.3.3時間不變性組合保險策略模擬1388.4策略選擇與參數優化1428.4.1模擬情景假設1428.4.2模擬方案與模擬參數1428.4.3模擬程序與結果143第9章 KMV模型求解——方程與方程組的數值解1519.1方程與方程組1519.1.1方程1519.1.2方程組1519.2方程與方程組的求解1529.2.1f

zero函數1529.2.2fsolve函數1539.2.3含參數方程組求解1559.3KMV模型方程組的求解1579.3.1KMV模型簡介1579.3.2KMV模型計算方法1589.3.3KMV模型計算程序159第10章 期權定價模型與數值方法16310.1期權基礎概念16310.1.1期權及其有關概念16310.1.2買入、賣出期權平價組合16410.1.3期權防范風險的應用16410.2期權定價方法的理論基礎16510.2.1布朗運動16610.2.2伊藤引理16810.2.3BlackScholes微分方程16910.2.4BlackScholes方程求解17110.2.5影響期權價格

的因素分析17310.3BS公式隱含波動率計算17610.3.1隱含波動率概念17610.3.2隱含波動率計算方法17710.3.3隱含波動率計算程序17810.4期權二叉樹模型18210.4.1二叉樹模型的基本理論18210.4.2二叉樹模型的計算18310.5期權定價的蒙特卡羅方法18510.5.1模擬基本思路18510.5.2模擬技術實現18510.5.3模擬技術改進18610.5.4歐式期權蒙特卡羅模擬18810.5.5障礙期權蒙特卡羅模擬19010.5.6亞式期權蒙特卡羅模擬194第11章 股票掛鉤結構分析19711.1股票掛鉤產品的基本結構19711.1.1高息票據與保本票據197

11.1.2產品構成要素說明19811.1.3產品的設計方法19911.2股票掛鉤產品案例分析20111.2.1產品定價分析20111.2.2產品案例要素說明20111.2.3保本票據定價與收益20211.2.4高息票據定價與收益20511.3分級型結構產品分析20711.3.1分級型結構產品的組成20711.3.2分級型結構產品的結構比例20811.3.3分級型結構產品的收益分配20811.3.4分級型結構產品的流通方式20911.3.5分級型結構產品的風險控制20911.4鯊魚鰭期權（SharkOption）期望收益測算21011.4.1鯊魚鰭期權簡介21011.4.2鯊魚鰭期權收益率線2

1011.4.3期望收益測算（歷史模擬法）21111.4.4結果與分析212第12章 馬可維茲均值方差模型21512.1模型理論21512.2收益與風險計算函數21612.3有效前沿計算函數21712.4約束條件下有效前沿22112.5模型年化參數計算223第13章 基金評價與投資組合績效22513.1資產定價（CAPM）模型22513.2組合績效指標22613.2.1Beta與Alpha計算22713.2.2夏普比率23113.2.3信息比率23213.2.4跟蹤誤差23413.2.5最大回撤23513.3業績歸因分析23713.3.1大類資產配置效應、行業配置效應和個股選擇效應23713.

3.2基金選股與擇時能力分析238第14章 風險價值VaR計算24014.1VaR模型24014.1.1VaR模型的含義24014.1.2VaR的主要性質24014.1.3VaR模型的優點與缺點24114.2VaR計算方法24214.3數據讀取24214.3.1數據提取24214.3.2數據可視化與標准化24414.3.3數據簡單處理與分析24614.4數據處理25114.5歷史模擬法程序25214.6參數模型法程序25414.7蒙特卡羅模擬程序25514.7.1基於隨機收益率序列的蒙特卡羅風險價值計算25514.7.2基於幾何布朗運動的蒙特卡羅模擬258第15章 跟蹤誤差最小化——非線性最小

二乘法MATLAB編程26015.1理論與案例26015.1.1非線性最小二乘法26015.1.2跟蹤誤差最小化背景26015.2模型建立26115.2.1實際案例26115.2.2數學模型26215.3MATLAB實現26315.3.1lsqnonlin函數26315.3.2建立目標函數26415.3.3模型求解26615.4擴展問題269第16章 分形技術——移動平均Hurst指數計算27016.1Hurst指數簡介27016.2R／S方法計算Hurst指數27116.3移動平均Hurst指數計算程序27116.3.1時間序列分段27116.3.2Hurst指數計算27316.3.3移動平

均Hurst指數計算275第17章 固定收益證券的久期與凸度計算27817.1基本概念27817.2價格與收益率的計算28017.2.1計算公式28017.2.2債券定價計算28117.2.3債券收益率計算28417.3久期與凸度的計算28717.3.1債券久期計算28717.3.2債券凸度計算29017.4債券組合久期免疫策略292第18章 利率期限結構與利率模型29618.1利率理論與投資策略29618.1.1利率的期限結構理論29618.1.2利用利率結構投資策略29618.2利率期限結構29818.2.1建立利率期限結構的方法29818.2.2利率期限結構的計算29918.2.3利率期

限結構的平滑30418.3利用利率期限結構計算遠期利率30418.4利率模型30818.4.1利率模型分類30818.4.2HoLee模型30918.4.3BDT二叉樹的構建31318.4.4HJM模型的構建316第19章 線性優化理論與方法31819.1案例背景31819.1.1線性規划應用31819.1.2線性規划的求解方法31819.2線性模型建立31919.3線性優化MATLAB求解31919.3.1linprog函數31919.3.2線性規划目標函數32019.3.3內點法求解32119.3.4單純形法求解32119.4含參數線性規划322第20章 非線性優化理論與方法32420.1

理論背景32420.1.1非線性問題32420.1.2非線性優化32420.2理論模型32520.2.1無約束非線性優化32520.2.2約束非線性優化32620.3MATLAB實現32720.3.1fminunc函數（無約束優化）32720.3.2fminsearch函數33020.3.3fmincon函數33220.4擴展問題33720.4.1大規模優化問題33720.4.2含參數優化問題338第21章 資產收益率分布的擬合與檢驗34021.1案例描述34021.2數據的描述性統計34121.2.1描述性統計量34121.2.2統計圖34421.3分布的檢驗34821.3.1chi2gof

函數34821.3.2jbtest函數34921.3.3kstest函數35121.3.4kstest2函數35321.3.5lillietest函數35521.3.6最終的結論35721.4投資組合分布圖比較358第22章 技術分析——指標計算與繪圖36122.1理論簡介36122.2行情數據的K線圖36122.2.1數據讀取36122.2.2蠟燭圖（K線）36222.3技術指標計算36422.3.1移動平均線36422.3.2布林帶36622.3.3平滑異同移動平均線36722.3.4其他技術指標36822.4動態技術指標370第23章 編程實用技巧37323.1變量的初始化37323.2

集合交並函數37523.3坐標軸時間標記37823.4坐標軸過原點實現37923.5定時觸發程序運行38123.6發送郵件382附錄A 使用MATLAB進行國內期貨交易383A.1國內期貨櫃台系統介紹383A.2開發前准備383A.3各種對接方式384A.4C#版對接原理384A.5QuantBox版項目介紹385A.6C版的特點385A.7監控軟件的使用386A.8MATLAB對接期貨接口386A.9MATLAB對接證券393附錄B 基於DataHouse的數據獲取394B.1恆生聚源DataHouse介紹394B.1.1恆生聚源DataHouse概述394B.1.2DataHouse下載安

裝395B.1.3注冊登錄396B.1.4DataHouse指標概況397B.1.5指標搜索方法399B.2DataHouse指標應用402B.2.1獲取證券代碼402B.2.2獲取日期信息406B.3DH取行情數據410B.3.1DataHouse取高頻行情（包括實時）410B.3.2DH取日行情415B.3.3DH取其他行情數據420B.3.4基於行情類的其他案例421B.4基本面數據423B.4.1財務數據的提取423B.4.2宏觀數據的提取429B.4.3基於財務數據的簡單選股模型431B.4.4基於宏觀數據的簡單擇時模型433附錄C FDataInterface接口介紹436C.1F

DataInterface接口介紹436C.2獲取歷史數據（HistoryData）函數語法436C.3獲取實時數據（RealTimeData）函數語法438C.4綜合示例440參考文獻441

alpha計算進入發燒排行的影片

利用結構方程式探討日照服務問卷設計 : 以台北市社會局為例

為了解決alpha計算的問題，作者陳初勝 這樣論述：

近年台灣高齡化現象越發嚴重，家庭人數持續下降，根據內政部統計，平均每戶家庭的家庭成員約為2.7人，又以嘉義縣、雲林縣及南投縣更為嚴重。對於家中有年長者或需長時間照護之個案或長者，就需要外來照護，故此家庭的照顧功能逐漸下降。此外，目前台灣約有79.4萬人需要被照護，但其中只有約30萬人由家庭成員自行照顧。日常照顧的壓力逐漸增加，使得需相關部門需要投入更多的社會成本或資金去協助照顧有需要之個案。個案所填寫或接受訪查之問卷(以下稱為原始問卷)內容含量太多，需要花費較長時間填寫。由於所投入之社會成本甚大且有限，但需要援助之個案數量也龐大，開始出現不能負擔現象，故此需要制定一有效率的方法評估個案是否立

即需要援助。因此，透過台北市社會局提供原始問卷資料，利用結構方程式，同時配合克隆巴赫係數與因子分析反映信度與效度，找出具有代表性(或較重要性)的題目，化簡原始問卷，並為每一位個案計算分數，協助衡量是否需要即刻援助。

次世代科技服務趨勢：6項關鍵技術×6大新興產業

為了解決alpha計算的問題，作者徐毓良、呂炳輝、王文宏、黃玉祥、施智文、吳君怡、劉峻豪、施典志、陳冠仲 這樣論述：

一本讓您快速掌握全球最新技術與應用趨勢的入門讀物 　　您是否也正在使用Gmail、Facebook、Plurk、iPhone、Kindle，還曾聽過雲端運算、多點觸控、物聯網、智慧電網這些眼花撩亂的科技新名詞，似乎每隔一段時間總會有一些新鮮的科技玩意在我們身邊掀起一股風潮，然後或許是被進化改良、或許是再被下一個席捲上來的科技新產品取代。當我們面對如此難以捉摸的科技，究竟該怎麼掌握呢？ 　　《次世代科技服務趨勢》提供您當代科技服務趨勢的完整介紹，整理全球最新技術與應用，除了雲端運算與服務、網路應用、連網裝置、人機介面、情境智能（Ambient Intelligence）、綠色資訊科技（Green

IT）等六項關鍵技術逐一介紹之外，更進一步針對台灣產業環境以一系列的應用案例說明如何透過ICT為六大新興產業（即文化、觀光、能源、農業、生技、醫療）進行創新加值、擴大服務機會。 　　《次世代科技服務趨勢》不僅讓您可以迅速、完整地了解到每一項技術的核心概念與發展重點，您更可以由此發現如何節省企業營運過程的IT開支（雲端運算與服務）、如何運用社群媒體來經營顧客關係（網路應用）、如何串聯台灣產業的硬體強項與軟體服務來提高獲利能力（連網裝置）、如何透過簡單自然的互動介面設計最佳的產品使用體驗（人機介面）、如何整合從前端感測器到後端管理平台創造無所不在的服務（情境智能）、如何保持企業成長與地球環境保育

之間的平衡（綠色資訊科技）。 在科技不斷更迭競爭的今日，本書將為您掌握趨勢，洞察先機！ Part 1 科技服務趨勢 　　全球科技、經濟、生活的變化難測，為了精確掌握關鍵趨勢，本書回顧了全球科技應用現況並展望未來，歸納出六大科技化服務的發展趨勢，作為讀者延伸觀察未來科技如何改變與融入人類生活的參考，其分別是：1.無所不在的雲端服務；2.重組內容產業鏈結構的連網裝置與服務；3.席捲全球的微網誌與社群網站；4.觸手可及的虛實整合應用情境；5.將掀起下一波網路革命的物聯網；6.金融海嘯影響之下仍屹立不搖的綠色產業。 Part 2 六項關鍵技術 　　本書第二部份，將針對上述六大科技化發展趨勢中的六項關鍵

技術發展與應用情境剖析，包含雲端運算與服務、網路應用、連網裝置、人機介面、情境智能、綠色科技等，除了介紹此六項關鍵技術的核心概念、發展歷程、關鍵技術應用之外，前後更網羅了27則先進國家的前瞻性科技應用案例，作為您掌握科技發展與創新應用趨勢的參考。 Part 3 六大新興產業 　　在掌握全球技術與應用的發展趨勢的同時，了解台灣本土的發展機會也相當重要，因此本書第三部分，將針對農業、醫療、生技、文化、觀光、能源六大產業，逐一說明在今日的產業議題與政策下，如何運用ICT技術為企業帶來創新應用之商機，共計有11則產業創新服務示範。 附錄：次世代科技服務趨勢藍圖 　　將六項關鍵技術重點發展項目歸納出一份

展望2010、2012、2015年等不同階段的趨勢藍圖。 序 Part 1 科技服務趨勢 Part 2 六項關鍵技術 Chapter 1 雲端運算與服務 Google Apps－軟體即服務 Force.com－平台即服務 Amazon Web Services－架構即服務 Chapter 2 網路應用 Twitter－開放的力量 Wowd－分散式即時網路搜尋引擎 Google Wave－即時網路整合應用服務 Open Calais－結構化語意引擎 Wolfram Alpha－計算型知識引擎 Chapter 3 連網裝置 從小筆電（Netbook）到平板電腦（Tablet PC） iPhon

e－智慧型手機與應用軟體商店 Kindle－電子書閱讀器與數位內容服務 Netflix－線上影片串流服務 Chapter 4 人機介面 Sixth Sense Project－擴增實境行動化應用 Natal Project－全身感測應用 Roadie Project－語音辨識應用 Senseg.com－觸碰反饋應用 從擴增實境到跨越實境 Chapter 5 情境智能 BodyTrace－個人體重追蹤服務 GlowCap－智慧型藥罐 Ubiquitous Platform－高齡者安心、安全服務 My-life Assist Service－個人化推薦服務 Vertical Farm－科技創新農場

Chapter 6 綠色資訊科技 Zero Energy Home－零耗能住宅 Smart Grid－開放式電網系統整合與管理架構 Ubiquitous BAS/BEMS－建物節能管理系統 FEMS－工廠能源管理系統 CASSATT Data Center－資料中心節能 Part 3 六大新興產業 Chapter 1 精緻農業 Chapter 2 醫療照護 Chapter 3 生物科技 Chapter 4 文化創意 Chapter 5 觀光旅遊 Chapter 6 綠色能源 附錄：次世代科技服務趨勢藍圖

券商報告之績效分析

為了解決alpha計算的問題，作者徐子然 這樣論述：

本文主要研究券商分析報告的績效分析，以及探討影響績效的因素。研究其間為2008年至2013年，共6061筆數據。本研究將其間分為二段，2008至2012，與2013整年，利用券商報告的評等及目標價作為操作策略，計算絕對報酬並用Jensen’s Alpha計算超額報酬，最後以超額報酬為因變數探討其他相關因素的影響。研究結果主要有三點，第一，券商報告在市場狀況不佳的時候較具有參考價值，市場表現良好的時候券商報告難以獲得正向超額報酬。第二，目標價的達成率低，因此只能當作信心指標，不因當作獲利了結的標準。第三，券商報告的超額報酬不受公司市值、股價淨值比、周轉率等因素影響，且外資券商的績效並未比本土績

效突出。