A Linear Algebra Primer for Financial Engineering: Covariance Matrices, Eigenvectors, OLS, and more (Financial Engineering Advanced Background Series)
Sprache: Englisch
Verlag: FE Press, LLC, 2014
Serie: Buch 3 von 4 - Financial Engineering Advanced Background Series
- Softcover
- Neu

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- Titel
- A Linear Algebra Primer for Financial Engineering: Covariance Matrices, Eigenvectors, OLS, and more (Financial Engineering Advanced Background Series)
- Autor
- Dan Stefanica
- Verlag
- FE Press, LLC
- Erscheinungsjahr
- 2014
- Zustand
- Brand New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0979757657
- ISBN-13
- 9780979757655
- Artikelgewicht
- 0,58 Kilogramm
- Serie
- Buch 3 von 4: Financial Engineering Advanced Background Series
This book covers linear algebra methods for financial engineering applications from a numerical point of view. The book contains many such applications, as well as pseudocodes, numerical examples, and questions often asked in interviews for quantitative positions.
Financial Applications
• The Arrow—Debreu one period market model
• One period index options arbitrage
• Covariance and correlation matrix estimation from time series data
• Ordinary least squares for implied volatility computation
• Minimum variance portfolios and maximum return portfolios
• Value at Risk and portfolio VaR
Linear Algebra Topics
• LU and Cholesky decompositions and linear solvers
• Optimal solvers for tridiagonal symmetric positive matrices
• Ordinary least squares and linear regression
• Linear Transformation Property
• Efficient cubic spline interpolation
• Multivariate normal random variables
The book is written in a similar spirit as the best selling ``A Primer for the Mathematics of Financial Engineering" by the same author, and should accordingly be useful to a similarly large audience:
• Prospective students for financial engineering or mathematical finance programs will be able to self-study material that will prove very important in their future studies
• Finance practitioners will find mathematical underpinnings for many methods used in practice, furthering the ability to expand upon these methods
• Academics teaching financial engineering courses will be able to use this book as textbook, or as reference book for numerical linear algebra methods with financial applications.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dan Stefanica has been the Director of the Baruch MFE Program since its inception in 2002, and is the author of the best-selling A Primer For The Mathematics Of Financial Engineering and A Linear Algebra Primer for Financial Engineering: Covariance Matrices, Eigenvectors, OLS, and more, and co-author of 150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews. He teaches graduate courses on numerical methods for financial engineering, as well as pre-program courses on advanced calculus and numerical linear algebra with financial applications. His research spans numerical analysis, graph theory, and geophysical fluid dynamics. He has a PhD in mathematics from New York University and taught previously at the Massachusetts Institute of Technology.
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