금융공학으로 R 마스터하기(acorn+PACKT 시리즈)

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 많이 사용하는 금융 데이터 분석
■ 공적분, VAR, GARCH, APT, 블랙 숄즈, 마그레이브, 로그 옵티멀, 중심-주변, 전염 같은 이론 모델의 구축과 조정, 테스트, 구현
■ R로 빅 데이터, 이산 헤징, 거래 비용 등과 관련된 실제 금융 문제 해결
■ 시뮬레이션 테크닉 발견과 분석 수식이 없을 경우의 적용
■ 위험 선호도에 맞춘 성공적인 차익거래, 추측, 헤징 전략 생성
■ 시장 요인과 포트폴리오에 미치는 영향 간의 관계 이해
■ 거래 전략의 정확성과 비용 간의 균형 평가

★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 기본 금융 개념에 익숙하며 프로그램 경험이 있는 독자를 대상으로 한다. 하지만 정량 금융을 이미 알고 있거나 R 프로그래밍 경험이 있다고 하더라도 이 책을 통해 배울 수 있는 바가 있을 것이다. 이미 이 중 한 가지 주제의 전문가라면, 이 책은 다른 주제를 쉽게 배울 수 있도록 도와준다. 하지만 모든 장들을 완벽하게 익히려면 정량 금융을 중간 레벨 정도로 알고 있을 필요가 있으며, 또한 R에 대한 어느 정도의 지식이 필요하다.

★ 옮긴이의 말 ★
R은 오픈소스 프로그램으로 통계 및 데이터 마이닝을 비롯해 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 금융 분야에서의 활용은 의외로 잘 알려져 있지 않은 것 같다. 이 책은 금융 이론의 수학적 개념을 살펴봄과 동시에 통계 언어로 알려진 R을 활용해 실제 데이터에 모델을 적용함으로써 금융 모델을 좀 더 쉽게 이해하는 데 도움을 준다. 1장부터 차근차근 따라 하다 보면 직접 금융 모델을 구축하고 프로그래밍하는 것이 어렵지 않게 느껴질 것이다. 이론 이해와 모델 구현을 통해 독자들이 R과 금융 모델에 좀 더 쉽게 접근할 수 있게 되길 기대한다.

1장. 시계열 분석

다변량 시계열 분석
공적분
벡터 자기회귀 모델
VAR 구현 예제
VAR와 VECM의 공적분
변동성 모델링
패키지를 이용한 GARCH 모델링
표준 GARCH 모델
지수GARCH 모델
임계GARCH 모델
시뮬레이션과 예측
요약
참고문헌

2장. 요인 모델

차익 거래 프라이싱 이론
APT의 구현
Fama-French 의 세 가지 요인 모델
R 모델링
데이터 선택
주성분 분석을 이용한 APT 추정
파마-프렌치 모델 추정
요약
참고문헌

3장. 거래량 예측

동기
거래의 강도
거래량 예측 모델
R 구현
데이터
데이터 로딩
계절 요인
AR(1) 추정과 예측
SETAR 추정과 예측
결과 해석
요약
참고문헌

4장. 빅데이터 - 고급 분석

오픈소스에서 데이터 불러오기
R을 활용한 빅데이터 분석
빅데이터의 K-평균 클러스터
빅매트릭스 로딩
빅데이터 K-평균 군집 분석
빅데이터의 선형 회귀 분석
빅데이터 로딩
더 큰 데이터에 선형 회귀 모델 적합하기
요약
참고문헌

5장. FX 파생 상품

용어와 표기법
통화 옵션
교환 옵션
2차원 위너 프로세스
마그레이브 수식
R의 적용
퀀토 옵션
콜 퀀토에 대한 가격 결정 수식
R에서 콜 퀀토 가격 책정하기
요약
참고문헌

6장. 금리 파생 상품과 모델

블랙 모델
블랙 모델을 이용한 캡의 가격 결정
바시첵 모델
The Cox-Ingersoll-Ross model
이자율 모델의 변수 추정
SMFI5 패키지 사용하기
요약
참고문헌

7장. 이색옵션

일반적 가격 프라이싱 접근법
동적 헤징의 역할
R이 도움을 줄 수 있는 방법
바닐라보다 넓게 한눈에 보기
그랙 - 바닐라와 다시 연결
더블 노 터치 옵션의 프라이싱
더블 노 터치 옵션을 프라이싱하는 또 다른 방법
더블 노 터치 옵션의 일생 - 시뮬레이션
구조화된 상품에 내재된 이색 옵션
요약
참고문헌

8장. 최적 헤징

파생 상품 헤징
파생 상품의 시장 리스크
정적 델타 헤지
동적 델타 헤지
델타 헤지 성과 비교
거래 비용이 있을 경우 헤지
해지의 최적화
고정 거래 비용의 경우 최적 헤지
상대 거래 비용의 경우 최적 헤지
추가 확장
요약
참고문헌

9장. 기본적 분석

기본 분석의 기초
데이터 수집
관계 드러내기
여러 변수 포함
투자 목표 분리
분류 규칙 설정
백테스팅
특정 산업 투자
요약
참고문헌

10장. 기숙 분석과 뉴럴 네트워크, 로그옵티멀 포트폴리오

시장 효율성
기술 분석
TA 툴킷
시장
차트 그리기 - 비트코인
빌트인 인디케이터
SMA와 EMA
RSI
MACD
캔들 패턴: 키 전환
시그널 평가와 포지션 관리
돈 관리에 대한 한 마디
정리
뉴럴 네트워크
비트코인 가격 예측
전략 평가
로그옵티멀 포트폴리오
보편적이고 일관적인 비모수 투자 전략
전략 평가
요약
참고문헌

11장. 자산과 부채 관리

데이터 준비
처음 보는 데이터 소스
현금 흐름 생성 함수
현금 흐름 준비
이자율 리스크 측정
유동성 리스크 측정
비만기 예금 모델링
예금 이율 모델
비만기 예금의 정적 복제
요약
참고문헌

12장. 자본 적정성

바젤 협약의 원칙
Basel I
Basel II
최소 요구 자본
감독 당국의 검토
투명성
Basel III
리스크 척도
분석적 VaR
과거 VaR
몬테-카를로 시뮬레이션
위험 카테고리
시장 위험
신용 위험
운영 위험
요약
참고문헌

13장. 시스템 리스크

시스템 리스크의 간단 요약
예제에 사용된 데이터셋
중심-주변부 분해
R로 구현
결과
시뮬레이션 방법
시뮬레이션
R 구현
결과
가능한 해석과 제안
요약
참고문헌

에디나 벨린게르 저자 에디나 벨린게르 (Edina Berlinger)
부다페스트 코르비누스 대학(Corvinus University)에서 경제학으로 박사 학위를 취득했다. 동대학 부교수로 기업 금융과 투자, 금융 리스크 관리를 가르치고 있다. 금융학과장이자 헝가리안 사이언스 아카데미의 위원장이기도 하다. 전문 분야는 대출 시스템과 리스크 관리, 네트워크 분석이다. 학생 대출 디자인과 유동성 관리, 이기종 에이전트 모델, 시스템 리스크 같은 여러 연구 프로젝트를 이끌었다.