Modelos matemáticos y métodos numéricos en finanzas cuantitativas: Con ejercicios y códigos en Python y Matlab

Cornelis W. Oosterlee Lech A. Grzelak Álvaro Leitao Rodríguez

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Sinopsis

Este libro es un manual especializado sobre la modelización matemática de la evolución de los activos y productos financieros, su valoración y la gestión del riesgo asociado a los mismos. Además de abordar la componente teórica de los conceptos anteriores, en el libro se proponen soluciones numéricas a los problemas más comunes a los que se enfrentan las instituciones financieras en su día a día. Los distintos capítulos del libro vienen acompañados de ejercicios y los códigos en Python y Matlab para generar la mayoría de resultados que se muestran en las tablas y en las figuras. En la página web (https://quantfinancebook.com/) y en el canal de YouTube Computations in Finance (https://youtube.com/ComputationsInFinance), se proporcionan otros recursos tales como ejercicios resueltos y cursos online basados en los contenidos del libro. El libro comienza con un repaso de conceptos estadísticos básicos y con la introducción al modelado de activos financieros, continuando con un incremento gradual de la complejidad de los modelos presentados, hasta llegar a los modelos más avanzados que se utilizan actualmente en la industria bancaria. Por ello, este manual es perfecto para introducirse en el mundo de las finanzas cuantitativas, como libro de referencia para cursos universitarios de grado y máster dedicados a esta temática o como texto de consulta para profesionales quants.

Ficha Técnica

ISBN/13:

Num. Páginas:

Tamaño:

Encuadernación:

Año:

Editorial:

Idioma:

Temática:

9788418808241

600

160x230

Tapa blanda con solapas

2021-11-09 12:37:11

Aula Magna Proyecto clave McGraw Hill

Español

Modelos matemáticos (PBWH)

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Acerca del autor

Cornelis W. Oosterlee Autor

Cornelis (Kees) Oosterlee es, desde 2021, profesor de Matemática Financiera y miembro del Mathematical Institute en la Universidad de Utrecht (Países Bajos). Antes trabajó en el Centro Nacional para las Matemáticas y la Informática de Países Bajos (CWI) y en la en la Universidad Técnica de Delft. Oosterlee es coautor del libro Multigrid, publicado en 2001, y de un amplio número de publicaciones científicas. Algunas de sus contribuciones más relevantes son el método COS, el método SWIFT (Shannon Wavelet Inverse Fourier Transform), el método SGBM (Stochastic Grid Bundling Method), el método SCMC (Stochastic Collocation Monte Carlo Method) y el esquema Seven-League (7L). Recientemente ha iniciado una nueva línea de investigación en la aplicación de técnicas de machine learning en finanzas. Oosterlee ha sido ponente invitado en la Universidad de Oxford (Reino Unido), la Universidad de Hitotsubashi (Japón) o la Universidade da Coruña (España), entre otras.

Lech A. Grzelak es quant senior en el departamento de ingeniería financiera del Rabobank, en los Países Bajos. Además, ejerce de profesor asistente en la Universidad Técnica de Delft, donde imparte un curso sobre Finanzas Cuantitativas. Lech se doctoró en el área de análisis numérico en 2011. Sus líneas de investigación principales se basan en las finanzas cuantitativas, el análisis numérico y la computación de altas prestaciones. En los últimos años, su producción científica se ha centrado en el desarrollo de métodos numéricos eficientes para modelos de volatilidad local estocástica, modelos híbridos cross-asset y cálculo del xVA, resultando en la publicación de varios artículos de investigación en revistas de gran impacto. Además, Lech es editor de las revistas Journal of Computational Finance y Journal of Applied Mathematics and Computation.

Lech A. Grzelak

Álvaro Leitao Rodríguez Autor

Álvaro Leitao Rodríguez es investigador asociado en el grupo M2NICA y en el CITIC, ambos pertenecientes a la Universidade da Coruña. Álvaro obtuvo su doctorado en matemática aplicada por la Universidad Técnica de Delft en 2017. Posteriormente inició su carrera académica posdoctoral en la Universidad de Barcelona y en la Barcelona Graduate School of Mathematics, en las que trabajó hasta el año 2019. Durante el desarrollo de su carrera científica, Álvaro ha conseguido financiación a través de prestigiosas ayudas a la investigación, tales como Marie Curie de la Unión Europea, o María de Maeztu y Juan de la Cierva, del Ministerio de Ciencia e Investigación en España. Sus líneas principales de investigación se centran en el desarrollo de algoritmos numéricos eficientes para las finanzas cuantitativas, incluyendo técnicas como los métodos de Monte Carlo, el análisis de Fourier, la computación de altas prestaciones, la inteligencia artificial o la computación cuántica.