Modelos matemáticos y métodos numéricos en finanzas cuantitativas

Name: Modelos matemáticos y métodos numéricos en finanzas cuantitativas: Con ejercicios y códigos en Python y Matlab
Price: 41.95 EUR
Availability: InStock
ISBN: 9788418808241

Con ejercicios y códigos en Python y Matlab

Cornelis W. Oosterlee Lech A. Grzelak Álvaro Leitao Rodríguez

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Manual avanzado sobre finanzas cuantitativas que integra la modelización matemática de activos y la gestión de riesgos con soluciones prácticas y numéricas. El texto aborda desde conceptos estadísticos fundamentales hasta modelos complejos utilizados en la industria bancaria actual. Incluye ejercicios prácticos y ejemplos de implementación de algoritmos financieros mediante los lenguajes de programación Python y Matlab, sirviendo tanto como guía de aprendizaje para estudiantes universitarios como referencia técnica para profesionales del sector.

Num. Páginas

600

Idioma

Español

Editorial

Aula Magna Proyecto clave McGraw Hill

Año

2021

Tamaño

160x230

Encuadernación

Tapa blanda con solapas

ISBN-13

9788418808241

Temática

Finanzas (KFF)

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41.95€

Los precios incluyen IVA

En stock

Ficha Técnica

ISBN-13:

9788418808241

Num. Páginas:

600

Tamaño:

160x230

Encuadernación:

Tapa blanda con solapas

Año:

2021

Editorial:

Aula Magna Proyecto clave McGraw Hill

Idioma:

Español

Temática:

Finanzas (KFF)

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

Autor

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.

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.

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