本书向读者介绍投资组合、资产定价、期权定价、固定收益证券等金融财务模型的建立及其在VBA和MATLAB中的计算方法。主要内容包括：现代金融财务理论与模型概述；投资组合收益率和方差计算及其VBA实现；投资组合有效边界及其VBA实现；投资组合风险优化决策模型及其VBA实现；投资组合风险价值模型及其VBA实现；资本资产定价模型的建立及其VBA实现；Black-Scholes期权定价模型及其VBA实现；二叉树（二项式）期权定价模型及其VBA实现；期货的套期保值计算的VBA信息化实现；投资项目决策与理财模型及其VBA实现；固定收益证券计算的MATLAB实现；投资组合计算的MATLAB实现；金融衍生品计算的MATLAB实现；期权定价有限差分计算的MATLAB实现；期权定价蒙特卡罗模拟计算的MATLAB实现，上市公司信用度量模型及其MATLAB应用。
　　本书是一本供金融工程、金融学、财务管理、会计学、统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、信息管理与信息系统等各专业的本科生与研究生学习的教材或参考书。同时，也可供从事金融财务业务的在职人员及从事金融财务业务的信息技术人员参考。未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。

第1章 现代金融财务理论与模型概述
1.1 现代金融财务理论的发展历史
1.2 现代投资组合模型
1.3 资本资产定价模型
1.4 套利定价模型
1.5 布莱克-舒尔斯的期权定价模型
1.6 代理理论
1.7 资本结构理论
1.8 法玛的有效市场假说
1.9 久期、凸度和利率期限结构
本章小结

第2章 投资组合收益率和方差计算及其VBA实现
2.1 单个证券连续复利收益率的计算模型
2.2 协方差的计算模型
2.3 投资组合收益率和标准差的计算模型
2.4 投资组合收益率和方差计算的VBA实现
2.5 模型的应用举例
本章小结

第3章 投资组合有效边界模型及其VBA实现
3.1 投资组合最小方差集合与有效边界
3.2 投资组合有效边界模型的VBA实现
3.3 模型的应用举例
本章小结

第4章 投资组合风险优化决策模型及其VBA实现
4.1 单项投资的期望回报率与风险
4.2 一组投资（即多项投资）的期望回报与风险
4.3 用电子表格计算期望值、方差、标准方差和相关系数
4.4 投资组合优化的非线性规划模型及其VBA实现
4.5 通用投资组合优化决策模型及其VBA实现
4.5.1 最优投资组合的确定
4.5.2 通用投资组合风险的最优化模型的VBA实现
4.5.3 通用投资组合风险的最优化模型的应用举例
4.6 通用投资组合优化决策信息系统及其VBA实现
4.6.1 设计自定义菜单
4.6.2 设计基本数据输入窗体
4.6.3 基本数据输入窗体的程序代码设计
4.6.4 为自定义菜单指定宏
4.6.5 最优投资组合决策信息系统应用举例
本章小结

第5章 投资组合风险价值模型及其VBA实现
5.1 投资组合风险价值概述
5.1.1 投资组合风险价值的一般公式
5.1.2 分散风险价值和非分散风险价值
5.1.3 风险价值的估计方法
5.1.4 风险价值估计时需要注意的几个问题
5.2 风险价值的基本计算模型及其VBA实现
5.2.1 模型结构设计
5.2.2 模型应用举例
5.3 风险价值的方差一协方差计算模型及其VBA实现
5.3.1 模型结构设计
5.3.2 程序代码设计
5.3.3 模型应用举例
5.4 风险价值的历史数据模拟计算模型及其VBA实现
5.4.1 模型结构设计
5.4.2 程序代码设计
5.4.3 模型应用举例
5.5 风险价值的蒙特卡罗模拟计算模型及其VBA实现
5.5.1 投资组合风险价值的蒙特卡罗模拟的原理
5.5.2 模型结构设计
5.5.3 计算过程进度条设计
5.5.4 程序代码设计
5.5.5 蒙特卡罗的黑箱计算模型
5.5.6 模型应用举例
5.6 股票价格的蒙特卡罗模拟计算模型及其VBA实现
5.6.1 股票价格的随机模拟方法
5.6.2 股票价格的随机模拟模型设计
5.6.3 模型应用举例
本章小结

第6章 资本资产定价模型的建立及其VBA实现
6.1 资本资产定价模型的假设条件
6.2 夏普资本资产定价模型的推导
6.3 投资组合收益与风险之间的关系
6.4 资本资产定价模型的VBA实现
6.5 模型应用举例
本章小结

第7章 Black-Scholes期权定价模型及其VBA实现
7.1 Black-Scholes期权定价模型
7.1.1 Black-Scholes期权定价模型的Excel实现过程
7.1.2 期权价格和内在价值随时问变化的比较分析
7.2 运用VBA程序计算看涨、看跌期权价格
7.3 运用单变量求解计算股票收益率的波动率
7.4 运用二分法VBA函数计算隐含波动率
7.5 运用牛顿法计算隐含波动率
7.6 运用科拉多－米勒公式计算隐含波动率
7.7 隐含波动率计算模型
7.7.1 模型结构设计
7.7.2 模型应用举例
7.8 期权定价的蒙特卡罗模拟模型
7.8.1 期权价格的随机模拟方法
7.8.2 模型结构设计
7.8.3 模型应用举例
7.9 期权定价信息系统设计
7.9.1 设计窗体
7.9.2 设计程序代码
本章小结

第8章 二叉树（二项式）期权定价模型及其VBA实现
8.1 单期的二叉树（二项式）期权定价模型
8.2 购买选择权价格与套利过程
8.3 两期与多期的二项式模型
8.4 二项式期权定价模型应用实例
8.5 二项式期权定价模型与Black-Scholes模型的比较
8.6 二项式期权定价模型的计算程序及应用
本章小结

第9章 期货套期保值计算的VBA实现
9.1 套期保值的基本概念
9.1.1 套期保值的概念和种类
9.1.2 套期保值的基差和基差风险
9.1.3 套期保值的利润和有效价格
9.2 套期保值的套头比
9.2.1 套头比的概念及计算方法
9.2.2 直接套期保值套头比的计算模型
9.2.3 交叉套期保值套头比的计算模型
9.3 现货与期货方差和协方差计算模型
9.4 不考虑费用的最优套期保值策略模型
9.4.1 最优套期保值利润和方差的计算
9.4.2 最低风险情况下的最优套期保值策略模型
9.4.3 给定最低收益情况下的最优套期保值策略模型
9.4.4 给定最高风险情况下的最优套期保值策略模型
9.5 考虑费用的最优套期保值策略模型
9.5.1 考虑费用的最优套期保值利润和方差的计算
9.5.2 考虑费用的最低风险情况下的最优套期保值模型
9.5.3 考虑费用的给定最低收益情况下的最优套期保值模型
9.5.4 考虑费用的给定最高风险情况下的最优套期保值模型
9.6 多品种情况下的最优套期保值模型
本章小结

第10章 投资项目决策与理财模型的建立及其VBA实现
10.1 投资项目组合收益优化模型的建立及其VBA实现
10.2 投资项目决策模型的建立及其VBA实现
10.3 个人理财模型的建立及其VBA实现
本章小结

第11章 固定收益证券计算的MATLAB实现
11.1 久期计算的MATLAB实现
11.2 凸度计算的MATLAB实现
11.3 利率期限结构的MATLAB实现
本章小结

第12章 投资组合计算的MATLAB实现
12.1 将价格序列转换为收益率序列的MATLAB实现
12.2 协方差矩阵与相关系数矩阵之间转换的MATLAB实现
12.3 投资组合收益与风险计算的MATLAB实现
12.4 投资组合有效前沿（边界）计算的MATLAB实现
12.5 带约束条件的投资组合有效前沿（边界）计算的MATLAB实现
12.6 考虑无风险资产及借贷情况下的资产配置计算的MATLAB实现
12.7 投资组合收益最大计算的MATLAB实现
12.8 投资组合风险最小计算的MATLAB实现
12.9 基于遗传算法投资组合风险最小计算的MATLAB实现
12.9.1 有投资数量约束的投资组合优化决策模型的建立
12.9.2 用遗传算法求解有限制的投资组合决策模型的过程
12.9.3 用遗传算法求最优投资组合风险实例及其结果分析
12.10 投资组合的风险价值计算的MATLAB实现
本章小结

第13章 金融衍生品计算的MATLAB实现
13.1 金融衍生品的种类
13.2 欧式期权Black-Scholes方程计算的MATLAB实现
13.2.1 Black-Scholes方程
13.2.2 Black-Scholes欧式看涨期权定价公式的推导
13.2.3 Black-Scholes欧式期权价格的计算函数
13.2.4 Black-Scholes欧式期权隐含波动率的计算函数
13.2.5 期货期权定价计算函数
13.3 衍生品定价二叉树计算的MATLAB实现
13.3.1 CRR二叉树模型
13.3.2 EQP二叉树模型
13.3.3 二叉树定价函数
13.4 利率衍生品定价模型计算
本章小结

第14章 期权定价有限差分计算的MATLAB实现
14.1 有限差分方法计算的基本原理
14.2 显式有限差分计算法求解欧式看跌期权
14.3 显式有限差分计算法求解美式看跌期权
14.4 隐式有限差分计算法求解欧式看跌期权
14.5 隐式有限差分计算法求解美式看跌期权
14.6 Crank-Nicolson方法求解欧式障碍期权
本章小结

第15章 期权定价蒙特卡罗模拟计算的MATLAB实现
15.1 蒙特卡罗模拟方差削减技术
15.2 随机模拟控制变量技术
15.3 蒙特卡罗方法模拟欧式期权定价
15.4 蒙特卡罗方法模拟障碍期权定价
15.5 蒙特卡罗方法模拟亚式期权定价
15.6 蒙特卡罗方法模拟经验等价鞅测度
本章小结

第16章 上市公司信用度量模型及其MATLAB应用
16.1 上市公司信用风险度量模型的意义与国内外现状
16.2 基于财务数据的上市公司信用风险度量模型研究
16.2.1 信用风险的界定及样本的选取
16.2.2 财务比率的选取
16.2.3 上市公司信用风险度量模型的因子分析建模及其实证研究
16.2.4 上市公司信用风险度量模型的神经网络建模及其实证研究
16.3 基于市场数据的上市公司动态信用风险度量模型研究
16.3.1 KMV模型的理论基础
16.3.2 KMV模型的框架
16.3.3 KMV模型的修正、参数设计及计算方法
16.3.4 实证研究
本章小结
附录1 建模样本(训练样本)
附录2 预测样本
附录3 BP神经网络MATLAB程序
附录4 样本截面数据
附录5 样本时间序列数据(限于篇幅，仅以股票代码000040的公司为例)
附录6 迭代法求资产价值波动率QA和违约距离DD的MATLAB程序
附录7 违约距离DD(t-2)与预期违约率EDF数据
附录8 公司(000801)在t-2年违约距离DD与预期违约率EDF数据
附录9 VBA宏工具录制使用简介
附录10 MATLAB工具软件使用简介
参考文献