Isbn: 9781108972123 - a practitioner's guide to discrete-time yield curve modelling: with empirical illustrations and matlab examples (elements in quantitative finance) (12 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press 2021-01, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Condición: New. 2021. paperback. . . . . .
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press CUP, 2021
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Editorial: Cambridge University Press, 2021
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Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2021
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Paperback. Condición: new. Paperback. This Element is intended for students and practitioners as a gentle and intuitive introduction to the eld of discrete-time yield curve modelling. I strive to be as comprehensive as possible, while still adhering to the overall premise of putting a strong focus on practical applications. In addition to a thorough description of the Nelson-Siegel family of model, the Element contains a section on the intuitive relationship between P and Q measures, one on how the structure of a Nelson-Siegel model can be retained in the arbitrage-free framework, and a dedicated section that provides a detailed explanation for the Joslin, Singleton, and Zhu (2011) model. This Element is intended for students and practitioners as a gentle and intuitive introduction to the eld of discrete-time yield curve modelling. I strive to be as comprehensive as possible, while still adhering to the overall premise of putting a strong focus on practical applications. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Idioma: Inglés
Editorial: CAMBRIDGE, 2021
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