Ekonomisk modellering i Python - Översikt, hur man använder?

Vad är ekonomisk modellering i Python?

Finansiell modellering i Python hänvisar till metoden som används för att bygga en ekonomisk modell med högnivå python-programmeringsspråk som har en rik samling av inbyggda datatyper. Detta språk kan användas för modifiering och analys av Excel-kalkylblad samt för automatisering av vissa uppgifter som upprepar sig. Med tanke på att finansiella modeller använder kalkylblad i stor utsträckning har Python blivit ett av de mest populära programmeringsspråken inom finansområdet.

PPF-paket för Python

PPF-paketet eller biblioteket hänvisar till Python-paketet som består av en familj av underpaket. Med andra ord är det en blandning av olika stödjande tilläggsmoduler som underlättar implementeringen av Python-programmering. Nedan hittar du sammanfattningen av de olika PPF-delpaketen:

  • com: Det används för handel, marknad och prissättning.
  • kärna: Den används för att representera typer och funktioner för finansiella kvantiteter.
  • date_time: Det används vid manipulering och beräkning av datum och tid.
  • market: Den används för att representera typer och funktioner för vanliga kurvor och ytor i finansiell programmering (t.ex. volatilitetsytor, rabattfaktorkurvor, etc.).
  • matematik: Den används för allmänna matematiska algoritmer.
  • modell: Den används för kodning av olika numeriska prissättningsmodeller.
  • pricer: Det är för typer och funktioner som används för att värdera finansiella strukturer.
  • text: Den används för testpaketet.
  • verktyg: Det används för uppgifter som är allmänna (t.ex. algoritmer för sökning och sortering).

Matematiska verktyg för Python

Några av de viktigaste matematiska verktygen som finns i Python är följande:

  1. N (.): Det är en funktion i ppf.math.special functions-modulen som hjälper till att approximera den normala normala kumulativa fördelningsfunktionen, som används i Black-Scholes-prissättningsmodellen.
  2. Interpolation: Det är processen som används för att uppskatta värdena för en funktion y (x) för argument mellan flera kända datapunkter (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 ) …, (x n , y n ). Modulen ppf.utility.bound används i dess implementering. Några av varianterna av interpolering är:
    1. Linjär interpolation
    2. Loglinear interpolation
    3. Linjär vid noll interpolation
    4. Kubisk splineinterpolation
  3. Root Finding: Den används för att hitta roten med eller utan derivatinformation med hjälp av ppf.math.root-sökmodulen. Några av varianterna av rotfynd är:
    1. Bisektionsmetod
    2. Newton-Raphson-metoden
  4. Linjär algebra: De linjära algebrafunktionerna omfattas mest av NumPy-paketet. Den implementeras med hjälp av modulen ppf.math.linear-algebra. Några av varianterna av linjär algebra är:
    1. Matrixmultiplikation
    2. Matrixinversion
    3. Matris Pseudo-invers
    4. Lösa linjära system
    5. Lösa tridiagonala system
  5. Generaliserade linjära minsta kvadrater: Det är processen som används för att anpassa en uppsättning datapunkter till en linjär kombination av några grundläggande funktioner. Algoritmerna för denna funktion implementeras med hjälp av modulen ppf.math.generalized least squares.
  6. Kvadratiska och kubiska rötter: Dessa funktioner används för att hitta de verkliga rötterna till en kvadratisk eller kubisk ekvation. Modulen ppf.math.quadratic roots används för att hitta de verkliga rötterna till en kvadratisk ekvation, medan modulen ppf.math.cubic roots används för algoritmen för kubiska rötter.
  7. Integration: Detta verktyg används för att beräkna det förväntade värdet på en funktion med slumpmässiga variabler. Den används främst vid beräkningen av ekonomiska utbetalningar. Några av varianterna av integration är:
    1. Piecewise Constant Polynomial Fitting
    2. Piecewise Polynomial Integration
    3. Semi-analytiska villkorliga förväntningar

Utökar Python

Det finns vissa begränsningar i Python som kan övervinnas med tilläggsmodulerna med hjälp av C. Dessa tilläggsmoduler kan användas för att lägga till nya inbyggda objekttyper till Python och kan anropa funktioner från C-biblioteket. En viss uppsättning funktioner, makron och variabler tillgängliga i Python API för att stödja sådana tillägg. Rubriken 'Python.h' ingår i en C-källfil för Python API.

Python Excel-integration

Några av Python Excel-integrationsverktygen som kan användas för att överbelasta den befintliga Excel-funktionen är följande:

  • xlwings: Detta paket kan användas för att flytta backendbehandlingen från VBA till Python. Därefter kan användarna fortsätta använda Excel sömlöst medan de använder varje kontrollknapp för att ringa Python-skript.
  • Jupyter Notebook: Det låter användare använda Python för att skapa interaktiva, delbara och webbaserade dokument som kan innehålla visualiseringar, kod och text.
  • Pandas-bibliotek: Det kan användas för att snabbt ladda data från Excel-kalkylark till SQL-databas eller pandas DataFrames. I båda fallen kan data analyseras och undersökas snabbt.

Python-datamodell

Objekt är den underliggande kärnan i en Python-datamodell. All data i ett Python-program representeras antingen av objekt direkt eller av förhållandet mellan objekt. Ett objekt kan kännas igen av dess identitet, typ och värde.

  1. Identitet: Det hänvisar till adressen till ett objekt i minnet, och det ändras aldrig när det har skapats.
  2. Typ: Den definierar de operationer som ett objekt stöder tillsammans med det möjliga värdet för den objekttypen.
  3. Värde: Värdet på ett objekt kan ändras. De som förändras är kända som föränderliga, medan de oföränderliga är kända som oföränderliga.

Missuppfattningar om Python

  • Det är ett rent skriptspråk eftersom det använder enkel syntax och plattformsstöd.
  • Den har inte en kompilator som andra språk.
  • Den saknar skalbarhet, och som sådan kan den inte stödja någon betydande stor användarbas.
  • Det uppfattas som mycket långsamt.
  • Det stöder inte samtidighet.

Betydelsen av ekonomisk modellering i Python

Python har blivit ett av de mest populära programmeringsspråken som används för ekonomisk modellering. Företagen söker idag innovativa verktyg för att hantera stora volymer finansiell information på ett mycket enklare sätt och Python passar perfekt in i dessa kriterier.

Intressanta artiklar...