Mortgage Markets in the Age of AI : Financial Principles, Pricing, Risk, and Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: 2Peanuts.Com, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book explains the US mortgage market in plain language first, then the mathematics, then the AI now taking over the work. It follows eight people through the life of one loan - Jack the borrower, Maya the loan officer, Priya the servicer, Benny the dealer, Elena the investor, Peter the quant, Melissa the examiner, and Simon the retail saver - and every formula arrives attached to whoever uses it.Nine chapters carry one thirty-year payment stream from a kitchen table to a trading desk. The early chapters build the mortgage: amortization, underwriting and credit, pooling, the prepayment conventions (SMM, CPR, PSA), and why the 2007 loans defaulted together. The middle chapters add the desk's machinery: SOFR discounting, DV01 and key rate durations, Itô's lemma and short-rate models, the prepayment option as a receiver swaption, and option-adjusted spread.Machine learning runs alongside from the first chapter: each chapter before the last ends its theory with a bridge from the classical method to the learned one, from loan-level feature vectors and survival networks to neural SDEs. The last chapter puts it to work where it pays - hybrid models that keep an explainable baseline and learn only the residual, neural pricing surrogates that compute OAS and DV01 in real time, GPU numerics - and covers the governance a model validator will demand before any of it runs with money behind it.Every chapter ends with a retail window, because agency MBS is probably already in your bond fund. Key results are measured on Fannie Mae's loan-level data, and every function the book names is in mortgagekit, its open-source Python companion.…
Codice articolo 9798995152378
- Titolo
- Mortgage Markets in the Age of AI : Financial Principles, Pricing, Risk, and Machine Learning
- Autore
- Fuheng Wu
- Editore
- 2Peanuts.Com
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798995152378
- Peso dell'articolo
- 746 grammi
- Dimensioni
- 254x178x21 mm
This book explains the US mortgage market in plain language first, then the mathematics. It follows five people through the life of one loan: Jack the borrower, Maya the loan officer, Priya the servicer, Benny the dealer, and Elena the investor. Every formula arrives attached to whoever uses it, and all of it ties back to one object: a thirty-year payment stream.
Nine chapters carry that stream from a kitchen table to a trading desk. The early chapters build the mortgage itself: amortization, underwriting, pooling, and the prepayment conventions (SMM, CPR, PSA) that describe how fast a pool pays down. The middle chapters add the machinery a desk runs on: SOFR discounting, DV01, CV01, and key rate durations; Ito's lemma applied to the Vasicek and Hull-White short-rate models; the prepayment option as a receiver swaption on the mortgage rate; and option-adjusted spread as pricing by expected discounted payoff.
The final chapters are about what breaks: why prepayment forecasting sits at the center of pricing, servicing, and hedging, and how millions of loans collapse into priceable cohorts; why a hedge that is right at 9:30 is wrong by 9:31, why no traded instrument shares Jack's psychology, and how every desk hedging convexity the same way turns a small rate move into a large one. The last chapter brings the modern toolkit - hybrid ensembles, competing-risk survival trees, neural SDEs for joint rate and home-price paths, neural pricing surrogates for real-time OAS - plus the governance that makes it safe to run with money behind it.
For analysts, investors, quantitative developers, and practitioners.
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