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內容簡介: |
自从金融市场产生以来,金融风险就如影随形地伴随而生了,金融风险管理也就成为金融管理中的核心内容。本书从金融风险管理的模型和技术角度,对金融风险管理进行了深入分析。全书共分为四个部分:第一部分介绍了一些金融风险管理的基础理论和知识;第二部分讨论了单变量风险模型;第三部分则阐述了多变量风险模型;第四部分介绍了风险管理方面的一些深入话题。
本书具有以下几个方面的特色:一是,内容自成体系,紧扣金融风险管理技术和模型的主线;二是行文和表达深入浅出,对金融风险管理的技术和模型讲解得非常透彻,对于想深入学习的读者来说,可以获得足够的相关知识,而对于只想简单了解的读者来说,略过那些较深的技术性内容,也可以几乎毫无障碍地学到需要的知识;三是,很好地将理论和实践结合起来,在每一章的结尾都有基于Excel的实证练习,让读者可以在练习的过程中更好地掌握相应的理论和模型知识。
本书适用的读者范围比较广,不仅适用于金融、经济、管理等专业高年级本科生、硕士生甚至博士生教学和参考,也适用于MBA学生的相关课程,而对于金融业及相关行业的实务工作者,本书也不失为一本有较高价值的参考书。
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關於作者: |
彼得F克里斯托弗森(Peter F. Christoffersen),宾夕法尼亚大学经济学博士,目前是多伦多大学金融学教授。
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目錄:
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第一部分 背景
第1章 风险管理和金融收益
1 本章概要
2 学习目标
3 风险管理及其企业
4 简单的风险分类法
5 资产收益的定义
6 资产收益的典型事例
7 资产收益的一般模型
8 从资产价格到资产组合收益
9 VaR的风险度量介绍
10 本书概览
第2章 历史模拟、风险值和期望损失
1 本章概要
2 历史模拟
3 权重化的历史模拟
4 从2008—2009年危机中所得的实证
5 打破HSVaR的真实概率
6 带有极端覆盖率的VaR
7 期望损失
8 总结
第3章 金融时间序列分析基础
1 本章概要
2 概率分布和统计量
3 线性模型
4 一元时间序列模型
5 多元时间序列模型
6 总结
第二部分 一元风险模型
第4章 日数据的波动性建模
1 本章概要
2 简单的方差预测
3 GARCH方差模型
4 极大似然估计
5 GARCH模型的扩展
6方差模型估计
7总结
第5章 基于日内数据的波动性模型
1 本章概要
2 已实现方差:四个基本案例
3 预测已实现方差
4 已实现方差的构建
5 数据问题
6 基于极差的波动性模型
7 再次评估GARCH方差预测估计
8 总结
第6章 非正态分布
1 本章概要
2 学习目标
3 使用QQ图可视化非正态分布
4 滤波历史模拟方法
5 对于Var的CornishFisher近似
6 标准t分布
7 非对称t分布
8 极值理论
9 总结
第三部分 多元风险模型
第7章 协方差和相关关系模型
1 本章概要
2 资产组合方差和协方差
3 动态条件相关性(DCC)
4 从日内数据估计日协方差
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