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| 編輯推薦： |
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现实中的金融市场上，资产收益的分布并非正态分布，但是金融从业者和研究人员目前仍然较多使用高斯模型分析资产如何配置。这样的后果是错误的投资组合、损失的低估或者是金融衍生产品的错误定价。因此非高斯模型和能够处理收益分布不连续问题的模型在金融从业者中正越来越受到欢迎，这也正是本书的主题。本书所提供的金融建模方法，为读者展示了一个更接近于现实的建模视角。
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| 內容簡介： |
现实中的金融市场上，资产收益率的分布并非正态分布，但是金融从业者和研究人员目前仍然较多使用高斯模型分析资产如何配置。这样的后果是错误的投资组合、损失的低估或者是金融衍生产品的错误定价。因此非高斯模型和能够处理收益分布不连续问题的模型在金融从业者中正越来越受到欢迎，这也正是本书的主题。
本书对非高斯分布进行了检视，重点关注资产收益率和期权价格中的非正态性和时间依赖性的因果关系。本书主要面向对金融市场各种价格进行建模的非数学专业读者写作而就，因此全书的重点在于实践操作。作者在书中提供了所述模型和方法的诸多实证案例，其中一些可以同样被应用于其他金融时间序列。
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| 關於作者： |
埃里克?乔多，瑞士洛桑大学金融学教授，法国精算师协会成员和洛桑风险管理中心（CRML）主任。
方思芳，英国曼彻斯特大学商学院金融学教授。
迈克尔?罗金格，瑞士洛桑大学金融学教授。
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| 目錄：
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部分 金融市场和金融时间序列
1 引言
1.1金融市场与金融时间序列
1.2资产收益率的计量建模
1.3非高斯计量经济学的应用
1.4非高斯分布的期权定价
2 金融市场数据的统计特征
2.1收益率的定义
2.2收益率的分布
2.3时间依赖性
2.4收益率之间的线性关系
2.5 多元高阶矩
3 金融市场的运行和收益率的理论模型
3.1金融市场运行
3.2 Mandelbrot和稳定分布
3.3 Clark的从属模型
3.4 收益率和交易量的二元混合分布模型
3.5报价驱动市场的价格和报价模型
第二部分 资产收益率的计量模型
4 波动率建模
4.1低频波动率
4.2 ARCH模型
4.3 GARCH模型
4.4 非对称GARCH模型
4.5带跳跃的GARCH模型
4.6 GARCH过程的聚合
4.7 随机波动率
4.8 已实现波动率
5 高阶矩建模
5.1 一般问题
5.2 具有高阶矩的分布
5.3设定检验与推断
5.4说明
5.5 条件高阶矩的建模
6 相关性建模
6.1 多元GARCH模型
6.2多元分布建模
6.3连接函数
7 值理论
7.1单变量尾部估计
7.2多变量依赖性
第三部分 非高斯计量经济学的应用
第8章 风险管理与VaR
8.1定义和指标
8.2历史模拟
8.3 半参数方法
8.4参数方法
8.5非线性模型
8.6 VaR模型的比较
9 投资组合配置
9.1非正态性之下的投资组合配置
9.2下行风险下的投资组合配置
第四部分 非高斯收益率的期权定价
10 期权定价基础
10.1符号
10.2无套利的期权定价方法
10.3鞅测度和BSM公式
11 非结构性期权定价
11.1标准BSM模型的难点
11.2 风险中性密度的直接估计
11.3参数方法
11.4 半参数方法
11.5非参数方法
11.6各种方法的比较
11.7与真实概率的关系
12 结构性期权定价
12.1随机波动率模型
12.2具有随机波动率的期权定价
12.3带跳跃的模型
12.4具有更大跳跃的模型:Lévy期权定价
第五部分 期权定价的数学附录
13 布朗运动与随机微积分
13.1大数定律与中心极限定理
13.2随机漫步
13.3布朗运动的构造
13.4布朗运动的性质
13.5随机积分
13.6随机微分方程
13.7 伊藤引理
13.8 伊藤引理的多元扩展
13.9 转移概率和偏微分方程
13.10 Kolmogorov前向和后向方程
13.11与扩散有关的偏微分方程
13.12 Feynman-Kac公式
14 鞅和测度变换
14.1鞅
14.2正态分布的概率变换
14.3 Radon-Nikodym导数
15 特征函数和傅立叶变换
15.1特征函数
15.2傅立叶变换和特征函数
16 跳跃过程
16.1计数和标值点过程
16.2泊松过程
16.3指数分布
16.4泊松跳跃之间的持续时间
16.5补偿泊松过程
第17章 Lévy过程
17.1 Lévy过程的构建
17.2 Lévy过程的性质
参考文献
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| 內容試閱：
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处理过金融市场数据的从业人员和学术研究人员都知道，资产收益率分布不具有与高斯分布或正态分布相关的钟形形态。许多流行的模型仍然建立在正态性假设之上，这是因为高斯模型简单且易处理，但也许更重要的原因是我们缺乏对非高斯分布的建模、估计和处理的理解。当资产收益率分布呈非正态时，使用高斯模型是非常危险的;这种做法可能会导致错误地选择投资组合、低估情况下的损失，以及对衍生品严重错误地定价。非高斯分布是这本书的主题，它解决了资产收益率非正态性的产生原因和后果。
这一领域的其他书籍包括Campbell、Lo和Mackinlay(1997)，以及Embrechts、Kltippelberg和Mikosch(1997)。在相关领域，我们也可以引用Gourieroux和 Jasiak (2001)、Tsay (2002）、Taylor(2005)。关于期权定价，我们有Schoutens(2003)及Cont和 Tankov(2004)的书。所有这些书都是对本书的补充，对于理解资产收益率或期权价格建模的某些方面非常有用。在这本书中，我们涵盖了由资产收益率和期权价格的非正态性和时间依赖性导致的一系列问题。
这本书是写给那些想要模拟金融市场价格的非数学家的。它强调实践。我们努力使非数学家人士能够接触到这些材料，但同时又不牺牲数学的严谨性和原始模型的复杂性。这本书的目标人群是金融行业的从业者，尤其是那些自称“宽客”（定量分析师）、负责管理投资组合和监控金融风险的人。我们也希望那些不太擅长定量分析的人会发现，这本书有助于“聪明的人”参与量化金融的神话。本书适合作为实证金融学、金融计量经济学和金融衍生品专业硕士和博士研究生的核心教材。对于那些想要更多地了解其数学工具是如何应用于金融的数学家，以及那些只想更多地了解金融和金融市场的人来说，它都是有用的。第五部分提供了一些我们认为足以应付主要部分的数学内容的数学附录。一些统计学、微积分和概率方面的基础知识，加上足够的决心，应该能让读者通读核心材料。本书所提供的大部分材料均摘自我们的论文和教学材料，这些材料用于教授洛桑大学和曼彻斯特商学院实务界人士以及硕士和博士研究生。
我们的主要目标之一是弥合理论发展与许多用户和研究人员所认为的“复杂”模型或黑匣子的实际应用之间的差距。我们提供了在这本书里描述的模型的许多经验说明，尤其是那些在第二部分和第三部分中出现的模型。 由于篇幅限制，虽然我们在这些例子中只使用一些股票市场数据，但这里所描述的许多技术和模型同样可以应用于其他金融时间序列，如外汇和利率。不过，重要的是要记住，模型是用来捕捉特征事实的。不同类型的金融资产可能具有轻微或非常不同的特征。另一项免责声明也很重要:尽管我们认为并提供证据表明，在资产收益率的建模中需要纳入非正态性和时间依赖性，但我们并不建议总是这样处理。此外，我们不会对读者在实现这些技术时可能遇到的任何问题负责。
后，本书中所报告的所有图形和估计都是使用MATLAB生成的。 该软件提供了一个非常有效的优化程序，我们在网站上提供了本书中使用的许多MATLAB代码。
埃里克·乔多和迈克尔·罗金格要感谢洛桑大学高等商学院、国际金融资产管理与工程中心(FAME)以及瑞士金融研究所(SFI)对他们的持续支持。他们感谢一代又一代硕士生和博士生的讨论、评论和提问。方思芳希望感谢曼彻斯特商学院，特别是曼彻斯特会计和金融集团提供的大量支持。她还想感谢她的学生们在阅读课上进行了许多令人兴奋的讨论和提问。三位作者都对Laura Rockinger表达了感激之情，感谢她阅读了手稿并修正了许多错误。我们再次向其他许多人、同事、朋友和家人表示感谢，我们非常感谢他们的支持。由于人数太多，在此不一一列举。
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