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  • 正版 市场风险管理的数学基础 [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)
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    • 作者: [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)著 | [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)编 | [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)译 | [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2015-08-01
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    • 作者: [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)著| [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)编| [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)译| [英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2015-08-01
    • 版次:1
    • 印刷时间:2016-04-01
    • 字数:360000
    • 页数:268
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787111512844
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:[英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)
    • 著:[英]西蒙·赫伯特(Simon Hubbert)
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:49.00
    • ISBN:9787111512844
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:2016-04-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2015-08-01
    • 页数:268
    • 外部编号:8708565
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无




    第1章导论1

    1.1风险管理的基本挑战1

    1.2在险价值3

    1.3风险管理的进一步挑战6

    第2章风险管理中的线性代数9

    2.1向量与矩阵9

    2.2矩阵代数的应用15

    2.3特征向量与特征值18

    2.4正定矩阵21

    第3章风险管理中的概率论22

    3.1单变量理论22

    3.1.1随机变量22

    3.1.2数学期望26

    3.1.3方差27

    3.2多变量理论27

    3.2.1联合分布函数28

    3.2.2联合概率密度与边缘概率密度28

    3.2.3独立性29

    3.2.4条件概率29

    3.2.5协方差与相关性30

    3.2.6均值向量与协方差矩阵31

    3.2.7随机变量的线性组合32

    3.3正态分布33

    第4章化工具35

    4.1微积分背景知识35

    4.1.1一元函数35

    4.1.2多元函数36

    4.2函数优化38

    4.2.1无约束二次函数39

    4.2.2有约束二次函数41

    4.3超定线性方程组43

    4.4线性回归44

    第5章投资组合理论(Ⅰ)51

    5.1收益率的度量51

    5.2构造投资组合55

    5.3求解投资组合问题58

    第6章投资组合理论(Ⅱ)63

    6.1两基金的投资理论63

    6.2边界的数学探究64

    6.2.1方差投资组合64

    6.2.2边界投资组合的协方差64

    6.2.3方差投资组合的相关系数65

    6.2.4零协方差的投资组合65

    6.3边界的几何探究66

    6.3.1有效投资组合切线的方程66

    6.3.2定位零协方差投资组合68

    6.4对协方差的进一步探索69

    6.5再审视投资组合问题71

    第7章资本资产定价模型(CAPM)75

    7.1连接投资组合边界75

    7.2切线投资组合78

    7.3资本资产定价模型(CAPM)79

    7.4资本资产定价模型的应用80

    第8章风险因子建模84

    8.1一般因子建模84

    8.2因子模型的理论性质85

    8.3基于主成分分析(PCA)的模型88

    8.3.1二维的主成分分析法88

    8.3.2多维的主成分分析法93

    第9章在险价值的概念98

    9.1在险价值的基本框架99

    9.1.1抛砖引玉的举例101

    9.1.2定义在险价值102

    9.2在险价值的探究103

    9.3尾部在险价值106

    9.4谱风险度量107

    第10章正态分布下的在险价值110

    10.1在险价值的计算110

    10.2边际在险价值的计算111

    10.3尾部在险价值的计算112

    10.4正态在险价值的次可加性113

    第11章风险管理中的概率论114

    11.1随机变量的矩114

    11.2特征函数116

    11.2.1多个随机变量之和的处理118

    11.2.2单一随机变量按比例缩放的处理119

    11.2.3服从正态分布的随机变量119

    11.3中心极限定理121

    11.4矩母函数122

    11.5对数正态分布123

    第12章其他分布函数综述126

    12.1Γ分布(伽马分布)126

    12.2χ2分布(卡方分布)128

    12.3非中心卡方分布131

    12.4F分布134

    12.5t分布137

    第13章金融衍生品的速成课140

    13.1Black-Scholes定价公式140

    13.1.1关于资产回报的模型141

    13.1.2二阶近似142

    13.1.3Black-Scholes公式144

    13.2风险中性定价146

    13.3敏感性分析148

    13.3.1资产价格的敏感性:delta与gamma149

    13.3.2时间的敏感性:theta151

    13.3.3其他敏感性度量方法152

    第14章非线性在险价值154

    14.1回顾线性在险价值154

    14.2非线性投资组合的近似155

    14.2.1投资组合的delta近似156

    14.2.2投资组合的gamma近似157

    14.3衍生投资组合的在险价值158

    14.3.1多因子delta近似158

    14.3.2单因子gamma近似159

    14.3.3多因子gamma近似160

    第15章时间序列分析163

    15.1平稳过程163

    15.1.1简单随机过程164

    15.1.2白噪声过程164

    15.1.3随机游走过程164

    15.2移动平均过程165

    15.3自回归过程166

    15.4自回归移动平均过程168

    第16章似然估计法170

    16.1样本均值与样本方差172

    16.2统计估计量的度173

    16.2.1样本均值举例174

    16.2.2样本方差举例174

    16.3似然估计法的魅力177

    第17章统计估计中的delta方法179

    17.1理论框架179

    17.2样本方差181

    17.3样本偏度与样本峰度182

    17.3.1偏度分析183

    17.3.2峰度分析184

    第18章假设检验186

    18.1检验的理论框架186

    18.1.1原假设与备择假设186

    18.1.2简单假设与复合假设187

    18.1.3接受域与拒绝域187

    18.1.4潜在的错误187

    18.1.5控制检验错误与定义接受域188

    18.2简单假设检验188

    18.3检验统计量191

    18.3.1举例:当方差未知时检验均值192

    18.3.2检验统计量的p值193

    18.4复合假设检验193

    第19章金融损益的统计特性196

    19.1样本统计分析199

    19.2实证概率密度与分位数图(Q-Q图)201

    19.3自相关函数204

    19.4波动性图205

    19.5典型事实207

    第20章波动性模型208

    20.1风险矩阵模型209

    20.2ARCH模型211

    20.3GARCH模型215

    20.3.1GARCH(1,1)波动性模型216

    20.3.2回顾风险矩阵模型218

    20.3.3小结219

    20.4指数GARCH219

    第21章极值理论221

    21.1事件的数学理论221

    21.1.1简单的尝试222

    21.1.2举例1:损益服从指数分布223

    21.1.3举例2:损益服从正态分布223

    21.1.4举例3:损益服从帕累托分布224

    21.1.5举例4:损益服从均匀分布224

    21.1.6举例5:损益服从柯西分布225

    21.1.7极值定理226

    21.2吸引域226

    21.3在险价值230

    21.4存在的实际问题232

    21.4.1参数估计233

    21.4.2临界值的选择234

    第22章模拟模型236

    22.1估计分布的分位数236

    22.2历史模拟241

    22.3蒙特卡洛仿真模拟243

    22.3.1楚列斯基算法244

    22.3.2产生随机变量246

    第23章VaR的其他方法252

    23.1t分布的假设252

    23.2对正态分布假设的修正256

    第24章后验测试260

    24.1量化VaR的表现261

    24.2检验VaR异常的比例261

    24.3检验VaR异常的独立性263

    参考文献267


    本书为读者介绍了金融风险管理中经常使用的数学工具与技巧,涵盖了风险管理所需要的线性代数与概率论基础、投资组合理论、资本资产定价模型、VaR理论、时间序列分析、金融衍生品定价的基础理论、*似然估计法、Delta方法、假设检验及极值理论等。本书将金融风险理论与严谨的数学推导紧密结合,能够使读者更为详细地对金融风险模型进行了解,不仅适用于金融从业者,而且也适用于研究相关模型的学者。

     

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