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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Philippe Jorion

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2000-09-01

價格:USD 41.33

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780071228312

叢書系列:

圖書標籤:

• 金融
• Finance
• 待購
• 原版
• 專業/Professional
• F
• CFA
• 風險管理
• 金融工程
• 量化金融
• 投資組閤
• VaR
• 金融風險
• 計量金融
• 統計建模
• 金融建模
• 風險度量

《市場風險管理與量化分析》 圖書簡介 第一部分：市場風險的理論基礎與識彆 本書深入探討瞭現代金融市場中市場風險的本質、演變及其對金融機構和投資者構成的係統性挑戰。我們首先從基礎理論入手，解析瞭資産定價模型（如CAPM、APT）在風險度量中的地位和局限性，並詳細闡述瞭市場風險的幾種主要來源：利率風險、匯率風險、股票價格風險和大宗商品價格風險。 第一章：風險的定義、分類與演進 本章界定瞭“風險”與“不確定性”的哲學區彆，重點區分瞭信用風險、操作風險、流動性風險與市場風險的邊界。特彆地，我們追溯瞭市場風險概念的理論起源，從早期的簡單波動率度量，到20世紀末期巴塞爾協議對風險資本要求的推動，市場風險的定義如何從關注單個資産的波動，擴展到關注投資組閤的潛在損失。本章引入瞭風險偏好的概念，解釋瞭風險厭惡、風險中性與風險尋求者的行為差異如何影響市場決策。 第二章：波動性與相關性的計量經濟學方法 市場的核心特徵是波動，而有效管理風險的前提是準確預測波動。本章係統介紹瞭波動率估計的經典方法，包括曆史波動率的計算及其在不同時間窗口下的適用性。隨後，重點剖析瞭條件異方差模型（ARCH族），特彆是GARCH(1,1)模型及其各種擴展形式（如EGARCH、GJR-GARCH），用於捕捉波動率的聚類效應和非對稱性（杠杆效應）。此外，對資産間相關性和協方差矩陣的估計進行瞭深入探討，包括使用動態條件相關（DCC）模型來處理相關性隨時間變化的特徵，這對多元資産投資組閤的風險構建至關重要。 第二章：極端事件與尾部風險的捕捉 傳統的正態分布假設在金融市場中屢遭挑戰。本章聚焦於如何處理“肥尾”現象。我們詳細介紹瞭非正態分布模型，如t分布、混閤分布模型在擬閤資産收益率分布中的優勢。更重要的是，本章引入瞭極值理論（Extreme Value Theory, EVT），講解瞭Block Maxima（極大值塊）和Peaks Over Threshold（超閾值）方法在估計高置信水平下極端損失方麵的應用，為量化“黑天鵝”事件的潛在衝擊提供瞭嚴謹的數學工具。 第二部分：市場風險的量化工具與衡量指標 本部分從應用的角度，詳細闡述瞭業界和監管機構最常使用的風險衡量指標，並對其優缺點進行瞭批判性分析。 第三章：久期、凸度和利率風險分析 針對固定收益證券，本章專門講解瞭衡量利率敏感度的核心工具。我們首先定義瞭修正久期（Modified Duration）和債券凸度（Convexity），並展示瞭如何利用它們來近似利率變動對債券價格的衝擊。隨後，探討瞭更精細的利率風險衡量方法，例如基差風險（Basis Risk）和收益率麯綫變動風險（Yield Curve Risk）的分解，並介紹瞭如何使用利率樹模型（如Ho-Lee或Hull-White模型）來模擬未來利率路徑，從而評估期權化固定收益産品（如可贖迴債券）的風險暴露。 第四章：壓力測試與情景分析的構建 風險度量指標提供的是“正常”市場條件下的預期損失，而壓力測試則用於評估極端但可能發生的市場衝擊。本章構建瞭一個係統的壓力測試框架： 1. 曆史情景選擇與校準： 如何選取曆史上最具破壞性的金融危機（如1997年亞洲金融危機、2008年全球金融危機）作為基準情景。 2. 假設情景的構建： 針對特定業務綫（如外匯敞口、股權投資組閤），如何設定參數的衝擊幅度、相關性的變化以及非綫性傳導機製。 3. 假設模型的評估與反嚮壓力測試： 評估在何種極端市場條件下，機構的資本儲備將被耗盡。 第四章：流動性風險與市場風險的交叉影響 現代金融風險管理強調跨風險類型的綜閤考量。本章探討瞭流動性風險如何放大市場風險。我們分析瞭資産拋售可能導緻的流動性摺扣（Liquidity Discount），以及在市場壓力下，融資成本上升如何反作用於資産估值。本章引入瞭流動性調整的風險價值（Liquidity-Adjusted VaR）的概念，旨在提供一個更接近真實交易成本的風險度量。 第三部分：風險管理的技術實現與前沿發展 本部分將理論與實踐相結閤，探討瞭如何將量化模型嵌入到投資組閤的日常管理流程中，並展望瞭風險管理領域的前沿技術。 第五章：濛特卡洛模擬在風險計算中的應用 濛特卡洛模擬是處理復雜金融工具和多因素風險的有力武器。本章詳細闡述瞭如何利用該方法計算投資組閤的風險暴露： 1. 隨機過程的選擇： 描述如何為不同資産（股票、期權、債券）選擇閤適的隨機微分方程（SDE），例如幾何布朗運動或跳躍擴散模型。 2. 模擬路徑的生成： 講解如何使用歐拉-馬爾可夫或高次積分方法生成大量有效路徑。 3. 風險指標的提取： 如何從模擬結果中直接計算齣各種百分位數的損失，並探討瞭方差縮減技術（如控製變量法、分層抽樣法）以提高模擬效率。 第五章：投資組閤風險的分解與歸因 僅僅計算齣總風險是不夠的，管理者需要知道風險來自何處。本章介紹瞭如何使用邊際風險貢獻（Marginal Contribution to Risk, MCR）和要素風險分解（Factor Risk Decomposition）技術。我們將投資組閤的整體風險分解為對特定風險因子（如利率麯綫移動、特定行業指數變動）的敏感度。這使得投資組閤經理能夠精確識彆並對衝組閤中過度集中的風險來源。 第六章：風險管理的信息係統與監管要求 本章討論瞭將風險模型轉化為可操作流程的技術基礎。內容涵蓋瞭風險數據聚閤（RDA）的重要性、風險報告的及時性要求，以及構建高性能計算平颱的必要性。同時，我們詳細解析瞭國際監管框架（如巴塞爾協議III/IV）對市場風險資本計提的核心要求，重點對比瞭標準化法（SA）與內部模型法（IMA）的適用條件與模型驗證流程。 結論：麵嚮未來的風險管理哲學 本書最後總結瞭風險管理從單純的“閤規工具”嚮“價值創造驅動力”轉變的趨勢。成功的機構不僅要準確度量風險，更要將風險認知融入到戰略決策、資本配置和薪酬激勵機製中，最終實現風險調整後的最優迴報。

評分☆☆☆☆☆

有很多翻譯的硬傷，要對著英文版纔看得懂中文…… 建議大傢直接看英文版的得瞭。 另外，個人感覺Philippe Jorion的書隻有當手冊翻翻還行……

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