全新正版 市场风险管理的数学基础/国外实用金融统计丛书 (英)西蒙·赫伯特|译者:陈昭晶 9787111512844 机械工业
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作者(英)西蒙·赫伯特|译者:陈昭晶
出版社机械工业
ISBN9787111512844
出版时间2016-04
装帧其他
开本其他
定价49元
货号3517224
上书时间2023-04-14
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目录
译者序
前言
第1章 导论
1.1 风险管理的基本挑战
1.2 在险价值
1.3 风险管理的进一步挑战
第2章 风险管理中的线性代数
2.1 向量与矩阵
2.2 矩阵代数的应用
2.3 特征向量与特征值
2.4 正定矩阵
第3章 风险管理中的概率论
3.1 单变量理论
3.1.1 随机变量
3.1.2 数学期望
3.1.3 方差
3.2 多变量理论
3.2.1 联合分布函数
3.2.2 联合概率密度与边缘概率密度
3.2.3 独立性
3.2.4 条件概率
3.2.5 协方差与相关性
3.2.6 均值向量与协方差矩阵
3.2.7 随机变量的线性组合
3.3 正态分布
第4章 最优化工具
4.1 微积分背景知识
4.1.1 一元函数
4.1.2 多元函数
4.2 函数优化
4.2.1 无约束二次函数
4.2.2 有约束二次函数
4.3 超定线性方程组
4.4 线性回归
第5章 投资组合理论（Ⅰ）
5.1 收益率的度量
5.2 构造最优投资组合
5.3 求解最优投资组合问题
第6章 投资组合理论（Ⅱ）
6.1 两基金的投资理论
6.2 最优边界的数学探究
6.2.1 最小方差投资组合
6.2.2 边界投资组合的协方差
6.2.3 最小方差投资组合的相关系数
6.2.4 零协方差的投资组合
6.3 最优边界的几何探究
6.3.1 有效投资组合切线的方程
6.3.2 定位零协方差投资组合
6.4 对协方差的进一步探索
6.5 再审视最优投资组合问题
第7章 资本资产定价模型（CAPM）
7.1 连接投资组合边界
7.2 切线投资组合
7.3 资本资产定价模型（CAPM）
7.4 资本资产定价模型的应用
第8章 风险因子建模
8.1 一般因子建模
8.2 因子模型的理论性质
8.3 基于主成分分析（PCA）的模型
8.3.1 二维的主成分分析法
8.3.2 多维的主成分分析法
第9章 在险价值的概念
9.1 在险价值的基本框架
9.1.1 抛砖引玉的举例
9.1.2 定义在险价值
9.2 在险价值的探究
9.3 尾部在险价值
9.4 谱风险度量
第10章 正态分布下的在险价值
10.1 在险价值的计算
10.2 边际在险价值的计算
10.3 尾部在险价值的计算
10.4 正态在险价值的次可加性
第11章 风险管理中的高级概率论
11.1 随机变量的矩
11.2 特征函数
11.2.1 多个随机变量之和的处理
11.2.2 单一随机变量按比例缩放的处理
11.2.3 服从正态分布的随机变量
11.3 中心极限定理
11.4 矩母函数
11.5 对数正态分布
第12章 其他分布函数综述
12.1 Γ分布（伽马分布）
12.2 χ2分布（卡方分布）
12.3 非中心卡方分布
12.4 F分布
12.5 t分布
第13章 金融衍生品的速成课
13.1 Black-Scholes定价公式
13.1.1 关于资产回报的模型
13.1.2 二阶近似
13.1.3 Black-Scholes公式
13.2 风险中性定价
13.3 敏感性分析
13.3.1 资产价格的敏感性：delta与
13.3.2 时间的敏感性?
13.3.3 其他敏感性度量方法
第14章 非线性在险价值
14.1 回顾线性在险价值
14.2 非线性投资组合的近似
14.2.1 投资组合的delta近似
14.2.2 投资组合的gamma近似
14.3 衍生投资组合的在险价值
14.3.1 多因子delta近似
14.3.2 单因子gamma近似
14.3.3 多因子gamma近似
第15章 时间序列分析
15.1 平稳过程
15.1.1 简单随机过程
15.1.2 白噪声过程
15.1.3 随机游走过程
15.2 移动平均过程
15.3 自回归过程
15.4 自回归移动平均过程
第16章 最大似然估计法
16.1 样本均值与样本方差
16.2 统计估计量的精确度
16.2.1 样本均值举例
16.2.2 样本方差举例
16.3 最大似然估计法的魅力
第17章 统计估计中的delta方法
17.1 理论框架
17.2 样本方差
17.3 样本偏度与样本峰度
17.3.1 偏度分析
17.3.2 峰度分析
第18章 假设检验
18.1 检验的理论框架
18.1.1 原假设与备择假设
18.1.2 简单假设与复合假设
18.1.3 接受域与拒绝域
18.1.4 潜在的错误
18.1.5 控制检验错误与定义接受域
18.2 简单假设检验
18.3 检验统计量
18.3.1 举例：当方差未知时检验均值
18.3.2 检验统计量的p值
18.4 复合假设检验
第19章 金融损益的统计特性
19.1 样本统计分析
19.2 实证概率密度与分位数图（Q-Q图）
19.3 自相关函数
19.4 波动性图
19.5 典型事实
第20章 波动性模型
20.1 风险矩阵模型
20.2 ARCH模型
20.3 GARCH模型
20.3.1 GARCH(1,1)波动性模型
20.3.2 回顾风险矩阵模型
20.3.3 小结
20.4 指?
第21章 极值理论
21.1 极端事件的数学理论
21.1.1 简单的尝试
21.1.2 举例1：损益服从指数分布
21.1.3 举例2：损益服从正态分布
21.1.4 举例3：损益服从帕累托分布
21.1.5 举例4：损益服从均匀分布
21.1.6 举例5：损益服从柯西分布
21.1.7 极值定理
21.2 吸引域
21.3 极端在险价值
21.4 存在的实际问题
21.4.1 参数估计
21.4.2 临界值的选择
第22章 模拟模型
22.1 估计分布的分位数
22.2 历史模拟
22.3 蒙特卡洛仿真模拟
22.3.1 楚列斯基算法
22.3.2 产生随机变量
第23章 VaR的其他方法
23.1 t分布的假设
23.2 对正态分布假设的修正
第24章 后验测试
24.1 量化VaR的表现
24.2 检验VaR异常的比例
24.3 检验VaR异常的独立性
参考文献
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