注冊 | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網(wǎng)-DuShu.com
當前位置: 首頁出版圖書經(jīng)濟管理經(jīng)濟財政、金融金融/銀行/投資金融市場風(fēng)險管理分析

金融市場風(fēng)險管理分析

金融市場風(fēng)險管理分析

定 價:¥88.00

作 者: [美] 弗蘭克·H.科格三世 著,趙朝熠 譯
出版社: 格致出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787543233515 出版時間: 2022-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 338 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書的寫作基于作者所授的同名課程的講義,旨在幫助讀者掌握金融市場風(fēng)險管理領(lǐng)域的相關(guān)知識,并運用Excel編程來進行實踐操作,提高處理此類金融問題的能力。因此,本書更強調(diào)應(yīng)用和問題的解決。本書的前半部分著眼于期權(quán)及其在金融市場風(fēng)險管理中的應(yīng)用。后半部分側(cè)重于講解債券的利率風(fēng)險及其解決方案。此外,本書還介紹了單因子與多因子風(fēng)險度量、免疫策略和主成分分析。在每章的開頭,你首先會看到一個金融市場風(fēng)險管理的重要主題。闡明相關(guān)主題的基本概念之后,我們將向讀者呈現(xiàn)如何利用Excel來應(yīng)用這些概念。讀者也可以根據(jù)相關(guān)的編程發(fā)散思維,將所學(xué)付諸實踐。對于想了解金融市場風(fēng)險管理模型的讀者,即便缺乏數(shù)學(xué)專業(yè)知識,也可以從中有所收獲。

作者簡介

  弗蘭克·H. 科格三世(Frank H. Koger III),北京大學(xué)匯豐商學(xué)院教學(xué)副教授,美國杜蘭大學(xué)金融學(xué)博士,南卡羅來納大學(xué)達拉摩爾商學(xué)院國際MBA,特許金融分析師(CFA)協(xié)會持證人。出版有《資產(chǎn)估值原理》《金融建模:以Excel 為工具》《VBA 在金融建模中的應(yīng)用》等多部金融相關(guān)書籍??聘窠淌趽碛胸S富的教學(xué)經(jīng)驗。他曾在杜蘭大學(xué)講授財務(wù)管理、高級財務(wù)管理和管理會計等本科課程,以及公司財務(wù)政策和固定收益分析等碩士課程。目前在北京大學(xué)講授一系列碩士研究生課程,包括“資產(chǎn)估值原理”“金融建?!薄案呒壗鹑诮!薄敖鹑诮#阂訴BA 為工具”“金融建模:以Excel為工具”“金融衍生品分析”和“金融市場風(fēng)險管理”。其中,前六門課程均為他在北京大學(xué)從無到有創(chuàng)立起來的。他還曾在北京大學(xué)講授“公司金融”課程。科格教授在北京大學(xué)享有很高的教學(xué)評價。此外,他還曾獲得北京大學(xué)匯豐商學(xué)院、北京大學(xué)深圳研究生院等多個級別的教學(xué)獎勵。其“金融建模:以Excel 為工具”課程獲2017 年度北京大學(xué)教學(xué)優(yōu)秀獎,是當年北大匯豐商學(xué)院唯一一門入選的課程。此外,他還受邀在南方科技大學(xué)、深圳大學(xué)等高校,以及在德國波鴻魯爾大學(xué)的國際暑期學(xué)校和中國社會科學(xué)院大學(xué)與杜蘭大學(xué)合作辦學(xué)的碩士學(xué)位項目中授課。科格一直積極服務(wù)于北京大學(xué)匯豐商學(xué)院。他在學(xué)院全權(quán)負責(zé)與CFA協(xié)會和全球風(fēng)險管理專業(yè)人士協(xié)會保持學(xué)術(shù)合作關(guān)系,并志愿開設(shè)CFA 考試復(fù)習(xí)課程。他還任職于學(xué)院的課程委員會和教學(xué)質(zhì)量委員會。科格教授曾與杜蘭大學(xué)合作,創(chuàng)辦了匯豐商學(xué)院的首*交流項目,并在后續(xù)幫助開展其他交流項目。此外,他還曾在深圳中學(xué)志愿講授金融學(xué)入門課程。在進入學(xué)術(shù)界工作之前,科格曾擔(dān)任Filtration 集團技術(shù)材料部的總經(jīng)理,負責(zé)生產(chǎn)空氣過濾器材料。在此之前,他在Hoechst A.G. 工作十五年,在美國和德國多個地區(qū)工作,擔(dān)任多種職位。

圖書目錄

第一部分緒論與基礎(chǔ)知識回顧
第1章歷史收益率與收益率的矩
1.1單期收益率
1.2多期歷史收益率
1.3收益率的各階矩
1.4兩資產(chǎn)歷史收益率的線性關(guān)系
1.5投資組合的歷史收益率
第2章未來(下一期)收益率
2.1單個資產(chǎn)的未來(下一期)收益率
2.2未來收益率的各階矩
2.3兩資產(chǎn)未來收益率的線性相關(guān)性
2.4投資組合的未來(下一期)收益
2.5投資組合中資產(chǎn)分散化的益處
2.6特殊情形:兩資產(chǎn)投資組合的未來收益率
第二部分歐式期權(quán)
第3章期權(quán)的回報
3.1期權(quán)的定義
3.2期權(quán)在到期日的回報與利潤
3.3含有期權(quán)的投資組合在到期日的回報與利潤
3.4案例:期權(quán)與簡單投資組合的回報與利潤
3.5更多期權(quán)投資組合的回報與利潤及相關(guān)示例
第4章利率期權(quán)
4.1用看漲期權(quán)多頭對沖負債
4.2用看跌期權(quán)空頭為對沖負債提供資金
4.3用看跌期權(quán)多頭對沖資產(chǎn)
4.4用看漲期權(quán)空頭為對沖資產(chǎn)提供資金:領(lǐng)子期權(quán)
4.5利率上限與利率下限
第5章歐式期權(quán)的價值
5.1看跌—看漲期權(quán)平價公式
5.2看漲期權(quán)與看跌期權(quán)的內(nèi)在價值
5.3布萊克—斯科爾斯—默頓模型
5.4BSM模型的比較靜態(tài)分析
5.5希臘值函數(shù)的VBA代碼
5.6基于VBA函數(shù)的更多比較靜態(tài)分析結(jié)果
第6章前臺風(fēng)險管理
6.1Delta對沖
6.2Delta對沖實踐
6.3非線性產(chǎn)品:Delta-Gamma對沖
6.4非線性產(chǎn)品:Delta-Gamma-Vega對沖
6.5多元泰勒級數(shù)
第7章障礙期權(quán)的復(fù)制
7.1靜態(tài)復(fù)制基礎(chǔ)
7.2案例:向上敲出看漲障礙期權(quán)的靜態(tài)復(fù)制
第三部分二叉樹模型
第8章單期二叉樹期權(quán)定價模型
8.1二叉樹模型基礎(chǔ)
8.2利用Delta對沖得出看漲期權(quán)的價值
8.3看漲期權(quán)的復(fù)制投資組合
8.4看跌期權(quán)的復(fù)制投資組合
8.5風(fēng)險中性定價
第9章多期二叉樹期權(quán)定價模型
9.1二叉樹模型基礎(chǔ)回顧
9.2兩期模型的建立
9.3期權(quán)定價的多期二叉樹
9.4歐式期權(quán)二叉樹定價模型:不使用二叉樹
9.5美式期權(quán)的價值
9.6案例:股票與期權(quán)的二叉樹模型
9.7二叉樹期權(quán)定價模型收斂至BSM模型
9.8用二叉樹模型為期貨期權(quán)定價
第四部分債券:風(fēng)險度量、免疫、主成分分析
第10章利率與債券
10.1年化百分比利率與有效利率
10.2時間軸與基礎(chǔ)知識
10.3承諾現(xiàn)金流與預(yù)期現(xiàn)金流
10.4到期收益率
10.5即期利率
10.6遠期利率
10.7零波動利差
第11章固定利率債券與單因子風(fēng)險指標
11.1固定利率債券基礎(chǔ)知識
11.2固定利率債券的久期和凸性
11.3價格—收益率曲線的近似
11.4美元久期、美元凸性和DV01
11.5半年付息固定利率債券與連續(xù)復(fù)利收益率
11.6投資組合的單因子風(fēng)險度量指標
11.7案例:價格—收益率曲線及其近似
11.8案例:其他風(fēng)險度量指標
11.9杠鈴型與子彈型債券投資組合
第12章債券免疫投資組合
12.1免疫基礎(chǔ)知識
12.2免疫與相應(yīng)的現(xiàn)金流
12.3應(yīng)用:簡化假設(shè)
12.4應(yīng)用:更強的簡化假設(shè)
12.5小結(jié)和示例
第13章關(guān)鍵利率與關(guān)鍵利率久期
13.1關(guān)鍵利率與關(guān)鍵利率久期基礎(chǔ)知識
13.2案例:關(guān)鍵利率久期與KR01
第14章主成分分析
14.1主成分分析基礎(chǔ)知識
14.2主成分的構(gòu)造
14.3案例:主成分的確定
14.4對沖利率風(fēng)險:主成分分析
14.5投資組合的方差
14.6案例:用主成分分析對沖資產(chǎn)與負債的利率風(fēng)險
第五部分波動率、Copula、市場風(fēng)險度量指標、隨機模擬
第15章波動率
15.1波動率度量指標
15.2波動率加權(quán)方式
15.3移動平均
15.4指數(shù)加權(quán)移動平均
15.5GARCH(1,1)模型
15.6最大似然法
15.7最大似然比檢驗:EWMA模型與GARCH(1,1)模型
15.8波動率模型檢驗:收益率標準化
15.9案例:GARCH(1,1)模型
15.10案例:EWMA模型與GARCH(1,1)模型的最大似然比
15.11三種波動率更新方法的圖像
15.12案例:用瞄準方差法估計GARCH(1,1)模型參數(shù)
15.13案例:基于厚尾分布的正態(tài)性檢驗
15.14協(xié)方差
15.15補充:替換掉σ2t后的GARCH(1,1)模型的權(quán)重
第16章其他正態(tài)性檢驗與自相關(guān)性檢驗
16.1自相關(guān)性檢驗:Ljung-Box統(tǒng)計量
16.2正態(tài)性檢驗
16.3案例:正態(tài)性檢驗與自相關(guān)性檢驗
第17章混合分布與相關(guān)隨機變量
17.1學(xué)生t分布
17.2混合分布
17.3用Cholesky分解構(gòu)造相關(guān)隨機變量
17.4多元條件分布
17.5Copula
17.6含相關(guān)性的Copula的構(gòu)造方法
第18章在險價值與預(yù)期虧空
18.1在險價值基礎(chǔ)知識
18.2預(yù)期虧空基礎(chǔ)知識
18.3一致性風(fēng)險度量與譜風(fēng)險度量
18.4案例:厚尾對在險價值的影響
18.5在險價值計算的回溯測試
18.6案例:在險價值與預(yù)期虧空
18.7時間尺度的影響
18.8補充:損失分布與收益分布
第19章歷史模擬法與相關(guān)建模
19.1歷史模擬法基礎(chǔ)知識
19.2案例:用歷史模擬法計算在險價值與預(yù)期虧空
19.3加權(quán)歷史模擬法
19.4方法的比較:在險價值與預(yù)期虧空
19.5壓力在險價值與壓力預(yù)期虧空
19.6在險價值的置信區(qū)間
19.7極值理論
19.8極值理論的特殊情形:冪律
19.9基于蒙特卡洛分析的隨機模擬
19.10歷史模擬法與蒙特卡洛分析
附錄A邊際、增量與成分風(fēng)險度量指標
參考文獻

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網(wǎng) m.ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號