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出版者:科学出版社

作者:叶中行

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:1998-12-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030070241

丛书系列:

图书标签:

• 金融学
• 期权
• 数理金融
• 金融工程
• 金融数学
• 投资学
• 风险管理
• 期权定价
• 随机过程
• 偏微分方程
• 数值计算
• 金融模型

现代金融工程与风险管理：理论、模型与应用 图书简介 本书旨在为金融、数学、统计学、计算机科学等领域的专业人士、高级学生以及对量化金融领域有深入探究兴趣的读者，提供一个全面、深入且高度实用的现代金融工程与风险管理框架。本书聚焦于描述、分析和解决当前金融市场中复杂衍生品定价、资产组合优化、市场风险与信用风险量化等核心问题，而不涉及传统意义上的“数理金融”基础理论的重复介绍，而是直接切入前沿的工程应用与建模实践。 本书内容涵盖了从经典随机过程到先进机器学习在金融领域的应用，力求在理论的严谨性与工程实践的可操作性之间找到完美的平衡点。我们假设读者已经掌握了微积分、线性代数、概率论基础知识，并对基础的金融衍生品（如欧式期权）的Black-Scholes定价模型有所了解。本书将重点拓展至这些基础模型的局限性及其在现实市场中的修正与替代方案。 --- 第一部分：高频与复杂衍生品定价的进阶模型 第1章：局部波动率与随机波动率模型的深化应用 本章将系统探讨市场观察到的波动率微笑和偏斜现象，并深入解析解释这些现象所需的复杂定价框架。我们首先详细分析Dupire的局部波动率模型（Local Volatility Model），侧重于如何利用实际期权价格数据反推局部波动率曲面，并讨论其在奇异期权（Exotic Options）如障碍期权（Barrier Options）、亚洲期权（Asian Options）定价中的具体实施流程。 随后，我们将转向随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），重点介绍Heston模型及其扩展。详细阐述随机波动率过程的建模、参数校准（Calibration）过程，特别是利用矩匹配和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）进行定价的实际步骤。本章还会涉及混合模型（Stochastic Local Volatility, SLV），作为连接局部和随机波动率模型的桥梁，探讨其在更精确捕获市场动态方面的优势与计算挑战。 第2章：跳跃扩散过程与信用风险的建模 在许多金融市场中，价格的连续性假设是无效的。本章专注于引入跳跃扩散过程（Jump-Diffusion Processes）来捕捉市场突变事件，如重大新闻发布或系统性冲击。我们将深入研究Merton跳跃扩散模型，讨论其参数估计方法，并展示如何使用该模型对包含跳跃风险的期权进行定价。此外，我们还将探讨更复杂的复合跳跃模型，例如Variance Gamma (VG) 模型和CGMY模型，它们在拟合实际收益率分布的尖峰和厚尾特性方面表现出色。 在信用风险维度，本章将转移至对违约事件的建模。重点分析结构化模型（Structural Models）如Merton对公司债务的建模，以及更广泛使用的简化的意愿模型（Reduced-Form Models）。我们将详细介绍基于强度过程（Intensity Process）的违约建模，包括使用Cox过程，并展示如何利用CDS（信用违约互换）市场数据对这些模型进行校准，最终实现对债务工具组合的信用风险暴露和风险价值（VaR）的评估。 --- 第二部分：量化投资组合的构建与优化 第3章：现代投资组合理论的扩展与限制 本章超越经典的Markowitz均值-方差优化，探讨在现代金融市场环境下，如何构建更具鲁棒性和适应性的投资组合。我们将回顾均值-方差模型的局限性，如对协方差矩阵估计的敏感性，并引入基于风险度量（Risk Measures）的优化方法。重点讨论条件风险价值（CVaR, Conditional Value-at-Risk）作为优化目标函数的优势，包括其凸性带来的求解便利性。 第4章：因子模型、多重基准与风险归因 在资产选择和绩效评估方面，本章侧重于因子模型的实际应用。我们将详细考察Fama-French三因子模型、五因子模型以及宏观经济因子模型，分析如何构建正交化的因子暴露度。随后，本书将聚焦于风险归因（Risk Attribution）技术，这是量化基金管理中的核心环节。我们将展示如何使用分层风险模型（Hierarchical Risk Models）和特定的分解技术，将整体投资组合的风险分解到不同的因子、行业、地域或特定头寸上，从而实现对风险来源的精确控制和解释。 第5章：机器学习在资产配置中的应用 本章将探讨如何利用先进的机器学习技术来增强投资组合的构建过程。这包括使用监督学习（如回归和分类算法）来预测资产收益或市场状态，以及使用无监督学习（如聚类分析）来识别动态的市场结构和投资组合的潜在因子。重点讨论如何将深度学习模型（如LSTM或Transformer结构）用于时间序列预测，并讨论在应用于投资组合优化时，如何处理模型的可解释性（Explainability）和风险控制问题，避免“黑箱”模型带来的过度风险。 --- 第三部分：金融风险管理的高级计量方法 第6章：市场风险的极值理论与压力测试 传统的VaR基于正态分布或历史模拟，在极端市场事件中表现不佳。本章将深入介绍极值理论（Extreme Value Theory, EVT），特别是Peaks-Over-Threshold (POT) 方法。我们将展示如何利用EVT模型来更精确地估计尾部风险，并将其与历史数据相结合，构建出比传统方法更稳健的VaR估计。 此外，本章将详细阐述压力测试（Stress Testing）的量化流程，这已成为监管要求和内部风险管理的关键组成部分。内容包括如何设计具有经济一致性的压力情景（Scenario Generation），如何利用回归模型或情景分析方法将这些宏观情景映射到投资组合的特定头寸损失上，以及如何评估资本充足性。 第7章：信用风险的量化与交易对手风险管理 本章聚焦于超越单一发行人风险的复杂信用风险管理。我们将深入探讨相关的信用风险（Correlation Risk in Credit），并分析Copula函数在连接不同资产或交易对手违约事件方面的应用。读者将学习如何使用不同的Copula族（如高斯、t、Clayton）来拟合观察到的违约相关性结构。 最后，我们将探讨交易对手风险（Counterparty Credit Risk, CCR）的量化与对冲。详细介绍现货与衍生品交易中的潜在风险暴露测量方法，如潜在未来风险（Potential Future Exposure, PFE）。本章将讲解如何使用蒙特卡洛模拟结合路径依赖衍生品定价模型来生成风险暴露分布，并讨论如何通过ISDA协议下的抵押品（Collateral）机制来降低这些风险。 --- 总结与展望 本书的组织结构旨在引导读者从理解复杂金融工具的定价机理出发，过渡到掌握构建稳健投资组合的量化技术，最终落脚于如何使用先进的计量工具来精确衡量和管理金融系统中的核心风险。全书贯穿实际案例和计算实现细节，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。我们力求提供一个前沿、务实且具有高度工程价值的金融风险管理知识体系。

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