概率论与数理统计学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:毛用才 编

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2000-1

价格:13.00元

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isbn号码:9787560608570

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深入探究现代金融市场的波动与风险管理 图书名称： 现代金融计量经济学与风险管理实践 内容简介： 本书旨在为对金融市场、计量经济学以及风险管理实践有浓厚兴趣的读者，提供一套系统、深入且实用的知识体系。我们超越了传统金融理论的范畴，聚焦于当前全球金融市场中复杂现象的量化分析与前沿风险控制技术。本书的写作风格力求严谨又不失启发性，内容深度兼顾理论基础的扎实性与实际应用的可操作性。 本书共分为六个核心部分，从基础理论的重塑到高级模型的构建与实证检验，层层递进，构建起一个完整的现代金融风险分析框架。 --- 第一部分：金融时间序列分析的基石与前沿拓展 本部分首先回顾了经典时间序列分析的局限性，并系统引入了金融时间序列数据特有的波动率聚集性（Volatility Clustering）、肥尾现象（Fat Tails）和非对称性（Asymmetry）等核心特征。 1.1 金融数据的独特属性与预处理： 详细讨论了高频数据（Tick Data）的处理挑战，包括噪声过滤、数据清洗与非平稳性的检验方法。我们重点讲解了单位根检验（如ADF、PP、KPSS检验）在金融领域的具体应用与解释，强调了检验统计量的选择对后续模型构建的决定性影响。 1.2 经典波动率模型的回顾与批判： 对经典的ARCH(q)模型进行了深入剖析，并重点介绍了GARCH(p,q)模型的数学结构、参数估计的极大似然法（MLE）的推导过程，以及如何评估模型的拟合优度。同时，我们引入了更具灵活性和现实捕捉能力的EGARCH和GJR-GARCH模型，特别是对杠杆效应（Leverage Effect）的量化处理，提供了大量的实际案例分析。 1.3 随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV）： 与参数波动率模型（如GARCH）不同，SV模型将波动率视为一个不可观测的随机过程。本章详述了基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法对SV模型的估计与模拟，揭示了其在处理信息到达延迟和更复杂波动结构时的优势。 --- 第二部分：多变量时间序列分析与资产定价模型 金融市场中的决策往往涉及多个资产之间的相互作用。本部分将分析工具扩展到多变量环境，聚焦于资产间的相互依赖性建模。 2.1 向量自回归（VAR）模型的应用与局限： 系统介绍了VAR模型的构建、协整检验（Johansen Test）在多变量系统中的应用，以及脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Variance Decomposition）在识别宏观冲击对资产价格影响中的作用。同时，详细讨论了VAR模型中参数过多的问题及降维策略。 2.2 协整关系与长期均衡： 深入探讨了 Engle-Granger 双变量模型和 Johansen 多变量协整框架。对于对冲基金和套利交易者而言，识别并建模资产间的共同趋势（Common Trends）至关重要。我们提供了基于残差的协整检验（如Engle-Granger两步法）的详细步骤与操作规范。 2.3 动态条件相关性（DCC）模型： 传统的多变量GARCH模型（如CCC-GARCH）在相关系数恒定的假设下过于简化。本书将重点介绍Tse和 Engle提出的DCC模型，该模型允许在保持计算效率的同时，捕捉时间变动的动态相关矩阵。这对于构建最优多资产投资组合至关重要。 --- 第三部分：市场微观结构与高频数据建模 随着交易频率的提高，金融市场的微观结构（如订单簿、交易成本）对价格形成的影响日益显著。 3.1 订单簿动力学： 介绍基于订单簿数据（Level 1, Level 2）构建的交易强度模型。重点讨论到达率模型（Arrival Rate Models），特别是Baccularoni-Lendible模型，用以区分来自知情交易者和噪音交易者的订单流。 3.2 交易成本的内生化： 传统的CAPM或APT模型往往忽略了交易成本。本章探讨了基于市场冲击（Market Impact）的模型，如Almgren-Chriss最优执行算法的计量基础，分析如何在最优执行策略中平衡市场冲击成本与时间不确定性。 3.3 交易强度与波动率的连接： 探讨如何利用交易量的实现信息（如高频的交易到达率）来估计当期（Intraday）的波动率，以及如何将此估计量纳入到日末风险评估体系中。 --- 第四部分：尾部风险与极值理论（Extreme Value Theory, EVT） 现代金融危机表明，传统的正态分布假设严重低估了极端事件发生的概率。本部分专门处理极端事件的量化分析。 4.1 极端损失的描述性统计： 引入偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）与峰度检验，并分析这些统计量如何指示金融数据分布的“肥尾”特性。 4.2 极值理论（EVT）概述： 详细介绍基于Peaks Over Threshold (POT) 方法，即使用广义帕雷托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）来拟合超过特定高阈值的损失。本书提供了GPD参数的估计方法，如拟合优度检验。 4.3 极值理论在风险度量中的应用： 阐述如何利用EVT方法精确估计在险价值（Value at Risk, VaR）和预期损失（Expected Shortfall, ES/CVaR），尤其是在长尾分布场景下，EVT估计的ES比基于历史模拟或参数假设的ES更为稳健和准确。 --- 第五部分：系统性风险与金融网络计量 系统性风险是金融监管的核心关注点。本部分利用图论和网络科学的工具来刻画金融机构间的相互关联性。 5.1 金融机构互联网络的构建： 讨论如何利用公司间的借贷关系、股权交叉持有、或共同暴露于特定风险因子（如共同持有的债券或CDS）来构建金融互联网络（Interbank Network）。 5.2 网络拓扑分析： 介绍中心性指标（如度中心性、介数中心性、特征向量中心性），并解释这些指标如何指示网络中“系统关键节点”（Systemically Important Financial Institutions, SIFIs）。 5.3 传染机制建模： 探讨两种主要的传染模型：基于债务违约的级联模型（Cascading Failure Models）和基于信息溢出的动态网络模型。重点分析一个节点的失败如何通过网络结构向其他机构蔓延，以及如何通过最小化关键节点风险来增强系统韧性。 --- 第六部分：量化风险管理与监管资本计量 本部分将理论模型转化为实际的风险管理工具和监管合规框架。 6.1 风险价值（VaR）的比较与选择： 对比历史模拟法、参数法（如VaR-GARCH）和EVT-VaR的优缺点。重点讲解回溯测试（Backtesting）方法，如Kupiec检验和Christoffersen检验，以评估VaR模型的准确性。 6.2 预期损失（Expected Shortfall, ES）的优化： 由于ES具有一致性（Coherent）和凸性（Convexity）的风险度量性质，正日益取代VaR成为监管标准。本章详细介绍了ES的计算流程，并探讨了如何在优化问题中将其作为目标函数。 6.3 压力测试（Stress Testing）的计量方法： 介绍如何构建情景分析框架，包括宏观经济情景的内生化处理。重点讲解逆向压力测试（Reverse Stress Testing），即确定“什么事件会使机构破产”的反向推导过程，并基于此构建资本缓冲策略。 6.4 资产负债表结构风险与利率风险建模： 结合计量工具分析银行资产负债表的久期错配风险。介绍利率平价理论在收益率曲线建模中的应用，以及使用Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架对未来远期利率进行模拟，从而对大型金融机构的净利息收入（NII）进行压力暴露分析。 --- 本书的每一个章节都配有丰富的案例分析，并提供了基于R和Python的实用代码片段和数据实操指南，确保读者不仅理解模型背后的经济学直觉，还能熟练运用现代计量工具解决复杂的金融风险问题。本书适合金融工程、数量金融、经济学研究生，以及在银行、资管公司、监管机构从事量化分析和风险管理的高级专业人士阅读。

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