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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Philippe Jorion

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:USD 41.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780071228312

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• Finance
• 待购
• 原版
• 专业/Professional
• F
• CFA
• 风险管理
• 金融工程
• 量化金融
• 投资组合
• VaR
• 金融风险
• 计量金融
• 统计建模
• 金融建模
• 风险度量

《市场风险管理与量化分析》 图书简介 第一部分：市场风险的理论基础与识别 本书深入探讨了现代金融市场中市场风险的本质、演变及其对金融机构和投资者构成的系统性挑战。我们首先从基础理论入手，解析了资产定价模型（如CAPM、APT）在风险度量中的地位和局限性，并详细阐述了市场风险的几种主要来源：利率风险、汇率风险、股票价格风险和大宗商品价格风险。 第一章：风险的定义、分类与演进 本章界定了“风险”与“不确定性”的哲学区别，重点区分了信用风险、操作风险、流动性风险与市场风险的边界。特别地，我们追溯了市场风险概念的理论起源，从早期的简单波动率度量，到20世纪末期巴塞尔协议对风险资本要求的推动，市场风险的定义如何从关注单个资产的波动，扩展到关注投资组合的潜在损失。本章引入了风险偏好的概念，解释了风险厌恶、风险中性与风险寻求者的行为差异如何影响市场决策。 第二章：波动性与相关性的计量经济学方法 市场的核心特征是波动，而有效管理风险的前提是准确预测波动。本章系统介绍了波动率估计的经典方法，包括历史波动率的计算及其在不同时间窗口下的适用性。随后，重点剖析了条件异方差模型（ARCH族），特别是GARCH(1,1)模型及其各种扩展形式（如EGARCH、GJR-GARCH），用于捕捉波动率的聚类效应和非对称性（杠杆效应）。此外，对资产间相关性和协方差矩阵的估计进行了深入探讨，包括使用动态条件相关（DCC）模型来处理相关性随时间变化的特征，这对多元资产投资组合的风险构建至关重要。 第二章：极端事件与尾部风险的捕捉 传统的正态分布假设在金融市场中屡遭挑战。本章聚焦于如何处理“肥尾”现象。我们详细介绍了非正态分布模型，如t分布、混合分布模型在拟合资产收益率分布中的优势。更重要的是，本章引入了极值理论（Extreme Value Theory, EVT），讲解了Block Maxima（极大值块）和Peaks Over Threshold（超阈值）方法在估计高置信水平下极端损失方面的应用，为量化“黑天鹅”事件的潜在冲击提供了严谨的数学工具。 第二部分：市场风险的量化工具与衡量指标 本部分从应用的角度，详细阐述了业界和监管机构最常使用的风险衡量指标，并对其优缺点进行了批判性分析。 第三章：久期、凸度和利率风险分析 针对固定收益证券，本章专门讲解了衡量利率敏感度的核心工具。我们首先定义了修正久期（Modified Duration）和债券凸度（Convexity），并展示了如何利用它们来近似利率变动对债券价格的冲击。随后，探讨了更精细的利率风险衡量方法，例如基差风险（Basis Risk）和收益率曲线变动风险（Yield Curve Risk）的分解，并介绍了如何使用利率树模型（如Ho-Lee或Hull-White模型）来模拟未来利率路径，从而评估期权化固定收益产品（如可赎回债券）的风险暴露。 第四章：压力测试与情景分析的构建 风险度量指标提供的是“正常”市场条件下的预期损失，而压力测试则用于评估极端但可能发生的市场冲击。本章构建了一个系统的压力测试框架： 1. 历史情景选择与校准： 如何选取历史上最具破坏性的金融危机（如1997年亚洲金融危机、2008年全球金融危机）作为基准情景。 2. 假设情景的构建： 针对特定业务线（如外汇敞口、股权投资组合），如何设定参数的冲击幅度、相关性的变化以及非线性传导机制。 3. 假设模型的评估与反向压力测试： 评估在何种极端市场条件下，机构的资本储备将被耗尽。 第四章：流动性风险与市场风险的交叉影响 现代金融风险管理强调跨风险类型的综合考量。本章探讨了流动性风险如何放大市场风险。我们分析了资产抛售可能导致的流动性折扣（Liquidity Discount），以及在市场压力下，融资成本上升如何反作用于资产估值。本章引入了流动性调整的风险价值（Liquidity-Adjusted VaR）的概念，旨在提供一个更接近真实交易成本的风险度量。 第三部分：风险管理的技术实现与前沿发展 本部分将理论与实践相结合，探讨了如何将量化模型嵌入到投资组合的日常管理流程中，并展望了风险管理领域的前沿技术。 第五章：蒙特卡洛模拟在风险计算中的应用 蒙特卡洛模拟是处理复杂金融工具和多因素风险的有力武器。本章详细阐述了如何利用该方法计算投资组合的风险暴露： 1. 随机过程的选择： 描述如何为不同资产（股票、期权、债券）选择合适的随机微分方程（SDE），例如几何布朗运动或跳跃扩散模型。 2. 模拟路径的生成： 讲解如何使用欧拉-马尔可夫或高次积分方法生成大量有效路径。 3. 风险指标的提取： 如何从模拟结果中直接计算出各种百分位数的损失，并探讨了方差缩减技术（如控制变量法、分层抽样法）以提高模拟效率。 第五章：投资组合风险的分解与归因 仅仅计算出总风险是不够的，管理者需要知道风险来自何处。本章介绍了如何使用边际风险贡献（Marginal Contribution to Risk, MCR）和要素风险分解（Factor Risk Decomposition）技术。我们将投资组合的整体风险分解为对特定风险因子（如利率曲线移动、特定行业指数变动）的敏感度。这使得投资组合经理能够精确识别并对冲组合中过度集中的风险来源。 第六章：风险管理的信息系统与监管要求 本章讨论了将风险模型转化为可操作流程的技术基础。内容涵盖了风险数据聚合（RDA）的重要性、风险报告的及时性要求，以及构建高性能计算平台的必要性。同时，我们详细解析了国际监管框架（如巴塞尔协议III/IV）对市场风险资本计提的核心要求，重点对比了标准化法（SA）与内部模型法（IMA）的适用条件与模型验证流程。 结论：面向未来的风险管理哲学 本书最后总结了风险管理从单纯的“合规工具”向“价值创造驱动力”转变的趋势。成功的机构不仅要准确度量风险，更要将风险认知融入到战略决策、资本配置和薪酬激励机制中，最终实现风险调整后的最优回报。

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有很多翻译的硬伤，要对着英文版才看得懂中文…… 建议大家直接看英文版的得了。 另外，个人感觉Philippe Jorion的书只有当手册翻翻还行……

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