风险量化：管理、诊断与避险(英文原版进口) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley*

作者:NAIM

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-12-08

价格:650.40002

装帧:

isbn号码:9780470019078

丛书系列:

图书标签:

• 风险管理
• 量化金融
• 金融工程
• 投资组合
• 风险度量
• 风险诊断
• 风险避险
• 金融风险
• 计量金融
• 投资策略

动态风险建模与投资组合优化：量化方法与实证应用 本书深入探讨了在日益复杂和不确定的金融市场中，如何运用前沿的量化方法来识别、度量、管理和规避风险，从而优化投资组合的配置和策略。核心在于构建一套严谨而灵活的风险量化框架，以应对各类市场风险、信用风险、流动性风险以及操作风险，并最终实现投资目标的最大化与风险敞口的最小化。 第一部分：风险度量的理论基石与模型演进 本部分首先追溯了风险度量的发展历程，从传统的波动率、Beta系数等简单指标，逐步深入到更具前瞻性和动态性的量化模型。我们将详细介绍以下关键概念和工具： 价值风险 (VaR) 及其局限性与扩展： 定义与计算方法： 深入剖析VaR作为一种常用的风险度量工具，重点介绍其基于历史模拟法、参数法（如方差-协方差法）以及蒙特卡洛模拟法的计算原理和步骤。我们将通过实际案例说明不同方法的适用场景和优缺点。 条件风险价值 (CVaR) / 预期短缺 (ES)： 阐述VaR在尾部风险度量上的局限性，并引入CVaR，强调其能够更全面地反映极端损失的严重程度。我们将详细介绍CVaR的计算方法，并展示其在风险管理中的优势。 VaR与CVaR的实证比较： 通过对不同市场数据的实证分析，对比VaR与CVaR在实际应用中的表现，为读者提供选择最适合自身需求的风险度量工具的指导。 期望损失 (EL) 与违约风险建模： 信用风险基本框架： 介绍信用风险的构成要素，包括违约概率 (PD)、违约损失率 (LGD) 和风险暴露 (EAD)。 违约概率 (PD) 的估计模型： 详细讲解基于市场信息（如信用评级、信用违约互换 (CDS) 价格）和财务指标的PD估计方法，包括宏观经济变量在PD估计中的作用。 违约损失率 (LGD) 的建模： 探讨影响LGD的因素，如抵押品价值、回收率等，并介绍LGD的估计模型。 公司层面的违约风险模型： 深入研究Merton模型、KMV模型等基于期权定价理论的违约风险评估方法，以及其在现实应用中的调整和改进。 主权信用风险与系统性风险： 扩展信用风险的分析维度，探讨国家层面的主权信用风险评估，以及不同信用风险之间的传导机制和系统性风险的度量。 流动性风险的度量与管理： 流动性的内涵与分类： 区分市场流动性、融资流动性以及资产流动性，并探讨它们之间的相互影响。 流动性风险的度量指标： 介绍已实现流动性比率、预期流动性缺口、成本度量等多种流动性风险度量工具，并分析其各自的适用性。 流动性风险的压力测试： 设计和执行针对不同流动性冲击情景的压力测试，以评估投资组合在极端情况下的流动性承受能力。 与市场风险的交互： 分析流动性冲击如何加剧市场波动，以及市场波动又如何影响资产的流动性。 操作风险的识别与量化： 操作风险的定义与分类： 详细阐述操作风险的七大类（内部流程、人员、系统、外部事件等），并提供丰富的实操案例。 操作风险事件数据库与损失分布模型： 介绍如何构建和利用操作风险事件数据库，以及应用损失分布模型 (LDM) 来估计操作风险的潜在损失。 流程分析与控制： 探讨通过流程图、风险与控制自我评估 (RCSA) 等方法识别和评估操作风险，并设计有效的内部控制措施。 信息技术风险与网络安全风险： 重点关注日益重要的IT和网络安全风险，介绍相关的度量和管理方法。 第二部分：动态风险管理与投资组合优化策略 在建立坚实的风险度量基础后，本部分将重点阐述如何将这些量化工具应用于实际的风险管理和投资组合优化中，强调动态调整和策略迭代的重要性。 风险预算与风险容量： 风险预算的概念与实现： 解释如何根据投资目标和风险偏好，将总风险分配到不同的资产类别、交易策略或风险因子中。 风险容量的评估与设定： 探讨如何根据投资者的财务状况、监管要求和市场环境，确定合理的风险容量，并以此为基础进行风险决策。 风险分配策略： 介绍主动风险预算、因子风险预算等策略，以及如何在不同风险因子之间进行权衡。 投资组合的风险因子分解与建模： 多因子模型： 深入讲解Barra、APT等经典的因子模型，并介绍其在风险分解中的应用，如通过行业、风格、国家等因子来解释投资组合的风险暴露。 宏观经济因子模型： 探索利率、通胀、GDP增长等宏观经济变量如何影响资产价格，并将其纳入投资组合的风险因子体系。 因子风险的度量与管理： 如何分别度量和管理不同风险因子的敞口，以及如何通过对冲因子风险来降低投资组合的非系统性风险。 动态因子建模： 探讨因子暴露和因子风险随时间变化的特征，并介绍动态因子模型在预测和风险管理中的应用。 投资组合优化：风险调整回报最大化： 均值-方差优化： 回顾Markowitz的经典理论，详细介绍如何利用预期收益、波动率和协方差矩阵来构建最优投资组合。 风险约束下的优化： 将VaR、CVaR等风险度量作为优化过程中的约束条件，实现风险调整回报的优化。 目标导向的投资组合构建： 探讨如何根据特定的投资目标（如收入、增长、保值）来调整优化模型和资产配置。 考虑交易成本与流动性约束的优化： 在模型中加入交易成本和流动性约束，以生成更具实操性的投资组合。 机器学习在投资组合优化中的应用： 介绍如何利用机器学习算法来预测资产收益、估计风险参数，并优化投资组合的配置。 压力测试与情景分析： 压力测试的设计与实施： 详细讲解如何设计具有代表性的压力测试情景，包括历史极端事件复现、假设性冲击（如地缘政治冲突、疫情爆发）以及宏观经济转型情景。 情景分析的深入应用： 阐述如何将压力测试结果与投资组合的风险度量模型相结合，评估其在极端情况下的表现，并识别潜在的风险敞口。 情景驱动的投资组合调整： 基于压力测试和情景分析的结果，动态调整投资组合的配置，以增强其韧性。 反向压力测试： 介绍如何从潜在的巨大损失出发，反向推导导致该损失的市场条件，从而更主动地识别和规避风险。 对冲策略与风险规避工具： 衍生品在风险管理中的应用： 详细介绍期货、期权、互换等衍生品合约的功能，以及如何利用它们来对冲利率风险、汇率风险、商品价格风险等。 结构性产品设计与风险隔离： 探讨如何设计包含嵌入式期权或保险功能的结构性产品，以实现特定的风险收益特征，并对冲潜在风险。 信用衍生品的应用： 介绍信用违约互换 (CDS)、信用违约互换期权 (CDSO) 等工具在对冲信用风险中的作用。 基于风险因子的对冲： 结合风险因子模型，介绍如何通过对冲特定的风险因子来降低投资组合的系统性风险。 动态对冲策略： 探讨如何根据市场变化和风险暴露的动态调整，实时调整对冲工具的仓位。 第三部分：实证案例与前沿展望 本部分将通过多个精心挑选的实证案例，展示本书所介绍的量化方法在实际金融市场中的应用情况。同时，也将对未来风险量化与管理领域的发展趋势进行展望。 不同资产类别（股票、债券、外汇、商品、另类投资）的风险量化与管理案例。 特定金融机构（如银行、对冲基金、资产管理公司）的风险管理体系构建案例。 金融危机（如2008年金融危机）中的风险复盘与教训。 新兴市场与发展中国家的风险管理挑战与对策。 大数据、人工智能与区块链技术在风险量化与管理中的潜在应用。 环境、社会和治理 (ESG) 因素与金融风险的融合。 本书旨在为金融从业人员、风险管理专业人士、投资组合经理以及对金融风险量化感兴趣的研究者和学生提供一套全面、深入且实用的知识体系。通过掌握本书的核心内容，读者将能够构建更 robust 的风险管理框架，制定更明智的投资策略，并在复杂的金融环境中有效规避风险，实现可持续的投资回报。

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