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出版者:

作者:Deutsch, Hans-Peter

出品人:

页数:776

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 293.80

装帧:

isbn号码:9780230222151

丛书系列:

图书标签:

• 金融工程
• 金融数学
• 期权定价
• 风险管理
• 利率模型
• 信用风险
• 数值方法
• 随机过程
• 金融建模
• 衍生品

《资本市场中的风险衡量与定价实践》 引言 在瞬息万变的全球金融市场中，风险管理和资产定价是贯穿始终的核心议题。金融机构、投资组合经理以及政策制定者，无不面临着如何精准度量、有效控制并合理定价市场风险、信用风险、操作风险以及其他各类潜在风险的挑战。这些风险的本质复杂且动态，其影响更是深刻而广泛，能够决定企业的生存与发展，影响投资者的收益与损失，甚至牵动宏观经济的稳定。因此，发展出一套严谨、系统且具备前瞻性的风险管理框架，并在此基础上建立科学的资产定价模型，成为现代金融体系不可或缺的基石。 本书《资本市场中的风险衡量与定价实践》正是围绕这一核心关切，深入探讨了资本市场中风险的度量方法、定价理论及其在实际应用中的关键考量。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解各种风险是如何被量化，以及这些量化结果如何影响金融资产的价值和交易决策。本书的重点在于理论与实践的结合，力求将抽象的金融概念转化为可操作的分析工具和决策依据。 第一部分：风险度量的基础与演进 风险度量的旅程始于对不确定性的理解。在金融领域，这种不确定性通常体现为资产价格的波动。本书的开篇，将首先回顾风险度量发展历程中的经典概念，如波动率（Volatility）作为衡量价格变动幅度的基本指标。我们将深入剖析方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）在量化历史回报不确定性方面的作用，并指出其局限性，例如对极端事件（黑天鹅事件）的低估。 随后，我们将引入更为精细的风险度量工具。其中，在险价值（Value at Risk, VaR）将是本书重点阐述的工具之一。我们将从定义、计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）以及其在不同时间尺度（日度 VaR、周度 VaR、月度 VaR）的应用展开。VaR的优势在于提供了一个易于理解的置信水平下的最大潜在损失，但其不足之处，例如无法衡量超过 VaR 阈值时的损失大小，也将得到充分的讨论。 为了克服 VaR 的局限，条件在险价值（Conditional Value at Risk, CVaR），也称为期望亏空（Expected Shortfall, ES），将作为 VaR 的重要补充被详细介绍。CVaR 关注的是在风险事件发生时（即超过 VaR 的情况下）的平均损失，它能够更全面地反映极端风险。本书将探讨 CVaR 的计算方法、其作为相容性风险度量（Coherent Risk Measure）的理论优势，以及它在投资组合优化中的应用。 除了传统的 VaR 和 CVaR，我们还将审视一系列现代风险度量方法。这包括： 压力测试（Stress Testing）和场景分析（Scenario Analysis）： 探讨如何通过模拟极端但不一定发生的市场情景，来评估资产或投资组合在不利条件下的表现。我们将介绍构建合理压力情景的原则，以及如何利用这些情景来识别潜在的脆弱性。 信用风险度量（Credit Risk Measurement）： 深入分析信用违约风险（Credit Default Risk）的量化。这包括对违约概率（Probability of Default, PD）、违约损失率（Loss Given Default, LGD）和违约时风险暴露（Exposure at Default, EAD）等关键参数的估计方法。我们将探讨信用评级机构模型、结构性模型（如 Merton 模型）以及简化模型（如信用评分模型）在信用风险量化中的作用。 市场风险因素模型（Market Risk Factor Models）： 介绍如何利用宏观经济因子、行业因子以及个股因子来解释资产价格的变动。我们将深入研究因子分析（Factor Analysis）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）在构建和校准因子模型中的应用，以及如何利用这些模型来计算投资组合的整体风险暴露。 第二部分：资产定价的理论框架与实践应用 风险度量是资产定价的基础。一旦我们能够量化风险，就可以着手构建公平的资产定价模型。本书将从经典的资产定价理论出发，逐步深入到更为复杂的现代模型。 无套利定价原理（No-Arbitrage Pricing Principle）： 这一基本原理是所有衍生品定价的基础。我们将解释其核心思想，以及如何在离散和连续时间框架下应用该原理。 风险中性定价（Risk-Neutral Pricing）： 详细阐述风险中性定价的框架，包括风险中性测度（Risk-Neutral Measure）的概念和意义。我们将演示如何使用风险中性测度来计算期权、远期合约等衍生品的理论价格，即使标的资产的回报率本身不是风险中性的。 布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton, BSM）模型： 作为期权定价的里程碑式模型，BSM 模型将得到详细的讲解。我们将深入分析其假设条件（如对数正态分布、恒定的波动率和无交易成本等），推导其基本公式，并探讨模型在实际应用中的校准和局限性。 二项式期权定价模型（Binomial Option Pricing Model）： 介绍与 BSM 模型相辅相成的离散时间模型。我们将演示如何构建二叉树来模拟标的资产价格的未来路径，并解释如何通过向上或向下移动的概率来计算期权价格。 影响资产价格的宏观经济因素： 探讨利率、通货膨胀、汇率以及宏观经济政策变化如何影响股票、债券以及其他金融资产的定价。我们将分析不同市场环境下的定价驱动因素。 信用风险与债券定价： 深入研究信用利差（Credit Spread）对债券定价的影响。我们将考察不同信用评级债券的定价差异，以及如何利用信用违约互换（Credit Default Swap, CDS）来对冲和交易信用风险。 资产组合的定价与优化： 介绍如何将个体资产的定价与投资组合的整体风险和收益联系起来。我们将阐述均值-方差组合理论（Mean-Variance Portfolio Theory），介绍有效前沿（Efficient Frontier）的概念，以及如何构建最优投资组合以实现风险和收益的权衡。 第三部分：风险管理与定价的实际挑战与前沿 理论模型固然重要，但将这些理论付诸实践则面临诸多挑战。本书的第三部分将聚焦于金融市场中风险管理与定价的实际应用，并探讨一些前沿问题。 模型风险（Model Risk）： 深入剖析金融模型固有的不确定性和局限性。我们将讨论模型选择、参数估计误差、模型误用以及模型失效等问题，并提出缓解模型风险的策略，例如模型验证（Model Validation）、模型冗余以及情景分析的应用。 数据质量与处理： 强调高质量数据对于准确风险度量和定价的重要性。我们将讨论数据获取、数据清洗、数据异常值处理以及时间序列数据分析等关键技术。 监管要求与合规性： 简要介绍当前全球金融监管体系对风险管理和资本充足率的要求，例如巴塞尔协议（Basel Accords）等。我们将讨论监管框架如何影响金融机构的风险度量和定价实践。 高频交易与微观结构： 探讨在高频交易环境下，价格波动和交易机制对风险度量和定价产生的影响。我们将简要介绍微观结构理论在理解市场行为中的作用。 机器学习在风险与定价中的应用： 审视机器学习技术（如回归模型、分类模型、神经网络）在预测资产价格、识别异常交易、进行信用评分以及量化风险方面的潜力。我们将讨论其优势、局限以及在金融领域的一些成功案例。 行为金融学视角： 探讨投资者心理、情绪和认知偏差如何影响资产价格的形成，以及这些非理性因素如何对经典的理性定价模型提出挑战。 结论 《资本市场中的风险衡量与定价实践》旨在为读者提供一个系统、全面且具备实践指导意义的知识体系。我们相信，通过对风险度量方法和资产定价理论的深入理解，以及对其在实际应用中挑战的认识，读者将能够更自信地 navigating 复杂多变的金融市场。本书并非一本静态的教科书，而是对金融领域不断发展的实践和理论的回顾与展望。我们鼓励读者在学习本书内容的同时，保持批判性思维，并积极关注金融市场的最新动态和前沿研究。 本书适用于金融分析师、投资组合经理、风险管理专业人士、金融工程学生以及任何希望深入理解资本市场运行机制的读者。我们相信，本书将成为您在金融领域探索的宝贵伙伴。

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