Credit Risk:Modeling, Valuation and Hedging

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出版者:Springer
作者:Tomasz R. Bielecki
出品人:
页数:519
译者:
出版时间:2010-12-1
价格:USD 115.00
装帧:Paperback
isbn号码:9783642087073
丛书系列:
图书标签:
  • 金融数学
  • 信用衍生
  • Finance
  • 金融
  • quant
  • 信用风险
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具体描述

From the reviews: T.R. Bielecki and M. Rutkowski Credit Risk Modeling, Valuation and Hedging "A fairly complete overview of the most important recent developments of credit risk modelling from the viewpoint of mathematical finance ... It provides an excellent treatment of mathematical aspects of credit risk and will also be useful as a reference for technical details to traders and analysts dealing with credit-risky assets. It is a worthwhile addition to the literature and will serve as highly recommended reading for students and researchers in the subject area for some years to come." -MATHEMATICAL REVIEWS "The main purpose of this outstanding monograph is to present a comprehensive survey of the existing developments in the area of credit risk research, as well as to put forth the most recent advancements in this field. An important feature of this book is its attempt to bridge the gap between the mathematical theory of credit risk and the financial practice. ... The content of this book provides an indispensable guide to graduate students, researchers, and also to advanced practitioners in the fields ... ." (Neculai Curteanu, Zentralblatt MATH, Vol. 979, 2002)

《信用风险:模型、估值与对冲》 一、 核心内容概览 《信用风险:模型、估值与对冲》是一本深入探讨信用风险管理各个层面的权威著作。本书全面解析了信用风险的来源、度量方法、定价模型以及风险对冲策略,为金融机构、风险管理者、交易员和学术研究人员提供了宝贵的理论框架和实操指导。本书内容严谨,逻辑清晰,旨在帮助读者构建完善的信用风险管理体系,有效应对复杂的金融市场挑战。 二、 信用风险的识别与度量 本书开篇即对信用风险进行了系统性的定义和分类,阐述了其在现代金融体系中的重要性。从宏观经济周期、行业特定因素到微观的公司治理和财务状况,本书详细剖析了导致信用风险产生的各类驱动因素。 在度量方面,本书重点介绍了业界广泛使用的信用风险度量指标,包括: 违约概率 (Probability of Default, PD):深入探讨了从历史数据、财务比率、信用评级等不同维度估计违约概率的方法,包括统计模型(如Logit、Probit模型)和机器学习方法。 违约损失率 (Loss Given Default, LGD):分析了影响违约损失的因素,如抵押品价值、回收率、清算成本等,并介绍了LGD的估计方法。 违约风险暴露 (Exposure at Default, EAD):阐述了在违约发生时,金融机构面临的可能损失的金额,分析了不同金融产品(如贷款、衍生品)的EAD特点及计算方式。 本书还介绍了多种信用风险模型,包括: 结构性模型 (Structural Models):以Merton模型为代表,基于公司资产价值和债务水平来推导违约概率,深入解析了模型的原理、假设及其应用。 简化模型 (Reduced-Form Models):以Jarrow-Turnbull模型和Duffie-Singleton模型为代表,将违约视为一个外生过程,更侧重于对违约事件的统计建模和市场定价,详细阐述了这些模型在债券和衍生品定价中的应用。 信用组合模型 (Credit Portfolio Models):如CreditMetrics、KMV等,旨在评估和管理一个投资组合的整体信用风险,分析了资产之间的相关性对整体风险的影响,以及如何通过多元化来降低风险。 三、 信用风险的估值与定价 本书详细阐述了信用风险在金融产品定价中的体现,重点关注以下几个方面: 信用价差 (Credit Spread):深入分析了信用价差的形成原因,包括无风险利率、信用风险溢价、流动性溢价等,以及如何通过市场数据和模型来计算和解释信用价差。 信用衍生品定价:对信用违约互换 (Credit Default Swaps, CDS)、信用联结票据 (Credit-Linked Notes, CLN) 等信用衍生品的定价机制进行了详尽的论述。本书介绍了不同定价模型,包括基于风险中性定价、基于结构性模型和基于简化模型的定价方法,并探讨了这些模型在实际交易中的应用。 结构化产品估值:分析了包含信用风险的各类结构化产品,如资产支持证券 (Asset-Backed Securities, ABS)、债务抵押债券 (Collateralized Debt Obligations, CDO) 等的估值方法,强调了对基础资产池的信用风险进行细致分析的重要性。 四、 信用风险的对冲策略 识别和度量信用风险后,本书转向了风险管理的核心环节——对冲。本书系统地介绍了各类信用风险对冲工具和策略: 信用衍生品对冲:详细阐述了如何利用CDS、合成CDO等信用衍生品来转移和对冲特定的信用风险暴露。本书讨论了对冲的有效性、基差风险以及交易对手信用风险的管理。 多元化投资组合:强调了通过投资于不同行业、地区和信用等级的资产来分散信用风险的策略。本书分析了资产相关性对风险分散效果的影响。 信贷额度管理:介绍了金融机构如何通过严格的信贷额度审批、监控和调整来管理对特定客户、行业或地区的信用风险敞口。 资本配置与监管要求:探讨了信用风险管理与资本充足率、巴塞尔协议等监管要求的关系,以及如何在满足监管要求的同时,优化资本配置以提升股东回报。 五、 实践应用与案例分析 本书不仅提供了丰富的理论知识,还穿插了大量的行业实践和案例分析,使读者能够更好地理解抽象的模型和概念。从银行贷款组合的风险管理,到投资银行的交易风险控制,再到资产管理公司对固定收益产品的风险评估,本书通过贴近实际的例子,展示了信用风险管理在不同金融场景下的应用。这些案例分析有助于读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 六、 前沿发展与未来展望 在对信用风险的传统模型和策略进行深入剖析的同时,本书也关注了信用风险管理领域的最新发展。它探讨了大数据、人工智能等新兴技术在信用风险建模和预测中的应用潜力,以及在不断变化的监管环境和市场环境下,信用风险管理所面临的新挑战和发展趋势。 总结 《信用风险:模型、估值与对冲》是一本全面、深入且实用的信用风险管理指南。它不仅为读者提供了扎实的理论基础,更辅以丰富的实践案例,帮助金融从业者和研究人员掌握构建有效信用风险管理体系的关键要素,从而在复杂多变的金融市场中稳健前行。

作者简介

目录信息

Preface
Part Ⅰ Structural Approach
1. Introduction to Credit Risk
1.1 Corporate Bonds
1.1.1 Recovery Rules
1.1.2 Safety Covenants
1.1.3 Credit Spreads
1.1.4 Credit Ratings
1.1.5 Corporate Coupon Bonds
1.1.6 Fixed and Floating Rate Notes
1.1.? Bank Loans and Sovereign Debt
1.1.8 Cross Default
1.1.9 Default Correlations
1.2 Vulnerable Claims
1.2.1 Vulnerable Claims with Unilateral Default Risk
1.2.2 Vulnerable Claims with Bilateral Default Risk
1.2.3 Defaultable Interest Rate Contracts
1.3 Credit Derivatives
1.3.1 Default Swaps and Options
1.3.2 Total Rate of Return Swaps
1.3.3 Credit Linked Notes
1.3.4 Asset Swaps
1.3.5 First-to-Default Contracts
1.3.6 Credit Spread Swaps and Options
1.4 Quantitative Models of Credit Risk
1.4.1 Structural Models
1.4.2 Reduced-Form Models
1.4.3 Credit Risk Management
1.4.4 Liquidity Risk
1.4.5 Econometric Studies
2. Corporate Debt
2.1 Defaultable Claims
2.1.1 Risk-Neutral Valuation Formula
2.1.2 Self-Financing Trading Strategies
2.1.3 Martingale Measures
2.2 PDE Approach
2.2.1 PDE for the Value Function
2.2.2 Corporate Zero-Coupon Bonds
2.2.3 Corporate Coupon Bond
2.3 Merton's Approach to Corporate Debt
2.3.1 Merton's Model with Deterministic Interest Rates
2.3.2 Distance-to-Default
2.4 Extensions of Merton's Approach
2.4.1 Models with Stochastic Interest Rates
2.4.2 Discontinuous Value Process
2.4.3 Buffet's Approach
3. First-Passage-Time Models
3.1 Properties of First Passage Times
3.1.1 Probability Law of the First Passage Time
3.1.2 Joint Probability Law of Y and T
3.2 Black and Cox Model
3.2.1 Corporate Zero-Coupon Bond
3.2.2 Corporate Coupon Bond
3.2.3 Corporate Consol Bond
3.3 Optimal Capital Structure
3.3.1 Black and Cox Approach
3.3.2 Leland's Approach
3.3.3 Leland and Toft Approach
3.3.4 Further Developments
3.4 Models with Stochastic Interest Rates
3.4.1 Kim, Ramaswamy and Sundaresan Approach
3.4.2 Longstaff and Schwartz Approach
3.4.3 Cathcart and EI-Jahel Approach
3.4.4 Briys and de Varenne Approach
3.4.5 Saá-Requejo and Santa-Clara Approach
3.5 Further Developments
3.5.1 Convertible Bonds
3.5.2 Jump-Diffusion Models
3.5.3 Incomplete Accounting Data
3.6 Dependent Defaults: Structural Approach
3.6.1 Default Correlations: J.P. Morgan's Approach
3.6.2 Default Correlations: Zhou's Approach
PartⅡ Hazard Processes
4. Hazard Function of a Random Time
4.1 Conditional Expectations w.r.t. Natural Filtrations
4.2 Martingales Associated with a Continuous Hazard Function
4.3 Martingale Representation Theorem
4.4 Change of a Probability Measure
4.5 Martingale Characterization of the Hazard Function
4.6 Compensator of a Random Time
5. Hazard Process of a Random Time
5.1 Hazard Process F
5.1.1 Conditional Expectations
5.1.2 Semimartingale Representation of the Stopped Process
5.1.3 Martingales Associated with the Hazard Process
5.1.4 Stochastic Intensity of a Random Time
5.2 Martingale Representation Theorems
5.2.1 General Case
5.2.2 Case of a Brownian Filtration
5.3 Change of a Probability Measure
6. Martingale Hazard Process
6.1 Martingale Hazard Process A
6.1.1 Martingale Invariance Property
6.1.2 Evaluation of A: Special Case
6.1.3 Evaluation of A: General Case
6.1.4 Uniqueness of a Martingale Hazard Process A
6.2 Relationships Between Hazard Processes Γ and A
6.3 Martingale Representation Theorem
6.4 Case of the Martingale Invariance Property
6.4.1 Valuation of Defaultable Claims
6.4.2 Case of a Stopping Time
6.5 Random Time with a Given Hazard Process
6.6 Poisson Process and Conditional Poisson Process
7. Case of Several Random Times
7.1 Minimum of Several Random Times
7.1.1 Hazard Function
7.1.2 Martingale Hazard Process
7.1.3 Martingale Representation Theorem
7.2 Change of a Probability Measure
7.3 Kusuoka's Counter-Example
7.3.1 Validity of Condition (F.2)
7.3.2 Validity of Condition (M.1)
Part Ⅲ Reduced-Form Modeling
8. Intensity-Based Valuation of Defaultable Claims
8.1 Defaultable Claims
8.1.1 Risk-Neutral Valuation Formula
8.2 Valuation via the Hazard Process
8.2.1 Canonical Construction of a Default Time
8.2.2 Integral Representation of the Value Process
8.2.3 Case of a Deterministic Intensity
8.2.4 Implied Probabilities of Default
8.2.5 Exogenous Recovery Rules
8.3 Valuation via the Martingale Approach
8.3.1 Martingale Hypotheses
8.3.2 Endogenous Recovery Rules
8.4 Hedging of Defaultable Claims
8.5 General Reduced-Form Approach
8.6 Reduced-Form Models with State Variables
8.6.1 Lando's Approach
8.6.2 Duffle and Singleton Approach
8.6.3 Hybrid Methodologies
8.6.4 Credit Spread Models
9. Conditionally Independent Defaults
9.1 Basket Credit Derivatives
9.1.1 Mutually Independent Default Times
9.1.2 Conditionally Independent Default Times
9.1.3 Valuation of the ith-to-Default Contract
9.1.4 Vanilla Default Swaps of Basket Type
9.2 Default Correlations and Conditional Probabilities
9.2.1 Default Correlations
9.2.2 Conditional Probabilities
10. Dependent Defaults
10.1 Dependent Intensities
10.1.1 Kusuoka's Approach
10.1.2 Jarrow and Yu Approach
10.2 Martingale Approach to Basket Credit Derivatives
10.2.1 Valuation of the ith-to-Default Claims
11. Markov Chains
11.1 Discrete-Time Markov Chains
11.1.1 Change of a Probability Measure
11.1.2 The Law of the Absorption.Time
11.1.3 Discrete-Time Conditionally Markov Chains
……
References
Basic Notation
Subject Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分

介绍相当细致,有难度,是针对博士生水平的一本书。 但取材较窄,基本就是前沿论文评论。 特别是对信用风险 P 测度下的度量问题没有涉及。 哦,这里的前沿是指2004年左右的前沿。 值得一读。

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用户评价

评分

从更宏观的视角来看,《Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging》这本书也为我提供了一个审视金融体系稳定性的全新维度。信用风险并非仅仅是单个金融机构或单个资产的问题,它是一个 interconnectedness 的系统性风险。书中对信用链条(Credit Chain)的分析,以及对系统性风险传染机制的阐述,让我对金融危机的成因有了更深刻的理解。作者通过对2008年金融危机的回顾,展示了信用风险如何从局部蔓延至全球,对金融市场造成毁灭性的打击。这种从微观到宏观的视角转换,让我更加警惕和谨慎,也更加认识到加强信用风险管理对于维护金融稳定和社会福祉的重要性。

评分

我是一名金融风险管理的从业者,最近有幸拜读了《Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging》这本书,这是一部在我职业生涯中极具启发性的著作。在阅读之前,我对信用风险的理解主要停留在概念层面,以及一些基础的模型应用。然而,这本书的出现,就像一道光,照亮了我之前模糊的知识体系,让我对信用风险的认识达到了前所未有的深度和广度。首先,书中对信用风险的起源和演变进行了详尽的梳理,从宏观经济周期的影响,到微观层面企业财务状况的恶化,再到国家主权债务危机,作者都抽丝剥茧,为读者构建了一个完整的信用风险生态图景。这种历史性的视角,不仅有助于理解当前信用风险的复杂性,更让我认识到,任何金融模型都必须置于宏观经济和市场环境的大背景下才能发挥其真正的价值。

评分

总而言之,《Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging》是一本集理论深度、实务广度、和学术严谨性于一体的杰作。它不仅是一本优秀的教科书,更是一本值得金融从业者反复阅读的案头必备。这本书为我打开了一个全新的认知世界,让我在信用风险领域有了更清晰的脉络和更深刻的洞察。我强烈推荐所有对信用风险感兴趣的读者,无论是学生、研究者,还是实务从业者,都应该仔细阅读这本书。它一定会让你受益匪浅,并对你在金融领域的职业发展产生深远的影响。

评分

这本书最让我赞叹的一点是其严谨的学术态度和丰富的实证研究。作者不仅引用了大量经典的学术文献,还结合了大量的市场数据和案例分析,使得理论推导和实务应用之间形成了完美的闭环。我曾一度认为,信用风险的建模和对冲过于抽象,难以落地。但通过本书,我看到了理论与实践之间并非遥不可及。作者通过对真实市场数据的分析,验证了模型的有效性,也揭示了模型在实践中可能遇到的挑战。例如,在讨论违约率预测模型时,他不仅介绍了不同模型(如Logit, Probit, Cox Proportional Hazards Model)的优劣,还通过历史数据展示了它们在不同经济周期下的表现。

评分

让我印象深刻的还有作者对于“数据质量”和“模型验证”的强调。在信息爆炸的时代,我们常常容易被各种复杂的模型和分析方法所吸引,而忽略了数据本身的质量和模型验证的重要性。本书作者对此给予了高度重视,他详细阐述了数据收集、清洗、以及预处理的关键步骤,并强调了模型在投入实际使用前必须经过严格的回测和前瞻性测试。这就像是为我敲响了警钟,提醒我在应用任何模型之前,都要对数据的可靠性和模型的稳健性进行审慎的评估。他提出的“黑盒模型”的风险,以及如何通过“可解释性AI”来提升模型的透明度,也为我们未来的模型开发提供了新的思路。

评分

在对冲(Hedging)策略的探讨上,本书同样展现了其独到之处。作者将理论模型与实务操作紧密结合,为读者提供了多种行之有效的信用风险对冲方案。他详细介绍了如何利用各种信用衍生品,如信用违约互换(CDS)、信用联结票据(CLN)、以及信用期权等,来对冲特定资产或整个资产组合的信用风险。我印象深刻的是,作者对不同对冲工具的特性、成本、以及在不同市场环境下有效性的分析。例如,在讨论如何对冲一篮子股票的信用风险时,他比较了不同信用指数产品(如CDX、iTraxx)的对冲效果和成本,并给出了具体的交易建议。这对于我们这些在市场一线搏杀的交易员来说,无疑是宝贵的实战经验。

评分

我对书中关于信用风险估值(Valuation)部分的阐述尤其感到震撼。信用风险的估值从来都不是一个简单的算术题,它涉及到概率、贴现、以及对未来不确定性的判断。本书作者将复杂的估值理论,通过清晰的逻辑和生动的案例,娓娓道来。从最基础的远期合同定价,到复杂的信用违约互换(CDS)和信用联结票据(CLN)的估值,作者都给出了详尽的推导过程和实务操作建议。我尤其欣赏作者在处理“估值偏差”(Valuation Bias)和“交易对手风险”(Counterparty Risk)时所展现出的敏锐洞察力。他不仅指出了这些风险存在的根源,更提供了相应的对冲和管理策略,这对于我在日常工作中规避潜在损失,提升资产组合的稳健性有着极其重要的指导意义。

评分

作者在模型构建部分的处理,更是让我眼前一亮。他没有止步于介绍市面上流行的几种标准模型,而是深入剖析了这些模型背后的数学原理和经济直觉。从二项式期权定价模型(Black-Scholes-Merton)在信用衍生品定价中的巧妙应用,到蒙特卡洛模拟在复杂情况下的灵活运用,再到更加先进的违约强度模型(Intensity-based models)和结构模型(Structural models)的详细阐述,本书为读者提供了一套完整的模型工具箱。更重要的是,作者强调了模型选择的合理性以及参数设定的重要性,并指出了不同模型在特定场景下的优缺点和适用性。这一点对于实际操作中规避模型风险,做出更明智的决策至关重要。例如,在讲解违约强度模型时,作者详细阐述了泊松过程和跳扩散过程的引入,以及它们如何捕捉信用事件的随机性和突发性。

评分

作者在书中对于“创新型信用产品”的探讨,也让我耳目一新。随着金融市场的不断发展,各种新型的信用产品层出不穷,它们往往伴随着复杂的结构和未知的风险。本书作者并没有回避这些挑战,而是积极地去研究和分析这些创新产品。从结构化融资产品(Structured Finance Products)的定价,到复杂的信用衍生品(Credit Derivatives)的设计,作者都给予了详尽的阐述。他不仅分析了这些产品的优势,更指出了它们可能存在的风险点,并提出了相应的风险管理建议。这对于我理解和应对日益复杂的金融市场提供了宝贵的知识。

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另外,本书的语言风格也值得称赞。虽然主题是严谨的金融学,但作者的写作方式却通俗易懂,逻辑清晰。他善于运用类比和生动的例子来解释抽象的概念,使得即使是初学者也能轻松理解。我特别喜欢作者在每一章末尾提供的“思考题”,这些问题引导我深入思考,巩固所学知识,并激发我对信用风险研究的进一步兴趣。在阅读过程中,我常常会暂停下来,回顾和思考作者提出的问题,这大大提升了我的学习效率和对知识的内化程度。

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