序言
緻謝
第1章 風險值的齣現
1.1 金融風險管理的興起
1.2 市場風險測度
1.3 VaR齣現前的風險測度
1.4 風險值
附錄 市場風險類型
第2章 金融風險測度
2.1 金融風險測度的均值一方差框架
2.2 風險值
2.3 一緻風險測度
2.4 結論
附錄1 概率分布函數
附錄2 監管中的VaR應用
第3章 市場風險測度的估計：緒論和概述
3.1 數據
3.2 VaR的曆史數據模擬估計
3.3 VaR估計的參數方法
3.4 一緻性風險測度估計
3.5 風險測度估計的標準誤
3.6 核心問題：概述
附錄1 數據的預備性分析
附錄2 數值積分方法
第4章 風險測度估計的非參數方法
4.1 曆史模擬數據的搜集
4.2 VaR和ES估計的曆史模擬方法（HS）
4.3 VaR和ES曆史模擬估計的置信區間估計
4.4 加權曆史模擬
4.5 非參數方法的優缺點
4.6 結論
附錄1 基於順序統計量的風險測度估計
附錄2 自舉抽樣法
附錄3 非參數分布密度估計
附錄4 主成份分析和因子分析
第5章 波動率、協方差和相關係數的預測
5.1 波動率的預測
5.2 協方差和相關係數的預測
5.3 協方差矩陣的預測
附錄 相關性的模型描述：相關係數和關聯（Copulas）
第6章 參數估計（I）
6.1 條件分布和無條件分布
6.2 正態VaR和ES
6.3 t—分布
6.4 對數正態分布
6.5 其他參數方法
6.6 多變量正態分布的方差一協方差方法
6.7 非正態分布的方差一協方差方法
6.8 用COPULAS處理多變量迴報的分布
6.9 結論
附錄 長期風險測度的預測
第7章 參數方法（II）：極端值方法
7.1 廣義極端值理論
7.2 POT（PEAKS—OVER—THERSHOLD）方法：廣義PARETO分布
7.3 EV方法的改進
7.4 結論
第8章 濛特卡羅方法
8.1 濛特卡羅方法的使用
8.2 單風險因子濛特卡羅模擬
8.3 多風險因子濛特卡羅模擬
8.4 方差—縮減法
8.5 濛特卡羅方法的優缺點
8.6 結論
第9章 隨機風險測度方法的應用
9.1 隨機過程的選擇
9.2 多元隨機過程的處理
9.3 動態風險
9.4 固定收益風險
9.5 信用風險
9.6 保險風險
9.7 養老金風險測度
9.8 結論
第10章 期權風險測度估計
10.1 期權VaR的解析方法和數值方法
10.2 模擬方法
10.3 δ—γ方法及相關方法
第11章 增量風險和成分風險
11.1 增量VaR
11.2 成分VaR
11.3 一緻風險測度的分解
第12章 持倉到風險因素的映射
12.1 核心金融工具的選擇
12.2 持倉的映射和VaR估計
第13章 壓力試驗
13.1 壓力試驗的優點和難點
13.2 情景分析
13.3 機械壓力試驗
13.4 結論
第14章 流動性風險估計
14.1 流動性和流動性風險
14.2 流動性調整的VaR估計
14.3 風險流動性（1iquidity at risk，簡記為LaR）估計
14.4 危機時的流動性估計
第15章 市場風險模型的背後檢驗
15.1 初步數據的問題
15.2 基於頻數檢驗的背後檢驗
15.3 基於分布等性（equality）的背後檢驗
15.4 備選模型比較
15.5 使用備選持倉和數據的背後檢驗
15.6 背後檢驗結果的精確度評價
15.7 總結和結論
附錄 兩分布異同的檢驗
第16章 模型風險
16.1 模型和模型風險
16.2 模型風險的來源
16.3 模型風險的量化
16.4 模型風險的管理
16.5 結論
參考文獻
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收起)
