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第1章 时间序列分析 1

1.1 使用时间序列数据 1

1.2 对英国房屋价格建模并预测 5

1.2.1 模型识别和估计 6

1.2.2 模型诊断检查 7

1.2.3 预测 9

1.3 协整 9

1.4 波动率建模 13

1.4.1 风险管理的波动率预测 14

1.4.2 检验ARCH效应 14

1.4.3 GARCH模型设定 16

1.4.4 GARCH模型估计 16

1.4.5 回测风险模型 17

1.4.6 预测 20

1.5 小结 21

第2章 投资组合优化 22

2.1 均方差模型 24

2.2 解的概念 25

2.3 使用真实数据 27

2.4 切线组合和资本市场线 35

2.5 协方差矩阵中的噪声 36

2.6 如果方差不够用 37

2.7 小结 37

第3章 资产定价模型 39

3.1 资本资产定价模型 39

3.2 套利定价理论 41

3.3 贝塔估计 42

3.3.1 数据选择 43

3.3.2 简单贝塔估计 46

3.3.3 基于线性回归估计贝塔 46

3.4 模型检验 50

3.4.1 数据收集 50

3.4.2 对SCL建模 53

3.4.3 检验个体方差的解释能力 55

3.5 小结 57

第4章 固定收益证券 58

4.1 度量固定收益证券的市场风险 58

4.2 固定收益投资组合的免疫 62

4.2.1 净值免疫 62

4.2.2 目标日期免疫 63

4.2.3 定制 63

4.3 可转换债券的定价 63

4.4 小结 67

第5章 估计利率期限结构 68

5.1 利率期限结构与相关函数 68

5.2 估计问题 69

5.3 基于线性回归的期限结构估计 70

5.4 三次样条回归 71

5.5 R函数应用 74

5.6 小结 77

第6章 衍生品定价 78

6.1 Black-Scholes模型 78

6.2 Cox-Ross-Rubinstein模型 81

6.3 两种模型之间的联系 84

6.4 希腊字母 86

6.5 隐含波动率 90

6.6 小结 91

第7章 信用风险管理 93

7.1 信用违约模型 94

7.1.1 结构模型 94

7.1.2 强度模型 100

7.2 相关违约——投资组合方法 102

7.3 迁移矩阵 104

7.4 使用R的信用评分入门 105

7.5 小结 106

第8章 极值理论 107

8.1 理论概览 108

8.2 应用——保险理赔的建模 109

8.2.1 探索性数据分析 110

8.2.2 理赔的尾部行为 111

8.2.3 阈值的决定 113

8.2.4 对尾部拟合GPD分布 114

8.2.5 使用拟合的GPD模型估计分位数 116

8.2.6 使用拟合的GPD模型计算预期损失 117

8.3 小结 118

第9章 金融网络 120

9.1 金融网络的表示、模拟和可视化 120

9.2 网络结构的分析和拓扑改变的检查 125

9.3 对系统风险的贡献——系统重要性金融机构的识别 131

9.4 小结 133

参考文献 135