金融计量 金融市场统计分析PDF电子书下载

第一部分 期权定价 2

第1章 衍生品 2

文献推荐 6

练习 6

第2章 期权管理 8

2.1 套利关系 8

2.2 投资组合保险 15

2.3 单期二叉树模型 20

文献推荐 22

练习 23

第3章 概率论基础 25

3.1 实值随机变量 25

3.2 期望与方差 27

3.3 偏度和峰度 27

3.4 随机向量，依赖性，相关性 28

3.5 条件概率和期望 29

文献推荐 30

练习 30

第4章 离散时间随机过程 32

4.1 二项过程 32

4.2 三项过程 35

4.3 一般随机游走 36

4.4 几何随机游走 36

4.5 拥有状态依赖型增量的二项模型 37

文献推荐 38

练习 38

第5章 随机积分与微分方程 39

5.1 维纳过程 39

5.2 随机积分 41

5.3 随机微分方程 43

5.4 作为随机过程的股价 45

5.5 伊藤引理 46

文献推荐 48

练习 48

第6章 Black-Scholes期权定价模型 50

6.1 Black-Scholes微分方程 50

6.2 欧式期权的Black-Scholes公式 54

6.3 模拟 59

6.4 风险管理和套期保值 66

文献推荐 75

练习 76

第7章 欧式期权的二叉树模型 79

7.1 Cox-Ross-Rubinstein期权定价法 80

7.2 离散股息 83

文献推荐 85

练习 86

第8章 美式期权 87

8.1 美式期权的套利关系 87

8.2 三叉树模型 92

文献推荐 94

练习 94

第9章 奇异期权 96

9.1 复合期权，期权的期权 97

9.2 后定期权或“如你所愿”期权 98

9.3 障碍期权 98

9.4 亚式期权 100

9.5 回望期权 101

9.6 棘轮期权 102

9.7 篮子期权 103

文献推荐 104

练习 104

第10章 利率和利率衍生品 106

10.1 定义和标记 106

10.2 风险中性定价和计价单位测度 108

10.3 利率衍生品 112

10.4 利率建模 117

10.5 债券定价 123

10.6 校准利率模型 124

文献推荐 129

练习 129

第二部分 金融时间序列统计模型 132

第11章 导论：定义与概念 132

11.1 一些定义 132

11.2 对于德国和英国股票收益率的统计分析 137

11.3 预期与有效市场 139

11.4 计量模型：一个简单的总结 142

11.5 随机游走假设 149

11.6 单位根检验 150

文献推荐 156

练习 156

第12章 ARIMA时间序列模型 158

12.1 移动平均过程 158

12.2 自回归过程（Autoregressive Process） 160

12.3 ARMA过程 162

12.4 偏自相关（Partial Autocorrelation） 163

12.5 矩估计（Estimation of Moments） 166

12.6 Portmanteau统计量 168

12.7 估计AR（p）模型 168

12.8 估计MA（q）和ARMA（p,q）模型 169

文献推荐 172

练习 172

第13章 具有随机波动率的时间序列 175

13.1 ARCH和GARCH模型 176

13.2 GARCH模型的拓展 190

13.3 GARCH的缺陷 194

13.4 多变量GARCH模型 200

13.5 连续时间的GARCH模型 205

文献推荐 209

练习 209

第14章 长期记忆时间序列 211

14.1 长期依赖的定义 211

14.2 分整和长期记忆 212

14.3 长期记忆和自相似过程 213

14.4 长期记忆的发现 216

14.5 长期记忆参数的估计 218

14.6 长期记忆模型 220

14.7 经验证据 222

文献推荐 224

第15章 非参数计量和灵活时间序列估计量 225

15.1 非参数回归 225

15.2 估计量的构建 227

15.3 示例 228

15.4 灵活波动率估计量 228

15.5 基于ARCH模型的期权定价 229

15.6 DAX看涨期权估值中的应用 233

文献推荐 235

第三部分 金融市场应用 238

第16章 在险价值与后验测试 238

16.1 预测与VaR模型 239

16.2 期望损失后验测试法 241

16.3 后验测试的实际操作 242

文献推荐 245

练习 245

第17章 连接与在险价值 248

17.1 连接 249

17.2 连接分类 251

17.3 蒙特卡洛模拟 257

17.4 连接的估计 260

17.5 资产配置 263

17.6 投资组合收益率的在险价值 263

文献推荐 272

练习 272

第18章 极端风险的统计 273

18.1 风险测度 273

18.2 数据描述 275

18.3 估计方法 277

18.4 后验测试 291

18.5 时间序列的极值理论 291

文献推荐 295

练习 296

第19章 神经网络 298

19.1 从感知器到非线性神经元 299

19.2 反向传播（Back Propagation）算法 304

19.3 神经网络在非参数回归中的应用 305

19.4 神经网络在金融时间序列预测中的应用 309

19.5 神经网络在风险定量研究中的应用 311

文献推荐 314

第20章 期权投资组合的波动性风险 315

20.1 数据说明 316

20.2 VDAX动态的主成分因子分析 317

20.3 VDAX动态的稳定性分析 319

20.4 隐含波动率风险的测度 320

文献推荐 321

练习 322

第2l章 违约概率的非参数估计 324

21.1 逻辑回归（Logistic Regression） 324

21.2 信用评级的半参数模型 325

21.3 神经网络在信用评级中的应用 328

第22章 信贷风险管理及信用衍生产品 329

22.1 基本概念 329

22.2 伯努利模型 330

22.3 泊松模型 331

22.4 工业模型 332

22.5 单因子模型 335

22.6 连接函数和损失分布 336

22.7 担保债务凭证 339

练习 344

附录A 技术附录 346

A.1 积分理论 346

A.2 投资组合策略 349

符号和注释 354

参考文献 357

索引 367