市场风险测度 第2版PDF电子书下载

第1章风险值的出现 1

1.1金融风险管理的兴起 3

1.2市场风险测度 5

1.3 VaR出现前的风险测度 6

1.4风险值 11

附录 市场风险类型 18

第2章金融风险测度 22

2.1金融风险测度的均值—方差框架 24

2.2风险值 31

2.3一致风险测度 37

2.4结论 50

附录1概率分布函数 52

附录2监管中的VaR应用 61

第3章市场风险测度的估计：绪论和概述 63

3.1数据 63

3. 2 VaR的历史数据模拟估计 66

3.3 VaR估计的参数方法 68

3.4一致性风险测度估计 75

3.5风险测度估计的标准误 81

3.6核心问题：概述 86

附录1数据的预备性分析 88

附录2数值积分方法 94

第4章 风险测度估计的非参数方法 97

4.1历史模拟数据的搜集 98

4. 2 VaR和ES估计的历史模拟方法（HS） 99

4. 3 VaR和ES历史模拟估计的置信区间估计 104

4.4加权历史模拟 106

4.5非参数方法的优缺点 116

4.6结论 119

附录1基于顺序统计量的风险测度估计 120

附录2自举抽样法 124

附录3非参数分布密度估计 132

附录4主成份分析和因子分析 140

第5章 波动率、协方差和相关系数的预测 149

5.1波动率的预测 149

5.2协方差和相关系数的预测 161

5.3协方差矩阵的预测 166

附录 相关性的模型描述：相关系数和关联（Copulas） 171

第6章 参数估计（Ⅰ） 178

6.1条件分布和无条件分布 179

6.2正态VaR和ES 181

6.3 t-分布 187

6.4对数正态分布 190

6.5其他参数方法 194

6.6多变量正态分布的方差—协方差方法 205

6.7非正态分布的方差—协方差方法 209

6.8用COPULAS处理多变量回报的分布 211

6.9结论 216

附录 长期风险测度的预测 218

第7章 参数方法（Ⅱ）：极端值方法 223

7.1广义极端值理论 224

7. 2 POT（PEAKS-OVER-THERSHOLD）方法：广义 PARETO分布 238

7. 3 EV方法的改进 242

7.4结论 245

第8章 蒙特卡罗方法 247

8.1蒙特卡罗方法的使用 248

8.2单风险因子蒙特卡罗模拟 252

8.3多风险因子蒙特卡罗模拟 255

8.4方差—缩减法 258

8.5蒙特卡罗方法的优缺点 267

8.6结论 268

第9章 随机风险测度方法的应用 270

9.1随机过程的选择 271

9.2多元随机过程的处理 274

9.3动态风险 278

9.4固定收益风险 280

9.5信用风险 283

9.6保险风险 286

9.7养老金风险测度 289

9.8结论 294

第10章 期权风险测度估计 296

10.1期权VaR的解析方法和数值方法 297

10.2模拟方法 301

10.3 δ-γ方法及相关方法 305

第11章 增量风险和成分风险 316

11. 1增量VaR 317

11.2成分VaR 324

11.3一致风险测度的分解 331

第12章 持仓到风险因素的映射 333

12.1核心金融工具的选择 334

12.2持仓的映射和VaR估计 336

第13章 压力试验 347

13.1压力试验的优点和难点 350

13.2清景分析 356

13.3机械压力试验 362

13.4结论 366

第14章 流动性风险估计 368

14.1流动性和流动性风险 369

14.2流动性调整的VaR估计 370

14.3风险流动性（liquidity at risk，简记为LaR）估计 378

14.4危机时的流动性估计 381

第15章 市场风险模型的背后检验 384

15.1初步数据的问题 384

15.2基于频数检验的背后检验 386

15.3基于分布等性（equality）的背后检验 395

15.4备选模型比较 402

15.5使用备选持仓和数据的背后检验 406

15.6背后检验结果的精确度评价 408

15.7总结和结论 409

附录 两分布异同的检验 411

第16章 模型风险 420

16.1模型和模型风险 420

16.2模型风险的来源 422

16.3模型风险的量化 427

16.4模型风险的管理 430

16.5结论 436

参考文献 437