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Simon Hubbert & 著

图书标签:

• 金融风险管理
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• 数学
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• 风险建模
• 金融工程
• 概率论
• 统计学
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• 量化金融

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Wiley

ISBN：9781119979524

商品编码：1078318158

包装：精装

外文名称：Essential Mathematics ...

出版时间：2011-12-30

页数：335

正文语种：英语

图书基本信息

Essential Mathematics for Market Risk Management
中文书名： 市场风险管理基本数学　第2版（丛书）
作者： Simon Hubbert;
ISBN13： 9781119979524
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2011-12-30
出版社： Wiley
页数： 335
重量（克）： 725
尺寸： 24.638 x 17.526 x 3.048 cm

商品简介

Everything you need to know in order to manage risk effectively within your organization

You cannot afford to ignore the explosion in mathematical finance in your quest to remain competitive. This exciting branch of mathematics has very direct practical implications: when a new model is tested and implemented it can have an immediate impact on the financial environment.

With risk management top of the agenda for many organizations, this book is essential reading for getting to grips with the mathematical story behind the subject of financial risk management. It will take you on a journey--from the early ideas of risk quantification up to today's sophisticated models and approaches to business risk management.

To help you investigate the most up-to-date, pioneering developments in modern risk management, the book presents statistical theories and shows you how to put statistical tools into action to investigate areas such as the design of mathematical models for financial volatility or calculating the value at risk for an investment portfolio.

• Respected academic author Simon Hubbert is the youngest director of a financial engineering program in the U.K. He brings his industry experience to his practical approach to risk analysis
• Captures the essential mathematical tools needed to explore many common risk management problems
• Website with model simulations and source code enables you to put models of risk management into practice
• Plunges into the world of high-risk finance and examines the crucial relationship between the risk and the potential reward of holding a portfolio of risky financial assets

This book is your one-stop-shop for effective risk management.

深入理解现代金融计量：超越基础，驾驭市场风险的计量前沿 一部面向量化分析师、风险管理专家以及金融工程学者的深度指南 在当前复杂多变、高频交易日益普及的金融市场中，对市场风险的精准计量和有效管理已成为金融机构生存与发展的核心竞争力。本书并非对基础概率论或经典统计学原理的简单复述，而是将目光聚焦于那些在实际市场风险建模中至关重要，但往往在入门级教材中被一笔带过或论述不足的前沿技术和复杂模型。 本书的撰写旨在填补理论与实践之间的鸿沟，为读者提供一套严谨、深入且具有高度应用价值的计量工具箱，用以应对次贷危机后愈发严格的监管要求（如巴塞尔协议III/IV）和日益复杂的金融产品结构。我们假设读者已经具备扎实的微积分、线性代数和基础随机过程的知识背景，本书将直接切入计量建模的核心挑战。 --- 第一部分：波动率建模的演进与精深——捕捉动态相关性与尖峰厚尾 传统风险计量常常依赖于静态波动率或简单的历史标准差，这在处理金融时间序列的非平稳性、聚集性（Volatility Clustering）和尖峰厚尾现象时显得力不从心。本部分将深入剖析当前最前沿的波动率建模技术。 1. 广义自回归条件异方差（GARCH）族的深化应用与局限性分析： 我们将超越标准的ARCH和GARCH模型，详尽探讨非线性模型的优势。重点分析EGARCH（指数GARCH）如何有效捕捉杠杆效应（Leverage Effect），即负面冲击对未来波动率的影响大于正面冲击的现象。同时，对TGARCH（阈值GARCH）的设定、估计及其在跨资产波动率传染（Volatility Spillover）分析中的应用进行深入讨论。对于高频数据，我们将讨论HAR（Heterogeneous Autoregressive）模型，该模型利用不同时间尺度下的信息，对波动率的长期记忆效应提供了一种更直观的刻画。 2. 马尔可夫转换模型（Markov-Switching Models）在状态识别中的作用： 金融市场并非处于单一的稳定状态，而是频繁在“高波动”和“低波动”等不同状态间切换。本部分详细阐述如何运用马尔可夫链来识别这些不可观测的市场状态，并构建MS-GARCH模型。这对于构建适应不同市场环境的压力测试情景至关重要。我们将探讨状态切换的估计方法（如EM算法）及其在回测有效性中的应用。 3. 随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）： 与GARCH的“发现式”波动率（波动率由前期的残差决定）不同，SV模型假设波动率本身是一个独立的、不可观测的随机过程。我们将详细介绍SV模型的贝叶斯估计方法（如MCMC），特别是如何利用这些模型来更准确地估计期权价格的隐含波动率面（Volatility Surface）。 --- 第二部分：超越VaR的风险度量与尾部风险管理 价值风险（VaR）在监管和实践中仍是主流，但其对极端尾部事件的捕捉不足，以及缺乏次可加性（Subadditivity）的数学缺陷，促使业界寻求更稳健的替代方案。 1. 预期亏损（Expected Shortfall, ES）的精细化计算： ES（或CVaR）已成为新一代监管标准的核心。本书将详尽介绍在非参数、半参数和参数设置下计算ES的精确方法。对于高维、非正态分布的投资组合，我们将重点讨论蒙特卡洛模拟的方差缩减技术（如重要性抽样Importance Sampling），以确保在计算极端尾部（如0.1%分位点）时，仍能获得稳定的估计精度。 2. 极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）的实战应用： EVT是处理市场极值事件的数学基石。我们将深入讲解Peaks Over Threshold (POT) 方法，并重点阐述如何选择合适的阈值（如Mean Residual Life Plot），以及如何使用广义帕累托分布（GPD）对极值损失分布进行拟合。如何利用EVT来校准压力测试情景，以及其在极端市场条件下的稳定性分析，将作为核心案例展开。 3. 依赖结构建模：Copulas的深度探索： 在多资产组合中，资产间的依赖关系（特别是尾部依赖）并非简单的线性相关。本部分将系统介绍Copula函数的构建与应用。我们将对比椭圆型Copula（如正态、t-Copula）与具体Copula（如Archimedean族，特别是Clayton和Gumbel Copula）的优劣，并展示如何利用这些模型进行基于Copula的投资组合VaR和ES的计算，特别是如何捕捉危机时期非对称的尾部相关性增强现象。 --- 第三部分：计量实践与模型验证的严谨性 再精妙的模型也需要严格的验证和高效的实现。本部分侧重于将复杂的数学理论转化为可操作的风险管理流程。 1. 信用风险的精细计量：违约相关性与结构模型： 虽然本书核心关注市场风险，但资产组合中的信用风险是重要的风险耦合点。我们将探讨Merton结构模型及其在市场价格建模中的延伸，特别是如何通过“一因子模型”（One-Factor Model）来估算公司间违约的依赖结构，这直接影响到信用违约互换（CDS）组合的风险敞口计算。 2. 模型风险与回测的艺术： 模型假设的偏离是风险管理的永恒挑战。我们将详细介绍回测（Backtesting）框架的构建，包括基于Kupiec测试（失败频率检验）和Christoffersen测试（失败的条件独立性检验）等统计检验方法。此外，我们将讨论如何量化和管理“模型风险”本身，例如通过“模型组合”（Model Ensembling）和“敏感性分析矩阵”来评估不同模型假设下的风险敞口变化。 3. 高性能计算在风险计量中的集成： 对于需要对数百万交易进行实时风险敞口计算的机构而言，计算效率至关重要。本部分将简要介绍GPU加速的蒙特卡洛模拟的基本原理，以及如何使用Python的Numba或C++接口来优化条件尾部分布（C-VaR）和复杂衍生品定价模型的计算速度，确保风险度量能够跟上交易速度。 --- 总结 本书旨在为读者提供一个高阶的计量视角，帮助读者超越传统风险教科书所涵盖的内容，直接面对金融工程和风险量化领域最前沿的挑战。它要求读者不仅要“会用”工具，更要“理解”工具背后的随机过程假设、估计偏差和模型局限性，从而构建出更具韧性和前瞻性的市场风险管理框架。本书的案例分析和技术深度，使其成为量化专业人士提升实战能力的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书给我的感觉，那就是“坚实”。它提供的数学框架极其坚固，仿佛是为应对最严峻的市场风暴而设计的防波堤。作者的风格偏向于构造性的证明和逻辑的链式反应，很少使用花哨的比喻来稀释数学概念的原始力量。特别是书中关于高维风险因子建模和蒙特卡洛模拟收敛性的论证部分，处理得极为审慎和彻底。它要求读者不仅要理解这些工具的“是什么”，更要深入探究其“为什么”能够这样工作，以及在什么条件下会失效。对于任何严肃的风险管理从业者，尤其是那些需要设计、验证或优化内部风险模型的人来说，这本书提供了不可或缺的数学支撑。它更像是一部数学工具箱的“工程手册”，详细说明了每把工具的材料构成、承重极限以及最佳操作规范，确保使用者能够安全、有效地处理市场风险的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

这部关于市场风险管理的数学基础的著作，其深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅是罗列公式和理论，更像是一张详尽的路线图，引导读者穿越复杂的金融衍生品定价和风险度量领域。作者在处理概率论、随机过程和偏微分方程这些核心数学工具时，展现了极高的驾驭能力，清晰地阐释了它们如何被巧妙地整合进实际的风险模型构建之中。我特别欣赏书中对模型假设的批判性讨论，这使得读者在学习技术的同时，也能培养起对模型局限性的深刻洞察。例如，在探讨像VaR（风险价值）或ES（期望缺口）这类常用指标时，作者并没有停留在计算层面，而是深入剖析了其背后的统计假设和在极端市场条件下的脆弱性。对于那些希望从“知道如何计算”提升到“理解为何如此计算”的专业人士来说，这本书无疑是极佳的敲门砖，它为金融工程领域打下了坚实的数学基石，确保了后续学习的稳固性。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在学习一本教科书，不如说是在进行一场严谨的智力探险。语言风格上，它带着一种冷静、克制的学术气息，每一个章节的推进都像是精密齿轮的咬合，逻辑严密，不容置疑。对于初次接触金融数学的读者，开篇可能会略感挑战，因为作者毫不拖泥带水地直接进入了核心的随机微积分框架。然而，一旦跨过了最初的陡峭曲线，便会发现其叙述效率极高。书中对布朗运动的性质、Itô积分的构建，以及如何运用这些工具来推导Black-Scholes方程的步骤，都处理得极富条理。尤其值得称道的是，作者在引入复杂的数学概念时，总能巧妙地辅以清晰的金融场景作为例证，极大地降低了抽象理论与实际应用之间的认知鸿沟。这本书更像是给高级量化分析师准备的“工具箱说明书”，细致地标明了每件工具的适用范围和操作精度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏与市面上那些追求快速入门的读物截然不同，它需要时间、耐心以及一份对数学严谨性的敬畏之心。它的优势在于其极高的信息密度和对细节的关注。例如，在处理期权定价中的风险中性测度转换时，作者并没有满足于简单的Girsanov定理引用，而是细致地讲解了测度变换背后的测度论基础，这对于理解模型校准和压力测试的数学基础至关重要。此外，书中对于数值方法（如有限差分法）在求解复杂期权定价PDEs时的讨论，也展现了其理论与实践的平衡性。它不是一本教你“如何使用Excel”的书，而是一本教你“如何构建Excel背后的数学引擎”的书。阅读完后，你会发现自己对金融市场的波动性本质和风险因子之间的复杂依赖关系有了更深刻、更量化的理解，那种知识积累带来的充实感是其他金融类书籍难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的厚度和内容密度，足以让许多人望而却步，但这正是其价值所在。它几乎涵盖了所有现代市场风险计量所需的前置数学知识，从基础的测度论开始，逐步过渡到高阶的鞅论和时间序列分析在金融建模中的应用。我个人认为，这本书最大的贡献在于它对“一致性”的坚持。无论是从时间序列模型的平稳性检验，还是到信用风险中的相关性建模，作者都力求在数学上给出最完备的论证，避免了许多市场上流行的教科书中那种“只讲结果不讲推导”的浮躁倾向。那些关于利率模型（如Vasicek或CIR模型）的随机微分方程解法，书中给出的推导路径极其详尽，这对于希望深入理解定价模型的底层逻辑，而不是仅仅依赖现成软件模块的读者来说，是无价之宝。这本书与其说是一本参考书，不如说是一份完整的、可供反复研读的数学蓝图。