Essential Mathematics for Market Risk Mana... pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Simon Hubbert & 著

圖書標籤:

• 金融風險管理
• 市場風險
• 數學
• 計量金融
• 風險建模
• 金融工程
• 概率論
• 統計學
• 金融數學
• 量化金融

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Wiley

ISBN：9781119979524

商品編碼：1078318158

包裝：精裝

外文名稱：Essential Mathematics ...

齣版時間：2011-12-30

頁數：335

正文語種：英語

圖書基本信息

Essential Mathematics for Market Risk Management
中文書名： 市場風險管理基本數學　第2版（叢書）
作者： Simon Hubbert;
ISBN13： 9781119979524
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2011-12-30
齣版社： Wiley
頁數： 335
重量（剋）： 725
尺寸： 24.638 x 17.526 x 3.048 cm

商品簡介

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.

深入理解現代金融計量：超越基礎，駕馭市場風險的計量前沿 一部麵嚮量化分析師、風險管理專傢以及金融工程學者的深度指南 在當前復雜多變、高頻交易日益普及的金融市場中，對市場風險的精準計量和有效管理已成為金融機構生存與發展的核心競爭力。本書並非對基礎概率論或經典統計學原理的簡單復述，而是將目光聚焦於那些在實際市場風險建模中至關重要，但往往在入門級教材中被一筆帶過或論述不足的前沿技術和復雜模型。 本書的撰寫旨在填補理論與實踐之間的鴻溝，為讀者提供一套嚴謹、深入且具有高度應用價值的計量工具箱，用以應對次貸危機後愈發嚴格的監管要求（如巴塞爾協議III/IV）和日益復雜的金融産品結構。我們假設讀者已經具備紮實的微積分、綫性代數和基礎隨機過程的知識背景，本書將直接切入計量建模的核心挑戰。 --- 第一部分：波動率建模的演進與精深——捕捉動態相關性與尖峰厚尾 傳統風險計量常常依賴於靜態波動率或簡單的曆史標準差，這在處理金融時間序列的非平穩性、聚集性（Volatility Clustering）和尖峰厚尾現象時顯得力不從心。本部分將深入剖析當前最前沿的波動率建模技術。 1. 廣義自迴歸條件異方差（GARCH）族的深化應用與局限性分析： 我們將超越標準的ARCH和GARCH模型，詳盡探討非綫性模型的優勢。重點分析EGARCH（指數GARCH）如何有效捕捉杠杆效應（Leverage Effect），即負麵衝擊對未來波動率的影響大於正麵衝擊的現象。同時，對TGARCH（閾值GARCH）的設定、估計及其在跨資産波動率傳染（Volatility Spillover）分析中的應用進行深入討論。對於高頻數據，我們將討論HAR（Heterogeneous Autoregressive）模型，該模型利用不同時間尺度下的信息，對波動率的長期記憶效應提供瞭一種更直觀的刻畫。 2. 馬爾可夫轉換模型（Markov-Switching Models）在狀態識彆中的作用： 金融市場並非處於單一的穩定狀態，而是頻繁在“高波動”和“低波動”等不同狀態間切換。本部分詳細闡述如何運用馬爾可夫鏈來識彆這些不可觀測的市場狀態，並構建MS-GARCH模型。這對於構建適應不同市場環境的壓力測試情景至關重要。我們將探討狀態切換的估計方法（如EM算法）及其在迴測有效性中的應用。 3. 隨機波動率模型（Stochastic Volatility, SV）： 與GARCH的“發現式”波動率（波動率由前期的殘差決定）不同，SV模型假設波動率本身是一個獨立的、不可觀測的隨機過程。我們將詳細介紹SV模型的貝葉斯估計方法（如MCMC），特彆是如何利用這些模型來更準確地估計期權價格的隱含波動率麵（Volatility Surface）。 --- 第二部分：超越VaR的風險度量與尾部風險管理 價值風險（VaR）在監管和實踐中仍是主流，但其對極端尾部事件的捕捉不足，以及缺乏次可加性（Subadditivity）的數學缺陷，促使業界尋求更穩健的替代方案。 1. 預期虧損（Expected Shortfall, ES）的精細化計算： ES（或CVaR）已成為新一代監管標準的核心。本書將詳盡介紹在非參數、半參數和參數設置下計算ES的精確方法。對於高維、非正態分布的投資組閤，我們將重點討論濛特卡洛模擬的方差縮減技術（如重要性抽樣Importance Sampling），以確保在計算極端尾部（如0.1%分位點）時，仍能獲得穩定的估計精度。 2. 極端值理論（Extreme Value Theory, EVT）的實戰應用： EVT是處理市場極值事件的數學基石。我們將深入講解Peaks Over Threshold (POT) 方法，並重點闡述如何選擇閤適的閾值（如Mean Residual Life Plot），以及如何使用廣義帕纍托分布（GPD）對極值損失分布進行擬閤。如何利用EVT來校準壓力測試情景，以及其在極端市場條件下的穩定性分析，將作為核心案例展開。 3. 依賴結構建模：Copulas的深度探索： 在多資産組閤中，資産間的依賴關係（特彆是尾部依賴）並非簡單的綫性相關。本部分將係統介紹Copula函數的構建與應用。我們將對比橢圓型Copula（如正態、t-Copula）與具體Copula（如Archimedean族，特彆是Clayton和Gumbel Copula）的優劣，並展示如何利用這些模型進行基於Copula的投資組閤VaR和ES的計算，特彆是如何捕捉危機時期非對稱的尾部相關性增強現象。 --- 第三部分：計量實踐與模型驗證的嚴謹性 再精妙的模型也需要嚴格的驗證和高效的實現。本部分側重於將復雜的數學理論轉化為可操作的風險管理流程。 1. 信用風險的精細計量：違約相關性與結構模型： 雖然本書核心關注市場風險，但資産組閤中的信用風險是重要的風險耦閤點。我們將探討Merton結構模型及其在市場價格建模中的延伸，特彆是如何通過“一因子模型”（One-Factor Model）來估算公司間違約的依賴結構，這直接影響到信用違約互換（CDS）組閤的風險敞口計算。 2. 模型風險與迴測的藝術： 模型假設的偏離是風險管理的永恒挑戰。我們將詳細介紹迴測（Backtesting）框架的構建，包括基於Kupiec測試（失敗頻率檢驗）和Christoffersen測試（失敗的條件獨立性檢驗）等統計檢驗方法。此外，我們將討論如何量化和管理“模型風險”本身，例如通過“模型組閤”（Model Ensembling）和“敏感性分析矩陣”來評估不同模型假設下的風險敞口變化。 3. 高性能計算在風險計量中的集成： 對於需要對數百萬交易進行實時風險敞口計算的機構而言，計算效率至關重要。本部分將簡要介紹GPU加速的濛特卡洛模擬的基本原理，以及如何使用Python的Numba或C++接口來優化條件尾部分布（C-VaR）和復雜衍生品定價模型的計算速度，確保風險度量能夠跟上交易速度。 --- 總結 本書旨在為讀者提供一個高階的計量視角，幫助讀者超越傳統風險教科書所涵蓋的內容，直接麵對金融工程和風險量化領域最前沿的挑戰。它要求讀者不僅要“會用”工具，更要“理解”工具背後的隨機過程假設、估計偏差和模型局限性，從而構建齣更具韌性和前瞻性的市場風險管理框架。本書的案例分析和技術深度，使其成為量化專業人士提升實戰能力的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的厚度和內容密度，足以讓許多人望而卻步，但這正是其價值所在。它幾乎涵蓋瞭所有現代市場風險計量所需的前置數學知識，從基礎的測度論開始，逐步過渡到高階的鞅論和時間序列分析在金融建模中的應用。我個人認為，這本書最大的貢獻在於它對“一緻性”的堅持。無論是從時間序列模型的平穩性檢驗，還是到信用風險中的相關性建模，作者都力求在數學上給齣最完備的論證，避免瞭許多市場上流行的教科書中那種“隻講結果不講推導”的浮躁傾嚮。那些關於利率模型（如Vasicek或CIR模型）的隨機微分方程解法，書中給齣的推導路徑極其詳盡，這對於希望深入理解定價模型的底層邏輯，而不是僅僅依賴現成軟件模塊的讀者來說，是無價之寶。這本書與其說是一本參考書，不如說是一份完整的、可供反復研讀的數學藍圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏與市麵上那些追求快速入門的讀物截然不同，它需要時間、耐心以及一份對數學嚴謹性的敬畏之心。它的優勢在於其極高的信息密度和對細節的關注。例如，在處理期權定價中的風險中性測度轉換時，作者並沒有滿足於簡單的Girsanov定理引用，而是細緻地講解瞭測度變換背後的測度論基礎，這對於理解模型校準和壓力測試的數學基礎至關重要。此外，書中對於數值方法（如有限差分法）在求解復雜期權定價PDEs時的討論，也展現瞭其理論與實踐的平衡性。它不是一本教你“如何使用Excel”的書，而是一本教你“如何構建Excel背後的數學引擎”的書。閱讀完後，你會發現自己對金融市場的波動性本質和風險因子之間的復雜依賴關係有瞭更深刻、更量化的理解，那種知識積纍帶來的充實感是其他金融類書籍難以比擬的。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這本書給我的感覺，那就是“堅實”。它提供的數學框架極其堅固，仿佛是為應對最嚴峻的市場風暴而設計的防波堤。作者的風格偏嚮於構造性的證明和邏輯的鏈式反應，很少使用花哨的比喻來稀釋數學概念的原始力量。特彆是書中關於高維風險因子建模和濛特卡洛模擬收斂性的論證部分，處理得極為審慎和徹底。它要求讀者不僅要理解這些工具的“是什麼”，更要深入探究其“為什麼”能夠這樣工作，以及在什麼條件下會失效。對於任何嚴肅的風險管理從業者，尤其是那些需要設計、驗證或優化內部風險模型的人來說，這本書提供瞭不可或缺的數學支撐。它更像是一部數學工具箱的“工程手冊”，詳細說明瞭每把工具的材料構成、承重極限以及最佳操作規範，確保使用者能夠安全、有效地處理市場風險的復雜性。

評分☆☆☆☆☆

這部關於市場風險管理的數學基礎的著作，其深度和廣度都令人印象深刻。它不僅僅是羅列公式和理論，更像是一張詳盡的路綫圖，引導讀者穿越復雜的金融衍生品定價和風險度量領域。作者在處理概率論、隨機過程和偏微分方程這些核心數學工具時，展現瞭極高的駕馭能力，清晰地闡釋瞭它們如何被巧妙地整閤進實際的風險模型構建之中。我特彆欣賞書中對模型假設的批判性討論，這使得讀者在學習技術的同時，也能培養起對模型局限性的深刻洞察。例如，在探討像VaR（風險價值）或ES（期望缺口）這類常用指標時，作者並沒有停留在計算層麵，而是深入剖析瞭其背後的統計假設和在極端市場條件下的脆弱性。對於那些希望從“知道如何計算”提升到“理解為何如此計算”的專業人士來說，這本書無疑是極佳的敲門磚，它為金融工程領域打下瞭堅實的數學基石，確保瞭後續學習的穩固性。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是在學習一本教科書，不如說是在進行一場嚴謹的智力探險。語言風格上，它帶著一種冷靜、剋製的學術氣息，每一個章節的推進都像是精密齒輪的咬閤，邏輯嚴密，不容置疑。對於初次接觸金融數學的讀者，開篇可能會略感挑戰，因為作者毫不拖泥帶水地直接進入瞭核心的隨機微積分框架。然而，一旦跨過瞭最初的陡峭麯綫，便會發現其敘述效率極高。書中對布朗運動的性質、Itô積分的構建，以及如何運用這些工具來推導Black-Scholes方程的步驟，都處理得極富條理。尤其值得稱道的是，作者在引入復雜的數學概念時，總能巧妙地輔以清晰的金融場景作為例證，極大地降低瞭抽象理論與實際應用之間的認知鴻溝。這本書更像是給高級量化分析師準備的“工具箱說明書”，細緻地標明瞭每件工具的適用範圍和操作精度。