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内容简介

　　《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》详述了极值理论的原理及方法，探讨了其在金融风险领域应用中的若干亟待解决的问题，并对我国沪深股票市场的极端风险进行了测度分析。在当前金融体系脆弱性日益严重的情况下，极值理论为金融风险管理提供了崭新视角与重要工具，对处于转型期的我国金融业更是具有重大现实意义。
　　《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》旨在为金融市场投资者和监管者防范抵御极端风险提供理论与方法支持。
　　《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》主要面向金融风险专业管理及研究人员，也面向具有一定专业知识基础的读者。

内页插图

目录

前言
1 绪论
1．1 问题提出及研究意义
1．1．1 问题提出
1．1．2 研究意义
1．2 研究方法及结构安排
1．2．1 研究方法
1．2．2 结构安排
1．3 本书的主要贡献和创新

2 国内外研究现状综述
2．1 国外研究现状
2．1．1 极值理论发展脉络
2．1．2 极值理论在金融领域中的应用
2．2 国内研究现状
2．3 本章小结

3 极值概念、性质及类型
3．1 极值概念与性质
3．2 极值类型定理
3．3 极值分布的最大值稳定性
3．4 极值分布的最大值吸引场
3．5 本章小结

4 区间极值模型
4．1 广义极值分布
4．2 区间极大值与极小值模型
4．3 区间极值模型参数及高分位数估计
4．3．1 参数估计
4．3．2 高分位数的估计
4．4 沪深股市极端风险实证分析
4．4．1 指标与样本数据的选取
4．4．2 BMM模型条件检验
4．4．3 拟合检验及参数估计
4．4．4 极值VaR计算及预测
4．5 本章小结

5 阈值模型
5．1 广义帕累托分布
5．2 阈值模型
5．3 阈值选取
5．3．1 图解法
5．3．2 基于Hill估计的选择方法
5．3．3 厚尾分布与正态分布相交法与峰度法
5．4 阈值模型参数及高分位数估计
5．4．1 参数估计
5．4．2 高分位数估计
5．5 沪深股市极端风险实证分析
5．5．1 涨跌停板制度后沪深股市极端风险实证
5．5．2 涨跌停板制度前沪深股市极端风险实证
5．6 本章小结

6 极值序列的相关性分析
6．1 金融时间序列的集聚现象
6．2 金融时间序列的渐近独立性
6．3 极值指标
6．4 极值除串
6．5 沪深股市极值风险序列相关性处置实证分析
6．6 本章小结

7 极值模型回测
7．1 极值模型回测技术简析
7．2 Kupiec似然比检验
7．3 Christofferson有条件覆盖模型
7．4 沪深股市极值风险模型回测及分析
7．4．1 沪深股市极值风险模型回测
7．4．2 沪深股市极值风险模型回测分析
7．5 本章小结

8 结论
8．1 主要研究结论
8．2 未来研究展望
参考文献
附录

精彩书摘

　　《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》：
　　本节分析认为，模型的除串效果要受到原序列相关性的大小及置信水平高低的影响，若原极值数据之间的相关性较强，一些相关性较强的极值数据被剔除，除串后的极端值自然小于原值，而在较高置信水平下，少量的极值数据的剔除也对模型效果产生了较大的影响。
　　沪深{Rt}序列的极值数据分布图6.1、图6.2及沪深{Rt}序列的波动图5.15、图5.16，均直接显示了较显著的相关性，而极值指标θ是区间（0，1）上的常数，反映了平稳序列中超过阈值的数据成串出现的趋势，独立同分布序列的极值指标θ为1。沪深收益率序列{Rt}上、下尾部的极值指数θ分别为0.6207、0.6066、0.5829及0.6099，这也反映了在沪深序列{Rt}的上、下尾部存在较明显的相关性。故在以上的分析结果中，在高的置信水平99%下，沪深序列{Rt}上、下尾部的除串效果更明显，极端风险值VaRPOT及CVaRPOT较除串前均明显减小。
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前言/序言

　　金融体系具有内在的脆弱性（financial fragility）。近些年来，这种内在的脆弱性非但没有随着金融业的迅速发展而有所削弱，反而在一些新兴的、甚至是成熟的市场经济体中表现日益严重，导致金融危机频繁爆发。而金融危机显著的系统性（systematicness）则进一步引起危机在区域性或世界性范围内的蔓延，加剧了金融危机影响的广度与深度，对经济体系造成严重的打击。爆发于2007年并至今仍在肆虐世界经济的美国次级住房抵押贷款危机（subprime mortgage crisis）就是一个典型的事例。
　　鉴于金融风险内源性及其影响的系统性，对于一个经济主体来说，如何抵御、防范及化解金融风险无疑具有非常重大的意义。而有效抵御、防范与化解金融风险的基础正在于对金融风险的准确度量，这也一直是金融理论研究中的一个非常重要的课题。
　　目前，国际上度量风险的最主要工具是在险价值（valueatrisk，VaR），其实质是通过对资产收益率分布的估计，刻画一定置信水平下资产在未来一段时期内可能遭受到的最大可能损失。VaR以损益额衡量风险，通过置信水平概念将预期损失与该损失发生概率结合起来，并可直接测算出投资组合的风险值。然而与其他类型的资产不同，实际中大多数金融资产收益率序列具有显著的厚尾特征。这意味着VaR在度量金融风险时，存在资产收益率正态性假设的瑕疵，即对极值事件（rareevent）考虑不足，导致极端风险（extreme risk）被严重低估。
　　极值事件发生的概率虽然很低，但其引发的极端风险却损害巨大，有时甚至是灾难性的。故对金融风险管理者来说，极值事件尤为值得关注。Philippe等（2000）也曾指出，金融领域中关心的就是这些极端风险，首先要控制的也是这些极端风险。近些年，国际金融业监管部门也一直在试图制定一些规则以避免金融机构暴露在这些极端风险面前。
极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究 [Study on Extreme Value Theory and Its Application in Risk Measurement of Shan 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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