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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)的寫(xiě)作基于作者所授的同名課程的講義，旨在幫助讀者掌握金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，并運(yùn)用Excel編程來(lái)進(jìn)行實(shí)踐操作，提高處理此類金融問(wèn)題的能力。因此，本書(shū)更強(qiáng)調(diào)應(yīng)用和問(wèn)題的解決。本書(shū)的前半部分著眼于期權(quán)及其在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。后半部分側(cè)重于講解債券的利率風(fēng)險(xiǎn)及其解決方案。此外，本書(shū)還介紹了單因子與多因子風(fēng)險(xiǎn)度量、免疫策略和主成分分析。在每章的開(kāi)頭，你首先會(huì)看到一個(gè)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要主題。闡明相關(guān)主題的基本概念之后，我們將向讀者呈現(xiàn)如何利用Excel來(lái)應(yīng)用這些概念。讀者也可以根據(jù)相關(guān)的編程發(fā)散思維，將所學(xué)付諸實(shí)踐。對(duì)于想了解金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理模型的讀者，即便缺乏數(shù)學(xué)專業(yè)知識(shí)，也可以從中有所收獲。

作者簡(jiǎn)介

　　弗蘭克·H. 科格三世（Frank H. Koger III），北京大學(xué)匯豐商學(xué)院教學(xué)副教授，美國(guó)杜蘭大學(xué)金融學(xué)博士，南卡羅來(lái)納大學(xué)達(dá)拉摩爾商學(xué)院國(guó)際MBA，特許金融分析師（CFA）協(xié)會(huì)持證人。出版有《資產(chǎn)估值原理》《金融建模：以Excel 為工具》《VBA 在金融建模中的應(yīng)用》等多部金融相關(guān)書(shū)籍?？聘窠淌趽碛胸S富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。他曾在杜蘭大學(xué)講授財(cái)務(wù)管理、高級(jí)財(cái)務(wù)管理和管理會(huì)計(jì)等本科課程，以及公司財(cái)務(wù)政策和固定收益分析等碩士課程。目前在北京大學(xué)講授一系列碩士研究生課程，包括“資產(chǎn)估值原理”“金融建模”“高級(jí)金融建?！薄敖鹑诮＃阂訴BA 為工具”“金融建模：以Excel為工具”“金融衍生品分析”和“金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理”。其中，前六門(mén)課程均為他在北京大學(xué)從無(wú)到有創(chuàng)立起來(lái)的。他還曾在北京大學(xué)講授“公司金融”課程?？聘窠淌谠诒本┐髮W(xué)享有很高的教學(xué)評(píng)價(jià)。此外，他還曾獲得北京大學(xué)匯豐商學(xué)院、北京大學(xué)深圳研究生院等多個(gè)級(jí)別的教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)。其“金融建模：以Excel 為工具”課程獲2017 年度北京大學(xué)教學(xué)優(yōu)秀獎(jiǎng)，是當(dāng)年北大匯豐商學(xué)院唯一一門(mén)入選的課程。此外，他還受邀在南方科技大學(xué)、深圳大學(xué)等高校，以及在德國(guó)波鴻魯爾大學(xué)的國(guó)際暑期學(xué)校和中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)與杜蘭大學(xué)合作辦學(xué)的碩士學(xué)位項(xiàng)目中授課?？聘褚恢狈e極服務(wù)于北京大學(xué)匯豐商學(xué)院。他在學(xué)院全權(quán)負(fù)責(zé)與CFA協(xié)會(huì)和全球風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)人士協(xié)會(huì)保持學(xué)術(shù)合作關(guān)系，并志愿開(kāi)設(shè)CFA 考試復(fù)習(xí)課程。他還任職于學(xué)院的課程委員會(huì)和教學(xué)質(zhì)量委員會(huì)。科格教授曾與杜蘭大學(xué)合作，創(chuàng)辦了匯豐商學(xué)院的首*交流項(xiàng)目，并在后續(xù)幫助開(kāi)展其他交流項(xiàng)目。此外，他還曾在深圳中學(xué)志愿講授金融學(xué)入門(mén)課程。在進(jìn)入學(xué)術(shù)界工作之前，科格曾擔(dān)任Filtration 集團(tuán)技術(shù)材料部的總經(jīng)理，負(fù)責(zé)生產(chǎn)空氣過(guò)濾器材料。在此之前，他在Hoechst A.G. 工作十五年，在美國(guó)和德國(guó)多個(gè)地區(qū)工作，擔(dān)任多種職位。

圖書(shū)目錄

第一部分緒論與基礎(chǔ)知識(shí)回顧
第1章歷史收益率與收益率的矩
1.1單期收益率
1.2多期歷史收益率
1.3收益率的各階矩
1.4兩資產(chǎn)歷史收益率的線性關(guān)系
1.5投資組合的歷史收益率
第2章未來(lái)（下一期）收益率
2.1單個(gè)資產(chǎn)的未來(lái)（下一期）收益率
2.2未來(lái)收益率的各階矩
2.3兩資產(chǎn)未來(lái)收益率的線性相關(guān)性
2.4投資組合的未來(lái)（下一期）收益
2.5投資組合中資產(chǎn)分散化的益處
2.6特殊情形：兩資產(chǎn)投資組合的未來(lái)收益率
第二部分歐式期權(quán)
第3章期權(quán)的回報(bào)
3.1期權(quán)的定義
3.2期權(quán)在到期日的回報(bào)與利潤(rùn)
3.3含有期權(quán)的投資組合在到期日的回報(bào)與利潤(rùn)
3.4案例：期權(quán)與簡(jiǎn)單投資組合的回報(bào)與利潤(rùn)
3.5更多期權(quán)投資組合的回報(bào)與利潤(rùn)及相關(guān)示例
第4章利率期權(quán)
4.1用看漲期權(quán)多頭對(duì)沖負(fù)債
4.2用看跌期權(quán)空頭為對(duì)沖負(fù)債提供資金
4.3用看跌期權(quán)多頭對(duì)沖資產(chǎn)
4.4用看漲期權(quán)空頭為對(duì)沖資產(chǎn)提供資金：領(lǐng)子期權(quán)
4.5利率上限與利率下限
第5章歐式期權(quán)的價(jià)值
5.1看跌—看漲期權(quán)平價(jià)公式
5.2看漲期權(quán)與看跌期權(quán)的內(nèi)在價(jià)值
5.3布萊克—斯科爾斯—默頓模型
5.4BSM模型的比較靜態(tài)分析
5.5希臘值函數(shù)的VBA代碼
5.6基于VBA函數(shù)的更多比較靜態(tài)分析結(jié)果
第6章前臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理
6.1Delta對(duì)沖
6.2Delta對(duì)沖實(shí)踐
6.3非線性產(chǎn)品：Delta-Gamma對(duì)沖
6.4非線性產(chǎn)品：Delta-Gamma-Vega對(duì)沖
6.5多元泰勒級(jí)數(shù)
第7章障礙期權(quán)的復(fù)制
7.1靜態(tài)復(fù)制基礎(chǔ)
7.2案例：向上敲出看漲障礙期權(quán)的靜態(tài)復(fù)制
第三部分二叉樹(shù)模型
第8章單期二叉樹(shù)期權(quán)定價(jià)模型
8.1二叉樹(shù)模型基礎(chǔ)
8.2利用Delta對(duì)沖得出看漲期權(quán)的價(jià)值
8.3看漲期權(quán)的復(fù)制投資組合
8.4看跌期權(quán)的復(fù)制投資組合
8.5風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)
第9章多期二叉樹(shù)期權(quán)定價(jià)模型
9.1二叉樹(shù)模型基礎(chǔ)回顧
9.2兩期模型的建立
9.3期權(quán)定價(jià)的多期二叉樹(shù)
9.4歐式期權(quán)二叉樹(shù)定價(jià)模型：不使用二叉樹(shù)
9.5美式期權(quán)的價(jià)值
9.6案例：股票與期權(quán)的二叉樹(shù)模型
9.7二叉樹(shù)期權(quán)定價(jià)模型收斂至BSM模型
9.8用二叉樹(shù)模型為期貨期權(quán)定價(jià)
第四部分債券：風(fēng)險(xiǎn)度量、免疫、主成分分析
第10章利率與債券
10.1年化百分比利率與有效利率
10.2時(shí)間軸與基礎(chǔ)知識(shí)
10.3承諾現(xiàn)金流與預(yù)期現(xiàn)金流
10.4到期收益率
10.5即期利率
10.6遠(yuǎn)期利率
10.7零波動(dòng)利差
第11章固定利率債券與單因子風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
11.1固定利率債券基礎(chǔ)知識(shí)
11.2固定利率債券的久期和凸性
11.3價(jià)格—收益率曲線的近似
11.4美元久期、美元凸性和DV01
11.5半年付息固定利率債券與連續(xù)復(fù)利收益率
11.6投資組合的單因子風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)
11.7案例：價(jià)格—收益率曲線及其近似
11.8案例：其他風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)
11.9杠鈴型與子彈型債券投資組合
第12章債券免疫投資組合
12.1免疫基礎(chǔ)知識(shí)
12.2免疫與相應(yīng)的現(xiàn)金流
12.3應(yīng)用：簡(jiǎn)化假設(shè)
12.4應(yīng)用：更強(qiáng)的簡(jiǎn)化假設(shè)
12.5小結(jié)和示例
第13章關(guān)鍵利率與關(guān)鍵利率久期
13.1關(guān)鍵利率與關(guān)鍵利率久期基礎(chǔ)知識(shí)
13.2案例：關(guān)鍵利率久期與KR01
第14章主成分分析
14.1主成分分析基礎(chǔ)知識(shí)
14.2主成分的構(gòu)造
14.3案例：主成分的確定
14.4對(duì)沖利率風(fēng)險(xiǎn)：主成分分析
14.5投資組合的方差
14.6案例：用主成分分析對(duì)沖資產(chǎn)與負(fù)債的利率風(fēng)險(xiǎn)
第五部分波動(dòng)率、Copula、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)、隨機(jī)模擬
第15章波動(dòng)率
15.1波動(dòng)率度量指標(biāo)
15.2波動(dòng)率加權(quán)方式
15.3移動(dòng)平均
15.4指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均
15.5GARCH（1，1）模型
15.6最大似然法
15.7最大似然比檢驗(yàn)：EWMA模型與GARCH（1，1）模型
15.8波動(dòng)率模型檢驗(yàn)：收益率標(biāo)準(zhǔn)化
15.9案例：GARCH（1，1）模型
15.10案例：EWMA模型與GARCH（1，1）模型的最大似然比
15.11三種波動(dòng)率更新方法的圖像
15.12案例：用瞄準(zhǔn)方差法估計(jì)GARCH（1，1）模型參數(shù)
15.13案例：基于厚尾分布的正態(tài)性檢驗(yàn)
15.14協(xié)方差
15.15補(bǔ)充：替換掉σ2t后的GARCH（1，1）模型的權(quán)重
第16章其他正態(tài)性檢驗(yàn)與自相關(guān)性檢驗(yàn)
16.1自相關(guān)性檢驗(yàn)：Ljung-Box統(tǒng)計(jì)量
16.2正態(tài)性檢驗(yàn)
16.3案例：正態(tài)性檢驗(yàn)與自相關(guān)性檢驗(yàn)
第17章混合分布與相關(guān)隨機(jī)變量
17.1學(xué)生t分布
17.2混合分布
17.3用Cholesky分解構(gòu)造相關(guān)隨機(jī)變量
17.4多元條件分布
17.5Copula
17.6含相關(guān)性的Copula的構(gòu)造方法
第18章在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期虧空
18.1在險(xiǎn)價(jià)值基礎(chǔ)知識(shí)
18.2預(yù)期虧空基礎(chǔ)知識(shí)
18.3一致性風(fēng)險(xiǎn)度量與譜風(fēng)險(xiǎn)度量
18.4案例：厚尾對(duì)在險(xiǎn)價(jià)值的影響
18.5在險(xiǎn)價(jià)值計(jì)算的回溯測(cè)試
18.6案例：在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期虧空
18.7時(shí)間尺度的影響
18.8補(bǔ)充：損失分布與收益分布
第19章歷史模擬法與相關(guān)建模
19.1歷史模擬法基礎(chǔ)知識(shí)
19.2案例：用歷史模擬法計(jì)算在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期虧空
19.3加權(quán)歷史模擬法
19.4方法的比較：在險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期虧空
19.5壓力在險(xiǎn)價(jià)值與壓力預(yù)期虧空
19.6在險(xiǎn)價(jià)值的置信區(qū)間
19.7極值理論
19.8極值理論的特殊情形：冪律
19.9基于蒙特卡洛分析的隨機(jī)模擬
19.10歷史模擬法與蒙特卡洛分析
附錄A邊際、增量與成分風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)
參考文獻(xiàn)