随机波动、极值理论与金融风险测度

• 作者：姬新龙 著

• 出版社：中国金融出版社

• 定价：36

• ISBN：9787504999504

• 出版时间：2019年05月01日

目录

章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2主要内容及研究方法
1.2.1研究目的及内容框架
1.2.2研究方法及技术路线
1.3研究特色及创新
第2章金融风险测度模型及其研究现状
2.1早期风险度量及VaR方法出现
2.2VaR测度的模型演变
2.2.1VaR早期的经典测度方法研究
2.2.2ARCH、GARCH族和SV族模型方法应用研究
2.2.3极值理论与其他波动模型的组合应用研究
2.3文献评述与研究问题的提出
第3章现代金融风险理论与常见金融风险的度量
3.1现代金融理论中的风险度量
3.1.1金融投资组合理论与风险测度
3.1.2资本资产定价模型与风险测度
3.1.3套利定价理论与风险衡量
3.1.4固定收益证券与风险度量
3.1.5B-S期权定价理论与风险衡量
3.2常见金融风险的度量
3.2.1传统的金融风险评估方法
3.2.2现代金融风险量化模型
第4章SV-EVT模型组合构建及动态VaR测度
4.1随机波动SV模型的选取
4.1.1标准SV模型
4.1.2厚尾SV模型
4.2经典极值分布类型及特性
4.2.1极值类型定理
4.2.2广义极值GEV分布及特征
4.2.3GPD分布及其模型参数估计
4.3动态VaR测度方法及SV-EVT的组合模型构建
4.3.1VaR的经济解释及动态测度分解
4.3.2SV-EVT的组合及模型应用步骤
4.4小结
第5章广义双曲线与SV-EVT的模型组合
5.1SV-GHSKt的模型构建和参数估计
5.1.1GHSKt分布引入SV模型74
5.1.2SV-GHSKt模型的参数估计
5.2基于SV-GHSKt-EVT的动态VaR模型
5.2.1构造标准残差序列
5.2.2基于极值理论的动态VaR模型
5.3实证研究
5.3.1样本选取及统计特征描述
5.3.2组合模型SV-GHSKt-EVT的应用分析
5.3.3VaR风险值的度量及模型效果检验
5.4小结
第6章马尔科夫波动转换与SV-EVT的组合应用
6.1马尔科夫波动转换的引入
6.2组合模型构建及参数估计
6.2.1MSSV-t模型及参数估计
6.2.2基于MSSV-t-EVT的VaR模型
6.3实证检验
6.3.1样本选取及统计特征描述
6.3.2参数估计及收敛性诊断
6.3.3标准残差序列的EVT建模及检验
6.4小结
第7章时变连接函数和SV-EVT模型的组合应用
7.1连接函数的引入
7.2Copula基本原理及其时变模型
7.2.1Copula函数基本原理和分类
7.2.2时变Copula函数
7.3边缘分布与组合模型构建
7.3.1随机扰动过滤和SV-t-EVT模型
7.3.2时变Copula-SV-EVT建模及参数估计
7.4实证检验
7.4.1数据选取及变量描述统计
7.4.2阈值与边缘分布参数估计
7.4.3时变Copula模型参数估计
7.5小结
第8章结论和展望
8.1主要研究结论
8.2研究不足及展望
参考文献
后记

内容简介