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作者簡介
目次
商品簡介
《金融市場風險的測度方法與實證研究》對金融市場風險的測度方法進行了積極的研究和探索。首先，該著作系統地分析了中國證券市場的有效性、波動的非線性行為及收益率分布的統計特征，揭示出中國證券市場的波動在短期內表現為非線性隨機過程，而在長期內是由決定性系統所主導；滬深證券市場收益率分布是具有尖峰胖尾分布特征的有限方差分布。然后，研究了適應這些特征的市場風險測度前沿理論和技術，對VaR或Expected Shorffall估計的半參數方法包括極值理論、分位數回歸理論、混合密度神經網絡理論等進行了詳細介紹。同時，估計了滬、深市場資產組合及美、英、港市場資產組合的VaR。最后，作者根據分形市場假說的股價并不完全反映所有信息的觀點，認為歷史股價信息是不完備的群體型模糊信息，基于模糊信息分配模型提出了金融市場收益可能性分布的概念，進而可作為一種市場風險的模糊度量工具。
作者簡介
王新宇，1974年生，漢族，江蘇人。管理學博士，副教授，博士研究生指導教師。系江蘇省青藍工程優秀青年骨干教師，中國礦業大學經濟與管理復雜性研究所副所長。主要從事金融工程、管理科學領域的相關研究，主持國家自然科學基金一項，獲得江蘇省哲學社會科學優秀成果三等獎一項。
目次
第一章 緒論
第一節 問題的提出和研究意義
一、國際范圍內金融風險管理勢在必行
二、我國金融風險管理的現狀
三、市場風-險的量化管理趨勢
四、研究金融市場風險測度方法的重要性
五、研究意義
第二節 國內外的研究現狀
一、金融市場的有效性理論
二、金融市場的非線性特征
三、收益率的經驗分布特征
四、金融市場風險測度模型
五、金融市場風險測度指標
六、研究中存在的問題
第三節 研究對象、目標與內容
一、研究對象
二、研究目標
三、研究內容
第二章 金融市場風險測度方法概述
第一節 金融風險的分類與金融風險管理的過程
一、金融風險的分類
二、金融市場風險管理的過程
第二節 金融市場風險的測度方法
一、VaR測度指標
二、CVaR測度指標
三、市場風險的模糊測度方法
第三章 中國證券市場的有效性與非線性特征
第一節 有效市場假說及其檢驗
一、EMH的發展和分類
二、EMH的檢驗方法
三、實證檢驗分析
第二節 分形市場假說及其檢驗
一、R/S分析方法
二、R/S實證分析
三、易變性期限結構
四、BDS檢驗非線性相關
第三節 金融市場收益率的混沌特征分析
一、HP濾波消除長期趨勢
二、確定最大Lyapunov指數
三、確定關聯維
四、臨近返回檢驗
第四章 金融市場風險測度的統計基礎
第一節 穩定分布、帕累托分布和截斷Levy分布
一、穩定分布及其參數估計
二、漸近帕累托分布及尾部指數估計
三、截斷Levy分布
四、漸近截斷列維飛行
第二節 對中國股市收益分布的實證分析
一、用穩定分布擬合收益分布
二、用截斷列維飛行TLF擬合收益分布
三、擬合收益率分布的尾部形狀
第五章 基于極值理論的VaR估計
第一節 極值理論（EVT）的基礎
一、BLOCK方法
二、POT方法
三、極值理論（EVT-GPD）應用中閾值的選擇
第二節 實證研究
一、GPD分布參數估計
二、GEV分布參數估計
三、VaR計算與后驗測試
第六章 基于分位數回歸方法的VaR估計
第一節 分位數回歸方法
一、分位數回歸與優化
二、分位數回歸模型的線性規劃表達
三、QR在金融時間序列數據中的應用特點
四、QR在VaR中的應用
第二節 基于分位數動態方程的VaR估計——CAViaR
一、CAViaR的基本原理
二、CAViaR中回歸方程的幾種形式
三、VaR模型的動態分位檢驗
四、差分進化遺傳算法
五、CAViaR的實證分析
第七章 基于混合密度神經網絡的VaR估計
第一節 混合密度神經網絡原理
第二節 評估模型預測精度的方法
第三節 基于混合密度神經網絡的風險測度
一、VaR計算方法
二、Expected Shortfall計算方法
第四節 實證研究
一、上海股票市場的分析
二、其他市場指數的分析
三、模型預測效果評估
第八章 基于波動性分析方法的VaR估計
第一節 基于FLS的國際股市長期動態相關分析
一、FLS的基本理論
二、國際股市長期動態相關實證分析
第二節 國際股市短期相關性分析
一、相關系數分析
二、Box'M檢驗短期關聯性
第三節 國際股市之間的引導和長期穩定關系
一、國際股市之間的引導關系
二、國際市場之間的協整關系——長期穩定性分析
第四節 基于隨機波動率模型的VaR計算
一、隨機波動率模型的理論基礎
二、基于SV模型的VaR分析
第五節 基于ARMA-APARCH-t模型的VaR估計
一、ARMA-APARCt模型簡介
二、基于ARMA-APARCH的VaR分析
第六節 基于多變量GARCH模型的vaR分析
一、基于單變量GARCH模型的投資組合的VaR計算
二、VECH，BEKK模型
三、CCC-GARCH和DCC-GARCH模型
四、基于M-GARCH的VaR實證分析
第九章 短期價格漲跌預測及市場風險的模糊測度
第一節 價格信息是群體型模糊信息
第二節 模糊信息分配理論模型
一、一維線性信息分配
二、多維信息分布矩陣
三、線性信息分配下的信息守恒定理
四、多維信息控制點的編碼
五、基于模糊信息分配的模糊關系矩陣R
六、由R進行模糊近似推理
第三節 實證分析
一、數據預處理
二、模糊推理與識別
第四節 收益率的可能性分布與市場風險的模糊測度
結論
一、主要結論
二、創新點
三、展望
四、對我國金融市場風險管理的建議
參考文獻
后記
第一節 問題的提出和研究意義
一、國際范圍內金融風險管理勢在必行
二、我國金融風險管理的現狀
三、市場風-險的量化管理趨勢
四、研究金融市場風險測度方法的重要性
五、研究意義
第二節 國內外的研究現狀
一、金融市場的有效性理論
二、金融市場的非線性特征
三、收益率的經驗分布特征
四、金融市場風險測度模型
五、金融市場風險測度指標
六、研究中存在的問題
第三節 研究對象、目標與內容
一、研究對象
二、研究目標
三、研究內容
第二章 金融市場風險測度方法概述
第一節 金融風險的分類與金融風險管理的過程
一、金融風險的分類
二、金融市場風險管理的過程
第二節 金融市場風險的測度方法
一、VaR測度指標
二、CVaR測度指標
三、市場風險的模糊測度方法
第三章 中國證券市場的有效性與非線性特征
第一節 有效市場假說及其檢驗
一、EMH的發展和分類
二、EMH的檢驗方法
三、實證檢驗分析
第二節 分形市場假說及其檢驗
一、R/S分析方法
二、R/S實證分析
三、易變性期限結構
四、BDS檢驗非線性相關
第三節 金融市場收益率的混沌特征分析
一、HP濾波消除長期趨勢
二、確定最大Lyapunov指數
三、確定關聯維
四、臨近返回檢驗
第四章 金融市場風險測度的統計基礎
第一節 穩定分布、帕累托分布和截斷Levy分布
一、穩定分布及其參數估計
二、漸近帕累托分布及尾部指數估計
三、截斷Levy分布
四、漸近截斷列維飛行
第二節 對中國股市收益分布的實證分析
一、用穩定分布擬合收益分布
二、用截斷列維飛行TLF擬合收益分布
三、擬合收益率分布的尾部形狀
第五章 基于極值理論的VaR估計
第一節 極值理論（EVT）的基礎
一、BLOCK方法
二、POT方法
三、極值理論（EVT-GPD）應用中閾值的選擇
第二節 實證研究
一、GPD分布參數估計
二、GEV分布參數估計
三、VaR計算與后驗測試
第六章 基于分位數回歸方法的VaR估計
第一節 分位數回歸方法
一、分位數回歸與優化
二、分位數回歸模型的線性規劃表達
三、QR在金融時間序列數據中的應用特點
四、QR在VaR中的應用
第二節 基于分位數動態方程的VaR估計——CAViaR
一、CAViaR的基本原理
二、CAViaR中回歸方程的幾種形式
三、VaR模型的動態分位檢驗
四、差分進化遺傳算法
五、CAViaR的實證分析
第七章 基于混合密度神經網絡的VaR估計
第一節 混合密度神經網絡原理
第二節 評估模型預測精度的方法
第三節 基于混合密度神經網絡的風險測度
一、VaR計算方法
二、Expected Shortfall計算方法
第四節 實證研究
一、上海股票市場的分析
二、其他市場指數的分析
三、模型預測效果評估
第八章 基于波動性分析方法的VaR估計
第一節 基于FLS的國際股市長期動態相關分析
一、FLS的基本理論
二、國際股市長期動態相關實證分析
第二節 國際股市短期相關性分析
一、相關系數分析
二、Box'M檢驗短期關聯性
第三節 國際股市之間的引導和長期穩定關系
一、國際股市之間的引導關系
二、國際市場之間的協整關系——長期穩定性分析
第四節 基于隨機波動率模型的VaR計算
一、隨機波動率模型的理論基礎
二、基于SV模型的VaR分析
第五節 基于ARMA-APARCH-t模型的VaR估計
一、ARMA-APARCt模型簡介
二、基于ARMA-APARCH的VaR分析
第六節 基于多變量GARCH模型的vaR分析
一、基于單變量GARCH模型的投資組合的VaR計算
二、VECH，BEKK模型
三、CCC-GARCH和DCC-GARCH模型
四、基于M-GARCH的VaR實證分析
第九章 短期價格漲跌預測及市場風險的模糊測度
第一節 價格信息是群體型模糊信息
第二節 模糊信息分配理論模型
一、一維線性信息分配
二、多維信息分布矩陣
三、線性信息分配下的信息守恒定理
四、多維信息控制點的編碼
五、基于模糊信息分配的模糊關系矩陣R
六、由R進行模糊近似推理
第三節 實證分析
一、數據預處理
二、模糊推理與識別
第四節 收益率的可能性分布與市場風險的模糊測度
結論
一、主要結論
二、創新點
三、展望
四、對我國金融市場風險管理的建議
參考文獻
后記
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