組合信用風險管理研究-因子模型及其應用（簡體書）

信用風險是我國金融機構面臨的主要風險，基于組合管理思想的信用風險管理已經成為世界各國的共同選擇。近年來，隨著金融市場的發展，以一些國際性大銀行、專門提供金融分析產品和技術支持的專業金融公司、金融分析專家為主導的金融領域研究力量，越來越重視管理信用資產的研究。樊婷婷、李仲飛所著的這本《組合信用風險管理研究——因子模型及其應用》從組合信用風險的動態描述出發，將因子模型擴展為動態因子模型及其相應的動態Copula結構，進行模型參數的估計與檢驗，并將因子模型應用于組合信用風險度量、風險歸因分析、經濟資本配置與績效評估、信用衍生產品CDO定價當中，從而形成了積極的信用風險管理理論體系，為組合信用風險管理實踐提供了理論支持。 《組合信用風險管理研究——因子模型及其應用》論述系統，分析深刻，具有前瞻I生，適合從事信用風險管理、金融工程以及金融數學等相關領域的科研人員、高校師生及從業人員參閱。

樊婷婷女，漢族，經濟學博士，1978年12月出生于遼寧省沈陽市。現就職于加拿大養老金投資局投資風險管理部，任高級風險分析師。2007年7月獲經濟學博士學位，師從中山大學嶺南學院李仲飛教授，主要研究方向為金融工程與金融風險管理。2009年1月獲數量金融學碩士學位，師從加拿大滑鐵盧大學統計與精算系Ken Seng’Fan教授。曾于2005年在香港中文大學系統工程與工程管理系進行短期訪問學習；2006年獲中山大學凱思獎學金資助，在加拿大滑鐵盧大學進行為期一年的信用風險管理研究工作；2008年就職于加拿大安大略教師養老金投資部，任風險分析師。李仲飛男，漢族，管理學博士，1963年9月生于內蒙古鄂爾多斯。中山大學嶺南學院教授、博士生導師，廣東省珠江學者特聘教授，享受政府特殊津貼人員。現任廣東省人文社科重點研究基地中山大學金融工程與風險管理研究中心主任，中山大學管理學院執行院長、創業學院院長、南中國海研究院副院長、社會科學處處長，國家社會科學基金學科評審組專家，中國系統工程學會常務理事，中國優選法統籌法與經濟數學研究會常務理事，中國決策科學學會常務理事，中國運籌學會金融工程與金融風險管理分會副理事長，中國運籌學會理事，中國金融系統工程專業委員會理事，中國現場統計研究會資源與環境統計分會常務理事，《系統工程理論與實踐》等的常務編委或編委，蘭州大學萃英講席教授，國家開發銀行廣東省分行財經顧問專家，廣東省社會科學界聯合會委員。多次以客座教授、客座研究員身份，到加拿大滑鐵盧大學、香港城市大學、香港大學、香港中文大學、香港理工大學、臺灣中央研究院等境外大學或學術機構任教或從事研究。研究領域包括金融工程、金融市場與投資、金融經濟學、風險管理、保險與精算。主持了國家杰出青年科學基金等17項國家級和省部級科研項目，參加了國家“973計劃”等14項科研項目。出版學術專著2部，在國內外學術期刊發表論文120余篇。獲中國高校人文社會科學研究優秀成果二等獎，廣東省哲學社會科學優秀成果一等獎及二等獎，廣東省南粵優秀教師，全國百篇優秀博士學位論文，中國科學院院長獎學金特別獎，內蒙古科技進步獎二等獎等學術獎勵。人選教育部首批“新世紀優秀人才支持計劃”等人才工程。

樊婷婷、李仲飛所著的這本《組合信用風險管理研究——因子模型及其應用》從組合信用風險的動態描述出發，將因子模型擴展為動態因子模型及其相應的動態Copula結構，進行模型參數的估計與檢驗，并將因子模型應用于組合信用風險度量、風險歸因分析、經濟資本配置與績效評估、信用衍生產品CDO定價當中，從而形成了積極的信用風險管理理論體系。

序1 導論 1.1 研究背景 1.1.1 信用風險的普遍性及銀行的結構性危機 1.1.2 巴塞爾資本協議的發展及其對信用風險管理的影響 1.2 信用風險管理的發展歷程 1.2.1 傳統信用風險評估 1.2.2 現代信用風險度量模型 1.2.3 現代信用風險定價模型 1.2.4 最新進展 1.3 本書的研究對象、結構框架與研究內容 1.3.1 研究對象 1.3.2 結構框架與研究內容2 基本知識 2.1 基本概念 2.1.1 信用風險的損失度量參數 2.1.2 信用相關性 2.1.3 資產組合信用風險 2.2 Copula函數簡介 2.2.1 Copula函數的定義及相關定理 2.2.2 Copula函數的基本性質 2.2.3 Copula模型的構建及模型估計 2.3 因子模型 2.3.1 簡化的公司價值模型 2.3.2 違約的分布 2.3.3 模型的拓展 2.4 小結3 變參數因子模型 3.1 因子模型及其改進 3.1.1 公司價值與違約風險 3.1.2 變參數因子模型的構建 3.2 變參數因子模型下動態Copula問題的描述 3.2.1 確定邊緣分布 3.2.2 確定Copula函數 3.3 DCC模型下的動態相關性 3.3.1 DCC模型下的動態相關參數 3.3.2 相關參數的極大似然估計 3.4 變參數因子模型的應用 3.4.1 變參數Copula模型的邊緣分布及估計結果 3.4.2 變參數Copula模型的估計結果與評價 3.5 小結4 變結構因子模型 4.1 因子模型及其改進 4.2 基于Markov機制轉換的變結構因子模型 4.3 變結構因子模型下動態Copula問題描述 4.3.1 一般的變結構Copula問題描述 4.3.2 變結構因子模型下的Copula結構 4.4 變結構因子模型的應用 4.4.1 系統風險因子的MRS模型及估計結果 4.4.2 變結構因子模型下Copula結構的估計 4.5 小結5 基于因子模型的組合信用風險度量 5.1 組合信用風險度量 5.1.1 因子模型下的損失分布 5.1.2 VaR與CTE 5.2 風險歸因分析 5.2.1 風險分解模型 5.2.2 風險分解模型的特殊情形 5.2.3 算例 5.3 風險分解模型的應用 5.3.1 損失分布與風險測度 5.3.2 信用組合的風險歸因分析 5.4 小結6 基于因子模型的經濟資本配置與績效評估 6.1 EVA績效度量體系與RAROc評估 6.1.1 EVA績效度量體系 6.1.2 RAROC績效評估 6.2 基于因子模型的經濟資本配置 6.2.1 EVA目標下的經濟資本配置 6.2.2 因子模型下的經濟資本配置 6.3 經濟資本配置模型的應用 6.3.1 組合經濟資本的估計 6.3.2 個體經濟資本需求的敏感性分析 6.4 小結7 基于因子模型的CDO定價 7.1 CD0的無套利定價 7.2 信用資產組合風險分析——廣義因子模型 7.3 NIG分布 7.4 因子模型的三種推廣形式 7.4.1 基于NIG分布的因子模型 7.4.2 基于正態LNIG混合分布的單因子模型 7.4.3 基于NIG分布的隨機相關系數模型 7.5 數值模擬分析 7.6 基于變結構因子模型的CDO定價 7.7 小結8 結束語 8.1 本書的主要工作 8.2 未來的研究參考文獻