博客來
現實中的金融市場上，資產收益率的分佈並非正態分佈，但是金融從業者和研究人員目前仍然較多使用高斯模型分析資產如何配置。這樣的後果是錯誤的投資組合、極端損失的低估或者是金融衍生品的錯誤定價。因此，非高斯模型和能夠處理收益率分佈不連續問題的模型在金融從業者中越來越受到歡迎，這也正是本書的主題。
本書對非高斯分佈進行了檢視，重點關注資產收益率和期權價格中的非正態性和時間依賴性的因果關係。本書主要面向對金融市場各種價格進行建模的非數學專業讀者，因此全書的重點在於實踐操作。作者在書中提供了所述模型和方法的諸多實證案例，其中一些可以同樣被應用于其他金融時間序列。
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非高斯分佈下的金融建模的圖書 |
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非高斯分佈下的金融建模 作者：（法）埃瑞克·喬多 出版社：漢語大詞典出版社 出版日期：2021-12-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 552頁 / 19 x 26 x 2.76 cm / 普通級/ 1-1 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：非高斯分佈下的金融建模
內容簡介
目錄
第一部分 金融市場和金融時間序列
1 引言
1.1 金融市場與金融時間序列
1.2 資產收益率的計量建模
1.3 非高斯計量經濟學的應用
1.4 非高斯分佈的期權定價
2 金融市場資料的統計特徵
2.1 收益率的定義
2.2 收益率的分佈
2.3 時間依賴性
2.4 收益率之間的線性關係
2.5 多元高階矩
3 金融市場的運行和收益率的理論模型
3.1 金融市場運行
3.2 Mandelbrot和穩定分佈
3.3 Clark的從屬模型
3.4 收益率和交易量的二元混合分佈模型
3.5 報價驅動市場的價格和報價模型
第二部分 資產收益率的計量模型
4 波動率建模
4.1 低頻波動率
4.2 ARCH模型
4.3 GARCH模型
4.4 非對稱GARCH模型
4.5 帶跳躍的GARCH模型
4.6 GARCH過程的聚合
4.7 隨機波動率
4.8 已實現波動率
5 高階矩建模
5.1 一般問題
5.2 具有高階矩的分佈
5.3 設定檢驗與推斷
5.4 說明
5.5 條件高階矩的建模
6 相關性建模
6.1 多元GARCH模型
6.2 多元分佈建模
6.3 連接函數
7 值理論
7.1 單變數尾部估計
7.2 多變數依賴性
第三部分 非高斯計量經濟學的應用
第8章 風險管理與VaR
8.1 定義和指標
8.2 歷史模擬
8.3 半參數方法
8.4 參數方法
8.5 非線性模型
8.6 VaR模型的比較
9 投資組合配置
9.1 非正態性之下的投資組合配置
9.2 下行風險下的投資組合配置
第四部分 非高斯收益率的期權定價
10 期權定價基礎
10.1 符號
10.2 無套利的期權定價方法
10.3 鞅測度和BSM公式
11 非結構性期權定價
11.1 標準BSM模型的難點
11.2 風險中性密度的直接估計
11.3 參數方法
11.4 半參數方法
11.5 非參數方法
11.6 各種方法的比較
11.7 與真實概率的關係
12 結構性期權定價
12.1 隨機波動率模型
12.2 具有隨機波動率的期權定價
12.3 帶跳躍的模型
12.4 具有更大跳躍的模型:Lévy期權定價
第五部分 期權定價的數學附錄
13 布朗運動與隨機微積分
13.1 大數定律與中心極限定理
13.2 隨機漫步
13.3 布朗運動的構造
13.4 布朗運動的性質
13.5 隨機積分
13.6 隨機微分方程
13.7 伊藤引理
13.8 伊藤引理的多元擴展
13.9 轉移概率和偏微分方程
13.10 Kolmogorov前向和後向方程
13.11 與擴散有關的偏微分方程
13.12 Feynman-Kac公式
14 鞅和測度變換
14.1 鞅
14.2 正態分佈的概率變換
14.3 Radon-Nikodym導數
15 特徵函數和傅立葉轉換
15.1 特徵函數
15.2 傅立葉轉換和特徵函數
16 跳躍過程
16.1 計數和標值點過程
16.2 泊松過程
16.3 指數分佈
16.4 泊松跳躍之間的持續時間
16.5 補償泊松過程
第17章 Lévy過程
17.1 Lévy過程的構建
17.2 Lévy過程的性質
參考文獻
1 引言
1.1 金融市場與金融時間序列
1.2 資產收益率的計量建模
1.3 非高斯計量經濟學的應用
1.4 非高斯分佈的期權定價
2 金融市場資料的統計特徵
2.1 收益率的定義
2.2 收益率的分佈
2.3 時間依賴性
2.4 收益率之間的線性關係
2.5 多元高階矩
3 金融市場的運行和收益率的理論模型
3.1 金融市場運行
3.2 Mandelbrot和穩定分佈
3.3 Clark的從屬模型
3.4 收益率和交易量的二元混合分佈模型
3.5 報價驅動市場的價格和報價模型
第二部分 資產收益率的計量模型
4 波動率建模
4.1 低頻波動率
4.2 ARCH模型
4.3 GARCH模型
4.4 非對稱GARCH模型
4.5 帶跳躍的GARCH模型
4.6 GARCH過程的聚合
4.7 隨機波動率
4.8 已實現波動率
5 高階矩建模
5.1 一般問題
5.2 具有高階矩的分佈
5.3 設定檢驗與推斷
5.4 說明
5.5 條件高階矩的建模
6 相關性建模
6.1 多元GARCH模型
6.2 多元分佈建模
6.3 連接函數
7 值理論
7.1 單變數尾部估計
7.2 多變數依賴性
第三部分 非高斯計量經濟學的應用
第8章 風險管理與VaR
8.1 定義和指標
8.2 歷史模擬
8.3 半參數方法
8.4 參數方法
8.5 非線性模型
8.6 VaR模型的比較
9 投資組合配置
9.1 非正態性之下的投資組合配置
9.2 下行風險下的投資組合配置
第四部分 非高斯收益率的期權定價
10 期權定價基礎
10.1 符號
10.2 無套利的期權定價方法
10.3 鞅測度和BSM公式
11 非結構性期權定價
11.1 標準BSM模型的難點
11.2 風險中性密度的直接估計
11.3 參數方法
11.4 半參數方法
11.5 非參數方法
11.6 各種方法的比較
11.7 與真實概率的關係
12 結構性期權定價
12.1 隨機波動率模型
12.2 具有隨機波動率的期權定價
12.3 帶跳躍的模型
12.4 具有更大跳躍的模型:Lévy期權定價
第五部分 期權定價的數學附錄
13 布朗運動與隨機微積分
13.1 大數定律與中心極限定理
13.2 隨機漫步
13.3 布朗運動的構造
13.4 布朗運動的性質
13.5 隨機積分
13.6 隨機微分方程
13.7 伊藤引理
13.8 伊藤引理的多元擴展
13.9 轉移概率和偏微分方程
13.10 Kolmogorov前向和後向方程
13.11 與擴散有關的偏微分方程
13.12 Feynman-Kac公式
14 鞅和測度變換
14.1 鞅
14.2 正態分佈的概率變換
14.3 Radon-Nikodym導數
15 特徵函數和傅立葉轉換
15.1 特徵函數
15.2 傅立葉轉換和特徵函數
16 跳躍過程
16.1 計數和標值點過程
16.2 泊松過程
16.3 指數分佈
16.4 泊松跳躍之間的持續時間
16.5 補償泊松過程
第17章 Lévy過程
17.1 Lévy過程的構建
17.2 Lévy過程的性質
參考文獻
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