了得網研究生_金融計量：金融市場統計分析（原書第4版）

內容簡介

本書對金融統計方法及其在金融領域中的運用進行了詳細的講解與分析，書中每部分的內容由淺入深，易於理解。與目前的同類教材相比，本書更加側重統計與計量方法在金融市場和衍生品領域的應用性，在方法的講解與分析上也更加全面。此外，本書還以2008年金融危機為背景將統計方法運用於此次危機中一些重要的金融衍生品如CDO等的分析中。全主要涵蓋三部分內容：一部分內容為期權定價理論，該部分內容在對相關金融衍生品和數學基礎知識進行介紹的基礎上對相關期權定價模型、理論進行了詳細的講解；第二部分內容為金融時間序列統計模型，該部分對金融時間序列相關統計計量模型如ARIMA模型等進行了詳細的講解；第三部分介紹了一些統計計量方法在金融領域如投資組合選擇、風險管理中的應用。

作者簡介

作者簡介於爾根·弗蘭克（Jürgen Franke）凱撒斯勞騰工業大學數學繫教授，主要研究領域包括：運用神經網絡模型、整時間序列和非參數非線性時間序列模型作為閾值模型來研究參數、非平穩時間序列模型、混合模型（如馬爾科夫轉換模型）、風險量化、積分時間序列等。沃爾夫岡·卡爾·哈德勒（Wolfgang Karl Hrdle）柏林洪堡大學經濟商學院統計計量研究所終身教授，同時為數據研究中心主任，IRTG項目總負責人，廈門大學外籍專家教授。主要研究領域包括：修均法、離散選擇模型、金融市場和計算機輔助統計領域的統計建模，近則在研究隱含波動率建模以及金融風險的統計分析。克裡斯蒂安·馬蒂亞斯·哈夫納（Christian Matthias Hafner）比利時魯汶大學教授，統計、生物統計學和精算科學學院院長，魯汶大學運籌學與計量經濟學研究中心準會員，在Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics、Computational Statistics、Banking and Finance Review等期刊任副主編。主要研究領域包括：時間序列計量經濟學、應用非參數統計和實證金融。

目錄前言譯者序作者簡介譯者簡介部分期權定價第1章衍生品2文獻推薦6練習6第2章期權管理82.1套利關繫82.2投資組合保險152.3單期二叉樹模型20文獻推薦22練習23第3章概率論基礎253.1實值隨機變量253.2期望與方差273.3偏度和峰度273.4隨機向量，依賴性，相關性283.5條件概率和期望29文獻推薦30練習30第4章離散時間隨機過程324.1二項過程324.2三項過程354.3一般隨機遊走364.4幾何隨機遊走364.5擁有狀態依賴型增量的二項模型37文獻推薦38練習38第5章隨機積分與微分方程395.1維納過程395.2隨機積分415.3隨機微分方程435.4作為隨機過程的股價455.5伊籐引理46文獻推薦48練習48第6章Black-Scholes期權定價模型506.1Black-Scholes微分方程506.2歐式期權的Black-Scholes公式546.3模擬596.4風險管理和套期保值66文獻推薦75練習76第7章歐式期權的二叉樹模型797.1Cox-Ross-Rubinstein期權定價法807.2離散股息83文獻推薦85練習86第8章美式期權878.1美式期權的套利關繫878.2三叉樹模型92文獻推薦94練習94第9章奇異期權969.1復合期權，期權的期權979.2後定期權或“如你所願”期權989.3障礙期權989.4亞式期權1009.5回望期權1019.6棘輪期權1029.7籃子期權103文獻推薦104練習104第10章利率和利率衍生品10610.1定義和標記10610.2風險中性定價和計價單位測度10810.3利率衍生品11210.4利率建模11710.5債券定價12310.6校準利率模型124文獻推薦129練習129第二部分金融時間序列統計模型第11章導論：定義與概念13211.1一些定義13211.2對於德國和英國股票收益率的統計分析13711.3預期與有效市場13911.4計量模型：一個簡單的總結14211.5隨機遊走假設14911.6單位根檢驗150文獻推薦156練習156第12章ARIMA時間序列模型15812.1移動平均過程15812.2自回歸過程（Autoregressive Process）16012.3ARMA過程16212.4偏自相關（Partial Autocorrelation）16312.5矩估計（Estimation of Moments）16612.6Portmanteau統計量16812.7估計AR（p）模型16812.8估計MA（q）和ARMA（p,q）模型169文獻推薦172練習172第13章具有隨機波動率的時間序列17513.1ARCH和GARCH模型17613.2GARCH模型的拓展19013.3GARCH的缺陷19413.4多變量GARCH模型20013.5連續時間的GARCH模型205文獻推薦209練習209第14章長期記憶時間序列21114.1長期依賴的定義21114.2分整和長期記憶21214.3長期記憶和自相似過程21314.4長期記憶的發現21614.5長期記憶參數的估計21814.6長期記憶模型22014.7經驗證據222文獻推薦224第15章非參數計量和靈活時間序列估計量22515.1非參數回歸22515.2估計量的構建22715.3示例22815.4靈活波動率估計量22815.5基於ARCH模型的期權定價22915.6DAX看漲期權估值中的應用233文獻推薦235第三部分金融市場應用第16章在險價值與後驗測試23816.1預測與VaR模型23916.2期望損失後驗測試法24116.3後驗測試的實際操作242文獻推薦245練習245第17章連接與在險價值24817.1連接24917.2連接分類25117.3蒙特卡洛模擬25717.4連接的估計26017.5資產配置26317.6投資組合收益率的在險價值263文獻推薦272練習272第18章風險的統計27318.1風險測度27318.2數據描述27518.3估計方法27718.4後驗測試29118.5時間序列的極值理論291文獻推薦295練習296第19章神經網絡29819.1從感知器到非線29919.2反向傳播（Back Propagation）算法30419.3神經網絡在非參數回歸中的應用30519.4神經網絡在金融時間序列預測中的應用30919.5神經網絡在風險定量研究中的應用311文獻推薦314第20章期權投資組合的波動性風險31520.1數據說明31620.2VDAX動態的主成分因子分析31720.3VDAX動態的穩定性分析31920.4隱含波動率風險的測度320文獻推薦321練習322第21章違約概率的非參數估計32421.1邏輯回歸(Logistic Regression）32421.2信用評級的半參數模型32521.3神經網絡在信用評級中的應用328第22章信貸風險管理及信用衍生產品32922.1基本概念32922.2伯努利模型33022.3泊松模型33122.4工業模型33222.5單因子模型33522.6連接函數和損失分布33622.7擔保債

前言

前言全球金融危機（2007~2009）以及尾隨其後的歐債危機（2009~）給商業、經濟和政府管理都帶來了巨大的改變。外溢效應和危機的全球化造成了數的損失，並給當代社會帶來了巨大的挑戰。因此，對我們而言，修正教材並對金融統計學和計量經濟學進行更為現實的研究已成為迫在眉睫的任務。特別地，我們認為有必要著重探討一下擔保債務憑證CDO（見第22章），此金融工具在全球金融危機爆發前變得尤為流行，並因此被主流媒體視為危機的導火索之一。通過觀察近年來利率市場的重要變化，我們重構並更新了第10章。在第18章和第22章，我們用近的數據更新了數據分析。此外，所有章節的練習也匹配了更新後的習題冊（S.Borak,W.K.Hrdle and B.Lopez Cabrera (Springer Verlag,Heidelberg,ISBN:978-3-642-33929-5)）。除了這些改變，我們還修正了第3版的一些細節錯誤並補充了符號和定義部分。後，我們特別要感謝這一版的編輯Piotr Majer。所有文件可以從Springer.com網站下載。於爾根·弗蘭克（Jürgen Franke）凱撒斯勞滕工業大學沃爾夫岡·卡爾·哈德勒（Wolfgang K.Hrdle）柏林大學克裡斯蒂安·馬蒂亞斯·哈夫納（Christian M.Hafner）比利時魯汶大學2015年1月

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