本书通过对国内相关科研单位在金融风险量化研究这一重要发展方向的调研,总结了各个方向的研究内容,并提出通过运用非线性期望前沿理论探索和建立21世纪全新的、更加稳健的资产定价和风险度量的理论与计算方法。本书主要包括两个方面的研究:一是基于已经成熟的概率统计理论基础的金融风险量化研究与探索,通过对相应金融数据的分析、计算和比较,厘清那些概率不确定问题中特别突出、特别关键的方面及相应的数学问题,以期推动我国在此方向的研究跻身世界前列;二是围绕非线性期望所进行的系统的数学理论研究。希望未来这两个方面的研究能产生深度的交叉融合。本书还特别以非线性期望下的G-VaR为应用案例,介绍了其在风险度量方面完全基于现实的金融数据的应用成果。
样章试读
目录
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总序 i
前言 v
摘要 ix
Abstract xvii
第一章 保险精算、风险管理和量化理论及应用 1
第一节 研究问题的背景和意义 1
一、保险精算和风险控制理论 1
二、金融风险管理理论 2
三、中国金融市场的信用组合产品 6
第二节 国内外研究综述 8
一、信用风险组合 8
二、风险理论 10
三、金融风险管理研究 13
第三节 主要研究内容 19
一、信用风险组合的量化理论及在中国金融市场的应用 19
二、保险精算的理论及其应用 20
三、金融风险管理 23
第四节 未来十年发展方向 28
一、金融机构体系系统性风险管理 28
二、证券市场风险管理 28
三、数字金融风险管理 29
四、房地产金融风险管理 30
第二章 金融风险量化的数学理论——倒向随机微分方程、
随机控制理论与平均场风险度量理论 31
第一节 研究问题的背景和意义 31
一、倒向随机微分方程简介 31
二、平均场理论 33
三、随机控制理论的简介 33
第二节 国内外研究综述 34
一、倒向随机微分方程理论 34
二、平均场理论及应用 37
三、随机控制理论的最新进展 39
第三节 主要研究内容 40
一、倒向随机微分方程的理论基础及应用 40
二、平均场的理论基础及应用 42
第四节 未来十年发展方向 45
一、非线性Feynman-Kac 公式 45
第三章 资产定价与非线性期望下的极限定理、随机控制理论 47
第一节 研究问题的背景和意义 47
一、不确定环境下的资产定价理论 47
二、非线性期望下的中心极限定理与大数定律 48
三、非线性期望下的随机控制理论 49
第二节 国内外研究综述 50
一、Knight 不确定性模型下的资产定价 50
二、非线性期望下中心极限定理的误差估计 52
三、非线性期望下的大数定律 52
四、G-期望理论的最新进展 53
五、非线性数学期望下随机最优控制的研究进展 55
第三节 主要研究内容 58
一、非线性期望理论在不确定性下资产定价中的应用 58
二、非线性期望下中心极限定理与弱大数定律的收敛速度 59
三、均值不确定随机变量的中心极限定理 60
四、非线性期望下的强大数定律 60
五、G-期望框架下的相关理论及其应用 61
第四节 未来十年发展方向 62
第四章 政策建议 63
第一节 主要研究方法建议 63
第二节 范例:风险度量工具G-VaR 64
一、VaR 研究背景 64
二、G-VaR 方法介绍 66
三、G-VaR 实证应用 68
参考文献 70
关键词索引 88