本书详尽地描述了基于VaR的金融风险管理。全书共有23章，由5部分组成，分别为机缘、基石、系统、应用和结论。“机缘”解释了为什么选择这样一个时机和为什么需要引入基于VaR的金融风险，“基石”介绍了VaR风险管理的基础理论与基本方法，“系统”介绍了这一风险管理方法的体系，而“应用”列举了当前使用这一系统的状况和问题，最后，给出了“结论”。本书汇总了作者多年来从事“金融风险管理”课程教学的内容和当前的一些研究工作成果。每一章均给出了思考与练习题，并提供了两个综合性大作业。
本书配备多媒体教学课件和教学科研支持网站，可作为普通院校经济管理专业和财经类院校本科生、研究生“金融风险管理”课程的教材，也可以作为业内培训教材或参考书。
样章试读
目录
- 序
前言
第一部分机缘（Motivation）
第1章
Chapter1
导论Introduction
1.1 什么是金融风险
1.2 对金融风险的历史回顾
1.3 是恢复银本位制还是依赖数学模型
1.4 金融系统
1.5 功能透视原理
1.6 金融风险管理
1.7 金融市场中的比率（金融变量）
1.8 路透社、巴塞尔委员会和险阵
1.9 小结
思考与练习题
第2章
Chapter2
从金融灾难事件中得到的教训Lessonsfrom Financial Disasters
2.1 从20世纪80～90年代的亏损中得到的教训
2.1.1 衍生品市场造成的损失举例
2.1.2 透视金融损失
2.2 风险管理的案例研究
2.2.1 巴林银行的倒台
2.2.2 铁本事件
2.2.3 橙县的教训
2.2.4 Metallgesel lschaft
2.2.5 中航油在期货交易中破产的案例
2.2.6 从案例研究中得到的教训
2.3 私人部门的反馈
2.3.1 G-30报告
2.3.2 衍生品策略委员会
2.3.3 J.P.Morgan的险阵技术
2.3.4 全球风险职业人协会
2.4 监管者的观点
2.4.1 美国审计总署
2.4.2 美国财务会计准则委员会
2.4.3 美国证券交易委员会
2.5 小结
思考与练习题
第3章
Chapter3
巴塞尔委员会的监管条例BaselCommittee'sAccordon Capital Standard
3.1 为什么要进行监管
3.2 1988年的巴塞尔协定
3.2.1 Cooke比率
3.2.2 活动限制
3.2.3 对巴塞尔1988年协定的批评
3.3 1996年关于市场风险的修正案
3.3.1 标准的方法
3.3.2 内部模型的方法
3.3.3 事先承诺模型
3.3.4 方法之间的比较
3.3.5 举例
3.4 1999年关于信用风险的修正案
3.4.1 修正案
3.4.2 总的评价
3.5 非银行金融机构的监管
3.5.1 证券公司
3.5.2 保险公司
3.5.3 养老基金
3.6 小结
思考与练习题
附录 一违规报告，资本金要求
A.1.1 充足资本金指导书
A.1.2 巴塞尔委员会提案
附录二 国际清算银行（BIS）的规制要求
A.2.1 市场风险的度量（即确定风险因子）
A.2.2 应付市场风险的资本金储备
A.2.3 度量市场风险的方法
A.2.4 资本充足率的计算
A.2.5 使用后测检验的监管构架
第4章
Chapter4
公允值会计与VaR风险管理机制
Fair Value Accountingand VaR Risk Management Mechanism
4.1 引言
4.2 公允值会计方法
4.3 公允值会计的举例
4.3.1 例1：对基准利率的套期保值
4.3.2 例2：对基于外汇的资产与负债进行套期保值
4.3.3 例3：用于固定利率（基于外汇贷款）的现金流对冲
4.3.4 例4：包括子公司的财务报表中的套期保值会计
4.4 基于VaR的现代金融风险管理构架
4.4.1 定价
4.4.2 估计风险
4.5 风险估计的替代方法
4.5.1 估计头寸价值变化
4.5.2 估计市场运动
思考与练习题
附录 AbbottLa boratories
第二部分 基石（Building Block）
第5章
Chapter5
金融市场回报的统计量
Statisticsof Financial Market Returns
5.1 证券价格变化与回报的定义
5.1.1 1天（单周期）时段
5.1.2 多日（多周期）时段
5.1.3 比例和连续复利下的加总回报
5.2 金融价格与回报的建模
5.2.1 单一价格资产的随机游走模型
5.2.2 固定收入金融工具的随机游走模型
5.2.3 随机游走模型的时间相关特性
5.3 观察随机游走模型
5.3.1 回报分布随时间变化吗
5.3.2 从统计意义上讲回报在时间上并不相互独立
5.3.3 到多元变量的扩展
5.4 本章的发现
5.5 对回报分布的历史观察
5.5.1 建模方法
5.5.2 正态分布的特性
5.5.3 对数正态分布
5.6 险阵的金融回报模型：一个修改过的随机游走
5.7 小结
思考与练习题
第6章
Chapter6
“险阵”的波动率与相关性预测
Estimatingthe Volatilitiesand Correla tionsin Risk Metrics Models
6.1 从隐含数据和从历史数据预测波动率
6.2 险阵的预测方法
6.2.1 波动率的估计与预测
6.2.2 协方差与相关性的预测和估计
6.2.3 对多日的预测
6.2.4 其他预测技术的发展
6.3 关于险阵预测模型中的参数
6.3.1 样本大小和估计的关系
6.3.2 选择衰减因子
6.4 小结
思考与练习题
第7章
Chapter7
现金流映像
Cash Flow Mapping
7.1 风险暴露与风险值（VaR）
7.2 用险阵数据组计算风险值的方法
7.3 辨识风险暴露和现金流
7.3.1 固定收入工具
7.3.2 外汇
7.3.3 股权
7.3.4 商品期货
7.4 将现金流映像到险阵顶点
7.4.1 险阵顶点
7.4.2 计算险阵现金流
7.5 小结
思考与练习题
第8章
Chapter8
线性头寸的风险度量
Measuringthe Riskfor Linear Positions
8.1 将头寸价值的变化归咎到标的资产的回报
8.2 线性头寸的风险值计算
8.2.1 固定收入工具
8.2.2 股权头寸
8.3 线性头寸的计算实例
8.3.1 政府债券单一现金流的映像
8.3.2 政府债券多个现金流的映像
8.3.3 远期利率协定的现金流映像和风险值
8.3.4 结构化债券
8.3.5 利率互换
8.3.6 外汇远期
8.3.7 股权
8.3.8 商品期货合约
8.3.9 巴林：一个风险管理的实例
8.4 简化协方差矩阵
8.4.1 为什么要简化
8.4.2 VaR度量为零吗
8.4.3 对角线模型
8.4.4 多因素模型
8.4.5 各种方法之间的比较
8.5 小结
思考与练习题
附录 主成分分析法
第9章
Chapter9
后测检验
Back testing
9.1 后测检验的设立
9.1.1 一个例子
9.1.2 谁的回报
9.2 用异常回报个数建立后测检验模型
9.2.1 基于失效率的模型验证
9.2.2 巴塞尔规则
9.2.3 条件覆盖率模型
9.3 证实模型：其他的方法
9.3.1 分布预测模型
9.3.2 参数方法
9.3.3 各种方法间的比较
9.4 险阵中的后测检验
9.4.1 样本投资组合
9.4.2 模型的证实
9.5 小结
思考与练习题
第10章
Chapter10
非线性头寸的风险值度量
VaR Measurefor Non-linear Positions
10.1 非线性头寸的风险度量
10.1.1 ItoLemma
10.1.2 Black-Scholes期权定价公式
10.1.3 风险中性定价
10.1.4 鞅和测度
10.1.5 期权头寸的希腊字母
10.2 非线性头寸风险值的险阵求解方法
10.2.1 解析方法
10.2.2 结构化蒙特卡洛模拟
10.3 将ΔVp，t矩匹配到Johnson分布族
10.3.1 非线性头寸（期权）
10.3.2 含有期权投资组合的Delta-Gamma方法
10.4 非线性头寸的计算实例
10.5 里森的跨式期权（非线性头寸）
10.6 评价Delta-Gamma方法的准确性
10.7 小结
思考与练习题
附录 EVIEWS3.1编程，里森的跨式期权
第三部分 系统（System）
第11章
Chapter11
结构化蒙特卡洛模拟
Structured Montcarlo Simulation
11.1 方案的产生
11.1.1 模拟路径和模拟T日后的分布
11.1.2 随机变量的生成
11.2 投资组合定价
11.2.1 完全定价
11.2.2 线性近似
11.2.3 高阶近似
11.3 汇总
11.3.1 计算VaR
11.3.2 一些说明
11.3.3 比较完全定价与加速方法：一种蒙特卡洛实验
11.4 产生相关正态随机变量的程序
11.4.1 相关的多元正态随机变量
11.4.2 产生相关正态随机变量的三种算法
11.4.3 运用Cholesky分解
11.4.4 独立因数的个数
11.5 其他的模拟方法
11.5.1 确定性模拟
11.5.2 析构的方法
11.5.3 场景模拟
11.6 模型的选取
11.7 小结
思考与练习题
附录 本章实例的EVIEWS3.1编程（假定欧式期权）
第12章
Chapter12
压力试验
StressTest
12.1 为什么要进行压力试验
12.2 实施场景分析
12.3 产生一维的场景方案
12.3.1 规范（固定要求）的场景
12.3.2 标准组合风险分析（SPAN）系统
12.4 多维的场景分析
12.4.1 单维方法与多维方法
12.4.2 前瞻性的场景
12.4.3 因素尝试法
12.4.4 条件场景法
12.4.5 历史场景法
12.4.6 系统场景法
12.5 对模型的参数压力试验
12.6 管理压力试验
12.6.1 场景分析和风险模型
12.6.2 管理上的响应
12.7 小结
思考与练习题
附录极值理论
第13章
Chapter13
信用风险
CreditRisk
13.1 信用风险的特征
13.1.1 风险来自何方
13.1.2 信用风险作为期权空头
13.1.3 时间和组合相关性的影响
13.2 违约风险
13.2.1 违约概率
13.2.2 挽回率
13.2.3 违约风险的估计
13.3 信用风险暴露
13.3.1 债券与衍生品
13.3.2 期望的和最糟的暴露
13.4 净值化协定
13.5 度量和管理信用风险
13.5.1 期望的和非期望的信用损失
13.5.2 信用风险定价
13.5.3 组合的信用风险
13.5.4 管理信用风险
13.5.5 时段和置信水平
13.6 巴塞尔委员会对衍生品的风险要求
13.7 信用投资组合的风险模型
13.8 小结
思考与练习题
第14章
Chapter14
流动性风险
LiquidityRisk
14.1 定义流动性风险
14.1.1 资产变现风险
14.1.2 融资变现风险
14.2 应对资产变现风险
14.2.1 叫买叫卖价差的成本
14.2.2 交易策略
14.2.3 实际中的问题
14.3 测量融资变现风险
14.4 从长期资产管理公司得到的教训
14.4.1 LTCM的杠杆度
14.4.2 LTCM的“防弹衣”
14.4.3 LTCM的垮台
14.4.4 LTCM的流动性
14.5 小结
思考与练习题
第15章
Chapter15
市场变量分布的非正态性和分位点方法
Non-Normalityofthe Market Variablesand Quantile
Methods
15.1 关于条件正态的检验
15.1.1 数值方法
15.1.2 分位点的图形方法
15.2 松弛条件正态的假定
15.2.1 回顾条件正态假定蕴含着什么
15.2.2 产生日VaR预测的三种模型
15.3 将模型运用于新兴市场的货币和股票指数
15.3.1 模型估计和评价
15.3.2 VaR分析
15.4 关于非正态市场变量的分位点映射模型
15.5 包含有偏度的混合正态模型
15.6 小结
关键词
思考与练习题
第四部分应用（Application）
第16章
Chapter16
利用VaR控制和度量风险
UsingVaRto Measureand Control Risk
16.1 谁来使用VaR
16.1.1 进行全局金融风险管理的趋势
16.1.2 自主交易柜台
16.1.3 非金融企业
16.2 VaR作为一个信息披露工具
16.2.1 为什么要有风险管理状况的信息披露
16.2.2 信息披露的趋势
16.2.3 信息披露举例
16.2.4 校准风险管理模型
16.3 VaR作为一种风险控制工具
16.3.1 调整企业范围的VaR
16.3.2 调整单位一级的VaR
16.3.3 评估交易员的表现
16.4 小结
思考与练习题
第17章
Chapter17
利用VaR进行主动式的风险管理
Using VaRfor Active Risk Management
17.1 风险资本
17.1.1 VaR作为风险资本
17.1.2 选择置信水平
17.2 经风险调整的业绩度量
17.3 基于净利润的RAPM方法
17.4 基于VaR的RAPM方法
17.5 企业范围的业绩度量
17.6 VaR作为一种战略手段
17.6.1 股东价值分析
17.6.2 选择贴现率
17.6.3 执行股东价值分析
17.7 小结
思考与练习题
附录 有关经济资本的详细说明
第18章
Chapter18
操作风险管理
Opera tional Risk Management
18.1 操作风险的重要性
18.2 定义操作风险
18.3 应对操作风险的方法
18.4 度量操作风险
18.4.1 自上而下和自下而上方法的比较
18.4.2 损失分布
18.4.3 来自数据的挑战
18.5 管理操作风险
18.5.1 期望的和非期望的损失
18.5.2 控制操作风险
18.5.3 为操作风险融资
18.6 小结
思考与练习题
附录 构造损失分布
第19章
Chapter19
集成式风险管理
Integrated Risk Management
19.1 令人眼花缭乱的不同风险
19.2 风险事件
19.2.1 法律风险
19.2.2 信誉风险
19.2.3 灾难风险
19.2.4 规制风险和政治风险
19.3 集成式的风险管理
19.3.1 度量企业范围的风险
19.3.2 控制企业范围的风险
19.3.3 企业范围的风险管理：最后的战线
19.4 为什么要进行风险管理
19.4.1 为什么要自找麻烦
19.4.2 为什么要对冲
19.5 小结
思考与练习题
第20章
Chapter20
VaR在投资管理中的应用
VaRin Investment Management
20.1 VaR是否适用于投资管理
20.2 什么是投资管理中的风险
20.2.1 绝对的和相对的风险
20.2.2 策略组合与主动的风险管理
20.2.3 基金风险
20.2.4 主办人风险
20.3 利用VaR监督和控制风险
20.3.1 用VaR来检验顺从性
20.3.2 用VaR来设计投资指导书
20.3.3 用VaR来监督风险
20.3.4 全局管理人的角色
20.3.5 货币经理的角色
20.4 利用VaR来管理风险
20.4.1 战略性的资产配置
20.4.2 用VaR来指导投资决策
20.4.3 用VaR来获得经风险调整的回报
20.4.4 风险预算
20.5 风险标准
20.6 小结
思考与练习题
第21章
Chapter21
险阵数据组的相关统计问题
Risk Metrics Data Setandrelated Statistical Issues
21.1 构造险阵比率与价格
21.1.1 外汇
21.1.2 利率
21.1.3 股权
21.1.4 商品
21.2 填补遗失数据
21.2.1 遗失数据的特性
21.2.2 极大似然估计（ML）
21.2.3 对遗失数据估计样本均值和协方差矩阵
21.2.4 一个实例说明
21.2.5 基于实际的考虑
21.3 相关性（协方差）矩阵和VaR的特性
21.3.1 协方差和相关性的计算
21.3.2 用于计算VaR的线性代数有用结论
21.3.3 怎样确定一个协方差矩阵是否正定
21.4 重新建立险阵波动率和相关性的基准
21.5 非同步数据采集
21.5.1 在数据不同步时估计相关性
21.5.2 辨识问题：相关性和非同步回报
21.5.3 调整相关性的一个算法
21.5.4 检验结果
21.5.5 在多元构架下采用算法
思考与练习题
第五部分 结论（Conclusion）
第22章
Chapter22
金融风险管理：纲领与缺憾
Risk Management： Guidelinesand Pitfalls
22.1 金融风险管理里程碑式的文件
22.1.1 G-30的“最佳执业”建议
22.1.2 英格兰银行对巴林事件的报告
22.1.3 对手方风险管理策略委员会关于长期资产管理公司的报告
22.2 VaR的限制
22.2.1 异常值过度的风险
22.2.2 头寸改变的风险
22.2.3 事件风险和稳定性风险
22.2.4 过渡期的风险
22.2.5 缺乏数据的风险
22.2.6 模型风险
22.3 VaR的副作用
22.3.1 “滥竽充数”综合征
22.3.2 交易员玩弄系统于股掌之中
22.3.3 动态对冲
22.4 从LTCM得到的教训
22.4.1 LTCM的风险控制
22.4.2 组合优化
22.4.3 LTCM的空头期权头寸
22.5 小结
思考与练习题
第23章
Chapter23
结论
Conclusion
23.1 风险管理的演变
23.2 风险经理的角色
23.2.1 控制交易
23.2.2 组织方针
23.2.3 风险经理
23.3 对VaR的再思考
23.4 中国的VaR风险管理
23.4.1 沿海发达地区采用VaR的风险管理技术
23.4.2 积极稳妥地推进金融体制改革
23.4.3 对驻外机构进行基于VaR的风险管理
23.4.4 在金融风险管理的教学和研究中贯彻国际化
23.5 小结
思考与练习题
参考文献
京公网安备 11010102004214号