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内容简介

自从金融市场产生以来，金融风险就如影随形地伴随而生了，金融风险管理也就成为金融管理中的核心内容。本书从金融风险管理的模型和技术角度，对金融风险管理进行了深入分析。全书共分为四个部分：第一部分介绍了一些金融风险管理的基础理论和知识；第二部分讨论了单变量风险模型；第三部分则阐述了多变量风险模型；第四部分介绍了风险管理方面的一些深入话题。 
本书具有以下几个方面的特色：一是，内容自成体系，紧扣金融风险管理技术和模型的主线；二是行文和表达深入浅出，对金融风险管理的技术和模型讲解得非常透彻，对于想深入学习的读者来说，可以获得足够的相关知识，而对于只想简单了解的读者来说，略过那些较深的技术性内容，也可以几乎毫无障碍地学到需要的知识；三是，很好地将理论和实践结合起来，在每一章的结尾都有基于Excel的实证练习，让读者可以在练习的过程中更好地掌握相应的理论和模型知识。 
本书适用的读者范围比较广，不仅适用于金融、经济、管理等专业高年级本科生、硕士生甚至博士生教学和参考，也适用于MBA学生的相关课程，而对于金融业及相关行业的实务工作者，本书也不失为一本有较高价值的参考书。

作者简介

彼得•F•克里斯托弗森（Peter F. Christoffersen），宾夕法尼亚大学经济学博士，目前是多伦多大学金融学教授。

章节目录

第一部分 背景 
第1章 风险管理和金融收益 
1 本章概要 
2 学习目标 
3 风险管理及其企业 
4 简单的风险分类法 
5 资产收益的定义 
6 资产收益的典型事例 
7 资产收益的一般模型 
8 从资产价格到资产组合收益 
9 VaR的风险度量介绍 
10 本书概览 

第2章 历史模拟、风险值和期望损失 
1 本章概要 
2 历史模拟 
3 权重化的历史模拟 
4 从2008—2009年危机中所得的实证 
5 打破HSVaR的真实概率 
6 带有极端覆盖率的VaR 
7 期望损失 
8 总结 

第3章 金融时间序列分析基础 
1 本章概要 
2 概率分布和统计量 
3 线性模型 
4 一元时间序列模型 
5 多元时间序列模型 
6 总结 

第二部分 一元风险模型 
第4章 日数据的波动性建模 
1 本章概要 
2 简单的方差预测 
3 GARCH方差模型 
4 极大似然估计 
5 GARCH模型的扩展 
6方差模型估计 
7总结 

第5章 基于日内数据的波动性模型 
1 本章概要 
2 已实现方差：四个基本案例 
3 预测已实现方差 
4 已实现方差的构建 
5 数据问题 
6 基于极差的波动性模型 
7 再次评估GARCH方差预测估计 
8 总结 

第6章 非正态分布 
1 本章概要 
2 学习目标 
3 使用QQ图可视化非正态分布 
4 滤波历史模拟方法 
5 对于Var的CornishFisher近似 
6 标准t分布 
7 非对称t分布 
8 极值理论 
9 总结 

第三部分 多元风险模型 
第7章 协方差和相关关系模型 
1 本章概要 
2 资产组合方差和协方差 
3 动态条件相关性（DCC） 
4 从日内数据估计日协方差 
5 总结 

第8章 风险期限结构的模拟 
1 本章概要 
2 一元模型中的风险期限结构 
3 常数相关性的风险期限结构 
4 动态相关性的风险期限结构 
5 总结 

第9章 集成风险管理的分布和copulas模型 
1 本章概要 
2 阈值相关性 
3 多元分布 
4 Copula模型方法 
5 使用copula模型的风险管理 
6 总结 

第四部分 风险管理的进一步讨论 
第10章 期权定价 
1 本章概要 
2 基本定义 
3 使用二叉树为期权定价 
4 在正态分布下的期权定价 
5 考虑偏度和峰度 
6 考虑动态波动性 
7 隐含波动性方程（IVF）模型 
8 总结 

第11章 期权风险管理 
1 本章概要 
2 期权的delta 
3 应用delta的资产组合风险 
4 期权gamma 
5 使用gamma的资产组合风险 
6 使用完全估值法的资产组合风险 
7 一个简单的例子 
8 Delta和gamma方法的缺点 
9 总结 

第12章 信用风险管理 
1 本章概要 
2 公司违约历史概述 
3 公司违约建模 
4 资产组合的信用风险 
5 信用风险的其他方面 
6 总结 

第13章 事后检验和压力测试 
1 本章概要 
2 后验VaR 
3 增加信息集 
4 预期损失的后验测试 
5 全部分布的后验测试 
6 压力测试 
7 总结 

译后记