金融计量(金融市场统计分析原书第4版)/金融教材译丛

于尔根·弗兰克著的《金融计量(金融市场统计 分析原书第4版)》侧重统计与计量方法在金融市场和 衍生品领域的应用，并由浅入深，分析全面，易于理 解。特别地，作者以全球金融危机以及尾随其后的欧 债危机为背景，将统计方法运用于分析危机中的一些 重要金融衍生品(如担保债务凭证CDO等)，对我们具 有更加现实的指导意义。 本书涵盖广泛，适合金融、数学、统计等专业的 本科生、研究生、博士生作为课程教材，也适合金融 机构中进行相关研究和计算的从业人员作为有益的基 础读物。

于尔根-弗兰克，凯撒斯劳滕工业大学数学系教授，主要研究领域包括：运用神经网络模型、整时间序列和非参数非线性时间序列模型作为阈值模型来研究参数；非平稳时间序列模型；混合模型(如马尔科夫转换模型)；风险量化；积分时间序列等。 陈诗一， “长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，现任复旦大学经济学院副院长，复旦大学数量经济学教研室主任，复旦大学中国经济研究中心教授，博士生导师。主要讲授计量经济学、微观经济学、经济统计学、时间序列分析、当代中国经济等课程；出版《节能减排、结构调整与工业发展方式转变研究》《非参数支持向量回归和分类理论及其在金融市场预测中的应用》等专著，以及《应用多元统计分析》《金融市场统计分析》等译著。

目录 前　　言 译者序 作者简介 译者简介 第一部分 期权定价 第1章　衍生品 　文献推荐 　练习 第2章　期权管理 　2.1　套利关系 　2.2　投资组合保险 　2.3　单期二叉树模型 　文献推荐 　练习 第3章　概率论基础 　3.1　实值随机变量 　3.2　期望与方差 　3.3　偏度和峰度 　3.4　随机向量，依赖性，相关性 　3.5　条件概率和期望 　文献推荐 　练习 第4章　离散时间随机过程 　4.1　二项过程 　4.2　三项过程 　4.3　一般随机游走 　4.4　几何随机游走 　4.5　拥有状态依赖型增量的二项模型 　文献推荐 　练习 第5章　随机积分与微分方程 　5.1　维纳过程 　5.2　随机积分 　5.3　随机微分方程 　5.4　作为随机过程的股价 　5.5　伊藤引理 　文献推荐 　练习 第6章　Black-Scholes期权定价模型 　6.1　Black-Scholes微分方程 　6.2　欧式期权的Black-Scholes公式 　6.3　模拟 　6.4　风险管理和套期保值 　文献推荐 　练习 第7章　欧式期权的二叉树模型 　7.1　Cox-Ross-Rubinstein期权定价法 　7.2　离散股息 　文献推荐 　练习 第8章　美式期权 　8.1　美式期权的套利关系 　8.2　三叉树模型 　文献推荐 　练习 第9章　奇异期权 　9.1　复合期权，期权的期权 　9.2　后定期权或“如你所愿”期权 　9.3　障碍期权 　9.4　亚式期权 　9.5　回望期权 　9.6　棘轮期权 　9.7　篮子期权 　文献推荐 　练习 第10章　利率和利率衍生品 　10.1　定义和标记 　10.2　风险中性定价和计价单位测度 　10.3　利率衍生品 　10.4　利率建模 　10.5　债券定价 　10.6　校准利率模型 　文献推荐 　练习 第二部分 金融时间序列统计模型 第11章　导论：定义与概念 　11.1　一些定义 　11.2　对于德国和英国股票收益率的统计分析 　11.3　预期与有效市场 　11.4　计量模型：一个简单的总结 　11.5　随机游走假设 　11.6　单位根检验 　文献推荐 　练习 第12章　ARIMA时间序列模型 　12.1　移动平均过程 　12.2　自回归过程（Autoregressive Process） 　12.3　ARMA过程 　12.4　偏自相关（Partial Autocorrelation） 　12.5　矩估计（Estimation of Moments） 　12.6　Portmanteau统计量 　12.7　估计AR（p）模型 　12.8　估计MA（q）和ARMA（p,q）模型 　文献推荐 　练习 第13章　具有随机波动率的时间序列 　13.1　ARCH和GARCH模型 　13.2　GARCH模型的拓展 　13.3　GARCH的缺陷 　13.4　多变量GARCH模型 　13.5　连续时间的GARCH模型 　文献推荐 　练习 第14章　长期记忆时间序列 　14.1　长期依赖的定义 　14.2　分整和长期记忆 　14.3　长期记忆和自相似过程 　14.4　长期记忆的发现 　14.5　长期记忆参数的估计 　14.6　长期记忆模型 　14.7　经验证据 　文献推荐 第15章　非参数计量和灵活时间序列估计量 　15.1　非参数回归 　15.2　估计量的构建 　15.3　示例 　15.4　灵活波动率估计量 　15.5　基于ARCH模型的期权定价 　15.6　DAX看涨期权估值中的应用 　文献推荐 第三部分 金融市场应用 第16章　在险价值与后验测试 　16.1　预测与VaR模型 　16.2　期望损失后验测试法 　16.3　后验测试的实际操作 　文献推荐 　练习 第17章　连接与在险价值 　17.1　连接 　17.2　连接分类 　17.3　蒙特卡洛模拟 　17.4　连接的估计 　17.5　资产配置 　17.6　投资组合收益率的在险价值 　文献推荐 　练习 第18章　极端风险的统计 　18.1　风险测度 　18.2　数据描述 　18.3　估计方法 　18.4　后验测试 　18.5　时间序列的极值理论 　文献推荐 　练习 第19章　神经网络 　19.1　从感知器到非线性神经元 　19.2　反向传播（Back Propagation）算法 　19.3　神经网络在非参数回归中的应用 　19.4　神经网络在金融时间序列预测中的应用 　19.5　神经网络在风险定量研究中的应用 　文献推荐 第20章　期权投资组合的波动性风险 　20.1　数据说明 　20.2　VDAX动态的主成分因子分析 　20.3　VDAX动态的稳定性分析 　20.4　隐含波动率风险的测度 　文献推荐 　练习 第21章　违约概率的非参数估计 　21.1　逻辑回归(Logistic Regression） 　21.2　信用评级的半参数模型 　21.3　神经网络在信用评级中的应用 第22章　信贷风险管理及信用衍生产品 　22.1　基本概念 　22.2　伯努利模型 　22.3　泊松模型 　22.4　工业模型 　22.5　单因子模型 　22.6　连接函数和损失分布 　22.7　担保债务凭证 　练习 附录A　技术附录 　A.1　积分理论 　A.2　投资组合策略 符号和注释 参考文献 索引