金融市场风险管理分析

本书以作者弗兰克·休米·科格三世（Frank Hugh Koger III）在北大汇丰商学院所授课程为基础。写作目的在于希望帮助读者掌握金融市场风险管理领域的相关知识，学会用Excel编程来应用，提高处理此类金融问题的能力。本书前半部分着眼于期权及其在金融风险管理中的应用，后半部分侧重于讲解债券的利率风险及其解决方案，包括单因子与多因子风险度量、免疫策略和主成分分析等。每章都配有相应的Excel工作截图，展示建模结果。本书有配套的Excel工作簿，含有书中的全部模型，既可以作为教学讲解的模板，也可拓展到其他场景使用。这也是本书的一大特色。 本书适合作为高年级本科生、研究生以及MBA教材，也是金融从业人员理想的参考书。

弗兰克·H.科格三世（Frank H.Koger），北京大学汇丰商学院副教授，拥有美国路易斯安那州立大学化学工程学士学位、南卡罗来纳大学国际MBA学位及杜兰大学金融学博士学位，研究领域为公司金融与公司治理、投资学。Koger博士为特许金融分析师（CFA），曾在北京大学、美国杜兰大学、德国波鸿鲁尔大学及南方科技大学教授课程，曾获北京大学汇丰商学院及北京大学深圳研究生院杰出教学奖。在从事学术研究之前，Koger博士曾任Filreation集团技术材料部门总经理、德国Hoechst-Celanese全球市场开发经理。

第一部分绪论与基础知识回顾
第1章历史收益率与收益率的矩
1.1单期收益率
1.2多期历史收益率
1.3收益率的各阶矩
1.4两资产历史收益率的线性关系
1.5投资组合的历史收益率
第2章未来（下一期）收益率
2.1单个资产的未来（下一期）收益率
2.2未来收益率的各阶矩
2.3两资产未来收益率的线性相关性
2.4投资组合的未来（下一期）收益
2.5投资组合中资产分散化的益处
2.6特殊情形：两资产投资组合的未来收益率
第二部分欧式期权
第3章期权的回报
3.1期权的定义
3.2期权在到期日的回报与利润
3.3含有期权的投资组合在到期日的回报与利润
3.4案例：期权与简单投资组合的回报与利润
3.5更多期权投资组合的回报与利润及相关示例
第4章利率期权
4.1用看涨期权多头对冲负债
4.2用看跌期权空头为对冲负债提供资金
4.3用看跌期权多头对冲资产
4.4用看涨期权空头为对冲资产提供资金：领子期权
4.5利率上限与利率下限
第5章欧式期权的价值
5.1看跌—看涨期权平价公式
5.2看涨期权与看跌期权的内在价值
5.3布莱克—斯科尔斯—默顿模型
5.4BSM模型的比较静态分析
5.5希腊值函数的VBA代码
5.6基于VBA函数的更多比较静态分析结果
第6章前台风险管理
6.1Delta对冲
6.2Delta对冲实践
6.3非线性产品：Delta-Gamma对冲
6.4非线性产品：Delta-Gamma-Vega对冲
6.5多元泰勒级数
第7章障碍期权的复制
7.1静态复制基础
7.2案例：向上敲出看涨障碍期权的静态复制
第三部分二叉树模型
第8章单期二叉树期权定价模型
8.1二叉树模型基础
8.2利用Delta对冲得出看涨期权的价值
8.3看涨期权的复制投资组合
8.4看跌期权的复制投资组合
8.5风险中性定价
第9章多期二叉树期权定价模型
9.1二叉树模型基础回顾
9.2两期模型的建立
9.3期权定价的多期二叉树
9.4欧式期权二叉树定价模型：不使用二叉树
9.5美式期权的价值
9.6案例：股票与期权的二叉树模型
9.7二叉树期权定价模型收敛至BSM模型
9.8用二叉树模型为期货期权定价
第四部分债券：风险度量、免疫、主成分分析
第10章利率与债券
10.1年化百分比利率与有效利率
10.2时间轴与基础知识
10.3承诺现金流与预期现金流
10.4到期收益率
10.5即期利率
10.6远期利率
10.7零波动利差
第11章固定利率债券与单因子风险指标
11.1固定利率债券基础知识
11.2固定利率债券的久期和凸性
11.3价格—收益率曲线的近似
11.4美元久期、美元凸性和DV01
11.5半年付息固定利率债券与连续复利收益率
11.6投资组合的单因子风险度量指标
11.7案例：价格—收益率曲线及其近似
11.8案例：其他风险度量指标
11.9杠铃型与子弹型债券投资组合
第12章债券免疫投资组合
12.1免疫基础知识
12.2免疫与相应的现金流
12.3应用：简化假设
12.4应用：更强的简化假设
12.5小结和示例
第13章关键利率与关键利率久期
13.1关键利率与关键利率久期基础知识
13.2案例：关键利率久期与KR01
第14章主成分分析
14.1主成分分析基础知识
14.2主成分的构造
14.3案例：主成分的确定
14.4对冲利率风险：主成分分析
14.5投资组合的方差
14.6案例：用主成分分析对冲资产与负债的利率风险
第五部分波动率、Copula、市场风险度量指标、随机模拟
第15章波动率
15.1波动率度量指标
15.2波动率加权方式
15.3移动平均
15.4指数加权移动平均
15.5GARCH（1，1）模型
15.6优选似然法
15.7优选似然比检验：EWMA模型与GARCH（1，1）模型
15.8波动率模型检验：收益率标准化
15.9案例：GARCH（1，1）模型
15.10案例：EWMA模型与GARCH（1，1）模型的优选似然比
15.11三种波动率更新方法的图像
15.12案例：用瞄准方差法估计GARCH（1，1）模型参数
15.13案例：基于厚尾分布的正态性检验
15.14协方差
15.15补充：替换掉σ2t后的GARCH（1，1）模型的权重
第16章其他正态性检验与自相关性检验
16.1自相关性检验：Ljung-Box统计量
16.2正态性检验
16.3案例：正态性检验与自相关性检验
第17章混合分布与相关随机变量
17.1学生t分布
17.2混合分布
17.3用Cholesky分解构造相关随机变量
17.4多元条件分布
17.5Copula
17.6含相关性的Copula的构造方法
第18章在险价值与预期亏空
18.1在险价值基础知识
18.2预期亏空基础知识
18.3一致性风险度量与谱风险度量
18.4案例：厚尾对在险价值的影响
18.5在险价值计算的回溯测试
18.6案例：在险价值与预期亏空
18.7时间尺度的影响
18.8补充：损失分布与收益分布
第19章历史模拟法与相关建模
19.1历史模拟法基础知识
19.2案例：用历史模拟法计算在险价值与预期亏空
19.3加权历史模拟法
19.4方法的比较：在险价值与预期亏空
19.5压力在险价值与压力预期亏空
19.6在险价值的置信区间
19.7极值理论
19.8极值理论的特殊情形：幂律
19.9基于蒙特卡洛分析的随机模拟
19.10历史模拟法与蒙特卡洛分析
附录A边际、增量与成分风险度量指标
参考文献