Measuring Market Risk, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Kevin Dowd

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2005-5-27

价格:GBP 67.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470013038

丛书系列:

图书标签:

金融
Finance
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具体描述

Fully revised and restructured, Measuring Market Risk, Second Edition includes anew chapter on options risk management, as well as substantial new information on parametric risk, non-parametric measurements and liquidity risks, more practical information to help with specific calculations, and new examples including Q&A’s and case studies.

探索与应对：量化金融前沿动态与实践指南一部深入剖析现代金融市场风险管理核心理念、工具与前沿实践的权威著作。在当今复杂多变的全球金融格局下，对市场风险的精细化理解与稳健管理，已成为金融机构、监管机构乃至高净值投资者的核心竞争力所在。本书旨在提供一个全面、深入且极具实操性的框架，指导读者超越教科书式的基础概念，直面量化金融实践中的真实挑战与最新发展。我们不再局限于对传统风险度量模型的简单复述，而是聚焦于如何将理论转化为有效的、可盈利的风险管理策略，并在不断演进的监管和技术环境中保持领先地位。 --- 第一部分：风险认知的深化与基础模型的重构本部分将对市场风险的本质进行一次深刻的审视，探讨在当前低利率环境、高频交易（HFT）主导以及地缘政治不确定性加剧的背景下，传统风险度量工具（如VaR）所面临的局限性与演变需求。 1. 市场结构变迁下的风险因子识别：我们首先将分析驱动当前市场波动的关键因子。这不仅包括利率、汇率、股票、信用利差等经典因子，还将重点剖析新兴的“情绪因子”、“流动性溢价因子”以及“ESG相关因子”在构建多因子模型中的作用。讨论如何利用高频数据（Tick Data）来捕捉市场微观结构对风险暴露的瞬时影响，并构建能够反映市场深度和订单簿动态的风险指标。 2. 极值理论与压力测试的实战应用：传统的正态分布假设在捕捉极端尾部风险时往往失效。本章将详细介绍广义帕累托分布（GPD）、Copulas 模型在刻画多变量依赖结构中的高级应用。更重要的是，我们将转向“如何设计一个有意义的压力测试”——不仅仅是重现历史危机（如2008年或2020年3月），而是构建基于未来可能场景（如央行意外大幅紧缩、关键技术平台崩溃）的、前瞻性的压力情景。重点阐述如何将压力测试结果直接映射到资本充足率和交易限额的动态调整中。 3. 从静态到动态的风险计量：超越日值VaR：本书批判性地评估了历史模拟法（HS）和蒙特卡洛模拟（MC）在处理复杂衍生品组合时的计算效率和准确性。我们将重点介绍风险价值（VaR）的平滑技术，包括使用不同时间窗口的指数加权移动平均（EWMA）来平衡对近期波动的敏感性和长期趋势的稳定性。此外，对预期亏损（Expected Shortfall, ES）的深化探讨，尤其关注其在监管资本计算中的地位，以及如何利用条件尾部分布估计（CVaR）的优势来指导风险预算分配。 --- 第二部分：量化工具的精进与衍生品风险管理市场风险与衍生品定价和对冲策略密不可分。本部分将聚焦于如何利用先进的数值方法来管理复杂头寸，并有效应对模型风险。 4. 复杂衍生品与模型风险的量化：对于美式期权、奇异期权以及多资产期权，我们需要强大的数值方法。本书将详细对比有限差分法（Finite Difference Methods）、蒙特卡洛模拟在求解偏微分方程（PDEs）中的适用性与计算成本。一个重要的讨论点是“模型风险”——即模型假设错误所带来的潜在损失。我们将介绍如何量化和对冲模型风险，例如通过使用“模型校准套利（Model Calibration Arbitrage）”的概念来识别和利用不同模型之间的定价差异。 5. 信用风险与市场风险的交叉影响（CVA/DVA）：在当前的金融环境下，交易对手方的信用风险已与市场风险紧密耦合。本章深入探讨交易成本调整（CVA）、债务价值调整（DVA）和保证金调整（MVA）的计算方法。重点在于构建一个统一的框架，将潜在的未来交易对手风险暴露，通过适当的贴现和风险中性定价，纳入到实时的市场风险管理流程中。 6. 机器学习在波动率预测中的前沿应用：传统的GARCH族模型虽然重要，但已难以捕捉市场信息中的非线性关系。本部分将介绍如何利用长短期记忆网络（LSTM）、递归神经网络（RNN）来分析高维时间序列数据，以提高短期波动率预测的准确性。讨论如何使用集成学习（Ensemble Methods）来构建更鲁棒的预测模型，并探讨“特征工程”在将原始市场数据转化为有效输入变量的关键作用。 --- 第三部分：风险管理的实务架构与监管前沿成功的风险管理不仅是数学问题，更是流程、技术和公司治理的集成。 7. 风险计量系统的工程化与数据治理：现代风险管理依赖于快速、准确的系统。本书将探讨如何设计一个可扩展的风险计算引擎，包括并行计算和GPU加速在处理数百万笔交易时的优化策略。同时，强调数据质量的重要性——如何建立有效的数据清洗、验证和回填机制，以确保风险报告的可靠性。 8. 投资组合的风险预算与绩效归因：风险计量最终必须服务于资本配置决策。我们将介绍风险调整后绩效（RAPM）的理念，如RAROC（风险调整资本回报率）和R-Squared。核心内容是如何将总风险预算自上而下地分配给不同的交易部门或资产类别，并建立一套透明的风险贡献度（Risk Contribution）和绩效归因系统，以激励风险调整后的价值创造。 9. 新兴监管框架与合规挑战：本书将分析巴塞尔协议（特别是III后期修订）对市场风险资本计算带来的深远影响，包括标准法（SA）和内部模型法（IMA）的最新要求。重点关注基准修正（Benchmark Approach）如何影响大型银行对模型依赖的决策，以及如何准备应对监管机构对风险模型假设和校准过程的严格审查。 --- 本书目标读者：金融机构的风险管理专业人士、量化分析师（Quants）。投资组合经理和资产配置专家。监管机构的审慎官员。致力于深入学习高级量化金融和金融工程的博士或研究生。通过本书的学习，读者将获得一套坚实的理论基础、一套前沿的量化工具包，以及一套能够适应未来市场挑战的、综合性的风险管理思维框架。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书是逛书店的时候偶尔看到的，看了一个开头就深深的把我吸引了，直接站在书店看了半个小时，本来准备买下来的，不过一看后面的标签。。。。。。1100，我于是决定在书店再看一段时间再走。。。还没有看完~~找个时间再去书店偷书。。。我作为一个小trader，虽...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，最先映入我眼帘的是作者对市场风险定义的回溯和演变。这种扎实的理论基础的铺垫让我觉得作者并非空泛而谈，而是真正站在巨人的肩膀上，构建起了一套严谨的知识体系。书中关于风险因子识别的章节给我留下了深刻的印象，它强调了识别和理解驱动市场波动的关键变量的重要性，例如利率、汇率、股票指数、商品价格等等。作者详细阐述了如何通过统计学方法，如因子分析和主成分分析，来提取出具有代表性的风险因子，并解释了这些因子之间的相互作用如何影响投资组合的整体风险。此外，书中对不同类型的市场风险，如价格风险、利率风险、汇率风险和商品风险的区分和量化方法也进行了深入探讨，这让我得以更清晰地认识到不同风险源的独特属性。我尤其欣赏作者在处理复杂金融衍生品所带来的风险时所展现出的专业性，他通过具体的案例，一步步地剖析了期权、期货、掉期等工具如何放大或转移市场风险，并提供了相应的对冲策略。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我时常会联想到自己过去在金融市场中的一些经历，并发现这本书恰好能解答我当时的一些困惑。作者在讨论操作风险时，提到了不完善的内部控制、人为错误和系统故障等可能造成的损失，并且给出了相应的风险防范建议。这让我回想起在实际工作中，一些看似微小的失误，在特定条件下也可能引发严重的后果，而这本书让我明白，如何系统地识别和管理这些操作风险。同时，书中关于声誉风险的讨论也引起了我的共鸣。在当今信息传播如此迅速的时代，一次不良的市场表现或不当的操作，都可能迅速损害公司的声誉，进而影响其市场价值。作者提出的建立健全的危机沟通机制和加强信息披露的重要性，为我提供了宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏书中在讨论各种风险度量指标时，所展现出的批判性思维。作者并非简单地罗列这些指标，而是深入分析了它们各自的优缺点、适用范围以及在不同市场条件下的局限性。例如，在比较 VaR 和 ES 时，作者详细解释了 VaR 在极端事件发生时会“失效”的缺点，而 ES 能够更好地反映尾部风险，这为我在选择和使用风险度量指标时提供了重要的指导。此外，书中对风险集中度和相关性风险的讨论也让我受益匪浅。作者强调了在管理投资组合时，仅仅关注个体资产的风险是远远不够的，还需要理解资产之间的相关性如何影响整体风险，以及如何通过分散化和对冲来降低这种集中度风险。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它不仅仅提供了理论框架，更重要的是它指导了我如何将这些理论付诸实践。作者在介绍各种量化技术时，并没有止步于公式的堆砌，而是非常注重解释这些公式背后的逻辑以及它们在实际操作中的意义。例如，在讲解模型风险时，作者深入剖析了由于模型假设不当或数据质量问题而导致的潜在误差，并提出了一系列评估和管理模型风险的方法，这让我意识到，即使是最先进的量化模型也需要持续的验证和调整。书中关于情景分析和压力测试的章节尤为实用，它让我明白，在理解日常波动之余，更需要关注那些极端但并非不可能发生的市场事件。通过模拟不同极端市场情景下的投资组合表现，可以更好地评估其韧性，并制定相应的应对预案。这种前瞻性的风险管理思维，对于在当前不确定性日益增加的市场环境中生存至关重要。

评分☆☆☆☆☆

书中关于回溯测试 (Backtesting) 的章节令我印象深刻。作者清晰地阐述了回溯测试的原理和重要性，即通过将历史数据中的预测值与实际盈亏进行比较，来评估所使用的风险模型的准确性。他详细介绍了各种回溯测试的统计检验方法，例如比例偏差检验、条件覆盖率检验等，并分析了不同检验方法的优劣势。更重要的是，作者还深入探讨了回溯测试中可能出现的陷阱，例如过度拟合、数据挖掘偏差等，并提供了避免这些陷阱的建议。这让我深刻认识到，一个模型即使在历史数据上表现良好，也并不意味着它在未来就能持续奏效，必须通过严格的回溯测试来验证其稳健性。

评分☆☆☆☆☆

本书的案例研究部分是其一大亮点。作者选取了多个不同市场环境下的真实案例，例如 2008 年的金融危机、欧洲主权债务危机等，并利用书中介绍的量化工具对这些危机中的市场风险进行了深入的分析。通过这些案例，我不仅能够更直观地理解理论知识的应用，还能学习到在实际危机中，投资者和机构是如何应对市场风险的。作者在分析时，会详细拆解市场的动因、风险因子暴露以及所采取的风险管理措施，这对于提升我的实战能力非常有帮助。我特别喜欢作者在分析金融危机时，会引用当时的市场数据和新闻报道，让整个分析过程更加生动和具有说服力。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书为我构建了一个完整而深刻的市场风险管理知识体系。作者的渊博学识和清晰的逻辑，让我得以系统地学习如何识别、度量、监控和管理各种市场风险。我尤其感激作者在强调量化方法的同时，也反复提醒我们理性分析和专业判断的重要性。风险管理并非是一成不变的公式，而是需要根据市场变化和自身情况进行灵活调整的过程。这本书无疑是我在市场风险管理领域学习道路上的一份宝贵财富，它将引导我在未来的金融实践中，更加审慎、更加专业地应对市场的挑战，并做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于数据质量和预处理的讲解感到非常受益。在量化风险的过程中，数据的准确性和完整性是基石，而现实情况往往是数据充满了噪音、缺失值和异常值。作者详细介绍了如何进行数据清洗、平滑以及处理缺失值等操作，并解释了不同处理方法对最终风险度量结果可能产生的影响。这让我认识到，在进行任何量化分析之前，投入足够的时间和精力在数据准备阶段是至关重要的，否则一切后续的分析都可能建立在不牢固的基础之上。此外，书中还探讨了不同时间尺度的数据对风险评估的影响，例如日度数据、周度数据和月度数据分别适合于何种分析场景，以及如何对不同频率的数据进行有效的整合和分析。这种对细节的关注，正是这本书专业性的体现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而专业，初见便吸引了我。我一直对市场风险管理这个领域抱有浓厚的兴趣，尤其是如何量化和理解这些复杂且时常波动的风险。在阅读这本书之前，我对金融市场的风险概念有着一定的了解，但总觉得缺乏系统性的框架和深入的量化工具。我特别期待书中能够提供清晰的思路，将理论与实践相结合，帮助我建立起一套行之有效的风险评估体系。我希望能在这本书中找到关于 VaR (Value at Risk) 的详尽解释，包括其计算方法、不同模型（如历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）的优劣以及它们在不同市场环境下的适用性。同时，我对于预期损失 (Expected Shortfall, ES) 的概念也充满了好奇，希望书中能详细阐述它与 VaR 的区别、优势以及如何进行实际应用。理解这些核心概念对于任何一个希望在金融领域取得成功的人来说都至关重要，我希望这本书能成为我学习道路上的指路明灯，让我能够更自信地应对市场挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常有逻辑性，从最基础的概念讲解，逐步深入到更复杂的模型和技术。我非常喜欢作者在引入新概念时，总是会先回顾相关的背景知识，确保读者能够跟上思路。例如，在讲解蒙特卡洛模拟时，作者首先回顾了概率论和统计学的基本概念，然后才介绍如何利用蒙特卡洛方法来模拟金融资产的价格变动，并最终计算出投资组合的风险。这种循序渐进的教学方式，使得即使是初学者也能相对轻松地理解那些复杂的量化模型。此外，书中提供的多种可视化工具和图表，极大地帮助我理解了抽象的数学概念，例如风险分布图、相关性矩阵图等，这些图表让枯燥的数字变得生动形象，便于我直观地把握数据之间的关系和风险的形态。

评分☆☆☆☆☆