Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance, Volume 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:North Holland

作者:Rachev, S. T. 编

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2003-3-19

价格:USD 200.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444508966

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 经济
• 数学
• 金融
• 重尾分布
• 风险管理
• 统计学
• 计量经济学
• 金融工程
• 概率论
• 数理金融
• 投资组合
• 时间序列分析

金融领域重尾分布手册（第一卷） 引言 金融市场，尽管我们常常试图用简洁的模型来理解和预测其行为，但其本质却充满了复杂性与不可预测性。资产价格的波动、风险事件的发生、以及收益率的分布，都远远超出了传统的正态分布所能描述的范围。异常事件——那些极端但并非不可能发生的情况——在金融世界中扮演着至关重要的角色，它们可能引发巨大的损失，也可能带来意想不到的机遇。因此，深入理解并有效地处理这些“重尾”现象，对于金融从业者、风险管理者、投资者以及政策制定者而言，已成为一项不可或缺的技能。 《金融领域重尾分布手册（第一卷）》正是为了满足这一日益增长的需求而诞生的。本书将系统地、深入地探讨在金融建模中扮演核心角色的重尾分布。本书并非对某些特定金融产品的详尽分析，也不是一本关于投资策略的指导手册，而是聚焦于理解和应用重尾分布这一基础而强大的数学工具。我们将从理论基础出发，逐步深入到重尾分布在金融各个领域中的具体应用，并提供实用的方法和技术，帮助读者更好地度量和管理风险，优化投资组合，并建立更具鲁棒性的金融模型。 本书的独特价值与侧重点 与许多侧重于特定金融市场或投资工具的书籍不同，《金融领域重尾分布手册（第一卷）》将目光聚焦于一个普适性的概念——重尾分布。这意味着本书的内容将适用于广泛的金融场景，无论您是从事股票、债券、衍生品、外汇、商品，还是宏观经济预测，重尾分布的理论和应用都将为您提供宝贵的洞见。 本书的核心在于其 理论的严谨性与应用的实操性 的结合。我们不满足于仅仅列举重尾分布的种类，而是会深入剖析它们的数学特性，例如其概率密度函数的渐进行为、期望值、方差、偏度、峰度和矩的性质。更重要的是，我们将详细阐述这些特性如何影响金融资产的风险，以及为什么传统统计方法在面对重尾分布时会显得捉襟见肘。 本书第一卷的内容将主要集中在 重尾分布的理论基础、统计推断以及基础建模方法 上。我们力求为读者打下坚实的基础，使他们能够独立地理解、选择和应用适合特定金融问题的重尾模型。 第一卷内容概览 第一部分：重尾分布的理论基石 何谓重尾分布？ 我们将从直观的角度出发，解释“重尾”的含义，并与正态分布等“轻尾”分布进行对比。通过图示和形象的比喻，让读者对重尾现象有一个初步的认识。 经典重尾分布的介绍： 本部分将详细介绍一系列在金融领域应用广泛的重尾分布，包括但不限于： Student-t 分布： 讨论其自由度参数对尾部厚度的影响，以及在资产收益率建模中的应用。 Cauchy 分布： 作为一种极端重尾分布，探讨其在特定情况下的适用性。 Lévy 分布族： 介绍其作为马尔可夫过程的跳跃分量，以及在金融市场中刻画突发性价格变动的重要性。 Pareto 分布： 重点阐述其在描述收入、财富以及极端金融事件大小方面的经典应用。 GARCH 模型与重尾： 探讨条件异方差模型（如 GARCH）如何产生时间序列的重尾效应，以及与之相关的分布（如 Student-t GARCH）。 重尾分布的数学性质： 深入探讨这些分布的概率密度函数、累积分布函数、分位数函数、期望、方差、偏度、峰度和矩生成函数等关键性质。理解这些性质是进行有效建模和风险度量的基础。 重尾分布的生成与变换： 介绍如何从基本分布构建更复杂的重尾分布，以及一些常用的变换方法（如截尾、混合等），以适应更复杂的金融场景。 第二部分：重尾分布的统计推断 参数估计方法： 最大似然估计 (MLE)： 详细介绍如何使用 MLE 来估计重尾分布的参数，并讨论其在计算上的挑战和解决方案。 矩估计法： 介绍如何利用样本矩来估计分布参数，并分析其优缺点。 分位数回归： 探讨分位数回归如何直接估计条件分位数，从而在模型不依赖于完整分布假设时处理重尾。 模型拟合与选择： 拟合优度检验： 介绍 Kolmogorov-Smirnov 检验、Anderson-Darling 检验等方法，用于评估数据是否服从某个重尾分布。 信息准则： 如 AIC 和 BIC，用于在多个重尾模型之间进行选择。 经验重尾指数估计： 介绍如何通过数据估计重尾指数，以量化尾部的厚度。 尾部性质的统计推断： 极值理论 (Extreme Value Theory, EVT) 简介： 尽管 EVT 本身是一个独立的领域，但它与重尾分布紧密相连。本书将介绍 EVT 的基本概念，如极值定理、Gumbel、Frechet 和 Weibull 分布，以及它们如何提供理解极端事件的框架。 超出阈值分布 (Peaks Over Threshold, POT)： 介绍如何使用 POT 方法来估计极端损失或收益的概率，以及与之相关的 Hill 估计量等。 第三部分：重尾分布在基础金融建模中的应用 资产收益率建模： 实证证据： 展示资产收益率数据中普遍存在的重尾和尖峰现象。 分布选择： 如何根据数据的特征选择合适的重尾分布来拟合收益率。 条件重尾： 进一步探讨 GARCH 模型结合重尾分布（如 t-GARCH）在刻画波动率集群和收益率重尾方面的优势。 风险度量： 风险价值 (Value at Risk, VaR)： 详细介绍如何利用重尾分布来计算 VaR，并分析传统参数 VaR 方法的局限性。 条件风险价值 (Conditional Value at Risk, CVaR) / 预期损失 (Expected Shortfall, ES)： 介绍 CVaR 作为 VaR 的替代指标，以及如何从重尾分布中进行估计。CVaR 能够更好地衡量尾部风险，特别是在分布的尾部存在极端值时。 压力测试与情景分析： 讨论如何利用重尾分布来模拟极端市场冲击，并评估其对投资组合的影响。 投资组合优化： 均值-方差模型在重尾下的局限： 分析为什么在收益率分布非正态的情况下，传统的均值-方差优化可能失效。 基于 CVaR 的投资组合优化： 介绍如何利用 CVaR 作为风险度量，来构建更稳健的投资组合。 考虑极端事件的资产配置： 讨论如何根据重尾分布的特性来调整资产配置，以应对潜在的极端风险。 谁适合阅读本书？ 《金融领域重尾分布手册（第一卷）》适合以下人群： 金融工程师与量化分析师： 需要构建和验证金融模型，进行风险管理和衍生品定价的专业人士。 风险管理者： 负责识别、度量和管理金融风险的专业人士，需要深入理解极端事件的概率和影响。 基金经理与投资组合管理者： 希望构建更具韧性和抗风险能力的投资组合的专业人士。 学术研究人员： 在金融计量经济学、金融数学、金融风险管理等领域进行研究的学生和学者。 对金融市场复杂性感兴趣的业余投资者： 想要更深入理解金融市场价格波动背后原因的投资者。 总结 金融市场的非正态性是普遍存在的，而重尾分布正是描述这种非正态性的关键工具。忽视重尾分布的存在，将导致风险被低估，模型失效，甚至灾难性的损失。《金融领域重尾分布手册（第一卷）》将为您提供一把解锁金融市场复杂性的钥匙。本书旨在通过严谨的理论阐述、清晰的数学推导以及丰富的金融应用示例，帮助读者掌握重尾分布的精髓，从而在瞬息万变的金融世界中做出更明智的决策，更有效地管理风险。我们将系统地引导您从理解重尾的现象，到掌握其数学特性，再到将其应用于实际的金融问题。本书的出版，必将成为金融领域研究与实践工作者不可或缺的参考。

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