An Introduction to Derivatives and Risk Management, International Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South Western College

作者:CHANCE/BROOKS

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2009-11-12

价格:GBP 57.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780324601138

丛书系列:

图书标签:

• Derivatives
• Risk Management
• Finance
• International Finance
• Investment
• Financial Markets
• Options
• Futures
• Hedging
• Quantitative Finance

资产定价与金融工程前沿：结构化产品与复杂衍生品市场深度解析 本书旨在为金融专业人士、高级学生以及量化研究人员提供一个深入、全面的视角，探索当代金融市场中最为复杂和前沿的领域：结构化金融产品、信用衍生品以及量化风险管理的前沿技术。 本书聚焦于金融工程在实际应用中的最新发展，侧重于模型选择、校准、定价挑战与监管环境的演变。 第一部分：现代资产定价理论的深化与扩展 本部分将超越标准Black-Scholes框架的局限性，引入更为贴合实际市场动态的随机模型和定价方法。 第一章：局部波动率与随机波动率模型的高级应用 我们将详细探讨如何利用市场观测到的波动率微笑和波动率期限结构，构建和校准局部波动率（Local Volatility, LV）模型，例如Dupire方程的实际推导与数值实现。随后，我们将深入分析随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型，重点介绍Heston模型的具体参数估计方法（如基于矩匹配和矩量重构），以及SABR（Stochastic Alpha, Beta, Rho）模型在期权定价，特别是在利率和外汇市场中的应用。讨论如何将LV和SV模型结合，形成混合模型（如Stochastic Local Volatility, SLV），以更精确地描述复杂的波动率动态。 第二章：利率衍生品的高级框架 本章将彻底检视短率模型的演变。从传统的Hull-White和CIR模型出发，重点分析其在零息债券定价和远期利率构建中的局限性。随后，深入研究基于市场可观测远期利率的无套利模型，如Libor Market Model (LMM) 及其在利率互换（Swaps）、期权（Swaptions）以及截断式期权（Caplets/Floorlets）定价中的应用。我们将详细阐述LMM下的“Quanto”调整，以及如何利用市场数据校准LMM中的挥发性结构。此外，还将探讨短期利率模型在处理负利率环境时的模型调整和实际操作问题。 第三章：跳跃扩散与非高斯过程 现实金融数据中普遍存在的尖峰和厚尾现象，要求我们采用包含跳跃成分的定价模型。本章将分析Merton跳跃扩散模型、Variance Gamma (VG) 模型以及CGMY模型的结构与应用。重点讨论如何使用最优测度（Esscher变换等）在风险中性世界下进行恰当的概率测度转换，并对比不同模型在描述极端市场事件时的表现优劣。 第二部分：信用风险与结构化金融的复杂性 本部分将聚焦于信用风险的计量、对冲，以及复杂金融工具的结构设计与风险剖析。 第四章：信用风险建模与CVA/DVA的精确计量 本章将从结构化信用产品入手，剖析信用违约互换（CDS）的基础定价框架，包括零息和分期支付CDS的构建。随后，深入探讨信用风险的聚合模型，如Jarrow-Turnbull模型和McNeil-Spree-Reactions (MSR) 模型。计量部分将聚焦于交易对手信用风险（CVA, Debit Valuation Adjustment）的精确计算。我们将详细介绍如何利用蒙特卡洛模拟，结合先进的路径拟合技术，计算未来的风险暴露（Expected Positive Exposure, EPE），以及如何利用保证金协议（CSA）对CVA进行对冲和调整。同时，也将涵盖DVA（Debit Valuation Adjustment）与FVA（Funding Valuation Adjustment）在现代资本市场中的作用。 第五章：担保债务凭证（CDO）与分层结构分析 深入研究担保债务凭证（Collateralized Debt Obligations, CDO）的结构设计，特别是指数CDO和基于贷款的CDO。本章的核心是理解“Copula”函数在模拟底层资产违约相关性中的作用。我们将详细介绍Gaussian Copula、t-Copula以及Archimedean Copula，并讨论如何利用市场上的CDS价差和违约率数据，反演（Implied）出最能反映市场预期的相关性参数。此外，还将分析次级头寸的尾部风险（Tail Risk）暴露及其对机构资本充足率的影响。 第六章：抵押贷款支持证券（MBS）与住房市场风险 本章专门探讨抵押贷款支持证券（MBS）的定价挑战，尤其关注预付（Prepayment）行为的建模。我们将介绍激励兼容的预付模型，如Partial-Lookback模型，并讨论如何整合宏观经济变量（如失业率、房价指数）来动态调整预付速度。对于更复杂的资产支持证券（ABS），如住房抵押贷款衍生品（MBS derivatives），我们将分析其复杂的分层结构、清偿顺序以及在压力情景下的表现。 第三部分：量化风险管理与监管前沿 本部分关注在日益严格的监管框架下，金融机构如何有效地进行风险度量、压力测试和资本配置。 第七章：风险度量方法的升级与选择 本书将超越传统的VaR（Value at Risk）局限性，重点介绍更稳健的风险度量指标。详细阐述条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall, ES）的计算方法，包括基于历史模拟、参数模型和蒙特卡洛方法的ES估计。重点讨论ES在非正态分布和多资产组合中的应用，以及如何利用极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）来更准确地估计极小概率事件的损失。 第八章：压力测试与逆向压力测试 在巴塞尔协议III和Dodd-Frank法案的背景下，压力测试成为核心监管要求。本章将指导读者构建和实施严谨的压力测试框架。我们将探讨如何设计具有经济一致性的宏观情景（如“滞胀”或“流动性紧缩”），并将其映射到底层资产价格、信用违约率和波动率上。重点介绍“逆向压力测试”（Reverse Stress Testing），即从机构破产点出发，反推需要发生的最坏市场情景，从而识别机构的关键脆弱环节。 第九章：计算金融的性能优化与并行处理 鉴于复杂衍生品和大规模模拟所需的计算量，本章将探讨高性能计算在金融工程中的应用。内容涵盖如何利用GPU加速蒙特卡洛模拟、如何使用有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）高效求解高维偏微分方程（PDEs），以及如何利用内存优化技术和分布式计算框架来处理数百万条交易记录和庞大的历史数据。 总结： 本书为读者提供了一套完整的、面向实践的知识体系，涵盖了从理论模型推导到实际应用校准、从基础定价到复杂风险衡量的全过程，是理解和驾驭当代金融市场复杂性的必备参考。

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