本書研究考慮以隨機(jī)波動(dòng)SV模型和極值EVT理論的組合應(yīng)用為主線，通過引入不同波動(dòng)條件分布、波動(dòng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換等影響因素，試圖組合并構(gòu)建新的較為準(zhǔn)確的金融極值風(fēng)險(xiǎn)度量模型。

本書關(guān)于金融波動(dòng)和極值風(fēng)險(xiǎn)的研究貫穿了SⅤ模型、EVT理論的聯(lián)合應(yīng)用，追求對(duì)樣本變量的隨機(jī)特性和變化特征刻畫，符合VaR計(jì)量的條件和實(shí)踐要求；同時(shí)也規(guī)范并拓展了隨機(jī)波動(dòng)、極值理論、VaR模型、Copula函數(shù)等在金融風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)量實(shí)踐中的應(yīng)用，為市場(chǎng)參與者，尤其是監(jiān)管機(jī)構(gòu)、量化投資公司等市場(chǎng)主體提供了防范和抵御極端金融風(fēng)險(xiǎn)的可用方法及參考。

姬新龍，1982年生，河南南陽(yáng)人，管理學(xué)博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，中國(guó)金融工程學(xué)會(huì)理事，甘肅省金融學(xué)會(huì)理事。主要研究領(lǐng)域?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)投資、資本運(yùn)作、金融風(fēng)險(xiǎn)管理等。近年來主持、參與完成國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金、國(guó)家自然科學(xué)基金、甘肅社科規(guī)劃重大招標(biāo)項(xiàng)目、甘肅社科規(guī)劃一般項(xiàng)目、甘肅省科技廳軟科學(xué)專項(xiàng)、甘肅省教育廳高校項(xiàng)目等縱向項(xiàng)目10余項(xiàng)，主持、參與完成政府、企業(yè)委托的各類橫向規(guī)劃項(xiàng)目20余項(xiàng)，先后在《中國(guó)管理科學(xué)》《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)〉《華東經(jīng)濟(jì)管理》等期刊發(fā)表論文20余篇榮獲甘肅省社科優(yōu)秀成果三等獎(jiǎng)、蘭州市社科優(yōu)秀成果一等獎(jiǎng)等多項(xiàng)科研獎(jiǎng)勵(lì)。

第1章 緒論

1.1 研究背景及意義

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意義

1.2 主要內(nèi)容及研究方法

1.2.1 研究目的及內(nèi)容框架

1.2.2 研究方法及技術(shù)路線

1.3 研究特色及創(chuàng)新

第2章 金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型及其研究現(xiàn)狀

2.1 早期風(fēng)險(xiǎn)度量及VaR方法出現(xiàn)

2.2 VaR測(cè)度的模型演變

2.2.1 VaR早期的經(jīng)典測(cè)度方法研究

2.2.2 ARCH、GARCH族和SV族模型方法應(yīng)用研究

2.2.3 極值理論與其他波動(dòng)模型的組合應(yīng)用研究

2.3 文獻(xiàn)評(píng)述與研究問題的提出

第3章 現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)理論與常見金融風(fēng)險(xiǎn)的度量

3.1 現(xiàn)代金融理論中的風(fēng)險(xiǎn)度量

3.1.1 金融投資組合理論與風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

3.1.2 資本資產(chǎn)定價(jià)模型與風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

3.1.3 套利定價(jià)理論與風(fēng)險(xiǎn)衡量

3.1.4 固定收益證券與風(fēng)險(xiǎn)度量

3.1.5 B-S期權(quán)定價(jià)理論與風(fēng)險(xiǎn)衡量

3.2 常見金融風(fēng)險(xiǎn)的度量

3.2.1 傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

3.2.2 現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)量化模型

第4章 SV-EVT模型組合構(gòu)建及動(dòng)態(tài)VaR測(cè)度

4.1 隨機(jī)波動(dòng)SV模型的選取

4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)SV模型

4.1.2 厚尾SV模型

4.2 經(jīng)典極值分布類型及特性

4.2.1 極值類型定理

4.2.2 廣義極值GEV分布及特征

4.2.3 GPD分布及其模型參數(shù)估計(jì)

4.3 動(dòng)態(tài)VaR測(cè)度方法及SV-EVT的組合模型構(gòu)建

4.3.1 VaR的經(jīng)濟(jì)解釋及動(dòng)態(tài)測(cè)度分解

4.3.2 SV-EVT的組合及模型應(yīng)用步驟

4.4 小結(jié)

第5章 廣義雙曲線與SV-EVT的模型組合

5.1 SV-GHSKt的模型構(gòu)建和參數(shù)估計(jì)

5.1.1 GHSKt分布引入SV模型74

5.1.2 SV-GHSKt模型的參數(shù)估計(jì)

5.2 基于SV-GHSKt-EVT的動(dòng)態(tài)VaR模型

5.2.1 構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)殘差序列

5.2.2 基于極值理論的動(dòng)態(tài)VaR模型

5.3 實(shí)證研究

5.3.1 樣本選取及統(tǒng)計(jì)特征描述

5.3.2 組合模型SV-GHSKt-EVT的應(yīng)用分析

5.3.3 VaR風(fēng)險(xiǎn)值的度量及模型效果檢驗(yàn)

5.4 小結(jié)

第6章 馬爾科夫波動(dòng)轉(zhuǎn)換與SV-EVT的組合應(yīng)用

6.1 馬爾科夫波動(dòng)轉(zhuǎn)換的引入

6.2 組合模型構(gòu)建及參數(shù)估計(jì)

6.2.1 MSSV-t模型及參數(shù)估計(jì)

6.2.2 基于MSSV-t-EVT的VaR模型

6.3 實(shí)證檢驗(yàn)

6.3.1 樣本選取及統(tǒng)計(jì)特征描述

6.3.2 參數(shù)估計(jì)及收斂性診斷

6.3.3 標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的EVT建模及檢驗(yàn)

6.4 小結(jié)

第7章 時(shí)變連接函數(shù)和SV-EVT模型的組合應(yīng)用

7.1 連接函數(shù)的引入

7.2 Copula基本原理及其時(shí)變模型

7.2.1 Copula函數(shù)基本原理和分類

7.2.2 時(shí)變Copula函數(shù)

7.3 邊緣分布與組合模型構(gòu)建

7.3.1 隨機(jī)擾動(dòng)過濾和SV-t-EVT模型

7.3.2 時(shí)變Copula-SV-EVT建模及參數(shù)估計(jì)

7.4 實(shí)證檢驗(yàn)

7.4.1 數(shù)據(jù)選取及變量描述統(tǒng)計(jì)

7.4.2 閾值與邊緣分布參數(shù)估計(jì)

7.4.3 時(shí)變Copula模型參數(shù)估計(jì)

7.5 小結(jié)

第8章 結(jié)論和展望

8.1 主要研究結(jié)論

8.2 研究不足及展望

參考文獻(xiàn)

后記