金融風險理論

內(nèi)容概要

本書的重點是金融風險的控制和管理，為此必須要有可管、可控的指標，有了這些指標，就可以對風險定價，給出合理的模式和方法，所以本書的最后一章，廣泛討論了各種期權的定價和風險管理。這是一本視角、方法都很有特點的書，自始至終貫穿著用實際的證券市場的數(shù)據(jù)來說明、驗證相應的分析結論，用股票市場的指數(shù)、外匯市場的交易和國債市場的行情作為實例，因此是有數(shù)據(jù)支持，令人不感到枯燥的分析。各種不同觀點的人，從這本書的分析中都會有所收獲。

書籍目錄

叢書總序中文版序言原版序言原版前言作者簡介1 概率理論：基本概念   1.1 引言  1.2 概率論  1.3 一些常用的分支  1.4 隨機變量的最大值——極值統(tǒng)計學  1.5 隨機變量之和  1.6 中心極限定理  1.7 相關、依賴和非穩(wěn)態(tài)模型  1.8 隨機矩陣的中心極限定理  1.9 附錄A：非穩(wěn)態(tài)和異常峰度  1.10 附錄B：隨機相關矩陣的特征值密度  1.11 參考文獻  2 實際價格統(tǒng)計學  2.1 本章目的  2.2 二階統(tǒng)計學  2.3 波動的時間變化  2.4 異常峰度和標度波動  2.5 遠期利率曲線的統(tǒng)計分析  2.6 遠期利率曲線的統(tǒng)計分析  2.7 相關矩陣  2.8 異常統(tǒng)計價格的簡單機理  2.9 波動性相關和尾部的一個簡單模型  2.10 結論  2.11 參考文獻3 極端風險和最優(yōu)投資組合4 期貨和期權：基礎概念5 期權：一些專題      金融術語簡明匯編導符號索引索引譯者后記

章節(jié)摘錄

　　隨機性源于人們對現(xiàn)實世界的不完全認識，源于對準確預測未來世界所需信息的缺乏。隨機性起源于復雜性，源于以下事實：由于分散，微小的擾動可能會產(chǎn)生很大的效應。一個多世紀以來，科學已經(jīng)拋棄了Laplace的確定性思維，完全接受了解釋隨機性和發(fā)明足夠的工具來描述它的任務。人們驚奇地發(fā)現(xiàn)：隨機性有多面性和多重不確定性。終于出現(xiàn)了一種新的可預測性，它不再是確定的而是統(tǒng)計的?！　〗鹑谑袌鰹樯鲜鼋y(tǒng)計概念提供了一塊理想的試驗田：金融市場的事實是這樣的：大量的參與者、不同的預期和相互沖突的利益同時存在，導致了不可預測的行為。而且，外界消息影響（有時還很嚴重）金融市場，而這種消息無論從時間還是從性質(zhì)來說很大程度上是不可預測的。統(tǒng)計方法的實質(zhì)在于從過去的觀察中得出某些有用的信息來預測未來價格變化的頻率。如果假　　定這些信息反映市場自身的某些內(nèi)在機理，那就可以認為這些頻率在時間歷程上保持穩(wěn)定。例如，轉(zhuǎn)盤賭和擲骰子的機理是明顯一樣的，人們可以預料所有的可能結果將不隨時間變化--雖然每一次的單個結果是隨機的。　　在轉(zhuǎn)盤賭和擲骰子的例子中，這種概率穩(wěn)定的（更好的說法：定常的）“押賭”是非常合理的。然而，在金融市場中它就不那么公平了--盡管參與者的龐大數(shù)量滿足某種規(guī)律性系統(tǒng)的要求，至少在Gnedenko和Kolmogorov意義上。很明顯，例如，現(xiàn)在的金融市場與30年前大不一　　樣，有很多因素促成市場行為方式的變化（衍生產(chǎn)品市場的發(fā)展、全球性和計算機輔助交易等）。如同本書將要討論的那樣，“年輕”市場（比如新興國家市場）與成熟市場行為差異很大（匯率市場、利率市場等）。金融市場的統(tǒng)計方法是基于如下概念：無論出現(xiàn)什么演變，它的發(fā)生是充分地慢（以年來度量），這樣，過去的觀察可以用來描述不是很遠的未來。可是，即使這種“弱穩(wěn)定性”有時也是錯誤的，尤其是在出現(xiàn)危機的時候，此時市場行為發(fā)生突變。最近的某些亞洲貨幣與美元的匯率（例如韓元與泰銖）就是很有趣的例子，因為過去的波動記錄對預測1997年的大幅動蕩沒有任何用處，如圖1．1所示?！　∫虼?，對金融市場的統(tǒng)計描述顯然是不完善的。然而，這樣做還是很有益的，在實踐中，“弱穩(wěn)定性”在大多數(shù)情況下是合理的，至少在描述風險方面?！　Q句話來說，價格變動的振幅（但非符號）在某種程度上還是可以預測的。設計足夠的工具來控制（如果可能的話）金融風險就顯得相當重要。本書第1章的目的是介紹概率理論的一些基礎概念，這些概念在本書以后的章節(jié)非常有用。本書的討論盡量避免數(shù)學細節(jié)，而是以直觀方式介紹關鍵概念，以減輕它們在實際應用中的難度?！　‖F(xiàn)在很容易得到無數(shù)的金融數(shù)據(jù)庫，包括數(shù)千種的資產(chǎn)時間序列，其樣本頻率以分甚至以秒計，這使得人們可以詳細研究金融資產(chǎn)的時間變化統(tǒng)計特性。描述任何類型的數(shù)據(jù)，無論它是物理的、生物的或金融的，都需要一個說明框架來整理和解釋所觀察到的現(xiàn)象。必要的描述意味著簡化，有時甚至意味著背叛：任何實證科學的目的都是通過不斷改進近似方法來逐步接近實際世界?！　”菊碌哪康氖前凑丈鲜鼍衩枋鼋鹑跁r間序列的統(tǒng)計特性。我們將提出一些假想的數(shù)學模型，盡量忠實于（雖然不是十全十美地）所觀察到的這些時間序列的性質(zhì)。我們所討論的模型并不是惟一可行的，比如，現(xiàn)成的數(shù)據(jù)經(jīng)常不能足夠精確地分辨截斷列維分布和學生分布，至于這兩者的選擇，則是依據(jù)數(shù)學上是否方便來確定。關于這一點，有意義的是要注意到“模型”這個詞在科學界有兩種明顯不同的含義。第一種常用在應用數(shù)學、工程科學和金融數(shù)學等領域，其含義是用適當?shù)臄?shù)學公式表示實際世界，這是本章的研究范圍。第二種主要用于物理科學，它可能更野心勃勃：其目的是試圖發(fā)現(xiàn)一套可能合理的原則來解釋所觀察到的現(xiàn)象，而且最終證明所用數(shù)學描述的正確性。然而，我們只能以一種粗略的方式討論價格形成和演變的“微觀”機理，討論交易者適用的策略、交易者之間的從眾行為，以及價格變化對自身的反饋等，這些理所當然是統(tǒng)計學感興趣的根本問題，將在下面討論。我們認為，這方面的研究仍處于起步期，在未來幾年將迅速發(fā)展。在本章結尾，我們將簡要提到兩種簡單的從眾和反饋方法，并且給出幾篇最近的參考文獻。　　我們將描述以下幾類市場：　　非常流動的“成熟”市場，我們舉三個例子：一種美國股票指數(shù)（S＆P500），一種外匯匯率[德國馬克／美元（DEM／$）]，以及一種長期利率指數(shù)[德國長期國債利率（Bund）]；　　非常波動的市場，例如像墨西哥比索（Mexican peso）那樣的新興市場；　　波動性市場：通過期權市場，資產(chǎn)的波動性（實證發(fā)現(xiàn)與時間有關）可以認為是市場引用的一種價格；　　利率市場：反映不同到期貨款的價格波動，然而這其中存在特殊類型的相關性?！　∥覀兊难芯繉⒕窒抻诎l(fā)生在相當短的時間標度（典型值從幾分鐘到數(shù)月）內(nèi)的價格波動。對更長的時間標度，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集一般來說太小，沒有研究意義。從最基本觀點出發(fā)，平均收益的影響在短時間標度內(nèi)可以忽略不計，但對長時間標度至關重要。典型地，一只股票一天的價格變化為幾個百分點，但其收益是每年10％，即每天0．04％?，F(xiàn)在，金融資產(chǎn)的“收益率”似乎在時間上不太穩(wěn)定，過去的股票收益很少成為未來收益的一個良好指標。金融時間序列本質(zhì)上是非穩(wěn)態(tài)的：新的金融產(chǎn)品的出現(xiàn)要影響這個市場；交易技術在隨時間進步；參與者的數(shù)量和他們進入市場的途徑也不斷變化等等。這意味著，用很久以前的歷史數(shù)據(jù)來描述市場的長期統(tǒng)計特性在前提上就不正確。我們將回避長時間標度這個難題（盡管它很重要）?！　　?/pre>








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