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| 內容簡介： |
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本书融合数学与统计学精髓，紧贴行业实践需求，构建了一套全面的量化风险管理知识体系，旨在帮助读者通过系统学习，然练掌握量化统计方法在风险管理领域的实战应用。本书内容分为两部分：第一部分从定性描述与定量建模两大维度，全面解析风险管理基础与风险建模核心技术，涵盖风险管理的基本概念、风险映射与度量框架、时间序列的波动率模型及其在风险管理中的应用以及多元风险模型的处理与分析，为读者搭建起完整的量化风险管理分析框架；第二部分则在全面风险管理的框架下，将风险建模技术应用于实际风险的度量与管理，深入刻画金融机构与企业面临的各类风险特征及风险管理策略，包括市场风险、信用风险、操作风险，并从全面风险管理的视角出发，剖析风险管理与经济资本之间的紧密联系。
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| 關於作者： |
肖争艳 教授、博士生导师，中国人民大学统计学院风险管理与精算系主任，中国现场统计研究会风险管理与精算分会常务理事，中国老年学和老年医学学会老龄金融分会理事。主讲本科课程“精算模型”及研究生课程“非寿险精算实务”和“风险管理”，主编《精算模型》《风险理论》《非寿险精算》等教材。研究领域为金融计量、系统性金融风险和风险管理，在《经济研究》《金融研究》《统计研究》等期刊发表多篇论文，主持和参与多项国家自然科学基金项目、国家社科基金重大项目和人文社科重点研究基地重大项目。曾获北京市高等教育教学成果奖一等奖、中国人民大学教学成果奖二等奖。
关国卉 博士毕业于清华大学，现为中国人民大学统计学院副教授、应用统计科学研究中心研究员。主要研究领域包括最优再保险、最优资产配置和养老金管理等。在Insurance:Mathematics&Economics、Scandinavian ActuarialJournal、《数理统计与管理》等期刊发表多篇论文，主持完成多项国家自然科学基金项目。
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| 目錄：
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第1章 风险管理概述
1.1 风险的基本概念
1.2 金融风险的类别
1.3 企业风险管理流程
1.4 风险管理与资本的关系
1.5 金融监管与全面风险管理
第2章 风险度量框架
2.1 风险映射
2.2 损失分布
2.3 风险度量指标
2.4 一致性风险度量
第3章 波动率
3.1 波动率的定义和特征
3.2 建立波动率模型
3.3 GARCH模型的简单扩展
3.4 波动率预测与风险度量
第4章 多元风险模型
4.1 多元正态分布的基础知识
4.2 正态混合分布
4.3 Copula模型
4.4 因子模型和主成分分析
4.5 因子Copula模型
第5章 市场风险建模
5.1 VaR系统
5.2 风险因子映射
5.3 常见市场风险度量法
5.4 多期VaR估计
5.5 VaR和ES返回测试
第6章 市场风险管理
6.1 对冲
6.2 基于VaR的投资组合管理
6.3 最优投资组合管理
6.4 Black-Litterman资产配置模型
第7章 信用风险管理
7.1 信用风险管理概述
7.2 估计违约概率的统计模型
7.3 信用风险VaR模型
第8章 交易对手信用风险
8.1 交易对手信用风险概述
8.2 交易对手信用风险的对冲和缓释
8.3 计量交易对手违约风险敞口
8.4 信用价值调整
第9章 操作风险
9.1 操作风险管理概述
9.2 损失分布法
9.3 不同业务的操作风险汇总
第10章 资本的管理
10.1 概述
10.2 汇总经济资本的方法
10.3 资本配置
10.4 风险绩效测评与资本配置
附录A 利率和利率期限结构
附录B 远期合约和期货合约的定价
附录C 互换合约的定价
附录D 期权定价的B-S模型
参考文献
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| 內容試閱：
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本书强调并注重量化统计方法，同时也注重知识的实际运用。本书分为两部分。第一部分包括第1~4章，从定性描述和定量建模两个方面，全面阐述了风险管理的基础知识和风险建模基本技术，为读者提供了一个完整的量化风险管理分析框架。其中，第1章作为概述，介绍了风险管理的基本概念和基本框架；第2章建立风险映射和风险度量的一般框架，后续章节都围绕这一框架展开讨论；第3章则聚焦于时间序列的波动率模型，解释其在风险管理中的应用；第4章进一步介绍了多元风险模型，展示了如何处理和分析多个风险因素的相关性。第二部分包括第5~10章，在全面风险管理的框架下将第一部分的风险建模技术运用于实际风险的度量和管理。其中，第5~9章刻画了金融机构和企业所面临的各类风险（包括市场风险、信用风险、操作风险）的特征、风险度量模型和风险管理策略。最后，第10章从全面风险管理的角度出发，深入论述了风险管理与经济资本之间的密切关系，为读者提供了一个全面的视角来理解和管理风险。
本书可作为统计学、金融学和管理学相关专业的高年级本科和研究生课程“金融风险管理”的教材和方法用书，也可以作用备考金融风险管理师（FRM）的参考用书。为了便于自学，本书提供了很多计算实例，所有模型和方法的运用均采用实际的金融或保险数据，特别是在第二部分，提供了丰富的银行和保险公司风险管理的实际案例。通过相关案例的学习，读者可以了解实际市场中的需求，熟悉风险管理的框架，更好地应用第一部分介绍的量化方法进行风险识别、度量和决策，为解决实际问题提供实用工具。
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