出版社:科学出版社
年代:2011
定价:38.0
极值渐近分布的类型及性质;基于广义极值分布(GEV)和广义Pareto分布(GPD)的BMM模型与POT模型,并将极值BMM与POT模型引入到尾部高分位数的估计中;金融时间序列相关性对极值模型的影响及其减消处置;极值模型的回测技术选择与验证标准。特别是,在BMM模型中充分地考虑了子区间极值一般极限分布与极值序列极限分布之间的关系,测度了受子区间长度影响的极值VaR;在POT模型中运用参数估计量稳定性法弥补了目前普遍采用的样本平均超出量函数法的不足,针对一些图解法无法适用的问题,实现了峰度法对阈值的定量选取,并对指数回归模型法、子样本自助法、序贯法等定量法进行了分析探讨。本文基于极值理论研究金融极端风险的度量,学术与实践意义在于为金融市场投资者、市场监管机构防范与抵御金融极端风险提供理论与方法支持。
前言
1 绪论
1.1 问题提出及研究意义
1.1.1 问题提出
1.1.2 研究意义
1.2 研究方法及结构安排
1.2.1 研究方法
1.2.2 结构安排
1.3 本书的主要贡献和创新
2 国内外研究现状综述
2.1 国外研究现状
2.1.1 极值理论发展脉络
2.1.2 极值理论在金融领域中的应用
2.2 国内研究现状
2.3 本章小结
3 极值概念、性质及类型
3.1 极值概念与性质
3.2 极值类型定理
3.3 极值分布的最大值稳定性
3.4 极值分布的最大值吸引场
3.5 本章小结
4 区间极值模型
4.1 广义极值分布
4.2 区间极大值与极小值模型
4.3 区间极值模型参数及高分位数估计
4.3.1 参数估计
4.3.2 高分位数的估计
4.4 沪深股市极端风险实证分析
4.4.1 指标与样本数据的选取
4.4.2 BMM模型条件检验
4.4.3 拟合检验及参数估计
4.4.4 极值VaR计算及预测
4.5 本章小结
5 阈值模型
5.1 广义帕累托分布
5.2 阈值模型
5.3 阈值选取
5.3.1 图解法
5.3.2 基于Hill估计的选择方法
5.3.3 厚尾分布与正态分布相交法与峰度法
5.4 阈值模型参数及高分位数估计
5.4.1 参数估计
5.4.2 高分位数估计
5.5 沪深股市极端风险实证分析
5.5.1 涨跌停板制度后沪深股市极端风险实证
5.5.2 涨跌停板制度前沪深股市极端风险实证
5.6 本章小结
6 极值序列的相关性分析
6.1 金融时间序列的集聚现象
6.2 金融时间序列的渐近独立性
6.3 极值指标
6.4 极值除串
6.5 沪深股市极值风险序列相关性处置实证分析
6.6 本章小结
7 极值模型回测
7.1 极值模型回测技术简析
7.2 Kupiec似然比检验
7.3 Christofferson有条件覆盖模型
7.4 沪深股市极值风险模型回测及分析
7.4.1 沪深股市极值风险模型回测
7.4.2 沪深股市极值风险模型回测分析
7.5 本章小结
8 结论
8.1 主要研究结论
8.2 未来研究展望
参考文献
附录
极值理论是统计学的主流分支,专以随机分布厚尾为研究对象。将其引入到金融风险领域不仅迎合了现代金融对极端风险极其关注的原则,而且还可弥补目前国际上最主要的风险度量工具VaR的不足。由花拥军编著的《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》详述了极值理论的原理及方法,探讨了其在金融风险领域应用中的若干亟待解决的问题,并对我国沪深股票市场的极端风险进行了测度分析。
在当前金融体系脆弱性日益严重的情况下,极值理论为金融风险管理提供了崭新视角与重要工具,对处于转型期的我国金融业更是具有重大现实意义。《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》旨在为金融市场投资者和监管者防范抵御极端风险提供理论与方法支持。《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》主要面向金融风险专业管理及研究人员,也面向具有一定专业知识基础的读者。
由花拥军编著的《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》内容介绍:鉴于金融风险内源性及其影响的系统性,对于一个经济主体来说,如何抵御、防范及化解金融风险无疑具有非常重大的意义。而有效抵御、防范与化解金融风险的基础正在于对金融风险的准确度量,这也一直是金融理论研究中的一个非常重要的课题。
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 科学出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 38.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 24 × 17 | 装帧 | 平装 |
页数 | 150 | 印数 |
极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究是科学出版社于2011.6出版的中图分类号为 F832.51 的主题关于 股票投资-投资风险-研究-中国 的书籍。