具体描述
本书为中国精算师资格考试辅导用书。其基本内容包括损失分布、随机模拟、费率厘定、经验估费、准备金评估及再保险安排等等。本书的特点是对大量统计知识予以了详尽的讲解和事例，譬如贝叶斯的后验分布的均值（众数、中位数），还给出了证明。编写本书的目的是解决考生的疑问，提高考生的精算知识水平。为此，本书备有五套模拟试题，且每套模拟试题都给出详细的解答。
现代金融工程与风险管理前沿探讨 本书导言 在当前复杂多变的全球经济环境下，金融市场的深度发展与风险的日益复杂化，对现代金融工程和风险管理领域提出了前所未有的挑战与机遇。本书旨在深入剖析金融工程的前沿理论基础、核心模型构建及其在实际业务中的应用，同时全面梳理当前主流的风险管理框架、量化工具及监管要求，为金融从业者、风险管理者、学术研究人员以及高层次金融专业学生提供一份全面、深入且具有前瞻性的参考指南。 本书并非一本基础的金融学入门教材，而是聚焦于高阶量化方法、复杂衍生品定价、宏观审慎监管以及量化风险建模等领域，强调理论的严谨性与实践操作的有效结合。 --- 第一部分：高级金融衍生品定价与模型校准 本部分深入探讨了在不同市场假设和波动率结构下，复杂金融衍生品的高效、精确定价方法。 第一章：随机微积分与伊藤过程的深化应用 本章首先回顾了布朗运动与伊藤积分的数学基础，随后将重点放在偏微分方程（PDE）在金融中的应用，特别是Black-Scholes模型的局限性及其在多资产、随机利率环境下的扩展。我们详细分析了随机波动率模型（如Heston模型）的解析解和数值求解方法，包括傅里叶变换方法（如Carr-Madan公式）在期权定价中的应用。 第二章：利率衍生品的高级定价框架 利率市场的复杂性要求采用更精细的模型来刻画期限结构的变化。本章将系统介绍短率模型（如Vasicek、CIR模型）的衍生品定价，并着重讲解市场标准——远期中性定价（Forward Neutral Pricing）框架下的LIBOR/SOFR市场模型（如Hull-White模型及其市场模型扩展）。内容涵盖远期利率票据（FRN）、利率期权（Cap/Floor）以及更复杂的利率掉期期权（Swaption）的精确校准与定价策略。 第三章：跳跃扩散与局部波动率模型 市场事件（如重大新闻、政策突变）往往表现为价格的非连续跳跃。本章探讨了将跳跃过程引入扩散模型（如Merton跳跃扩散模型）对期权波动率微笑（Volatility Smile）的解释力。在此基础上，我们将深入研究局部波动率模型（Local Volatility Models），特别是Dupire公式的推导及其在刻画和重现观测到的波动率曲面中的核心作用。本章还将对比局部波动率模型与随机波动率模型的优势与劣势。 第四章：数值方法在定价中的实践 许多复杂的金融产品或模型缺乏封闭解。本章专注于求解这些问题的有效数值技术。详细讨论有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）在求解金融PDE中的应用，特别是隐式、显式和Crank-Nicolson方案的稳定性和收敛性分析。同时，对蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）的方差削减技术（如控制变量法、重要性抽样法）进行深入讲解，确保模拟结果的高效性和可靠性。 --- 第二部分：量化风险管理与审慎监管体系 本部分将风险管理视为一个系统工程，涵盖了从风险识别、计量到对冲及监管合规的完整流程。 第五章：信用风险量化与违约模型 本章侧重于信用风险的计量。我们将超越传统的概率违约模型（PD），深入探讨结构化模型（如Merton模型）在刻画企业价值与违约时间上的优势，以及强度过程模型（Intensity Models）如何处理信息流对违约概率的实时影响。内容涵盖：信用违约互换（CDS）的定价与风险暴露计量，以及多因子模型在投资组合层面信用风险聚合中的应用。 第六章：市场风险计量与压力测试 市场风险的精确计量是风险管理的核心。本章详细阐述了风险价值（Value at Risk, VaR）的计算方法，包括历史模拟法、参数法和蒙特卡罗法的实际操作难点及克服策略。重点在于预期损失（Expected Shortfall, ES）的引入，并分析ES作为监管风险计量指标的优势，特别是其在尾部风险捕捉上的性能。此外，本章详细介绍了在金融危机背景下，压力测试（Stress Testing）的设计原则、情景构建方法及对资本充足性的影响评估。 第七章：操作风险与流动性风险的建模挑战 操作风险和流动性风险因其发生的不可预测性和数据稀疏性而难以精确建模。本章探讨了操作风险的损失数据分布拟合（如使用广义帕累托分布拟合尾部损失）、基于专家判断的风险评估方法。对于流动性风险，我们将分析资产负债久期缺口分析（Duration Gap Analysis）和更复杂的情景分析法在评估机构流动性脆弱性方面的应用。 第八章：巴塞尔协议 III/IV下的资本充足性与监管计量 本章将监管框架视为风险管理的外部约束。详细解析巴塞尔协议中标准法（Standardized Approach）与内部模型法（Internal Model Approach, IMA）的适用条件和计算细节。重点分析《巴塞尔协议III/IV》中对市场风险的基本分析法（SA-CCR）和敏感性分析法（SA-TB）的最新要求，以及资本缓冲机制（如资本留存缓冲、逆周期资本缓冲）对银行资本规划的影响。 --- 第三部分：投资组合优化与资产负债管理 本部分关注如何利用量化工具在不确定性下实现机构目标的最大化。 第九章：高级投资组合理论与多目标优化 超越Markowitz均值-方差模型，本章探讨了在考虑非正态性、偏度和峰度时，如何构建稳健的投资组合。内容包括条件风险价值（CVaR）优化，以及在存在交易成本、流动性约束时的二次规划（Quadratic Programming）方法。此外，本章还涉及宏观经济因素对资产配置的动态调整策略。 第十章：机构的资产负债管理（ALM）与久期匹配 针对保险公司、养老金和银行的ALM需求，本章提供了一套系统化的风险管理框架。核心在于利率风险与期限结构的匹配技术，包括久期（Duration）、凸度（Convexity）的应用及动态免疫理论。重点分析了在负利率环境和利率快速上升环境中，如何通过衍生品工具（如远期利率协议）对ALM头寸进行套期保值，确保偿付能力。 第十一章：模型风险与数据治理 在高度依赖量化模型的现代金融中，模型本身带来的风险不容忽视。本章剖析了模型风险的来源（如参数选择不当、模型假设错误、数值求解不稳定），并介绍了模型验证（Model Validation）的流程和关键指标。此外，本章强调了高质量数据在风险管理中的基础地位，探讨了大数据和机器学习技术如何辅助风险数据的清洗、缺失值插补及异常检测，从而提升整体风险管理的可靠性。 --- 结语 本书汇集了金融工程领域的尖端理论和风险管理实践中的前沿方法，力求为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系。掌握这些复杂的量化工具和审慎框架，是应对未来金融市场复杂性、实现机构稳健运营的关键所在。
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