Forecasting Volatility in the Financial Markets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Lightning Source Inc

作者:Knight, John L. (EDT)/ Satchell, S. (EDT)

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:

价格:93.95

装帧:HRD

isbn号码:9780750655156

丛书系列:

图书标签:

• 金融市场
• 波动率预测
• 金融建模
• 风险管理
• 时间序列分析
• 计量经济学
• GARCH模型
• 期权定价
• 金融工程
• 投资策略

市场动态与风险管理：金融市场波动性的深度剖析与前瞻策略 本书聚焦于金融市场的复杂性与不可预测性，旨在为专业投资者、风险管理人员、金融分析师以及宏观经济研究者提供一套全面而深入的分析框架，用以理解、量化和应对市场波动性带来的挑战。 本书并非对特定模型或案例的简单罗列，而是构建了一套从基础理论到实务应用的完整知识体系，强调跨资产类别的共性和差异化处理。 第一部分：波动性的本质与基础计量框架 本书开篇即深入探讨金融市场波动性的核心概念。波动性不仅仅是价格的标准差，它更是一种多维度的市场情绪、流动性状况和不确定性的综合体现。我们将从时间序列分析的视角出发，系统梳理描述和度量波动性的经典工具。 1. 波动性的多重维度： 我们将区分已实现波动率（Realized Volatility）、隐含波动率（Implied Volatility）以及条件波动率（Conditional Volatility）。通过历史数据的高频观测，我们探讨如何精确计算不同时间尺度下的已实现波动率，并分析其在不同市场阶段（如牛市、熊市或危机时期）的表现差异。 2. 经典计量模型的重构与应用： 本书对传统的波动率模型进行了深入的理论推导与实证检验。 ARCH/GARCH族模型： 我们不仅详述标准GARCH(1,1)模型的参数估计、显著性检验和长期预测能力，更将重点放在EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH（杠杆效应GARCH）上。通过细致的实证案例，展示如何捕捉金融时间序列中普遍存在的“波动率聚集”现象以及“杠杆效应”——负面冲击比同等规模的正面冲击引发更大的未来波动。 随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型： 相比于参数波动率模型，SV模型将波动率本身视为一个不可观测的随机过程。本书将介绍基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法对SV模型进行估计的先进技术，并讨论其在更精确地刻画波动率的平稳性和均值回归特性方面的优势。 3. 高频数据与半参数方法： 随着交易频率的提高，传统日度数据的局限性日益凸显。本章引入高频数据（High-Frequency Data）的应用，重点介绍核估计法（Kernel Estimation）和信息加权估计（Information Weighted Estimators）来计算更平滑、更少噪声的已实现波动率。同时，我们探讨了半参数模型在处理模型误设风险时的稳健性。 第二部分：波动率建模的进阶挑战与跨市场分析 金融市场并非单一、孤立的系统，波动性在不同资产类别之间存在复杂的交互关系。本书的第二部分致力于解决更具挑战性的建模问题，包括多变量建模、异质性市场环境的处理以及波动率的传染效应。 1. 多元波动率建模与协方差矩阵估计： 在投资组合管理中，准确估计资产间的协方差矩阵至关重要。我们超越了简单的历史平均法，重点研究了以下高级模型： 多元GARCH模型： 详细介绍CCC-GARCH、DCC-GARCH（动态条件相关性GARCH）以及A-DCC-GARCH模型。通过实际外汇和股票指数数据，演示如何动态捕捉资产间相关性的变化，特别是危机时期相关性的趋同现象。 正交化时间序列方法（Orthogonalized Time Series）： 探讨如何利用主成分分析（PCA）等技术，从高维数据中提取主要的波动因子，简化模型的维度，提高预测精度。 2. 资产类别间的波动性特征： 不同市场的波动性驱动因素存在显著差异。 股权市场： 关注情绪指标、宏观经济意外（Inflation Surprises）以及量化宽松政策对波动率的影响。 固定收益市场： 分析利率期限结构（Yield Curve）的陡峭度、央行前瞻性指引对国债波动的影响。 大宗商品市场： 探讨供给冲击（如地缘政治事件）和库存水平对能源及金属价格波动性的非对称性影响。 3. 市场微观结构与噪音处理： 在极高频层面，交易成本、订单簿失衡和流动性枯竭直接转化为价格波动。本书阐述了如何通过有效市场模型（Effective Spread Models）和最优预估（Optimal Execution）理论，分离出由信息冲击引起的“真实”波动与由市场微观结构噪音引起的波动。 第三部分：波动率的预测、风险度量与衍生品定价 本书的终极目标是将复杂的波动率理论转化为可操作的风险管理和投资策略。 1. 波动率预测的实证比较： 预测准确性是衡量模型优劣的黄金标准。本书采用统一的预测窗口和损失函数（如MSE、MASE），对以下方法进行严格的实证比较： ARMA-GARCH族模型 基于机器学习的方法： 引入随机森林（Random Forest）和梯度提升模型（Gradient Boosting Machines, GBM），探讨其在捕捉非线性特征方面的潜力。 深度学习模型： 评估长短期记忆网络（LSTM）在处理长期时间依赖性波动率数据时的表现。 2. 风险价值（VaR）与预期亏损（ES）的动态估计： 波动率模型是构建稳健风险度量体系的基石。本书详细阐述了如何利用条件波动率估计来构建参数化VaR（Parametric VaR），并深入探讨了历史模拟法（Historical Simulation）和蒙特卡洛模拟法的局限性。重点介绍预期亏损（Expected Shortfall, ES）作为更优风险度量方法的计算，特别是如何结合极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来更准确地估计尾部风险。 3. 波动率衍生品与交易策略： 理解波动率是定价和对冲波动率衍生品的前提。 VIX指数的分解与解读： 剖析VIX指数的构建机制，探讨其作为市场恐慌指标的有效性，并讨论如何利用VIX期货和期权进行风险对冲或投机。 波动率套利： 基于平价关系（Parity Relationship）和波动率期限结构（Term Structure of Volatility）的误定价现象，设计并回溯测试跨期和跨市的波动率套利策略。 总结： 本书提供了一个从基本计量到尖端策略的完整路线图，旨在超越对金融市场“是什么”的描述，而深入探究“为什么会这样”以及“我们能做些什么”的核心问题。它强调模型的选择必须植根于深刻的金融洞察力，并不断接受市场数据的严苛检验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆