Levy Processes in Credit Risk

Levy Processes in Credit Risk pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Wiley
作者:Wim Schoutens
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2009-09-15
价格:USD 140.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470743065
丛书系列:The Wiley Finance Series
图书标签:
  • 金融工程
  • Finance
  • Levy Processes
  • Credit Risk
  • Financial Modeling
  • Stochastic Finance
  • Quantitative Finance
  • Mathematical Finance
  • Probability Theory
  • Derivative Pricing
  • Risk Management
  • Fixed Income
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具体描述

"Schoutens and Cariboni are two of a horrifyingly small number of authors who realize that something had to be done about credit modelling. Theirs won't be the final word on the subject but it's better than almost everything else that's been written." Paul Wilmott, wilmott.com "The book casts great light on the intricacies of structured products valuation at a time when credit jumps play a key role in the understanding of credit events." Guido Bichisao, Head of Financial Engineering and Advisory Services, European Investment Bank. "Levy processes represent a quantum leap over the continuous processes that have previously been used in credit modeling." Peter Carr, Head of Quantitative Research, Bloomberg LP and Director of Master Program in Mathematical Finance, NYC. "I recommend with pleasure the expert exposition of what real expertise has attained in an undoubtedly difficult yet critical arena of the financial markets. When such insight, intuition and intellectual perseverance offer leadership, it is foolhardy to look the other way. The book is must learn for all professionals." Professor Dilip Madan, University of Maryland - Robert H. Smith School of Business

信用风险建模的拓扑结构与演化动力学 一本深入探讨金融市场结构、风险传导机制与宏观审慎政策前沿的专著 第一部分:金融市场的非线性拓扑与系统性风险的涌现 本书旨在超越传统的线性或半参数模型,对当代金融体系的复杂性进行深入的拓扑学和动力学分析。我们关注的焦点是金融市场作为一个高度耦合的复杂适应系统(CAS)所展现出的非传统特征,特别是系统性风险的涌现机制。 第一章:金融网络的内禀结构与异质性 本章从图论和网络科学的角度重构了金融机构之间的相互依赖关系。我们首先构建了一个基于衍生品持仓、回购协议和贷款关系的动态加权图谱。重点分析了网络的局部聚类系数、社区结构以及关键节点的中心性(介数中心性、特征向量中心性)。我们证明了金融网络中存在“小世界”特性,但其异质性远超随机网络模型,表现为少数具有高杠杆和高互联度的“系统重要性实体”(SIEs)的显著存在。随后,我们引入了非线性渗流理论来刻画传染的临界阈值,并探讨了杠杆率和流动性错配如何影响这种拓扑结构的稳定性。 第二章:极端事件的动力学与相变 传统的风险度量方法往往依赖于正态分布假设或极值理论的局部近似。本书则将研究视角转向极端事件的内在动力学。我们采用非平衡态统计力学的框架,将市场状态视为一个多维相空间中的轨迹。通过分析高频数据中观察到的“肥尾”分布,我们提出了一种基于时间尺度的动态重整化群方法,以揭示市场从正常状态向危机状态的相变点。具体内容包括:对市场微观结构噪音的刻画、基于跳过程的资产价格模型修正,以及如何利用非线性反馈机制来解释危机时期的快速去杠杆化和恐慌性抛售。 第三章:流动性风险的传染机制与反馈回路 流动性风险是现代金融危机爆发的核心驱动力之一。本章详细分析了流动性冲击如何在异质性市场参与者之间传播。我们构建了一个包含保证金要求、抵押品价值和交易对手风险的耦合模型。研究的核心在于识别和量化“强迫平仓螺旋”(Forced Liquidation Spiral)的形成条件。我们特别关注了在压力情景下,不同交易策略(如算法交易和套利者)如何通过加剧市场冲击的负反馈回路,将孤立的流动性问题放大为全局性的危机。本章还探讨了中央银行作为最后贷款人(Lender of Last Resort)干预对网络结构和市场预期的非预期效应。 第二部分:宏观审慎政策的有效性与信息不对称 本部分将研究监管政策在应对复杂金融系统时的局限性,以及信息不对称如何扭曲风险定价和资本配置。 第四章:监管套利与政策反应函数的动态优化 本章探讨了金融机构如何在其面临的监管约束下进行最优的风险和资本配置。我们采用博弈论模型,分析了监管规则(如巴塞尔协议III)的引入如何诱导市场参与者寻找监管套利空间。研究的核心是构建一个监管者与被监管者之间的动态Stackelberg博弈,其中监管者试图最小化系统性风险,而机构试图最大化其风险调整后的收益。我们展示了,如果监管反应速度滞后于市场创新速度,监管政策可能会产生“蠕变效应”,导致系统风险在监管盲区积聚。 第五章:抵押品传导机制与价值评估的不对称性 在金融摩擦模型中,抵押品的价值和可替换性是风险传播的关键环节。本章深入研究了不同类型资产(如房地产、企业债券和高等级证券)作为抵押品时的价值衰减率(Haircut)的确定性。我们引入了基于信息的模型,其中抵押品的真实质量是内生的、部分可观察的。当市场信息不对称加剧时,交易对手对抵押品价值的评估出现分歧,这种评估分歧本身就构成了新的风险源。我们利用偏微分方程(PDE)来描述抵押品价值在不同交易方之间的动态演变,并分析了“僵尸”抵押品的出现对信贷市场信心的冲击。 第六章:宏观经济变量对金融摩擦的调制 金融系统的稳定性并非孤立存在,它与实体经济的宏观状态紧密相关。本章分析了通货膨胀预期、利率路径和经济增长前景如何调制金融市场的摩擦成本。我们采用了奥迪-汉普顿(O'Daly-Hampton)框架的扩展版本,将信贷约束(Credit Frictions)内生化。具体而言,当实体经济预期恶化时,资本边际产出下降,从而降低了金融机构的偿付意愿,即使其账面资本充足,也可能因流动性溢价的上升而收紧信贷供给,形成信贷紧缩的自我实现预言。本章还对央行量化宽松(QE)政策如何通过资产组合的再平衡效应来影响抵押品市场的流动性进行了深入的实证和理论检验。 第三部分:风险测度的前沿挑战与非参数估计 本书的最后部分着眼于更稳健的风险量化方法,特别是那些能够适应模型不确定性和非高斯特性的技术。 第七章:超越VaR:相依结构与高阶矩建模 传统的风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)在处理高度非对称和重尾的风险分布时存在固有缺陷。本章提出了一个基于Copula理论和分位数回归的联合风险度量框架。我们关注于残差的相依结构,特别是当市场处于压力状态时,不同风险因子之间的尾部相关性如何急剧增加(即“风险尾部耦合”)。我们采用非参数的KDE(核密度估计)和混合模型来更好地拟合观测到的高频收益分布,从而避免对特定分布族(如学生T分布)的依赖。 第八章:模型不确定性与贝叶斯非参数方法 在高度复杂的金融系统中,我们永远无法确定我们所使用的风险模型是否正确描述了潜在的经济过程。本章引入了贝叶斯非参数方法来处理模型不确定性。通过使用狄利克雷过程混合模型(DPM),我们可以让数据的内在结构“决定”模型的复杂度,而不是预先设定一个固定的模型形式。这使得我们能够更灵活地估计随时间变化的风险结构,并量化由于模型选择不当而带来的估计误差。 第九章:期权定价的非扩散模型与市场微观结构 本章探讨了超越布莱克-斯科尔斯框架的期权定价模型,特别是那些能够捕捉资产价格中非连续跳跃和波动率簇集的模型。我们重点分析了基于Lévy过程的广义随机波动率模型,以及如何利用高频交易数据中的限价订单簿信息来校准模型的跳跃强度和扩散系数。最后,我们讨论了如何将这些更精细的定价模型应用于资产组合的动态对冲策略中,以更好地管理非线性风险敞口。 总结: 本书为金融工程、风险管理和应用数学的研究者提供了一个跨学科的视角,将最新的拓扑数据分析、复杂系统理论和先进的统计推断方法应用于解决当代金融体系中最紧迫的系统性风险问题。它强调了理解市场内在结构和非线性反馈回路对于构建稳健风险管理框架的不可或缺性。

作者简介

Wim Schoutens (Leuven, Belgium) is a research professor in financial engineering in the Department of Mathematics at the Catholic University of Leuven, Belgium. He has extensive practical experience of model implementation and is well known for his consulting work in the banking industry. Wim is the author of Levy Processes in Finance and co-editor of Exotic Option Pricing and Advanced Levy Models both published by Wiley. He teaches at 7city Learning and London Financial Studies. He is Managing Editor of the International Journal of Theoretical and Applied Finance and Associate Editor of Mathematical Finance and Review of Derivatives Research . Jessica Cariboni (Ispra, Italy) has a PhD in applied statistics from the Catholic University of Leuven, Belgium. She was a junior quantitative analyst at Nextra Investment Management. She is currently a functionary of the European Commission and researcher at the European Commission DG-Joint Research Centre, Ispra, Italy. She is also co-author of the book Global Sensitivity Analysis: The Primer published by Wiley.

目录信息

Preface. Acknowledgements. PART I: INTRODUCTION. 1 An Introduction to Credit Risk. 1.1 Credit Risk. 1.1.1 Historical and Risk-Neutral Probabilities. 1.1.2 Bond Prices and Default Probability. 1.2 Credit Risk Modelling. 1.3 Credit Derivatives. 1.4 Modelling Assumptions. 1.4.1 Probability Space and Filtrations. 1.4.2 The Risk-Free Asset. 2 An Introduction to Levy Processes. 2.1 Brownian Motion. 2.2 Levy Processes. 2.3 Examples of Levy Processes. 2.3.1 Poisson Process. 2.3.2 Compound Poisson Process. 2.3.3 The Gamma Process. 2.3.4 Inverse Gaussian Process. 2.3.5 The CMY Process. 2.3.6 The Variance Gamma Process. 2.4 Ornstein-Uhlenbeck Processes. 2.4.1 The Gamma-OU Process. 2.4.2 The Inverse Gaussian-OU Process. PART II: SINGLE-NAME MODELLING. 3 Single-Name Credit Derivatives. 3.1 Credit Default Swaps. 3.1.1 Credit Default Swaps Pricing. 3.1.2 Calibration Assumptions. 3.2 Credit Default Swap Forwards. 3.2.1 Credit Default Swap Forward Pricing. 3.3 Constant Maturity Credit Default Swaps. 3.3.1 Constant Maturity Credit Default Swaps Pricing. 3.4 Options on CDS. 4 Firm-Value Levy Models. 4.1 The Merton Model. 4.2 The Black-Cox Model with Constant Barrier. 4.3 The Levy First-Passage Model. 4.4 The Variance Gamma Model. 4.4.1 Sensitivity to the Parameters. 4.4.2 Calibration on CDS Term Structure Curve. 4.5 One-Sided Levy Default Model. 4.5.1 Wiener-Hopf Factorization and Default Probabilities. 4.5.2 Illustration of the Pricing of Credit Default Swaps. 4.6 Dynamic Spread Generator. 4.6.1 Generating Spread Paths. 4.6.2 Pricing of Options on CDSs. 4.6.3 Black's Formulas and Implied Volatility. Appendix: Solution of the PDIE. 5 IntensityLevy Models. 5.1 Intensity Models for Credit Risk. 5.1.1 Jarrow-Turnbull Model. 5.1.2 Cox Models. 5.2 The Intensity-OU Model. 5.3 Calibration of the Model on CDS Term Structures. PART III: MULTIVARIATE MODELLING. 6 Multivariate Credit Products. 6.1 CDOs. 6.2 Credit Indices. 7 Collateralized Debt Obligations. 7.1 Introduction. 7.2 The Gaussian One-Factor Model. 7.3 Generic One-Factor Levy Model. 7.4 Examples of Levy Models. 7.5 Levy Base Correlation. 7.5.1 The Concept of Base Correlation. 7.5.2 Pricing Non-Standard Tranches. 7.5.3 Correlation Mapping for Bespoke CDOs. 7.6 Delta-Hedging CDO tranches. 7.6.1 Hedging with the CDS Index. 7.6.2 Delta-Hedging with a Single-Name CDS. 7.6.3 Mezz-Equity hedging. 8 Multivariate Index Modelling. 8.1 Black's Model. 8.2 VG Credit Spread Model. 8.3 Pricing Swaptions using FFT. 8.4 Multivariate VG Model. PART IV: EXOTIC STRUCTURED CREDIT RISK PRODUCTS. 9 Credit CPPIs and CPDOs. 9.1 Introduction. 9.2 CPPIs. 9.3 Gap Risk. 9.4 CPDOs. 10 Asset-Backed Securities. 10.1 Introduction. 10.2 Default Models. 10.2.1 Generalized Logistic Default Model. 10.2.2 Levy Portfolio Default Model. 10.2.3 Normal One-Factor Default Model. 10.2.4 Generic One-Factor Levy Default Model. 10.3 Prepayment Models. 10.3.1 Constant Prepayment Model. 10.3.2 Levy Portfolio Prepayment Model. 10.3.3 Normal One-Factor Prepayment Model. 10.4 Numerical Results. Bibliography. Index.
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读后感

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用户评价

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这本书的排版和装帧真的让人眼前一亮,封面设计简洁却富有深意,那种沉稳的蓝色调很符合金融领域的专业感。内页纸张的质感也相当不错,阅读起来眼睛不容易疲劳,即使是面对大段的数学公式,也能保持相对舒适的体验。装订得很结实,看得出是下了功夫的,感觉能经得起反复翻阅和携带。作者在引言部分对全书的结构梳理得非常清晰,导读性很强,对于初次接触这个领域的读者来说,能迅速建立起一个宏观的认知框架。特别是关于术语的定义和符号的说明,做得非常详尽和一致,这在理工科的专业书籍中是至关重要的,极大地减少了理解障碍。整体来说,从物理层面上看,这是一本令人愉悦的阅读载体,品质感远超普通教材。

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关于应用层面的讨论,这本书的处理方式显得尤为老练和务实。它并没有停留在理论的象牙塔内,而是非常关注模型在真实世界中面临的挑战,比如参数估计的困难性、模型校准的敏感度以及在面对极端市场事件时的稳健性检验。书中对各种统计推断方法的介绍,都附带了对它们的局限性的坦诚剖析,这体现了作者极高的学术良知和经验积累。我尤其关注了其中关于压力测试模型构建的章节,作者提供的框架具有很强的可操作性,而不是那种只能存在于论文中的理想化方案。这种对“落地”的执着,使得这本书从一本纯粹的数学著作,升级成了一份极具价值的实践参考手册。

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我花了好几天时间才把前几章啃完,坦白说,它的深度和广度都超出了我最初的预期。作者在介绍基础随机过程理论时,并没有采取那种蜻蜓点水式的概述,而是深入到了推导的细节,对于概率测度和鞅论的引入处理得非常巧妙,确保了后续复杂模型的建立是建立在坚实的基础之上的。我特别欣赏他对不同模型假设之间的对比分析,那种严谨的逻辑链条让人不得不佩服。举例来说,当讨论到某类特定时间变换时,作者不仅给出了公式,还探讨了在实际金融市场中,这种变换可能带来的计算复杂度和模型风险的权衡。这种将理论严谨性与实际操作关怀相结合的处理方式,让这本书的价值陡然提升,绝非空泛的理论堆砌。

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这本书的叙事节奏感极强,读起来有一种层层递进的快感,但这种快感是建立在持续的智力挑战之上的。作者似乎有一种天赋,能够将看似抽象难懂的数学概念,通过精心构造的例子和类比,瞬间拉回到读者可以把握的现实情境中。我记得在处理跳跃过程的连续重排时,作者引入了一个非常形象的“事件序列”的描述,一下子打通了我之前理解上的一个关键节点。它的行文风格非常自信且富有洞察力,很少有那种故作谦虚的铺垫,直接切入核心论证,这对于追求效率的专业人士来说,无疑是莫大的福音。每次合上书本,总感觉自己的思维被拉伸和重塑了一番,那种被知识充盈的充实感,是其他很多同类书籍难以给予的。

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从结构和内容的组织来看,这本书的知识密度极高,但又不失条理清晰的宏伟蓝图。它不像某些教科书那样将内容切割得过于碎片化,而是努力构建一个有机统一的理论体系。当你读到后面章节时,会惊喜地发现前面看似独立的知识点是如何在一个更宏大的框架下完美契合的。作者在处理那些跨学科交叉的部分时,比如与计量经济学理论的融合点,处理得非常圆融,没有生硬的“嫁接”痕迹。这种整体观和内在逻辑的自洽性,是衡量一本专业书籍是否达到经典水准的重要标志。读完后,我感觉自己对相关领域的认识不再是零散的知识点,而形成了一张结构坚固的知识网络。

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