极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究 [Study on Extreme Value Theory and Its Application in Risk Measurement of Shanghai and Shenzhen Stock Markets] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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花拥军 著

图书标签:

• 极值理论
• 风险度量
• 金融工程
• 股市风险
• 沪深股市
• 统计建模
• 金融风险管理
• 时间序列分析
• GARCH模型
• VaR估计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030315762

版次：1

商品编码：12266325

包装：平装

外文名称：Study on Extreme Value Theory and Its Application in Risk Measurement of Shanghai and Shenzhen Stock Markets

开本：16开

出版时

内容简介

　　《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。

内页插图

目录

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

精彩书摘

　　《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》：
　　本节分析认为，模型的除串效果要受到原序列相关性的大小及置信水平高低的影响，若原极值数据之间的相关性较强，一些相关性较强的极值数据被剔除，除串后的极端值自然小于原值，而在较高置信水平下，少量的极值数据的剔除也对模型效果产生了较大的影响。
　　沪深{Rt}序列的极值数据分布图6.1、图6.2及沪深{Rt}序列的波动图5.15、图5.16，均直接显示了较显著的相关性，而极值指标θ是区间（0，1）上的常数，反映了平稳序列中超过阈值的数据成串出现的趋势，独立同分布序列的极值指标θ为1。沪深收益率序列{Rt}上、下尾部的极值指数θ分别为0.6207、0.6066、0.5829及0.6099，这也反映了在沪深序列{Rt}的上、下尾部存在较明显的相关性。故在以上的分析结果中，在高的置信水平99%下，沪深序列{Rt}上、下尾部的除串效果更明显，极端风险值VaRPOT及CVaRPOT较除串前均明显减小。
　　……

前言/序言

　　金融体系具有内在的脆弱性（financial fragility）。近些年来，这种内在的脆弱性非但没有随着金融业的迅速发展而有所削弱，反而在一些新兴的、甚至是成熟的市场经济体中表现日益严重，导致金融危机频繁爆发。而金融危机显著的系统性（systematicness）则进一步引起危机在区域性或世界性范围内的蔓延，加剧了金融危机影响的广度与深度，对经济体系造成严重的打击。爆发于2007年并至今仍在肆虐世界经济的美国次级住房抵押贷款危机（subprime mortgage crisis）就是一个典型的事例。
　　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。
　　目前，国际上度量风险的最主要工具是在险价值（valueatrisk，VaR），其实质是通过对资产收益率分布的估计，刻画一定置信水平下资产在未来一段时期内可能遭受到的最大可能损失。VaR以损益额衡量风险，通过置信水平概念将预期损失与该损失发生概率结合起来，并可直接测算出投资组合的风险值。然而与其他类型的资产不同，实际中大多数金融资产收益率序列具有显著的厚尾特征。这意味着VaR在度量金融风险时，存在资产收益率正态性假设的瑕疵，即对极值事件（rareevent）考虑不足，导致极端风险（extreme risk）被严重低估。
　　极值事件发生的概率虽然很低，但其引发的极端风险却损害巨大，有时甚至是灾难性的。故对金融风险管理者来说，极值事件尤为值得关注。Philippe等（2000）也曾指出，金融领域中关心的就是这些极端风险，首先要控制的也是这些极端风险。近些年，国际金融业监管部门也一直在试图制定一些规则以避免金融机构暴露在这些极端风险面前。

《极值理论及其在沪深股市风险度量中的应用研究》 图书简介 本书深入探讨了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）的核心概念、基本模型及其在金融风险管理领域的实际应用，并聚焦于沪深股市这一重要金融市场，对其特有的风险特征进行量化分析与度量。本书旨在为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的视角，理解如何利用先进的统计工具来应对金融市场中的极端事件，从而提升风险管理的能力与水平。 第一部分：极值理论基础 本部分将从理论的源头出发，循序渐进地介绍极值理论的基石。我们将首先阐述极值现象在自然界和金融市场中的普遍性，以及传统统计方法在描述极端事件时的局限性。随后，我们将详细介绍极值理论的两个主要分支：块最大值方法（Block Maxima Method, BMM）和超阈值方法（Peaks-Over-Threshold Method, POT）。 块最大值方法（BMM）：我们将重点讲解Fisher-Tippett-Gnedenko定理，该定理表明，在适当的条件下，独立同分布随机变量的样本最大值的分布趋向于极值分布（Extreme Value Distribution, EVD）。本书将详细介绍广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）的三个参数（位置、尺度、形状）的含义及其在拟合数据中的作用。我们将通过实例演示如何使用极大似然估计等方法来估计GEV分布的参数，并讨论其在推断超过特定阈值或预测未来极端事件方面的应用。 超阈值方法（POT）：与BMM不同，POT方法关注的是超过预设高阈值的所有观测值。本部分将详细介绍Pickands-Balkema-de Haan定理，该定理指出，当阈值足够高时，超过该阈值的残差分布近似于广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）。我们将深入分析GPD的结构，以及如何通过适当的阈值选择策略（如平均残差图法）来构建有效的GPD模型。POT方法的优势在于能够更充分地利用数据，尤其是在样本量有限的情况下，其对极端事件的度量可能更为精确。 此外，本部分还将探讨极值理论中的关键概念，如返回值（Return Period）和返回值水平（Return Level）。返回值是指一个极端事件发生的平均时间间隔，而返回值水平是指在特定返回值下，事件发生的水平值。这些概念是理解和应用极值理论进行风险度量的核心工具。 第二部分：金融风险度量理论与方法 在奠定极值理论的基础后，本部分将转向金融风险度量领域，介绍与EVT密切相关的风险度量工具和理论。 在险价值（Value at Risk, VaR）：我们将详细解释VaR的定义，即在给定置信水平下，预期在一定时间内可能发生的最大损失。本书将介绍如何使用极值理论来估计VaR，特别是如何利用GEV分布和GPD来计算不同置信水平下的VaR值，并讨论传统参数方法（如历史模拟法、参数法）与基于EVT的VaR估计方法在处理市场极端情况时的差异和优势。 预期损失（Expected Shortfall, ES），也称为条件在险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）：ES被认为是比VaR更优越的风险度量指标，因为它不仅考虑了超过VaR的损失，还考虑了这些损失的平均大小。我们将深入探讨ES的定义，并详细介绍如何利用极值理论来计算ES。本书将强调，ES能够更好地捕捉尾部风险，尤其是在市场发生剧烈波动时，其指示性作用更为显著。 其他风险度量方法：除VaR和ES外，本书还将简要介绍一些其他的风险度量工具，并探讨极值理论在这些方法中的潜在应用，例如，压力测试（Stress Testing）的设计、极端事件触发模型的构建等。 第三部分：沪深股市的风险特征分析 本部分将聚焦于中国内地最重要的两个股票市场——上海证券交易所（SSE）和深圳证券交易所（SZSE）——的风险特性。 市场数据特征分析：本书将收集和整理沪深股市（包括主要指数如上证综指、深证成指，以及代表性股票）的历史数据。通过描述性统计分析，我们将揭示沪深股市在收益率分布、波动性、偏度和峰度等方面的特征。特别地，我们将关注市场中出现的极端涨跌事件，并分析其频率和幅度。 极端事件的识别与建模：我们将应用前述的极值理论工具，对沪深股市的收益率数据进行建模。通过拟合GEV分布和GPD，我们将识别出市场中发生极端负收益（即风险事件）和极端正收益（可能伴随泡沫风险）的概率和潜在规模。本书将详细介绍如何选择合适的阈值，以及如何评估模型拟合的优劣。 沪深股市的特有风险因素探讨：除了普遍存在的市场风险外，我们将结合沪深股市的宏观经济环境、政策变动、投资者行为等特定因素，探讨这些因素如何影响市场中的极端事件。例如，特定政策出台对股市短期内极端波动的触发作用，或者宏观经济数据超预期对市场尾部风险的影响。 第四部分：基于极值理论的沪深股市风险度量应用 本部分是本书的核心实践部分，将详细阐述如何将极值理论应用于沪深股市的实际风险度量。 基于EVT的VaR与ES计算：我们将利用收集到的沪深股市数据，结合GEV和GPD模型，计算不同时间窗口（日、周、月）和不同置信水平下的VaR与ES。本书将展示计算过程的细节，并对比不同模型（如BMM vs POT，GEV vs GPD）的计算结果，分析它们之间的差异及其经济含义。 极端事件回溯与预测：通过极值理论模型，我们将能够对历史上发生的极端市场事件进行回溯分析，理解其发生概率和可能的损失规模。同时，我们将探讨利用EVT来预测未来发生极端事件的可能性，并评估其潜在影响。 风险管理策略的启示：基于EVT的风险度量结果，本书将为投资者、资产管理者和监管机构提供可行的风险管理建议。例如，如何根据计算出的VaR和ES来调整投资组合的风险敞口，如何制定更有效的应急预案来应对可能发生的市场危机，以及如何利用EVT的分析结果来改进市场监管政策，防范系统性金融风险。 与其他风险度量方法的比较与融合：本书将对基于EVT的风险度量方法与传统方法（如历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）进行系统性比较。我们将深入分析EVT在捕捉尾部风险方面的独特优势，并探讨如何将EVT与其他方法进行融合，以构建更全面、更 robust 的风险管理框架。 总结与展望 本书的最后一章将对全书内容进行回顾，总结极值理论在沪深股市风险度量中的重要性和实际价值。同时，我们将展望未来极值理论在金融风险管理领域可能的发展方向，例如，高频数据分析中的EVT应用、动态EVT模型的构建、机器学习与EVT的结合等。 本书适合于金融工程、金融学、统计学、数学等相关专业的学生、研究人员，以及在金融机构从事风险管理、量化交易、投资分析等工作的专业人士。通过阅读本书，读者将能够深刻理解极值理论的精髓，并掌握将其应用于复杂金融市场风险度量的实用技能，从而在瞬息万变的金融市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当低调，但当我真正翻开它的时候，就被里面严谨的逻辑和清晰的论证所吸引。首先，它在对极值理论的介绍上，并没有止步于浅尝辄止，而是花了相当大的篇幅去梳理了其发展的脉络，从早期的Fisher-Tippett-Gnedenko定理，到后续的Pickands、Balkema-de Haan等人的重要贡献，都进行了细致入微的阐述。对于我这样背景不是特别深厚的读者来说，这种由浅入深、循序渐进的讲解方式显得尤为宝贵。书中对于各种分布族（如Gumbel、Frechet、Weibull）的性质及其在实际应用中的适用性，都进行了深入的探讨，并且通过大量的数学推导和公式展示，让读者能够真正理解这些理论的内在机制。更重要的是，作者并没有回避理论的复杂性，而是用一种我能够接受的方式，一步步地引导我理解那些看似高深的概念。虽然我对里面的所有数学公式的细节都能立刻掌握还有些距离，但整体的思路和逻辑脉络在我脑海中已经清晰起来，这让我对后续的应用部分充满期待。

评分☆☆☆☆☆

在风险度量方面，这本书可以说是做到了“术业有专攻”。它深入剖析了传统风险度量方法（如VaR）的局限性，特别是其在描述极端尾部风险方面的不足，并着重阐述了极值理论如何能够更有效地捕捉市场波动中的“黑天鹅”事件。书中详细介绍了如何利用极值理论来计算极值风险（EVT-VaR），以及如何通过极值理论来评估条件在险价值（CVaR）等指标。我特别关注了书中关于回溯测试的章节，作者不仅展示了如何进行回溯测试，还分析了不同模型在回溯测试中的表现差异，这为我评估模型有效性提供了重要的参考。更让我感到受用的是，书中并没有简单地给出结论，而是通过大量的案例分析，展示了极值理论在实际风险管理中的应用效果，比如如何识别潜在的市场崩盘风险，如何设定更合理的止损点等。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜在于，它并没有将极值理论停留在理论的层面，而是巧妙地将其与中国本土的金融市场——沪深股市，紧密地联系起来。这种“理论+实践”的研究思路，对于我这样希望将学到的知识应用到实际投资分析中的读者来说，简直是福音。书中对于如何构建适合沪深股市特征的极值模型，做了非常详尽的分析。例如，它讨论了如何处理A股市场的特殊交易规则、涨跌停板限制等因素对数据分布的影响，以及如何选择合适的极值模型（如POT方法）来捕捉市场的极端事件。我尤其欣赏书中对于模型参数估计部分的论述，作者不仅介绍了常用的方法，还分析了不同方法在面对A股市场特有数据时可能遇到的挑战，并提出了一些实用的解决方案。通过阅读这部分内容，我仿佛看到了一个经验丰富的交易员，如何将严谨的学术理论转化为指导实战的利器，这给我带来了极大的启发，也让我对风险管理有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于金融领域的研究者和从业者来说，都具有相当高的参考价值。它不仅仅是一份关于沪深股市风险度量的学术报告，更是一次将前沿理论与本土实践相结合的深度探索。书中对于极值理论的理论基础和在金融风险管理中的应用，都进行了系统而深入的阐述，并且提供了大量的实证分析和案例研究，这使得内容既有深度又不失广度。对于希望提升风险管理能力、更好地理解金融市场极端风险的读者，这本书绝对是一个不容错过的选择。它帮助我打开了认识风险的新视角，也为我提供了解决实际问题的有力工具。读完这本书，我感觉自己对风险的理解又上了一个台阶，并且对未来如何更科学地进行投资决策，有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

我之所以推荐这本书，还在于它展现了作者严谨的学术态度和扎实的功底。从文献回顾部分开始，作者就梳理了大量国内外相关的研究成果，展现了对该领域的深度了解。在论证过程中，作者逻辑严密，层层递进，即使对于一些复杂的数学推导，也尽可能地给出了清晰的解释，力求让读者理解其背后的原理。更难能可贵的是，书中对于研究过程中可能遇到的问题和挑战，都进行了坦诚的探讨，例如数据噪声的影响、模型的选择偏差等，并且针对这些问题提出了一些有见地的建议。这种不回避问题、力求全面的学术风格，对于我这样正在进行学术研究的读者来说，具有非常重要的示范意义。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在引导我探索未知领域。