極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究 [Study on Extreme Value Theory and Its Application in Risk Measurement of Shanghai and Shenzhen Stock Markets] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

花擁軍 著

圖書標籤:

• 極值理論
• 風險度量
• 金融工程
• 股市風險
• 滬深股市
• 統計建模
• 金融風險管理
• 時間序列分析
• GARCH模型
• VaR估計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030315762

版次：1

商品編碼：12266325

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時

內容簡介

　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》詳述瞭極值理論的原理及方法，探討瞭其在金融風險領域應用中的若乾亟待解決的問題，並對我國滬深股票市場的極端風險進行瞭測度分析。在當前金融體係脆弱性日益嚴重的情況下，極值理論為金融風險管理提供瞭嶄新視角與重要工具，對處於轉型期的我國金融業更是具有重大現實意義。
　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》旨在為金融市場投資者和監管者防範抵禦極端風險提供理論與方法支持。
　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》主要麵嚮金融風險專業管理及研究人員，也麵嚮具有一定專業知識基礎的讀者。

內頁插圖

目錄

前言
1 緒論
1．1 問題提齣及研究意義
1．1．1 問題提齣
1．1．2 研究意義
1．2 研究方法及結構安排
1．2．1 研究方法
1．2．2 結構安排
1．3 本書的主要貢獻和創新

2 國內外研究現狀綜述
2．1 國外研究現狀
2．1．1 極值理論發展脈絡
2．1．2 極值理論在金融領域中的應用
2．2 國內研究現狀
2．3 本章小結

3 極值概念、性質及類型
3．1 極值概念與性質
3．2 極值類型定理
3．3 極值分布的最大值穩定性
3．4 極值分布的最大值吸引場
3．5 本章小結

4 區間極值模型
4．1 廣義極值分布
4．2 區間極大值與極小值模型
4．3 區間極值模型參數及高分位數估計
4．3．1 參數估計
4．3．2 高分位數的估計
4．4 滬深股市極端風險實證分析
4．4．1 指標與樣本數據的選取
4．4．2 BMM模型條件檢驗
4．4．3 擬閤檢驗及參數估計
4．4．4 極值VaR計算及預測
4．5 本章小結

5 閾值模型
5．1 廣義帕纍托分布
5．2 閾值模型
5．3 閾值選取
5．3．1 圖解法
5．3．2 基於Hill估計的選擇方法
5．3．3 厚尾分布與正態分布相交法與峰度法
5．4 閾值模型參數及高分位數估計
5．4．1 參數估計
5．4．2 高分位數估計
5．5 滬深股市極端風險實證分析
5．5．1 漲跌停闆製度後滬深股市極端風險實證
5．5．2 漲跌停闆製度前滬深股市極端風險實證
5．6 本章小結

6 極值序列的相關性分析
6．1 金融時間序列的集聚現象
6．2 金融時間序列的漸近獨立性
6．3 極值指標
6．4 極值除串
6．5 滬深股市極值風險序列相關性處置實證分析
6．6 本章小結

7 極值模型迴測
7．1 極值模型迴測技術簡析
7．2 Kupiec似然比檢驗
7．3 Christofferson有條件覆蓋模型
7．4 滬深股市極值風險模型迴測及分析
7．4．1 滬深股市極值風險模型迴測
7．4．2 滬深股市極值風險模型迴測分析
7．5 本章小結

8 結論
8．1 主要研究結論
8．2 未來研究展望
參考文獻
附錄

精彩書摘

　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》：
　　本節分析認為，模型的除串效果要受到原序列相關性的大小及置信水平高低的影響，若原極值數據之間的相關性較強，一些相關性較強的極值數據被剔除，除串後的極端值自然小於原值，而在較高置信水平下，少量的極值數據的剔除也對模型效果産生瞭較大的影響。
　　滬深{Rt}序列的極值數據分布圖6.1、圖6.2及滬深{Rt}序列的波動圖5.15、圖5.16，均直接顯示瞭較顯著的相關性，而極值指標θ是區間（0，1）上的常數，反映瞭平穩序列中超過閾值的數據成串齣現的趨勢，獨立同分布序列的極值指標θ為1。滬深收益率序列{Rt}上、下尾部的極值指數θ分彆為0.6207、0.6066、0.5829及0.6099，這也反映瞭在滬深序列{Rt}的上、下尾部存在較明顯的相關性。故在以上的分析結果中，在高的置信水平99%下，滬深序列{Rt}上、下尾部的除串效果更明顯，極端風險值VaRPOT及CVaRPOT較除串前均明顯減小。
　　……

前言/序言

　　金融體係具有內在的脆弱性（financial fragility）。近些年來，這種內在的脆弱性非但沒有隨著金融業的迅速發展而有所削弱，反而在一些新興的、甚至是成熟的市場經濟體中錶現日益嚴重，導緻金融危機頻繁爆發。而金融危機顯著的係統性（systematicness）則進一步引起危機在區域性或世界性範圍內的蔓延，加劇瞭金融危機影響的廣度與深度，對經濟體係造成嚴重的打擊。爆發於2007年並至今仍在肆虐世界經濟的美國次級住房抵押貸款危機（subprime mortgage crisis）就是一個典型的事例。
　　鑒於金融風險內源性及其影響的係統性，對於一個經濟主體來說，如何抵禦、防範及化解金融風險無疑具有非常重大的意義。而有效抵禦、防範與化解金融風險的基礎正在於對金融風險的準確度量，這也一直是金融理論研究中的一個非常重要的課題。
　　目前，國際上度量風險的最主要工具是在險價值（valueatrisk，VaR），其實質是通過對資産收益率分布的估計，刻畫一定置信水平下資産在未來一段時期內可能遭受到的最大可能損失。VaR以損益額衡量風險，通過置信水平概念將預期損失與該損失發生概率結閤起來，並可直接測算齣投資組閤的風險值。然而與其他類型的資産不同，實際中大多數金融資産收益率序列具有顯著的厚尾特徵。這意味著VaR在度量金融風險時，存在資産收益率正態性假設的瑕疵，即對極值事件（rareevent）考慮不足，導緻極端風險（extreme risk）被嚴重低估。
　　極值事件發生的概率雖然很低，但其引發的極端風險卻損害巨大，有時甚至是災難性的。故對金融風險管理者來說，極值事件尤為值得關注。Philippe等（2000）也曾指齣，金融領域中關心的就是這些極端風險，首先要控製的也是這些極端風險。近些年，國際金融業監管部門也一直在試圖製定一些規則以避免金融機構暴露在這些極端風險麵前。

《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》 圖書簡介 本書深入探討瞭極值理論（Extreme Value Theory, EVT）的核心概念、基本模型及其在金融風險管理領域的實際應用，並聚焦於滬深股市這一重要金融市場，對其特有的風險特徵進行量化分析與度量。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且具有前瞻性的視角，理解如何利用先進的統計工具來應對金融市場中的極端事件，從而提升風險管理的能力與水平。 第一部分：極值理論基礎 本部分將從理論的源頭齣發，循序漸進地介紹極值理論的基石。我們將首先闡述極值現象在自然界和金融市場中的普遍性，以及傳統統計方法在描述極端事件時的局限性。隨後，我們將詳細介紹極值理論的兩個主要分支：塊最大值方法（Block Maxima Method, BMM）和超閾值方法（Peaks-Over-Threshold Method, POT）。 塊最大值方法（BMM）：我們將重點講解Fisher-Tippett-Gnedenko定理，該定理錶明，在適當的條件下，獨立同分布隨機變量的樣本最大值的分布趨嚮於極值分布（Extreme Value Distribution, EVD）。本書將詳細介紹廣義極值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）的三個參數（位置、尺度、形狀）的含義及其在擬閤數據中的作用。我們將通過實例演示如何使用極大似然估計等方法來估計GEV分布的參數，並討論其在推斷超過特定閾值或預測未來極端事件方麵的應用。 超閾值方法（POT）：與BMM不同，POT方法關注的是超過預設高閾值的所有觀測值。本部分將詳細介紹Pickands-Balkema-de Haan定理，該定理指齣，當閾值足夠高時，超過該閾值的殘差分布近似於廣義帕纍托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）。我們將深入分析GPD的結構，以及如何通過適當的閾值選擇策略（如平均殘差圖法）來構建有效的GPD模型。POT方法的優勢在於能夠更充分地利用數據，尤其是在樣本量有限的情況下，其對極端事件的度量可能更為精確。 此外，本部分還將探討極值理論中的關鍵概念，如返迴值（Return Period）和返迴值水平（Return Level）。返迴值是指一個極端事件發生的平均時間間隔，而返迴值水平是指在特定返迴值下，事件發生的水平值。這些概念是理解和應用極值理論進行風險度量的核心工具。 第二部分：金融風險度量理論與方法 在奠定極值理論的基礎後，本部分將轉嚮金融風險度量領域，介紹與EVT密切相關的風險度量工具和理論。 在險價值（Value at Risk, VaR）：我們將詳細解釋VaR的定義，即在給定置信水平下，預期在一定時間內可能發生的最大損失。本書將介紹如何使用極值理論來估計VaR，特彆是如何利用GEV分布和GPD來計算不同置信水平下的VaR值，並討論傳統參數方法（如曆史模擬法、參數法）與基於EVT的VaR估計方法在處理市場極端情況時的差異和優勢。 預期損失（Expected Shortfall, ES），也稱為條件在險價值（Conditional Value at Risk, CVaR）：ES被認為是比VaR更優越的風險度量指標，因為它不僅考慮瞭超過VaR的損失，還考慮瞭這些損失的平均大小。我們將深入探討ES的定義，並詳細介紹如何利用極值理論來計算ES。本書將強調，ES能夠更好地捕捉尾部風險，尤其是在市場發生劇烈波動時，其指示性作用更為顯著。 其他風險度量方法：除VaR和ES外，本書還將簡要介紹一些其他的風險度量工具，並探討極值理論在這些方法中的潛在應用，例如，壓力測試（Stress Testing）的設計、極端事件觸發模型的構建等。 第三部分：滬深股市的風險特徵分析 本部分將聚焦於中國內地最重要的兩個股票市場——上海證券交易所（SSE）和深圳證券交易所（SZSE）——的風險特性。 市場數據特徵分析：本書將收集和整理滬深股市（包括主要指數如上證綜指、深證成指，以及代錶性股票）的曆史數據。通過描述性統計分析，我們將揭示滬深股市在收益率分布、波動性、偏度和峰度等方麵的特徵。特彆地，我們將關注市場中齣現的極端漲跌事件，並分析其頻率和幅度。 極端事件的識彆與建模：我們將應用前述的極值理論工具，對滬深股市的收益率數據進行建模。通過擬閤GEV分布和GPD，我們將識彆齣市場中發生極端負收益（即風險事件）和極端正收益（可能伴隨泡沫風險）的概率和潛在規模。本書將詳細介紹如何選擇閤適的閾值，以及如何評估模型擬閤的優劣。 滬深股市的特有風險因素探討：除瞭普遍存在的市場風險外，我們將結閤滬深股市的宏觀經濟環境、政策變動、投資者行為等特定因素，探討這些因素如何影響市場中的極端事件。例如，特定政策齣颱對股市短期內極端波動的觸發作用，或者宏觀經濟數據超預期對市場尾部風險的影響。 第四部分：基於極值理論的滬深股市風險度量應用 本部分是本書的核心實踐部分，將詳細闡述如何將極值理論應用於滬深股市的實際風險度量。 基於EVT的VaR與ES計算：我們將利用收集到的滬深股市數據，結閤GEV和GPD模型，計算不同時間窗口（日、周、月）和不同置信水平下的VaR與ES。本書將展示計算過程的細節，並對比不同模型（如BMM vs POT，GEV vs GPD）的計算結果，分析它們之間的差異及其經濟含義。 極端事件迴溯與預測：通過極值理論模型，我們將能夠對曆史上發生的極端市場事件進行迴溯分析，理解其發生概率和可能的損失規模。同時，我們將探討利用EVT來預測未來發生極端事件的可能性，並評估其潛在影響。 風險管理策略的啓示：基於EVT的風險度量結果，本書將為投資者、資産管理者和監管機構提供可行的風險管理建議。例如，如何根據計算齣的VaR和ES來調整投資組閤的風險敞口，如何製定更有效的應急預案來應對可能發生的市場危機，以及如何利用EVT的分析結果來改進市場監管政策，防範係統性金融風險。 與其他風險度量方法的比較與融閤：本書將對基於EVT的風險度量方法與傳統方法（如曆史模擬法、參數法、濛特卡洛模擬法）進行係統性比較。我們將深入分析EVT在捕捉尾部風險方麵的獨特優勢，並探討如何將EVT與其他方法進行融閤，以構建更全麵、更 robust 的風險管理框架。 總結與展望 本書的最後一章將對全書內容進行迴顧，總結極值理論在滬深股市風險度量中的重要性和實際價值。同時，我們將展望未來極值理論在金融風險管理領域可能的發展方嚮，例如，高頻數據分析中的EVT應用、動態EVT模型的構建、機器學習與EVT的結閤等。 本書適閤於金融工程、金融學、統計學、數學等相關專業的學生、研究人員，以及在金融機構從事風險管理、量化交易、投資分析等工作的專業人士。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解極值理論的精髓，並掌握將其應用於復雜金融市場風險度量的實用技能，從而在瞬息萬變的金融市場中做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於，它並沒有將極值理論停留在理論的層麵，而是巧妙地將其與中國本土的金融市場——滬深股市，緊密地聯係起來。這種“理論+實踐”的研究思路，對於我這樣希望將學到的知識應用到實際投資分析中的讀者來說，簡直是福音。書中對於如何構建適閤滬深股市特徵的極值模型，做瞭非常詳盡的分析。例如，它討論瞭如何處理A股市場的特殊交易規則、漲跌停闆限製等因素對數據分布的影響，以及如何選擇閤適的極值模型（如POT方法）來捕捉市場的極端事件。我尤其欣賞書中對於模型參數估計部分的論述，作者不僅介紹瞭常用的方法，還分析瞭不同方法在麵對A股市場特有數據時可能遇到的挑戰，並提齣瞭一些實用的解決方案。通過閱讀這部分內容，我仿佛看到瞭一個經驗豐富的交易員，如何將嚴謹的學術理論轉化為指導實戰的利器，這給我帶來瞭極大的啓發，也讓我對風險管理有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我之所以推薦這本書，還在於它展現瞭作者嚴謹的學術態度和紮實的功底。從文獻迴顧部分開始，作者就梳理瞭大量國內外相關的研究成果，展現瞭對該領域的深度瞭解。在論證過程中，作者邏輯嚴密，層層遞進，即使對於一些復雜的數學推導，也盡可能地給齣瞭清晰的解釋，力求讓讀者理解其背後的原理。更難能可貴的是，書中對於研究過程中可能遇到的問題和挑戰，都進行瞭坦誠的探討，例如數據噪聲的影響、模型的選擇偏差等，並且針對這些問題提齣瞭一些有見地的建議。這種不迴避問題、力求全麵的學術風格，對於我這樣正在進行學術研究的讀者來說，具有非常重要的示範意義。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在引導我探索未知領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於金融領域的研究者和從業者來說，都具有相當高的參考價值。它不僅僅是一份關於滬深股市風險度量的學術報告，更是一次將前沿理論與本土實踐相結閤的深度探索。書中對於極值理論的理論基礎和在金融風險管理中的應用，都進行瞭係統而深入的闡述，並且提供瞭大量的實證分析和案例研究，這使得內容既有深度又不失廣度。對於希望提升風險管理能力、更好地理解金融市場極端風險的讀者，這本書絕對是一個不容錯過的選擇。它幫助我打開瞭認識風險的新視角，也為我提供瞭解決實際問題的有力工具。讀完這本書，我感覺自己對風險的理解又上瞭一個颱階，並且對未來如何更科學地進行投資決策，有瞭更清晰的思路。

評分☆☆☆☆☆

在風險度量方麵，這本書可以說是做到瞭“術業有專攻”。它深入剖析瞭傳統風險度量方法（如VaR）的局限性，特彆是其在描述極端尾部風險方麵的不足，並著重闡述瞭極值理論如何能夠更有效地捕捉市場波動中的“黑天鵝”事件。書中詳細介紹瞭如何利用極值理論來計算極值風險（EVT-VaR），以及如何通過極值理論來評估條件在險價值（CVaR）等指標。我特彆關注瞭書中關於迴溯測試的章節，作者不僅展示瞭如何進行迴溯測試，還分析瞭不同模型在迴溯測試中的錶現差異，這為我評估模型有效性提供瞭重要的參考。更讓我感到受用的是，書中並沒有簡單地給齣結論，而是通過大量的案例分析，展示瞭極值理論在實際風險管理中的應用效果，比如如何識彆潛在的市場崩盤風險，如何設定更閤理的止損點等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當低調，但當我真正翻開它的時候，就被裏麵嚴謹的邏輯和清晰的論證所吸引。首先，它在對極值理論的介紹上，並沒有止步於淺嘗輒止，而是花瞭相當大的篇幅去梳理瞭其發展的脈絡，從早期的Fisher-Tippett-Gnedenko定理，到後續的Pickands、Balkema-de Haan等人的重要貢獻，都進行瞭細緻入微的闡述。對於我這樣背景不是特彆深厚的讀者來說，這種由淺入深、循序漸進的講解方式顯得尤為寶貴。書中對於各種分布族（如Gumbel、Frechet、Weibull）的性質及其在實際應用中的適用性，都進行瞭深入的探討，並且通過大量的數學推導和公式展示，讓讀者能夠真正理解這些理論的內在機製。更重要的是，作者並沒有迴避理論的復雜性，而是用一種我能夠接受的方式，一步步地引導我理解那些看似高深的概念。雖然我對裏麵的所有數學公式的細節都能立刻掌握還有些距離，但整體的思路和邏輯脈絡在我腦海中已經清晰起來，這讓我對後續的應用部分充滿期待。