極值理論及其在滬深股市風險度量中的套用研究

內容簡介

由花擁軍編著的《極值理論及其在滬深股市風險度量中的套用研究》詳述了極值理論的原理及方法，探討了其在金融風險領域套用中的若干亟待解決的問題，並對我國滬深股票市場的極端風險進行了測度分析。

極值理論是統計學的主流分支，專以隨機分布厚尾為研究對象。將其引入到金融風險領域不僅迎合了現代金融對極端風險極其關注的原則，而且還可彌補目前國際上最主要的風險度量工具VaR的不足。

在當前金融體系脆弱性日益嚴重的情況下，極值理論為金融風險管理提供了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套用研究》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。本書主要面向金融風險專業管理及研究人員，也面向具有一定專業知識基礎的讀者。

圖書目錄

前言1 緒論 1.1 問題提出及研究意義 1.1.1 問題提出 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套用 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 擬合檢驗及參數估計 4.4.4 極值VaR計算及預測 4.5 本章小結5 閾值模型 5.1 廣義帕累托分布 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 厚尾分布與常態分配相交法與峰度法 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 漲跌停板制度後滬深股市極端風險實證 5.5.2 漲跌停板制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 極值模型回測 7.1 極值模型回測技術簡析 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回測及分析 7.4.1 滬深股市極值風險模型回測 7.4.2 滬深股市極值風險模型回測分析 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

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