《金融風險建模及投資組合最佳化——使用R語言（翻譯版）》是2018年機械工業出版社出版的圖書，作者是伯恩哈德.拜福。
基本介紹
- 書名：金融風險建模及投資組合最佳化——使用R語言（翻譯版）
- 作者：伯恩哈德.拜福
- ISBN：9787111589990
- 定價：78元
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2018年9月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要內容包括: · 介紹了前沿的金融風險建模技術､投資組合最佳化的實用方法以及新的研究進展。 · 介紹了金融風險的典型特徵､損失函式､風險測量方法､條件風險建模和無條件風險建模､極值理論､廣義雙曲線分布､波動率建模以及刻畫分布獨立性的相關概念。 · 探討了投資組合相關的風險概念以及帶風險約束的投資組合最佳化技術。 · 附有完整的R 軟體代碼，便於讀者重現書中的分析結果。 · 本書有一個支持網站，該網站提供了一系列相關代碼和案例。 本書適合金融學､經濟學和風險管理專業的研究生以及金融從業者､投資組合管理從業者閱讀，也可以作為上述各專業學生的計算機實驗課程教材，同時也適合自學。
圖書目錄
目錄
譯者的話
前言
縮略語表
第1 部分 著述初衷
第1 章 簡介 3
參考文獻 5
第2 章 R 語言簡介 6
2.1 R 語言的起源與發展 6
2.2 獲取幫助 7
2.3 R 語言套用 10
2.4 類､方法與函式 11
2.5 本書自帶的教學包: FRAPO 包 19
參考文獻 24
第3 章 金融市場數據 25
3.1 金融市場收益率的統計特徵 25
3.1.1 單變數時間序列的統計特徵 25
3.1.2 多變數時間序列的統計特徵 27
3.2 關於風險模型的影響 30
參考文獻 30
第4 章 風險度量 31
4.1 本章簡介 31
4.2 風險度量概述 31
4.3 投資組合相關的風險概念 35
參考文獻 37
第5 章 現代投資組合理論 38
5.1 本章簡介 38
5.2 馬科維茨投資組合理論 38
5.3 均值-方差投資組合理論 41
參考文獻 43
第2 部分 風險建模
第6 章 刻畫收益率的分布 47
6.1 預備知識 47
6.2 廣義雙曲分布 47
6.3 廣義lambda 分布 49
6.4 與GHD 相關的R 軟體包 55
6.4.1 fBasics 包 55
6.4.2 GeneralizedHyperbolic 包 56
6.4.3 ghyp 包 57
6.4.4 QRM 包 58
6.4.5 SkewHyperbolic 包 58
6.4.6 VarianceGamma 包 59
6.5 與GLD 相關的R 包 59
6.5.1 Davies 包 59
6.5.2 fBasics 包 59
6.5.3 gld 包 60
6.5.4 lmomco 包 61
6.6 GHD 在風險建模中的套用 61
6.6.1 用GHD 擬合股票收益率 61
6.6.2 用GHD 進行風險評估 64
6.6.3 重新審視典型特徵 66
6.7 GLD 在風險建模和數據分析中的套用 68
6.7.1 單支股票的VaR 68
6.7.2 FTSE100 指數三角 70
參考文獻 72
第7 章 極值理論 74
7.1 預備知識 74
7.2 極值的理論､方法和模型 74
7.2.1 分塊極值模型 74
7.2.2 r 階最大順序模型 75
7.2.3 POT 方法 76
7.3 相關R 包簡介 78
7.3.1 evd 包 78
7.3.2 evdbayes 包 79
7.3.3 evir 包 80
7.3.4 fExtremes 包 81
7.3.5 ismev 包和extRemes 包 83
7.3.6 POT 包 84
7.3.7 QRM 包 84
7.3.8 Renext 包 85
7.4 極值理論的實證分析 86
7.4.1 本節概述 86
7.4.2 BMM 模型在西門子公司數據上的套用 86
7.4.3 r 分塊極大值模型在寶馬公司數據上的套用 89
7.4.4 POT 方法在波音公司數據上的套用 91
參考文獻 96
第8 章 波動率建模 97
8.1 預備知識 97
8.2 ARCH 模型的種類 97
8.3 相關的R 軟體包 100
8.3.1 bayesGARCH 包 100
8.3.2 ccgarch 包 101
8.3.3 fGarch 包 101
8.3.4 gogarch 包 102
8.3.5 rugarch 包和rmgarch 包 103
8.3.6 tseries 包 105
8.4 波動率模型實證分析 105
參考文獻 107
第9 章 相依性建模 109
9.1 概述 109
9.2 相關性､獨立性和分布 109
9.3 Copula 111
9.3.1 起因 111
9.3.2 相關性與獨立性回顧 112
9.3.3 Copula 的分類 113
9.4 相關的R 包 117
9.4.1 BLCOP 包 117
9.4.2 copula 包和nacopula 包 117
9.4.3 fCopulae 包 119
9.4.4 gumbel 包 120
9.4.5 QRM 包 121
9.5 copula 函式相關的實證分析 121
9.5.1 GARCH-copula 模型 121
9.5.2 混合copula 126
參考文獻 128
第3 部分 投資組合最佳化
第10 章 穩健投資組合最佳化 133
10.1 概述 133
10.2 穩健統計理論 133
10.2.1 動機 133
10.2.2 選擇穩健估計量 134
10.3 穩健最佳化 137
10.4 相關R 包 141
10.4.1 covRobust 包 142
10.4.2 fPortfolio 包 142
10.4.3 MASS 包 143
10.4.4 robustbase 包 143
10.4.5 robust 包 144
10.4.6 rrcov 包 145
10.4.7 Rsocp 包 146
10.5 實證分析 146
10.5.1 投資組合模擬: 穩健統計與經典統計 146
10.5.2 投資組合回測: 穩健方法與經典統計方法 152
10.5.3 投資組合回測: 穩健最佳化 155
參考文獻 160
第11 章 重新思考多元化 162
11.1 簡介 162
11.2 多元化投資組合 163
11.3 加入風險約束的投資組合 165
11.4 最最佳化尾部相關投資組合 167
11.5 相關的R 包 169
11.5.1 DEoptim 包和RcppDE 包 169
11.5.2 FRAPO 包 171
11.5.3 PortfolioAnalytics 包 172
11.6 實證分析 172
11.6.1 不同方法的比較 172
11.6.2 最佳化尾部依賴投資組合與基準的比較 177
11.6.3 預期虧損的極限分布 181
參考文獻 184
第12 章 風險最優投資組合 186
12.1 概述 186
12.2 均值- VaR 投資組合 186
12.3 最優CVaR 投資組合 191
12.4 最優回撤投資組合 195
12.5 相關R 包 197
12.5.1 fPortfolio 包 197
12.5.2 FRAPO 包 198
12.5.3 R 中的線性規劃包 199
12.5.4 PerformanceAnalytics 包 203
12.6 實證分析 204
12.6.1 最小化CVaR 和最小方差投資組合比對 204
12.6.2 回撤約束的投資組合 208
12.6.3 股票投資的回測對比 212
參考文獻 218
第13 章 戰術性資產配置 220
13.1 概述 220
13.2 選擇的時間序列模型的考量 221
13.2.1 單變數時間序列模型 221
13.2.2 多元時間序列模型 226
13.3 Black-Litterman 方法 233
13.4 Copula 模型及熵池方法 235
13.4.1 前言 235
13.4.2 COP 模型 235
13.4.3 EP 模型 236
13.5 相關的R 包 238
13.5.1 BLCOP 包 238
13.5.2 dse 包 239
13.5.3 fArma 包 242
13.5.4 forecast 包 242
13.5.5 MSBVAR 包 243
13.5.6 PairTrading 包 244
13.5.7 urca 包與vars 包 245
13.6 實證分析 248
13.6.1 Black - Litterman 投資組合最佳化 248
13.6.2 Copula 方法 255
13.6.3 保護策略 259
參考文獻 266
附錄
附錄A 本書R 包概覽 273
A.1 R 包-按首字母排序 273
A.2 R 包-按套用類型分類排序 275
參考文獻 278
附錄B 本書時間序列數據 282
B.1 日期—時間類 282
B.2 stats 基礎包中的ts 類 285
B.3 不規則間隔時間序列 286
B.4 timeSeries 包 287
B.5 ZOO 包 288
B.6 tframe 包和xts 包 290
參考文獻 293
附錄C 投資組合策略的回測及報告 294
C.1 關於回溯檢驗的R 包 294
C.2 用於生成報表的R 包 294
C.3 互動資料庫 295
參考文獻 296
附錄D 技術性 298
