"Asymmetric Dependence in Finance" - книга, которая исследует риски и преимущества корреляции активов и предоставляет эффективные стратегии для более прибыльного управления портфелями. Авторы начинают с подробного объяснения масштаба и характера асимметричной зависимости на финансовых рынках, а затем рассматривают практические меры, которые могут быть реализованы фондовыми менеджерами и инвесторами для улучшения производительности фонда. Книга охватывает методы управления асимметричной зависимостью с использованием копул, а также методы снижения риска асимметричной зависимости на рынках недвижимости, кредитов и CTA. Многие фонды потерпели значительные убытки во время недавних спадов, несмотря на наличие видимо хорошо диверсифицированного портфеля. Эмпирические данные показывают, что связь между активами гораздо более сложная, чем предполагалось ранее, и что корреляция между доходами зависит от состояния рынка. "Asymmetric Dependence in Finance" объясняет эту асимметричную зависимость и предоставляет авторитетное руководство по снижению рисков. Книга содержит методы альтернативного управления портфелем и квантитативные методы для улучшения производительности фонда. Корреляция между активами значительно возрастает во время спадов на рынке, что приводит к неудачному распределению рисков в тот момент, когда это наиболее необходимо. Кризис 2008 года и кризис хедж-фондов 2006 года яркие примеры этого явления, и многие инвесторы до сих пор не забыли о больших потерях от их хорошо управляемых, хорошо диверсифицированных портфелей. "Asymmetric Dependence in Finance" показывает, что пошло не так и как это может быть исправлено и управляемо до следующей большой угрозы с помощью последних методов и моделей из ведущих исследований в области квантитативной финансовой аналитики.
Узнайте, как избежать уязвимости перед спадом и использовать корреляционную зависимость в своих интересах. Это практическое руководство по грамотному управлению активами.
Электронная Книга «Asymmetric Dependence in Finance» написана автором Stephen Satchell в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119289005
Описание книги от Stephen Satchell
Avoid downturn vulnerability by managing correlation dependency Asymmetric Dependence in Finance examines the risks and benefits of asset correlation, and provides effective strategies for more profitable portfolio management. Beginning with a thorough explanation of the extent and nature of asymmetric dependence in the financial markets, this book delves into the practical measures fund managers and investors can implement to boost fund performance. From managing asymmetric dependence using Copulas, to mitigating asymmetric dependence risk in real estate, credit and CTA markets, the discussion presents a coherent survey of the state-of-the-art tools available for measuring and managing this difficult but critical issue. Many funds suffered significant losses during recent downturns, despite having a seemingly well-diversified portfolio. Empirical evidence shows that the relation between assets is much richer than previously thought, and correlation between returns is dependent on the state of the market; this book explains this asymmetric dependence and provides authoritative guidance on mitigating the risks. Examine an options-based approach to limiting your portfolio's downside risk Manage asymmetric dependence in larger portfolios and alternate asset classes Get up to speed on alternative portfolio performance management methods Improve fund performance by applying appropriate models and quantitative techniques Correlations between assets increase markedly during market downturns, leading to diversification failure at the very moment it is needed most. The 2008 Global Financial Crisis and the 2006 hedge-fund crisis provide vivid examples, and many investors still bear the scars of heavy losses from their well-managed, well-diversified portfolios. Asymmetric Dependence in Finance shows you what went wrong, and how it can be corrected and managed before the next big threat using the latest methods and models from leading research in quantitative finance.
