Книга "Модели Value-at-Risk для анализа рыночного риска" написана ведущим академическим специалистом по рыночным рискам, профессором Кэрол Александер. Она является четвертой частью четырехтомного издания "Анализ рыночного риска". Опираясь на базовые знания финансовой математики и статистики, полученные в 1 томе, знания факторных моделей, анализа главных компонент, статистических моделей волатильности и корреляции, а также копул из 2 тома, а также знания ценообразования и хеджирования финансовых инструментов и отображения портфелей подобных инструментов на факторы риска из 3 тома, эта книга дает наиболее полное, строгое и детальное описание моделей VaR.
Отличительной чертой серии является педагогический подход к практическим примерам, актуальным для анализа рыночного риска на практике. Во всех четырех томах приводится примерно 300 числовых и эмпирических примеров, 400 графиков и рисунков, а также 30 кейсов, многие из которых содержатся в интерактивных электронных таблицах на прилагаемом CD-ROM.
Конкретные эмпирические примеры и кейсы в этом томе включают: параметрические линейные модели VaR (нормальное распределение, распределение Стьюдента, смесь нормальных распределений) и их ожидаемые потери в хвосте (ETL); новые формулы для VaR на основе автокоррелированных доходностей; исторические симуляционные модели VaR: масштабирование исторического VaR и волатильности; модели Монте-Карло для VaR на основе многомерных нормальных и Стьюдента распределений, а также на основе копул; примеры и кейсы для процентно-чувствительных, фондовых, товарных и международных портфелей; разложение систематического VaR крупных портфелей; бэктестинг и оценка модельного риска; гипотетические стресс-тесты на основе факторов и исторические стресс-тесты, а также стресс-тесты на основе VaR и ETL.
Авторы пишут о книге Рынок рисков и анализ вероятностных убытков, описывая её как «самую всеобъемлющую, строгую и подробную» работу на тему моделей вероятностных убытков. Эта работа основана на понимании финансовой математики и статистики, полученном из книг Элементы рыночных рисков и их моделирования, Факторный анализ, Основной компонентный анализ и другие работы издательства Джон Уайли. В книге описаны разнообразные модели вероятностных убытков и приведены примеры их использования для оценки рисков в финансовых инструментах и портфелях.
Электронная Книга «Market Risk Analysis, Value at Risk Models» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470745076
Описание книги от Группа авторов
Written by leading market risk academic, Professor Carol Alexander, Value-at-Risk Models forms part four of the Market Risk Analysis four volume set. Building on the three previous volumes this book provides by far the most comprehensive, rigorous and detailed treatment of market VaR models. It rests on the basic knowledge of financial mathematics and statistics gained from Volume I, of factor models, principal component analysis, statistical models of volatility and correlation and copulas from Volume II and, from Volume III, knowledge of pricing and hedging financial instruments and of mapping portfolios of similar instruments to risk factors. A unifying characteristic of the series is the pedagogical approach to practical examples that are relevant to market risk analysis in practice. All together, the Market Risk Analysis four volume set illustrates virtually every concept or formula with a practical, numerical example or a longer, empirical case study. Across all four volumes there are approximately 300 numerical and empirical examples, 400 graphs and figures and 30 case studies many of which are contained in interactive Excel spreadsheets available from the the accompanying CD-ROM . Empirical examples and case studies specific to this volume include: Parametric linear value at risk (VaR)models: normal, Student t and normal mixture and their expected tail loss (ETL); New formulae for VaR based on autocorrelated returns; Historical simulation VaR models: how to scale historical VaR and volatility adjusted historical VaR; Monte Carlo simulation VaR models based on multivariate normal and Student t distributions, and based on copulas; Examples and case studies of numerous applications to interest rate sensitive, equity, commodity and international portfolios; Decomposition of systematic VaR of large portfolios into standard alone and marginal VaR components; Backtesting and the assessment of risk model risk; Hypothetical factor push and historical stress tests, and stress testing based on VaR and ETL.
