| 《金融市场风险度量》主要特色和创新有： 1.建立了基于g—h分布的VaR计算方法——g—hVaR法的理论分析框架。提出了基于g—h分布的蒙特卡洛模拟方法：g—hMC法；提出了基于g—h分布的VaR参数计算方法，即根据g—h分布可对分布、分布左侧和分布左尾部分分别建模的统计特性，提出了基于金融资产或投资组合回报损益、损失、极端损失的三个g—hVaR参数模型。 2.提出了使用g—hVaR法度量市场风险。分别应用基于回报损益、损失、极端损失的g—hVaR参数模型以及基于g—h分布的蒙特卡洛模拟方法g—hMC法对金融资产和投资组合的市场风险进行了度量。 3.提出了全局最小二乘法、非对称响应模型、局部线性估计法和理性近似估计法四种方法分解投资组合VaR。使用全局最小二乘法、非对称响应模型和局部线性估计法对投资组合g—hVaR进行了分解研究。 4.构建了VaR计算方法的评价体系，即保守性评价、准确性评价和有效性评价。使用多种统计方法对g—hVaR法及其他VaR方法进行了评价研究，并将g—hVaR方法与各种VaR方法进行了比较。结果表明：g—hVaR法是一种准确、有效且较为保守的VaR方法。 |
| 潘志斌，1976年出生，现为华东师范大学金融系讲师。2005年6月获得上海交通大学管理科学与工程专业博上学位，长期从事金融风险管理与金融工程领域的研究，现主持教育部人文社会科学青年基金项目1项，先后参与国家自然科学基金资助项目、教育部人文社会科学项目和横向课题4项，发表研究论文10余篇，EI柃索2篇，ISTP检索3篇。 |
| 摘要 ABSTRACT 第一章 绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 国内外文献综述 1.2.1 VaR理论的研究现状 1.2.2 现有研究的不足之处 1.3 本书的主要内容和章节结构 1.4 本书的主要特色和创新之处 第二章 金融市场风险 2.1 引言 2.2 金融风险与金融市场风险 2.3 金融市场风险管理 2.3.1 金融市场风险管理的动因和功能 2.3.2 金融市场风险管理过程 2.4 金融市场风险度量方法 2.4.1 金融市场风险度量方法的演变 2.4.2 金融市场风险的度量框架 2.5 本章小结 第三章 风险价值 3.1 引言 3.2 VaR的历史演变 3.2.1 VaR的早期历史——从投资组合理论的角度 3.2.2 VaR的早期历史——从资本金充足率的角度 3.3 VaR 3.3.1 VaR定义与计算原理 3.3.2 VaR的参数选择：持有期和置信水平 3.3.3 VaR的优缺点 3.3.4 VaR的替代方法 3.4 VaR在金融领域的应用 3.5 VaR的计算方法 3.5.1 参数方法 3.5.2 非参数方法 3.5.3 半参数方法 3.5.4 现有VaR计算方法的分类、不足、比较及选择 3.6 本章小结 第四章 金融市场风险度量：基于g-h分布的VaR方法研究 4.1 VaR与厚尾现象、不对称现象 4.1.1 峰度、偏度与尾部指数 4.1.2 处理不对称现象、厚尾现象时常用的统计分布和模型 4.2 g-h VaR方法 4.2.1 g-h分布 4.2.2 g-h VaR法 4.3 实证研究 4.3.1 数据的选取及其特征 4.3.2 VaR的计算 4.3.3 g-h VaR方法的比较 4.4 本章小结 第五章 金融市场风险度量评价研究 5.1 问题的提出 5.2 金融市场风险度量方法的评价 5.2.1 保守性评价 5.2.2 准确性评价 5.2.3 有效性评价 5.3 实证研究 5.3.1 数据的选取及其特征 5.3.2 VaR的计算 5.3.3 保守性评价 5.3.4 准确性评价 5.3.5 有效性评价 5.4 本章小结 第六章 金融市场风险分解研究 6.1 问题的提出 6.2 边际VaR、成分VaR和增量VaR 6.2.1 边际VaR、成分VaR和增量VaR的概念 6.2.2 边际VaR、成分VaR和增量VaR的相互关系 6.3 投资组合市场风险的分解 6.3.1 投资组合VaR的分解的一般过程 6.3.2 现存的投资组合VaR分解方法及其局限性 6.3.3 投资组合VaR的分解方法 6.4 实证研究 6.4.1 数据的选取及其特征 6.4.2 投资组合VaR计算 6.4.3 投资组合VaR分解 6.5 本章小结 第七章 研究结论与展望 7.1 研究结论 7.2 研究展望 参考文献 附录：关于投资组合内各资产β值的计算 致谢 |
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