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| 內容簡介： |
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本书的写作基于作者所授的同名课程的讲义，旨在帮助读者掌握金融市场风险管理领域的相关知识，并运用Excel编程来进行实践操作，提高处理此类金融问题的能力。因此，本书更强调应用和问题的解决。本书的前半部分着眼于期权及其在金融市场风险管理中的应用。后半部分侧重于讲解债券的利率风险及其解决方案。此外，本书还介绍了单因子与多因子风险度量、免疫策略和主成分分析。在每章的开头，你首先会看到一个金融市场风险管理的重要主题。阐明相关主题的基本概念之后，我们将向读者呈现如何利用Excel来应用这些概念。读者也可以根据相关的编程发散思维，将所学付诸实践。对于想了解金融市场风险管理模型的读者，即便缺乏数学专业知识，也可以从中有所收获。
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| 關於作者： |
弗兰克·H. 科格三世（Frank H. Koger III），北京大学汇丰商学院教学副教授，美国杜兰大学金融学博士，南卡罗来纳大学达拉摩尔商学院国际MBA，特许金融分析师（CFA）协会持证人。出版有《资产估值原理》《金融建模：以Excel 为工具》《VBA 在金融建模中的应用》等多部金融相关书籍。
科格教授拥有丰富的教学经验。他曾在杜兰大学讲授财务管理、高级财务管理和管理会计等本科课程，以及公司财务政策和固定收益分析等硕士课程。目前在北京大学讲授一系列硕士研究生课程，包括“资产估值原理”“金融建模”“高级金融建模”“金融建模：以VBA 为工具”“金融建模：以Excel为工具”“金融衍生品分析”和“金融市场风险管理”。其中，前六门课程均为他在北京大学从无到有创立起来的。他还曾在北京大学讲授“公司金融”课程。科格教授在北京大学享有很高的教学评价。此外，他还曾获得北京大学汇丰商学院、北京大学深圳研究生院等多个级别的教学奖励。其“金融建模：以Excel 为工具”课程获2017 年度北京大学教学优秀奖，是当年北大汇丰商学院唯一一门入选的课程。此外，他还受邀在南方科技大学、深圳大学等高校，以及在德国波鸿鲁尔大学的国际暑期学校和中国社会科学院大学与杜兰大学合作办学的硕士学位项目中授课。
科格一直积极服务于北京大学汇丰商学院。他在学院全权负责与CFA协会和全球风险管理专业人士协会保持学术合作关系，并志愿开设CFA 考试复习课程。他还任职于学院的课程委员会和教学质量委员会。科格教授曾与杜兰大学合作，创办了汇丰商学院的首*交流项目，并在后续帮助开展其他交流项目。此外，他还曾在深圳中学志愿讲授金融学入门课程。
在进入学术界工作之前，科格曾担任Filtration 集团技术材料部的总经理，负责生产空气过滤器材料。在此之前，他在Hoechst A.G. 工作十五年，在美国和德国多个地区工作，担任多种职位。
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| 目錄：
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第一部分绪论与基础知识回顾
第1章历史收益率与收益率的矩
1.1单期收益率
1.2多期历史收益率
1.3收益率的各阶矩
1.4两资产历史收益率的线性关系
1.5投资组合的历史收益率
第2章未来（下一期）收益率
2.1单个资产的未来（下一期）收益率
2.2未来收益率的各阶矩
2.3两资产未来收益率的线性相关性
2.4投资组合的未来（下一期）收益
2.5投资组合中资产分散化的益处
2.6特殊情形：两资产投资组合的未来收益率
第二部分欧式期权
第3章期权的回报
3.1期权的定义
3.2期权在到期日的回报与利润
3.3含有期权的投资组合在到期日的回报与利润
3.4案例：期权与简单投资组合的回报与利润
3.5更多期权投资组合的回报与利润及相关示例
第4章利率期权
4.1用看涨期权多头对冲负债
4.2用看跌期权空头为对冲负债提供资金
4.3用看跌期权多头对冲资产
4.4用看涨期权空头为对冲资产提供资金：领子期权
4.5利率上限与利率下限
第5章欧式期权的价值
5.1看跌—看涨期权平价公式
5.2看涨期权与看跌期权的内在价值
5.3布莱克—斯科尔斯—默顿模型
5.4BSM模型的比较静态分析
5.5希腊值函数的VBA代码
5.6基于VBA函数的更多比较静态分析结果
第6章前台风险管理
6.1Delta对冲
6.2Delta对冲实践
6.3非线性产品：Delta-Gamma对冲
6.4非线性产品：Delta-Gamma-Vega对冲
6.5多元泰勒级数
第7章障碍期权的复制
7.1静态复制基础
7.2案例：向上敲出看涨障碍期权的静态复制
第三部分二叉树模型
第8章单期二叉树期权定价模型
8.1二叉树模型基础
8.2利用Delta对冲得出看涨期权的价值
8.3看涨期权的复制投资组合
8.4看跌期权的复制投资组合
8.5风险中性定价
第9章多期二叉树期权定价模型
9.1二叉树模型基础回顾
9.2两期模型的建立
9.3期权定价的多期二叉树
9.4欧式期权二叉树定价模型：不使用二叉树
9.5美式期权的价值
9.6案例：股票与期权的二叉树模型
9.7二叉树期权定价模型收敛至BSM模型
9.8用二叉树模型为期货期权定价
第四部分债券：风险度量、免疫、主成分分析
第10章利率与债券
10.1年化百分比利率与有效利率
10.2时间轴与基础知识
10.3承诺现金流与预期现金流
10.4到期收益率
10.5即期利率
10.6远期利率
10.7零波动利差
第11章固定利率债券与单因子风险指标
11.1固定利率债券基础知识
11.2固定利率债券的久期和凸性
11.3价格—收益率曲线的近似
11.4美元久期、美元凸性和DV01
11.5半年付息固定利率债券与连续复利收益率
11.6投资组合的单因子风险度量指标
11.7案例：价格—收益率曲线及其近似
11.8案例：其他风险度量指标
11.9杠铃型与子弹型债券投资组合
第12章债券免疫投资组合
12.1免疫基础知识
12.2免疫与相应的现金流
12.3应用：简化假设
12.4应用：更强的简化假设
12.5小结和示例
第13章关键利率与关键利率久期
13.1关键利率与关键利率久期基础知识
13.2案例：关键利率久期与KR01
第14章主成分分析
14.1主成分分析基础知识
14.2主成分的构造
14.3案例：主成分的确定
14.4对冲利率风险：主成分分析
14.5投资组合的方差
14.6案例：用主成分分析对冲资产与负债的利率风险
第五部分波动率、Copula、市场风险度量指标、随机模拟
第15章波动率
15.1波动率度量指标
15.2波动率加权方式
15.3移动平均
15.4指数加权移动平均
15.5GARCH（1，1）模型
15.6最大似然法
15.7最大似然比检验：EWMA模型与GARCH（1，1）模型
15.8波动率模型检验：收益率标准化
15.9案例：GARCH（1，1）模型
15.10案例：EWMA模型与GARCH（1，1）模型的最大似然比
15.11三种波动率更新方法的图像
15.12案例：用瞄准方差法估计GARCH（1，1）模型参数
15.13案例：基于厚尾分布的正态性检验
15.14协方差
15.15补充：替换掉σ2t后的GARCH（1，1）模型的权重
第16章其他正态性检验与自相关性检验
16.1自相关性检验：Ljung-Box统计量
16.2正态性检验
16.3案例：正态性检验与自相关性检验
第17章混合分布与相关随机变量
17.1学生t分布
17.2混合分布
17.3用Cholesky分解构造相关随机变量
17.4多元条件分布
17.5Copula
17.6含相关性的Copula的构造方法
第18章在险价值与预期亏空
18.1在险价值基础知识
18.2预期亏空基础知识
18.3一致性风险度量与谱风险度量
18.4案例：厚尾对在险价值的影响
18.5在险价值计算的回溯测试
18.6案例：在险价值与预期亏空
18.7时间尺度的影响
18.8补充：损失分布与收益分布
第19章历史模拟法与相关建模
19.1历史模拟法基础知识
19.2案例：用历史模拟法计算在险价值与预期亏空
19.3加权历史模拟法
19.4方法的比较：在险价值与预期亏空
19.5压力在险价值与压力预期亏空
19.6在险价值的置信区间
19.7极值理论
19.8极值理论的特殊情形：幂律
19.9基于蒙特卡洛分析的随机模拟
19.10历史模拟法与蒙特卡洛分析
附录A边际、增量与成分风险度量指标
参考文献
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| 內容試閱：
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我非常高兴能够为金融界人士和希望进入金融圈工作的读者提供本书，分享一些关于这些读者普遍感兴趣的领域的知识。我撰写本书的目的是希望读者可以掌握金融市场风险管理领域的相关知识，能够用Excel编程来应用这些知识，并帮助读者提高处理此类金融问题的能力。由于本书讲解了这一领域许多分支的知识，因此读者应当有很强的动力来学习本书。
本书的目的之一是讲解一些应用导向的金融市场风险管理方法。与同类书籍相比，本书更强调解决问题。本书注重对金融概念的解释，以便读者可以根据需要将给定模型拓展到其他应用场景之中。
自开始讲授本课程以来，我发现现有的书籍缺乏（1）对概念的充分解释、（2）应用的广度，以及（3）对如何付诸实践的呈现。本书将这三个方面联系起来，统一呈现给读者。
一般来说，本书每章都会首先介绍一个金融市场风险管理的主题。接下来，我们将利用Excel的截图来阐明如何应用这些概念。我们希望向读者呈现如何用Excel对这些概念进行编程，以便读者可以将所学知识付诸实践。
本书的内容不会过于技术化。尽管如此，本书还是试图以严谨的分析方法来展开各个主题，以便读者能够学会如何应对金融市场风险管理的其他应用场景，而不只局限于本书介绍的内容。因为本书旨在讲解解决问题的方法，所以很少会提及这些领域的未来预期发展情况。因此，但愿本书的内容永远都不会过时。
本书前半部分着眼于期权及其在金融风险管理中的应用，因为期权是一种极好的可用于对冲风险的证券。后半部分侧重于讲解债券的利率风险及其解决方案，我们将介绍单因子与多因子风险度量、免疫策略和主成分分析。
全书各章都配有一些Excel工作表截图，这些截图将展示金融市场风险管理分析的建模结果。截图中含有各个完整模型的输入与输出。本书有配套的（启用宏的）Excel工作簿，这些工作簿含有书中展示的全部模型。这些配套工作簿既可用作教学讲解的模板，亦可作为将模型拓展到其他应用场景的起点。
了解多元微积分相关知识将对读者学习本书大有裨益，掌握一些概率和统计知识也可以增强读者对于本书材料的理解。虽然本书还将涉及一些基础的随机过程知识，但所需的背景材料均已给出，读者无须事先掌握。本书默认读者对Excel的使用较为熟悉，但读者只需具备最低限度的知识便可学好本书。
如前所述，本书建立在我为北京大学汇丰商学院所讲授的同名课程的讲义之上。由于我们的金融硕士生和数量金融硕士生均具有相对较好的知识背景与能力，因此我有机会按照比市面上诸多教材更快的讲解速度和更高阶的教学方式来讲授本课程。我用一门36课时的课程基本讲授完了本书的所有材料。但对于大多数教学项目而言，本书或许应当拆成两门课程来讲解。我们的硕士生除了具备很强的知识素养以外，还曾在学习本课程之前选修过诸如“金融经济学”“计量经济学”“公司金融”“金融建模：以Excel为工具”等大有帮助的课程，因此我能够轻松且快速地推进本课程的讲授。结果表明，授课颇有成效，这一课程受到了学生的广泛好评。许多以前的学生后来评论说，这门课程对于面试和实际工作很有帮助。
目标读者
本书适合金融学专业的高年级本科生与研究生使用，还适用于希望掌握相关工具和技能、提升应对新挑战的能力的金融从业者。与其他金融教材相比，本书的内容相对更为高阶。具备多元微积分、概率和统计知识的读者会在更深层次上受益。然而，即便是数学专业知识较为欠缺的读者，也可以从本书对于金融市场风险管理模型的细致讲解中有所收获。
本书特色
金融市场风险管理的知识对于在金融界工作以及希望从事金融领域工作的人而言非常重要。本书从以下方面提供了坚实基础：（1）金融市场风险管理的概念；（2）在Excel中对这些概念建模；（3）应用实践。本书的主要优势在于向读者展示了如何分析金融市场风险管理的诸多概念，以及如何通过Excel编程来付诸实践。
本书的一个重要特色是配有一套非常有用的Excel文件，这些文件中含有本书讲解的所有示例的完整模型。这些Excel文件不但可被从业者用于拓展自己的模型，还可以让学生更好地学习如何建立新模型。在讲授“金融市场风险管理”课程的过程中，我有选择地删除了这些完整文件中的一些重要单元格内容，以作为授课模板。在每次课程中，学生会同我一起参与构建并完成这些模型。
本书第一部分讲解必备的基础知识与入门材料。第1章回顾历史收益率的各阶矩，并开始引入大多数金融市场风险变量与正态分布相比所具备的负偏度和正超额峰度特征。这两种特征均表示风险有所增加。第2章回顾随机变量相应的各阶矩的概念，以便读者此后可以对未来市场变量进行建模。我们将开始看到，为何分散化投资是降低投资组合风险的关键。
第二部分回顾期权的知识。期权在对冲金融市场风险方面颇具价值。第3章介绍欧式看涨期权与看跌期权、二者的回报与利润，以及由期权组成的投资组合。第4章介绍利率期权。我们将展示金融管理者可以如何通过买入看跌（看涨）期权来对冲资产（负债）价值下降的风险。第5章探讨欧式期权的期权费以及比较静态分析结果。基于这些比较静态分析的结论，第6章讲解如何通过构建由标的资产与借贷组成的投资组合来降低市场变量风险。第7章介绍如何利用静态复制的方法为障碍期权定价。我们将用一篮子欧式期权来模仿障碍期权的价值，并将这一篮子期权的总价值作为障碍期权的价值。
第三部分介绍强有力的二叉树模型。第8章介绍单期二叉树模型。第9章将第8章的结果拓展至适合从业者使用的多期模型。该模型不但可为美式看涨与美式看跌等期权定价，还可用于计算比较静态分析结果。
第四部分介绍债券、利率风险和风险缓释技术。第10章回顾固定利率债券以及一些关于利率的定义，例如到期收益率、即期利率和远期利率；此外，还将介绍零波动利差。第11章讲解单因子风险度量指标，其既可用于度量风险，还可用于风险缓释。这些指标包括与久期和凸性相关的一系列度量。这一章还将介绍杠铃型与子弹型债券投资组合。第12章讲解各阶债券免疫方法，这些方法均可用于对冲固定收益证券的利率风险。第13章介绍关键利率久期这一重要的多因子利率风险度量指标，并给出用这种指标来缓释风险的示例。第14章讲解主成分分析，我们将首先介绍如何找出主成分，随后给出用主成分来对冲利率风险的示例。
第五部分是本书最后一部分，涵盖诸多话题。第15章定义波动率风险度量指标，并介绍更新金融市场变量的波动率估计值的各种方法，例如移动平均、指数加权移动平均以及广义自回归条件异方差模型。我们还将讲解如何用这些模型来更新协方差。这些方法的参数最优取值将根据最大似然法确定。本章还将介绍一些正态性检验方法。接下来，第16章介绍其他的正态性检验方法（例如JarqueBera检验），并讲解收益率序列自相关性的检验方法（例如LjungBox检验）。
第17章讲解具有负偏度和（或）正超额峰度的分布函数，这些特征与大多数金融市场变量一致。学生t分布就是一种厚尾分布。混合分布（也叫污染分布）将多个分布函数结合到一起，可用于为大多数金融市场变量的收益率建模。我们还将介绍Cholesky分解，其可用于随机模拟一系列与实际数据协方差矩阵相同的收益率。本章还将介绍多元条件分布。最后，本章将回顾Copula方法，其可用于模拟具有相关性的随机变量。
第18章探讨金融市场风险管理的关键度量指标：在险价值（VaR）和预期亏空（ES），并介绍重要的回溯测试方法。这一章还将定义一致性风险度量。第19章讲解如何进行随机模拟，包括历史模拟法和蒙特卡洛分析。我们将介绍不同的加权方法，例如指数递减加权和波动率调整加权等，并将其分别应用于单个资产以及整个资产投资组合。这一章还将定义压力VaR与压力ES，并介绍极值理论。我们将给出许多示例，其中一个示例将重点展示极值理论的一种特例：幂律。最后，附录A将简单介绍三种投资组合风险度量指标：边际度量、增量度量与成分度量。
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