国外实用金融统计丛书金融风险建模及投资组合优化:使用R语言(翻译版)/伯恩哈德.拜福 本书特色

本书主要内容包括:
介绍了前沿的金融风险建模技术投资组合优化的实用方法以及新的研究进展。
介绍了金融风险的典型特征损失函数风险测量方法条件风险建模和无条件风险建模极值理论广义双曲线分布波动率建模以及刻画分布独立性的相关概念。
探讨了投资组合相关的风险概念以及带风险约束的投资组合优化技术。
附有完整的R 软件代码，便于读者重现书中的分析结果。
本书有一个支持网站，该网站提供了一系列相关代码和案例。 本书适合金融学经济学和风险管理专业的研究生以及金融从业者投资组合管理从业者阅读，也可以作为上述各专业学生的计算机实验课程教材，同时也适合自学。

国外实用金融统计丛书金融风险建模及投资组合优化:使用R语言(翻译版)/伯恩哈德.拜福 内容简介

本书主要内容包括:• 介绍了前沿的金融风险建模技术､投资组合优化的实用方法以及新的研究进展。• 介绍了金融风险的典型特征､损失函数､风险测量方法､条件风险建模和无条件风险建模､极值理论､广义双曲线分布､波动率建模以及刻画分布独立性的相关概念。• 探讨了投资组合相关的风险概念以及带风险约束的投资组合优化技术。• 附有完整的R 软件代码，便于读者重现书中的分析结果。• 本书有一个支持网站，该网站提供了一系列相关代码和案例。 本书适合金融学､经济学和风险管理专业的研究生以及金融从业者､投资组合管理从业者阅读，也可以作为上述各专业学生的计算机实验课程教材，同时也适合自学。

国外实用金融统计丛书金融风险建模及投资组合优化:使用R语言(翻译版)/伯恩哈德.拜福 目录

目录
译者的话
前言
缩略语表
第1 部分 著述初衷
第1 章 简介 3
参考文献 5
第2 章 R 语言简介 6
2.1 R 语言的起源与发展 6
2.2 获取帮助 7
2.3 R 语言应用 10
2.4 类方法与函数 11
2.5 本书自带的教学包: FRAPO 包 19
参考文献 24
第3 章 金融市场数据 25
3.1 金融市场收益率的统计特征 25
3.1.1 单变量时间序列的统计特征 25
3.1.2 多变量时间序列的统计特征 27
3.2 关于风险模型的影响 30
参考文献 30
第4 章 风险度量 31
4.1 本章简介 31
4.2 风险度量概述 31
4.3 投资组合相关的风险概念 35
参考文献 37
第5 章 现代投资组合理论 38
5.1 本章简介 38
5.2 马科维茨投资组合理论 38
5.3 均值-方差投资组合理论 41
参考文献 43
第2 部分 风险建模
第6 章 刻画收益率的分布 47
6.1 预备知识 47
6.2 广义双曲分布 47
6.3 广义lambda 分布 49
6.4 与GHD 相关的R 软件包 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 与GLD 相关的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 在风险建模中的应用 61
6.6.1 用GHD 拟合股票收益率 61
6.6.2 用GHD 进行风险评估 64
6.6.3 重新审视典型特征 66
6.7 GLD 在风险建模和数据分析中的应用 68
6.7.1 单支股票的VaR 68
6.7.2 FTSE100 指数三角 70
参考文献 72
第7 章 极值理论 74
7.1 预备知识 74
7.2 极值的理论方法和模型 74
7.2.1 分块极值模型 74
7.2.2 r 阶*大顺序模型 75
7.2.3 POT 方法 76
7.3 相关R 包简介 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 极值理论的实证分析 86
7.4.1 本节概述 86
7.4.2 BMM 模型在西门子公司数据上的应用 86
7.4.3 r 分块极大值模型在宝马公司数据上的应用 89
7.4.4 POT 方法在波音公司数据上的应用 91
参考文献 96
第8 章 波动率建模 97
8.1 预备知识 97
8.2 ARCH 模型的种类 97
8.3 相关的R 软件包 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 波动率模型实证分析 105
参考文献 107

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