金融風(fēng)險(xiǎn)威脅金融機(jī)構(gòu)生存,關(guān)顧社會(huì)秩序。FRM(Financial Risk Manager)由(Global Association of Risk Professionals ,簡(jiǎn)稱GARP)開(kāi)發(fā),是針對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)建模與管理的世界頂級(jí)考試,共有兩級(jí)。叢書共三冊(cè),前兩冊(cè)緊密圍繞FRM一二級(jí)考綱,最后一測(cè),講解FRM考試超綱內(nèi)容。內(nèi)容跨度大,由淺及深,從MATLAB編程入門和數(shù)據(jù)可視化開(kāi)始,到金融產(chǎn)品建模,到市場(chǎng)、信用風(fēng)險(xiǎn),到大數(shù)據(jù)和人工智能。重要的金融概念公式,一網(wǎng)打盡。將公式概念變成MATLAB代碼。圖書優(yōu)雅地可視化一切值得可視化的知識(shí)、流程和數(shù)據(jù)。
前言
人以“血”為“氣之母”。金融之于一個(gè)國(guó)家,亦猶如血液之于人的身體。風(fēng)險(xiǎn)管理作為必不可少的金融行業(yè)之一,時(shí)時(shí)刻刻都在管理金融“血液”的流動(dòng),監(jiān)控“血液”的各項(xiàng)指標(biāo),預(yù)防各類“血液”問(wèn)題的發(fā)生。
現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理是由西方世界在二戰(zhàn)以后系統(tǒng)性地提出,研究和發(fā)展起來(lái)的。一開(kāi)始,還只是簡(jiǎn)單地使用保險(xiǎn)產(chǎn)品來(lái)規(guī)避個(gè)人或企業(yè)由于意外事故而遭受的損失。到了20世紀(jì)50年代,此類保險(xiǎn)產(chǎn)品不僅難以面面俱到而且費(fèi)用昂貴,風(fēng)險(xiǎn)管理開(kāi)始以其他的形式出現(xiàn)。例如,利用金融衍生品來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn),在70年代開(kāi)始嶄露頭角,在80年代風(fēng)靡一時(shí)。再到90年代,金融機(jī)構(gòu)開(kāi)始開(kāi)發(fā)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)管理模型,全球性的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管陸續(xù)介入并扮演起管理者的角色。如今,風(fēng)險(xiǎn)管理在不斷完善的過(guò)程中,已經(jīng)成為了各個(gè)金融機(jī)構(gòu)的必備職能部門,在有效地分析、理解和管理風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),也創(chuàng)造了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。
金融風(fēng)險(xiǎn)管理的進(jìn)化還與量化金融的發(fā)展息息相關(guān)。量化金融□大的特點(diǎn)就是利用模型來(lái)解釋金融活動(dòng)和現(xiàn)象,并對(duì)未來(lái)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)。1827年,當(dāng)英國(guó)植物學(xué)家羅伯特?布朗 (Robert Brown) 盯著水中做無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)的花粉顆粒時(shí),他不會(huì)想到幾十年后的1986年,法國(guó)人朱爾斯?雷諾特 (Jules Regnault) 根據(jù)自己多年股票經(jīng)紀(jì)人的經(jīng)驗(yàn),首次提出股票價(jià)格也服從類似的運(yùn)動(dòng)。到了1990年,法國(guó)數(shù)學(xué)家路易斯?巴切里爾 (Louis Bachelier) 發(fā)表了博士論文“投機(jī)理論 (The theory of speculation)”。從此,布朗運(yùn)動(dòng)被正式引入和應(yīng)用到了金融領(lǐng)域,樹(shù)立了量化金融史上的首座里程碑。
而同樣歷史性的時(shí)刻,直到1973年和1974年才再次出現(xiàn)。美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家費(fèi)雪?布雷克 (Fischer Black)、美加經(jīng)濟(jì)學(xué)家邁倫?舒爾茲 (Myron Scholes) 和美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特?默頓 (Robert Merton) 分別于這兩年提出并建立了Black-Scholes-Merton模型。該模型不僅僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)期權(quán)產(chǎn)品的定價(jià),其思想和方法還被拓展應(yīng)用到了其他的各類金融產(chǎn)品和領(lǐng)域中,影響極其深遠(yuǎn)。除了對(duì)隨機(jī)過(guò)程的應(yīng)用,量化金融更是將各類統(tǒng)計(jì)模型,時(shí)間序列模型,數(shù)值計(jì)算技術(shù)等等其他五花八門的神兵利器都招致麾下,大顯其威。而這些廣泛應(yīng)用的模型、工具和方法,無(wú)疑都為金融風(fēng)險(xiǎn)管理提供了巨大的養(yǎng)分和能量,也成為了金融風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段。例如,損益分布、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR、波動(dòng)率、投資組合、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖、違約概率、信用評(píng)級(jí)等等這些重要的概念,就是在這肥沃的土壤上結(jié)出的果實(shí)。
縱觀我國(guó)歷史,由西周至唐,歷經(jīng)銀本位的宋元明,清之后近代至今,中華文明本身就是一段璀璨瑰麗的金融史,并曾在很長(zhǎng)一段時(shí)間位于世界前列。在當(dāng)今變幻莫測(cè)的國(guó)際局勢(shì)中,金融更是一國(guó)重器,金融風(fēng)險(xiǎn)管理人才更是核心資源。特別是隨著全球一體化的深入,金融風(fēng)險(xiǎn)管理愈發(fā)重要,也日趨復(fù)雜。
金融風(fēng)險(xiǎn)管理師 (FRM) 就是在這樣的大背景下應(yīng)運(yùn)而生的國(guó)際專業(yè)資質(zhì)認(rèn)證考試。本叢書以FRM考試□□、二級(jí)考綱為中心,突出介紹實(shí)際工作所需的金融風(fēng)險(xiǎn)建模和管理知識(shí),并且將MATLAB編程有機(jī)地結(jié)合到內(nèi)容中。就形式而言,本叢書另一大特點(diǎn)是通過(guò)豐富多彩的圖表和生動(dòng)貼切的實(shí)例,深入淺出地將煩瑣的金融概念和復(fù)雜的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了可視化,能有效地幫助讀者領(lǐng)會(huì)知識(shí)要點(diǎn)并提高編程水平。
貿(mào)易戰(zhàn)、金融戰(zhàn)、貨幣戰(zhàn)這些非傳統(tǒng)意義的戰(zhàn)爭(zhēng),所到之處雖不見(jiàn)炮火硝煙,但遍野哀嚎不絕于耳。安得廣廈千萬(wàn)間,風(fēng)雨不動(dòng)安如山。筆者希望這一套叢書,能為推廣金融風(fēng)險(xiǎn)管理的基本知識(shí)盡一份微薄之力,為國(guó)內(nèi)外從事該行業(yè)的中文讀者提供一點(diǎn)助益。在這變化莫測(cè)的全球金融浪潮里,為一方平安保駕護(hù)航,為盛世永駐盡心盡力。
在這里,筆者衷心感謝清華大學(xué)出版社的欒大成老師,以及其他幾位編輯老師對(duì)叢書的大力支持,感謝身邊好友們的傾情協(xié)助和辛苦工作。感謝MathWorks中國(guó)Lynn Ye女士對(duì)叢書的大力支持。感謝MathWorks Book Program對(duì)叢書技術(shù)支持!鹾螅枨迦A大學(xué)校訓(xùn)和大家共勉—天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。
Nothing and no one can destroy the Chinese people. They are relentless survivors. They are the oldest civilized people on earth. Their civilization passes through phases but its basic characteristics remain the same. They yield, they bend to the wind, but they never break.
—賽珍珠 (Pearl S. Buck)
姜偉生
博士,F(xiàn)RM,現(xiàn)就職于MSCI,負(fù)責(zé)為美國(guó)對(duì)沖基金客戶提供金融分析產(chǎn)品RiskMetrics
RiskManager的咨詢和技術(shù)支持服務(wù)。MATLAB建模實(shí)踐超過(guò)10年?珙I(lǐng)域著作豐富,在語(yǔ)言教育、
新能源汽車等領(lǐng)域出版中英文圖書超過(guò)15種。
涂升
博士,F(xiàn)RM,現(xiàn)就職于CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation,加拿大抵押貸款和住房管理公司,加拿大□□大皇家企業(yè)),從事金融模型審查與風(fēng)險(xiǎn)管理工作。曾就職于加拿大豐業(yè)銀行,從事IFRS9信用風(fēng)險(xiǎn)模型建模,執(zhí)行監(jiān)管要求的壓力測(cè)試等工作。MATLAB使用時(shí)間超過(guò)10年。
□□章 波動(dòng)的市場(chǎng) 1
1.1 股票市場(chǎng)指數(shù) 3
1.2 市場(chǎng)波動(dòng) 5
1.3 回報(bào)率 7
1.4 標(biāo)普數(shù)據(jù)分析 10
1.5 波動(dòng)率 24
1.6 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均 32
第2章 隨機(jī)過(guò)程 43
2.1 隨機(jī)數(shù) 45
2.2 線性相關(guān) 56
2.3 維納過(guò)程 61
2.4 布朗運(yùn)動(dòng) 65
2.5 幾何布朗運(yùn)動(dòng) 81
2.6 隨機(jī)試驗(yàn) 83
第3章 隨機(jī)模擬 89
3.1 伊藤引理 91
3.2 股價(jià)相關(guān)性 97
3.3 利率特點(diǎn) 105
3.4 均值回歸模型 111
3.5 利率模型 117
3.6 模型校準(zhǔn) 126
第4章 期權(quán)定價(jià) 133
4.1 再談期權(quán) 134
4.2 BSM模型 137
4.3 期權(quán)理論價(jià)格走勢(shì) 140
4.4 風(fēng)險(xiǎn)因子 147
4.5 波動(dòng)率 159
4.6 定價(jià)方法比較 162
第5章 希臘字母 170
5.1 希臘字母介紹 171
5.2 Delta 172
5.3 Gamma 191
5.4 Theta 197
5.5 Vega 206
5.6 Rho 207
第6章 奇異期權(quán) 210
6.1 現(xiàn)金或空手期權(quán) 211
6.2 資產(chǎn)或空手期權(quán) 220
6.3 看漲障礙期權(quán) 224
6.4 看跌障礙期權(quán) 236
6.5 亞式期權(quán) 245
6.6 其他奇異期權(quán) 248
第7章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) I 250
7.1 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) 251
7.2 風(fēng)險(xiǎn)因子和敏感度 254
7.3 損益估算 256
7.4 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 267
7.5 參數(shù)法VaR 271
7.6 歷史法VaR 279
第8章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) II 292
8.1 移動(dòng)窗口 293
8.2 預(yù)期虧空 301
8.3 歷史加權(quán)法 311
8.4 蒙特卡洛VaR 318
8.5 債券風(fēng)險(xiǎn)度量 326
8.6 回顧測(cè)試 331
第9章 投資組合 339
9.1 有關(guān)投資組合 341
9.2 資產(chǎn)定價(jià) 349
9.3 期權(quán)組合敏感性 355
9.4 債券組合敏感性 359
9.5 風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖 363
9.6 投資組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 372
□□0章 信用風(fēng)險(xiǎn) I 377
10.1 有關(guān)信用 378
10.2 信用風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源和分類 379
10.3 信用風(fēng)險(xiǎn)的量化度量 381
10.4 個(gè)人信用評(píng)分卡模型 383
10.5 個(gè)人信用評(píng)分卡模型的變量篩選 395
10.6 企業(yè)信用評(píng)分模型 402
□□1章 信用風(fēng)險(xiǎn) II 411
11.1 離散和連續(xù)違約概率 412
11.2 信用轉(zhuǎn)移 420
11.3 結(jié)構(gòu)違約Merton模型 431
11.4 結(jié)構(gòu)違約KMV模型 437
□□2章 信用風(fēng)險(xiǎn) III 449
12.1 縮減式風(fēng)險(xiǎn)模型 450
12.2 違約相關(guān)性 461
12.3 違約損失率 473
附錄 481