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第1章风险值的出现1

1.1金融风险管理的兴起3

1.2市场风险测度5

1.3 VaR出现前的风险测度6

1.4风险值11

附录 市场风险类型18

第2章金融风险测度22

2.1金融风险测度的均值—方差框架24

2.2风险值31

2.3一致风险测度37

2.4结论50

附录1概率分布函数52

附录2监管中的VaR应用61

第3章市场风险测度的估计：绪论和概述63

3.1数据63

3. 2 VaR的历史数据模拟估计66

3.3 VaR估计的参数方法68

3.4一致性风险测度估计75

3.5风险测度估计的标准误81

3.6核心问题：概述86

附录1数据的预备性分析88

附录2数值积分方法94

第4章 风险测度估计的非参数方法97

4.1历史模拟数据的搜集98

4. 2 VaR和ES估计的历史模拟方法（HS）99

4. 3 VaR和ES历史模拟估计的置信区间估计104

4.4加权历史模拟106

4.5非参数方法的优缺点116

4.6结论119

附录1基于顺序统计量的风险测度估计120

附录2自举抽样法124

附录3非参数分布密度估计132

附录4主成份分析和因子分析140

第5章 波动率、协方差和相关系数的预测149

5.1波动率的预测149

5.2协方差和相关系数的预测161

5.3协方差矩阵的预测166

附录 相关性的模型描述：相关系数和关联（Copulas）171

第6章 参数估计（Ⅰ）178

6.1条件分布和无条件分布179

6.2正态VaR和ES181

6.3 t-分布187

6.4对数正态分布190

6.5其他参数方法194

6.6多变量正态分布的方差—协方差方法205

6.7非正态分布的方差—协方差方法209

6.8用COPULAS处理多变量回报的分布211

6.9结论216

附录 长期风险测度的预测218

第7章 参数方法（Ⅱ）：极端值方法223

7.1广义极端值理论224

7. 2 POT（PEAKS-OVER-THERSHOLD）方法：广义 PARETO分布238

7. 3 EV方法的改进242

7.4结论245

第8章 蒙特卡罗方法247

8.1蒙特卡罗方法的使用248

8.2单风险因子蒙特卡罗模拟252

8.3多风险因子蒙特卡罗模拟255

8.4方差—缩减法258

8.5蒙特卡罗方法的优缺点267

8.6结论268

第9章 随机风险测度方法的应用270

9.1随机过程的选择271

9.2多元随机过程的处理274

9.3动态风险278

9.4固定收益风险280

9.5信用风险283

9.6保险风险286

9.7养老金风险测度289

9.8结论294

第10章 期权风险测度估计296

10.1期权VaR的解析方法和数值方法297

10.2模拟方法301

10.3 δ-γ方法及相关方法305

第11章 增量风险和成分风险316

11. 1增量VaR317

11.2成分VaR324

11.3一致风险测度的分解331

第12章 持仓到风险因素的映射333

12.1核心金融工具的选择334

12.2持仓的映射和VaR估计336

第13章 压力试验347

13.1压力试验的优点和难点350

13.2清景分析356

13.3机械压力试验362

13.4结论366

第14章 流动性风险估计368

14.1流动性和流动性风险369

14.2流动性调整的VaR估计370

14.3风险流动性（liquidity at risk，简记为LaR）估计378

14.4危机时的流动性估计381

第15章 市场风险模型的背后检验384

15.1初步数据的问题384

15.2基于频数检验的背后检验386

15.3基于分布等性（equality）的背后检验395

15.4备选模型比较402

15.5使用备选持仓和数据的背后检验406

15.6背后检验结果的精确度评价408

15.7总结和结论409

附录 两分布异同的检验411

第16章 模型风险420

16.1模型和模型风险420

16.2模型风险的来源422

16.3模型风险的量化427

16.4模型风险的管理430

16.5结论436

参考文献437