金融风险价值量化分析：本书结构及内容概述

本书内容可以简要地概括为：由单个资产定价的双因子模型和GARCH模型入手，并分别结合小波多尺度分析方法和贝叶斯分析方法，围绕如何分尺度识别风险价值VaR 的多尺度特征和估值精度问题，同时也顺便对资产时变相依结构的一些问题进行研究，但最终落脚于VaR 的一些估值模型和方法的拓展。总体目标为：通过风险价值的多分辨率特征研究、多尺度GARCH 建模方法的拓展、VaR 的多尺度估值模型的提出与估值精度分析、相依结构Copula密度函数的小波估计及VaR 估值应用、基于MCMC算法的多元时变Copula-GARCH-t及Copula-GARCH-M-t模型估值及VaR 应用等理论问题的翔实研究，意在阐明金融风险量化分析的多尺度视角和贝叶斯学习方法，以求进一步丰富金融风险量化分析的计量方法；在提出计量模型与方法的同时，设定具体的数据生成过程对多尺度估值模型等进行必要的仿真分析；与此同时采集境内外金融市场内资产的已实现数据，进行相关的实证检验。本书遵循从简单到复杂、从资产到资产组合、从单尺度到多尺度、从先验到后验、从静态到时变等金融工程的理论与实践相结合的研究思路。

图1.5　本书结构

本书具体安排如下：

第一章　阐明了本书研究背景意义，对金融风险量化分析的相关研究方法进行了述评，以及本书结构、研究内容和主要学术贡献；

第二章　基于小波的投资组合风险度量及应用；

第三章　基于小波的GARCH 建模理论拓展及应用；

第四章　金融风险价值的多尺度估值模型及应用；(www.xing528.com)

第五章　基于小波的二维Co7pula密度估计及应用；

第六章　基于小波的三维Copula密度估计及应用；

第七章　基于小波的高维Copula密度估计及应用；

第八章　基于小波的高维Copula模型选择及应用；

第九章　时变Copula-GARCH-t模型估计及风险度量；

第十章　时变Copula-GARCH-M-t模型估计及风险预测；

第十一章　结论与展望。

本书成果涵盖了各章节主要建立的金融风险量化分析的模型与方法，以及辅助中国境内外具有代表性的金融市场数据为实证分析而获得的实践价值，最后提出了相关领域的进一步展望。