近几十年来，金融风险管理领域随着金融工具和市场的日益复杂以及金融服务业监管的不断加强而迅速发展。本书专门讨论这个领域中出现的量化建模问题，对量化风险管理的理论概念和建模技术进行了最全面的处理，描述了该领域的最新进展，涵盖了市场、信用和操作风险建模的方法。它将标准的行业方法置于更正式的基础之上，并探索了诸如损失分布、风险度量、风险聚合和分配原则等关键概念。这本书的方法借鉴了不同的定量学科，从数学金融和统计学到计量经济学和精算数学。贯穿始终的一个主要主题是，需要令人满意地解决极端结果和关键风险驱动因素的依赖性。
无论你是金融风险分析师、精算师、监管人员还是量化金融相关专业的学生，本书都可为你提供解决实际问题所需的实用工具。

第1部分 QRM简介
第1章 风险透视
1.1 风险
1.1.1 风险和随机性
1.1.2 金融风险
1.1.3 度量和管理
1.2 风险管理简史
1.2.1 从巴比伦到华尔街
1.2.2 监管之路
1.3 监管框架
1.3.1 巴塞尔框架
1.3.2 偿付能力 II 监管框架
1.3.3 对监管框架的批评
1.4 为什么管理金融风险
1.4.1 社会观点
1.4.2 股东观点
1.5 量化风险管理
1.5.1 QRM 中的
1.5.2 挑战的本质
1.5.3 金融领域之外的量化风险管理
第2章 风险管理的基本概念
2.1 金融公司的风险管理
2.1.1 资产、负债和资产负债表
2.1.2 金融公司面临的风险
2.1.3 资本
2.2 建模价值和价值变动
2.2.1 风险映射
2.2.2 估值方法
2.2.3 损失分布
2.3 风险度量
2.3.1 风险度量方法
2.3.2 风险价值
2.3.3 风险资本计算中的 VaR
2.3.4 其他基于损失分布的风险度量
2.3.5 一致性和凸性风险度量
第3章 金融数据的实证性质
3.1 金融收益率序列的典型化事实
3.1.1 波动率聚类
3.1.2 非正态性和厚尾
3.1.3 长间隔时间收益率序列
3.2 多元典型化事实
3.2.1 序列之间的相关性
3.2.2 尾部相关性
第2部分 方法篇
第4章 金融时间序列
4.1 时间序列分析基础
4.1.1 基本概念
4.1.2 ARMA 过程
4.1.3 时域分析
4.1.4 时间序列统计分析
4.1.5 预测
4.2 用于波动率变化的GARCH模型
4.2.1 ARCH过程
4.2.2 GARCH过程
4.2.3 GARCH模型的简单扩展
4.2.4 GARCH模型的数据拟合
4.2.5 波动率预测和风险度量估计
第5章 极值理论
5.1 极大值
5.1.1 广义极值分布
5.1.2 极大值吸引域
5.1.3 严平稳时间序列的极大值
5.1.4 区间极大值模型
……
第3部分 应用篇
第4部分 专题
附录A

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