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量化风险管理
Quantitative Risk Management
学习目标
量化风险管理Quantitative Risk Management
2007-2008年金融危机之后,人们已经认识到适当的风险管理对于金融机构的偿付能力和整个金融体系的稳定是多么重要。量化风险管理课程介绍了量化风险管理的关键概念和方法,重点是市场风险和波动性。
课程内容:
量化风险管理课程将涵盖以下主题:
1、风险管理和现有理论:风险分类,监管框架,量化风险管理概述,资产回报现有理论。
2、风险管理的基本概念:风险因素、损失分布、风险度量(包括风险价值和预期短缺)、历史模拟、蒙特卡罗模拟、回溯测试。
3、单变量时间序列建模:ARMA和GARCH模型,估计和预测,风险度量的应用。
4、重尾分布和极值理论:重尾分布的特征和案例,最大值的分布,超过阈值的建模,风险测量的应用。
5、多元时间序列和协方差建模:多元时间序列模型,多元GARCH模型,股票投资组合风险的应用。
6、连接函数与相依性模型:连接函数的基本性质,连接函数的分类与范例,相依性的测量,连接函数的估计,投资组合与信用风险的应用。
7、市场微观结构和高频数据:市场微观结构入门,市场流动性风险,使用高频数据的波动性估计和预测,风险测量的应用。
学习成果:
课程结束时,学生将能够:
1、对风险分析和管理的相关文献有更广阔的视野;
2、获取最新的量化技术,用于风险因素建模和风险管理。
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