• FinUniversity Electronic Library

Login
Search manual

Details

Пыркина, О.Е. Стохастические модели оценки рисков и анализа производных финансовых инструментов = Stochastic models of risks and derivatives analysis [Электронный ресурс]: Учебное пособие для студентов магистратуры / О.Е. Пыркина; Финуниверситет,Департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий. — Электронные данные (1 файл: 6,05 Мб). — Москва: Финуниверситет, 2017. — 1 CD. — Только электронный ресурс. — Доступ из локальной сети Финуниверситета (чтение, печать). — <URL:http://elib.fa.ru/rbook/pyrkina_1829.pdf>.

Record create date

4/11/2017

Subject

полный текст; электронные публикации; внутривузовские издания; авторы ФА; CD; рецензенты ФА; Зададаев С.А.; учебные пособия; магистратура; стохастические методы; стохастические модели; стохастический анализ; стохастическое моделирование; оценка риска; производные финансовые инструменты; финансовые риски; экономические модели; экономическое моделирование

UDC

33с29; №640

Allowed Actions

–

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet
Network User group Action
Finuniversity Local Network All
Read Print
Internet Anonymous
Internet Readers
Read
  • Глава 1. Основные понятия и проблемы
    • 1.1. Основные понятия
    • 1.2. Проблема ценообразования для европейского опциона колл
    • 1.3. Ценообразование форвардных контрактов. Арбитраж
    • 1.4. Модель для оценки справедливой цены опциона: реплицирующий портфель
    • 1.5. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 1
    • 1.6. Ответы на вопросы к главе 1
  • Глава 2. Торговые стратегии, использующие опционы
    • 2.1. Опционы колл и пут. Примеры
    • 2.2. Стратегии, включающие единственный опцион и актив
    • 2.3. Стратегии, включающие несколько опционов одного типа
      • 2.3.1. Спред быка
      • 2.3.2. Спред медведя
      • 2.3.3. Спред «бабочка»
      • 2.3.4. Календарный спред
    • 2.4. Комбинации опционов различных типов
      • 2.4.1. Стреддл
      • 2.4.2. Стрип и стреп
      • 2.4.3. Стренгл
    • 2.5. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 2
    • 2.6. Ответы на вопросы к главе 2
  • Глава 3. Биномиальные модели эволюции цен
    • 3.1. Однопериодная биномиальная модель
      • 3.1.1. Числовой пример и постановка задачи
      • 3.1.2. Обобщение задачи
      • 3.1.3. Риск-нейтральное ценообразование и ожидаемая доходность актива
    • 3.2. Многопериодная биномиальная модель
      • 3.2.1. Постановка задачи и упрощающие предположения
      • 3.2.2. Обратная индукция на биномиальном дереве
    • 3.3. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 3
    • 3.4. Ответы на вопросы к главе 3
  • Глава 4. Стохастические процессы и броуновское движение
    • 4.1. Стохастический процесс. Основные определения
    • 4.2. Марковские процессы и гипотеза эффективного рынка
    • 4.3. Винеровский процесс. Обобщенный Винеровский процесс
      • 4.3.1. Винеровский процесс
      • 4.3.2. Обобщенный Винеровский процесс
    • 4.4. Процесс Ито
    • 4.5. Описание процесса изменения цен финансовых активов
    • 4.6. Геометрическое броуновское движение
    • 4.7. Моделирование процесса ценообразования актива методом Монте-Карло
    • 4.8. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 4
    • 4.9. Ответы на вопросы к главе 4
  • Глава 5. Модель Блека–Шоулза
    • 5.1. Формула Ито
      • 5.1.1. Лемма Ито
      • 5.1.2. Применение леммы Ито к форвардным контрактам
    • 5.2. Логнормальное свойство цен акти
    • 5.3. Волатильность и ее оценка по историческим данным
    • 5.4. Предположения, лежащие в основе модели Блека–Шоулза
    • 5.5. Дифференциальное уравнение Блека–Шоулза
    • 5.6. Риск-нейтральное ценообразование
    • 5.7. Формулы Блека–Шоулза
    • 5.8. Подразумеваемая волатильность (implied volatility)
    • 5.9. Ограничения модели Блека–Шоулза
    • 5.10. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 5
    • 5.11. Ответы на вопросы и задачи к главе 5
  • Глава 6. Введение в теорию риска
    • 6.1. Основные категории рисков
    • 6.2. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 6
    • 6.3. Ответы на вопросы к главе 6
  • Глава 7. Измерение рисков на корпоративном уровне: Экономический капитал и RAROC
    • 7.1. Капитал, риск и вероятность дефолта
    • 7.2. Распределения вероятностей
    • 7.3. Экономический капитал
    • 7.4. Деятельность с учетом риска
    • 7.5. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 7
    • 7.6. Ответы на вопросы к главе 7
  • Глава 8. Интегрированное управление рисками и понятие показателя VAR «стоимости под риском»
    • 8.1. Понятие показателя VAR (стоимость под риском) и его вычисление
    • 8.2. Почему показатель VAR можно рассматривать как меру риска?
    • 8.3. Выбор количественных факторов
    • 8.4. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 8
    • 8.5. Ответы на вопросы к главе 8
  • Глава 9. Тестирование модели на основе исторических данных (обратное тестирование, backtesting)
    • 9.1. Постановка задачи
    • 9.2. Модель обратного тестирования с исключениями (выбросами)
    • 9.3. Правила Базеля
    • 9.4. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 9
    • 9.5. Ответы на вопросы к главе 9
  • Глава 10. Риск портфеля: аналитические методы
    • 10.1. VAR для портфеля Постановка задачи
    • 10.2. Дополнительные возможности VAR
    • 10.4. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 10
    • 10.5. Ответы на вопросы к главе 10
  • Глава 11. Многофакторные (многомерные) модели
    • 11.1. Почему необходимо упрощать матрицу ковариаций?
    • 11.2. Факторная структура. Упрощение матрицы ковариаций
    • 11.3. Многофакторная (многомерная) модель
    • 11.4. Копулы
    • 11.5. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 11
    • 11.6. Ответы на вопросы к главе 11
  • Глава 12. Прогнозирование рисков и корреляций
    • 12.1. Меняющийся во времени риск или выбросы?
    • 12.2. Моделирование риска, меняющегося во времени
    • 12.3. Подход RiskMetrics
    • 12.4. Моделирование корреляций
    • 12.5. Стресс-тестирование
    • 12.6. Вопросы для самопроверки и задачи к главе 12
    • 12.7. Ответы на вопросы к главе 12
  • Библиография

Access count: 66 
Last 30 days: 1

Detailed usage statistics