Kvantitativ analyse Terry Benzschawel bygger på den bestselgende første utgaven, forfatteren Terry Benzschawel utvikler emnene dekket i kredittrisikomodellering ved å se på virkeligheten til standard og gjenoppretting, og redegjør for kredittmodeller og kredittinstrumenter før de presenterer noen virkelige applikasjoner. Du lærer å måle, hedge og forutsi kredittrisikopremie ndash pålitelige teknikker for å tjene penger på kredittmarkeder ndash, og kunne hjelpe firmaet bedre å håndtere deres eksponering mot kredittrisiko. Redigert av Dr. Chris Kenyon og Dr. Andrew Green De nye utfordringene fra FVA, DVA og CVA betyr at handelsadferd og handelens art må tilpasses disse verdsettelsesjusteringer. Redaktører Chris Kenyon og Andrew Green samler klassiske papirer om disse kontroversielle prisjusteringene, fra Hull og Whites særegne arbeid på FVA til de nyeste utviklingene med MVA og prissetting, og gir deg mulighet til å bli kjent med den utviklende debatten. Disse staudebrikkene er plassert ved siden av nyere arbeid med regulering og regnskap, som gir tilgang til det mest tradisjonelle og mest banebrytende arbeidet i dette området i ett volum. Finn ut mer om Landemerker i XVA med redaktør Andrew Green i denne eksklusive videoen Redigert av Kimmo Soramki og Samantha Cook Den globale finanskrisen kjørte hjem begrensningene i tradisjonell statistisk analyse for å identifisere systemiske risikoer som skyldes strukturelle svakheter. Mange observatører har innsett at økonomiske og finansielle markeder er eksempler på komplekse, høyt sammenkoblede, dynamiske, adaptive systemer. Nettverksanalyse blir i økende grad sett på som et viktig verktøy for kategorisering og sporing av hovedtrekkene til slike systemer og for å identifisere områder med potensielt sårbarhet. Nettverksteori og finansiell risiko er en rettidig innføring i dette viktige emnet. Selv om den ikke er matematisk svak i hjertet, vil den i mange år tjene som en viktig ressurs for de som søker solid teknisk jording i dette området. David M. Rowe, Ph. D. President, David M. Rowe Risikovurdering og langvarig Risikoanalyse-rubrikkann for Risk magazine lsquoFinansielle nettverk er rundt oss - det er slik boka starter. Er det en bedre måte å uttrykke kraften i bruk av nettverksteori for å takle økonomiske problemer Nettverksteori og finansiell risiko gir et omfattende syn på finansielle nettverk og tar neste skritt mot applikasjoner og visualisering. Kimmo og Samantha har gitt en uttømmende oversikt over finansielle nettverksteknikker kombinert med mange eksempler som gir abstraksjon av fag til praktisk forståelse. Tiziana Di Matteo Professor i økonomi, matematisk institutt, Kings College London Finanskrisen 2007-2009 viste farene ved å ignorere forbindelser i komplekse systemer for økonomi og finans: Lehman Brothers og AIG werenrsquot de største aktørene når det gjelder størrelse, men var svært høyt forbundet i markedene og deres feil resulterte i sjokk over det finansielle systemet som fortsatt blir følt i dag. Som et resultat blir applikasjoner av nettverksteori stadig mer til stede i økonomi, med nettverksanalyse som gir svar på spørsmål der tradisjonelle analysemetoder er svake og også fører til forbedrede modeller på tvers av brede typer risikoer. Faktisk ligger nettene tilnærmet alle typer risiko, inkludert likviditet, drift, forsikring og kredittrisiko. Men mens nettverkstilnærminger er svært nyttige, er det ikke lett å forstå komplekse nettverk. Nettverksteori og finansiell risiko er en praktisk veiledning for å analysere og modellere finansielle nettverk. Forfattere Kimmo Soramaki og Samantha Cook gir en grundig innføring i nettverksteori og undersøker generelle verktøy for nettverksanalyse, og beskriver dekning av fire typer omfattende finansieringsnett: betalingssystemer, eksponeringsnettverk, handelsnettverk og korrelasjonsnettverk. Last ned ditt gratis utvalg av Network Theory og Financial Risk her i dag. Av Alexander Denev Probabilistiske grafiske modeller gir en oversikt over PGM (en rammeverk som omfatter teknikker som bayesian nettverk, markov tilfeldige felt og kjedediagrammer), som inneholder fremadrettet informasjon for å ta økonomiske beslutninger, og bruker dem til stresstesting, ressursfordeling, sikring , og kredittrisiko. Denne tilnærmingen beskriver en ny måte å bekjempe stresstesting på (en stor del av forskrifter som CCAR, AIFMD og Solvency II), lærer leseren hvordan man styrker sine porteføljer, presenterer en fremtidsrettet måte å utføre halsikring på, og gir et klart bilde av kredittrisikoen til den aktuelle institusjonen (for eksempel en bank eller et hedgefond). Av Timothy F. Peterson Til tross for enorm vekst i alternativ investering, er ytelsesmåling i dette området grovt rundt kantene. Prestasjonsanalytikere som har til oppgave å måle og rapportere avkastningen på alternative eiendeler, har problemer med hvilken returmetode som skal brukes, innflytelse som skaper negative betegnelser i returberegningen, en rekke verdsettelsesproblemer og utfordringer knyttet til benchmarking av disse unike strategiene. Performance Measurement for Alternative Investments er den første i sitt slag for å forklare hvordan man skal overvinne disse store hindrene, og søker å forene to verdener som hittil har blitt holdt ganske godt fra hverandre: prestasjonsanalytikerens søker å formidle resultater til interessenter, og at av porteføljeforvalter ansvarlig for investeringsbeslutninger. Ta en titt på introduksjonen her. Forfatter Timothy Peterson, en partner på Ashland Partners, med ansvar for over 100 klientforhold, inkludert firmaets største ldquohousehold namerdquo-kunder, er en investeringsprestasjonsmålingekspert som spesialiserer seg på alternative eiendeler. Av Paolo Sironi Målbasert og langsiktig porteføljevalg Moderne porteføljeadministrasjon gir en metode for porteføljevalg basert på moderne risikostyringsteknikker og en klarere definisjon av investeringsrisikoredureringsprofilen som skal inneholde målbasert investerings - og probabilistisk scenariooptimalisering. Finansmarkedene har gjennomgått en periode med nød som har anstrengt det pålitelige forholdet mellom investorer og finansrådgivere. Ny regulering har blitt forfalsket for å skape høyere grad av åpenhet og risikobasert kommunikasjon som en del av investeringsbeslutningen. Dette har antydet søket etter bedre porteføljeoptimaliseringsteknikker som kan kombinere den ekstraverdige asymmetrien av virkelige produkter (som de bidro sterkt til budsjettene før krisen) med investorens livssyklusbehov, støttet av intuitiv grafisk fremstilling av tilsynelatende komplekse matematiske forhold mellom ekte porteføljer og produkter som foreskrevet i regelverket. Ved å lese Modern Portfolio Management. leserne vil forstå betydningen av å simulere virkelige verdipapirer (spesielt renter og strukturerte produkter) under oppnåelse av optimale porteføljer, samt betydningen av å simulere finansielle investeringer over tid for å samsvare på en gjennomsiktig måte de faktiske mål og begrensninger i stedet for å stole utelukkende på tidligere ytelse eller personlig vurdering. Redigert av Alexander Lipton Alex Lipton, en tverrfaglig ekspert innen kvantitativ modellering i økonomi, og den første mottakeren av Quant of the Year-prisen fra Risk Magazine, har samlet denne samlingen av seminalpapirene som vant deres respektive forfattere den prestisjefylte prisen som er nå i sitt femtende år. Quant of the Year 2000-2014 er et must-read for både aspirerende quants og etablerte utøvere. Den nye generasjonen av quants vil oppdage hva mesterne gjorde i de foregående årene og lære av deres erfaring, mens erfarne quants vil få oversikt over de viktigste utviklingene i feltet mer eller mindre siden begynnelsen. Papirene samlet inn i Quant of the Year 2000-2014 er av sin natur de viktigste og relevante temaene innen finansingeniør. Deres kronologiske rekkefølge gir et unikt perspektiv på utviklingen av feltet, som ikke kan oppnås på annen måte. Redigert av Eduardo Canabarro og Michael Pykhtin Sammenslåing til å oppdatere sine respektive bestselgere Motparts kredittrisiko og motparts kredittrisiko-modellering. redaktører Eduardo Canabarro og Michael Pykhtin har samlet et team av eksperter for å gi en omfattende og kontekstualisert forståelse av dagens status og sentrale spørsmål i motpartsrisikostyring i kølvandet på finanskrisen. Michael er den velfortjent mottakeren av Risk Magazinersquos Quant of the Year-prisen for 2014. ldquoEduardo Canabarro og Michael Pykhtin er internasjonalt anerkjente eksperter på motparts kredittrisiko. De har samlet en imponerende gruppe utøvere, akademikere og regulatorer som har skrevet kapitler om en rekke viktige, aktuelle problemstillinger vedrørende regulering, eksponeringsmodellering, prissetting og sikring, stresstesting og sikkerhetsstyring av motparts kredittrisiko. rdquo Evan Picoult , Administrerende direktør, Franchise Risk Architecture, Citi og adjungerende professor, Columbia Business School Redigert av Andrew Rudd og Stephen Satchell Høy nettoverdi investering er under en quant revolusjon. Rikke kunder forventer mer sofistikert analyse fra porteføljeforvalterne, og søknaden av kvantitative teknikker for investering i høy nettoverdi (HNW) blir stadig mer populært. Kvantitative tilnærminger til High Net Worth Investment er den første boklengdsbehandlingen av kvantitative metoder for HNW-investeringer for familieoffisorer, rådgivere til familiefond, HNW-enkeltpersoner og deres formueforvaltere. Redigert av Massimo Morini og Marco Bianchetti Typisk litteratur om temaet rentemodellering er basert på antagelsen om risikofrie rentemarkeder. Det er klart at denne antagelsen ikke lenger inneholder vann. Som følge av krisen har markedsaktørene blitt varslet om risikofaktorer som tidligere hadde blitt forsømt. Denne kunnskapen har ført til viktige endringer i mønstrene av markedsdata og til nye tilnærminger i rentemodellering. Som rentemarkedene fortsetter å innovere og ekspandere i dette nye landskapet, blir det stadig viktigere å holde seg oppdatert med de nyeste praktiske og teoretiske utviklingene. I rentemodellering etter finanskrisen, adresserer og utfordrer Massimo Morini og Marco Bianchetti disse endringene, samler de nyeste ideene om markedsmodellering etter krise og bruker nye metoder for å markedsføre data og markedspraksis. Mine 4 beste intradag Trading Techniques jeg don8217t gjør mye dag handel lenger som it8217s utrolig vanskelig å finne lønnsomme intraday trading teknikker. For det første er det svært vanskelig å konkurrere mot alle algoritmiske maskiner, banker og høyfrekvente handelsfolk. For en annen, foretrekker jeg å handle mekanisk, og det er nesten umulig å komme opp med et lønnsomt intradag handelssystem. Når provisjoner og slippe er tatt vare på, mislykkes de fleste intraday trading systemer. Og selv om du finner en kant, vant det vanligvis lenge. På grunn av dette tror jeg at det er bedre å bruke mekaniske handelssystemer på lengre tidsrammer. For kortere tidsrammer tror jeg at handlende anbefales å benytte både mekanisk og diskretionær tilnærming. Du kan bruke et lønnsomt eller jevnt handelssystem som en base, bruk deretter din erfaring og intuisjon til å velge de beste handler å ta. Jeg kaller denne tilnærmingen 8216 med robotsamplene 8216. Fordi, hvis du kan kombinere det menneskelige sinnet med datamaskinen, gir det den beste sjansen til suksess. (Og det var hvordan mennesker klarte å slå noen av de mest sofistikerte datamaskinene som spilte sjakk). Dette er kjernen i hvordan jeg handler, og jeg opprettholder en rekke kortsiktige og langsiktige handelssystemer som jeg bruker til å styre porteføljen min. Disse strategiene har blitt testet på historiske data og arbeid under ulike typer markedsforhold. I tillegg holder jeg en egen pott av kapital tilgjengelig for å kapitalisere på kortsiktige, intradag muligheter når de oppstår. Det jeg aldri gjør lenger, er å se på skjermen hele dagen. Jeg gleder meg ikke til å se prisdiagrammer flytte i flere timer og finne dette et enormt sløsing med tid. Spesielt når det er så mange flere oppfylle ting du kan gjøre med livet ditt. That8217s hvorfor jeg bruker disse handelssystemene, og jeg bruker mindre enn en time hver dag til å oppdatere og organisere mine bransjer. Kartlesting er en ferdighet Men det går ikke galt, kartlesting er en klar ferdighet, og hvis du vil være en god dagspraktiker, må du definitivt sette inn litt seriøs skjermtid. Det trengs mye å bli adept på å lese diagrammer, og jeg tror det viktigste aspektet av dette er å se hvordan diagrammene reagerer på bestemte hendelser. Dette er det jeg har hatt mest suksess med i løpet av min tid, og i mitt sinn er dette nøkkelen bak å forutsi fremtidige prisbevegelser. Men nå, let8217s kommer inn i mine fire favoritt intraday trading teknikker. Dette er de I8217ve hadde mest suksess med tidligere: Intradag Trading Techniques 1 Pivot nivåer Før jeg jobbet hos et handelsfirma, hadde jeg aldri hørt om pivot poeng, men i dag tror jeg de fleste handelsmenn vet om dem. Pivotnivåene går rett tilbake til handelsdagens dager og før desimalisering av verdipapirer, men de brukes fortsatt i dag av mange intradaghandlere. Fordi så mange daghandlere og 8216locals8217 ser på pivotnivåer, gir de gode nivåer av støtte og motstand i markedet. Alle ser på dem, noe som betyr at de er mer sannsynlig å gi betydelige vendepunkter. De har en enkel beregning som beregnes ved å bruke yesterday8217s priser, og dette betyr at nivåene stadig tilpasser seg markedet. I8217ve jobbet på to dagers handelsfirmaer nå og i begge selskapene, ville handelsmenn se på pivots. Selv om de ikke handlet direkte av pivoter, hadde alle handelsmenn en ide om hvor de var og hva som kunne skje når et pivotpunkt nærmet seg. Hvordan bruke pivots intradag Husk alltid at pivot er det viktigste nivået. Når markedet ligger over pivotet, er det et bullish signal og når markedet ligger under pivot, er det 8217 bearish. Følgelig vil noen handlende bare kjøpe når markedet ligger over pivot, og de vil bare ta korte handler når markedet ligger under pivot. De andre støtte - og motstandsnivåene er vanligvis veldig gode nivåer for å ta fortjeneste og styre handelen. Av og til, når markedet er spesielt overkjøpt eller oversold (se etter høy RSI eller momentum score), kan nivåene brukes til å ta reversering. Pivot nivå Eksempel Ta en titt på dette siste eksempelet i EURUSD. Du kan se at markedet berører nøkkelen på pivotnivåene, spesielt ved å dreie, R1, R2, S1 og S2. Traders vet hvor disse nivåene er, slik at de ofte tar fortjeneste og gjør sine handler rundt samme sted. En strategi Kjøp når markedet skyver gjennom pivot med overbevisning, ta så halvparten av stillingen på R1, og prøv å selge resten ved R2. Du kan holde stoppet ditt under S1, og bruk avstanden mellom S1 og din oppføring for å beregne din stillingsstørrelse (basert på en attraktiv risiko: belønningsgrad). For eksempel, hvis forskjellen mellom din oppføring og S1 er 30 pips, kan du gjøre overskuddsmålet ditt 60 pips unna, på jakt etter en 2: 1 risiko: belønning. Du kan bruke nivåene for å finjustere dine beste utgangspunkter. Hold også øye med momentum og andre indikatorer som RSI, glidende gjennomsnitt og Bollinger Bands. Som du ser fra neste diagram, hvis RSI er overkjøpt og markedet er på et motstandsnivå (som under), vil that8217s være en god tid å selge. Tilsvarende, hvis RSI er oversolgt og markedet er på et støttenivå, er that8217s en ekstra grunn til å kjøpe. I en annen artikkel ser jeg pivotpunkter i dybden, og jeg tester disse nivåene ved hjelp av historiske data for å se om et godt handelssystem kan utvikles. Sjekk det når du har tid. 2 Trading Nyheter En annen effektiv metode for intradag handel er å handle pressemeldinger og økonomiske rapporter. Når et positivt stykke nyheter kommer ut, vil du kjøpe markedet, og når et negativt nyhetsbrev kommer ut, vil du selge. Selvfølgelig er nyhetshandeln så enkel som det høres ut, spesielt når en forhandler og banker og hedgefondspartnere har tilgang til alle de raskeste nyhetsstrømmene og innvendige kilder. HF-algoritmer, for eksempel, kan analysere og reagere på økonomiske rapporter i en delt sekund, noe som gjør det umulig å konkurrere. Løsningen er da bare å holde seg til de største nyhetene som faktisk flytter markeder og å bruke din intuisjon til å ta den beste risikoen: belønningsposisjoner. I noen tilfeller vil du kanskje ta stilling før nyhetsinnlegget kommer ut. På den måten kan du være i stand til å håndtere handelen din og komme inn før du går. Igjen, det er ikke lett, men store fortjenester kan gjøres hvis du kommer på høyre side av handelen, som bevist av disse handelsmennene som fikk ulovlig tilgang til økonomisk statistikk og laget millioner. Alt om sannsynligheter Det kan ikke være mulig å forutsi utfallet av økonomiske utgivelser eller inntjeningsrapporter, men det er mulig å analysere prishandling og å gjøre forsiktige risikobaserte spill. For eksempel, hvis en sterk, positiv nyhet kommer ut og markedet sliter med å gå opp som det skal, er det et viktig tegn som bør tas hensyn til. I dette tilfellet er prisaksjonen tydelig at det ikke er nok kjøpere, selv om markedet bare har hatt gode nyheter. Det betyr motstand, og når den gode nyheten slites av, eller når dårlige nyheter kommer ut, kan markedet lett falle. Å kunne tolke prishandlingen i forhold til hendelser er helt nøkkelen. Bare nylig ble amerikanske lønnslønninger utenfor USA utverre enn forventet, men markedet knapt budget. Hvorfor Fordi det ganske enkelt ikke var nok selgere til å ta markedet lavere. Markeder tar linjen med minst motstand, så når de dårlige nyhetene hadde blitt fullstendig absorbert, endte markedet høyere. Hvilke pressemeldinger å se etter intradaghandel Mange nyhetsmeldinger har ingen effekt, men de beste nyhetsmeldingene for futureshandlere er listet opp nedenfor: Ikke-farm payrolls (Gjennomsnittlig USD pip bevegelse på 100-150 pips) Sentralbank kunngjøringer (rentebeslutninger spesielt ) Detaljhandel (gjennomsnittlig 80 pips) US Handelsbalanse (gjennomsnittlig 70 pips) US KPI (gjennomsnittlig 70 pips) Nøkkelen med nyhetshandel er ikke å følge markedssentimentet du trenger å finne ut hva markedet forventer og om nødvendig ta en posisjon mot mengden hvis sannsynlighetene er i din favør. For eksempel, hvis markedet prissetter i en 70 sjanse for at Fed vil øke renter og du gjør det til å være bare 25 sjanse, så går det mot markedet med en handel med stor risiko: belønning. Nyheter handel kan være lønnsomt, men generelt krever det rask tenkning og litt forberedelse. Uansett hva det er, er det alltid alltid best å prøve det ut på en handelssimulator. Hvis du er interessert i flere nyheter og hendelsesdrevne strategier, vil du kanskje sjekke ut Quantpedia som har en database med over 200 kvantitative handelsstrategier for aksjer, valutaer og futures. Det er strategier basert på hendelser så vel som langsiktige metoder, og dette er en av mine favorittressurser for å finne handelsideer. 3 Scalping Scalping krever ferdighet, men er en av de mest populære intraday trading teknikker. Scalping-metoden er å ta mange handler med korte holdetider, i håp om å fange en eller to pips her og der, bygge dem opp mens du går. I økende grad bruker handelsmenn algoritmer for å beregne minuttinteffektivitet i markedet og skalpe et par ticks her og der, spesielt i forexmarkeder. Det sier seg selv at scalping krever ekstremt tette spred, mye øvelse og mye ferdighet. Hvis du blir involvert i scalping it8217s også en god ide å registrere deg med et rabatt selskap som du kan få tilbake noen av dine provisjoner på den måten. Men jeg ville sikkert holde seg borte fra noen intradag handelssystem som hevder å skalpe markeder som det er sikkert ikke sant. I8217m er ikke en stor fan av scalping som it8217s generelt en teknikk som krever mye skjermtid og disiplin. It8217 er ikke uvanlig å se scalpers bygge opp en måned verdt fortjeneste og tørke dem alle ut på et par øyeblikk av svakhet. 4 Uforutsette hendelser Ofte er kortsiktige handler ikke bedre enn en myntflip, og du vil like mye suksess gå til kasinoet og spille på svart på rulettbordet. Men en annen gang jeg vil engasjere er hvis jeg ser en mulighet komme opp som er for godt til å savne. For eksempel, kanskje en aksje har blitt solgt for aggressivt på et dårlig inntjeningsnummer, eller kanskje det har vært en naturkatastrofe, eller en sjokkhendelse. Det er muligheter i disse handlingene, men de kommer ofte ikke så ofte. De involverer vanligvis stor usikkerhet og følelser. Så nøkkelen er vanligvis å ta en kontrarisk posisjon (handle på den andre veien til alle andre), så vær disiplinert og prøv å ikke budge. For eksempel solgte den massive avdelingen i USDCHF i januar 2015 da den sveitsiske nasjonalbanken fjernet valutakontrollen mot euro og francen rallied av historiske proporsjoner. Dette var en uforutsette hendelse som overrasket mange valutahandlere og sendte noen forex-selskaper til likvidasjon. Men som du kan se fra diagrammet, var det også en massiv overreaksjon (på grunn av tvungen salg) og å ta motsatt side av handelen neste dag ville vært den perfekte tiden å kjøpe. Som det er klart, overtreffer markeder ofte og det lønner seg ofte å gå den andre veien. Som et annet eksempel, husk flashkrasj av 2010 da SampP 500 droppet nesten 10 om noen minutter. Dette ville ha tatt ut mange handelsmenn, men hvis du var våken og på sidelinjen, har du kanskje vært i stand til å hoppe inn og få en rask fortjeneste da markedet rallied av tilsynelatende oversold stilling. Til slutt, her er et kart over den japanske Nikkei etter det tragiske jordskjelvet og tsunamien i 2011: På den tiden var det utbredt panikk, ødeleggelse, kaos, og alle solgte deres japanske beholdninger av frykt. It8217 er ikke hyggelig å tjene på en naturkatastrofe, men hvis du hadde sagt på det tidspunktet 8220 Jeg tror dette er litt overblown, jeg tror Japan vil være greit8221 du ville ha tjent penger på å kjøpe dukkert. Og på en måte ville du ha hjulpet støtten til landet i behovets behov. Ser tilbake, Nikkei endte opp med å revidere disse nedgangene, men på katastrofetidspunktet var det fortjeneste tilgjengelig for intradaghandlere som reagerte på hendelser. Ekstra ressurser Du kan også like min liste over de beste trading kursene for nybegynnere. Registrer deg for en live trading konto med IG Index og begynn å handle i dag. Demo kontoer også tilgjengelig. Vennligst vurder å dele dette hvis du fant det nyttig og melde deg på min adresseliste for å få oppdateringer og rabatter. Takk for at du leser JB MarwoodQuantitative Analysis av Terry Benzschawel Building på den bestselgende første utgaven, forfatteren Terry Benzschawel utvikler emnene dekket i Credit Risk Modeling ved å skissere virkeligheten til standard og gjenoppretting, og deretter angi kredittmodeller og kredittinstrumenter før de presenterer noen real - verdensapplikasjoner. Du lærer å måle, hedge og forutsi kredittrisikopremie ndash pålitelige teknikker for å tjene penger på kredittmarkeder ndash, og kunne hjelpe firmaet bedre å håndtere deres eksponering mot kredittrisiko. Redigert av Dr. Chris Kenyon og Dr. Andrew Green De nye utfordringene fra FVA, DVA og CVA betyr at handelsadferd og handelens art må tilpasses disse verdsettelsesjusteringer. Redaktører Chris Kenyon og Andrew Green samler klassiske papirer om disse kontroversielle prisjusteringene, fra Hull og Whites særegne arbeid på FVA til de nyeste utviklingene med MVA og prissetting, og gir deg mulighet til å bli kjent med den utviklende debatten. Disse staudebrikkene er plassert ved siden av nyere arbeid med regulering og regnskap, som gir tilgang til det mest tradisjonelle og mest banebrytende arbeidet i dette området i ett volum. Finn ut mer om Landemerker i XVA med redaktør Andrew Green i denne eksklusive videoen Redigert av Kimmo Soramki og Samantha Cook Den globale finanskrisen kjørte hjem begrensningene i tradisjonell statistisk analyse for å identifisere systemiske risikoer som skyldes strukturelle svakheter. Mange observatører har innsett at økonomiske og finansielle markeder er eksempler på komplekse, høyt sammenkoblede, dynamiske, adaptive systemer. Nettverksanalyse blir i økende grad sett på som et viktig verktøy for kategorisering og sporing av hovedtrekkene til slike systemer og for å identifisere områder med potensielt sårbarhet. Nettverksteori og finansiell risiko er en rettidig innføring i dette viktige emnet. Selv om den ikke er matematisk svak i hjertet, vil den i mange år tjene som en viktig ressurs for de som søker solid teknisk jording i dette området. David M. Rowe, Ph. D. President, David M. Rowe Risikovurdering og langvarig Risikoanalyse-rubrikkann for Risk magazine lsquoFinansielle nettverk er rundt oss - det er slik boka starter. Er det en bedre måte å uttrykke kraften i bruk av nettverksteori for å takle økonomiske problemer Nettverksteori og finansiell risiko gir et omfattende syn på finansielle nettverk og tar neste skritt mot applikasjoner og visualisering. Kimmo og Samantha har gitt en uttømmende oversikt over finansielle nettverksteknikker kombinert med mange eksempler som gir abstraksjon av fag til praktisk forståelse. Tiziana Di Matteo Professor i økonomi, matematisk institutt, Kings College London Finanskrisen 2007-2009 viste farene ved å ignorere forbindelser i komplekse systemer for økonomi og finans: Lehman Brothers og AIG werenrsquot de største aktørene når det gjelder størrelse, men var svært høyt forbundet i markedene og deres feil resulterte i sjokk over det finansielle systemet som fortsatt blir følt i dag. Som et resultat blir applikasjoner av nettverksteori stadig mer til stede i økonomi, med nettverksanalyse som gir svar på spørsmål der tradisjonelle analysemetoder er svake og også fører til forbedrede modeller på tvers av brede typer risikoer. Faktisk ligger nettene tilnærmet alle typer risiko, inkludert likviditet, drift, forsikring og kredittrisiko. Men mens nettverkstilnærminger er svært nyttige, er det ikke lett å forstå komplekse nettverk. Nettverksteori og finansiell risiko er en praktisk veiledning for å analysere og modellere finansielle nettverk. Forfattere Kimmo Soramaki og Samantha Cook gir en grundig innføring i nettverksteori og undersøker generelle verktøy for nettverksanalyse, og beskriver dekning av fire typer omfattende finansieringsnett: betalingssystemer, eksponeringsnettverk, handelsnettverk og korrelasjonsnettverk. Last ned ditt gratis utvalg av Network Theory og Financial Risk her i dag. Av Alexander Denev Probabilistiske grafiske modeller gir en oversikt over PGM (en rammeverk som omfatter teknikker som bayesian nettverk, markov tilfeldige felt og kjedediagrammer), som inneholder fremadrettet informasjon for å ta økonomiske beslutninger, og bruker dem til stresstesting, ressursfordeling, sikring , og kredittrisiko. Denne tilnærmingen beskriver en ny måte å bekjempe stresstesting på (en stor del av forskrifter som CCAR, AIFMD og Solvency II), lærer leseren hvordan man styrker sine porteføljer, presenterer en fremtidsrettet måte å utføre halsikring på, og gir et klart bilde av kredittrisikoen til den aktuelle institusjonen (for eksempel en bank eller et hedgefond). Av Timothy F. Peterson Til tross for enorm vekst i alternativ investering, er ytelsesmåling i dette området grovt rundt kantene. Prestasjonsanalytikere som har til oppgave å måle og rapportere avkastningen på alternative eiendeler, har problemer med hvilken returmetode som skal brukes, innflytelse som skaper negative betegnelser i returberegningen, en rekke verdsettelsesproblemer og utfordringer knyttet til benchmarking av disse unike strategiene. Performance Measurement for Alternative Investments er den første av sitt slag for å forklare hvordan man skal overvinne disse store hindringene, og søker å bidra til å forene to verdener som hittil har blitt holdt ganske godt fra hverandre: prestasjonsanalytikerens søker å formidle resultater til interessenter, og at av porteføljeforvalter ansvarlig for investeringsbeslutninger. Ta en titt på introduksjonen her. Forfatter Timothy Peterson, en partner på Ashland Partners, med ansvar for over 100 klientforhold, inkludert firmaets største ldquohousehold namerdquo-kunder, er en investeringsprestasjonsmålingekspert som spesialiserer seg på alternative eiendeler. Av Paolo Sironi Målbasert og langsiktig porteføljevalg Moderne porteføljeadministrasjon gir en metode for porteføljevalg basert på moderne risikostyringsteknikker og en klarere definisjon av investeringsrisikoredureringsprofilen som skal inneholde målbasert investerings - og probabilistisk scenariooptimalisering. Finansmarkedene har gjennomgått en periode med nød som har anstrengt det pålitelige forholdet mellom investorer og finansrådgivere. Ny regulering har blitt forfalsket for å skape høyere grad av åpenhet og risikobasert kommunikasjon som en del av investeringsbeslutningen. Dette har antydet søket etter bedre porteføljeoptimaliseringsteknikker som kan kombinere den ekstraverdige asymmetrien av virkelige produkter (som de bidro sterkt til budsjettene før krisen) med investorens livssyklusbehov, støttet av intuitiv grafisk fremstilling av tilsynelatende komplekse matematiske forhold mellom ekte porteføljer og produkter som foreskrevet i regelverket. Ved å lese Modern Portfolio Management. leserne vil forstå betydningen av å simulere virkelige verdipapirer (spesielt renter og strukturerte produkter) under oppnåelse av optimale porteføljer, samt betydningen av å simulere finansielle investeringer over tid for å samsvare på en gjennomsiktig måte de faktiske mål og begrensninger i stedet for å stole utelukkende på tidligere ytelse eller personlig vurdering. Redigert av Alexander Lipton Alex Lipton, en tverrfaglig ekspert innen kvantitativ modellering i økonomi, og den første mottakeren av Quant of the Year-prisen fra Risk Magazine, har samlet denne samlingen av seminalpapirene som vant deres respektive forfattere den prestisjefylte prisen som er nå i sitt femtende år. Quant of the Year 2000-2014 er et must-read for både aspirerende quants og etablerte utøvere. The new generation of quants will discover what the masters did in previous years and learn from their experience, while experienced quants will get a record of the key developments in the field more or less since the very beginning. By their very nature the papers collected in Quant of the Year 2000-2014 cover the most important and relevant topics of financial engineering. Their chronological sequence gives a unique perspective on the development of the field, which cannot be obtained in any other way. Edited By Eduardo Canabarro and Michael Pykhtin Joining forces to update their respective bestsellers Counterparty Credit Risk and Counterparty Credit Risk Modelling . editors Eduardo Canabarro and Michael Pykhtin have assembled a team of experts to provide a comprehensive and contextualized understanding of the current status and key issues in counterparty risk management in the wake of the financial crisis. Michael is the well deserved recipient of Risk Magazinersquos Quant of the Year award for 2014. ldquoEduardo Canabarro and Michael Pykhtin are internationally recognized experts on counterparty credit risk. They have assembled an impressive group of practitioners, academics and regulators, who have written chapters on a number of important, current issues regarding the regulation, exposure modeling, pricing and hedging, stress testing, and collateral management of counterparty credit risk. rdquo Evan Picoult, Managing Director, Franchise Risk Architecture, Citi and Adjunct Professor, Columbia Business School Edited By Andrew Rudd and Stephen Satchell High net worth investment is undergoing a quant revolution. Wealthy clients expect more sophisticated analysis from their portfolio managers and so the application of quantitative techniques for high net worth (HNW) investing is becoming increasingly popular. Quantitative Approaches to High Net Worth Investment is the first book-length treatment of quantitative methods for HNW investments for family officers, advisors to family funds, HNW individuals and their wealth managers. Edited By Massimo Morini and Marco Bianchetti Typically literature on the subject of interest rate modelling is based on the assumption of risk-free interest rate markets. Clearly this assumption no longer holds water. As a consequence of the crisis, market participants have been alerted to risk factors which had previously been neglected. This knowledge has led to important changes in the patterns of market data and to new approaches in interest rate modelling. As interest rate markets continue to innovate and expand in this new landscape, it is becoming increasingly important to remain up-to-date with the latest practical and theoretical developments. In Interest Rate Modelling after the Financial Crisis, Massimo Morini and Marco Bianchetti address and explicate these changes, gathering the latest ideas on post-crisis market modelling and applying new methods to market data and market practice.
No comments:
Post a Comment