预见相关性:风险管理新范例

作者简介

在本书中，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·恩格尔介绍了一种重要估计方法来处理众多资产组成的大型系统中的相关性：动态条件相关（DCC）。恩格尔证实了相关系数在金融决策制定中的重要作用，并提出了相关系数的经济基础和理论作用和它们同其他测量相关性方法之间的联系。他对比了DCC和其他相关系数估计方法，例如历史相关系数，指数平滑和多元GARCH，同时他展示了DCC一系列的重要用途。恩格尔展示了非对称模型并且用一个多国股票和债券收益率模型来说明它。他介绍了新的方法——因子DCC模型，兼具了因子模型和DCC模型的优秀特征，然后他用一组美国大盘股举例说明了该模型。Engle展示了对债券抵押债券——或称CDOs的过度投资如何在次贷危机中扮演了核心作用以及本书介绍的相关系数模型是如何预见了这些风险的。计量经济结果的技术章节也被包括其中。

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