Financial Risk Forecasting
Dani?elsson Jo?n Danielsson Jon
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons, 2011
- Rilegato
- Nuovo
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
Venditore AbeBooks dal 19 gennaio 2007
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pp. xxi + 274 Illus.
Codice articolo 5872728
- Titolo
- Financial Risk Forecasting
- Autore
- Dani?elsson Jo?n Danielsson Jon
- Editore
- John Wiley & Sons
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470669438
- ISBN 13
- 9780470669433
Written by renowned risk expert Jon Danielsson, the book begins with an introduction to financial markets and market prices, volatility clusters, fat tails and nonlinear dependence. It then goes on to present volatility forecasting with both univatiate and multivatiate methods, discussing the various methods used by industry, with a special focus on the GARCH family of models. The evaluation of the quality of forecasts is discussed in detail. Next, the main concepts in risk and models to forecast risk are discussed, especially volatility, value-at-risk and expected shortfall. The focus is both on risk in basic assets such as stocks and foreign exchange, but also calculations of risk in bonds and options, with analytical methods such as delta-normal VaR and duration-normal VaR and Monte Carlo simulation. The book then moves on to the evaluation of risk models with methods like backtesting, followed by a discussion on stress testing. The book concludes by focussing on the forecasting of risk in very large and uncommon events with extreme value theory and considering the underlying assumptions behind almost every risk model in practical use that risk is exogenous and what happens when those assumptions are violated.
Every method presented brings together theoretical discussion and derivation of key equations and a discussion of issues in practical implementation. Each method is implemented in both MATLAB and R, two of the most commonly used mathematical programming languages for risk forecasting with which the reader can implement the models illustrated in the book.
The book includes four appendices. The first introduces basic concepts in statistics and financial time series referred to throughout the book. The second and third introduce R and MATLAB, providing a discussion of the basic implementation of the software packages. And the final looks at the concept of maximum likelihood, especially issues in implementation and testing.
The book is accompanied by a website - www.financialriskforecasting.com which features downloadable code as used in the book.
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Informazioni sull’autore
Jón Daníelsson has a PhD in the economics of financial markets and is a reader in finance at the London School of Economics. His research interests include financial stability, extreme market movements, risk, market liquidity and financial crisis. He has published extensively in both academic and practitioner journals, has consulted with a variety of private sector and public institutions, frequently gives executive education courses and has presented his work in a number of universities and institutions. In addition, he has been a frequent commentator of issues in financial markets in the media, appearing on CNN, the BBC, and many other TV and radio stations, with comments and op-ed pieces in newspapers like the Financial Times.
Jon Danielsson has a PhD in the economics of financial markets and is a reader in finance at the London School of Economics. His research interests include financial stability, extreme market lit movements, risk, market liquidity and financial crisis. He has published extensively in both academic and practitioner journals, has consulted with a variety of private sector and public institutions, frequently gives executive education courses and has presented his work in a number of universities and institutions. In addition, he has been a frequent commentator of issues in financial markets in the media, appearing on CNN, the BBC, and many other TV and radio stations, with comments and op-ed pieces in newspapers like the Financial Times.
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