《期权组合市场风险量度和监管研究》针对市场变量回报的厚尾特征，对期权组合风险状况特性进行了科学的理论分析与定量分析。建立了分别以多元混合正态、多元t分布、多元Laplace分布来描述市场变量回报厚尾特征的非线性VaR度量模型，并对不同模型的特点进行了比较。
陈荣达，副教授，博士。2004年12月毕业于华中科技大学管理学院管理科学与工程专业，获管理学博士学位。2006年4月进入浙江大学管理工程与科学博士后流动站从事金融衍生证券风险度量研究，2006年成为国际重要管理期刊《EuropeanJournalofOperationalResearch》（scI检索）金融风险度量领域评论员。在《管理工程学报》、《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》、《系统工程理论方法应用》、《数量经济技术经济研究》、《运筹与管理》、《武汉理工大学学报》等国内重要管理期刊发表论文多篇，共被EI检索3篇，被ISTP检索6篇。主持杭州市社科规划项目外汇期权组合风险测度研究、浙江财经学院重大课题外汇期权组合市场风险度量模型研究。
《期权组合市场风险量度和监管研究》针对市场变量回报的厚尾特征，对期权组合风险状况特性进行了科学的理论分析与定量分析。建立了分别以多元混合正态、多元t分布、多元Laplace分布来描述市场变量回报厚尾特征的非线性VaR度量模型，并对不同模型的特点进行了比较。
在此基础上，提出利用概率分布的傅立叶逆变换技术、次指数分布的风险函数变换技术、重要抽样技术、分层抽样技术、快速卷积技术、数值降维技术等金融计量、现代应用数学的前沿数值计算方法来研究市场变量回报厚尾情形下稀有事件模拟。以克服极小概率事件发生概率估计的’困难，从而完善和发展期权组合市场风险度量技术，促使我国在该研究领域尽快达到世界领先水平，为我国金融监管机构和金融机构进行风险管理与投资组合的Market—T0—Market测试提供理论依据和适用方法。
1 绪论
1．1 研究意义
1．2 国内外研究现状
1．3 研究内容
2 厚尾分布情形下市场变量回报时变协方差矩阵估计
2．1 常用的市场变量回报时变协方差矩阵估计模型
2．2 基于EM算法的时变协方差矩阵估计模型
2．3 反映所估计出协方差值的误差指标
2．4 市场变量日回报时变协方差矩阵估计的实证分析
2．5 本章小结
附录
3 期权组合风险度量的有效Monte Carl0模拟方法
3．1 引言
3．2 Delta—Gamina—Theta模型
3．3 基于常用Monte Carl0模拟方法的非线性VaR计算
3．4 基于重要抽样技术的非线性VaR计算
3．5 基于重要抽样和分层抽样相结合技术的非线性VaR计算
3．6 多元正态分布情形下的模拟结果与分析
3．7 本章小结
4 基于多元t分布的期权组合风险度量的方差减少技术
4．1 基于t分布的期权定价模型及其对应的希腊字母
……
参考文献
后记
