Equity Derivatives and Hybrids: Piețe, modele și metode

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Equity Derivatives and Hybrids: Markets, Models and Methods

Conținutul cărții:

De la dezvoltarea modelului Black-Scholes, cercetarea privind instrumentele financiare derivate pe acțiuni a evoluat rapid, până în punctul în care este dificil să găsești materiale relevante în multitudinea de documente existente. Scrisă de un cuantist cu mulți ani de experiență în domeniu, această carte oferă o prezentare actualizată a modelării instrumentelor derivate pe acțiuni și a instrumentelor hibride pe acțiuni (acțiuni-rate, acțiuni-credit, acțiuni-curs valutar) din perspectiva unui practician.

Conținutul reflectă cerințele practicienilor din instituțiile financiare: Cutezătorii vor găsi o trecere în revistă a modelelor de ultimă generație și îndrumări cu privire la modul eficient de implementare a acestora în ceea ce privește reprezentarea datelor de piață, calibrarea și calcularea sensibilității. Traderii și structuratorii vor afla informații despre produsele structurate, selectarea celor mai adecvate modele, precum și metode eficiente de acoperire a riscurilor, în timp ce managerii de risc vor înțelege mai bine riscul de piață, de credit și de model și vor găsi informații valoroase despre conceptele avansate de corelație.

Equity Derivatives and Hybrids oferă o acoperire exhaustivă atât a abordărilor standard de piață, cât și a celor noi, inclusiv: -Proprietăți empirice ale randamentelor acțiunilor, inclusiv autocorelația și salturile - Modele de actualizare a dividendelor - Procese de volatilitate non-markoviene și în timp discret - Modelarea dezechilibrului corelației prin copula, precum și factori de corelație locali și stocastici - Modelarea hibridă care acoperă procese locale și stocastice pentru rata dobânzii, rata hazardului și volatilitate, precum și soluții în formă închisă - Ajustarea evaluării creditului, datoriei și finanțării (CVA, DVA, FVA) - Tehnici Monte Carlo pentru sensibilități, inclusiv diferențierea algoritmică, reciclarea căii, precum și multilevel. Scrisă într-o manieră extrem de accesibilă, cu exemple, aplicații, cercetări și idei pe tot parcursul, această carte oferă o resursă valoroasă pentru practicienii și cercetătorii cu preocupări cantitative.