■ 주택 가격 모델화 및 예측 방법과 공적분, 모델 변동성을 사용해 헤지 비율을 개선하는 방법
■ 포트폴리오 선택과 관련된 이론의 이해와 실제 데이터에 적용하는 방법
■ 자산 가격 결정 모델과 재정 가격 결정 이론 활용 방법
■ 채권의 기본 개념
■ 이산 및 연속형 파생상품 가격 결정 모델 사용 방법
■ 신용 부도 모델 사용 및 코풀러를 통한 부도 모델 사용 방법
■ 보험과 금융의 극단값 이론에 대한 이해 및 모델 구축과 리스크 측정 방법

[목 차]

1 시계열 데이터 분석
시계열 데이터 다루기
선형 시계열 모델과 예측
__모델을 통한 UK 주택 가격 예측
____모델 판별과 추정
____모델 적합성 진단
____예측
공적분
__제트 연료 교차 헤징
변동성 모델
__리스크 관리를 위한 변동성 예측
____ARCH 효과 검증
____GARCH 모델 설명
____GARCH 모델 추정
____리스크 모델 백테스팅
____예측
요약

2 포트폴리오 최적화
평균 분산 모델
해법 개념
__이론(라그랑지)
실제 데이터 다루기
접선 포트폴리오와 자본 시장선
공분산 행렬의 노이즈
분산이 충분하지 않은 경우
요약

3 자산 가격 결정 모델
자본 자산 결정 모델
재정 가격 결정 이론
베타 추정
__데이터 선택
__간단한 베타 추정
__선형 회귀식에서 베타 추정
모델 검정
__데이터 수집
__SCL 모델화
__각 분산의 설명 능력 검정
요약

4 고정 금리 채권
고정 금리 채권의 시장 리스크 측정
__예제: R 구현
고정 금리 채권 포트폴리오의 면역
__순자산 가치 면역 전략
__목표 시기 면역 전략
__대응 전략
전환 사채 가격 결정
요약

5 금리 기간 구조 추정
금리 기간 구조와 관계식
추정 문제
선형 회귀 모델을 통한 기간 구조 모델 추정
큐빅 스플라인 회귀
R 함수 적용
요약

6 파생상품 가격 결정
블랙숄즈 모델
콕스-로스-루빈스타인 모델
두 모델의 관련성
그릭
내재 변동성
요약

7 신용 리스크 관리
신용 부도 모델
__구조적 모델
__강도 모델
부채 상관성: 포트폴리오적 접근
전이 행렬
R에서 신용 평점 시작하기
요약

8 극단값 이론
이론적 설명
응용: 보험 클레임 모델
__탐색적 자료 분석
__클레임의 꼬리 분포
__기준 값 찾기
__GDP 분포 꼬리 부분 피팅
__추정된 GPD 모델을 통한 분위수 추정
__추정된 GPD 모델을 통한 기대 손실 값 계산
요약

9 금융 네트워크
금융 네트워크의 대변적 표현, 모의실험, 시각화
네트워크의 구조 분석과 위상 변화 탐색
시스템 리스크의 주요 요인: 시스템적으로 주요한 금융기관의 특정
요약

부록 참고 문헌
시계열 데이터 분석
포트폴리오 최적화
자산 가격 결정 모델
고정 금리 채권
금리 기간 구조 추정
파생상품 가격 결정
신용 리스크 관리
극단값 이론
금융 네트워크

이 책에서 다루는 내용

■ 주택 가격 모델화 및 예측 방법과 공적분, 모델 변동성을 사용해 헤지 비율을 개선하는 방법
■ 포트폴리오 선택과 관련된 이론의 이해와 실제 데이터에 적용하는 방법
■ 자산 가격 결정 모델과 재정 가격 결정 이론 활용 방법
■ 채권의 기본 개념
■ 이산 및 연속형 파생상품 가격 결정 모델 사용 방법
■ 신용 부도 모델 사용 및 코풀러를 통한 부도 모델 사용 방법
■ 보험과 금융의 극단값 이론에 대한 이해 및 모델 구축과 리스크 측정 방법

이 책의 대상 독자

이 책은 R을 통해 양적 금융 문제를 해결하고자 하는 독자를 대상으로 한다. 독자들이 금융 이론이나 용어에 익숙하다고 가정하지만, 이 책에서도 금융 이론을 다룬다. 독자들이 R에 익숙하다는 가정은 하지 않는다. R 언어를 전체적으로 다루지는 않지만, 특정 문제를 R로 어떻게 해결하는지를 알려주기 때문에 R을 처음 시작하는 독자들에게 이 책은 매우 유익할 것이다. 또한 이미 R을 사용해본 독자에게도 매우 유용할 것이라고 확신한다. 모두가 R을 좀 더 다양하게 활용할 수 있게 될 것이다.

이 책의 구성

1장, *시계열 데이터 분석*에서는 R로 시계열 데이터를 다루는 방법을 알아본다. 아울러 주택 가격을 모델화하는 방법과 이를 통해 예측하는 방법을 다루며, 공적분(cointegration)과 모델 변동성을 이용해 헤지 비율(hedge ratio)을 개선해본다.

2장, *포트폴리오 최적화*에서는 포트폴리오 선택과 관련된 이론적인 부분과, 실제 데이터에 적용하는 방법을 다룬다.

3장, *자산 가격 결정 모델*에서는 이전 장에서 설명한 모델들을 만들고, 이를 통해 자산 수익과 리스크들 간의 관계를 살펴본다. 또한 자본 자산 가격 결정 모델과 재정 가격 결정 이론에 대해서도 알아본다.

4장, *고정 금리 채권*에서는 채권의 기본적인 개념을 살펴본다. 뿐만 아니라 금융 상품의 리스크를 계산하고, 금리 변화에영향을 받지 않는 포트폴리오도 구축해본다.

5장, *금리 기간 구조 추정*에서는 수익률 곡선과 정부채 가격을 추정하는 방법을 다룬다.

6장, *파생상품 가격 결정*에서는 이산형, 연속형 기간 모델을 사용해 파생상품의 가격을 결정하는 방법을 알아본다. 또한 파생상품의 리스크를 측정하는 계측 값인 그릭(Greeks)에 대해서도 살펴본다.

7장, *신용 리스크 관리*에서는 신용 부도 모델에 대해 다루며, 코풀러를 사용해 부채와 상관성을 가진 모델을 어떻게 구축하는지 알아본다.

8장, *극단값 이론*에서는 보험과 금융에서 극단값 이론을 어떻게 사용할 수 있는지 알아보고, 화재 손실 분포의 꼬리를 어떻게 모델화하는지 알아본다. 또한 이 모델을 사용해 VaR(Value-at-Risk)과 기대 부족액(Expected Shortfall)을 계산해본다.

9장, *금융 네트워크*에서는 R에서 금융 네트워크를 어떻게 나타내고, 시뮬레이션하고, 시각화해서 분석하는지 알아본다. 은행간 시장 여신 거래를 분석하고, 시장의 중요 금융기관을 탐색할 수 있는 체계적인 방법을 다룬다.

옮긴이 김석우
데이터를 사랑하고 가치를 발견하기 좋아하는 데이터 사이언티스트다. 실리콘밸리에서 데이터 사이언티스트로 근무 중이며, 현재 데이터를 통해 고객의 가치를 찾아내고, 이를 통해 monetization과 price/revenue optimization 업무를 수행 중이다. 번역서로는 『Think Stats: 프로그래머를 위한 통계 및 데이터 분석 방법』(한빛 미디어, 2013)이 있다.