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금융리스크를 측정하고 관리하는 것은 금융기관과 기업뿐만 아니라 국가적으로도 중요한 과제이다. 더욱이 IMF경제위기 이후 최대의 화두는 '위험관리'로 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 위험한 상황이 실제로 닥치기 전에 그것을 예측하고 대비하기 위해서는 위험의 크기와 발생빈도를 정확히 측정할 수 있어야 한다. 기존 리스크관리방식은 주요 금융변수의 움직임에 대한 예측시도를 포기한 채, 즉 금융리스크를 주어진 것으로 간주한 채, 그로부터 발생 가능한 손실을 줄이려는 데 목표를 두고 있었다. 이에 비해 본서는 금융변수의 정확한 행태파악에 기반을 두고 리스크를 측정, 관리할 수 있는 다양한 모형과 방법론을 제기하였다. 또한 본서에서는 기존 금융이론의 한계와 문제점을 지적하고 이를 극복할 수 있는 방안도 제기하고 있다. 본서에서는 단순히 기존의 리스크이론을 정리하는데 그치지 않고 전통적인 리스크관리이론에서 간과되고 있었던 중요한 문제점들이 무엇인가, 또한 그것들이 왜 중요한가를 독자들에게 설명하고자 한다.

정보제공 :

목차
머리말
제Ⅰ편 금융리스크의 정의와 측정방법
 제1장 금융리스크의 정의와 관리 = 19
  1.1 금융리스크의 정의와 분류 = 21
   1) 시장위험 = 21
   2) 신용위험 = 23
   3) 유동성위험 = 24
   4) 운영위험 = 24
   5) 국가위험 = 25
  1.2 전통적인 금융리스크측정 = 26
   1) 자금갭 분석 = 26
   2) 만기갭 분석 = 27
   3) 듀레이션갭 및 볼록성 분석 = 28
   4) Basis Point Value(BPV) 분석 = 30
   5) Risk - Point 분석 = 30
  1.3 금융리스크측정의 새로운 패러다임 = 30
   1) VaR분석기법 = 31
   2) 위험조정자본수익률 = 31
  1.4 금융리스크의 관리방식 = 32
   1) 위험관리의 의미 = 32
   2) 부내거래 : 대차대조표내의 항목조정 = 33
   3) 부외거래 : 파생금융상품거래 = 34
   4) 국내 금융기관의 위험관리수준 = 36
 제2장 리스크에 대한 기존 측정모형 = 37
  2.1 두터운 꼬리와 변동성집중화 현상 = 39
  2.2 GARCH모형을 이용한 변동성추정 = 41
   1) ARCH 모형 = 41
   2) GARCH 모형 = 42
   3) 두터운 꼬리특성과 GARCH(p,q)모형 = 43
  2.3 지수적 이동가중평균법 = 43
  2.4 EGARCH 모형 = 46
 〈부록 2.A〉 확률변동성모형에 대한 이해 = 48
 제3장 새로운 변동성측정모형 = 51
  3.1 FIGARCH모형 = 52
  3.2 MMAR모형 = 58
   1) T-rule 의 문제 = 59
   2) 자기유사과정과 다중프랙탈 = 63
   3) MMAR이론의 구성요소 = 69
   4) MMAR의 주요 특징 = 71
   5) MMAR을 이용한 실증분석결과 = 76
   6) 요약 및 정리 = 77
  3.3 HARCH모형 = 78
   1) 효율적 시장가설 VS 이질적 시장가설 = 78
   2) 시차상관성분석과 시간변형 = 80
   3) HARCH모형에 대한 이해 = 87
   4) 다른 모형(GARCH모형)과의 비교 및 정리 = 94
 〈부록 3.A〉 장기기억과정에 대한 이해 = 96
 〈부록 3.B〉 시간변형과 금융시계열의 특성 = 99
 〈부록 3.C〉 이질적 시장가설 = 106
 〈부록 3.D〉 ARFIMA-GARCH(M)모형을 이용한 변동성 추정 = 108
제Ⅱ편 시장위험에 대한 측정과 관리 : -VaR기법을 중심으로-
 제4장 자산부채관리 시스템 = 115
  4.1 만기갭 분석기법 = 116
  4.2 듀레이션갭 분석법 = 120
   〈Example 4.1〉 듀레이션의 계산 = 123
  4.3 볼록성 = 127
   〈Example 4.2〉 볼록성과 투자전략 = 129
  4.4 위험조정자본수익률(RAROC) = 130
 제5장 VaR을 이용한 금융리스크의 측정 = 133
  5.1 VaR의 정의 = 134
  5.2 포트폴리오의 VaR과 기여 VaR = 139
   1) 포트폴리오의 VaR = 139
   2) 기여 VaR = 141
  5.3 VaR측정기법 = 143
   1) 근사화방법 = 144
    〈Example 5.1〉 델타-노말방법의 위험 = 148
   2) 시뮬레이션 방법 = 152
   3) 측정방법의 비교와 문제점 = 155
   4) 위기분석법 = 158
  5.4 VaR과 극단치이론 = 160
   1) VaR분석에서 극단치이론의 도입필요성 = 160
   2) 극단치의 특성과 추정 = 161
   3) VaR에서 극단치이론의 적용 = 163
   4) EVT를 이용한 VaR추정결과 = 168
   5) 정리 및 앞으로의 연구방향 = 169
  〈부록 5.A〉 델타-감마근사법을 이용한 VaR측정 = 170
 제6장 VaR의 응용 = 173
  6.1 자기자본규제에 대한 VaR의 함의 = 173
  6.2 중앙은행의 포트폴리오에 대한 VaR접근법 = 175
   1) 중앙은행의 포트폴리오분석 = 179
   2) 중앙은행의 부도위험을 평가하기 위한 VaR접근법 = 184
   3) 중앙은행의 VaR계산시 고려사항 = 191
   4) 정책적 함의 = 192
제Ⅲ편 신용위험에 대한 측정과 관리
 제7장 개별기업에 대한 신용평가방법 = 199
  7.1 전문가시스템에 의한 신용평가 = 199
  7.2 재무정보와 시장가치에 근거한 신용평가모형 = 201
   1) 부도예측모형 : Altman의 Z-score모형과 ZETA모형 = 202
   2) 신용평점모형 = 206
   3) 주가에 기초한 신용평가모형 : EDF모형 = 209
 제8장 포트폴리오 신용위험 측정모형 = 215
  8.1 JP Morgan사의 CreditMetrics = 217
   1) 신용등급이전행렬 = 221
   2) 회수율의 분포추정 = 222
   3) 신용위험 사이의 상관관계 추정 = 222
   4) 포트폴리오 손실분포의 생성 = 223
  8.2 CSFP의 CreditRisk = 224
  8.3 다른 포트폴리오 접근방식 = 227
  8.4 포트폴리오 신용위험모형의 비교 = 229
 제9장 신용위험과 시장위험의 결합접근법 = 223
  9.1 결합접근법의 필요성 = 234
  9.2 금융환경변화에 따른 잠재손실의 측정 = 235
  9.3 시장위험의 측정 : 금융환경변수들에 대한 모형 = 237
   1) 금리와 금리스프레드의 모형화 = 237
   2) 주가수익률에 대한 모형화 = 238
  9.4 신용위험에 대한 측정 = 240
   1) 기업에 대한 여신 = 240
   2) 개인고객에 대한 대출 = 242
  9.5 가상은행에 대한 시뮬레이션 결과 = 243
  9.6 소결 및 앞으로의 연구방향 = 247
 〈부록 9.A〉 가상은행의 포트폴리오에서 신용위험의 분포형태 = 249
제Ⅳ편 금융리스크 관리와 위험관리시스템의 구축
 제10장 금융리스크 형태에 따른 위험관리수단 : 장외파생상품(OTC Derivatives)을 중심으로 = 253
  10.1 파생금융상품을 이용한 금리위험관리 = 255
   1) 선물금리계약과 금리선물 = 256
   2) 금리스왑을 이용한 헤징전략 = 257
    〈Example 10.1〉 통화스왑(Cross Currency Swap : CCS) = 259
   3) 옵션을 이용한 금리위험관리 = 261
   4) 금리위험 헤징수단의 비교 = 266
  10.2 파생금융상품을 이용한 환위험관리 = 268
   1) 복합선물환계약 = 269
   2) 통화옵션 = 272
   3) 칼라와 코리도 = 274
   4) 선물환취소옵션 = 276
  10.3 파생금융상품을 이용한 주가위험관리 = 277
   1) 보유주식의 수익률 보전전략 = 278
   2) 주가지수선물과 옵션을 이용한 헤징전략 = 281
   3) 주식에 내재된 옵션 = 285
  10.4 파생상품을 이용한 신용위험관리 = 288
   1) 신용부도스왑 = 290
   2) TR스왑 = 291
    〈Example 10.2〉 TR스왑 = 292
   3) 신용연계채권 = 294
   4) 정리 및 앞으로의 방향 = 296
 〈부록 10.A〉 선물과 옵션에 대한 기초적인 이해 = 298
 〈부록 10.B〉 선물계약의 가격결정 = 306
 〈부록 10.C〉 Black-Scholes모형에 대한 이해와 민감도분석 = 310
 제11장 위험관리시스템의 기능과 구축방안 = 321
  11.1 위험관리시스템의 필요성 = 322
  11.2 위험관리시스템의 기능 = 325
  11.3 위험관리시스템의 구축방안 = 328
 제12장 바젤위원회의 자기자본규제와 관련된 논의 = 333
  12.1 바젤위원회의 자기자본 규제제도의 변화 = 334
  12.2 적정 자기자본요구량의 결정을 위한 승수요인 = 336
  12.3 바젤위원회의 「새로운 제안」의 문제점 = 341
   1) 위험과 유동성의 내생성 = 342
   2) VaR계산시 문제 = 345
   3) 신용위험에 대한 표준적인 접근법의 문제점 = 347
   4) 자기자본규제의 경기순행성 = 350
   5) 「새로운 제안」의 영향과 이에 대한 대비 = 351
제Ⅴ편 금융리스크 분석에 대한 새로운 계량접근법
 제13장 인공신경망모형을 이용한 금융리스크의 측정 및 분석 = 355
  13.1 신경망모형에 대한 일반적인 이해 = 356
   1) 신경망모형의 기본구조 = 357
   2) 학습과정으로서의 신경망모형 = 361
   3) 전방향 네트워크의 학습과정 = 366
  13.2 신경망모형을 이용한 VaR의 측정 = 368
  13.3 신경망모형을 이용한 신용위험평가 = 372
   1) 신용평점과정에의 적용 : Jensen(1992)의 연구 = 373
   2) 소비자 신용평가에의 적용 : Richeson-Zimmermann-Barnett(1944)의 연구 = 376
  13.4 신경망모형을 이용한 효율적 시장가설 검증 = 382
  13.5 신경망모형을 이용한 주식수익률의 예측가능성 = 388
   1) 주식수익률의 예측가능성 = 388
   2) 추정모형과 수익률계산 = 391
   3) 모형간 주가예측력 분석결과 = 394
  13.6 선물금리와 현물금리간의 연관성에 대한 신경망분석 = 397
   1) 예측모형과 모형선택기준 = 398
   2) 실증분석결과 비교 = 403
 제14장 유전자 알고리듬을 이용한 금융리스크의 측정 및 분석 = 407
  14.1 유전자 알고리듬에 대한 이해 = 408
  14.2 유전자 알고리듬을 이용한 기업부도위험 분석 = 413
   1) 학습방법으로서 GA = 413
   2) 유전자 알고리듬과 부도위험분석 = 416
   3) 선형판별분석과 GA방식(GLS & GSR)의 비교 = 424
  14.3 변동성 측정방식의 비교 : GP vs GARCH／EWMA = 426
   1) 변동성 예측의 중요성 = 426
   2) 벤치마크모형 : GARCH／EWMA모형 = 428
   3) 각 모형의 예측력 비교결과 = 429
  14.4 유전자 알고리듬을 이용한 주가예측실험 = 435
   1) 인공주식시장에서 유전자 알고리듬의 적용 = 435
   2) LeBaron et al.(2000)의 시뮬레이션 결과 = 443
 〈부록 14.A〉 유전자 프로그래밍에 대한 이해 = 448
 〈부록 14.B〉 사람을 닮은 진화기계 = 451
 제15장 Wavelet(1) : 소파동분석의 이해 = 455
  15.1 소파동변환에 대한 기본적인 개념 = 457
  15.2 푸리에변환에 대한 기초적인 이해 = 458
  15.3 단기푸리에변환 = 463
  15.4 연속적 소파동변환 = 465
  15.5 이산적 소파동변환 = 475
 제16장 Wavelet(2) : 금융시장분석에서 소파동의 응용 = 485
  16.1 필터링방법으로서 소파동분석 = 486
   1) 시간영역에서의 필터링방식 = 486
   2) 진동수영역에서의 필터링방식 = 489
   3) 저대역필터와 고대역필터 = 492
  16.2 소파동 필퍼틸의 적용 = 496
   1) 계절성제거 = 496
   2) 잡음제거 = 498
   3) 이질적 주체들을 가정하는 금융시장동학 = 498
   4) 기술적 분석에서의 필터링방법 = 499
  16.3 주식시장에서의 소파장분석 : CPAM의 베타(β)추정에 대한 적용 = 501
   1) CAPM의 도출과정 = 501
   2) CAPM의 베타(β)추정 = 506
   3) 소파동을 이용한 베타추정법 = 508
  16.4 외환시장에서의 소파동분석 : 일중계절성 제거와 척도법칙 = 511
   1) 소파동분석을 이용한 일중계절성의 제거 = 511
   2) 변동성의 척도형태에 대한 소파동분석 = 515
  16.5 소파동을 이용한 금융시계열 예측연구 = 518
  16.6 소결 및 앞으로의 연구방향 = 521
 〈부록 16.A〉 차세대 동영상 압축기술 Wavelet = 524
참고문헌 = 527
색인 = 537