預見相關性：風險管理新範例
[美]羅伯特·恩格爾
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[美]羅伯特·恩格爾
在本書中，諾貝爾經濟學獎獲得者羅伯特·恩格爾介紹了一種重要估計方法來處理衆多資產組成的大型系統中的相關性：動態條件相關（DCC）。恩格爾證實了相關係數在金融決策制定中的重要作用，並提出了相關係數的經濟基礎和理論作用和它們同其他測量相關性方法之間的聯繫。他對比了DCC和其他相關係數估計方法，例如歷史相關係數，指數平滑和多元GARCH，同時他展示了DCC一系列的重要用途。恩格爾展示了非對稱模型並且用一個多國股票和債券收益率模型來說明它。他介紹了新的方法——因子DCC模型，兼具了因子模型和DCC模型的優秀特徵，然後他用一組美國大盤股舉例說明了該模型。Engle展示了對債券抵押債券——或稱CDOs的過度投資如何在次貸危機中扮演了核心作用以及本書介紹的相關係數模型是如何預見了這些風險的。計量經濟結果的技術章節也被包括其中。