本书的写作基于作者所授的同名课程的讲义，旨在帮助读者掌握金融市场风险管理领域的相关知识，并运用Excel编程来进行实践操作，提高处理此类金融问题的能力。因此，本书更强调应用和问题的解决。
本书的前半部分着眼于期权及其在金融市场风险管理中的应用。后半部分侧重于讲解债券的利率风险及其解决方案。此外，本书还介绍了单因子与多因子风险度量、免疫策略和主成分分析。在每章的开头，你首先会看到一个金融市场风险管理的重要主题。阐明相关主题的基本概念之后，我们将向读者呈现如何利用Excel来应用这些概念。读者也可以根据相关的编程发散思维，将所学付诸实践。
对于想了解金融市风险管理模型的读者，即便缺乏数学专业知识，也可以从中有所收获。

弗兰克·H.科格三世（Frank H.Koger），北京大学汇丰商学院副教授，拥有美国路易斯安那州立大学化学工程学士学位、南卡罗来纳大学国际MBA学位及杜兰大学金融学博士学位，研究领域为公司金融与公司治理、投资学。Koger博士为特许金融分析师（CFA），曾在北京大学、美国杜兰大学、德国波鸿鲁尔大学及南方科技大学教授课程，曾获北京大学汇丰商学院及北京大学深圳研究生院杰出教学奖。在从事学术研究之前，Koger博士曾任Filreation集团技术材料部门总经理、德国Hoechst-Celanese全球市场开发经理。

第一部分 绪论与基础知识回顾
第1章 历史收益率与收益率的矩
1.1 单期收益率
1.2 多期历史收益率
1.3 收益率的各阶矩
1.4 两资产历史收益率的线性关系
1.5 投资组合的历史收益率
第2章 未来（下一期）收益率
2.1 单个资产的未来（下一期）收益率
2.2 未来收益率的各阶矩
2.3 两资产未来收益率的线性相关性
2.4 投资组合的未来（下一期）收益
2.5 投资组合中资产分散化的益处
2.6 特殊情形：两资产投资组合的未来收益率
第二部分 欧式期权
第3章 期权的回报
3.1 期权的定义
3.2 期权在到期日的回报与利润
3.3 含有期权的投资组合在到期日的回报与利润
3.4 案例：期权与简单投资组合的回报与利润
3.5 更多期权投资组合的回报与利润及相关示例
第4章 利率期权
4.1 用看涨期权多头对冲负债
4.2 用看跌期权空头为对冲负债提供资金
4.3 用看跌期权多头对冲资产
4.4 用看涨期权空头为对冲资产提供资金：领子期权
4.5 利率上限与利率下限
第5章 欧式期权的价值
5.1 看跌—看涨期权平价公式
5.2 看涨期权与看跌期权的内在价值
5.3 布莱克—斯科尔斯—默顿模型
5.4 BSM模型的比较静态分析
5.5 希腊值函数的VBA代码
5.6 基于VBA函数的更多比较静态分析结果
第6章 前台风险管理
6.1 Delta对冲
6.2 Delta对冲实践
6.3 非线性产品：Delta-Gamma对冲
6.4 非线性产品：Delta-Gamma-Vega对冲
6.5 多元泰勒级数
第7章 障碍期权的复制
7.1 静态复制基础
7.2 案例：向上敲出看涨障碍期权的静态复制
第三部分 二叉树模型
第8章 单期二叉树期权定价模型
8.1 二叉树模型基础
8.2 利用Delta对冲得出看涨期权的价值
8.3 看涨期权的复制投资组合
8.4 看跌期权的复制投资组合
8.5 风险中性定价
第9章 多期二叉树期权定价模型
9.1 二叉树模型基础回顾
9.2 两期模型的建立
9.3 期权定价的多期二叉树
9.4 欧式期权二叉树定价模型：不使用二叉树
9.5 美式期权的价值
9.6 案例：股票与期权的二叉树模型
9.7 二叉树期权定价模型收敛至BSM模型
9.8 用二叉树模型为期货期权定价
第四部分 债券：风险度量、免疫、主成分分析
第10章 利率与债券
10.1 年化百分比利率与有效利率
10.2 时间轴与基础知识
10.3 承诺现金流与预期现金流
10.4 到期收益率
10.5 即期利率
10.6 远期利率
10.7 零波动利差
第11章 固定利率债券与单因子风险指标
11.1 固定利率债券基础知识
11.2 固定利率债券的久期和凸性
11.3 价格—收益率曲线的近似
11.4 美元久期、美元凸性和DV01
11.5 半年付息固定利率债券与连续复利收益率
11.6 投资组合的单因子风险度量指标
11.7 案例：价格—收益率曲线及其近似
11.8 案例：其他风险度量指标
11.9 杠铃型与子弹型债券投资组合
第12章 债券免疫投资组合
12.1 免疫基础知识
12.2 免疫与相应的现金流
12.3 应用：简化假设
12.4 应用：更强的简化假设
12.5 小结和示例
第13章 关键利率与关键利率久期
13.1 关键利率与关键利率久期基础知识
13.2 案例：关键利率久期与KR01
第14章 主成分分析
14.1 主成分分析基础知识
14.2 主成分的构造
14.3 案例：主成分的确定
14.4 对冲利率风险：主成分分析
14.5 投资组合的方差
14.6 案例：用主成分分析对冲资产与负债的利率风险
第五部分 波动率、Copula、市场风险度量指标、随机模拟
第15章 波动率
15.1 波动率度量指标
15.2 波动率加权方式
15.3 移动平均
15.4 指数加权移动平均
15.5 GARCH（1，1）模型
15.6 最大似然法
15.7 最大似然比检验：EWMA模型与GARCH（1，1）模型
15.8 波动率模型检验：收益率标准化
15.9 案例：GARCH（1，1）模型
15.10 案例：EWMA模型与GARCH（1，1）模型的最大似然比
15.11 三种波动率更新方法的图像
15.12 案例：用瞄准方差法估计GARCH（1，1）模型参数
15.13 案例：基于厚尾分布的正态性检验
15.14 协方差
15.15 补充：替换掉σ2t后的GARCH（1，1）模型的权重
第16章 其他正态性检验与自相关性检验
16.1 自相关性检验：Ljung-Box统计量
16.2 正态性检验
16.3 案例：正态性检验与自相关性检验
第17章 混合分布与相关随机变量
17.1 学生t分布
17.2 混合分布
17.3 用Cholesky分解构造相关随机变量
17.4 多元条件分布
17.5 Copula
17.