Copula Methods and Extreme Value Theory : Analyzing Systemic Risk and Tail Dependence in Financial Portfolios
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - Reactive PublishingA rigorous, applied guide to modeling tail dependence and systemic fragility in multi-asset portfolios using advanced copula functions and Extreme Value Theory (EVT).Standard financial risk models frequently fail during market panics because they rely on linear correlation and normal distribution assumptions, underestimating the frequency and impact of simultaneous asset crashes. Copula Methods & Extreme Value Theory for Systemic Risk bridges the gap between complex probability theory and practical portfolio stress testing, providing quantitative analysts, risk managers, and portfolio engineers with the mathematical frameworks required to capture non-linear joint dependencies.What You Will Learn: - Copula Construction & Selection: Master Archimedean, Elliptical, and Vine copulas to model non-Gaussian joint distributions across diverse asset classes.- Extreme Value Theory (EVT): Apply Generalized Extreme Value (GEV) and Generalized Pareto Distributions (GPD) to accurately parameterize heavy-tailed asset returns.- Tail Dependence Dynamics: Quantify upper and lower tail coefficients to evaluate structural contagion and joint default probabilities during liquidity shocks.- Advanced Stress Testing Protocols: Design non-linear scenario analyses and historical simulation frameworks for multi-asset portfolios.- Practical Implementation: Translate mathematical formulations into robust, actionable risk metrics, including Copula-based Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES).Designed for financial engineers, risk modeling teams, and graduate students in quantitative finance, this text delivers the analytical tools necessary to measure, stress test, and mitigate systemic exposure in modern financial markets. …
N° de ref. del artículo 9798189307676
- Título
- Copula Methods and Extreme Value Theory : Analyzing Systemic Risk and Tail Dependence in Financial Portfolios
- Autor
- Konrad R Falkner
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798189307676
- Peso del artículo
- 653 gramos
- Dimensiones
- 229x152x35 mm
A rigorous, applied guide to modeling tail dependence and systemic fragility in multi-asset portfolios using advanced copula functions and Extreme Value Theory (EVT).
Standard financial risk models frequently fail during market panics because they rely on linear correlation and normal distribution assumptions, underestimating the frequency and impact of simultaneous asset crashes. Copula Methods & Extreme Value Theory for Systemic Risk bridges the gap between complex probability theory and practical portfolio stress testing, providing quantitative analysts, risk managers, and portfolio engineers with the mathematical frameworks required to capture non-linear joint dependencies.
What You Will Learn:
-
Copula Construction & Selection: Master Archimedean, Elliptical, and Vine copulas to model non-Gaussian joint distributions across diverse asset classes.
-
Extreme Value Theory (EVT): Apply Generalized Extreme Value (GEV) and Generalized Pareto Distributions (GPD) to accurately parameterize heavy-tailed asset returns.
-
Tail Dependence Dynamics: Quantify upper and lower tail coefficients to evaluate structural contagion and joint default probabilities during liquidity shocks.
-
Advanced Stress Testing Protocols: Design non-linear scenario analyses and historical simulation frameworks for multi-asset portfolios.
-
Practical Implementation: Translate mathematical formulations into robust, actionable risk metrics, including Copula-based Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES).
Designed for financial engineers, risk modeling teams, and graduate students in quantitative finance, this text delivers the analytical tools necessary to measure, stress test, and mitigate systemic exposure in modern financial markets.
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