Theory of Financial Risks: From Statistical Physics to Risk Management [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

This text has a nice discussion of Levy distributions and (important!) discusses why the central limit theorem does not apply to the tails of a distribution in the limit of many independent random events. An exponential distribution is given as an example how the CLT fails. I was first happy to see a chapter devoted to portfolio selection, but the chapter (like most of the book) is very difficult to follow (I gave up on that chapter, unhappily, because it looked interesting). The notation could have been better (to be quite honest, the notation is horrible), and the arguments (many of which are original) could have been made sharper and clearer. For my taste, too many arguments in the text rely on uncontrolled approximations, with Gaussian results as special limiting cases. The chapters on options are original, introducing their idea of history-dependent strategies (however, to get a strategy other than the delta-hedge does not not require history-dependence, CAPM is an example), but the predictions too often go in the direction of showing how Gaussian returns can be retrieved in some limit (I find this the opposite of convincing!). For an introduction to options, the 1973 Black-Scholes paper is still the best (aside from the wrong claim that CAPM and the delta-hedge yield the same results). The argument in the introduction in favor of 'randomness' as the origin of macroscopic law left me as cold as a cucumber. On page 4 a density is called 'invariant' under change of variable whereas 'scalar' is the correct word (a common error in many texts on relativity). The explanation of Ito calculus is inventive but inadequate (see instead Baxter and Rennie for a correct and readable treatment, one the forms the basis for new research on local volatility). Also, utlility is once mentioned but never criticized. Had the book been more pedagogically written then one could well have used it as an introductory text, given the nice choice of topics discussed.

'Econophysics' (the application of techniques developed in the physical sciences to economic, business and financial problems) has emerged as a newly active field of interdisciplinary research. 'Theory of Financial Risks' (written by two of the pioneers of this field) highlights very clearly the contribution that physicists can make to quantitative finance.

From the outset the point of view of the book is one of empirical observation (of the statistical properties of asset price dynamics) followed by the development of theories attempting to explain these results and enabling quantitative predictions to be made. This philosophy is reflected in the structure of the book. After a brief account of relevant mathematical concepts from probability theory the statistics of empirical financial data is analysed in detail. A key result from this analysis is the observation that the correlation matrix (measuring the correlation in asset price movements between pairs of assets) is dominated by measurement noise (which, as the authors observe, has serious consequences for the construction of optimal portfolios). Chapter 3 begins the core theme of the book with a discussion of measures of risk and the construction of optimal portfolios. A central result of this chapter is that minimisation of the variance of a portfolio may actually increase its Value-at-Risk.

The theme of improved measures of risk continues in chapters 4 and 5 which focus on futures and options. A new theory for measuring the risk in derivative pricing is presented. In the appropriate limit (continuous-time, Gaussian statistics) this model reproduces the central results of the Black-Scholes model - namely that one can construct a portfolio of options and assets such that the residual risk is identically equal to zero. However as the book has constantly highlighted, these market conditions are simply not observed in practice. Moreover the new theory presented allows one to calculate the residual risk which exists under more general and realistic market conditions (allowing the development of improved trading strategies).

In summary this book highlights very clearly many of the inadequacies of current financial theories and presents a number of new approaches, based upon concepts developed in statistical physics, to overcome these problems. It is to be recommended to both students of finance as well as to professional analysts as a good example of how an interdisciplinary approach to financial engineering may yield improved measures of risk.

Physiker sind Genies. Ausnahmslos:-). Dies findet Ausdruck in einer Menge Details. Das Genie betrachtet jede Problemstellung, und sei sie auch noch so alt, aus der Sicht eines Kindes und startet am theoretischen Nullpunkt. Erkenntnisse der wissenschaftlichen Vorgänger sind irrelevant, weil diese
1)(Erkenntnisse) bisher ja auch nicht geholfen haben, dass Problem zu lösen
2)(Vorgänger) generell blöder sind als die Genies (ohne Beschränkung der Allgemeinheit).
Dies äussert sich in vielen Details. Da wird mal zappzarapp eine neue Notation eingeführt, bzw die Notation des eigenen Faches auf das neue Gebiet übertragen und von Reihenentwicklung meist einfach das Ergebniss präsentiert. Für den mathematisch unterbelichteten Leser, wie z.B. den Autor dieser Rezension, ist es phasenweise anstrengend den Genies zu folgen. Eigentlich dürfte ich mir kein Urteil über dieses Buch erlauben, da ich , so glaube ich, nicht alles vollständig verstanden oder nachvollzogen habe. Ich urteile dennoch. Und zwar wie folgt:

Dies ist schon die zweite Edition des Buches. Das neue an der zweiten Edition? Derivative Pricing! Die erste Edition war ausschliesslich eine Betrachtung des Risikos. In all seinen Facetten. Der Aufbau des Buches ist recht eigenwillig und die Notation für nicht-Physiker teilweise etwas anstrengend. Hat man sich aber mal eingelesen, macht das Buch Spass. Grossen Spass. Bouchaud und Potters sind Physiker, die beim französischen Hedge Fund "Capital Fund Management" arbeiten. Ein sehr erfrischendes Buch. Das Quant Finance 1x1 wird mal kurz links liegen gelassen und bei null angefangen. Hier folgt nix einfach mal so einer geometrischen brownschen Bewegung (schon gar nicht mit konstanten Parametern)! Increments sind mal i.i.d., mal sind sie es nicht (auf der Zunge zergehen lassen, also weder "independent" noch "indentical"!!!). Die Betrachtung ist mal zeit kontinuirlich, mal diskret oder beides. Die Modellannahmen sind hier sehr generell und meiner Ansicht nach auch sehr robust gehalten. Hier gibts wenig Finance Theorie dafür viel gelebte Empirie!! Kein Wort darüber, warum die Betrachtung der Kurtosis im "Entscheidungskalkül " Sinn ergibt, aber umso mehr was zu tun ist, wenn dem so ist. Vollständige Kapitalmärkte? Braucht hier keiner! Risiko neutrale Martingal Maße sucht man hier vergebens. Wie schaffen die Herren es dann, trotz allgemeiner Annahmen, zu Ergebnissen zu kommen? Gar nicht! Unnötige Präzision (meine Meinung) wird einfach über Bord geworfen. Es wird approximiert und reihenentwickelt bis die Ambulanz kommt.
Fazit:
- Das Buch bietet kaum wirklich neue Erkenntnisse, aber eine neue Betrachtungsweise. Viele der Ergebnisse und hier aufgezeigten Wege entfalten meiner Vermutung nach erst ihre ganze Wirkung, wenn man Sie vernünftig am Rechner implementiert. (Insbesondere die letzten Kapitel über Derivate Bepreisung waren in dieser Hinsicht ein Augenöffner. Integral statt Differentialbetrachtung. Global statt lokal. Klasse)
+ Sehr viel und gute Empirie
+ Sehr robuste Mdellannahmen
+ schön und erfrischend unakademisch geschrieben

- hört oft auf, wenns richtig spannend wird
- teiweise anstrengende Notation
- "genie Faktor"..alles einfach ungefiltert zu übernehmen, ohne sich genaue Gdanken darüber gemacht zu haben, halte ich für gefährlich..
- kein "Kochbuch" mit fertigen Rezepten
Kaufen!
Gruss