具体描述
《中级投资学》在阐述上述观点时，首先从宏观层面入手，论述宏观投资与经济增长，以及资本、劳动和技术作为投资要素对经济发展的互动关系；然后从中观层面，考察区域投资和产业投资的理论与实践；接着从微观层面，分析厂商投资行为的特征；再从投资方式入手，研究间接投资的变革与创新问题；最后从投资际域入手，探讨了跨国投资的现状与发展趋势。
“中级投资学”既是上海财经大学“211工程”的重点建设项目，又是国家哲学社会科学基金项目“国家企业债券市场发展战略与监理框架”和上海市哲学社会科学基金项目“中国企业债券问题研究”的系列成果。上海财经大学博士生导师兼西南财经大学中国金融研究中心研究员杨大楷教授该项目组组长。
投资组合管理与风险控制实务 导读： 面对日益复杂的全球金融市场，个人和机构投资者迫切需要一套系统化、实操性强的投资管理框架，以实现财富的稳健增值与风险的有效对冲。《投资组合管理与风险控制实务》正是为满足这一需求而精心撰写的专业著作。本书深度聚焦于投资决策的科学化、投资组合构建的艺术与工程，以及贯穿始终的风险识别、度量与控制策略，旨在将理论模型转化为可执行的商业流程。 本书摒弃了对基础投资学概念的冗余介绍，直接切入中高级投资人最为关切的核心议题：如何在不确定性中寻找确定性，如何将概率论和统计学工具应用于实际资产配置，以及如何构建能够抵御“黑天鹅”事件的弹性投资组合。 第一部分：投资组合理论的深化与前沿模型 本部分将理论基础提升至更具实战意义的层面，重点探讨经典模型（如CAPM）的局限性及其在现代金融环境下的修正与替代方案。 第一章：超越均值-方差：现代投资组合理论的拓扑结构 本章深入剖析了马科维茨模型在实际应用中遇到的“输入敏感性”问题。我们将详细阐述如何利用贝叶斯方法处理参数估计的不确定性，引入Black-Litterman模型，该模型巧妙地结合了市场均衡观点（Prior Views）与投资经理的主观判断（Idiosyncratic Views），构建出更加稳定和可信的资产权重。 重点内容包括： 1. 风险偏好函数的非线性刻画： 讨论了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对投资者效用函数的实质性影响，并介绍了基于偏度和峰度的优化技术，以期捕捉超越二阶矩的潜在收益。 2. 因子模型的精细化构建： 区分了宏观经济因子、基本面因子（如价值、成长、动量）和另类因子（如质量、波动率）。我们提供了一套实用的流程，用于在特定市场周期内，通过主成分分析（PCA）和回归分析，甄别出最具解释力和预测力的因子组合。 3. 约束优化与投资组合的现实约束： 讨论了交易成本、流动性限制、监管要求（如巴塞尔协议对银行的要求）和ESG标准等现实约束如何被编码进优化目标函数，并利用二次规划（Quadratic Programming）求解受限最优解。 第二章：固定收益投资组合的构建与久期管理 本章专门针对债券市场，探讨如何构建具有特定现金流特征和利率风险敞口的投资组合。 重点内容包括： 1. 利率风险的量化： 详细讲解了修正久期（Modified Duration）、凸性（Convexity）的计算及其对利率敏感性的影响。引入了“子弹型”、“阶梯型”和“免疫型”投资组合的具体构建方法，以满足不同的资金需求时间点。 2. 信用风险建模与定价： 运用结构化模型（如Merton模型）和简化模型（如信用违约互换CDS的定价框架），评估企业债和市政债的违约概率和预期损失。分析了信用利差（Credit Spread）的驱动因素，并指导如何通过信用组合构建来获取超额收益。 3. 利率期限结构与远期利率： 探讨了布莱克-戴曼模型（Black-Derman-Toy）和赫斯顿-怀特模型（Heston-White）在利率衍生品定价和利率风险模拟中的应用，为构建利率掉期和期权组合提供技术支撑。 第二部分：风险管理的系统工程 风险管理不再是事后补救，而是贯穿于投资生命周期的核心环节。本部分侧重于风险的量化、压力测试和动态对冲策略。 第三章：先进的风险度量与压力测试 本书强调了对传统风险度量指标的超越。 重点内容包括： 1. 超越VaR（风险价值）： 深入探讨了条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall, ES）的计算，特别是针对非正态分布资产的蒙特卡洛模拟方法。讨论了ES的凸性特性及其在风险预算分配中的优势。 2. 极端风险的识别与情景分析： 详细介绍了构建历史模拟、参数化与混合情景分析的框架。提供了针对特定宏观冲击（如通货膨胀飙升、地缘政治冲突）的压力测试设计指南，并指导如何根据测试结果调整资产敞口。 3. 操作风险与模型风险管理： 探讨了投资流程中的非市场风险。如何建立模型验证机制（Model Validation），如何对估值模型进行敏感性分析，以及如何通过“双重签名”和“独立风控”流程来最小化人为错误和模型失效带来的损失。 第四章：动态对冲与风险平价策略 风险管理需要主动性和动态调整，本章聚焦于如何利用衍生工具进行系统性的风险对冲，并介绍一种基于风险而非资本的资产配置哲学。 重点内容包括： 1. 动态Delta对冲与Gamma管理： 针对期权组合，讲解了如何利用期货和现货市场动态调整Delta敞口，以维持预定的风险水平。探讨了Gamma风险对做市商和套期保值者构成的挑战及其应对措施。 2. 波动率套利与波动率微笑： 分析了隐含波动率与实现波动率之间的差异。介绍了价差交易（Spread Trades）和波动率期限结构交易（Term Structure Trades）的实战案例，旨在捕捉市场对未来不确定性的定价偏差。 3. 风险平价（Risk Parity）的构建与调优： 详细阐述了如何计算并等权重分配不同资产类别的“风险贡献度”，而非资本量。本书提供了构建多资产风险平价投资组合的迭代优化算法，并探讨了在低利率环境下，利用杠杆或另类资产来维持风险预算的方法。 第三部分：另类投资与投资组合的整合 本部分将视野扩展至传统股票和债券之外的领域，探讨如何将私募股权、对冲基金和房地产投资纳入整体风险预算框架。 第五章：另类投资的尽职调查与风险调整后衡量 另类资产的非透明性和低流动性要求更严格的尽职调查。 重点内容包括： 1. 私募股权与风险资本的估值挑战： 探讨了使用贴现现金流（DCF）、可比公司分析（Comparable Analysis）以及基于交易的估值方法（Transaction Comps）在不同成熟度阶段基金中的应用。重点分析了“J曲线效应”及其在投资周期初期的现金流管理影响。 2. 对冲基金的风险特征分解： 介绍如何使用“因子暴露分析”（Factor Exposure Analysis）来剥离对冲基金的Beta、Alpha和特定的风格因子（如CTA, Managed Futures）。指导读者如何构建能够提供真正“零Beta”收益的对冲基金组合。 3. 流动性溢价与投资组合再平衡： 讨论了流动性风险的量化方法，并提出了在允许非对称流动性约束下，进行投资组合再平衡的优化模型，确保在不牺牲长期回报的前提下，满足短期赎回需求。 结论：构建面向未来的投资体系 本书的最终目标是使读者能够超越简单的资产配置，建立一个具备自我学习、动态适应和稳健风险控制能力的全面投资决策体系。这要求投资者不仅精通数学工具，更要深刻理解金融市场的结构性变化与行为偏差，将严谨的分析与审慎的执行完美结合。 本书特色： 案例驱动： 每一章节均嵌入了近年来全球市场重大事件（如2008年金融危机、2020年疫情冲击）中的投资组合应对和风险管理失败案例分析。 模型实用化： 提供了多个关键模型的Python/R语言实现思路，帮助读者快速将理论转化为可测试的量化策略。 策略深度： 聚焦于如何从普通收益组合中分离出真正的风险调整后超额收益。 适用读者： 资产管理公司的投资组合经理、风险管理部门专业人士、高净值客户的财富顾问、以及具备一定金融基础并寻求深入掌握投资组合构建与风险控制技术的资深个人投资者。
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