Asset Pricing in Discrete Time pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Ser-Huang Poon

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2005-4-7

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780199271443

丛书系列:

图书标签:

• 资产定价
• 离散时间
• 金融数学
• 随机过程
• 计量经济学
• 投资组合
• 风险管理
• 动态规划
• 马尔可夫决策
• 时间序列分析

《资产定价的动态演进：模型、实证与前沿探索》 这是一部深入剖析资产定价理论基石，并展望其未来发展方向的学术力作。本书系统梳理了资产定价领域自早期模型至当下最前沿的研究范式，以严谨的逻辑框架和丰富的实证案例，为读者构建了一幅资产定价理论全景图。我们将重点关注那些能够解释资产价格如何形成、驱动因素以及其在金融市场中扮演的角色，同时，对现有理论的局限性进行批判性审视，并积极探索新的研究路径。 第一部分：资产定价的经典基石 本部分将回溯资产定价理论的源头，重点介绍那些奠定了该领域发展基础的经典模型。我们将从最基本的概念入手，例如资产的风险和回报之间的关系，以及投资者在面临不确定性时的决策行为。 均值-方差组合理论 (Mean-Variance Portfolio Theory)：由Markowitz开创，该理论是现代投资组合理论的基石。我们将详细阐述其核心思想：投资者应该选择能够提供最高预期回报的投资组合，同时将风险（用方差衡量）最小化。我们将深入探讨其数学推导过程，解释如何构建有效的投资组合，并讨论其在实践中的应用和局限性，例如对资产收益分布的假设以及在实际应用中参数估计的困难。 资本资产定价模型 (Capital Asset Pricing Model, CAPM)：CAPM是资产定价领域最广为人知的模型之一，它将资产的预期回报与其系统性风险（用Beta系数衡量）联系起来。我们将详细推导CAPM的均衡条件，解释Beta值如何代表资产对整体市场波动的敏感度，并探讨其理论假设，如投资者理性、无摩擦市场等。此外，我们还将审视CAPM的实证检验结果，分析其在解释资产收益方面的成功之处以及存在的“异象”——那些CAPM无法解释的资产收益模式，例如小盘股效应、价值股效应等。 套利定价理论 (Arbitrage Pricing Theory, APT)：与CAPM基于单一风险因子不同，APT允许存在多个风险因子影响资产价格。我们将介绍APT的基本原理，即资产收益可以由多个宏观经济因子（如通货膨胀、利率、经济增长等）的暴露度来解释。我们将探讨APT的数学形式，并讨论如何识别和估计这些因子。相较于CAPM，APT在解释力上可能更具优势，但其挑战在于如何准确地识别和度量这些风险因子。 第二部分：对经典模型的挑战与拓展 经典模型虽然具有里程碑式的意义，但在解释实际金融市场的复杂性时，也暴露出其不足。本部分将聚焦于对经典模型的批判性分析，并介绍由此产生的新的研究方向和理论框架。 行为金融学 (Behavioral Finance)：传统资产定价模型通常假设投资者是完全理性的，但这与现实情况存在差距。行为金融学将心理学原理引入金融研究，解释了为什么投资者可能会表现出非理性行为，从而影响资产价格。我们将深入探讨一些关键的认知偏差，例如： 过度自信 (Overconfidence)：投资者倾向于高估自己的信息和预测能力。 锚定效应 (Anchoring)：投资者在做判断时，容易受到最初接收到的信息的影响。 损失厌恶 (Loss Aversion)：投资者对损失的敏感度远高于对同等数量收益的敏感度。 羊群效应 (Herding Behavior)：投资者倾向于跟随他人的决策，即使这些决策并非最优。 我们将展示这些行为偏差如何导致市场无效性和价格偏离，并介绍一些能够整合行为因素的资产定价模型。 多时期资产定价模型 (Multi-Period Asset Pricing Models)：经典模型往往是静态的，未能充分捕捉资产定价在时间维度上的动态变化。本部分将介绍能够处理多时期决策和信息更新的资产定价模型。我们将探讨： 动态随机一般均衡模型 (Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)：这类模型将资产定价置于宏观经济的动态均衡框架下，考虑了经济主体在不同时期内的决策优化以及信息传播。 状态空间模型 (State-Space Models)：用于刻画资产价格和相关经济变量的动态演进过程，尤其是在存在不可观测状态变量的情况下。 我们将关注这些模型如何处理时间不确定性、状态转移以及预期在资产定价中的作用。 信息不对称与委托代理问题 (Information Asymmetry and Agency Problems)：在金融市场中，并非所有参与者都拥有相同的信息。信息不对称会导致“逆向选择”和“道德风险”等问题，进而影响资产定价。我们将分析： 信息传播模型：研究信息如何在市场中扩散，以及信息不对称对价格发现的影响。 信号博弈理论：分析拥有信息优势的参与者如何通过信号传递来影响其他参与者的决策。 委托代理理论：在公司金融领域，我们将探讨所有者与管理者之间的委托代理问题如何影响公司股权的定价。 第三部分：资产定价的实证方法与前沿探索 理论模型需要实证检验来验证其有效性。本部分将重点介绍资产定价领域的实证研究方法，并展望未来的研究方向。 计量经济学方法在资产定价中的应用：我们将详细介绍用于资产定价实证研究的关键计量经济学技术，包括： 横截面回归 (Cross-Sectional Regressions)：用于检验特定因子是否能够解释资产的横截面收益差异，例如Fama-French三因子模型和五因子模型的实证检验。 时间序列回归 (Time-Series Regressions)：用于分析资产收益与风险因子之间的动态关系，以及模型残差的解释力。 面板数据模型 (Panel Data Models)：结合了横截面和时间序列信息，能够更有效地估计资产定价模型的参数。 因子模型构建与检验：讨论如何通过数据挖掘和机器学习等方法来发现新的资产定价因子，并对其进行检验。 高频交易与微观结构理论 (High-Frequency Trading and Market Microstructure Theory)：随着金融市场电子化程度的提高，高频交易成为影响价格发现的重要因素。我们将探讨： 市场微观结构理论：研究交易者、订单簿、交易机制等微观层面的因素如何影响资产价格的形成和波动。 流动性 (Liquidity)：分析流动性如何影响交易成本和资产定价，以及其在不同市场条件下的动态变化。 算法交易与高频策略：探讨高频交易策略对市场效率和价格发现的潜在影响。 机器学习与人工智能在资产定价中的应用：近年来，机器学习和人工智能技术为资产定价研究带来了新的机遇。我们将介绍： 非线性模型：利用神经网络、支持向量机等模型来捕捉资产定价中存在的复杂非线性关系。 特征工程与选择：通过机器学习方法自动识别和提取对资产定价有预测能力的特征。 深度学习在因子发现和预测中的应用：探索如何利用深度学习模型从海量金融数据中发现新的定价因子，并提高预测精度。 强化学习在交易策略优化中的应用：研究如何利用强化学习训练智能交易代理，以在动态的市场环境中最大化收益。 宏观经济因素与资产定价的联动：我们将进一步深入研究宏观经济环境对资产定价的影响。这包括： 货币政策与利率：分析央行货币政策（如利率调整、量化宽松）如何影响风险溢价和资产价格。 财政政策：探讨政府财政支出、税收政策对不同资产类别的定价影响。 通货膨胀与通货紧缩：研究通货膨胀预期和实际通货膨胀如何影响名义和实际资产回报。 全球化与地缘政治风险：分析全球经济一体化进程以及地缘政治事件对国际资产定价的影响。 可持续金融与ESG投资的兴起：环境、社会和公司治理（ESG）因素日益受到关注。本部分将探讨： ESG因子在资产定价中的作用：分析ESG表现如何影响公司的风险和回报，以及是否构成新的定价因子。 可持续投资策略：介绍以ESG为导向的投资策略，以及其对资产组合构建和风险管理的影响。 气候变化与资产定价：研究气候变化相关的物理风险和转型风险如何影响资产价值。 本书的目标读者包括： 金融学、经济学、统计学及相关领域的本科生和研究生：本书为他们提供了系统性的资产定价理论框架和前沿研究视角。 学术研究人员：本书将作为一本重要的参考书，帮助他们了解该领域的最新进展，并激发新的研究思路。 金融从业人员：包括基金经理、投资分析师、风险管理师等，本书将帮助他们更深入地理解资产定价的内在逻辑，从而做出更明智的投资决策。 《资产定价的动态演进：模型、实证与前沿探索》是一部集理论深度、实证广度和前沿性于一体的著作。它不仅是对现有资产定价知识体系的全面梳理，更是对未来研究方向的积极探索。通过阅读本书，读者将能够深刻理解资产价格波动的奥秘，并为在复杂多变的金融市场中驾驭风险、捕捉机遇奠定坚实的理论基础。

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我特别欣赏本书在方法论上的平衡感。它既没有一味地推崇实证研究的“数据至上”，也没有沉溺于纯粹理论模型的“空中楼阁”。作者在引入新的定价框架时，总是会紧接着讨论该框架在历史数据面前的表现如何，以及可能存在的模型误差来源。这种“理论与实证”的双向驱动，使得整本书读起来非常踏实。比如，书中讨论到信用风险定价时，作者并没有止步于标准的结构化模型，而是引入了更为前沿的机器学习方法来预测违约率的非线性关系，同时又不失对传统随机过程模型的尊重。这种对历史沉淀的尊重与对前沿创新的拥抱并存的姿态，是这本书最吸引我的地方。它像一位经验丰富、同时又锐意进取的投资大师，既懂得尊重市场规律，又敢于利用创新工具去探索未知的疆界，极大地拓宽了我对现代金融工程边界的认知。

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这本书的阅读体验是渐进式的，每翻过一个章节，都会有种“豁然开朗”的感觉。它不像某些学术著作那样，将复杂的概念堆砌在一起，让读者疲于奔命。相反，作者似乎非常懂得如何引导读者建立起坚实的认知阶梯。举个例子，在介绍连续时间金融模型时，作者花了大量篇幅来回顾相关的随机微积分基础，这对于背景相对薄弱的读者来说是极大的福音。但这种“基础性”并非意味着内容的浅显。恰恰相反，在奠定基础之后，作者开始挑战经典的套利定价理论（APT），并通过引入“信息稀疏性”的概念，深入探讨了为何在现实中，总会存在未被完全套利的空间。书中对于“无套利边界”在真实市场中的动态漂移的分析，非常具有启发性，它暗示了监管政策和市场摩擦对理论模型预测力的实际约束。总而言之，这本书提供了一个既坚实又灵活的研究视角。

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我曾涉猎过不少关于金融市场的书籍，但很少有能像《[书名被省略]》这样，在严谨的数学框架下，依然保持如此旺盛的哲学思辨精神。这本书的价值，绝不仅仅在于它提供了多少个可供验证的公式，更在于它挑战了我们对“风险”和“回报”的固有认知。作者在阐述均值-方差优化模型的局限性时，采用了一种非常批判性的视角，而不是简单地重复既有知识。书中深入探讨了高阶矩（偏度和峰度）在极端事件发生概率中的作用，这对于理解金融危机背后的驱动力至关重要。更让我惊艳的是，它没有回避那些理论上非常优雅，但在实践中却难以量化的概念，比如“情绪传染”和“市场冲击成本”。作者巧妙地引入了非参数统计方法来近似这些难以捕捉的因素，使得理论模型第一次具备了贴近真实市场噪音的能力。对于那些希望从纯粹的计量经济学分析中跳脱出来，去探究市场深层结构和动力学的读者来说，这本书无疑是一剂强心针。

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这本《[书名被省略]》简直是一场思想的探险，作者以一种令人耳目一新的方式，将宏大的金融理论与现实世界的复杂性编织在一起。我尤其欣赏它在处理那些长期被视为“禁区”的议题时所展现出的勇气和深度。比如，书中对信息不对称在资产定价模型中的作用进行了细致入微的剖析，它不仅仅停留在理论的推导上，更通过一系列精心设计的案例，展示了信息流如何扭曲市场预期，并最终影响资产的价值。作者的叙述节奏把握得极好，从基础的随机过程概念到高级的动态规划，过渡得如同行云流水，让人在学习新知识的同时，丝毫没有感到枯燥。特别是关于“行为金融学”与“经典理性预期模型”如何在新兴市场中进行融合与冲突的部分，简直是教科书级别的精彩论述。它没有急于给出一个标准答案，而是引导读者去思考，在信息真空和非理性行为并存的现实世界中，我们现有的定价框架还剩下多少解释力。读完后，我感觉自己对“价格”二字的理解，从一个简单的数字符号，升华为一种充满博弈和不确定性的复杂系统。

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老实说，最初拿起《[书名被省略]》时，我担心它会陷入纯粹的数学推导泥潭，变成一本只有极少数专家才能理解的“天书”。然而，出乎意料的是，本书在保持高度学术性的同时，展示了惊人的可读性。作者在论证核心模型——特别是涉及跨期最优消费和投资决策的部分——时，非常注重逻辑的连贯性和直观解释的清晰度。他们巧妙地使用了类比和历史背景来为复杂的动态优化问题“打底”。例如，书中对赫斯顿（Heston）随机波动率模型的阐释，不仅仅是罗列公式，更是细致地解释了为什么波动率本身需要被视为一个随机过程，以及这种动态变化如何影响期权定价的“微笑”现象。此外，该书对不同金融工具的定价策略进行了横向比较，从远期、期货到复杂的奇异期权，展现了一种系统性的知识结构。它让你在掌握具体工具的同时，也理解了工具背后的共通原理，构建了一个全面的定价思维框架。

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