期权理论与公司理财 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:张志强

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2007-10

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787508043913

丛书系列:

图书标签:

金融
理财
公司
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期权理论
公司理财
金融工程
投资决策
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风险管理
财务决策
衍生品
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具体描述

本书集欧美各家学说之大成，全面介绍了期权基础理论和金融期权投资的原理与技巧；系统论述了期权理论在投资、融资、财务分析及管理分析方面的应用；大大突破了传统财务理论与方法的局限，填补了国内期权理论在应用方面研究的空白。为实际从业人员、相关研究人员和在校学生的必备读物。本书第1版由华夏出版社出版，为国内第一本系统全面论述期权理论及其应用的著作，其创新意义自不待言，同时也得到学术、政府和企业领域众多人士的认可和赞誉，很多老师评价本书是本土最好的期权教材。

现代投资组合管理：从理论基石到实务应用本书导读：在金融市场波诡云谲的今天，如何科学、系统地构建和管理投资组合，是每一位专业投资者和金融机构面临的核心课题。本书《现代投资组合管理：从理论基石到实务应用》旨在提供一个全面、深入且实用的框架，引导读者穿越复杂的金融数学和统计模型，最终掌握在不确定性环境中实现最优风险收益平衡的艺术与科学。本书内容聚焦于经典投资组合理论的演进、前沿量化策略的实施，以及在实际资产配置中的具体操作指南，完全侧重于构建高效的资产组合，而非衍生品定价或公司融资决策。 --- 第一部分：投资组合理论的基石与演进本部分将追溯现代投资组合理论（MPT）的理论起源，并深入剖析其核心数学模型，为后续的实务应用奠定坚实的理论基础。第一章：风险与收益的度量本章首先界定金融资产的预期收益与风险的量化方法。收益的度量不仅限于简单的算术平均数，更将探讨几何平均收益率在长期投资中的适用性。风险方面，重点剖析标准差（波动率）作为核心风险指标的数学定义和计算方法。此外，还将介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等高阶矩，用以描述收益分布的非对称性和肥尾特征，强调收益分布的现实世界特性并非完美的正态分布。第二章：马科维茨模型：均值-方差分析的精髓本章是全书的理论核心。详细讲解哈里·马科维茨（Harry Markowitz）提出的均值-方差优化（Mean-Variance Optimization, MVO）框架。重点阐述如何通过协方差矩阵来计算包含多资产的投资组合的整体波动率，而非简单地将个体资产波动率相加。核心内容包括： 1. 有效前沿（Efficient Frontier）的构建：解释了有效前沿的数学推导过程，即在给定的风险水平下，如何找到具有最高预期收益的组合，以及在给定的收益水平下，如何找到具有最低风险的组合。 2. 最小方差组合（Minimum Variance Portfolio, MVP）：阐述其在有效前沿上的特殊地位。 3. 最优风险承受度（Utility Function）：引入投资者风险厌恶系数（$lambda$），解释如何通过调整该系数，在有效前沿上确定投资者最偏好的特定组合点。第三章：资本市场线与分离定理在马科维茨模型的基础上，本章引入了无风险资产的概念，从而将理论推向更实用的境界。 1. 资本配置线（Capital Allocation Line, CAL）：阐述 CAL 如何表示将无风险资产与单一风险资产（或整体市场组合）进行线性组合后所能达到的风险收益水平。 2. 分离定理（Separation Theorem）：重点解释了在资本资产定价模型（CAPM）的假设下，所有投资者（无论风险偏好如何）都会选择相同的最优风险组合，即市场组合（Market Portfolio）或切点组合（Tangency Portfolio）。投资者只需根据自身风险偏好，在这条 CAL 上选择投入无风险资产的比例。 --- 第二部分：多因子模型与资产定价的实务考量本部分超越了单因素的 CAPM 框架，探讨了更符合现实市场复杂性的多因子模型，及其在投资组合构建中的应用。第四章：资本资产定价模型（CAPM）的深入剖析虽然 CAPM 存在理论上的局限性，但其作为基准模型的地位不可动摇。本章详细讨论 CAPM 的核心概念：Beta ($eta$) 值的计算、解释，以及它作为系统性风险度量的意义。本章将严格区分 $eta$ 值与总风险（标准差）的不同。第五章：多因子投资组合模型现实中，资产收益受多种系统性风险因子驱动。本章全面介绍多因子模型（Multi-Factor Models），特别是著名的 Fama-French 三因子模型（规模因子 $SMB$、价值因子 $HML$）以及后续的规模和动量等因子。 1. 因子选择与构建：如何从历史数据中识别和构建具有统计显著性的因子。 2. 残差风险（特质风险）分析：阐述多因子模型如何将总风险分解为由特定因子驱动的系统性风险和无法被模型解释的特质风险。 3. 因子投资组合的构建：如何利用这些因子构建因子暴露（Factor Exposure），从而实现对特定市场风险的对冲或增强。第六章：构建稳健的协方差矩阵估计均值-方差优化对输入参数的敏感性极高，特别是协方差矩阵的估计误差。本章专门探讨如何处理这一关键的实务难题： 1. 历史估计的局限性：讨论在样本量有限时，历史协方差矩阵的偏误问题。 2. 收缩估计法（Shrinkage Estimation）：详细介绍如何将历史协方差矩阵向一个目标矩阵（如恒等矩阵或单因子模型估计的协方差矩阵）进行“收缩”，以提高估计的稳健性。 3. 动态协方差模型：简要介绍 GARCH 族模型在估计时变波动率和协方差矩阵中的应用，尤其适用于高频交易和短期风险管理。 --- 第三部分：投资组合的构建、优化与风险管理本部分将理论与实务操作紧密结合，聚焦于如何使用优化工具来构建实际的投资组合，并进行持续的风险监控。第七章：优化技术：从理论到代码实现本章将投资组合优化从数学公式转化为可操作的优化问题，侧重于二次规划（Quadratic Programming）的求解。 1. 约束条件的设定：详细列举常见的投资组合约束，如：权重非负（不允许卖空）、权重之和等于一、行业或地域的权重上限、特定资产的基准权重限制等。 2. 目标函数的修改：如何在标准最小方差目标函数中加入惩罚项（Penalty Terms），以处理模型对高波动资产的过度偏好，如引入权重平滑约束。 3. 稳健优化（Robust Optimization）：探讨在输入参数存在不确定性时，如何构建一个能够在参数变化范围内表现最优的组合，而非仅仅在估计点上最优。第八章：实务中的资产配置策略本章探讨在实际操作中，不同投资目标下所采用的资产配置方法，这些方法通常是对 MVO 的简化或调整。 1. 风险平价（Risk Parity）：重点讲解如何构建一个使各资产贡献的风险相等的投资组合，而非基于预期收益的优化。讨论其相对于传统权重配置的优势。 2. 最小方差组合的应用：论证在预期收益预测极度不可靠的情况下，采用最小方差组合作为基准配置的重要性。 3. 黑-李特曼模型（Black-Litterman Model）：介绍该模型如何结合市场均衡观点（如市值加权）与投资者自身的主观观点，生成更加稳定和可解释的资产权重。第九章：投资组合绩效评估与归因构建组合只是第一步，持续的绩效衡量和分析至关重要。本章专注于评估组合相对于基准的表现。 1. 标准绩效指标：介绍夏普比率（Sharpe Ratio）、特雷诺比率（Treynor Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）的计算及其适用场景。 2. 业绩归因分析：详细讲解如何利用因子模型（如 CAPM 或多因子模型）来归因投资组合的超额收益（Alpha），区分收益是来源于对市场系统性风险的捕捉（Beta 收益），还是来源于基金经理的选股能力（Alpha 收益）。 3. 跟踪误差与信息比率：探讨主动管理中衡量组合与基准偏离程度的指标——跟踪误差，及其与信息比率（Information Ratio）的关系。 --- 结论：构建适应性投资组合的未来展望本书最后总结了构建稳健投资组合所需要的纪律性、对模型局限性的深刻理解，以及对不断变化的金融环境的适应性。本书旨在为读者提供一套完整的工具箱，使其能够独立设计、优化和监控符合自身财务目标的长期投资组合。本书内容严格聚焦于资产组合的构建、风险分散、绩效评估和多因子建模，完全不涉及公司内部的资本结构决策、估值或衍生品定价的理论细节。