Asset Pricing in Indian Stock Market pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:New Century Publications

作者:Sanjay Sehgal

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2005-2-10

价格:USD 43.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9788177080797

丛书系列:

图书标签:

• Asset Pricing
• Indian Stock Market
• Finance
• Investment
• Equity Valuation
• Financial Modeling
• Econometrics
• Risk Management
• Portfolio Management
• Capital Markets

投资组合构建与风险管理前沿探索 导读： 本书聚焦于现代金融学在投资组合构建与风险管理领域的前沿理论与实践应用，旨在为金融专业人士、研究人员以及对量化投资感兴趣的投资者提供一套系统而深入的分析框架。我们回避了对特定地区（如印度）股票市场的具体实证分析，转而深入探讨适用于全球范围内各类资产类别的普适性模型与技术。 第一部分：现代投资组合理论的再审视与拓展 本书开篇深入剖析了马科维茨（Markowitz）均值-方差模型的理论基础及其在实际应用中面临的挑战，特别是对输入参数估计的敏感性问题。我们着重介绍了如何通过更鲁棒的估计方法来克服历史数据拟合的局限性。 一、资产收益率的建模：超越正态性假设 传统的投资组合理论严重依赖于资产收益率服从正态分布的假设。本章详细探讨了金融时间序列中普遍存在的尖峰厚尾现象，并介绍了多种非参数和半参数方法来刻画这些特征。 GARCH族模型及其扩展： 详细阐述了针对波动率聚类现象的GARCH、EGARCH、GJR-GARCH模型的数学结构、参数估计方法（如极大似然估计）及其在条件风险度量中的应用。重点讨论了如何利用这些模型来预测资产在极端市场条件下的表现。 跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models）： 介绍Merton提出的跳跃过程，用以解释市场中突发性、非连续的冲击。通过对资产价格过程的修正，我们展示了如何更准确地模拟资产收益率分布，尤其是在金融危机等“黑天鹅”事件发生时。 分位数回归（Quantile Regression）： 区别于仅关注期望值和方差的均值-方差框架，本章引入分位数回归技术，用以直接估计条件风险价值（CVaR）等尾部风险指标，避免了对完整分布形态的过度依赖。 二、协方差矩阵的估计与优化 准确估计协方差矩阵是构建最优投资组合的关键瓶颈。本书系统梳理了从经典方法到先进统计方法的演进路径。 收缩估计（Shrinkage Estimation）： 详细介绍了Ledoit-Wolf等收缩方法，该方法通过将样本协方差矩阵与一个结构化的目标矩阵（如常数相关矩阵或单因子模型矩阵）进行线性组合，显著提高了估计矩阵的稳定性和可逆性，尤其在资产数量远大于观测样本数时效果显著。 动态相关性建模： 讨论了资产间的相关性并非恒定不变的现实，引入了动态条件相关（DCC）模型，用于捕捉不同时期内资产间相关性的时变特征，为动态资产配置提供更精确的输入。 因子模型的应用： 探讨了如何利用多因子模型（如Fama-French三因子或五因子模型）来估计预期收益和残差协方差，从而实现协方差矩阵的降维和去噪，强化模型的经济学解释力。 第二部分：投资组合优化的进阶技术 本部分从理论最优解的求解转向在现实约束下实现稳健的、可执行的投资组合构建。 三、超越均值-方差：目标函数的多样化 最优化的目标不再局限于最大化夏普比率。我们探索了基于风险度量替代品的优化方法。 基于风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的优化： 深入分析了如何将CVaR作为目标函数或约束条件进行优化。由于CVaR是凸函数，CVaR优化问题可以转化为线性规划问题，具有高效的求解特性。我们对比了在不同市场假设下，基于VaR和CVaR构建的投资组合在回撤控制方面的表现差异。 期望损失最小化（Expected Loss Minimization）： 讨论了在存在交易成本、流动性约束等现实因素下，如何构建一个综合考虑风险与交易成本的优化模型，寻求帕累托前沿上的可行解。 四、稳健优化与参数不确定性处理 现实中对未来收益和风险参数的估计总是存在误差。稳健优化旨在构建对参数微小扰动不敏感的投资组合。 不确定性集合（Uncertainty Sets）： 介绍了如何通过定义参数可能存在的范围（不确定性集合），来求解在最坏情况下的最优权重分配。这涉及对保守性（Conservatism）的权衡。 贝叶斯方法在组合构建中的应用： 探讨了如何利用贝叶斯方法（如Black-Litterman模型）整合市场均衡观点与投资者自身的风险偏好，从而克服传统优化方法对输入参数的过度依赖，产生更具经济直觉的权重配置。 第三部分：风险管理的量化工具与策略 本部分将视角从构建转向了维护，重点介绍如何量化、监控和对冲投资组合的风险。 五、风险归因与计量体系 一个有效的风险管理体系必须能够清晰地解释风险的来源。 边际贡献度分析（Marginal Contribution to Risk）： 详细阐述了如何计算每项资产对投资组合总风险（基于波动率或CVaR）的边际贡献，这对于识别风险集中点至关重要。 风险分解方法： 介绍了如层次聚类风险贡献度（Hierarchical Risk Parity, HRP）等非基于协方差矩阵分解的方法，这些方法在处理大型复杂矩阵时，提供了替代性的、更具稳定性的风险分散视角。 压力测试与情景分析： 强调了在极端市场条件下（如利率冲击、流动性枯竭）对现有投资组合进行模拟和压力测试的重要性，并提供了构建宏观经济驱动型压力情景的量化流程。 六、动态风险对冲与对冲效率 风险管理不仅是度量，更是主动的对冲行为。 动态对冲比率的确定： 讨论了如何基于时间序列模型的预测结果，动态调整衍生品（如期货、期权）的对冲比例，以最大化对冲效率（降低对冲成本与残余风险之比）。 期权在风险管理中的应用： 探讨了如何通过构建保护性看跌期权组合（Protective Puts）或利用波动率掉期等工具，实现对下行风险的非线性保护，并评估这些策略的成本与收益权衡。 结语：迈向适应性金融工程 本书旨在为读者构建一个坚实的量化基础，理解现代金融工程如何应对市场固有的不确定性。最终目标是培养读者构建能够适应不断变化的宏观经济环境和市场结构挑战的、稳健的投资管理系统。

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