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出版者:Thomson Learning College

作者:Shim, Jae K.

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2003-10

价格:$ 67.74

装帧:HRD

isbn号码:9780538726856

丛书系列:

图书标签:

• 财务规划
• 理财
• 投资
• 退休规划
• 保险
• 税务规划
• 遗产规划
• 个人理财
• 金融
• 财富管理

投资组合构建与风险管理前沿：策略、模型与实践 本书聚焦于现代投资组合理论（MPT）的深化与拓展，旨在为专业投资者、资产管理者以及金融研究人员提供一套全面、前沿且极具操作性的投资组合构建、风险度量与动态管理框架。 它不仅是对经典理论的复述，更是对近年来金融市场结构变化、量化技术革新背景下，投资实践所面临的复杂挑战的系统性回应。 本书结构严谨，内容涵盖从基础的资产定价模型到尖端的机器学习在投资决策中的应用，致力于弥合学术研究与实际交易之间的鸿沟。全书共分为五大部分，三十余章节，确保读者能够循序渐进地掌握从理论基石到复杂策略的完整知识体系。 --- 第一部分：投资组合理论的现代基石与计量经济学基础（Foundations and Econometric Underpinnings） 本部分深入探讨了现代投资组合理论（MPT）的核心概念，并辅以必要的计量经济学工具，为后续的高级分析奠定坚实的基础。 第一章：重新审视均值-方差优化 本章超越了马科维茨模型的基础假设，探讨了在非正态分布、非线性约束以及交易成本影响下的均值-方差模型的局限性与修正。重点分析了在实际操作中，如何处理输入参数（期望收益、协方差矩阵）估计误差对最优权重分配的敏感性问题，并引入了贝叶斯方法对先验信息的整合。 第二章：资产定价模型的多维检验与校准 详细分析了资本资产定价模型（CAPM）的实证检验，特别是对Fama-French三因子、五因子模型及更高阶模型的深入剖析。本章强调了因子选择的经济学逻辑，并使用时间序列和截面回归技术对模型的拟合优度进行严格评估。同时，探讨了模型风险（Model Risk）的量化，即当底层资产定价假设发生结构性变化时，投资组合表现的潜在恶化程度。 第三章：协方差矩阵的估计与修正 这是构建稳健投资组合的关键。本章详细介绍了处理高维数据时的挑战，包括“黑箱”问题（样本量远小于资产数量）。内容涵盖了收缩估计（Shrinkage Estimation）技术，如Ledoit-Wolf方法，用于稳定协方差矩阵；以及基于条件相关性模型（如DCC-GARCH）对动态相关性的建模，旨在捕捉市场恐慌或繁荣时期资产间相关性的非线性变化。 --- 第二部分：风险度量、管理与监管前沿（Risk Measurement and Regulatory Landscape） 本部分专注于现代金融风险管理的实践工具，特别是那些能够超越标准差（波动率）的风险度量指标，并结合了当前金融监管环境的要求。 第四章：超越波动率：尾部风险的量化 详细阐述了在次贷危机后日益重要的尾部风险管理。核心内容包括：条件风险价值（CVaR/Expected Shortfall, ES）的计算方法，包括参数法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。本章还引入了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在估计极端损失概率上的应用，并讨论了不同风险度量标准之间的转换关系与应用场景。 第五章：流动性风险与压力测试 流动性不再是次要因素。本章分析了资产流动性如何影响投资组合的实际构建。内容包括流动性溢价的内生化处理、市场冲击成本的模型估计。此外，系统性地介绍了压力测试（Stress Testing）的构建流程，包括情景设计（如宏观经济冲击、特定行业危机）及其对VaR和ES的连锁反应分析。 第六章：动态风险预算与风险平价策略（Risk Parity） 本章探讨了如何根据预设的风险容忍度，在不同资产类别间动态分配风险权重，而非简单的资本权重。重点解析了风险平价策略（Risk Parity）的数学构建，以及如何利用优化方法实现目标风险贡献度的精确控制，尤其在利率和信贷市场中风险贡献度的分解技术。 --- 第三部分：构建复杂投资组合的优化算法（Optimization Algorithms for Complex Portfolios） 本部分专注于将理论转化为可执行的投资组合权重的具体优化技术，处理现实世界中的非凸约束和非线性目标函数。 第七章：约束优化与启发式方法 讨论了在实际投资中常见的复杂约束，如交易成本、集中度限制、监管限制（如UCITS、AIFMD要求）。本章深入研究了二次规划（Quadratic Programming, QP）求解器的应用，以及当问题变得非凸或难以解析求解时，如何应用启发式算法，如遗传算法（Genetic Algorithms）和模拟退火（Simulated Annealing）来寻找全局或接近全局的最优解。 第八章：稳健优化（Robust Optimization）的应用 针对输入参数不确定性的核心问题，本章详细介绍了稳健优化框架。这是一种在最坏情况（Worst-Case Scenario）下仍能保证满意表现的优化方法。内容包括不确定性集（Uncertainty Sets）的设定，以及如何将其转化为可解的线性或凸二次规划问题，从而生成对估计误差不敏感的投资组合权重。 第九章：后向优化与最优执行 将投资组合构建与交易执行策略相结合。本章探讨了在给定市场微观结构下，如何最小化交易滑点（Slippage）。引入了基于均值-回归（Mean-Reversion）的动态优化模型，用于解决大额订单的拆分问题，并计算了最佳执行路径（Optimal Execution Trajectory）。 --- 第四部分：因子投资的深度挖掘与整合（Deep Dive into Factor Investing） 本部分聚焦于当前投资界最热门的领域之一——因子投资，不仅分析既有因子，更探索新因子的挖掘与构建。 第十章：风格因子与行为金融学的桥接 系统梳理了传统风格因子（价值、规模、动量、质量、低波动）的演变和失效期（Drawdown Periods）。本章特别关注行为金融学如何解释这些因子的存在，并引入了“异象因子”（Anomaly Factors）的严格筛选标准，要求因子具备经济学基础和统计显著性。 第十一章：替代数据与信号挖掘 探索了利用非传统数据源（如卫星图像、供应链数据、文本挖掘）构建新的、低相关性的Alpha信号。重点讲解了自然语言处理（NLP）在金融文本分析中的应用，例如通过情绪分析来预测短期市场动量或长期价值修复。 第十二章：多因子模型的集成与去冗余 当因子数量激增时，多重共线性成为主要障碍。本章介绍了如何使用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA）来识别因子空间中的正交因子组合。此外，还探讨了利用时间序列回归和面板数据方法对因子进行排序和动态权重分配，以应对因子“拥挤”效应。 --- 第五部分：量化策略的集成与绩效归因（Integration and Performance Attribution） 最后一部分将前述所有模块整合，构建完整的量化投资流程，并提供严谨的绩效分析工具。 第十三章：投资组合的动态再平衡与交易频率选择 分析了不同再平衡频率（日、周、月、季度）对夏普比率、跟踪误差和交易成本的影响。引入了基于风险预算消耗速度的阈值触发再平衡模型，而非固定的时间间隔，以提高资本效率。 第十四章：高级绩效归因与风险分解 超越简单的布雷茨-特勒（Brinson-Fachler）模型。本章详细介绍了将投资组合回报分解为因子暴露贡献、选股超额收益（Idiosyncratic Return）和择时效应的精细化方法。内容包括使用时间序列分解技术来区分长期因子捕获与短期战术性超额收益。 第十五章：投资组合的稳健性检验与回溯测试（Backtesting Realities） 强调了回溯测试的陷阱，如数据挖掘偏差（Data Snooping）和幸存者偏差（Survivorship Bias）。本章详细介绍了如何使用样本外分析（Out-of-Sample Testing）和基于模型的模拟（Simulation）来对量化策略的稳健性进行评估，并提出了对抗过度拟合的交叉验证技术。 --- 本书特色： 深度实战导向： 每章末尾附有复杂的案例研究，涉及实际市场数据和优化求解器的应用。 理论与工具并重： 充分利用了凸优化理论、时间序列分析和机器学习算法，为读者提供解决实际问题的“工具箱”。 强调不确定性处理： 贯穿全书的主题是如何在参数估计存在误差、市场结构不断变化的环境下，构建出具有韧性和可操作性的投资组合。 本书的目标读者是寻求将投资组合理论提升到新的实践高度的资深专业人士。

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