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页数:152

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出版时间:2009-6

价格:28.00元

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isbn号码:9787313055323

丛书系列:

图书标签:

• 金融学
• 分析
• 投资
• 量化
• 风险管理
• 金融建模
• 计量经济学
• 金融市场
• 资产定价
• 衍生品

现代投资组合理论与资产定价：构建稳健的投资决策框架 ——深入剖析金融市场的微观结构与宏观驱动力 本书旨在为金融专业人士、资深投资者以及对金融理论有深入研究需求的读者，提供一个关于现代投资组合理论（MPT）与资产定价模型的全面而深刻的解析。本书不涉及对特定金融书籍《分析金融学》内容的转述或模仿，而是聚焦于构建一个独立、严谨且极具实践指导意义的金融分析知识体系。 全书结构围绕投资决策过程中的两大核心支柱展开：如何有效地构建投资组合（风险与回报的平衡艺术），以及如何准确地评估和确定资产的内在价值（跨越不同时间尺度与市场环境的定价逻辑）。 --- 第一部分：投资组合构建的基石——风险度量与效率前沿的再探索 本部分将超越传统均值-方差模型的局限性，深入探究在现实世界复杂性下，如何更精确地量化和管理投资组合风险。 第一章：超越标准差的风险度量 传统风险度量（如标准差）在处理非对称分布和极端事件时显得力不从心。本章将重点探讨： 下行风险的捕捉： 深入解析半方差（Semivariance）、风险价值（Value at Risk, VaR）及其各种演化形式（如条件风险价值CVaR/ES）。讨论如何利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法来估算和校准这些尾部风险指标。 风险的分解与归因： 探讨如何使用边际贡献度（Marginal Contribution to Risk, MCR）和特定风险贡献度（Specific Risk Contribution）来识别投资组合中风险的主要来源，为风险预算提供精确依据。 非正态性与厚尾现象： 引入高阶矩（偏度和峰度）的概念，阐释在资产收益率服从非正态分布时，传统MPT的局限性，并探讨基于偏度-峰度优化的投资组合选择方法。 第二章：投资组合优化的进阶模型 在风险度量更加精细化的基础上，本章将构建更贴合实际约束的优化模型。 约束条件的精细化处理： 讨论交易成本（固定成本与滑点）、流动性约束、最低持仓限制、以及基于因子暴露的硬性约束在二次规划（Quadratic Programming, QP）模型中的集成方法。 层次化风险平价（Hierarchical Risk Parity, HRP）的理论基础： 介绍如何利用矩阵分解和聚类算法来替代传统的协方差矩阵求逆，从而在低信噪比的市场环境中生成更稳定、更具鲁棒性的权重分配方案。 情景分析与压力测试在组合构建中的应用： 探讨如何将宏观经济冲击、地缘政治事件或特定市场危机作为输入，通过情景分析来评估投资组合在极端条件下的表现，并动态调整权重以提高韧性。 --- 第二部分：资产定价的宏观逻辑与微观检验 本部分专注于理解资产价格是如何被决定的，从宏观经济基础到实证检验的每一个环节，确保读者能掌握定价模型的“为什么”和“如何用”。 第三章：资本资产定价模型（CAPM）的再审视与多因素模型的崛起 CAPM是现代金融的基石，但其假设的局限性推动了更复杂的模型的诞生。 从市场风险溢价到系统性风险： 详细推导CAPM的假设、均衡含义及其与套利定价理论（APT）的联系。重点分析Beta系数的估计偏差及其在不同市场周期中的稳定性。 Fama-French三因子模型的理论模型与数据驱动： 深入解析市值（SMB）和账面市值比（HML）因子是如何作为对传统CAPM未解释风险的代理变量出现的。讨论如何构建高质量的因子数据，并评估其跨国和跨资产类别的适用性。 现代多因素模型的扩展： 探讨Carhart四因子（增加动量MOM）以及后续出现的质量（Quality）、低波动（Low Volatility）等因子。分析因子投资（Factor Investing）的理论基础——是风险补偿还是行为偏差驱动。 第四章：跨时期的定价挑战：从静态到动态 金融资产的价值并非一成不变，其定价必须嵌入时间维度和市场预期的变化。 跨期资产定价模型（ICAPM）： 介绍 Merton 的 ICAPM，强调投资者对未来状态变量（如通胀、投资机会集变化）的担忧如何影响当前资产的风险溢价。重点分析“预防性储蓄”动机与资产配置的关系。 消费资产定价模型（CCAPM）的实证难题： 讨论“股息之谜”——实际风险溢价远高于模型预测值的问题（Equity Premium Puzzle）。分析是如何从消费基础出发来解释资产配置决策的，并讨论行为金融学在解释这一鸿沟中的作用。 连续时间模型基础： 简要介绍伊藤积分和随机微分方程在描述资产价格演化中的作用，为理解期权定价的连续时间框架打下基础，但重点仍置于经济学直觉的传达而非纯数学推导。 --- 第三部分：实践应用与量化挑战 本部分将理论与现实世界的量化实践相结合，关注在实际操作中，如何应对数据挑战、模型不确定性和执行偏差。 第五章：实证检验中的统计陷阱与模型选择 金融数据的特殊性要求我们在检验定价模型时采取极其审慎的态度。 时间序列检验的严谨性： 讨论序列相关性、异方差性对回归系数估计的偏误，以及如何使用Newey-West等稳健标准误来修正统计推断。 截面检验与排序效应： 详细解析如何构建有效的前前测（Ex-ante）与事后测（Ex-post）测试，以验证因子模型的定价能力，避免数据挖掘（Data Snooping）和幸存者偏差（Survivorship Bias）。 模型有效性的动态评估： 介绍滚动回归、状态空间模型等方法，用于检验资产定价因子在不同经济状态下是否失效或有效性发生显著变化。 第六章：固定收益与衍生品定价的特殊考量 虽然本书核心围绕股票和组合理论，但必须纳入固定收益市场的独特定价框架。 利率风险的度量与期限结构： 引入久期（Duration）和凸性（Convexity）作为利率风险的线性与非线性度量。分析布莱克-德勒曼-肖模型（Black-Derman-Toy, BDT）或赫斯顿模型（Heston）在利率和波动率动态建模中的应用思路。 远期利率与期望理论： 探讨远期利率的构建、预测能力及其与未来短期利率预期的关系，强调收益率曲线形态对宏观经济预期的信号作用。 期权定价的波动率微笑： 介绍布莱克-斯科尔斯模型（BSM）的假设限制，并着重分析实际市场中观察到的波动率微笑（Volatility Smile）或波动率偏度（Skewness）现象，解释其背后的市场预期——即市场普遍预期未来极端事件发生的概率高于BSM模型的假设。 通过对上述六个核心领域的深入剖析，本书旨在帮助读者构建一个既扎实于经典理论基础，又充分吸收了现代量化实践成果的、全面的金融分析思维框架。它不仅是一本教科书，更是一部指导实践者审视市场、优化决策的参阅手册。

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