Die Sicherheit gedeckter Wertpapiere pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mohr Siebeck e.K.

作者:Christoph Kern

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-10-31

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783161485091

丛书系列:

图书标签:

• Wertpapiere
• Sicherheit
• Finanzrecht
• Gedeckte Wertpapiere
• Anleihen
• Investment
• Risikomanagement
• Recht
• Finanzen
• Kapitalmarkt

现代金融市场中的资产组合优化与风险管理：理论与实践 内容简介 本书深入探讨了在复杂多变的现代金融市场中，投资者如何构建最优化的资产组合，并有效地实施风险管理策略。它不仅全面回顾了现代投资组合理论（MPT）的基石，更将理论前沿与最新的金融工程技术相结合，为专业人士和高级研究人员提供了一套严谨且实用的分析框架。 第一部分：投资组合理论的基石与演进 本书从马科维茨（Markowitz）的均值-方差模型（Mean-Variance Optimization, MVO）出发，详细阐释了有效前沿（Efficient Frontier）的构建原理、风险度量（方差）的局限性，以及如何通过引入无风险资产来确定最优的资本市场线（CML）。我们将深入分析传统MPT在现实应用中面临的挑战，例如输入参数（预期收益、协方差矩阵）估计的误差敏感性，以及对正态性假设的过度依赖。 随后，本书将重点转向对传统模型的超越。我们详细考察了后马科维茨时代的发展，特别是引入了更具鲁棒性的风险度量方法。这包括对下行风险度量的深入探讨，如半方差（Semivariance）和各种风险价值（Value at Risk, VaR）的计算方法，特别是条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR，又称预期亏损ES）。我们将论证，在金融市场中，对负面尾部风险的关注远比对整体波动的关注更为关键。 第二部分：高级风险模型与因子结构 理解资产回报的驱动因素是构建稳健投资组合的前提。本书的第二部分致力于剖析资产定价模型及其在投资组合构建中的应用。 我们首先对资本资产定价模型（CAPM）进行了详尽的批判性分析，阐明了其理论贡献与实证检验中的不足。在此基础上，我们深入研究了多因子模型，特别是著名的Fama-French三因子模型（市场风险、规模因子、价值因子）及其后续扩展，如五因子模型和最新的六因子模型。本书将提供详细的计量经济学方法，指导读者如何使用时间序列回归和截面回归来估计和检验特定因子（如动量、质量、低波动率等）的风险溢价。 此外，一个关键章节专门讨论了宏观经济因子在投资组合配置中的作用。我们将分析利率、通货膨胀、GDP增长预期等宏观变量如何影响不同资产类别的回报协方差结构，并介绍如何利用动态因子模型（如动态条件相关性GARCH模型）来捕捉市场状态依赖性的风险变化。 第三部分：投资组合的构建、优化与实施 本部分是本书实践性的核心。我们将从理论走向实际操作，探讨在不同约束条件下如何求解最优投资组合。 1. 约束优化技术： 详细介绍线性规划（Linear Programming）和二次规划（Quadratic Programming）在解决投资组合优化问题中的应用。重点讨论实际投资中常见的约束条件，如交易成本、流动性限制、监管要求（如单一证券持仓上限）以及ESG（环境、社会和治理）投资偏好的纳入。 2. 稳健性优化（Robust Optimization）： 鉴于输入参数估计的不确定性，本书投入大量篇幅讲解如何构建对参数误差不敏感的投资组合。我们将对比传统的Black-Litterman模型——该模型通过融合市场均衡观点和投资经理的主观观点来平滑优化结果——以及更严格的鲁棒优化框架，该框架通过定义参数的不确定性集合（Uncertainty Set）来最小化最坏情况下的表现。 3. 风险平价与最小化波动率策略： 针对缺乏明确收益预期的机构或寻求绝对风险控制的投资者，本书详细介绍了基于风险平价（Risk Parity）的构建方法。我们将解释如何通过调整杠杆和资产配置，使得不同风险源对最终投资组合的总风险贡献相等，从而实现更平衡的风险分散。 第四部分：动态资产配置与绩效评估 现代投资管理是一个持续动态调整的过程。本书的最后一部分关注投资组合的动态管理和绩效的准确衡量。 1. 动态投资策略： 我们探讨了如何进行周期性的再平衡（Rebalancing）以及基于市场信号的主动战术性资产配置（Tactical Asset Allocation, TAA）。重点分析了基于状态空间模型的动态优化方法，以及如何利用机器学习技术（如强化学习）来学习最优的投资决策规则，特别是在处理高频数据和非线性关系时。 2. 绩效归因与基准选择： 准确评估投资经理表现至关重要。本书提供了一套全面的绩效评估工具箱，包括T-squared统计量、Treynor度量、信息比率（Information Ratio）的计算。此外，我们将深入讨论如何根据投资策略的性质（如绝对回报导向、相对基准跟踪）选择恰当的绩效基准，并进行细致的风险和因子贡献的绩效归因分析。 结论 本书旨在为金融工程师、投资组合经理和风险分析师提供一个综合性的知识体系，使其能够在理论创新与严格的风险控制之间找到最佳平衡点，从而在波动加剧的全球金融市场中实现可持续的、风险调整后的超额回报。其内容涵盖了从基础计量到前沿量化策略的全景图。

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