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价格:32.00元

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isbn号码:9787564206062

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好的，这是一本关于现代投资组合理论与资产定价的图书简介，旨在深入探讨金融市场中的风险、收益与价值评估。 --- 现代投资组合理论与资产定价：量化决策的基石 内容提要 本书旨在为读者构建一个严谨、全面的现代投资组合理论（MPT）和资产定价模型的知识体系。在信息爆炸与市场波动的时代，投资者和资产管理者迫切需要超越直觉的、基于量化分析的决策框架。本书正是为满足这一需求而设计，它不仅详述了马科维茨开创的经典理论，更深入探讨了其后的重要演进，如资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）以及更贴近现实的各种多因子模型。 全书结构清晰，逻辑严密，从最基础的随机变量、概率分布和统计衡量入手，逐步过渡到均值-方差优化、有效前沿的构建，直至复杂的风险溢价分解与定价机制。 第一部分：金融基础与风险度量（The Foundations） 本部分是理解后续所有高级模型的基石。我们首先确立了金融资产收益率的统计学基础，包括收益率的类型（简单收益率与对数收益率）及其分布特征（如肥尾现象的识别）。 核心内容包括： 1. 随机变量与期望值： 详细解释了投资回报的随机性，以及如何使用期望值来预测未来表现。 2. 风险的量化： 重点分析了衡量风险的关键指标——方差、标准差（波动率）以及偏度与峰度。书中运用大量实例说明，波动率并非衡量风险的唯一标准，尤其在处理非对称分布的金融数据时，必须结合其他矩进行分析。 3. 资产间的相关性与协方差： 这是构建多样化投资组合的精髓所在。本书详细推导了协方差矩阵的构建方法，并强调了相关系数在评估组合风险分散效果中的决定性作用。我们探讨了历史相关性在不同市场周期（如危机时期）可能出现的失真现象。 第二部分：经典投资组合理论（MPT）的构建与应用 本部分全面覆盖了哈里·马科维茨的开创性工作，并将其从理论推导转化为实务操作的工具。 核心内容包括： 1. 均值-方差优化（Mean-Variance Optimization, MVO）： 详细阐述了如何通过数学规划（拉格朗日乘数法）求解具有最小方差的投资组合，以及如何构建整个有效前沿。书中配有详细的步骤指导，演示如何计算具有特定目标收益率的最小方差组合。 2. 分离定理与资本市场线（CML）： 引入无风险资产的概念，推导出资本市场线。我们深入探讨了“分离定理”的经济学意义，即最优风险资产组合（切点组合）的确定与投资者风险偏好的分离。 3. 投资组合的权重估计与检验： 实践中 MVO 最大的挑战在于输入参数（期望收益、协方差矩阵）的估计误差。本书专门辟章节讨论了如何通过历史数据、贝叶斯方法（如 Black-Litterman 模型的前身思想）来稳定权重估计，并介绍了对有效前沿稳健性的敏感性分析。 第三部分：资产定价理论的演进 当投资组合理论解决了“如何构建最优组合”的问题后，资产定价理论则致力于回答“资产的合理价格或要求回报率是多少”。本部分循着这一逻辑脉络，深入分析了不同定价模型的假设、结构与实证检验。 核心内容包括： 1. 资本资产定价模型（CAPM）： 详尽分析了 CAPM 的核心思想——市场组合的无套利均衡。我们详细推导了 β 值的含义及其在风险补偿中的地位。书中特别关注了 CAPM 的实证挑战，如 Kink-Rethink 效应和市场效率的争议。 2. 套利定价理论（APT）： APT 作为 CAPM 的重要补充，引入了多重系统性风险因子的可能性。本书将 APT 的数学基础建立在无套利原则之上，展示了如何构建线性因子模型来解释资产收益的变动，而无需事先识别出哪个组合是“市场组合”。 3. 多因子模型与实证发现： 随着实证研究的深入，CAPM 的单一因子模型显得力不从心。本部分重点剖析了法玛-弗伦奇（Fama-French）的三因子模型（Size, Value, Market Risk Premium）及其后来的五因子模型。我们不仅展示了这些因子的构建方法，更重要的是，讨论了这些因子在解释跨资产收益方面的经济逻辑——即它们代表了哪些未被 CAPM 捕捉到的系统性风险。 第四部分：模型应用与实务考量 本部分将理论知识落地，探讨在现实世界中应用这些模型的挑战与解决方案。 1. 性能归因分析： 学习如何使用回归分析，将投资组合的超额收益分解到各个因子上，从而准确评估投资经理的技能（如择时能力或选股能力）。 2. 风险预算与约束优化： 探讨如何将非标准约束（如行业集中度限制、特定因子暴露限制）整合到 MVO 框架中，实现风险预算的精细化管理。 3. 模型风险与未来展望： 严肃讨论了所有模型固有的缺陷，如参数估计误差、模型假设的不成立（例如，正态分布假设在极端市场中的失效）。最后，展望了机器学习和非线性模型在资产定价领域的潜在应用。 读者对象 本书适合金融工程专业研究生、金融分析师（CFA 备考者）、量化投资组合经理、风险管理人员，以及任何希望建立严谨、量化思维来评估和管理投资风险的专业人士。阅读本书需要具备基本的微积分、线性代数和概率统计知识。 --- 关键词： 投资组合优化、有效前沿、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）、多因子模型、系统性风险、风险度量、Black-Litterman 模型、绩效归因。

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