Models for Investors in Real World Markets (Wiley Series in Probability and Statistics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:James R. Thompson

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2002-11-15

价格:USD 136.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471356288

丛书系列:

图书标签:

• 投资模型
• 金融工程
• 量化金融
• 风险管理
• 统计建模
• 时间序列分析
• 实证金融
• 市场微观结构
• 概率统计
• 投资策略

精炼投资理论，洞悉市场脉搏 本书深入剖析了在复杂且不断变化的现实世界市场中，投资者赖以决策和构建策略的各类模型。我们超越了纯粹的理论框架，着眼于模型在实际应用中的有效性和局限性，旨在为读者提供一套切实可行的分析工具和深刻的市场洞察。 第一部分：模型的基础与演进 理性人假设与行为经济学： 传统金融理论常假设投资者是理性的，能够做出最优决策。然而，行为经济学的发展揭示了人类心理在投资决策中的显著影响，如羊群效应、过度自信、损失厌恶等。本书将探讨如何将这些行为偏差纳入模型之中，以更准确地预测市场行为。我们将审视经典的投资组合理论（如马克维茨模型），分析其理论基石，并重点讨论其在现实世界中遇到的挑战，以及如何通过引入行为因素来改进其预测能力。 市场微观结构与交易机制： 市场并非一个无摩擦的理想环境。交易的执行方式、订单簿的动态、流动性的变化以及信息传播的速度，都对资产价格产生着至关重要的影响。本部分将深入探讨市场微观结构模型，理解不同交易机制（如限价订单、市价订单、做市商系统）如何影响价格发现和市场效率。我们将分析信息不对称、交易成本、冲击效应等因素在模型中的体现，帮助投资者更好地理解交易执行的复杂性。 时间序列分析与预测模型： 资产价格的波动性和趋势性是其固有特征。本书将系统介绍各类时间序列模型，包括但不限于ARIMA、GARCH等模型，并探讨如何利用这些模型捕捉资产收益率的自相关性、异方差性和波动率聚集性。我们将深入研究这些模型的假设条件、参数估计方法以及模型的诊断与选择，并通过大量实际案例演示如何构建有效的预测模型，以指导交易决策。 第二部分：构建与应用高级投资模型 因子模型与风险暴露： 资产收益率往往可以通过一系列可观测或可推断的因子来解释。本书将详细介绍各类因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型，并延伸至更复杂的宏观经济因子、行业因子以及另类因子。我们将探讨如何识别、量化和管理投资组合的因子风险暴露，并通过构建因子模型来解释资产表现、进行基准比较以及驱动投资组合构建。 期权定价模型与衍生品策略： 衍生品市场为投资者提供了对冲风险和进行投机交易的丰富工具。本书将深入解析经典的期权定价模型，如Black-Scholes-Merton模型，并探讨其在现实市场中的适用性与局限性。我们将重点分析模型的关键假设，如波动率的恒定性，并介绍如何通过引入随机波动率模型、跳跃扩散模型等来提高定价的准确性。此外，还将阐述各种期权组合策略，如价差交易、波动率交易等，以及它们在不同市场环境下的应用。 机器学习与人工智能在投资中的应用： 近年来，机器学习和人工智能技术为投资分析带来了革命性的变化。本书将介绍如何利用监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类）以及深度学习等技术来构建预测模型、识别交易信号、进行情绪分析以及优化交易策略。我们将重点关注数据预处理、特征工程、模型选择与评估等关键环节，并探讨这些技术在资产定价、风险管理以及量化交易等领域的实际应用案例。 第三部分：风险管理与稳健投资 风险度量与管理： 风险是投资不可分割的一部分。本书将系统介绍各类风险度量指标，包括但不限于VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）、偏度、峰度等。我们将深入研究这些指标的计算方法、优缺点以及在实际应用中的局限性。同时，本书将重点阐述如何基于这些风险度量来构建稳健的投资组合，如何进行压力测试和情景分析，以及如何制定有效的风险对冲策略。 资产配置与动态再平衡： 资产配置是决定投资组合长期回报的关键。本书将探讨如何根据投资者的风险偏好、投资目标以及市场预期来构建最优的资产配置策略。我们将深入研究各类资产配置框架，如均值-方差优化、风险平价、Black-Litterman模型等，并重点分析市场波动性、相关性变化以及交易成本对资产配置策略的影响。此外，还将讨论动态再平衡的必要性与方法，以确保投资组合始终符合既定的风险和回报目标。 模型风险与稳健性： 任何模型都存在局限性，并且在不同的市场环境下表现可能存在差异。本书将深入探讨模型风险的概念，包括模型假设错误、参数估计不准确、数据质量问题等。我们将强调模型稳健性的重要性，并介绍如何通过模型组合、鲁棒优化以及对模型进行严格的后验检验等方法来降低模型风险，确保投资决策的可靠性。 展望未来： 本书旨在提供一套全面且深入的投资模型理论框架，并强调这些模型在现实世界市场的实际应用。我们鼓励读者批判性地思考模型假设，理解模型的局限性，并将其作为指导决策的工具而非教条。通过掌握这些精炼的理论工具，投资者将能够更清晰地洞悉市场脉搏，做出更明智的投资决策，并在复杂多变的市场环境中实现资产的稳健增长。

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