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出版者:中国石化出版社

作者:圣才学习网 编

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2010-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787511404930

丛书系列:

图书标签:

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投资组合管理实践与风险控制 聚焦前沿理论与实战技巧，助您构建稳健的投资决策体系 本书深入剖析现代投资组合管理的核心理论、前沿发展以及在复杂市场环境下的实战应用与风险控制策略。它不仅是金融专业人士提升专业技能的必备参考书，更是对投资组合理论有深度探究需求的投资者、资产管理者和金融分析师的理想读物。 第一部分：投资组合理论基石与演进 第一章：现代投资组合理论（MPT）的再审视与发展 本章从马科维茨的均值-方差优化框架出发，系统梳理有效前沿的构建原理、资产配置的数学基础以及对该理论的经典批判与修正。重点探讨了在实际操作中，如何处理输入参数（预期收益率、协方差矩阵）估计的误差问题，并介绍了基于历史数据回溯的稳健性检验方法。同时，对资本资产定价模型（CAPM）及其局限性进行了深入讨论，并引出多因素模型在解释资产收益方面的优势。 第二章：行为金融学视角下的组合构建 传统理论假设投资者是完全理性的，但现实中，投资决策深受认知偏差和情绪影响。本章将行为金融学的核心概念，如损失厌恶、羊群效应和过度自信，融入到组合构建过程中。探讨如何通过行为风险评估（Behavioral Risk Profiling）来识别投资者的非理性倾向，并设计出能够抵御短期市场波动的“行为友好型”投资组合。引入行为投资组合理论（BPT）的基本框架，解释投资者如何根据心理账户来管理其财富的不同部分。 第三章：后马科维茨时代的优化技术 面对高维数据和约束条件的复杂性，本章重点介绍超越传统二次规划的先进优化技术。详细阐述了Black-Litterman模型如何有效地结合市场均衡观点与投资者的主观信念，生成更具可行性的资产权重。此外，对基于风险平价（Risk Parity）的构建方法进行了详尽的推导和实战分析，探讨了如何根据不同风险贡献度来分配资产，实现真正的风险分散，而非仅仅是资本分散。还介绍了凸优化在解决复杂约束条件下的应用。 第二部分：风险量化与动态管理 第四章：高级风险度量工具的应用 本章超越了传统的标准差和Beta值，专注于更具前瞻性和尾部风险捕捉能力的度量工具。深入解析了条件风险价值（CVaR，或称ES）的计算方法、优势及其在优化目标函数中的集成。探讨了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在评估极端市场事件发生概率中的作用。对于非正态分布的金融数据，本章引入了Copula函数，用于精确建模资产收益之间的非线性依赖结构，这对于构建高精度对冲策略至关重要。 第五章：动态资产配置策略与模型选择 投资组合管理是一个持续调整的过程。本章系统比较了主要的动态再平衡策略，包括固定比例再平衡、目标区间再平衡以及基于阈值的动态调整。着重介绍基于马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的动态资产配置模型。通过案例分析，展示了如何利用RL技术让模型在不确定的市场状态下自主学习最优的投资-再平衡策略，实现长期回报最大化与风险最小化之间的动态权衡。 第六章：宏观经济驱动的投资组合战术调整 本章强调自上而下的宏观分析在战术资产配置（Tactical Asset Allocation, TAA）中的核心地位。分析了关键宏观经济指标（如通胀预期、利率路径、货币政策转向）如何影响各类资产类别的相对吸引力。构建了基于宏观情景分析（Scenario Analysis）的投资组合压力测试框架，使管理者能够在经济衰退、滞胀或流动性紧缩等特定情景下，预先设计好防御性或进攻性的配置切换规则。 第三部分：另类资产与跨市场配置 第七章：另类投资的组合纳入与风险评估 随着传统资产相关性的提高，另类投资（Alternative Investments）如私募股权、对冲基金和基础设施资产在投资组合中的作用日益凸显。本章详细分析了这些资产类别的收益特性、流动性风险和估值挑战。重点探讨了如何正确地将非传统资产纳入现有投资组合，特别是如何利用其低相关性特征来降低整体波动性。讨论了对冲基金策略的分类（如市场中性、事件驱动、全球宏观）及其在投资组合中的作用。 第八章：全球配置与汇率风险管理 对于寻求全球分散化收益的投资者而言，货币风险是不可回避的挑战。本章深入研究了国际资产定价模型（如国际CAPM）和汇率变动对外国股票和债券投资组合收益的侵蚀效应。详细介绍了管理和对冲汇率风险的工具与策略，包括远期合约、货币互换以及基于本币计价的自然对冲策略。本章还探讨了地缘政治风险如何影响跨国投资组合的稳定性和可预测性。 第四部分：实务操作与合规挑战 第九章：投资组合绩效归因与评估 准确评估投资组合的绩效是改进决策的关键。本章超越简单的收益率比较，详细介绍了布林茨（Brinson-Fachler）分解法，用于量化组合经理在资产选择、市场时机把握和因子暴露管理方面的贡献。同时，本书介绍了基于信息比率（Information Ratio）的业绩衡量，以及如何根据投资者的具体目标和风险约束来设定合理的绩效评估基准（Benchmark Selection）。 第十章：监管环境、流动性管理与科技赋能 在全球金融监管日益严格的背景下，本章探讨了针对大型投资组合经理的流动性覆盖率（LCR）要求和压力测试的重要性。重点分析了如何在高风险事件中有效管理投资组合的赎回压力。最后，展望了金融科技（FinTech）对投资组合管理带来的变革，包括利用大数据、人工智能（AI）进行因子挖掘、高频风险监控以及自动化合规报告系统的构建。 本书旨在提供一个全面、深入且高度实用的框架，指导专业人士在当前复杂多变的全球市场中，设计、实施和维护一个既能追求卓越回报，又能有效控制系统性与非系统性风险的优化投资组合。

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