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出版者:科学

作者:曾佑新

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:2007-7

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030188779

丛书系列:

图书标签:

• 企业信息化
• 信息化管理
• 管理信息系统
• 数字化转型
• 企业管理
• 信息技术
• 业务流程
• ERP
• 数字化运营
• 信息系统

探索金融的奥秘：现代投资组合理论与风险管理实践 本书旨在为金融从业者、机构投资者以及有志于深入理解现代金融市场的专业人士提供一套全面、深入且实用的知识体系。它侧重于构建科学的投资决策框架，精细化风险评估与控制技术，并探讨在复杂市场环境下实现长期资本增值的策略。 本书的结构紧凑而逻辑严密，从金融理论的基石出发，逐步深入到前沿的量化实践。我们致力于打破理论与实践之间的鸿沟，确保每一章节的论述都能转化为可操作的工具和方法。 --- 第一部分：金融市场的结构与理论基础 本部分将奠定读者对现代金融体系运作机制的深刻理解。 第一章：金融市场的演变与功能 深入剖析全球金融市场的历史沿革，特别是自布雷顿森林体系解体以来，市场结构如何向高频化、全球化方向演进。本章详细阐述了交易所、场外市场（OTC）、清算所和托管机构在维护市场效率和稳定中的关键角色。重点探讨了金融创新（如衍生品市场的发展）对风险定价和流动性产生的影响，并分析了监管框架（如多德-弗兰克法案、巴塞尔协议III）如何重塑市场行为。 第二章：资产定价的基石：有效市场假说与行为金融学的视角 本章首先对效率市场假说（EMH）的三个层次进行批判性审视，讨论信息透明度、交易成本和异象（Anomalies）对弱式、半强式和强式有效性的挑战。随后，引入行为金融学，探讨心理偏差（如过度自信、损失厌恶、羊群效应）如何系统性地影响资产价格的形成，并解释这些偏差在实际市场回调和泡沫形成中的作用。本节将提供案例研究，对比传统理性模型与行为模型对特定市场事件的解释能力。 第三章：固定收益证券的深度分析 债券市场是全球金融体系的压舱石。本章专注于深入解析固定收益工具的定价模型。内容涵盖零息票债券、附息债券的现值计算，以及到期收益率（YTM）的精确求解。重点讲解了利率期限结构理论（如纯预期理论、流动性偏好理论和市场分割理论），并详述了久期（Duration）和凸性（Convexity）在衡量和管理利率风险中的应用。此外，本章还将介绍可转换债券、信用违约互换（CDS）等复杂工具的估值原理。 --- 第二部分：现代投资组合理论（MPT）的深化与应用 本部分是全书的核心，致力于将理论模型转化为实战的投资构建工具。 第四章：均值-方差分析与有效前沿的构建 详细阐述哈里·马科维茨的现代投资组合理论（MPT）。本章将精确推导双资产和多资产组合的收益率和风险（方差）计算公式。重点在于使用二次规划（Quadratic Programming）方法来精确计算具有最小方差的投资组合、具有最大夏普比率的切线组合（Tangent Portfolio）以及给定风险水平下的最优风险资产组合。本章将演示如何利用历史数据进行协方差矩阵的估计，并讨论估计误差对有效前沿形状的影响。 第五章：资本资产定价模型（CAPM）的检验与替代模型 在MPT的基础上，本章转向了资本市场线（CML）和证券市场线（SML）的推导。我们不仅会介绍CAPM的假设和预测，还会深入探讨其经验检验结果，特别是法玛-弗伦奇三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）如何通过引入规模（SMB）和价值（HML）因子来解释CAPM无法解释的部分超额收益。此外，还将介绍卡哈特的四因子模型，并对比不同模型在不同市场周期中的表现。 第六章：投资组合的优化与实际操作中的挑战 现实世界中的投资组合构建远非简单的数学优化。本章讨论了实际操作中的关键限制，如交易成本、流动性约束和监管要求。我们将介绍如何将这些限制纳入优化模型中，例如，采用“黑-利特曼模型”（Black-Litterman Model）来结合市场均衡观点和投资经理的主观视图，以生成更稳定且符合市场预期的资产配置。内容还包括对“误差最大化”问题的探讨及其缓解策略。 --- 第三部分：风险管理与绩效评估的量化技术 一个成功的投资策略必须建立在严格的风险控制之上。本部分侧重于风险的测量、监测与对冲。 第七章：风险价值（VaR）的计量与极限 风险价值（Value-at-Risk, VaR）是现代风险管理的核心工具。本章详尽介绍了计算VaR的三种主要方法：历史模拟法、参数法（方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法。我们将深入剖析每种方法的适用场景、计算复杂度和局限性，并特别强调在非正态分布资产（如期权和高风险信贷）中应用VaR的陷阱。随后，本书将引入期望亏损（Expected Shortfall, ES）作为对VaR的补充和改进，解释其在监管资本要求中的重要性。 第八章：压力测试与情景分析 在市场极端情况下，线性模型和历史模拟可能失效。本章专注于构建和应用非参数的风险管理技术。内容包括如何设计合理的“灾难性情景”（如信用危机、地缘政治冲击），如何利用历史回溯测试（Backtesting）来验证风险模型的准确性，以及如何运用压力测试来评估投资组合在特定极端冲击下的资本充足性和生存能力。 第九章：绩效归因与基准选择 投资管理的回报评估必须精确。本章系统性地介绍了投资组合绩效的衡量标准，包括绝对回报、风险调整后回报（如夏普比率、特雷诺比率）以及信息比率。重点讲解了布林奇-莱伯森（Brinson-Fachler）绩效归因模型，详细分解了投资组合的超额收益是由资产配置决策（Asset Allocation）还是个股选择（Security Selection）带来的，并讨论了基准选择（Benchmark Selection）对归因结果的敏感性。 --- 第四部分：衍生品在风险对冲与策略构建中的作用 本部分探讨金融工程工具如何帮助投资者实现更精细化的风险敞口管理。 第十章：期权定价与波动率管理 深入探讨布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的应用和局限性，特别是其对连续交易和常数波动率的假设。本章将重点分析波动率微笑（Volatility Smile）和波动率偏斜（Skew）现象，并介绍局部波动率模型（Local Volatility Model）和随机波动率模型（如Heston Model）如何更好地拟合市场价格。同时，教授如何使用期权希腊字母（Greeks）对冲基础资产的价格、时间和波动率风险。 第十一章：期货、远期与基差交易 本章解析了远期和期货合约的定价机制，特别是如何利用无套利原则计算远期价格与现货价格之间的关系，并讨论了基差（Basis）的构成——包括持有成本（Cost of Carry）和便利收益（Convenience Yield）。本章将提供使用股指期货进行有效市场对冲（Beta Hedging）和利用商品期货进行跨期套利的实际操作案例。 --- 第五部分：前沿主题与未来趋势 第十二章：量化投资中的机器学习应用 本章探讨人工智能和机器学习技术在金融领域的前沿应用。内容包括使用回归模型预测资产回报、利用支持向量机（SVM）和随机森林进行分类预测（如信用评级或市场方向），以及利用深度学习模型处理高维时间序列数据。重点讨论了模型过拟合（Overfitting）的风险，以及如何构建稳健的交叉验证和样本外测试框架。 第十三章：另类投资与多元化效应 本章扩展了传统的股票和债券范畴，分析了私募股权（PE）、对冲基金（Hedge Funds）和房地产投资信托（REITs）的特点。重点评估了另类资产与传统资产的相关性，论证其在分散化投资组合风险方面的独特价值，并讨论了其流动性折价和透明度挑战。 结语：构建适应性投资系统 总结全书要点，强调在持续变化的金融生态系统中，成功的关键在于建立一个能够自我学习、持续调整的适应性投资决策系统，而非依赖于单一的、静态的模型。本书鼓励读者将理论框架与对市场微观结构的敏锐洞察相结合，实现资本的长期、稳健增值。

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