Return Distributions in Finance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lightning Source Inc

作者:Knight, John (EDT)/ Satchell, Stephen E.

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2001-1

价格:$ 153.68

装帧:HRD

isbn号码:9780750647519

丛书系列:

图书标签:

金融
投资
回报分布
风险管理
统计学
计量经济学
资产定价
金融工程
概率论
金融建模

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具体描述

Quantitative methods have revolutionised the area of trading, regulation, risk management, portfolio construction, asset pricing and treasury activities, and governmental activity such as central banking. One of the original contributions in this area is the classic by Cootner entitled "The Random Nature of Stock Market Prices". This work investigated the statistical properties of asset prices and was one of the first works to investigate this area in a rigorous manner. Much has happened in this field in the last 35 years and "Return Distributions in Finance" contains much new information that reflects this huge growth. The authors combined experience reflects not only the new theory but also the new practice in this fascinating area. The rise of financial engineering now allows us to change the nature of asset returns to whatever pattern we desire, albeit at a cost. Benefits and costs can only be understood if we understand the underlying processes. "Return Distributions in Finance" allows us to gain that understanding. It assists in understanding asset return distributions. It provides a full overview of financial risk management techniques in asset allocation. It demonstrates how to use asset return forecast applications.

《金融中的回报分布：一个探索》金融市场，这个由无数交易、决策和概率交织而成的庞大生态系统，其核心驱动力之一便是资产价格的变动。而这些变动，从根本上来说，是以一种统计学的方式——回报率——来衡量的。回报率，简单来说，是指投资在特定时期内所获得的收益与初始投资金额的比率。然而，金融世界并非一个简单的线性方程，资产回报率的生成过程也远非服从单一、整洁的概率分布。《金融中的回报分布：一个探索》一书，正是致力于深入挖掘和理解金融回报率背后复杂的分布特性。本书并非一本纯粹的理论著作，也不是一本直接传授投资技巧的指南。相反，它将以一种严谨而实用的视角，引导读者穿越金融统计学的迷宫，去揭示资产价格运动的统计规律，并探讨这些规律如何影响我们的投资决策、风险管理乃至整个金融体系的运行。本书的开篇，我们将从最基础的概念入手：什么是回报率？如何计算不同时间尺度下的回报率？我们将详细介绍简单回报率、对数回报率等核心概念，并阐述它们在不同情境下的适用性。紧接着，我们将引入统计学中最基本也是最重要的工具——概率分布。读者将了解到，尽管常识告诉我们许多事物可能服从正态分布，但在金融领域，资产回报率的真实分布往往表现出与正态分布截然不同的特征。我们将深入探讨“肥尾”现象。与理论上的正态分布不同，金融市场的回报率分布通常拥有比正态分布更“肥厚”的尾部，这意味着极端事件（如市场崩盘或剧烈上涨）发生的概率，要远高于根据正态分布预测的数值。这种“肥尾”效应，是风险管理中最令人头疼的问题之一，因为它意味着传统意义上的风险度量工具（如标准差）可能低估了实际的风险。本书将详细解释肥尾的成因，并介绍如何通过更高级的分布模型来捕捉和量化这一现象。接着，我们将广泛考察金融回报率的各种经验分布。读者将接触到诸如t分布、混合高斯模型、稳定分布等能够更好地拟合金融回报率数据的统计模型。我们将通过实际案例和数据分析，展示这些模型如何捕捉到金融市场特有的波动聚集性（volatility clustering）和非对称性。波动聚集性指的是，大的价格变动倾向于聚集在一起，小的变动也倾向于聚集在一起，即“大波动之后是大波动，小波动之后是小波动”。非对称性则体现在市场上涨和下跌时的回报率分布可能存在差异。本书的一个重要章节将聚焦于“风险价值”（Value at Risk, VaR）和“条件风险价值”（Conditional Value at Risk, CVaR）。VaR是一个被广泛应用于风险管理的概念，它衡量的是在给定的置信水平下，投资组合在未来一段时间内可能发生的最大损失。我们将探讨如何利用不同的回报率分布假设来计算VaR，并重点分析基于肥尾分布计算VaR的优越性。CVaR，也称为期望损失（Expected Shortfall），则是在损失超过VaR的情况下，预期的平均损失。它提供了比VaR更全面的风险信息，尤其是在极端事件发生时。本书将详细阐述CVaR的计算方法以及其在风险管理中的重要作用。此外，我们将深入研究“高斯混合模型”（Gaussian Mixture Models, GMM）。GMM能够通过将多个高斯分布进行加权组合，来模拟出更为复杂的分布形态，从而更有效地捕捉金融回报率的“峰度和肥尾”特征。我们将讨论如何通过最大似然估计等方法来估计GMM的参数，并分析其在资产定价和投资组合优化中的潜在应用。本书还将涉及“非参数方法”在回报率分布分析中的应用。与参数模型需要预先设定分布形式不同，非参数方法允许数据本身来决定分布的形状。我们将介绍核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）等非参数技术，并探讨它们如何提供更灵活且不依赖于特定分布假设的回报率分布估计。当然，金融市场的回报率分布并非一成不变，它会受到宏观经济状况、市场情绪、政策变化等多种因素的影响。本书将探讨回报率分布的“时变性”特征，以及如何利用时间序列模型（如ARCH、GARCH模型）来捕捉和预测波动率的变化。这些模型能够动态地调整参数，以适应市场环境的变迁，从而为风险管理提供更及时的信息。除了理论的阐述，本书还致力于将这些概念与实际的金融应用相结合。我们将探讨如何利用对回报率分布的理解来改进投资组合的构建，例如如何通过优化预期回报和风险（基于对分布的细致分析）来最大化投资组合的夏普比率。我们还将讨论在期权定价中，对底层资产回报率分布的准确建模是如何影响期权价格的。在风险管理领域，准确的回报率分布分析是制定有效对冲策略、计算交易风险限额以及满足监管要求的基石。本书将深入分析各种风险管理工具和策略，如何建立在对金融回报率分布的深入理解之上。例如，在压力测试场景下，如何模拟极端市场条件下的回报率分布，以及如何评估投资组合在这些情境下的表现。最后，本书将展望未来，探讨在大数据和人工智能时代，如何利用更强大的计算能力和新的算法来更精确地建模金融回报率的复杂分布。机器学习技术，如神经网络和深度学习，正为我们提供新的工具来发现隐藏在海量金融数据中的模式，并可能为我们带来对金融市场回报率分布更深刻的洞察。《金融中的回报分布：一个探索》并非终点，而是一个起点。它旨在为读者提供一套扎实的理论基础和实用的分析工具，使其能够更清晰地认识金融市场的运行规律，更审慎地评估投资风险，并最终做出更明智的金融决策。无论您是金融从业者、学术研究者，还是对金融市场充满好奇的投资者，本书都将是一次不可或缺的智力之旅，带您深入理解金融世界最核心的统计奥秘。