证券资产的定价研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:经济管理出版社

作者:赵贞玉

出品人:

页数:140

译者:

出版时间:2008-5

价格:26.00元

装帧:平装

isbn号码:9787509602164

丛书系列:当代中国中青年经济学家文库

图书标签:

• 金融学
• 证券投资
• 资产定价
• 金融工程
• 投资分析
• 风险管理
• 金融市场
• 计量经济学
• 公司金融
• 衍生品

现代金融市场中的风险、收益与市场效率 本书聚焦于对现代金融市场中资产定价理论的深度剖析与实证检验，旨在提供一个全面且深入的框架，用以理解不同类型金融工具的价值构成、风险溢价的形成机制以及市场价格所反映的信息含量。 本书的结构围绕金融资产定价的核心议题展开，从基础的跨期选择理论出发，逐步过渡到复杂的动态资产定价模型。我们首先构建了一个基础的、无套利（No-Arbitrage）的定价环境，为后续所有模型的建立奠定坚实的理论基石。在这个基础框架下，我们将对线性因子模型进行详尽的探讨，特别是对著名的资本资产定价模型（CAPM）的理论假设、模型限制及其在实证检验中的挑战进行细致的分析。 第一部分：基础理论与静态模型 本书的开篇部分将深入阐述资产定价的基础要素。我们首先回顾效用理论，特别是均值-方差分析的局限性，并引入更具一般性的偏好设定，如指数效用和二次效用函数，探讨它们如何影响投资者对风险的偏好。 随后，我们将详细介绍无套利定价原理。这是现代金融学的核心支柱，我们通过构建复制投资组合（Replication Portfolio）的概念，证明了在没有套利机会的市场中，金融资产的价格必须满足特定的定价关系。本部分将包含对二叉树模型和布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的详细推导和应用，重点关注它们在确定性利率环境和随机利率环境下的定价逻辑差异。 接着，我们将重点讨论线性因子模型（Linear Factor Models）。CAPM作为单因子模型的代表，其理论上的简洁性和实践中的广泛应用使其成为研究的焦点。我们不仅分析了 $eta$ 系数的经济学含义——即系统性风险的度量——还探讨了如何通过实证数据检验其是否充分解释了资产收益的横截面差异。随后，本书将引入多因子模型，如Fama-French三因子模型和五因子模型。我们着重分析引入规模（SMB）和价值（HML）因子背后的经济学动机，即是否存在基于风险溢价的解释，还是仅仅是对CAPM遗漏变量的修正。对于这些模型的构建和检验，我们将采用严谨的计量经济学方法，包括时间序列回归和横截面回归的组合应用。 第二部分：动态随机一般均衡模型与偏误修正 静态模型在解释资产定价中的异常现象时显得力不从心，因此，本书的第二部分将聚焦于动态随机一般均衡（DSGE）模型在资产定价中的应用。 我们将构建一个包含代表性消费者和生产部门的基本一般均衡模型。在此框架下，我们探讨了跨期替代效应和预防动机对资产价格的影响。核心内容将围绕随机贴现因子（Stochastic Discount Factor, SDF）展开。我们清晰地阐述了SDF如何统一各种资产的定价公式，并将其与宏观经济变量（如消费、投资和利率）的变化联系起来。 特别地，我们将深入研究消费资产定价模型（CCAPM）。我们分析了“权益增益之谜”（Equity Premium Puzzle）和“无风险利率之谜”（Risk-Free Rate Puzzle），这些经典的难题揭示了标准CCAPM在拟合真实世界数据时的重大缺陷。为了解决这些难题，本书将详细介绍一系列行为金融学修正和不完全市场的思路。这包括引入习惯形成（Habit Formation）、非区隔化偏好（Disaggregation）以及进入/退出市场的摩擦等机制，以期更好地解释观察到的风险溢价的波动性和大小。 第三部分：衍生品定价与风险管理 本书的第三部分将转移焦点至金融衍生工具的定价与使用。衍生品市场是检验无套利原理和随机波动模型的重要试验场。 在期权定价方面，我们将超越标准的BSM模型，探讨局部波动模型（Local Volatility）和随机波动模型（Stochastic Volatility）。随机波动模型，特别是Heston模型，因其能够解释波动率微笑（Volatility Smile）现象而受到重点关注。我们将详细推导这些模型的偏微分方程（PDE）形式，并讨论数值解法，如有限差分法。 在利率衍生品方面，本书将介绍短率模型，如Vasicek模型和CIR模型，以及它们如何被扩展到更现实的远期测度下的框架，例如Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，以确保利率衍生品的定价与远期利率曲线保持一致性。 此外，本部分还将涵盖信用风险定价。我们将对比结构化模型（如Merton模型）和纯简化（Reduced-Form）模型（如Jarrow-Turnbull模型），分析违约概率、违约损失率和信用利差的决定因素。 第四部分：市场效率、异象与前沿研究 最后一部分将检验资产定价理论在现实市场中的有效性，并探讨前沿研究方向。 我们将从有效市场假说（EMH）的三个层次（弱式、半强式、强式）出发，系统梳理大量的实证研究成果，特别是那些挑战EMH的市场异象，如日历效应、规模效应和动量效应。我们讨论了这些异象是代表了市场信息处理的非理性，还是仅仅是风险因子未被充分捕捉的表现。 本书的收官部分将探讨信息与市场定价。我们将分析信息不对称如何影响资产价格，并引入如信息摩擦模型来解释流动性溢价的来源。最后，我们将展望机器学习和人工智能在资产定价中的应用潜力，重点讨论如何利用高维数据和非线性模型来识别更精细的风险因子，并预测资产的未来回报。 本书的撰写风格力求严谨而清晰，结合深厚的理论基础和丰富的计量分析实例，为高级金融、经济学及量化分析专业的学生、研究人员和市场专业人士提供一个深入理解现代资产定价核心思想的权威参考。

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这本书的语言风格介于严谨的学术论文和富有启发性的学术专著之间，保持了一种难得的中立与权威性。作者的遣词造句精确到位，每一个术语的使用都无可挑剔，显示出深厚的专业功底。然而，其行文并非枯燥乏味，而是暗含着一种对金融科学之美的欣赏，尤其是在解释一些高度抽象的数学概念时，作者能够巧妙地运用直观的比喻或经济学直觉进行佐证，使得原本冷峻的数学表述变得生动可感。这种兼顾精确性和可读性的表达能力，使得这本书不仅适合作为研究生阶段的教材或研究参考，对于有志于深入了解资产定价机制的业界精英来说，也是一本极佳的自我提升读物。它既是工具，也是一种智力上的享受。

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这本书的装帧设计相当考究，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配合烫金的书名和作者信息，初看便给人一种专业且厚重的学术氛围。装帧的质感很棒，纸张的克重和触感都属于精装书的上乘水准，即使是作为案头工具书，频繁翻阅也不会轻易磨损。内页的排版布局也体现了出版方的用心，字号适中，行距舒朗，大量复杂的数学公式和图表被清晰地组织在合理的版块内，使得阅读过程中的视觉疲劳感明显降低。尤其值得称赞的是，书中引用的参考文献列表异常详尽且规范，这种对学术严谨性的坚持，让读者在追溯理论源头时感到十分便捷。虽然内容本身可能需要一定的专业背景才能完全消化，但仅从书籍的制作工艺和版式设计来看，它无疑是一本值得收藏的专业书籍。这种对细节的打磨，使得即便是初次接触这一领域的读者，也能对这本书的学术价值产生初步的信赖感。

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阅读体验方面，这本书的叙事逻辑展现出一种罕见的清晰度与深度兼备的特质。作者似乎深谙复杂概念如何被层层剥茧地呈现给读者，从基础的金融市场结构切入，逐步构建起复杂的定价模型框架。特别是对于那些历史上的经典模型及其局限性的探讨，作者没有停留在简单的罗列，而是深入剖析了模型背后的经济学假设和其在特定历史时期背景下的适用性边界。我发现书中对于某些关键拐点的论述，比如从线性到非线性的转变，处理得尤为精妙，仿佛有一位经验丰富、循循善诱的导师在身边耐心讲解，而不是冰冷的公式堆砌。它强迫读者不断进行批判性思考，而不是被动接受既有结论。这种对思想深度的挖掘，远超出了普通教科书的范畴，更接近于一本深度研究的专著，让人在合卷后仍能回味良久。

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这本书在理论前沿的把握上，展现出一种令人印象深刻的敏锐度。它并非仅仅复述已经被广泛接受的经典理论，而是勇敢地触及了当前金融计量经济学和资产定价领域中的争议焦点和新兴的研究方向。我注意到其中关于行为金融学要素如何被融入到传统的均衡模型中去探讨的部分，处理得非常得体，没有为了追求新颖而牺牲严谨性，而是以一种审慎的态度，将定性观察与量化分析有机地结合起来。对于读者而言，这本书提供了一个观察未来研究趋势的窗口，它不仅告诉你“现在是什么”，更暗示了“未来可能是什么”。这种前瞻性对于身处快速变化的市场环境中的专业人士来说，是极为宝贵的财富。它成功地架设起了一座从扎实基础到尖端探索的桥梁，有效拓宽了读者的理论视野。

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从文本的结构和组织来看，作者在构建知识体系时采取了一种非常系统化和模块化的方法。全书的章节划分逻辑严密，环环相扣，仿佛一张精密的网，每一个概念的引入都有其明确的上下文和前置知识作为铺垫。特别是对于那些需要跨学科知识支持的部分，作者总能以一种精炼的语言，迅速将读者导向所需的基础领域，避免了不必要的知识断层。这种结构上的高度自洽性，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，即便是面对跨度较大的主题切换，读者也能平稳过渡。这种精心设计的学习路径，充分体现了作者对目标读者认知过程的深刻理解，使得阅读过程充满了掌控感和逐步精进的成就感，让人感觉每翻过一页，知识的边界都在稳步向外拓展。

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