(光碟函授) 風險貼水與資本資產定價模式(CAPM)(理財規劃人員) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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千華名師

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好的，这是一份关于金融理论与实践的图书简介，内容聚焦于资产定价、投资组合管理、行为金融学以及金融市场微观结构等核心领域，旨在为专业人士和高级学习者提供深入的洞见。 --- 《量化金融前沿：资产定价、风险管理与投资策略》 内容导览： 本书汇集了当代金融理论的精髓与投资实践的前沿方法，深度剖析了金融市场的运作机制、资产的内在价值评估体系，以及投资组合构建与风险控制的量化工具。它超越了基础的金融学原理，聚焦于复杂市场环境下的决策科学，为专业投资者、量化分析师以及高级金融专业人士提供了一套系统而严谨的分析框架。 第一部分：现代资产定价理论的深化与拓展 本部分致力于对经典资产定价模型的深入探讨与批判性审视，并在此基础上引入更具解释力的现代模型。 第一章：CAPM的演变与局限 多因子模型的构建： 详细解析了Fama-French三因子模型（市场风险、规模因子、账面市值比因子）的理论基础与实证检验。进一步探讨了Carhart四因子模型（加入动量因子）对CAPM残差的解释能力提升。 市场效率的检验： 考察了弱式、半强式和强式有效市场假说的实证证据。通过对异常现象（如“日历效应”、“小公司效应”）的分析，探讨了行为偏差在定价中的作用。 跨期定价模型： 引入跨期资本资产定价模型（ICAPM），重点阐述了Prémien（风险溢价）与投资者对宏观经济状态（如消费、投资机会集变化）的敏感性之间的关系。 第二章：无套利定价与衍生品基础 布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型的精修： 深入分析了BSM模型的关键假设（恒定波动率、连续交易、无摩擦市场）的现实局限性。讨论了波动率微笑（Volatility Smile）和波动率曲面（Volatility Surface）的成因及其对期权定价的影响。 隐含波动率分析： 教授如何从市场价格中提取和解释隐含波动率，以及如何利用跳跃扩散过程（Jump-Diffusion Models）来更好地捕捉极端事件对期权价格的影响。 信用风险建模： 探讨了结构化模型（如Merton模型）和强度模型（如Jarrow-Turnbull模型）在公司债券和信用违约互换（CDS）定价中的应用。 第二部分：投资组合优化与绩效评估 本部分侧重于如何将理论转化为可执行的投资策略，重点关注如何构建最优化的投资组合并准确衡量其回报与风险。 第三章：均值-方差模型的超越 后现代投资组合理论（Post-Modern Portfolio Theory）： 引入下行风险度量，如半方差（Semivariance）和缺口风险（Downside Deviation）。探讨了如何构建侧重于规避损失而非仅仅最小化总风险的投资组合。 约束优化与实际应用： 详细讲解了在面对交易成本、流动性限制、监管要求和特定行业集中度限制时，如何使用二次规划（Quadratic Programming）求解实际的投资组合优化问题。 风险预算（Risk Budgeting）： 介绍了一种前瞻性的风险分配方法，即将投资组合的总风险预算分配给不同的资产类别、因子暴露或主动管理策略，确保投资组合的风险敞口符合既定目标。 第四章：绩效归因与基准选择 复杂绩效衡量指标： 除了传统的夏普比率和Treynor比率，本书重点介绍了信息比率（Information Ratio）、Sortino比率以及Calmar比率，用于评估具有非对称回报特征的投资组合。 多层次绩效归因： 教授如何使用Barbell或Brinson分解法，将投资组合的超额收益分解为资产配置决策、证券选择决策（选股）以及行业/风格选择等多个维度的贡献。 基准选择的科学性： 讨论了在不同投资策略下（如绝对回报策略、对冲基金策略）如何科学地选择或构建合适的基准，以公正地评估基金经理的技能。 第三部分：风险管理的量化工具与前沿方法 本部分深入探讨了现代风险管理的核心技术，特别是在处理尾部风险和市场联动性方面的挑战。 第五章：风险度量与尾部风险分析 风险价值（VaR）的局限性与替代方案： 批判性分析了历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR的优缺点。重点阐述了条件风险价值（CVaR，或称期望亏损ES）作为更优越的尾部风险度量指标的优势，以及其在优化中的应用。 压力测试与情景分析： 讲解了如何设计和执行前瞻性的压力测试，包括历史回溯情景（如2008年金融危机）和假设性冲击情景（如利率突然上升200个基点），以评估投资组合在极端市场条件下的表现。 动态风险模型： 引入GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）来刻画波动率的集聚性和非对称性，以及如何将这些动态波动率预测整合到VaR计算中。 第六章：系统性风险与金融市场微观结构 市场联动性与传染效应： 利用Copula函数分析不同资产类别回报率的非对称和非线性依赖结构，揭示在市场压力时期，相关性如何趋同（Correlation Breakdown）。 系统性风险的识别： 引入边际资本贡献（Marginal Contribution to Risk, MCR）和CoVaR等指标，用于衡量单个机构或资产对整个金融系统风险的贡献。 流动性风险的量化： 探讨了如何使用基于交易量和订单簿深度的指标来量化资产的流动性成本，并在投资组合构建中纳入流动性约束。 第四部分：行为金融学与市场异象的解释 本部分旨在弥合传统理性人假设与真实市场行为之间的鸿沟，探讨心理因素如何系统性地影响资产价格。 第七章：认知偏差与投资决策 前景理论与损失厌恶： 详细阐述了Kahneman和Tversky的前景理论框架，特别是参照点依赖的价值函数和对损失的过度敏感性，解释了投资者为何持有亏损股票过久。 羊群效应与信息传播： 分析了在信息不完全或存在认知局限的市场中，投资者如何模仿群体行为，导致价格偏离基本面。 有限理性与启发式偏差： 探讨了锚定效应、可得性偏见等启发式方法在基金经理和散户决策中的体现，及其对资产定价的影响。 第八章：行为因子与市场异象的再解释 情绪指标的构建： 介绍了如何利用市场交易数据（如卖空比例、期权交易的看跌/看涨比率、投资者情绪调查）构建量化的情绪指标。 投资者异质性： 讨论了不同类型投资者（如套利者、噪音交易者、长期投资者）在市场中的相对力量变化，如何影响短期价格波动和长期价值修复的速度。 行为套利风险： 分析了限制性套利（Frictions in Arbitrage）机制，例如融资成本、做空限制、模型风险，解释了即使存在明显的估值错误，市场价格也可能长时间维持非理性状态的原因。 结语：面向未来的金融研究方向 本书最后展望了机器学习在金融预测中的潜力、可持续投资（ESG）的风险定价整合，以及去中心化金融（DeFi）对传统市场结构可能带来的颠覆性影响，为读者指明了未来深入研究的方向。 --- （总字数：约1500字）