店铺公告
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| 产品展示 |
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| 基本信息 |
| 图书名称： | 投资组合的构建和分析方法 |
| 作 者： | [美]德西丝拉娃·A.帕查马诺瓦 弗兰克·J. 法博齐 著 |
| 定价： | 88 |
| ISBN号： | 978-7-5432-2855-9 |
| 出版社： | 格致出版社 |
| 开本： | 16 |
| 装帧： | 平装 |
| 出版日期： | 2018-04 |
| 印刷日期： | 2018-04 |
| 编辑推荐 |
| 本书的两位作者从业多年，且对该领域有较深入的研究，在业界颇具盛名。他们结合自己多年的研究成果，以及丰富的实践经验，提供了较为全面的投资组合的构建和分析方法，并通过提供实例、软件等辅助知识来帮助读者更好地理解这些方法。它是一本针对投资组合分析中风险和实施问题的专业的完备指南。即使读者对这些主题感到熟悉，仍能从本书所采用的跨学科方法中得到新的收获。本书涉及当前投资管理公司所采用的多种分析方法——不仅从建模角度进行分析，还包括数据管理、软件资源和投资策略等方面。这令读者可以全面了解广泛使用的投资组合分析方法，以及指标、建模方法和投资组合分析系统设计的新趋势。 |
| 内容介绍 |
| 识别投资机会、保持投资组合与投资目标一致、监控风险和业绩表现是一个投资管理公司的所有主要目标，这些都非常依赖于分析结果。人们从未像如今一样需要以一种清晰连贯的方式来关注投资分析。除了需要应对监管方面的巨大变化，金融行业正试图迎接大数据管理以及用模型评估风险所带来的挑战。本书内容严谨专注，为学术界和从业人员提供了分析投资过程的方法。 即使读者对这些主题感到熟悉，仍能从本书所采用的跨学科方法中得到新的收获。本书涉及当前投资管理公司所采用的多种分析方法——不仅从建模角度进行分析，还包括数据管理、软件资源和投资策略等方面。这令读者可以全面了解广泛使用的投资组合分析方法，以及指标、建模方法和投资组合分析系统设计的新趋势。专业投资人士可以从中获得实践指南，学术界的研究人员可以将其视为投资组合构建和分析分析方法的综合介绍。本书将带领你： （1）从以下两个视角优化投资组合：总风险，相对于使用经典量化方法时所选择的基准的风险； （2）通过理解股票和固定收益投资组合管理的因子和策略，来改进投资决策； （3）利用金融衍生品构建聪明投资组合，并进行风险管理。 为了兼顾学术和从业的需求，本书提供了关于真实世界的详细阐述，强调理解投资组合分析方法如何参与投资管理公司的决策制定过程，以及如何将其与稳健且由数据驱动的投资策略整合在一起。通过本书，你可以： （1）掌握基本建模概念和广泛使用的分析技巧； （2）通过风险指标、模型和投资策略方面的趋势提升相关技能； （3）快速了解最常用的投资分析软件供应商和开源软件； （4）获得当前投资管理公司采用的多视角的投资组合分析方法。 针对投资分析中的风险和实施问题，本书为读者提供了一份专业的完备指南。 |
| 作者介绍 |
| 德西丝拉娃·A.帕查马诺瓦 巴布森学院（Babson College）分析和计算金融教授，以及Zwerling家族授衔研究学者，普林斯顿大学数学学士、麻省理工学院斯隆管理学院博士。其研究横跨多个领域，包括投资组合风险管理、模拟、高性能和稳健优化、预测分析、金融工程。代表作有《稳健的投资组合优化和管理》（Robust Portfolio Optimization and Management，2007）和《金融中的模拟和优化：运用MATLAB、﹫RISK或VBA建模》（Simulation and Optimization in Finance: Modeling with MATLAB, @RISK, or VBA，2010）。其咨询和实践经历丰富，包括西德意志银行量化策略组和高盛的项目。
弗兰克·J.法博齐 美国纽约城市大学经济学博士，法国北方高等商学院（EDHEC）金融学教授，EDHEC风险研究所高级科学顾问，自1984年以来一直担任《投资组合管理杂志》的编辑。持有CFA和CPA，为贝莱德封闭式基金和股权流动性基金的受托人；CFA协会2007 年C. Stewart Sheppard奖得主和CFA协会2015年James R. Vertin奖得主。法博齐于2002年11月入选固定收益分析师协会名人堂。曾任职于耶鲁大学、麻省理工学院和普林斯顿大学。编著了众多资产管理方面的书籍。 |
| 目录 |
| 第1章投资组合管理与分析方法之基础 1.1资产类别和资产配置决策 1.2投资组合管理过程 1.3传统资产管理与量化资产管理 1.4投资组合分析方法综述 1.5本书的内容概要 总结 分风险和不确定性的统计模型 第2章随机变量、概率分布和重要的统计学概念 2.1什么是概率分布？ 2.2伯努利概率分布和概率质量函数 2.3二项概率分布和离散分布 2.4正态分布和概率密度函数 2.5累积概率的概念 2.6分布的描述 2.7两个随机变量的依赖：协方差和相关度 2.8随机变量之和 2.9联合概率分布和条件概率 2.10连接函数 2.11从概率论到统计测量：概率分布和抽样 总结 第3章重要的概率分布 3.1概率分布案例 3.2金融收益分布的建模 3.3金融收益分布的尾部建模 第4章统计估计模型 4.1常用收益估计模型 4.2回归分析 4.3因子分析 4.4主成分分析 4.5自回归条件异方差模型 总结 第二部分模拟和优化建模 第5章模拟建模 5.1蒙特卡洛模拟：一个简单案例 5.2为什么使用模拟？ 5.3有多少种场景？ 5.4随机数字的产生 总结 第6章优化建模 6.1优化规划 6.2优化问题中的重要类型 6.3一个简单的优化问题规划案例：投资组合配置 6.4优化算法 6.5优化软件 6.6一个软件实施的案例 第7章不确定性下的优化 7.1动态规划 7.2随机规划 7.3稳健优化 总结 第三部分投资组合理论 第8章资产多元化 8.1多元化的原因 8.2传统的均值—方差优化框架 8.3有效边界 8.4传统均值—方差优化问题的替代规划 8.5资本市场线 8.6期望效用理论 8.7对多元化的重新定义 总结 第9章因子模型 9.1金融经济学文献中的因子模型 9.2因子模型中的均值—方差优化 9.3实践中的因子选择 9.4阿尔法构建中的因子模型 9.5风险估算中的因子模型 9.6数据管理与质量问题 9.7风险分解、风险归因和业绩归因 9.8因子投资 总结 第10章投资组合构建的基准和跟踪误差的使用 10.1跟踪误差与阿尔法：计算和阐释 10.2前视和回望跟踪误差 10.3跟踪误差与信息比率 10.4跟踪误差预测的计算 10.5基准与指数 10.6聪明贝塔投资 第四部分权益投资组合管理 第11章量化权益投资组合管理的近期发展 11.1在实践中常用的投资组合约束 11.2尾部风险度量的投资组合优化 11.3涵盖交易成本 11.4多账户优化 11.5涵盖税负 11.6稳健的参数估计 11.7投资组合再抽样 11.8稳健的投资组合优化 总结 第12章基于因子的权益投资组合构建和业绩评估 12.1实践中运用的权益因子 12.2股票筛选 12.3投资组合选择 12.4风险分解 12.5压力测试 12.6投资组合业绩评估 12.7风险预测与模拟 总结 第五部分固定收益投资组合管理 第13章固定收益投资组合管理基础 13.1固定收益产品和债券市场的主要分类 13.2固定收益证券的特点 13.3投资债券的主要风险 13.4固定收益分析方法 13.5固定收益投资组合策略系列 13.6固定收益增值策略 总结 第14章基于因子的固定收益投资组合的构建和评估 14.1用于实践的固定收益因子 14.2投资组合选择 14.3风险分解 总结 第15章构建债务驱动的投资组合 15.1与债务相挂钩的风险 15.2寿险公司的债务驱动策略 15.3界定福利养老金的债务驱动策略 总结 第六部分衍生品及其在投资组合管理中的应用 第16章金融衍生品基础 16.1在投资组合管理中运用衍生品的概览 16.2远期和期货合约 16.3期权 16.4互换 总结 第17章权益投资组合管理中的衍生品运用 17.1股指期货和投资组合管理应用 17.2权益期权和投资组合管理应用 17.3权益互换 总结 第18章固定收益投资组合管理中的衍生品运用 18.1运用国债期货控制利率风险 18.2运用国债期货期权控制利率风险 18.3运用利率互换控制利率风险 18.4运用信用违约互换控制信用风险 总结 附录：基础线性代数概念 参考文献 译后记 |
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