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出版社： Wiley

ISBN：9781118095041

商品编码：12283850459

页数：512

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9781118095041

Author 作者:Bali, Turan G.

出版社:Wiley

Publication Date 出版日期:20160318

Shipping Weight 商品重量:0.82kg

Shipping Weight Language 语种:英语

pages 页数:512

  Book Contents 内容简介

    Empirical Asset Pricing The Cross Section of Stock Returns is a comprehensive overview of the most important findings of empirical asset pricing research The book begins with thorough expositions of the most prevalent econometric techniques with in depth discussions of the implementation and interpretation of results illustrated through detailed examples The second half of the book applies these techniques to demonstrate the most salient patterns observed in stock returns ? The phenomena documented form the basis for a range of investment strategies as well as the foundations of contemporary empirical asset pricing research Empirical Asset Pricing The Cross Section of Stock Returns also includes

现代金融市场中的投资策略与风险管理 一部深入剖析资产定价理论、实证检验与投资实践的权威著作 本书旨在为金融专业人士、高级研究人员以及对量化投资有浓厚兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的知识框架。它不再局限于传统教科书中对资产定价模型的静态介绍，而是聚焦于如何将这些模型应用于瞬息万变的现代金融市场中，以期实现稳健的投资回报与有效的风险控制。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论的重新审视到前沿量化策略构建的每一个关键环节，文字力求清晰、准确，同时融入了对实务操作中复杂性的深刻洞察。 --- 第一部分：资产定价理论的基石与挑战 本部分内容将带领读者回顾并批判性地审视资产定价理论的核心框架，特别是那些在实务中应用最为广泛的模型，并探讨当前市场环境下它们所面临的挑战。 第一章：资本资产定价模型（CAPM）的再审视 本章从历史维度出发，详细梳理了CAPM的理论假设、市场基准的构建（Beta的计算与解释），以及其在信息时代下面临的稳健性问题。我们将深入探讨如何使用更具包容性的市场组合代理变量，以及在非理想市场（如摩擦、流动性限制）下，CAPM预测能力的局限性。本章特别关注如何通过时间序列和截面回归检验，评估模型在不同市场周期（牛市、熊市、震荡市）中的表现差异。 第二章：多因子模型的演进与复杂性 这是本书的核心理论基础之一。我们将详尽阐述从Fama-French三因子模型到五因子乃至更复杂模型的演化路径。重点解析了“价值”、“规模”、“动量”、“质量”和“低波动率”等关键因子背后的经济学直觉和统计学支撑。更重要的是，本章会引入“因子选择”与“因子挖掘”的交叉问题，讨论如何避免过度拟合（Data Mining Bias），并为因子的选择提供严格的统计检验标准，如格兰杰因果检验、信息系数（IC）的衡量等。 第三章：风险溢价的来源与非线性效应 现代资产定价越来越关注风险溢价的动态性与异质性。本章不再将风险视为单一的系统性因素，而是将其分解为多个维度，包括流动性风险、尾部风险（Tail Risk）和不可观测的宏观经济风险因子。我们探讨了风险溢价随市场波动率、信用利差或宏观不确定性指标变化的非线性关系，并介绍如何使用GARCH族模型来捕捉这些动态变化。 --- 第二部分：实证检验与数据处理的艺术 扎实的实证检验是连接理论与实践的桥梁。本部分将重点讲解在处理真实金融数据时必须掌握的计量经济学工具和数据清洗技术。 第四章：高频数据的处理与时间序列的特殊考量 在量化投资领域，高频数据的使用越来越普遍。本章详细介绍了如何处理跳跃、异常值、微观结构噪音对因子检验的影响。我们将讨论时间聚合、有效前沿构建中的“幸存者偏差”修正，以及如何利用半参数方法来估计交易成本对回报率的影响，确保实证结果的可靠性。 第五章：截面回归的稳健化方法 截面回归（如检验因子是否能解释横截面上资产回报的差异）是验证因子有效性的关键。本章将对比传统的OLS方法与更稳健的回归技术，如横截面回归的加权最小二乘（WLS）、RobuSt-PCA，以及如何正确处理因子暴露（Factor Loadings）的估计误差。特别强调了“投资组合排序”与“因子加权”过程中，如何平衡理论驱动与数据驱动的权重分配。 第六章：模型选择与绩效归因 如何判断一个新引入的因子是否真正具有信息价值？本部分深入探讨了模型选择的统计标准，如调整$R^2$、信息准则（AIC/BIC的局限性），以及如何运用信息比率（IR）和夏普比率的分解方法，对投资组合的绩效进行透明化的归因。这有助于区分是因子本身有效，还是仅仅捕捉到了市场中已知的其他风险因子残余效应。 --- 第三部分：从定价到投资组合构建的实战转化 理论模型的价值最终体现在能否转化为超额回报。本部分将重点关注如何将定价因子转化为可执行的投资策略。 第七章：投资组合构建的先进技术 本章超越了传统的最小方差或最大夏普比率组合，引入了基于因子暴露的构建方法。详细介绍了“因子平价组合”（Factor Parity）的构建逻辑，它如何提供比传统资产平价更优异的风险分散效果。此外，还将介绍如何通过“目标跟踪”（Target Tracking）优化，确保投资组合的因子暴露精确地匹配预设的风险敞口。 第八章：策略的对冲与风险预算 纯多头策略在熊市中往往难以生存。本章聚焦于如何利用做空机制进行有效的对冲，特别是构建“纯因子多空组合”（Pure-Factor Long-Short Portfolios）。我们将详细阐述风险预算（Risk Budgeting）在因子投资中的应用，如何动态分配资本给高夏普因子和高信息比因子，以满足特定的回撤限制和收益目标。 第九章：策略的生命周期管理与因子衰减 没有一个投资因子可以永远有效。本章探讨了因子衰减（Factor Decay）的现象，分析其背后的市场结构变化、信息传递速度加快或套利者涌入等原因。本章提供了一套系统的监控框架，用于识别因子效力的下降，并指导何时进行策略的再平衡、因子组合的调整，或引入新的、尚未被充分挖掘的异质性风险因子，以确保策略的长期生命力。 --- 结语：量化投资的未来图景 本书在对现有资产定价框架进行严格检验和实战转化的基础上，展望了未来金融工程与人工智能的交叉点。我们探讨了机器学习在非线性关系发现中的潜力，但同时强调了金融数据的非平稳性对“黑箱”模型的固有挑战。真正的价值仍在于理解经济学驱动的因子，并利用先进的统计工具来稳健地捕捉它们。本书希望成为读者在复杂金融市场中，驾驭不确定性的可靠导航仪。

评分☆☆☆☆☆

这本书在计量经济学方法的应用上，也做得相当出色。许多资产定价研究的难点就在于如何处理时间序列数据的非平稳性、异方差性以及潜在的内生性问题。作者没有回避这些技术上的挑战，反而专门辟出章节来详细讲解如何运用更高级的计量工具，比如GMM估计、面板数据模型在高频数据上的应用，以及如何利用工具变量法来缓解定价模型中的识别问题。对于我这样既对金融理论感兴趣，又需要在实际工作中进行量化分析的人来说，这种理论与方法的完美结合简直是太重要了。我特别喜欢其中关于“模型可识别性”的讨论，它提醒我们在构建任何模型时，首先要问清楚：这个模型是否真的能被数据唯一地识别出来？这种对底层假设的关注，体现了作者深厚的学术功底和对研究严谨性的执着追求。读完后，我感觉自己的计量“内功”也提升了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

这本关于实证资产定价的书，简直是金融学子和从业者的福音。我得说，作者在梳理复杂理论和实际数据检验之间的关系上，下了不少功夫。开篇的理论框架搭建得非常扎实，从经典的CAPM到后来的Fama-French三因子、五因子模型，再到最新的宏观风险因子和行为金融学的交叉点，每一步的逻辑推演都清晰明了。尤其让我印象深刻的是，作者并没有停留在对既有模型的简单罗列，而是深入挖掘了每个模型背后的经济学直觉和统计学假设的有效性边界。比如，在讨论因子选择时，书中对“哪些因子是真正的风险因子，哪些只是数据挖掘的产物”进行了深入的探讨，提供了很多批判性的视角。对于那些希望从理论走向实践，理解市场定价机制的读者来说，这本书提供了绝佳的路线图。它不像一些教科书那样枯燥乏味，反而充满了对金融市场深层规律的探索欲，让人读起来欲罢不能，仿佛跟随作者一同在浩瀚的金融数据海洋中捕捞真知。阅读体验非常流畅，即使是面对复杂的计量模型，作者也能用通俗易懂的语言进行阐释，这种教学能力绝对是顶尖的。

评分☆☆☆☆☆

总结一下，这本书的价值远超一本普通的教材或参考书。它更像是一份详尽的“资产定价研究方法论”指南。它不仅告诉你“是什么”（What），更重要的是告诉你“为什么会是这样”（Why）以及“我们如何知道它是这样”（How）。书中贯穿始终的一条主线是：理论必须接受经验的检验，而经验的检验必须在严谨的统计框架下进行。这种对科学方法的坚持，使得全书充满了力量感和可靠性。我身边几位资深的研究员朋友也对这本书给予了高度评价，认为它在系统性和前沿性上找到了一个极佳的平衡点。对于任何想要在资产定价领域做出实质性贡献的人来说，这本书都是一本值得反复研读、并随时翻阅的工具箱。它提供的洞察力和方法论指导，对于构建稳健的投资策略和进行前沿学术探索，都具有深远的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着半信半疑的态度翻开了这本书，因为市面上关于资产定价的书籍汗牛充栋，很多都只是对经典文献的拙劣模仿。然而，这本书的独特之处在于其对“异象”（anomalies）处理的深度与广度。它没有回避那些难以用现有模型解释的市场现象，反而将其视为研究的突破口。我尤其欣赏作者在讨论技术性细节时的那种严谨和审慎。例如，在探讨如何正确构建和测试因子时，书中详细介绍了回测中常见的陷阱，比如幸存者偏差、数据前视偏差（look-ahead bias）的处理，以及如何应对因子构造中的参数敏感性问题。这些都是实务操作中极其容易出错的地方，但往往在基础教材中被一带而过。这本书则将这些“脏活累活”的细节都摊开来谈，极大地提升了读者的实战能力。读完这一部分，我感觉自己对如何科学地检验一个定价模型，而不是盲目地相信P值，有了全新的认识。对于那些渴望做出可靠投资决策的研究人员而言，这本书的实操指导价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

从阅读的节奏和内容的组织来看，这本书展现出一种非常成熟的学术品味。它并非简单地堆砌公式，而是构建了一个动态的知识体系。初学者可以跟随章节顺序，逐步建立起对资产定价领域的整体认知；而有一定基础的读者，则可以跳跃性地阅读感兴趣的部分，比如关于跨期消费模型如何影响资产定价的章节，或者对市场摩擦成本的精细化建模。我注意到，作者在引用文献时，既尊重了经典理论的奠基者，也紧密跟进到了最新的研究动态，例如机器学习在因子挖掘和风险溢价预测中的应用。这种兼容并包的态度，使得全书的视野非常开阔，避免了陷入任何单一学派的教条主义。最难能可贵的是，每一章的结尾都设置了引人深思的开放性问题，这极大地激发了我进一步深入钻研相关主题的兴趣。它不仅仅是传授知识，更像是在点燃你对未知领域的好奇心。