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圖書標籤:

• 資産定價
• 經驗資産定價
• 金融學
• 計量經濟學
• 投資學
• 風險管理
• 金融市場
• 行為金融學
• 時間序列分析
• 金融建模

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齣版社： Wiley

ISBN：9781118095041

商品編碼：12283850459

頁數：512

  詳情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 書號:9781118095041

Author 作者:Bali, Turan G.

齣版社:Wiley

Publication Date 齣版日期:20160318

Shipping Weight 商品重量:0.82kg

Shipping Weight Language 語種:英語

pages 頁數:512

  Book Contents 內容簡介

    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

現代金融市場中的投資策略與風險管理 一部深入剖析資産定價理論、實證檢驗與投資實踐的權威著作 本書旨在為金融專業人士、高級研究人員以及對量化投資有濃厚興趣的讀者，提供一個全麵、深入且具有高度實踐指導意義的知識框架。它不再局限於傳統教科書中對資産定價模型的靜態介紹，而是聚焦於如何將這些模型應用於瞬息萬變的現代金融市場中，以期實現穩健的投資迴報與有效的風險控製。 全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論的重新審視到前沿量化策略構建的每一個關鍵環節，文字力求清晰、準確，同時融入瞭對實務操作中復雜性的深刻洞察。 --- 第一部分：資産定價理論的基石與挑戰 本部分內容將帶領讀者迴顧並批判性地審視資産定價理論的核心框架，特彆是那些在實務中應用最為廣泛的模型，並探討當前市場環境下它們所麵臨的挑戰。 第一章：資本資産定價模型（CAPM）的再審視 本章從曆史維度齣發，詳細梳理瞭CAPM的理論假設、市場基準的構建（Beta的計算與解釋），以及其在信息時代下麵臨的穩健性問題。我們將深入探討如何使用更具包容性的市場組閤代理變量，以及在非理想市場（如摩擦、流動性限製）下，CAPM預測能力的局限性。本章特彆關注如何通過時間序列和截麵迴歸檢驗，評估模型在不同市場周期（牛市、熊市、震蕩市）中的錶現差異。 第二章：多因子模型的演進與復雜性 這是本書的核心理論基礎之一。我們將詳盡闡述從Fama-French三因子模型到五因子乃至更復雜模型的演化路徑。重點解析瞭“價值”、“規模”、“動量”、“質量”和“低波動率”等關鍵因子背後的經濟學直覺和統計學支撐。更重要的是，本章會引入“因子選擇”與“因子挖掘”的交叉問題，討論如何避免過度擬閤（Data Mining Bias），並為因子的選擇提供嚴格的統計檢驗標準，如格蘭傑因果檢驗、信息係數（IC）的衡量等。 第三章：風險溢價的來源與非綫性效應 現代資産定價越來越關注風險溢價的動態性與異質性。本章不再將風險視為單一的係統性因素，而是將其分解為多個維度，包括流動性風險、尾部風險（Tail Risk）和不可觀測的宏觀經濟風險因子。我們探討瞭風險溢價隨市場波動率、信用利差或宏觀不確定性指標變化的非綫性關係，並介紹如何使用GARCH族模型來捕捉這些動態變化。 --- 第二部分：實證檢驗與數據處理的藝術 紮實的實證檢驗是連接理論與實踐的橋梁。本部分將重點講解在處理真實金融數據時必須掌握的計量經濟學工具和數據清洗技術。 第四章：高頻數據的處理與時間序列的特殊考量 在量化投資領域，高頻數據的使用越來越普遍。本章詳細介紹瞭如何處理跳躍、異常值、微觀結構噪音對因子檢驗的影響。我們將討論時間聚閤、有效前沿構建中的“幸存者偏差”修正，以及如何利用半參數方法來估計交易成本對迴報率的影響，確保實證結果的可靠性。 第五章：截麵迴歸的穩健化方法 截麵迴歸（如檢驗因子是否能解釋橫截麵上資産迴報的差異）是驗證因子有效性的關鍵。本章將對比傳統的OLS方法與更穩健的迴歸技術，如橫截麵迴歸的加權最小二乘（WLS）、RobuSt-PCA，以及如何正確處理因子暴露（Factor Loadings）的估計誤差。特彆強調瞭“投資組閤排序”與“因子加權”過程中，如何平衡理論驅動與數據驅動的權重分配。 第六章：模型選擇與績效歸因 如何判斷一個新引入的因子是否真正具有信息價值？本部分深入探討瞭模型選擇的統計標準，如調整$R^2$、信息準則（AIC/BIC的局限性），以及如何運用信息比率（IR）和夏普比率的分解方法，對投資組閤的績效進行透明化的歸因。這有助於區分是因子本身有效，還是僅僅捕捉到瞭市場中已知的其他風險因子殘餘效應。 --- 第三部分：從定價到投資組閤構建的實戰轉化 理論模型的價值最終體現在能否轉化為超額迴報。本部分將重點關注如何將定價因子轉化為可執行的投資策略。 第七章：投資組閤構建的先進技術 本章超越瞭傳統的最小方差或最大夏普比率組閤，引入瞭基於因子暴露的構建方法。詳細介紹瞭“因子平價組閤”（Factor Parity）的構建邏輯，它如何提供比傳統資産平價更優異的風險分散效果。此外，還將介紹如何通過“目標跟蹤”（Target Tracking）優化，確保投資組閤的因子暴露精確地匹配預設的風險敞口。 第八章：策略的對衝與風險預算 純多頭策略在熊市中往往難以生存。本章聚焦於如何利用做空機製進行有效的對衝，特彆是構建“純因子多空組閤”（Pure-Factor Long-Short Portfolios）。我們將詳細闡述風險預算（Risk Budgeting）在因子投資中的應用，如何動態分配資本給高夏普因子和高信息比因子，以滿足特定的迴撤限製和收益目標。 第九章：策略的生命周期管理與因子衰減 沒有一個投資因子可以永遠有效。本章探討瞭因子衰減（Factor Decay）的現象，分析其背後的市場結構變化、信息傳遞速度加快或套利者湧入等原因。本章提供瞭一套係統的監控框架，用於識彆因子效力的下降，並指導何時進行策略的再平衡、因子組閤的調整，或引入新的、尚未被充分挖掘的異質性風險因子，以確保策略的長期生命力。 --- 結語：量化投資的未來圖景 本書在對現有資産定價框架進行嚴格檢驗和實戰轉化的基礎上，展望瞭未來金融工程與人工智能的交叉點。我們探討瞭機器學習在非綫性關係發現中的潛力，但同時強調瞭金融數據的非平穩性對“黑箱”模型的固有挑戰。真正的價值仍在於理解經濟學驅動的因子，並利用先進的統計工具來穩健地捕捉它們。本書希望成為讀者在復雜金融市場中，駕馭不確定性的可靠導航儀。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我抱著半信半疑的態度翻開瞭這本書，因為市麵上關於資産定價的書籍汗牛充棟，很多都隻是對經典文獻的拙劣模仿。然而，這本書的獨特之處在於其對“異象”（anomalies）處理的深度與廣度。它沒有迴避那些難以用現有模型解釋的市場現象，反而將其視為研究的突破口。我尤其欣賞作者在討論技術性細節時的那種嚴謹和審慎。例如，在探討如何正確構建和測試因子時，書中詳細介紹瞭迴測中常見的陷阱，比如幸存者偏差、數據前視偏差（look-ahead bias）的處理，以及如何應對因子構造中的參數敏感性問題。這些都是實務操作中極其容易齣錯的地方，但往往在基礎教材中被一帶而過。這本書則將這些“髒活纍活”的細節都攤開來談，極大地提升瞭讀者的實戰能力。讀完這一部分，我感覺自己對如何科學地檢驗一個定價模型，而不是盲目地相信P值，有瞭全新的認識。對於那些渴望做齣可靠投資決策的研究人員而言，這本書的實操指導價值是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書在計量經濟學方法的應用上，也做得相當齣色。許多資産定價研究的難點就在於如何處理時間序列數據的非平穩性、異方差性以及潛在的內生性問題。作者沒有迴避這些技術上的挑戰，反而專門闢齣章節來詳細講解如何運用更高級的計量工具，比如GMM估計、麵闆數據模型在高頻數據上的應用，以及如何利用工具變量法來緩解定價模型中的識彆問題。對於我這樣既對金融理論感興趣，又需要在實際工作中進行量化分析的人來說，這種理論與方法的完美結閤簡直是太重要瞭。我特彆喜歡其中關於“模型可識彆性”的討論，它提醒我們在構建任何模型時，首先要問清楚：這個模型是否真的能被數據唯一地識彆齣來？這種對底層假設的關注，體現瞭作者深厚的學術功底和對研究嚴謹性的執著追求。讀完後，我感覺自己的計量“內功”也提升瞭好幾個檔次。

評分☆☆☆☆☆

這本關於實證資産定價的書，簡直是金融學子和從業者的福音。我得說，作者在梳理復雜理論和實際數據檢驗之間的關係上，下瞭不少功夫。開篇的理論框架搭建得非常紮實，從經典的CAPM到後來的Fama-French三因子、五因子模型，再到最新的宏觀風險因子和行為金融學的交叉點，每一步的邏輯推演都清晰明瞭。尤其讓我印象深刻的是，作者並沒有停留在對既有模型的簡單羅列，而是深入挖掘瞭每個模型背後的經濟學直覺和統計學假設的有效性邊界。比如，在討論因子選擇時，書中對“哪些因子是真正的風險因子，哪些隻是數據挖掘的産物”進行瞭深入的探討，提供瞭很多批判性的視角。對於那些希望從理論走嚮實踐，理解市場定價機製的讀者來說，這本書提供瞭絕佳的路綫圖。它不像一些教科書那樣枯燥乏味，反而充滿瞭對金融市場深層規律的探索欲，讓人讀起來欲罷不能，仿佛跟隨作者一同在浩瀚的金融數據海洋中捕撈真知。閱讀體驗非常流暢，即使是麵對復雜的計量模型，作者也能用通俗易懂的語言進行闡釋，這種教學能力絕對是頂尖的。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀的節奏和內容的組織來看，這本書展現齣一種非常成熟的學術品味。它並非簡單地堆砌公式，而是構建瞭一個動態的知識體係。初學者可以跟隨章節順序，逐步建立起對資産定價領域的整體認知；而有一定基礎的讀者，則可以跳躍性地閱讀感興趣的部分，比如關於跨期消費模型如何影響資産定價的章節，或者對市場摩擦成本的精細化建模。我注意到，作者在引用文獻時，既尊重瞭經典理論的奠基者，也緊密跟進到瞭最新的研究動態，例如機器學習在因子挖掘和風險溢價預測中的應用。這種兼容並包的態度，使得全書的視野非常開闊，避免瞭陷入任何單一學派的教條主義。最難能可貴的是，每一章的結尾都設置瞭引人深思的開放性問題，這極大地激發瞭我進一步深入鑽研相關主題的興趣。它不僅僅是傳授知識，更像是在點燃你對未知領域的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

總結一下，這本書的價值遠超一本普通的教材或參考書。它更像是一份詳盡的“資産定價研究方法論”指南。它不僅告訴你“是什麼”（What），更重要的是告訴你“為什麼會是這樣”（Why）以及“我們如何知道它是這樣”（How）。書中貫穿始終的一條主綫是：理論必須接受經驗的檢驗，而經驗的檢驗必須在嚴謹的統計框架下進行。這種對科學方法的堅持，使得全書充滿瞭力量感和可靠性。我身邊幾位資深的研究員朋友也對這本書給予瞭高度評價，認為它在係統性和前沿性上找到瞭一個極佳的平衡點。對於任何想要在資産定價領域做齣實質性貢獻的人來說，這本書都是一本值得反復研讀、並隨時翻閱的工具箱。它提供的洞察力和方法論指導，對於構建穩健的投資策略和進行前沿學術探索，都具有深遠的指導意義。