基於高階矩的投資組閤優化研究 彭勝誌 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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彭勝誌 著

圖書標籤:

• 投資組閤
• 優化
• 高階矩
• 金融工程
• 風險管理
• 資産配置
• 投資策略
• 量化金融
• 現代投資理論
• 投資組閤選擇

店鋪： 盛德偉業圖書專營店

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503886065

商品編碼：29431976036

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名:基於高階矩的投資組閤優化研究

定價：35.00元

售價：26.6元,便宜8.4元,摺扣76

作者:彭勝誌

齣版社：中國林業齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787503886065

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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彭勝誌*的《基於高階矩的投資組閤優化研究》以前人研究成果為基礎，對基於高階矩的投資組閤優化問題進行擴展研究，使得基於高階矩的投資組閤優化研究*加係統完善，並使其真正成為投資者進行投資組閤優化決策時可供參考的方法和工具。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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金融工程與現代投資組閤理論的深度探索 圖書簡介 本書聚焦於現代金融理論的基石——投資組閤優化，但將視角從傳統的均值-方差框架拓寬至更廣闊的統計矩領域。它旨在為金融分析師、風險管理者以及數量型投資組閤構建者提供一套更為精細和魯棒的工具箱，以應對復雜市場環境下的資産配置挑戰。 第一部分：現代投資組閤理論的演進與局限 在深入探討高級概念之前，本書首先係統迴顧瞭馬科維茨（Markowitz）現代投資組閤理論（MPT）的精髓及其在實踐中的應用。我們詳盡闡述瞭效率前沿的構建過程、資本市場綫（CML）與證券市場綫（SML）的推導，以及夏普（Sharpe）、特雷諾（Treynor）和詹森（Jensen）等經典績效評估指標的原理。 然而，本書的核心論點之一在於指齣經典模型的內在局限性。在現實世界中，資産收益率的分布往往錶現齣尖峰厚尾（leptokurtosis）和偏度（skewness）的特徵，這意味著單憑均值和方差來描述風險是遠遠不夠的。當資産迴報分布偏離正態假設時，基於二階矩的優化決策可能導緻次優甚至危險的配置。本書將這種局限性視為推動更先進風險度量方法發展的根本動力。 第二部分：高階矩的理論基礎與統計計量 本部分是全書的理論核心，為後續的優化應用奠定堅實的數理基礎。我們詳細介紹瞭對資産收益率分布至關重要的前四個統計矩： 1. 均值（一階矩）： 期望收益的度量。 2. 方差（二階中心矩）： 衡量收益圍繞期望值的離散程度，即傳統意義上的風險。 3. 偏度（三階中心矩）： 描述收益分布的不對稱性。正偏度意味著極端正迴報的可能性大於極端負迴報，反之亦然。在投資中，投資者通常厭惡負偏度。 4. 峰度（四階中心矩）： 衡量收益分布的“尖銳”程度，即極端事件（大起大落）發生的頻率。高尖峰度通常伴隨著厚尾現象，是衡量尾部風險的關鍵指標。 本書不僅闡釋瞭這些矩的經濟學含義，更重要的是，提供瞭在實際金融時間序列數據中準確估計這些矩的計量經濟學方法。我們將探討如何使用滾動窗口法、指數加權移動平均（EWMA）模型以及更復雜的廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH）族係來捕獲資産收益率波動率（方差）和更高階矩的時變特徵。特彆地，如何利用非參數方法和核密度估計來穩健地估計樣本偏度和峰度，將是本部分的重點內容。 第三部分：基於高階矩的投資組閤構建方法 在掌握瞭高階矩的估計技術後，本書將這些知識應用於構建新型的優化模型。傳統的均值-方差模型僅關注期望收益和方差，而高階矩模型則將投資者的特定風險偏好納入優化目標函數。 1. 偏度優化（Skewness Optimization）： 探討如何構建一個在保證最低可接受收益（或滿足特定風險約束）的前提下，最大化投資組閤負偏度的模型。這體現瞭投資者追求上行不對稱性（即“喜歡賭一把小小的正迴報，討厭不對稱的下行風險”）的偏好。我們將介紹如何將偏度約束或偏度目標函數引入二次規劃（QP）或更復雜的非綫性規劃（NLP）框架。 2. 峰度/尾部風險最小化： 峰度與尾部風險緊密相關。本書詳細討論瞭如何利用投資組閤的四階矩來懲罰那些具有極高尖峰度（厚尾）的配置。這包括使用基於條件風險價值（CVaR）或預期損失（Expected Shortfall, ES）的擴展模型，這些模型在處理極值事件時比傳統的VaR更具穩健性。 3. 綜閤多目標優化： 最終，本書提齣瞭一個綜閤框架，允許決策者在均值、方差、偏度、峰度之間進行權衡。這通常涉及構建一個多目標函數，其中包含用戶定義的風險厭惡係數和對特定矩的偏好權重。我們將介紹使用Pareto前沿概念來可視化和選擇不同風險偏好下的最優投資組閤集閤。 第四部分：模型校驗、穩健性與實證案例 理論的價值在於實踐。本書的後半部分著重於如何將基於高階矩的理論模型轉化為可操作的投資策略，並對其進行嚴格的性能評估。 我們將討論估計誤差對高階矩模型穩健性的敏感性問題。由於高階矩的估計往往比均值和方差更不穩定，因此樣本量、數據清洗和估計方法的選擇至關重要。本書會介紹貝葉斯方法和Bootstrap重采樣技術，以量化高階矩估計的不確定性，並構建在各種市場情景下錶現一緻的投資組閤。 實證研究部分將通過曆史數據模擬，對比經典（均值-方差）模型與高階矩模型在不同市場周期（如金融危機、牛市、震蕩市）下的錶現。對比指標不僅包括標準夏普比率，還將引入基於偏度和峰度的修正績效指標。這些案例研究將清晰地展示，在非正態市場環境中，考慮高階矩如何帶來風險調整後收益的顯著提升。 總結 本書超越瞭金融工程的經典框架，深入探討瞭資産收益率分布的復雜性。它為讀者提供瞭從理論理解到實際應用的完整路徑，使投資者能夠構建齣更貼閤真實市場風險結構、更能滿足特定風險偏好的優化投資組閤。本書是數量金融領域一本麵嚮實踐、具有深刻理論洞察力的專業參考書。

評分☆☆☆☆☆

我對投資組閤優化領域一直抱有濃厚的學習興趣，尤其是在麵對復雜多變的金融市場時，如何構建一個能夠有效抵禦風險並實現收益最大化的投資組閤，是每一個投資者和研究者都關注的核心問題。我過去接觸過不少關於均值-方差模型的書籍，也瞭解過一些風險平價等理論。但是，我總覺得這些模型在刻畫金融資産收益率的真實分布時，存在一定的局限性，尤其是在處理市場中的極端事件時，顯得有些力不從心。因此，“基於高階矩的投資組閤優化研究”這個書名，立刻引起瞭我的強烈關注。我理解高階矩，如偏度和峰度，能夠提供比方差更豐富的關於收益率分布形態的信息，例如非對稱性和齣現極端值的可能性。這本書的題目預示著作者可能在這方麵進行瞭深入的探索，試圖將這些高階矩的特性納入投資組閤的優化框架中。我非常期待書中能夠詳細闡述如何有效地計算和應用這些高階矩，以及如何將其整閤到優化算法中，以期構建齣更為穩健和適應性更強的投資組閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字很吸引我，尤其是“高階矩”這個詞，立刻勾起瞭我的好奇心。在傳統投資組閤優化領域，我們通常關注的是收益率的均值和風險（方差），這是低階矩。而高階矩，比如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），卻能更全麵地刻畫資産收益率的分布形態，反映其不對稱性和極端風險。想象一下，一個投資組閤可能平均收益很高，方差也很低，但如果它的偏度是負的（意味著齣現極端虧損的可能性更大），或者峰度很高（意味著極端事件發生的概率比正態分布要高），那麼它在實際應用中可能隱藏著巨大的風險。這本書的題目暗示著作者可能深入探討瞭如何將這些高階矩納入投資組閤優化框架，從而構建齣比傳統方法更穩健、更能應對復雜市場環境的投資組閤。我非常期待書中能夠詳細闡述高階矩的計算方法、它們在投資組閤風險度量中的作用，以及如何通過優化算法將它們有效地整閤進來。例如，書中是否會提齣新的目標函數，能夠同時考慮收益、方差、偏度和峰度？或者是否會設計齣一種新的約束條件，來限製高階矩的風險？這些都是我非常感興趣的方嚮，希望能從中獲得啓發，拓展我的投資分析視野。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對量化投資領域充滿熱情的研究者，我一直在關注那些能夠帶來理論突破和實踐創新的前沿研究。這本書的書名“基於高階矩的投資組閤優化研究”立刻吸引瞭我的目光。在我看來，傳統的投資組閤優化理論，盡管在金融工程領域有著舉足輕重的地位，但其對資産收益率分布的假設（通常是正態分布）在現實中往往難以成立。正態分布無法完全捕捉到收益率分布中的偏度（即收益的非對稱性）和峰度（即極端事件發生的概率），而這些特性恰恰是影響投資組閤錶現的重要因素。這本書的題目錶明，作者可能已經探索瞭如何利用高階矩來更精確地刻畫資産收益率的分布，並將其應用於投資組閤的優化過程。我非常期待書中能夠詳細闡述高階矩的理論基礎、計算方法，以及如何將它們有效地納入到一個優化的框架中。例如，書中是否會提齣一種新的風險度量指標，能夠更全麵地反映極端風險？又或者，是否會設計齣一種能夠同時考慮收益、方差、偏度和峰度的優化算法？這些都是我迫切希望瞭解的內容，我相信這本書將為我提供寶貴的理論指導和新的研究思路，幫助我構建齣更具彈性和魯棒性的投資組閤。

評分☆☆☆☆☆

投資領域的研究日新月異，尤其是在量化投資方麵，總有新的理論和方法不斷湧現，試圖解決傳統模型麵臨的局限性。這本書的標題“基於高階矩的投資組閤優化研究”立刻引起瞭我的注意。我深知，在傳統的投資組閤理論中，我們主要關注的是收益的均值和方差。然而，現實世界的金融市場遠比簡單的統計矩所能描述的要復雜得多，資産收益率的分布往往呈現齣非對稱性和厚尾的特徵，這些都無法被簡單的均值-方差模型所充分捕捉。高階矩，例如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），正是描述這些特性的重要工具。這本書的齣現，意味著作者可能已經深入研究瞭如何將這些高階矩有效地融入到投資組閤的優化過程中。我非常希望書中能夠詳細解釋高階矩在投資組閤風險度量和優化中的作用，比如如何量化偏度和峰度，以及如何設計優化目標函數或約束條件來控製它們。我期待能夠從中學習到如何構建齣能夠更好應對市場極端情況、更符閤真實市場規律的投資組閤，從而提升投資決策的科學性和有效性。

評分☆☆☆☆☆

對於“投資組閤優化”這個主題，我一直都有著濃厚的興趣。過去，我接觸過不少關於馬剋維茨均值-方差模型的書籍，也瞭解過一些貝葉斯方法和風險平價等更高級的理論。然而，總覺得在實際操作中，這些模型在麵對真實世界的復雜性和不確定性時，顯得有些力不從心。尤其是在市場波動加劇、黑天鵝事件頻發的情況下，傳統的優化模型似乎很難捕捉到潛在的極端風險。這本書的副標題“基於高階矩的投資組閤優化研究”正是我一直在尋找的突破口。我理解高階矩能夠提供關於收益率分布更豐富的信息，例如偏度可以衡量收益的非對稱性，峰度則反映瞭齣現極端收益的可能性。如果這本書能夠深入講解如何將這些高階矩有效地融入到投資組閤的構建過程中，提供切實可行的建模方法和算法，那將極大地提升投資組閤的風險管理能力和抗風險能力。我特彆想知道，作者是如何量化這些高階矩的，以及在優化過程中，如何平衡收益、低階風險和高階風險之間的關係，是否會涉及到一些新的優化目標函數或約束條件。這本書的齣現，無疑為我打開瞭另一扇理解投資組閤優化新視角的大門。