定量投資分析

前言

定量投資分析如何優(yōu)化投資組合決策我是一名數(shù)量分析專家。就我自身的經(jīng)歷來(lái)說(shuō)，我會(huì)在管理投資組合時(shí)使用定量投資技術(shù)。然而，每當(dāng)我對(duì)別人說(shuō)我是一名數(shù)量分析專家時(shí)，他們常常會(huì)反問(wèn)道：“但是馬克，你不是一直是律師嗎？”呃，確實(shí)是這樣的，但是……事實(shí)上，數(shù)量分析專家來(lái)自各行各業(yè)。無(wú)論我們被稱為數(shù)量分析專家（quants）、股市分析高手（quant jocks）、計(jì)算機(jī)程式設(shè)計(jì)者（gear heads）、計(jì)算機(jī)專家（computer monkeys），還是任何其他用來(lái)形容那些喜歡在一堆紙上潦草地書(shū)寫方程式的投資者的綽號(hào)，我們都具有一個(gè)共同的特征——使用定量分析方法來(lái)做出更好的投資決策。你不必在艱深難懂的數(shù)學(xué)領(lǐng)域成為一名具有博士學(xué)位的火箭專家（rocket scientist）之后，才能成為一名合格的數(shù)量分析專家（雖然我認(rèn)為這樣的情況是存在的。許多以前是火箭專家的人士由于發(fā)現(xiàn)在金融市場(chǎng)工作非常有趣，而且獲益豐厚，從而成了數(shù)量分析專家）。任何人都可以成為一名數(shù)量分析專家，甚至是一位律師。但是，讓我們退一步來(lái)思考一下。為什么投資者會(huì)想要在投資組合管理中使用定量分析工具呢？數(shù)量分析專家如此受歡迎的原因主要有如下三點(diǎn)。首先，金融市場(chǎng)是一個(gè)非常復(fù)雜的場(chǎng)所。在市場(chǎng)中存在著許多交織在一起的變量，這些變量都會(huì)影響到一個(gè)投資組合中的證券價(jià)格。例如，上市公司的股價(jià)可能會(huì)受到諸如利率、經(jīng)常賬戶赤字、政府支出以及經(jīng)濟(jì)周期等宏觀因素的影響。這些因素可能會(huì)影響一家公司為新項(xiàng)目融資所采用的資本成本，或者會(huì)影響一家公司客戶的消費(fèi)方式，或者會(huì)通過(guò)政府支出項(xiàng)目為經(jīng)濟(jì)提供增長(zhǎng)動(dòng)力。除了宏觀變量之外，一家公司股票的價(jià)值也會(huì)受到公司自身特殊因素的影響。諸如現(xiàn)金流量、運(yùn)營(yíng)資本、賬面市值比率、盈利增長(zhǎng)率、股利政策以及負(fù)債權(quán)益比率等因素也會(huì)對(duì)每家上市公司的價(jià)值產(chǎn)生影響。這些因素被認(rèn)為是對(duì)于特定公司而不是對(duì)于廣泛的股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響的基本面因素。其次，我們還可以考察影響公司估值的金融市場(chǎng)變量。公司的“貝塔”或者系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)將會(huì)影響公司的預(yù)期收益率，并最終影響到該公司的股價(jià)。著名的度量股票貝塔的資本資產(chǎn)定價(jià)模型只是本書(shū)第8章中所討論的各種類型模型中的一種線性回歸方程式。最后，行為變量也會(huì)影響證券的價(jià)值。諸如羊群效應(yīng)、過(guò)度自信、對(duì)于盈利公告的過(guò)度反應(yīng)以及慣性交易等行為都會(huì)影響公司股票的價(jià)格。這些行為變量會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生一個(gè)持續(xù)性的影響（還記得1998~2001年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫嗎？當(dāng)時(shí)高科技股票似乎要充斥整個(gè)世界），同時(shí)它們還會(huì)在股票真實(shí)價(jià)值周圍產(chǎn)生大量的“噪聲”（noise）。如果沒(méi)有分析各個(gè)變量對(duì)于證券價(jià)格影響的具體框架，那么通過(guò)一次性地對(duì)于所有這些變量加以考察，以確定出某個(gè)證券的真實(shí)價(jià)值，可能是一項(xiàng)巨大的工程。僅憑人類的頭腦（至少，僅憑我的頭腦）顯然是不可能有能力以一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞胶饬砍龈骷夜镜奶赜幸蛩兀ㄈ缡杏剩?、宏觀經(jīng)濟(jì)變量（如政府支出項(xiàng)目）、投資者行為模式（如慣性交易）以及其他可能的潛在變量所造成的影響的。這就是《定量投資分析》一書(shū)可以給予我們幫助的地方。像第11章中所介紹的因素建模技術(shù)，可以用來(lái)作為人類直覺(jué)判斷的一個(gè)補(bǔ)充，并由此得出一個(gè)融合大量可能對(duì)證券價(jià)格產(chǎn)生影響的變量的定量分析框架。進(jìn)一步地，給定可能會(huì)對(duì)證券價(jià)值造成影響的許多變量，那么我們就不可能孤立地來(lái)考慮每個(gè)變量。引起某個(gè)證券價(jià)格上升或者下降的經(jīng)濟(jì)因素是以一種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)方式交織在一起的，因此，我們必須將變量放在一起加以考慮，以確定出它們對(duì)于該證券價(jià)格的共同影響。這就是第8章和第9章最有價(jià)值的地方。這兩章提供了我們建立回歸方程來(lái)研究對(duì)證券價(jià)格產(chǎn)生影響的經(jīng)濟(jì)因素的基本概念。第8章和第9章中所提供的回歸技術(shù)可以用來(lái)篩選出哪些是對(duì)證券價(jià)格產(chǎn)生顯著影響的變量，哪些僅僅是提供“噪聲”的變量。另外，第9章為讀者介紹了“虛擬變量”（dummy variables）的概念。盡管它們的名稱中含有木偶的意思，但是我們不必像一個(gè)木偶一樣使用虛擬變量。虛擬變量是研究市場(chǎng)的不同狀態(tài)以及對(duì)于證券價(jià)格影響的一種靈活方式。它們常被稱為“二元”（binary）變量，因?yàn)樗鼈儗⑹袌?chǎng)劃分為兩種狀態(tài)的觀測(cè)值。例如，金融市場(chǎng)上升階段與金融市場(chǎng)下降階段；共和黨在白宮執(zhí)政階段與民主黨在白宮執(zhí)政階段；芝加哥小熊隊(duì)獲勝（幾乎沒(méi)有過(guò)）或者芝加哥小熊隊(duì)失利……諸如此類。上面列舉的最后一個(gè)變量——芝加哥小熊隊(duì)的戰(zhàn)績(jī)，我可以確信它對(duì)于證券估值沒(méi)有影響，雖然我是一名長(zhǎng)期支持并承受其失利痛苦的小熊隊(duì)的球迷，它確實(shí)給我的情緒帶來(lái)了影響。作為另外一個(gè)例子，最近我寫的一份研究報(bào)告中，我對(duì)于私募基金經(jīng)理的行為進(jìn)行了研究，研究的內(nèi)容是私募基金經(jīng)理對(duì)于其私募基金投資組合的定價(jià)是否依賴于公開(kāi)股票市場(chǎng)表現(xiàn)的好壞。為了進(jìn)行這項(xiàng)研究，我使用虛擬變量將市場(chǎng)分成了兩個(gè)狀態(tài)：上升的公開(kāi)股票市場(chǎng)以及下降的公開(kāi)股票市場(chǎng)，并在這些虛擬變量的基礎(chǔ)上進(jìn)行了回歸。通過(guò)這種方式，我觀測(cè)到了私募基金經(jīng)理如何根據(jù)公開(kāi)股票市場(chǎng)的表現(xiàn)來(lái)調(diào)高或者調(diào)低他們的私募基金投資組合估值的不同行為模式?！抖客顿Y分析》一書(shū)將會(huì)給讀者帶來(lái)價(jià)值的第二個(gè)原因是，它提供給我們考察廣泛的經(jīng)濟(jì)因素和證券的基本工具。這不僅僅因?yàn)榇嬖谠S多影響證券價(jià)值的互相交織的經(jīng)濟(jì)因素，而且因?yàn)槭袌?chǎng)中大量的證券可能會(huì)令人望而卻步。因此，大部分投資者只會(huì)關(guān)注市場(chǎng)中那些可投資證券中的一小部分。讓我們考慮一下美國(guó)股票市場(chǎng)。一般來(lái)說(shuō)，該市場(chǎng)中的股票可以根據(jù)公司規(guī)模分為三類：大市值、中市值和小市值股票。這種分類很少是因?yàn)樵诠乐抵锌赡艽嬖?ldquo;規(guī)模”效應(yīng)，更多的是因?yàn)榭紤]到實(shí)際應(yīng)用上的限制，即資產(chǎn)管理經(jīng)理無(wú)法分析超出一定數(shù)量的股票。因此，傳統(tǒng)的基本面投資者會(huì)選擇美國(guó)股票市場(chǎng)的不同部分來(lái)進(jìn)行他們的證券分析。然而，將股票市場(chǎng)劃分為不同的規(guī)模類別，實(shí)際上為投資經(jīng)理設(shè)置了障礙。例如，我們無(wú)法解釋為什么一個(gè)了解盈利沖擊是如何影響股票價(jià)格的投資組合經(jīng)理不能在包含所有市值股票的市場(chǎng)中進(jìn)行投資。這就是第6章和第7章可能對(duì)我們有用的地方。抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)這些定量技術(shù)都可以用來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這使得投資組合經(jīng)理可以打破傳統(tǒng)的諸如按市值分類投資的限制，從而在廣泛的股票集合中進(jìn)行投資。從這個(gè)角度來(lái)看，定量分析并沒(méi)有取代傳統(tǒng)資產(chǎn)管理經(jīng)理所采用的基本面選股技術(shù)。相反，定量分析將投資組合經(jīng)理對(duì)于公司、宏觀經(jīng)濟(jì)以及市場(chǎng)變量的了解拓展到了一個(gè)更加廣泛的投資機(jī)會(huì)集之中。第3章和第4章所給出的統(tǒng)計(jì)工具和概率論概念同樣也會(huì)給我們帶來(lái)幫助。所要分析的數(shù)據(jù)集的規(guī)模越大，則由該數(shù)據(jù)集所得到的參數(shù)估計(jì)的可信度就越高。經(jīng)濟(jì)分析的廣度不僅會(huì)改善定量分析在統(tǒng)計(jì)上的可信度，而且會(huì)增加經(jīng)濟(jì)因素和股票價(jià)格變動(dòng)之間關(guān)系的可預(yù)測(cè)性。本書(shū)中所提供的統(tǒng)計(jì)工具能幫助投資組合經(jīng)理在更大的證券投資集中（而不是在之前的小范圍中）發(fā)揮出其全部的分析技術(shù)能力。另外一個(gè)例子也可以說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題。加利福尼亞公共雇員退休系統(tǒng)（California Public Employees’Retirement System，CalPERS）每年會(huì)公布一份美國(guó)治理最差公司的名單。該名單已經(jīng)連續(xù)發(fā)布了16年，并且取得了非常大的成功（非常受人們歡迎）。在發(fā)布該名單的早期過(guò)程中，我們是從美國(guó)股票市場(chǎng)的一個(gè)子集中進(jìn)行樣本選取的。然而，之后該過(guò)程發(fā)展到了考察CalPERS投資組合中持有的每一只美國(guó)股票，而不管該股票的市值是多少。這樣做的結(jié)果就是要求我們每年基于各種經(jīng)濟(jì)因素和公司治理變量分析多達(dá)1800只股票。因此，我們?nèi)绻麤](méi)有應(yīng)用定量篩選工具來(lái)擴(kuò)大CalPERS投資組合的治理情況分析范圍的話，我們幾乎不可能對(duì)該數(shù)據(jù)樣本中的大量證券進(jìn)行分析。最后，《定量投資分析》一書(shū)還可以為我們提供投資過(guò)程中的一些規(guī)則。我們都是人，作為一個(gè)人，我們都會(huì)犯錯(cuò)誤。如果我在這里詳細(xì)敘述我在職業(yè)生涯中所有不斷重復(fù)犯的投資錯(cuò)誤的話，那么這篇前言將超過(guò)本書(shū)所有章節(jié)的長(zhǎng)度之和。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，星巴克咖啡店是我比較喜歡去的場(chǎng)所之一，在某天早上星巴克剛開(kāi)門的時(shí)候，我步入了它的一家連鎖店，當(dāng)時(shí)我想了解一下里面的嘈雜聲到底是怎么回事。在那時(shí)，我發(fā)現(xiàn)拿鐵咖啡售價(jià)僅為1.50美元。我記得當(dāng)時(shí)我想這真是一個(gè)令人難以置信的價(jià)格，并且我非常清晰地記得，我自言自語(yǔ)道：“噢，太不可思議了，這簡(jiǎn)直無(wú)法令人理解。”因此，讓我們回到定量分析技術(shù)的討論之中，這些技術(shù)是如何幫助我們的呢？在上面這個(gè)例子中，這些技術(shù)就可以幫助我們排除人類思想中的偏見(jiàn)，并更加具有邏輯性地對(duì)星巴克的前景進(jìn)行思考。如果我花點(diǎn)時(shí)間使用本文中所提供的定量工具進(jìn)行實(shí)證研究的話，我將會(huì)了解到該1.50美元拿鐵的真實(shí)價(jià)值到底是多少。現(xiàn)實(shí)中的真實(shí)情況是，我們都受到諸如過(guò)度自信、慣性以及過(guò)度反應(yīng)等行為偏見(jiàn)的影響。我們不僅需要對(duì)于上面討論的這些內(nèi)容進(jìn)行分析，而且需要在我們做出投資決策時(shí)，解釋并體現(xiàn)它們。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，可能需要克服的最大行為障礙是無(wú)法在證券價(jià)格下跌時(shí)果斷地將其賣出。通常的情況是我們會(huì)對(duì)投資組合中的證券傾注過(guò)多的感情，以致于發(fā)現(xiàn)自己難以在價(jià)格開(kāi)始下跌時(shí)果斷賣出它們。但是，這些正是定量投資分析會(huì)幫助到我們的地方，因?yàn)樗遣粫?huì)受到感情左右的。定量工具和建模技術(shù)可以從投資組合決策過(guò)程中排除感情和認(rèn)知上的偏差。作為投資組合經(jīng)理，我們需要的是客觀的評(píng)價(jià)、批判性的思維以及嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。不幸的是，我們平時(shí)所養(yǎng)成的習(xí)慣和思維方法有時(shí)會(huì)闖入進(jìn)來(lái)。然而，定量分析模型是不帶感情的，它們能夠排除我們?cè)谡J(rèn)知上的偏見(jiàn)，這種偏見(jiàn)在某種程度上是由于我們無(wú)法通過(guò)觀察鏡子認(rèn)識(shí)到真實(shí)的自己而產(chǎn)生的。（事實(shí)上，當(dāng)我在照鏡子時(shí)，我所看到的是一個(gè)身高1.93米的帥小伙，但是之后我的妻子瑪麗會(huì)提醒我說(shuō)，其實(shí)我只有1.85米，并且她曾經(jīng)擁有比我長(zhǎng)得更帥的追求者。）總而言之，投資者將會(huì)從本書(shū)所提供的方法、模型和技術(shù)中獲益良多。對(duì)于那些剛開(kāi)始在投資組合管理過(guò)程中使用定量工具的投資者來(lái)說(shuō)，本書(shū)是一本很好的入門書(shū)籍。同樣地，對(duì)于那些已經(jīng)認(rèn)識(shí)到定量分析重要性的人士來(lái)說(shuō)，本書(shū)也是一本極佳的參考指導(dǎo)手冊(cè)。定量投資并不難掌握，甚至像我這樣一名律師也可以做到。馬克J.P.安森（Mark J.P.Anson）赫爾墨斯養(yǎng)老管理基金（Hermes Pensions Management）CEO英國(guó)電信養(yǎng)老金計(jì)劃（British Telecomm Pension Scheme）CEO　

內(nèi)容概要

　　作為CFA協(xié)會(huì)投資學(xué)系列叢書(shū)中的一本，無(wú)論是關(guān)注金融的學(xué)生，還是從事投資的業(yè)界人士，《定量投資分析》（原書(shū)第2版）適合每一位對(duì)該領(lǐng)域有興趣的讀者。本書(shū)所介紹的全球通用的準(zhǔn)則將幫助你理解定量投資方法，并將這些方法應(yīng)用到當(dāng)今的投資過(guò)程中。
　　在最新的一版中，作者對(duì)該學(xué)科中的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了更新；并對(duì)一些主要內(nèi)容（包括回歸、時(shí)間序列和多因子模型）的表述和介紹進(jìn)行了修改；此外，還提供了更加豐富多彩的投資實(shí)例，這些實(shí)例反映了在當(dāng)前投資界中所發(fā)生的變化。
　　本書(shū)對(duì)許多定量分析方法予以了清晰的介紹，并給出了實(shí)例，因此非常適合讀者的自學(xué)和參考。本書(shū)討論的主題包括：
　　貨幣的時(shí)間價(jià)值
　　折現(xiàn)現(xiàn)金流的應(yīng)用
　　常用概率分布
　　抽樣和估計(jì)
　　假設(shè)檢驗(yàn)
　　相關(guān)性和回歸
　　多元回歸和回歸分析中的一些問(wèn)題
　　時(shí)間序列分析
　　投資組合的概念
　　每位作者都在書(shū)中給出了各自的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及其獨(dú)到觀點(diǎn)，因此，原書(shū)第2版的《定量投資分析》濃縮了在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的金融環(huán)境中獲得成功所需的所有知識(shí)、技巧和能力。

作者簡(jiǎn)介

(美國(guó))理查德 A. 德弗斯科
特許金融分析師，內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校（Nebraska-Lincoln，UNL）金融學(xué)副教授。他于1999年獲得了特許金融分析師的執(zhí)照。德弗斯科是奧馬哈-林肯金融分析師協(xié)會(huì)的成員，并且在羅德島大學(xué)獲得了管理學(xué)的學(xué)士學(xué)位，在田納西-諾克斯維爾大學(xué)獲得了金融學(xué)博士學(xué)位。
(美國(guó))丹尼斯 W. 麥克利維
特許金融分析師，CFA協(xié)會(huì)職業(yè)發(fā)展部主管。在麥克利維25年的學(xué)術(shù)生涯中，他曾分別任教于西安大略大學(xué)、康乃迪克大學(xué)、羅德島大學(xué)（在這里，他創(chuàng)建了一家由學(xué)生管理的基金）以及巴布森學(xué)院。麥克利維于1972年在印第安納大學(xué)獲得了生產(chǎn)管理和工業(yè)工程的博士學(xué)位，并于1990年獲得了特許金融分析師的執(zhí)照。
(美國(guó))杰拉爾德 E. 平托
特許金融分析師，CFA協(xié)會(huì)CFA和CIPM項(xiàng)目部的主任。在2002年加入CFA協(xié)會(huì)之前，他一直在為有限責(zé)任公司、基金會(huì)以及合伙企業(yè)提供投資計(jì)劃、投資組合分析以及定量投資分析方面的咨詢服務(wù)。他也曾經(jīng)在紐約市投資和銀行業(yè)任職，并在紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授過(guò)金融學(xué)。平托在布魯克學(xué)院獲得了MBA學(xué)位，在斯特恩商學(xué)院獲得了金融學(xué)博士學(xué)位，并于1992年獲得了特許金融分析師的執(zhí)照。
(美國(guó))戴維 E. 朗克爾
特許金融分析師，美國(guó)銀行賈弗瑞公司副主席和研究部經(jīng)理。他自1989年起就是明尼蘇達(dá)大學(xué)卡爾森管理學(xué)院的兼職教授。朗克爾在卡爾頓學(xué)院獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位，并在麻省理工學(xué)院獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。

書(shū)籍目錄

致中國(guó)讀者（艾博科）
叢書(shū)序（杰夫?狄爾梅爾）
前言（馬克J.P.安森）
致謝
第1章　貨幣的時(shí)間價(jià)值
　1.1　引言
　1.2　利率：經(jīng)濟(jì)學(xué)的解釋
　1.3　單筆現(xiàn)金流的將來(lái)值
　　1.3.1　復(fù)利的頻數(shù)
　　1.3.2　連續(xù)復(fù)利
　　1.3.3　報(bào)價(jià)利率和有效利率
　1.4　現(xiàn)金流序列的將來(lái)值
　　1.4.1　等額現(xiàn)金流序列——普通年金
　　1.4.2　不等額現(xiàn)金流序列
　1.5　單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值
　　1.5.1　求解單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值
　　1.5.2　復(fù)利的頻數(shù)
　1.6　現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值
　　1.6.1　等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值
　　1.6.2　無(wú)限期等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值——永續(xù)年金
　　1.6.3　始點(diǎn)不在零時(shí)刻的現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值
　　1.6.4　不等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值
　1.7　求解利率、期數(shù)或年金支付額
　　1.7.1　求解利率和增長(zhǎng)率
　　1.7.2　求解期數(shù)
　　1.7.3　求解年金支付額
　　1.7.4　現(xiàn)值和將來(lái)值換算關(guān)系的回顧
　　1.7.5　現(xiàn)金流可加性原理
第2章　貼現(xiàn)現(xiàn)金流的應(yīng)用
　2.1　引言
　2.2　凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率
　　2.2.1　凈現(xiàn)值和凈現(xiàn)值準(zhǔn)則
　　2.2.2　內(nèi)部收益率和內(nèi)部收益率準(zhǔn)則
　　2.2.3　與內(nèi)部收益率準(zhǔn)則相關(guān)的問(wèn)題
　2.3　投資組合收益的度量
　　2.3.1　貨幣加權(quán)收益率
　　2.3.2　時(shí)間加權(quán)收益率
　2.4　貨幣市場(chǎng)收益率
第3章　統(tǒng)計(jì)學(xué)概念和市場(chǎng)收益率
　3.1　引言
　3.2　一些基本概念
　　3.2.1　統(tǒng)計(jì)學(xué)的本質(zhì)
　　3.2.2　總體和樣本
　　3.2.3　度量尺度
　3.3　用頻數(shù)分布匯總數(shù)據(jù)
　3.4　數(shù)據(jù)的圖形表示
　　3.4.1　直方圖
　　3.4.2　頻數(shù)多邊形和累積頻數(shù)分布圖
　3.5　集中趨勢(shì)的度量
　　3.5.1　算術(shù)平均數(shù)
　　3.5.2　中位數(shù)
　　3.5.3　眾數(shù)
　　3.5.4　有關(guān)均值的其他概念
　3.6　位置的度量：分位數(shù)
　　3.6.1　四分位數(shù)、五分位數(shù)、十分位數(shù)、百分位數(shù)
　　3.6.2　分位數(shù)在投資中的應(yīng)用
　3.7　離散度的度量
　　3.7.1　極差
　　3.7.2　平均絕對(duì)偏差
　　3.7.3　總體方差和總體標(biāo)準(zhǔn)差
　　3.7.4　樣本方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差
　　3.7.5　半方差、半離差及其相關(guān)概念
　　3.7.6　切比雪夫不等式
　　3.7.7　變異系數(shù)
　　3.7.8　夏普比率
　3.8　收益率分布的對(duì)稱性和偏度
　3.9　收益率分布的峰度
　3.10　使用幾何平均和算術(shù)平均
第4章　概率論中的一些概念
　4.1　引言
　4.2　概率、期望值和方差
　4.3　投資組合的期望收益和收益的方差
　4.4　概率論的一些議題
　　4.4.1　貝葉斯公式
　　4.4.2　計(jì)數(shù)原理
第5章　常用概率分布
　5.1　引言
　5.2　離散型隨機(jī)變量
　　5.2.1　離散均勻分布
　　5.2.2　二項(xiàng)分布
　5.3　連續(xù)型隨機(jī)變量
　　5.3.1　連續(xù)均勻分布
　　5.3.2　正態(tài)分布
　　5.3.3　正態(tài)分布的應(yīng)用
　　5.3.4　對(duì)數(shù)正態(tài)分布
　5.4　蒙特卡羅模擬
第6章　抽樣和估計(jì)
　6.1　引言
　6.2　抽樣
　　6.2.1　簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
　　6.2.2　分層隨機(jī)抽樣
　　6.2.3　時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)
　6.3　樣本均值的分布
　6.4　總體均值的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
　　6.4.1　點(diǎn)估計(jì)量
　　6.4.2　總體均值的置信區(qū)間
　　6.4.3　樣本量的選擇
　6.5　抽樣中的若干問(wèn)題
　　6.5.1　數(shù)據(jù)挖掘的偏差
　　6.5.2　樣本選擇的偏差
　　6.5.3　前視偏差
　　6.5.4　時(shí)期偏差
第7章　假設(shè)檢驗(yàn)
　7.1　引言
　7.2　假設(shè)檢驗(yàn)
　7.3　關(guān)于均值的假設(shè)檢驗(yàn)
　　7.3.1　對(duì)單個(gè)均值的檢驗(yàn)
　　7.3.2　對(duì)均值間差異的檢驗(yàn)
　　7.3.3　對(duì)（配對(duì)樣本）均值差的檢驗(yàn)
　7.4　關(guān)于方差的假設(shè)檢驗(yàn)
　　7.4.1　對(duì)單個(gè)方差的檢驗(yàn)
　　7.4.2　對(duì)兩個(gè)方差是否相等的檢驗(yàn)
　7.5　其他議題：非參數(shù)推斷
　　7.5.1　相關(guān)性檢驗(yàn)：斯皮爾曼（Spearman）秩相關(guān)系數(shù)
　　7.5.2　非參數(shù)推斷：總結(jié)
第8章　相關(guān)性和回歸
　8.1　引言
　8.2　相關(guān)性分析
　　8.2.1　散點(diǎn)圖
　　8.2.2　相關(guān)性分析
　　8.2.3　計(jì)算和解釋相關(guān)系數(shù)
　　8.2.4　相關(guān)性分析的局限
　　8.2.5　相關(guān)性分析的應(yīng)用
　　8.2.6　相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)
　8.3　線性回歸
　　8.3.1　單變量的線性回歸
　　8.3.2　線性回歸模型的前提假設(shè)
　　8.3.3　估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差
　　8.3.4　決定系數(shù)
　　8.3.5　假設(shè)檢驗(yàn)
　　8.3.6　單變量回歸中的方差分析
　　8.3.7　預(yù)測(cè)區(qū)間
　　8.3.8　回歸分析的局限
第9章　多元回歸和回歸分析中的問(wèn)題
　9.1　引言
　9.2　多元線性回歸
　　9.2.1　多元線性回歸模型的前提假設(shè)
　　9.2.2　預(yù)測(cè)多元線性回歸模型中的因變量
　　9.2.3　檢驗(yàn)是否所有回歸系數(shù)為零
　　9.2.4　調(diào)整后的R平方
　9.3　虛擬變量在回歸中的使用
　9.4　回歸假設(shè)的違背
　　9.4.1　異方差
　　9.4.2　序列相關(guān)
　　9.4.3　多重共線性
　　9.4.4　異方差、序列相關(guān)、多重共線性:問(wèn)題的總結(jié)
　9.5　模型設(shè)定和設(shè)定中的錯(cuò)誤
　　9.5.1　模型設(shè)定的原則
　　9.5.2　函數(shù)形式誤設(shè)定
　　9.5.3　時(shí)間序列誤設(shè)定（自變量與誤差相關(guān)）
　　9.5.4　其他類型時(shí)間序列誤設(shè)定
　9.6　因變量是定性變量的模型
第10章　時(shí)間序列分析
　10.1　引言
　10.2　處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)
　10.3　趨勢(shì)模型
　　10.3.1　線性趨勢(shì)模型
　　10.3.2　對(duì)數(shù)線性趨勢(shì)模型
　　10.3.3　趨勢(shì)模型和誤差項(xiàng)相關(guān)性檢驗(yàn)
　10.4　自回歸時(shí)間序列模型
　　10.4.1　協(xié)方差平穩(wěn)序列
　　10.4.2　檢測(cè)自回歸模型中的序列相關(guān)誤差
　　10.4.3　均值回復(fù)
　　10.4.4　多期預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)的鏈?zhǔn)椒▌t
　　10.4.5　比較預(yù)測(cè)模型的表現(xiàn)
　　10.4.6　回歸系數(shù)的不穩(wěn)定性
　10.5　隨機(jī)游走和單位根
　　10.5.1　隨機(jī)游走
　　10.5.2　非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)
　10.6　移動(dòng)平均時(shí)間序列模型
　　10.6.1　用n期移動(dòng)平均平滑歷史數(shù)據(jù)
　　10.6.2　用移動(dòng)平均時(shí)間序列模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)
　10.7　時(shí)間序列模型中的季節(jié)性
　10.8　自回歸移動(dòng)平均模型
　10.9　自回歸條件異方差模型
　10.10　兩個(gè)以上時(shí)間序列的回歸
　10.11　時(shí)間序列的其他議題
　10.12　時(shí)間序列預(yù)測(cè)建議采取的步驟
第11章　投資組合的概念
　11.1　引言
　11.2　均值方差分析
　　11.2.1　最小方差前沿及其相關(guān)概念
　　11.2.2　擴(kuò)展到3種資產(chǎn)的情況
　　11.2.3　多個(gè)資產(chǎn)最小方差前沿的確定
　　11.2.4　分散化和投資組合的規(guī)模
　　11.2.5　存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)條件下的投資組合選擇
　　11.2.6　資本資產(chǎn)定價(jià)模型
　　11.2.7　均值方差投資組合選擇規(guī)則：一個(gè)介紹
　11.3　均值方差分析在應(yīng)用中的問(wèn)題
　　11.3.1　估計(jì)均值方差優(yōu)化問(wèn)題中的輸入?yún)?shù)
　　11.3.2　最小方差前沿的不穩(wěn)定性
　11.4　多因素模型
　　11.4.1　因素和多因素模型的類型
　　11.4.2　宏觀經(jīng)濟(jì)因素模型的結(jié)構(gòu)
　　11.4.3　套利定價(jià)理論和因素模型
　　11.4.4　基本面因素模型的結(jié)構(gòu)
　　11.4.5　多因素模型在當(dāng)前實(shí)踐中的運(yùn)用
　　11.4.6　應(yīng)用
　　11.4.7　總結(jié)
附錄
術(shù)語(yǔ)表
參考文獻(xiàn)
CFA項(xiàng)目介紹
作者簡(jiǎn)介
譯者后記

媒體關(guān)注與評(píng)論

對(duì)于當(dāng)今金融市場(chǎng)中從事研究工作的每一位投資者來(lái)說(shuō)，《定量投資分析》是一本不可不讀的必備書(shū)籍。本書(shū)作者以簡(jiǎn)單易懂和具有說(shuō)服力的語(yǔ)言為讀者介紹了許多常用的定量投資方法。本書(shū)應(yīng)該成為大家書(shū)桌上的必備讀物和參考書(shū)籍。——格雷 P. 布里森 特許金融分析師，GP布里森投資公司主席第2版的《定量投資分析》為投資從業(yè)者利用嚴(yán)格規(guī)范的定量工具和分析方法來(lái)獲取利潤(rùn)的行為提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本書(shū)中大量關(guān)于定量投資分析的實(shí)例更是提升了自學(xué)者對(duì)本書(shū)學(xué)習(xí)的熱情。——布萊恩·辛格 特許金融分析師，瑞銀全球資產(chǎn)管理部《定量投資分析》對(duì)于投資領(lǐng)域的核心內(nèi)容予以了關(guān)注。本書(shū)語(yǔ)言清晰、結(jié)構(gòu)合理、內(nèi)容翔實(shí)，為讀者理解投資組合管理和資產(chǎn)定價(jià)中統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí)進(jìn)行了完美的論述。本書(shū)同樣也對(duì)當(dāng)今廣泛使用的主要資產(chǎn)定價(jià)模型予以了詳盡的介紹。 戴維·布萊克威爾 海德共和銀行——詹姆斯 W. 阿斯頓 得克薩斯A&M大學(xué)邁斯商學(xué)院金融學(xué)教授

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