定量投資分析（原書第2版）

定　價：￥99.00

作　者：	（美）理查德A.德弗斯科等著，勞蘭珺，王祺譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	證券/股票

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ISBN：	9787111388029	出版時間：	2012-06-20	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	421	字數(shù)：

內容簡介

　　作為CFA協(xié)會投資學系列叢書中的一本，無論是關注金融的學生，還是從事投資的業(yè)界人士，《定量投資分析》（原書第2版）適合每一位對該領域有興趣的讀者。本書所介紹的全球通用的準則將幫助你理解定量投資方法，并將這些方法應用到當今的投資過程中。在最新的一版中，作者對該學科中的相關內容進行了更新；并對一些主要內容（包括回歸、時間序列和多因子模型）的表述和介紹進行了修改；此外，還提供了更加豐富多彩的投資實例，這些實例反映了在當前投資界中所發(fā)生的變化。本書對許多定量分析方法予以了清晰的介紹，并給出了實例，因此非常適合讀者的自學和參考。本書討論的主題包括：貨幣的時間價值折現(xiàn)現(xiàn)金流的應用常用概率分布抽樣和估計假設檢驗相關性和回歸多元回歸和回歸分析中的一些問題時間序列分析投資組合的概念每位作者都在書中給出了各自的實踐經驗及其獨到觀點，因此，原書第2版的《定量投資分析》濃縮了在當今瞬息萬變的金融環(huán)境中獲得成功所需的所有知識、技巧和能力。

作者簡介

　?。绹├聿榈?A. 德弗斯科特許金融分析師，內布拉斯加大學林肯分校（Nebraska-Lincoln，UNL）金融學副教授。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)會的成員，并且在羅德島大學獲得了管理學的學士學位，在田納西-諾克斯維爾大學獲得了金融學博士學位。（美國）丹尼斯 W. 麥克利維特許金融分析師，CFA協(xié)會職業(yè)發(fā)展部主管。在麥克利維25年的學術生涯中，他曾分別任教于西安大略大學、康乃迪克大學、羅德島大學（在這里，他創(chuàng)建了一家由學生管理的基金）以及巴布森學院。麥克利維于1972年在印第安納大學獲得了生產管理和工業(yè)工程的博士學位，并于1990年獲得了特許金融分析師的執(zhí)照。（美國）杰拉爾德 E. 平托特許金融分析師，CFA協(xié)會CFA和CIPM項目部的主任。在2002年加入CFA協(xié)會之前，他一直在為有限責任公司、基金會以及合伙企業(yè)提供投資計劃、投資組合分析以及定量投資分析方面的咨詢服務。他也曾經在紐約市投資和銀行業(yè)任職，并在紐約大學斯特恩商學院教授過金融學。平托在布魯克學院獲得了MBA學位，在斯特恩商學院獲得了金融學博士學位，并于1992年獲得了特許金融分析師的執(zhí)照。（美國）戴維 E. 朗克爾特許金融分析師，美國銀行賈弗瑞公司副主席和研究部經理。他自1989年起就是明尼蘇達大學卡爾森管理學院的兼職教授。朗克爾在卡爾頓學院獲得了經濟學學士學位，并在麻省理工學院獲得了經濟學博士學位。

圖書目錄

致中國讀者（艾博科）
叢書序（杰夫?狄爾梅爾）
前言（馬克J.P.安森）
致謝
第1章　貨幣的時間價值1
　1.1　引言1
　1.2　利率：經濟學的解釋1
　1.3　單筆現(xiàn)金流的將來值3
　　1.3.1　復利的頻數(shù)7
　　1.3.2　連續(xù)復利8
　　1.3.3　報價利率和有效利率9
　1.4　現(xiàn)金流序列的將來值10
　　1.4.1　等額現(xiàn)金流序列——普通年金10
　　1.4.2　不等額現(xiàn)金流序列12
　1.5　單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值12
　　1.5.1　求解單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值12
　　1.5.2　復利的頻數(shù)14
　1.6　現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值15
　　1.6.1　等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值15
　　1.6.2　無限期等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值——永續(xù)年金18
　　1.6.3　始點不在零時刻的現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值19
　　1.6.4　不等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值20
　1.7　求解利率、期數(shù)或年金支付額21
　　1.7.1　求解利率和增長率21
　　1.7.2　求解期數(shù)23
　　1.7.3　求解年金支付額24
　　1.7.4　現(xiàn)值和將來值換算關系的回顧27
　　1.7.5　現(xiàn)金流可加性原理28
第2章　貼現(xiàn)現(xiàn)金流的應用30
　2.1　引言30
　2.2　凈現(xiàn)值和內部收益率30
　　2.2.1　凈現(xiàn)值和凈現(xiàn)值準則31
　　2.2.2　內部收益率和內部收益率準則32
　　2.2.3　與內部收益率準則相關的問題35
　2.3　投資組合收益的度量37
　　2.3.1　貨幣加權收益率37
　　2.3.2　時間加權收益率38
　2.4　貨幣市場收益率42
第3章　統(tǒng)計學概念和市場收益率47
　3.1　引言47
　3.2　一些基本概念47
　　3.2.1　統(tǒng)計學的本質48
　　3.2.2　總體和樣本48
　　3.2.3　度量尺度49
　3.3　用頻數(shù)分布匯總數(shù)據(jù)50
　3.4　數(shù)據(jù)的圖形表示56
　　3.4.1　直方圖56
　　3.4.2　頻數(shù)多邊形和累積頻數(shù)分布圖58
　3.5　集中趨勢的度量59
　　3.5.1　算術平均數(shù)60
　　3.5.2　中位數(shù)63
　　3.5.3　眾數(shù)65
　　3.5.4　有關均值的其他概念66
　3.6　位置的度量：分位數(shù)73
　　3.6.1　四分位數(shù)、五分位數(shù)、十分位數(shù)、百分位數(shù)73
　　3.6.2　分位數(shù)在投資中的應用77
　3.7　離散度的度量78
　　3.7.1　極差79
　　3.7.2　平均絕對偏差79
　　3.7.3　總體方差和總體標準差81
　　3.7.4　樣本方差和樣本標準差83
　　3.7.5　半方差、半離差及其相關概念86
　　3.7.6　切比雪夫不等式87
　　3.7.7　變異系數(shù)88
　　3.7.8　夏普比率90
　3.8　收益率分布的對稱性和偏度92
　3.9　收益率分布的峰度96
　3.10　使用幾何平均和算術平均100
第4章　概率論中的一些概念102
　4.1　引言102
　4.2　概率、期望值和方差102
　4.3　投資組合的期望收益和收益的方差120
　4.4　概率論的一些議題126
　　4.4.1　貝葉斯公式126
　　4.4.2　計數(shù)原理130
第5章　常用概率分布134
　5.1　引言134
　5.2　離散型隨機變量134
　　5.2.1　離散均勻分布136
　　5.2.2　二項分布137
　5.3　連續(xù)型隨機變量145
　　5.3.1　連續(xù)均勻分布145
　　5.3.2　正態(tài)分布147
　　5.3.3　正態(tài)分布的應用153
　　5.3.4　對數(shù)正態(tài)分布155
　5.4　蒙特卡羅模擬159
第6章　抽樣和估計165
　6.1　引言165
　6.2　抽樣165
　　6.2.1　簡單隨機抽樣166
　　6.2.2　分層隨機抽樣167
　　6.2.3　時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)168
　6.3　樣本均值的分布170
　6.4　總體均值的點估計和區(qū)間估計173
　　6.4.1　點估計量173
　　6.4.2　總體均值的置信區(qū)間174
　　6.4.3　樣本量的選擇179
　6.5　抽樣中的若干問題180
　　6.5.1　數(shù)據(jù)挖掘的偏差180
　　6.5.2　樣本選擇的偏差183
　　6.5.3　前視偏差184
　　6.5.4　時期偏差184
第7章　假設檢驗186
　7.1　引言186
　7.2　假設檢驗187
　7.3　關于均值的假設檢驗195
　　7.3.1　對單個均值的檢驗195
　　7.3.2　對均值間差異的檢驗201
　　7.3.3　對（配對樣本）均值差的檢驗204
　7.4　關于方差的假設檢驗207
　　7.4.1　對單個方差的檢驗207
　　7.4.2　對兩個方差是否相等的檢驗209
　7.5　其他議題：非參數(shù)推斷211
　　7.5.1　相關性檢驗：斯皮爾曼（Spearman）秩相關系數(shù)212
　　7.5.2　非參數(shù)推斷：總結214
第8章　相關性和回歸215
　8.1　引言215
　8.2　相關性分析215
　　8.2.1　散點圖215
　　8.2.2　相關性分析216
　　8.2.3　計算和解釋相關系數(shù)218
　　8.2.4　相關性分析的局限220
　　8.2.5　相關性分析的應用222
　　8.2.6　相關系數(shù)顯著性檢驗227
　8.3　線性回歸230
　　8.3.1　單變量的線性回歸230
　　8.3.2　線性回歸模型的前提假設232
　　8.3.3　估計量的標準誤差234
　　8.3.4　決定系數(shù)236
　　8.3.5　假設檢驗238
　　8.3.6　單變量回歸中的方差分析243
　　8.3.7　預測區(qū)間246
　　8.3.8　回歸分析的局限248
第9章　多元回歸和回歸分析中的問題249
　9.1　引言249
　9.2　多元線性回歸249
　　9.2.1　多元線性回歸模型的前提假設254
　　9.2.2　預測多元線性回歸模型中的因變量258
　　9.2.3　檢驗是否所有回歸系數(shù)為零258
　　9.2.4　調整后的R平方260
　9.3　虛擬變量在回歸中的使用261
　9.4　回歸假設的違背264
　　9.4.1　異方差265
　　9.4.2　序列相關269
　　9.4.3　多重共線性273
　　9.4.4　異方差、序列相關、多重共線性:問題的總結275
　9.5　模型設定和設定中的錯誤276
　　9.5.1　模型設定的原則276
　　9.5.2　函數(shù)形式誤設定277
　　9.5.3　時間序列誤設定（自變量與誤差相關）283
　　9.5.4　其他類型時間序列誤設定285
　9.6　因變量是定性變量的模型286
第10章　時間序列分析288
　10.1　引言288
　10.2　處理時間序列數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)289
　10.3　趨勢模型290
　　10.3.1　線性趨勢模型290
　　10.3.2　對數(shù)線性趨勢模型292
　　10.3.3　趨勢模型和誤差項相關性檢驗296
　10.4　自回歸時間序列模型297
　　10.4.1　協(xié)方差平穩(wěn)序列297
　　10.4.2　檢測自回歸模型中的序列相關誤差298
　　10.4.3　均值回復301
　　10.4.4　多期預測和預測的鏈式法則301
　　10.4.5　比較預測模型的表現(xiàn)304
　　10.4.6　回歸系數(shù)的不穩(wěn)定性306
　10.5　隨機游走和單位根308
　　10.5.1　隨機游走308
　　10.5.2　非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的單位根檢驗311
　10.6　移動平均時間序列模型314
　　10.6.1　用n期移動平均平滑歷史數(shù)據(jù)314
　　10.6.2　用移動平均時間序列模型來進行預測316
　10.7　時間序列模型中的季節(jié)性317
　10.8　自回歸移動平均模型321
　10.9　自回歸條件異方差模型322
　10.10　兩個以上時間序列的回歸324
　10.11　時間序列的其他議題328
　10.12　時間序列預測建議采取的步驟328
第11章　投資組合的概念331
　11.1　引言331
　11.2　均值方差分析331
　　11.2.1　最小方差前沿及其相關概念332
　　11.2.2　擴展到3種資產的情況339
　　11.2.3　多個資產最小方差前沿的確定341
　　11.2.4　分散化和投資組合的規(guī)模344
　　11.2.5　存在無風險資產條件下的投資組合選擇347
　　11.2.6　資本資產定價模型353
　　11.2.7　均值方差投資組合選擇規(guī)則：一個介紹355
　11.3　均值方差分析在應用中的問題358
　　11.3.1　估計均值方差優(yōu)化問題中的輸入?yún)?shù)358
　　11.3.2　最小方差前沿的不穩(wěn)定性362
　11.4　多因素模型365
　　11.4.1　因素和多因素模型的類型366
　　11.4.2　宏觀經濟因素模型的結構367
　　11.4.3　套利定價理論和因素模型369
　　11.4.4　基本面因素模型的結構374
　　11.4.5　多因素模型在當前實踐中的運用374
　　11.4.6　應用380
　　11.4.7　總結392
附錄394
術語表403
參考文獻416
CFA項目介紹422
作者簡介423
譯者后記424