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證券組合定量管理：構建與管理證券組合的積極策略（簡體書）
- ISBN13：9787509526798
- 出版社：中國財政經濟出版社
- 作者：(美)路德維希.B.欽塞瑞尼
- 裝訂／頁數：平裝／552頁
- 規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
- 出版日：2011/06/01
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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
《證券組合定量管理:構建與管理證券組合的積極策略》內容簡介：證券市場的深刻理解與專業的定量管理技術相結合，從基本原理到技術規范，涵蓋各種證券組合定量策略與管理方法。這是一本必備理論指南，闡釋了對證券市場的深刻理解，講述構建和管理一個高收益證券組合的全過程。這是一本實用性很強的工作手冊，既可以服務于跟蹤指數的被動投資者，又可以服務于實施積極投資策略的投資者。這是一本雄心勃勃的書，全面涵蓋了證券組合定量管理的方法論，提供了眾多相關實例。
作者簡介
作者：(美國)路德維希·B.欽塞瑞尼 (Ludwig B.Chincarini) (美國)金大煥 (Daehwan Kim) 譯者：韓立巖 等 叢書主編：朱民
名人/編輯推薦
《證券組合定量管理:構建與管理證券組合的積極策略》：定量方法，構建和管理高回報的證券組合，專業理財經理人和普通投資者的投資指南。
目次
序
前言
符號與縮寫
第一部分 證券組合定量管理（QEPM）概覽
第1章 QEPM的作用
1.1 引言
1.2 QEPM的優勢
1.3 相似投資環境中定量化與定性化的差異
1.4 本書概覽
1.5 結論
習題
第2章 QEPM基礎
2.1 引言
2.2 QEPM0￡
2.3 QEPM的七條準則
2.4 準則1和2：市場有效性和QEPM
2.5 準則3和4：基本法則、信息準則和QEPM
2.6 準則5、6和7：QEPM的統計方面
2.7 結論
習題
第3章 基本QEPM模型
3.1 引言
3.2 基本QEPM模型和構建組合的過程
3.3 基本面模型的等價
3.4 使用Z-分值的股票篩選和排序
3.5 模型和信息準則的混合
3.6 選擇正確的模型
3.7 結論
習題
第二部分 證券組合的構造和維護
第4章 因素和因素選擇
4.1 引言
4.2 基本面因素
4.3 技術因素
4.4 經濟因素
4.5 其他因素
4.6 因素選擇
4.7 結論
附表4 A因素定義表
習題
第5章 股票篩選和分級
5.1 引言
5.2 序貫篩選法
5.3 基于著名投資策略的序貫篩選法
5.4 同步篩選法和加總Z-分值
5.5 加總Z-分值與期望收益率
5.6 加總Z-分值與多因素僅
……
第6章 基本面因素模型
第7章 繹濟因素模型
第8章 因素溢價與因素敞口的預測
第9章 投資組合權重
第10章 重組與交易成本
……
第三部分 a魔力
第四部分 績效分析
第五部分 實際應用
前言
符號與縮寫
第一部分 證券組合定量管理（QEPM）概覽
第1章 QEPM的作用
1.1 引言
1.2 QEPM的優勢
1.3 相似投資環境中定量化與定性化的差異
1.4 本書概覽
1.5 結論
習題
第2章 QEPM基礎
2.1 引言
2.2 QEPM0￡
2.3 QEPM的七條準則
2.4 準則1和2：市場有效性和QEPM
2.5 準則3和4：基本法則、信息準則和QEPM
2.6 準則5、6和7：QEPM的統計方面
2.7 結論
習題
第3章 基本QEPM模型
3.1 引言
3.2 基本QEPM模型和構建組合的過程
3.3 基本面模型的等價
3.4 使用Z-分值的股票篩選和排序
3.5 模型和信息準則的混合
3.6 選擇正確的模型
3.7 結論
習題
第二部分 證券組合的構造和維護
第4章 因素和因素選擇
4.1 引言
4.2 基本面因素
4.3 技術因素
4.4 經濟因素
4.5 其他因素
4.6 因素選擇
4.7 結論
附表4 A因素定義表
習題
第5章 股票篩選和分級
5.1 引言
5.2 序貫篩選法
5.3 基于著名投資策略的序貫篩選法
5.4 同步篩選法和加總Z-分值
5.5 加總Z-分值與期望收益率
5.6 加總Z-分值與多因素僅
……
第6章 基本面因素模型
第7章 繹濟因素模型
第8章 因素溢價與因素敞口的預測
第9章 投資組合權重
第10章 重組與交易成本
……
第三部分 a魔力
第四部分 績效分析
第五部分 實際應用
書摘/試閱
雖然參數穩定性是通過混合回歸來證明的，然而我們不能將兩次估計之間的時間間隔定得太短。為了估計風險，尤其是估計單只股票的非系統風險，兩次估計之間的時間間隔至少應該滿足所需的最短時間。
我們采納以下策略來構造投資組合。對于基本面因素模型，我們采用12個月的數據（也就是從第t年的1-12月）來估計因素溢價。然後我們就可以用估計出的因素溢價和基于第t年12月的數據計算出的所有股票的因素敞口來構造第t+1年1月的投資組合。我們通過將因素溢價估計量的時間段向前滾動1年來重新估計每年的參數。
在經濟因素模型中，我們用提前5年的數據來估計每只股票的因素敞口。然後用這5年的歷史數據來預測下一時間段內的因素溢價。我們使用VAR（向量自回歸）模型來預測因素溢價。?最後，我們基于這些因素敞口估計值來構造模型并且預測因素溢價。在每一年的數據伊始我們都通過將估計窗口向前滾動1年來重復這一整套程序。
讓我們用一個實際日期的例子來說明這些程序。假設我們構造了1995年1月的一個投資組合。對于基本面因素模型，我們使用1994年1月至1994年12月的股票收益數據以及1993年12月至1994年11月的因素敞口數據（例如市凈率）來估計1995年1月模型中因素的因素溢價。接下來，我們就用所估計的1995年1月的因素溢價以及1994年11月的因素敞口來計算期望收益、標準差和投資范圍內所有股票的相關系數，并依據這些計算結果來構造1995年1月初的投資組合。
在經濟因素模型中，我們用從1990年1月至1994年12月的因素和股票收益數據來估計1995年1月所有股票的因素敞口。我們用同樣5年期的數據來預測1995年1月的因素溢價。然後，我們用估計出的1995年1月的因素敞口和溢價來計算期望收益、標準差和投資范圍內所有股票的相關系數，并依靠這些計算結果來構造1995年1月初的投資組合。對每一年的數據重復這一過程。
我們采納以下策略來構造投資組合。對于基本面因素模型，我們采用12個月的數據（也就是從第t年的1-12月）來估計因素溢價。然後我們就可以用估計出的因素溢價和基于第t年12月的數據計算出的所有股票的因素敞口來構造第t+1年1月的投資組合。我們通過將因素溢價估計量的時間段向前滾動1年來重新估計每年的參數。
在經濟因素模型中，我們用提前5年的數據來估計每只股票的因素敞口。然後用這5年的歷史數據來預測下一時間段內的因素溢價。我們使用VAR（向量自回歸）模型來預測因素溢價。?最後，我們基于這些因素敞口估計值來構造模型并且預測因素溢價。在每一年的數據伊始我們都通過將估計窗口向前滾動1年來重復這一整套程序。
讓我們用一個實際日期的例子來說明這些程序。假設我們構造了1995年1月的一個投資組合。對于基本面因素模型，我們使用1994年1月至1994年12月的股票收益數據以及1993年12月至1994年11月的因素敞口數據（例如市凈率）來估計1995年1月模型中因素的因素溢價。接下來，我們就用所估計的1995年1月的因素溢價以及1994年11月的因素敞口來計算期望收益、標準差和投資范圍內所有股票的相關系數，并依據這些計算結果來構造1995年1月初的投資組合。
在經濟因素模型中，我們用從1990年1月至1994年12月的因素和股票收益數據來估計1995年1月所有股票的因素敞口。我們用同樣5年期的數據來預測1995年1月的因素溢價。然後，我們用估計出的1995年1月的因素敞口和溢價來計算期望收益、標準差和投資范圍內所有股票的相關系數，并依靠這些計算結果來構造1995年1月初的投資組合。對每一年的數據重復這一過程。
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