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●第1章 概率論與期望值決策11.1 概率測度11.1.1 風險與不確定性11.1.2 集合理論21.1.3 狀態空間61.1.4 概率空間71.1.5 容度81.1.6 期望91.1.7 主觀概率101.1.8 前景131.2 期望值決策理論141.2.1 荷蘭賭151.2.2 聖彼得堡悖論16第2章 期望效用理論182.1 偏好182.1.1 偏好關繫182.1.2 偏好公理192.2 函數的凹凸性212.3 風險態度與確定性等價222.4 期望效用函數262.5 正仿射變換282.6 風險厭惡測度282.7 期望效用理論與均值-方差模型29第3章 原始前景理論333.1 悖論叢生333.1.1 共同結果效應333.1.2 共同比率效應353.1.3 框架效應353.1.4 Ellsberg悖論373.1.5 確定效應383.1.6 隔離效應393.2 原始前景理論的賦值413.2.1 反射效應413.2.2 編輯433.2.3 評估453.3 參考點463.4 價值函數473.5 權重函數483.5.1 次可加性493.5.2 次確定性493.5.3 次比例性503.5.4 概率的非線性偏好51第4章 累積前景理論534.1 原始前景理論的發展534.2 等級依賴模型564.3 累積前景理論的提出594.4 價值函數604.5 概率權重函數614.6 案例：前景值的補充計算624.7 風險態度的四重模式634.8 累積前景理論的映射65第5章 前景理論與實驗經濟學675.1 實驗經濟學概述685.1.1 實驗經濟學的發展685.1.2 對實驗的質疑705.2 實驗目的與對像715.2.1 實驗目的715.2.2 實驗對像725.3 實驗設計735.3.1 指導語735.3.2 控制變量745.3.3 干擾因素745.3.4 隨機數745.3.5 數據采集755.3.6 實驗激勵765.3.7 知識偏差765.3.8 實驗計劃775.4 問卷設計與分析775.4.1 問卷內容與結構775.4.2 問卷數據分析795.5 案例：累積前景理論的參數估計86第6章 前景理論與心理基礎886.1 是否眼見為實886.2 定基896.2.1 心理賬戶896.2.2 錨定效應926.2.3 沉沒成本946.3 偏離966.3.1 過度自信966.3.2 回本效應976.3.3 後悔厭惡986.4 割舍986.4.1 稟賦效應986.4.2 處置效應996.5 簡化1006.5.1 暗示與過濾1006.5.2 代表性與熟悉性1006.6 情感1026.7 外部環境1036.7.1 社會環境1036.7.2 社會比較1036.7.3 語言表達1036.7.4 羊群效應與從眾心理104第7章 前景理論價值函數1057.1 價值函數的主要類型1057.1.1 冪價值函數1057.1.2 線性價值函數1067.1.3 二次價值函數1077.1.4 指數價值函數1107.1.5 HARA價值函數1117.1.6 非參數方法下的價值函數1127.2 價值函數的再討論1127.3 損失厭惡1157.3.1 損失厭惡 VS 風險厭惡1167.3.2 情感與損失厭惡1177.3.3 與損失厭惡相關的現像1187.4 參考依賴1227.5 幾類效用函數128第8章 前景理論權重函數1318.1 概率權重函數1318.2 Prelec概率權重函數1338.3 兩參數模型1348.4 概率權重函數的心理學解釋1388.5 概率權重函數形式及參數總結139第9章 前景理論的完善與應用1429.1 理論的夯實1429.1.1 偏好基礎與公理化1429.1.2 從離散到連續1439.1.3 第三代前景理論1449.1.4 不準確風險的測度1459.2 與傳統金融的聯繫與區別1459.2.1 前景理論與期望效用理論1459.2.2 前景理論與均值-方差模型1469.2.3 前景理論與高階矩1469.2.4 前景理論與資產定價1489.2.5 前景理論與行為預測1509.3 對異像、悖論及謎題的解釋1509.3.1 前景理論與聖彼得堡悖論1509.3.2 前景理論與股權溢價之謎1529.3.3 前景理論與稟賦效應1529.3.4 前景理論與處置效應1539.3.5 前景理論與本國效應1559.3.6 前景理論與貨幣幻覺1559.3.7 前景理論與近視損失厭惡156第10章 前景理論與隨機占優15910.1 占優16010.2 偏好與函數16110.3 一階隨機占優16110.4 二階隨機占優16210.5 三階隨機占優16310.6 PSD隨機占優165第11章 前景理論下的投資組合問題17011.1 基於理性假設的投資組合問題17011.1.1 期望收益與方差17211.1.2 有效邊界17411.1.3 夏普比率17611.1.4 兩基金分離定理17711.1.5 繫統風險與非繫統風險17811.1.6 資本資產定價模型17911.2 基於前景理論的投資組合問題18111.2.1 一個復雜的議題18111.2.2 前景理論偏好投資者的投資組合目標函數187第12章 前景理論與風險測度19612.1 風險測度19612.1.1 風險測度的起源19712.1.2 如何測度風險19712.1.3 半方差19812.2 VaR19912.2.1 VaR的起源與發展19912.2.2 VaR的定義20112.2.3 VaR的計算20312.2.4 VaR的局限與爭議20712.3 CVaR20812.3.1 CVaR的定義20812.3.2 基於樣本情景下的CVaR-、CVaR和CVaR+20912.3.3 CVaR的計算21012.4 VaR與CVaR的比較21112.4.1 優劣勢比較21112.4.2 優化與約束21212.5 VaR偏差和CVaR偏差21212.5.1 偏差的定義21212.5.2 偏差測度21412.5.3 VaR、CVaR與前景理論215第13章 時間序列預測法21713.1 資產收益率21713.1.1 單期簡單收益率21713.1.2 多期簡單收益率21813.1.3 算術平均收益率21813.1.4 幾何平均收益率21813.1.5 對數收益率21913.2 時間序列的統計量22013.3 平穩性22113.4 序列相關、同方差及異方差22213.5 自相關函數與偏自相關函數22313.6 AR模型22513.7 MA模型22713.8 ARMA模型22813.9 ARCH模型22913.10 GARCH模型230第14章 未來情景模擬法23214.1 Bootstrap法23314.1.1 什麼是Bootstrap法23314.1.2 基於時間序列的自助法23414.1.3 標準自助法23514.1.4 移動分塊自助法23514.1.5 非重疊分塊自助法23614.1.6 實例23714.2 蒙特卡羅模擬法24114.2.1 定義、起源與發展24114.2.2 應用範圍24314.2.3 股價變動與隨機過程24614.3 歷史模擬法250第15章 優化算法25315.1 線性規劃25315.1.1 線性規劃的提出25315.1.2 單純形法25815.1.3 對偶問題26415.2 非線性規劃26515.2.1 無約束優化26715.2.2 約束優化27315.2.3 非線性規劃的難點27615.2.4 前景理論與分片線性規劃27915.2.5 凸優化281第16章 遺傳算法28616.1 遺傳算法的原理28716.1.1 為什麼選擇遺傳算法28716.1.2 模式與模式定理28816.1.3 積木塊假說28816.1.4 探索與開發的平衡28816.2 遺傳算法的基本步驟29016.2.1 模型29016.2.2 編碼29116.2.3 估值29416.2.4 選擇29516.2.5 交叉29716.2.6 變異30016.2.7 收斂及終止301第17章 前景理論與機器學習30417.1 支持向量機30617.1.1 線性分類器30717.1.2 從線性分類器到非線性分類器30917.2 Logistic回歸31317.3 過擬合與欠擬合31617.4 人工神經網絡31817.4.1 人工神經網絡在金融領域的運用31817.4.2 神經網絡模型介紹32117.4.3 感知機32617.4.4 前饋傳播32917.4.5 反向傳播33117.4.6 實例：BP神經網絡預測336第18章 基於前景理論的投資組合優化的實證分析33918.1 無風險約束的前景理論優化問題33918.1.1 參數法正態分布33918.1.2 非參數法――前景模擬34618.2 含風險約束的前景理論優化問題34718.2.1 風險性風險約束34818.2.2 偏差性風險約束349附錄A MATLAB基礎快速入門352A.1 MATLAB簡介352A.2 MATLAB入門354A.3 MATLAB中的矩陣運算358A.4 MATLAB常用數據格式的導入/導出359A.5 MATLAB中的圖形功能362A.6 MATLAB程序設計方法366參考文獻370

行為金融學作為金融學的一個分支，其重要性正在被越來越多的人所熟知。然而，前景理論作為行為金融學的核心理論，盡管地位很高，但目前仍不為多數人所了解。本書全面介紹了前景理論及其在金融領域中的發展。本書既對前景理論的產生背景、基礎理論、心理基礎及與傳統金融理論的對比分析等內容展開了論述，也對前景理論在金融投資組合優化方面的實證研究進行了詳細的介紹。本書給出了推薦的數學定義及實操的MATLAB代碼，為讀者提供理論與實操的優選便利。本書具有：前瞻性，直接深入行為金融學核心；綜述性，800餘篇參考文獻，有效減少資料搜索時間；實用性，金融投資模型分析，快速掌握建模求解技術。本書既適合對前景理論、投資優化及風險管理等相關知識感興趣的人員，也適合想迅速掌握基礎的人工智能技術在金融投資領域應用的人員閱讀。

龔超 著

    DELICACYCONTENTS

"序言從東京回到北京，告別海外學習生活還未幾日，就聽到一則新聞：瑞典皇家科學院宣布，將2017年諾貝爾經濟學獎授予Richard H.Thaler，表彰其在行為經濟學方面的貢獻。這是又一次對行為經濟學所做傑出貢獻的認可，同時也更加堅定了我撰寫本書的決心。行為經濟學，從被主流經濟學界視為“異端邪說”，到逐步被認可，再到現在被主流經濟學認為是對主流新古典經濟學的有益補充，一路走來風雨幾十載，真是相當不易。何為行為經濟學？一言以蔽之，就是將心理學融入經濟學中，用以研究人們行為與經濟規律的一門學科。而行為金融學是行為經濟學下的一個研究分支。2002 年，注定是一個不平凡的年份，諾貝爾經濟學獎授予了心理學家Daniel Kahneman。而Daniel Kahneman之所以能夠獲此殊榮，與他和另一位學者Amos Tversky 共同提出的前景理論（Prospect Th等