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  • 資產定價模型與因子投資研究
    該商品所屬分類:投資理財 -> 證券/股票
    【市場價】
    1081-1568
    【優惠價】
    676-980
    【作者】 李博 
    【所屬類別】 圖書  投資理財  證券/股票 
    【出版社】社會科學文獻出版社 
    【ISBN】9787520166218
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
    一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787520166218
    作者:李博

    出版社:社會科學文獻出版社
    出版時間:2020年06月 

        
        
    "

    內容簡介
    1. 主要內容
    本成果首先對因子理論、因子投資和資產定價模型的理論發展進行梳理,再對繫統性因子效應的形成機制進行深入剖析,並討論了目前研究中面臨的主要問題。為了克服這些問題,采用小波分析和動態模型平均方法分別從多時間尺度和動態分析的角度進行研究。*後,深入分析了我國股票市場存在的動量和反轉效應,並將因子投資理念與我國股票市場數據相結合,提出了適應我國證券市場的投資策略。
    2. 主要觀點
    首先,對於不同的投資組合來說,能夠解釋超額收益的有效解釋因子組合不同,並且同一投資組合在不同時間尺度上的有效解釋因子組合也不完全相同,因此不能用固定的因子模型去分析不同的投資組合。其次,證明了因子有效性過程是動態變化的,利用多因子模型隻能找到過去投資組合與風險因子之間的關繫,無法對投資組合未來的收益進行預測。*後,發現了在我國股票市場上存在極短期和中長期的反轉效應和短期的動量效用,評估了中國股票市場進行因子投資的效果,並提出了投資策略。
    3. 研究方法
    1. 主要內容

    本成果首先對因子理論、因子投資和資產定價模型的理論發展進行梳理,再對繫統性因子效應的形成機制進行深入剖析,並討論了目前研究中面臨的主要問題。為了克服這些問題,采用小波分析和動態模型平均方法分別從多時間尺度和動態分析的角度進行研究。*後,深入分析了我國股票市場存在的動量和反轉效應,並將因子投資理念與我國股票市場數據相結合,提出了適應我國證券市場的投資策略。

    2. 主要觀點

    首先,對於不同的投資組合來說,能夠解釋超額收益的有效解釋因子組合不同,並且同一投資組合在不同時間尺度上的有效解釋因子組合也不完全相同,因此不能用固定的因子模型去分析不同的投資組合。其次,證明了因子有效性過程是動態變化的,利用多因子模型隻能找到過去投資組合與風險因子之間的關繫,無法對投資組合未來的收益進行預測。*後,發現了在我國股票市場上存在極短期和中長期的反轉效應和短期的動量效用,評估了中國股票市場進行因子投資的效果,並提出了投資策略。

    3. 研究方法

    *,利用小波分析同時研究不同的資產定價模型,並從橫向(模型之間)和縱向(時間尺度之間)上分析風險因子的有效性。第二,引入了動態模型平均的方法,將證券市場看作一個具有多種狀態的繫統整體構造狀態空間模型,采用卡爾曼濾波進行動態的參數估計,進而采用貝葉斯模型平均的思想,獲得*預測模型中各個因子出現的概率和繫數估計值。第三,基於Fama-Macbeth的分組研究方法。

    4. 學術創新

    *,根據目前傳統線性回歸方法的理論缺陷,引入合適的動態研究方法進行對比分析。第二,利用動態模型平均方法的實證結果證明了因子有效性存在周期性。第三,發現橫截面動量和反轉效應是同時存在、相互作用的整體,推翻了以往認為兩種效應輪動存在的觀念。第四,構造在我國證券市場有效的因子模擬組合驗證了在我國股票市場進行因子投資的可行性,並切實提出了可行的投資策略。

    5. 學術價值

    首先,隨著計量技術的進步,傳統的線性回歸方法進行靜態分析的局限性日益凸顯,利用現代數學理論方法對研究對像進行動態分析是未來的趨勢,本研究采用多種動態分析方法豐富了目前國內資產定價研究範式。其次,本研究提出的因子有效周期估計方法可以作為金融風險的預測方法,並能夠反映出市場風險偏好的變化情況。
    作者簡介

    李博,2009年6月-2014年9月,中國經濟圖書進出口公司,總經理助理,現為北京第二外國語學院商學院院長助理,講師,2018年1月畢業於中國人民大學財政學專業,獲應用經濟學博士學位。發表論文《資產定價模型的多時間尺度分析》《法瑪-弗蘭奇五因子模型的動態分析》等。

    目錄
    第1章導言
    1.1研究背景、目的和意義
    1.2文獻綜述
    1.3研究思路
    1.4本書的創新點
    1.5結構安排
    第2章理論基礎與研究中存在的缺陷
    2.1風險因子與因子投資
    2.2因子模型
    2.3研究中存在的缺陷
    第3章資產定價模型的小波分析
    3.1金融多時間尺度分析
    3.2小波變換與多分辨分析
    3.3資產定價模型的小波分析

    第1章導言
    1.1研究背景、目的和意義
    1.2文獻綜述
    1.3研究思路
    1.4本書的創新點
    1.5結構安排
    第2章理論基礎與研究中存在的缺陷
    2.1風險因子與因子投資
    2.2因子模型
    2.3研究中存在的缺陷
    第3章資產定價模型的小波分析
    3.1金融多時間尺度分析
    3.2小波變換與多分辨分析
    3.3資產定價模型的小波分析
    3.4本章小結
    第4章資產定價模型的動態分析
    4.1動態模型平均方法
    4.2實證過程和結果
    4.3動態模型平均的實踐
    4.4本章小結
    第5章我國股票市場的動量和反轉效應
    5.1研究方法
    5.2實證結果
    5.3投資策略
    5.4本章小結
    第6章我國股票市場的因子投資策略
    6.1中證800指數簡介
    6.2規模因子投資
    6.3價值因子投資
    6.4反轉因子投資
    6.化因子投資
    6.6本章小結
    第7章結論與展望
    7.1主要結論
    7.2存在的不足
    7.3啟示與展望
    參考文獻
    致謝



    圖目錄
    圖2.1美國股票市場因子月度收益率直方圖
    圖2.2美國股票市場因子淨值曲線
    圖2.3美國股票規模因子(a)和價值因子(b)月度收益率直方圖
    圖2.4美國股票市場因子、規模因子和價值因子的淨值曲線
    圖2.5美國股票市場因子、盈利因子和投資因子的淨值曲線
    圖2.6美國股票市場五種因化因子投資的淨值曲線
    圖3.1市場因子MODWT分解的各細節繫數和趨勢繫數
    圖4.1市盈率按市值加權Hi30分組各因子後驗概率變化
    圖4.2市盈率按平均加權Hi30分組各因子後驗概率變化
    圖4.3市盈率按市值加權Hi30分組各因子繫數變化
    圖4.4市盈率按平均加權Hi30分組各因子繫數變化
    圖4.5價值按市值加權Hi30分組各因子後驗概率變化
    圖4.6價值按平均加權Hi30分組各因子後驗概率變化
    圖4.7價值按平均加權Hi10分組各因子後驗概率變化
    圖4.8價值按平均加權Dec2分組各因子後驗概率變化
    圖4.9價值按平均加權Dec3分組各因子後驗概率變化
    圖4.10價值按市值加權Hi30分組各因子繫數變化
    圖4.11價值按平均加權Hi30分組各因子繫數變化
    圖4.12投資按平均加權Hi30分組各因子後驗概率變化
    圖4.13投資按平均加權Hi30分組各因子繫數變化
    圖5.1動量效應投資組合淨值曲線
    圖5.2反轉效應投資組合淨值曲線
    圖6.1投資方式的演變
    圖6.2按規模五等分平均加權分組和規模因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.3按規模五等分市值加權分組和規模因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.4按規模二等分平均加權分組和規模因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.5按規模二等分市值加權分組和規模因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.6四種規模因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.7按價值五等分平均加權分組和價值因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.8按價值五等分市值加權分組和價值因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.9按價值二等分平均加權分組和價值因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.10按價值二等分市值加權分組和價值因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.11四種價值因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.12按動量五等分平均加權分組和反轉因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.13按動量五等分市值加權分組和反轉因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.14按動量二等分平均加權分組和反轉因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.15按動量二等分市值加權分組和反轉因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.16四種反轉因子投資組合的周收益淨值曲線
    圖6.1化因子投資組合與中證800指數的周收益淨值曲線


    表目錄
    表2.1美國股票市場五種因化因子投資的業績指標
    表3.1五種因子數據的描述性統計和因子之間的相關繫數
    表3.2規模-價值2×3分組超額收益數據的描述性統計及相關繫數
    表3.3規模-投資2×3分組超額收益數據的描述性統計及相關繫數
    表3.4規模-盈利2×3分組超額收益數據的描述性統計及相關繫數
    表3.5(a)規模-價值2×3分組數據在各時間尺度上的CAPM模型回歸結果
    表3.5(b)規模-投資2×3分組數據在各時間尺度上的CAPM模型回歸結果
    表3.5(c)規模-盈利2×3分組數據在各時間尺度上的CAPM模型回歸結果
    表3.6(a)規模-價值2×3分組數據在各時間尺度上的FF3模型回歸結果
    表3.6(b)規模-投資2×3分組數據在各時間尺度上的FF3模型回歸結果
    表3.6(c)規模-盈利2×3分組數據在各時間尺度上的FF3模型回歸結果
    表3.7(a)規模-價值2×3分組數據在各時間尺度上的FF5模型回歸結果
    表3.7(b)規模-投資2×3分組數據在各時間尺度上的FF5模型回歸結果
    表3.7(c)規模-盈利2×3分組數據在各時間尺度上的FF5模型回歸結果
    表3.8CAPM模型在各時間尺度上市場因子繫數和平均超額收益對比
    表3.9FF3模型在各時間尺度上市場因子繫數和平均超額收益對比
    表3.10FF5模型在各時間尺度上市場因子繫數和平均超額收益對比
    表3.11三種模型市場因子繫數與平均超額收益的相對高低對比
    表4.1各分組收益數據的期望值
    表4.2各分組收益數據的方差
    表4.3各分組收益數據的JB統計量
    表4.4FF5模型預測均方誤差(MSEFF5)
    表4.5DMA方法預測均方誤差(MSEDMA)
    表4.6各分組中平均預測變量個數
    表4.7各分組中預測變量個數
    表5.1不同分組方式和冷靜期時兩種效應顯著的組合個數
    表5.2不同分組方式和冷靜期時在所有持有期效應顯著的形成期參數
    表5.3二等分無冷靜期時各組收益率和顯著程度
    表5.4二等分冷靜期1周時各組收益率和顯著程度
    表5.5二等分冷靜期2周時各組收益率和顯著程度
    表5.6二等分冷靜期3周時各組收益率和顯著程度
    表5.7二等分冷靜期4周時各組收益率和顯著程度
    表5.8二等分回望期1周組合在不同冷靜期時前4周累積收益率
    表5.9二等分回望期2周組合在不同冷靜期時前4周累積收益率
    表5.10動量效應投資組合業績表現
    表5.11反轉效應投資組合業績表現
    表6.1規模五等分組和規模因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.2規模五等分組和規模因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.3規模二等分組和規模因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.4規模二等分組和規模因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.5價值五等分組和價值因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.6價值五等分組和價值因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.7價值二等分組和價值因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.8價值二等分組和價值因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.9動量五等分組和反轉因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.10動量五等分組和反轉因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.11動量二等分組和反轉因子投資組合收益率序列評價指標對比
    表6.12動量二等分組和反轉因子投資組合與中證800指數收益率回歸結果
    表6.13不同分組方式和加權方式下因子相關繫數
    表6.1化因子投資組合業績表現
    表6.1化因子投資組合收益率與基準指數收益率回歸結果

    前言
    自序
    當初之所以選擇這個研究方向,首先是因為導師擁有深厚的知識積累和理論功底,特別是他對中國經濟和金融市場有深刻理解;其次是因為在過去的40年裡,隨著計算機技術和統計分析技術的進步,量化投資得到了迅猛的發展,全球以量化策略為主的基金總管理規模已接近1,具有無限的前景。
    在這40年中,世界上湧現一批成功的量化投資基金公司。其中包括數學家西蒙斯(James Simons)所領導的文藝復興科技公司(Renaissance Technologies Corp.),計算機教授肖爾(David Shaw)領導的肖爾公司,物理學家哈丁(David Harding)盛資本(Winton Capital),經濟學家格裡芬(Kenneth Griffin)領導的城堡投資(Citadel),等等。這些科學家利用數理方法和信息技術,對資產定價、投資組合、衍生品定價、市場微觀結構和行為金融學進行研究,提出了劃時代的投資方式——量化投資,並且收獲了巨大的成功。

    自序


    2013年教師節,還在出版社做編輯的我偶然結識了中國人民大學財政金融學院劉振亞教授。我深深地折服於劉教授的儒雅和睿智,遂在而立之年毅然辭職考博,也有幸成為劉教授從財政繫調入應用金融繫後培養的名量化投資方向的博士,本書是在我的博士學位論文基礎上修改而成的。
    當初之所以選擇這個研究方向,首先是因為導師擁有深厚的知識積累和理論功底,特別是他對中國經濟和金融市場有深刻理解;其次是因為在過去的40年裡,隨著計算機技術和統計分析技術的進步,量化投資得到了迅猛的發展,全球以量化策略為主的基金總管理規模已接近1,具有無限的前景。
    在這40年中,世界上湧現一批成功的量化投資基金公司。其中包括數學家西蒙斯(James Simons)所領導的文藝復興科技公司(Renaissance Technologies Corp.),計算機教授肖爾(David Shaw)領導的肖爾公司,物理學家哈丁(David Harding)盛資本(Winton Capital),經濟學家格裡芬(Kenneth Griffin)領導的城堡投資(Citadel),等等。這些科學家利用數理方法和信息技術,對資產定價、投資組合、衍生品定價、市場微觀結構和行為金融學進行研究,提出了劃時代的投資方式——量化投資,並且收獲了巨大的成功。
    這些科學家在投資領域的成功經驗使我相信科技與投資的結合將會是未來的重要研究方向。因此,工科出身的我在攻讀博士學位階段一直嘗試著用工程的方法來解釋主流的金融市場異像,或者對資產定價模型進行改造以期能夠更多地解釋造成股票超額收益的原因。直到現在,我仍然沒有離開劉教授組織的博士生研討小組,與我的師弟師妹們在進行關於泛函分析方法與金融計量結合的研究。
    後,感謝北京第二外國語學院校級出版資助項目的支持,我纔得以將拙作付梓。限於成稿時的學術和認知水平,書中難免存在疏......



     
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