投资组合的构建和分析方法

　　投资管理公司的主要功能有识别投资机会、保持投资组合与投资目标一致和控制风险和收益，而这些功能都有赖于分析。如今建立一种清晰的投资分析方法的重要性日益增加。金融行业不仅需要应对大量监管的变化，还面临着管理大数据和使用建模方法评估风险的挑战。金融从业者需要深入理解*新的技术方法和模型，制定稳健的、有数据支持的投资策略，这样他们才能在竞争中拔得头筹。本书对投资分析的*新解决方案逐一进行了介绍，是目前为数不多的**指南，对学术界和业界的专业人士都很适用。即使熟悉投资分析的读者从本书中也能获得跨学科的全新视角。本书从多角度提供了投资管理公司分析过程的概览，非常全面，读者可以了解数据管理、建模、软件和投资策略。丰富的阅读材料介绍了目前*流行的投资分析方法以及度量、建模方法和投资组合分析系统设计的*新趋势。投资专业人士可以将本书作为极易上手的指南，借鉴其中的案例，而研究者获得构建和分析投资组合*新的多元化解决方案。

　　德西丝拉娃·A.帕查马诺瓦巴布森学院（Babson College）分析和计算金融教授，以及Zwerling家族授衔研究学者，普林斯顿大学数学学士、麻省理工学院斯隆管理学院博士。其研究横跨多个领域，包括投资组合风险管理、模拟、高性能和稳健优化、预测分析、金融工程。代表作有《稳健的投资组合优化和管理》（Robust Portfolio Optimization and Management，2007）和《金融中的模拟和优化：运用MATLAB、﹫RISK或VBA建模》（Simulation and Optimization in Finance： Modeling with MATLAB， @RISK， or VBA，2010）。其咨询和实践经历丰富，包括西德意志银行量化策略组和高盛的项目。 弗兰克·J.法博齐美国纽约城市大学经济学博士，法国北方高等商学院（EDHEC）金融学教授，EDHEC风险研究所高级科学顾问，自1984年以来一直担任《投资组合管理杂志》的编辑。持有CFA和CPA，为贝莱德封闭式基金和股权流动性基金的受托人；CFA协会2007 年C. Stewart Sheppard奖得主和CFA协会2015年James R. Vertin奖得主。法博齐于2002年11月入选固定收益分析师协会名人堂。曾任职于耶鲁大学、麻省理工学院和普林斯顿大学。编著了众多资产管理方面的书籍。

第1章 投资组合管理与分析方法之基础
1.1 资产类别和资产配置决策
1.2 投资组合管理过程
1.3 传统资产管理与量化资产管理
1.4 投资组合分析方法综述 
1.5 本书的内容概要
总结
部分 风险和不确定性的统计模型 
第2章 随机变量、概率分布和重要的统计学概念
 2.1 什么是概率分布？
 2.2 伯努利概率分布和概率质量函数
 2.3 二项概率分布和离散分布
 2.4 正态分布和概率密度函数
 2.5 累积概率的概念
 2.6 分布的描述
 2.7 两个随机变量的依赖：协方差和相关度
 2.8 随机变量之和
 2.9 联合概率分布和条件概率
 2.10 连接函数
 2.11 从概率论到统计测量：概率分布和抽样
   总结
 
第3章 重要的概率分布
 3.1 概率分布案例
 3.2 金融收益分布的建模 
 3.3 金融收益分布的尾部建模
第4章 统计估计模型
 4.1 常用收益估计模型
 4.2 回归分析
 4.3 因子分析
 4.4 主成分分析
 4.5 自回归条件异方差模型
   总结
第二部分 模拟和优化建模  
第5章 模拟建模
 5.1 蒙特卡洛模拟：一个简单案例 
 5.2 为什么使用模拟？
 5.3 有多少种场景？
 5.4 随机数字的产生
   总结
第6章 优化建模
6.1 优化规划  
6.2 优化问题中的重要类型
6.3 一个简单的优化问题规划案例：投资组合配置
6.4 优化算法
6.5 优化软件
6.6 一个软件实施的案例
第7章 不确定性下的优化
 7.1 动态规划
 7.2 随机规划
7.3 稳健优化
总结
第三部分 投资组合理论
第8章 资产多元化
 8.1 多元化的原因
 8.2 传统的均值—方差优化框架
 8.3 有效边界
 8.4 传统均值—方差优化问题的替代规划
8.5 资本市场线 
8.6 期望效用理论
8.7 对多元化的重新定义
总结
第9章 因子模型
 9.1 金融经济学文献中的因子模型
 9.2 因子模型中的均值—方差优化 
 9.3 实践中的因子选择
 9.4 阿尔法构建中的因子模型
 9.5 风险估算中的因子模型
 9.6 数据管理与质量问题
 9.7 风险分解、风险归因和业绩归因
 9.8 因子投资
   总结
第10章 投资组合构建的基准和跟踪误差的使用
 10.1 跟踪误差与阿尔法：计算和阐释
 10.2 前视和回望跟踪误差
 10.3 跟踪误差与信息比率
 10.4 跟踪误差预测的计算
 10.5 基准与指数
 10.6 聪明贝塔投资
第四部分 权益投资组合管理
第11章 量化权益投资组合管理的近期发展
 11.1 在实践中常用的投资组合约束
11.2 尾部风险度量的投资组合优化
11.3 涵盖交易成本
11.4 多账户优化
11.5 涵盖税负
11.6 稳健的参数估计
11.7 投资组合再抽样
11.8 稳健的投资组合优化
总结
第12章 基于因子的权益投资组合构建和业绩评估
 12.1 实践中运用的权益因子
 12.2 股票筛选
 12.3 投资组合选择
 12.4 风险分解
 12.5 压力测试
 12.6 投资组合业绩评估
 12.7 风险预测与模拟
   总结
第五部分 固定收益投资组合管理
第13章 固定收益投资组合管理基础
13.1 固定收益产品和债券市场的主要分类
13.2 固定收益证券的特点
13.3 投资债券的主要风险
13.4 固定收益分析方法
13.5 固定收益投资组合策略系列
13.6 固定收益增值策略
总结
第14章 基于因子的固定收益投资组合的构建和评估
 14.1 用于实践的固定收益因子
 14.2 投资组合选择
 14.3 风险分解
   总结
第15章 构建债务驱动的投资组合
 15.1 与债务相挂钩的风险 
 15.2 寿险公司的债务驱动策略
 15.3   界定福利养老金的债务驱动策略
   总结
第六部分 衍生品及其在投资组合管理中的应用 
第16章 金融衍生品基础
 16.1 在投资组合管理中运用衍生品的概览
 16.2 远期和期货合约
 16.3 期权
 16.4 互换
 总结
第17章 权益投资组合管理中的衍生品运用
 17.1 股指期货和投资组合管理应用
 17.2 权益期权和投资组合管理应用
 17.3 权益互换
   总结
第18章 固定收益投资组合管理中的衍生品运用
 18.1 运用国债期货控制利率风险
 18.2 运用国债期货期权控制利率风险 
 18.3 运用利率互换控制利率风险
 18.4 运用信用违约互换控制信用风险
   总结
附录：基础线性代数概念
参考文献
译后记