基于高阶矩的投资组合优化研究 彭胜志 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭胜志 著

图书标签:

• 投资组合
• 优化
• 高阶矩
• 金融工程
• 风险管理
• 资产配置
• 投资策略
• 量化金融
• 现代投资理论
• 投资组合选择

店铺： 盛德伟业图书专营店

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503886065

商品编码：29431976036

包装：平装-胶订

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名:基于高阶矩的投资组合优化研究

定价：35.00元

售价：26.6元,便宜8.4元,折扣76

作者:彭胜志

出版社：中国林业出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787503886065

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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彭胜志*的《基于高阶矩的投资组合优化研究》以前人研究成果为基础，对基于高阶矩的投资组合优化问题进行扩展研究，使得基于高阶矩的投资组合优化研究*加系统完善，并使其真正成为投资者进行投资组合优化决策时可供参考的方法和工具。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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金融工程与现代投资组合理论的深度探索 图书简介 本书聚焦于现代金融理论的基石——投资组合优化，但将视角从传统的均值-方差框架拓宽至更广阔的统计矩领域。它旨在为金融分析师、风险管理者以及数量型投资组合构建者提供一套更为精细和鲁棒的工具箱，以应对复杂市场环境下的资产配置挑战。 第一部分：现代投资组合理论的演进与局限 在深入探讨高级概念之前，本书首先系统回顾了马科维茨（Markowitz）现代投资组合理论（MPT）的精髓及其在实践中的应用。我们详尽阐述了效率前沿的构建过程、资本市场线（CML）与证券市场线（SML）的推导，以及夏普（Sharpe）、特雷诺（Treynor）和詹森（Jensen）等经典绩效评估指标的原理。 然而，本书的核心论点之一在于指出经典模型的内在局限性。在现实世界中，资产收益率的分布往往表现出尖峰厚尾（leptokurtosis）和偏度（skewness）的特征，这意味着单凭均值和方差来描述风险是远远不够的。当资产回报分布偏离正态假设时，基于二阶矩的优化决策可能导致次优甚至危险的配置。本书将这种局限性视为推动更先进风险度量方法发展的根本动力。 第二部分：高阶矩的理论基础与统计计量 本部分是全书的理论核心，为后续的优化应用奠定坚实的数理基础。我们详细介绍了对资产收益率分布至关重要的前四个统计矩： 1. 均值（一阶矩）： 期望收益的度量。 2. 方差（二阶中心矩）： 衡量收益围绕期望值的离散程度，即传统意义上的风险。 3. 偏度（三阶中心矩）： 描述收益分布的不对称性。正偏度意味着极端正回报的可能性大于极端负回报，反之亦然。在投资中，投资者通常厌恶负偏度。 4. 峰度（四阶中心矩）： 衡量收益分布的“尖锐”程度，即极端事件（大起大落）发生的频率。高尖峰度通常伴随着厚尾现象，是衡量尾部风险的关键指标。 本书不仅阐释了这些矩的经济学含义，更重要的是，提供了在实际金融时间序列数据中准确估计这些矩的计量经济学方法。我们将探讨如何使用滚动窗口法、指数加权移动平均（EWMA）模型以及更复杂的广义自回归条件异方差模型（GARCH）族系来捕获资产收益率波动率（方差）和更高阶矩的时变特征。特别地，如何利用非参数方法和核密度估计来稳健地估计样本偏度和峰度，将是本部分的重点内容。 第三部分：基于高阶矩的投资组合构建方法 在掌握了高阶矩的估计技术后，本书将这些知识应用于构建新型的优化模型。传统的均值-方差模型仅关注期望收益和方差，而高阶矩模型则将投资者的特定风险偏好纳入优化目标函数。 1. 偏度优化（Skewness Optimization）： 探讨如何构建一个在保证最低可接受收益（或满足特定风险约束）的前提下，最大化投资组合负偏度的模型。这体现了投资者追求上行不对称性（即“喜欢赌一把小小的正回报，讨厌不对称的下行风险”）的偏好。我们将介绍如何将偏度约束或偏度目标函数引入二次规划（QP）或更复杂的非线性规划（NLP）框架。 2. 峰度/尾部风险最小化： 峰度与尾部风险紧密相关。本书详细讨论了如何利用投资组合的四阶矩来惩罚那些具有极高尖峰度（厚尾）的配置。这包括使用基于条件风险价值（CVaR）或预期损失（Expected Shortfall, ES）的扩展模型，这些模型在处理极值事件时比传统的VaR更具稳健性。 3. 综合多目标优化： 最终，本书提出了一个综合框架，允许决策者在均值、方差、偏度、峰度之间进行权衡。这通常涉及构建一个多目标函数，其中包含用户定义的风险厌恶系数和对特定矩的偏好权重。我们将介绍使用Pareto前沿概念来可视化和选择不同风险偏好下的最优投资组合集合。 第四部分：模型校验、稳健性与实证案例 理论的价值在于实践。本书的后半部分着重于如何将基于高阶矩的理论模型转化为可操作的投资策略，并对其进行严格的性能评估。 我们将讨论估计误差对高阶矩模型稳健性的敏感性问题。由于高阶矩的估计往往比均值和方差更不稳定，因此样本量、数据清洗和估计方法的选择至关重要。本书会介绍贝叶斯方法和Bootstrap重采样技术，以量化高阶矩估计的不确定性，并构建在各种市场情景下表现一致的投资组合。 实证研究部分将通过历史数据模拟，对比经典（均值-方差）模型与高阶矩模型在不同市场周期（如金融危机、牛市、震荡市）下的表现。对比指标不仅包括标准夏普比率，还将引入基于偏度和峰度的修正绩效指标。这些案例研究将清晰地展示，在非正态市场环境中，考虑高阶矩如何带来风险调整后收益的显著提升。 总结 本书超越了金融工程的经典框架，深入探讨了资产收益率分布的复杂性。它为读者提供了从理论理解到实际应用的完整路径，使投资者能够构建出更贴合真实市场风险结构、更能满足特定风险偏好的优化投资组合。本书是数量金融领域一本面向实践、具有深刻理论洞察力的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

投资领域的研究日新月异，尤其是在量化投资方面，总有新的理论和方法不断涌现，试图解决传统模型面临的局限性。这本书的标题“基于高阶矩的投资组合优化研究”立刻引起了我的注意。我深知，在传统的投资组合理论中，我们主要关注的是收益的均值和方差。然而，现实世界的金融市场远比简单的统计矩所能描述的要复杂得多，资产收益率的分布往往呈现出非对称性和厚尾的特征，这些都无法被简单的均值-方差模型所充分捕捉。高阶矩，例如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），正是描述这些特性的重要工具。这本书的出现，意味着作者可能已经深入研究了如何将这些高阶矩有效地融入到投资组合的优化过程中。我非常希望书中能够详细解释高阶矩在投资组合风险度量和优化中的作用，比如如何量化偏度和峰度，以及如何设计优化目标函数或约束条件来控制它们。我期待能够从中学习到如何构建出能够更好应对市场极端情况、更符合真实市场规律的投资组合，从而提升投资决策的科学性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

我对投资组合优化领域一直抱有浓厚的学习兴趣，尤其是在面对复杂多变的金融市场时，如何构建一个能够有效抵御风险并实现收益最大化的投资组合，是每一个投资者和研究者都关注的核心问题。我过去接触过不少关于均值-方差模型的书籍，也了解过一些风险平价等理论。但是，我总觉得这些模型在刻画金融资产收益率的真实分布时，存在一定的局限性，尤其是在处理市场中的极端事件时，显得有些力不从心。因此，“基于高阶矩的投资组合优化研究”这个书名，立刻引起了我的强烈关注。我理解高阶矩，如偏度和峰度，能够提供比方差更丰富的关于收益率分布形态的信息，例如非对称性和出现极端值的可能性。这本书的题目预示着作者可能在这方面进行了深入的探索，试图将这些高阶矩的特性纳入投资组合的优化框架中。我非常期待书中能够详细阐述如何有效地计算和应用这些高阶矩，以及如何将其整合到优化算法中，以期构建出更为稳健和适应性更强的投资组合。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化投资领域充满热情的研究者，我一直在关注那些能够带来理论突破和实践创新的前沿研究。这本书的书名“基于高阶矩的投资组合优化研究”立刻吸引了我的目光。在我看来，传统的投资组合优化理论，尽管在金融工程领域有着举足轻重的地位，但其对资产收益率分布的假设（通常是正态分布）在现实中往往难以成立。正态分布无法完全捕捉到收益率分布中的偏度（即收益的非对称性）和峰度（即极端事件发生的概率），而这些特性恰恰是影响投资组合表现的重要因素。这本书的题目表明，作者可能已经探索了如何利用高阶矩来更精确地刻画资产收益率的分布，并将其应用于投资组合的优化过程。我非常期待书中能够详细阐述高阶矩的理论基础、计算方法，以及如何将它们有效地纳入到一个优化的框架中。例如，书中是否会提出一种新的风险度量指标，能够更全面地反映极端风险？又或者，是否会设计出一种能够同时考虑收益、方差、偏度和峰度的优化算法？这些都是我迫切希望了解的内容，我相信这本书将为我提供宝贵的理论指导和新的研究思路，帮助我构建出更具弹性和鲁棒性的投资组合。

评分☆☆☆☆☆

对于“投资组合优化”这个主题，我一直都有着浓厚的兴趣。过去，我接触过不少关于马克维茨均值-方差模型的书籍，也了解过一些贝叶斯方法和风险平价等更高级的理论。然而，总觉得在实际操作中，这些模型在面对真实世界的复杂性和不确定性时，显得有些力不从心。尤其是在市场波动加剧、黑天鹅事件频发的情况下，传统的优化模型似乎很难捕捉到潜在的极端风险。这本书的副标题“基于高阶矩的投资组合优化研究”正是我一直在寻找的突破口。我理解高阶矩能够提供关于收益率分布更丰富的信息，例如偏度可以衡量收益的非对称性，峰度则反映了出现极端收益的可能性。如果这本书能够深入讲解如何将这些高阶矩有效地融入到投资组合的构建过程中，提供切实可行的建模方法和算法，那将极大地提升投资组合的风险管理能力和抗风险能力。我特别想知道，作者是如何量化这些高阶矩的，以及在优化过程中，如何平衡收益、低阶风险和高阶风险之间的关系，是否会涉及到一些新的优化目标函数或约束条件。这本书的出现，无疑为我打开了另一扇理解投资组合优化新视角的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字很吸引我，尤其是“高阶矩”这个词，立刻勾起了我的好奇心。在传统投资组合优化领域，我们通常关注的是收益率的均值和风险（方差），这是低阶矩。而高阶矩，比如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），却能更全面地刻画资产收益率的分布形态，反映其不对称性和极端风险。想象一下，一个投资组合可能平均收益很高，方差也很低，但如果它的偏度是负的（意味着出现极端亏损的可能性更大），或者峰度很高（意味着极端事件发生的概率比正态分布要高），那么它在实际应用中可能隐藏着巨大的风险。这本书的题目暗示着作者可能深入探讨了如何将这些高阶矩纳入投资组合优化框架，从而构建出比传统方法更稳健、更能应对复杂市场环境的投资组合。我非常期待书中能够详细阐述高阶矩的计算方法、它们在投资组合风险度量中的作用，以及如何通过优化算法将它们有效地整合进来。例如，书中是否会提出新的目标函数，能够同时考虑收益、方差、偏度和峰度？或者是否会设计出一种新的约束条件，来限制高阶矩的风险？这些都是我非常感兴趣的方向，希望能从中获得启发，拓展我的投资分析视野。