定量投资分析

作为CFA协会投资学系列丛书中的一本，无论是关注金融的学生，还是从事投资的业界人士，《定量投资分析》（原书第2版）适合每一位对该领域有兴趣的读者。本书所介绍的全球通用的准则将帮助你理解定量投资方法，并将这些方法应用到当今的投资过程中。 在最新的一版中，作者对该学科中的相关内容进行了更新；并对一些主要内容（包括回归、时间序列和多因子模型）的表述和介绍进行了修改；此外，还提供了更加丰富多彩的投资实例，这些实例反映了在当前投资界中所发生的变化。 本书对许多定量分析方法予以了清晰的介绍，并给出了实例，因此非常适合读者的自学和参考。本书讨论的主题包括：

货币的时间价值

折现现金流的应用

常用概率分布

抽样和估计

假设检验

相关性和回归

多元回归和回归分析中的一些问题

时间序列分析

投资组合的概念

每位作者都在书中给出了各自的实践经验及其独到观点，因此，原书第2...

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作为CFA协会投资学系列丛书中的一本，无论是关注金融的学生，还是从事投资的业界人士，《定量投资分析》（原书第2版）适合每一位对该领域有兴趣的读者。本书所介绍的全球通用的准则将帮助你理解定量投资方法，并将这些方法应用到当今的投资过程中。 在最新的一版中，作者对该学科中的相关内容进行了更新；并对一些主要内容（包括回归、时间序列和多因子模型）的表述和介绍进行了修改；此外，还提供了更加丰富多彩的投资实例，这些实例反映了在当前投资界中所发生的变化。 本书对许多定量分析方法予以了清晰的介绍，并给出了实例，因此非常适合读者的自学和参考。本书讨论的主题包括：

货币的时间价值

折现现金流的应用

常用概率分布

抽样和估计

假设检验

相关性和回归

多元回归和回归分析中的一些问题

时间序列分析

投资组合的概念

每位作者都在书中给出了各自的实践经验及其独到观点，因此，原书第2版的《定量投资分析》浓缩了在当今瞬息万变的金融环境中获得成功所需的所有知识、技巧和能力。

理查德 A. 德弗斯科

特许金融分析师，内布拉斯加大学林肯分校（Nebraska-Lincoln，UNL）金融学副教授。他于1999年获得了特许金融分析师的执照。德弗斯科是奥马哈-林肯金融分析师协会的成员，并且在罗德岛大学获得了管理学的学士学位，在田纳西-诺克斯维尔大学获得了金融学博士学位。 丹尼斯 W. 麦克利维

特许金融分析师，CFA协会职业发展部主管。在麦克利维25年的学术生涯中，他曾分别任教于西安大略大学、康乃迪克大学、罗德岛大学（在这里，他创建了一家由学生管理的基金）以及巴布森学院。麦克利维于1972年在印第安纳大学获得了生产管理和工业工程的博士学位，并于1990年获得了特许金融分析师的执照。 杰拉尔德 E. 平托

特许金融分析师，CFA协会CFA和CIPM项目部的主任。在2002年加入CFA协会之前，他一直在为有限责任公司...

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理查德 A. 德弗斯科

特许金融分析师，内布拉斯加大学林肯分校（Nebraska-Lincoln，UNL）金融学副教授。他于1999年获得了特许金融分析师的执照。德弗斯科是奥马哈-林肯金融分析师协会的成员，并且在罗德岛大学获得了管理学的学士学位，在田纳西-诺克斯维尔大学获得了金融学博士学位。 丹尼斯 W. 麦克利维

特许金融分析师，CFA协会职业发展部主管。在麦克利维25年的学术生涯中，他曾分别任教于西安大略大学、康乃迪克大学、罗德岛大学（在这里，他创建了一家由学生管理的基金）以及巴布森学院。麦克利维于1972年在印第安纳大学获得了生产管理和工业工程的博士学位，并于1990年获得了特许金融分析师的执照。 杰拉尔德 E. 平托

特许金融分析师，CFA协会CFA和CIPM项目部的主任。在2002年加入CFA协会之前，他一直在为有限责任公司、基金会以及合伙企业提供投资计划、投资组合分析以及定量投资分析方面的咨询服务。他也曾经在纽约市投资和银行业任职，并在纽约大学斯特恩商学院教授过金融学。平托在布鲁克学院获得了MBA学位，在斯特恩商学院获得了金融学博士学位，并于1992年获得了特许金融分析师的执照。 戴维 E. 朗克尔

特许金融分析师，美国银行贾弗瑞公司副主席和研究部经理。他自1989年起就是明尼苏达大学卡尔森管理学院的兼职教授。朗克尔在卡尔顿学院获得了经济学学士学位，并在麻省理工学院获得了经济学博士学位。

致中国读者（艾博科）
丛书序（杰夫•狄尔梅尔）
前言（马克J.P.安森）
致谢
第1章　货币的时间价值1
1.1　引言1
· · · · · · (更多)

致中国读者（艾博科）
丛书序（杰夫•狄尔梅尔）
前言（马克J.P.安森）
致谢
第1章　货币的时间价值1
1.1　引言1
1.2　利率：经济学的解释1
1.3　单笔现金流的将来值3
1.3.1　复利的频数7
1.3.2　连续复利8
1.3.3　报价利率和有效利率9
1.4　现金流序列的将来值10
1.4.1　等额现金流序列——普通年金10
1.4.2　不等额现金流序列12
1.5　单笔现金流的现值12
1.5.1　求解单笔现金流的现值12
1.5.2　复利的频数14
1.6　现金流序列的现值15
1.6.1　等额现金流序列的现值15
1.6.2　无限期等额现金流序列的现值——永续年金18
1.6.3　始点不在零时刻的现金流序列的现值19
1.6.4　不等额现金流序列的现值20
1.7　求解利率、期数或年金支付额21
1.7.1　求解利率和增长率21
1.7.2　求解期数23
1.7.3　求解年金支付额24
1.7.4　现值和将来值换算关系的回顾27
1.7.5　现金流可加性原理28
第2章　贴现现金流的应用30
2.1　引言30
2.2　净现值和内部收益率30
2.2.1　净现值和净现值准则31
2.2.2　内部收益率和内部收益率准则32
2.2.3　与内部收益率准则相关的问题35
2.3　投资组合收益的度量37
2.3.1　货币加权收益率37
2.3.2　时间加权收益率38
2.4　货币市场收益率42
第3章　统计学概念和市场收益率47
3.1　引言47
3.2　一些基本概念47
3.2.1　统计学的本质48
3.2.2　总体和样本48
3.2.3　度量尺度49
3.3　用频数分布汇总数据50
3.4　数据的图形表示56
3.4.1　直方图56
3.4.2　频数多边形和累积频数分布图58
3.5　集中趋势的度量59
3.5.1　算术平均数60
3.5.2　中位数63
3.5.3　众数65
3.5.4　有关均值的其他概念66
3.6　位置的度量：分位数73
3.6.1　四分位数、五分位数、十分位数、百分位数73
3.6.2　分位数在投资中的应用77
3.7　离散度的度量78
3.7.1　极差79
3.7.2　平均绝对偏差79
3.7.3　总体方差和总体标准差81
3.7.4　样本方差和样本标准差83
3.7.5　半方差、半离差及其相关概念86
3.7.6　切比雪夫不等式87
3.7.7　变异系数88
3.7.8　夏普比率90
3.8　收益率分布的对称性和偏度92
3.9　收益率分布的峰度96
3.10　使用几何平均和算术平均100
第4章　概率论中的一些概念102
4.1　引言102
4.2　概率、期望值和方差102
4.3　投资组合的期望收益和收益的方差120
4.4　概率论的一些议题126
4.4.1　贝叶斯公式126
4.4.2　计数原理130
第5章　常用概率分布134
5.1　引言134
5.2　离散型随机变量134
5.2.1　离散均匀分布136
5.2.2　二项分布137
5.3　连续型随机变量145
5.3.1　连续均匀分布145
5.3.2　正态分布147
5.3.3　正态分布的应用153
5.3.4　对数正态分布155
5.4　蒙特卡罗模拟159
第6章　抽样和估计165
6.1　引言165
6.2　抽样165
6.2.1　简单随机抽样166
6.2.2　分层随机抽样167
6.2.3　时间序列数据和横截面数据168
6.3　样本均值的分布170
6.4　总体均值的点估计和区间估计173
6.4.1　点估计量173
6.4.2　总体均值的置信区间174
6.4.3　样本量的选择179
6.5　抽样中的若干问题180
6.5.1　数据挖掘的偏差180
6.5.2　样本选择的偏差183
6.5.3　前视偏差184
6.5.4　时期偏差184
第7章　假设检验186
7.1　引言186
7.2　假设检验187
7.3　关于均值的假设检验195
7.3.1　对单个均值的检验195
7.3.2　对均值间差异的检验201
7.3.3　对（配对样本）均值差的检验204
7.4　关于方差的假设检验207
7.4.1　对单个方差的检验207
7.4.2　对两个方差是否相等的检验209
7.5　其他议题：非参数推断211
7.5.1　相关性检验：斯皮尔曼（Spearman）秩相关系数212
7.5.2　非参数推断：总结214
第8章　相关性和回归215
8.1　引言215
8.2　相关性分析215
8.2.1　散点图215
8.2.2　相关性分析216
8.2.3　计算和解释相关系数218
8.2.4　相关性分析的局限220
8.2.5　相关性分析的应用222
8.2.6　相关系数显著性检验227
8.3　线性回归230
8.3.1　单变量的线性回归230
8.3.2　线性回归模型的前提假设232
8.3.3　估计量的标准误差234
8.3.4　决定系数236
8.3.5　假设检验238
8.3.6　单变量回归中的方差分析243
8.3.7　预测区间246
8.3.8　回归分析的局限248
第9章　多元回归和回归分析中的问题249
9.1　引言249
9.2　多元线性回归249
9.2.1　多元线性回归模型的前提假设254
9.2.2　预测多元线性回归模型中的因变量258
9.2.3　检验是否所有回归系数为零258
9.2.4　调整后的R平方260
9.3　虚拟变量在回归中的使用261
9.4　回归假设的违背264
9.4.1　异方差265
9.4.2　序列相关269
9.4.3　多重共线性273
9.4.4　异方差、序列相关、多重共线性:问题的总结275
9.5　模型设定和设定中的错误276
9.5.1　模型设定的原则276
9.5.2　函数形式误设定277
9.5.3　时间序列误设定（自变量与误差相关）283
9.5.4　其他类型时间序列误设定285
9.6　因变量是定性变量的模型286
第10章　时间序列分析288
10.1　引言288
10.2　处理时间序列数据所面临的挑战289
10.3　趋势模型290
10.3.1　线性趋势模型290
10.3.2　对数线性趋势模型292
10.3.3　趋势模型和误差项相关性检验296
10.4　自回归时间序列模型297
10.4.1　协方差平稳序列297
10.4.2　检测自回归模型中的序列相关误差298
10.4.3　均值回复301
10.4.4　多期预测和预测的链式法则301
10.4.5　比较预测模型的表现304
10.4.6　回归系数的不稳定性306
10.5　随机游走和单位根308
10.5.1　随机游走308
10.5.2　非平稳数据的单位根检验311
10.6　移动平均时间序列模型314
10.6.1　用n期移动平均平滑历史数据314
10.6.2　用移动平均时间序列模型来进行预测316
10.7　时间序列模型中的季节性317
10.8　自回归移动平均模型321
10.9　自回归条件异方差模型322
10.10　两个以上时间序列的回归324
10.11　时间序列的其他议题328
10.12　时间序列预测建议采取的步骤328
第11章　投资组合的概念331
11.1　引言331
11.2　均值方差分析331
11.2.1　最小方差前沿及其相关概念332
11.2.2　扩展到3种资产的情况339
11.2.3　多个资产最小方差前沿的确定341
11.2.4　分散化和投资组合的规模344
11.2.5　存在无风险资产条件下的投资组合选择347
11.2.6　资本资产定价模型353
11.2.7　均值方差投资组合选择规则：一个介绍355
11.3　均值方差分析在应用中的问题358
11.3.1　估计均值方差优化问题中的输入参数358
11.3.2　最小方差前沿的不稳定性362
11.4　多因素模型365
11.4.1　因素和多因素模型的类型366
11.4.2　宏观经济因素模型的结构367
11.4.3　套利定价理论和因素模型369
11.4.4　基本面因素模型的结构374
11.4.5　多因素模型在当前实践中的运用374
11.4.6　应用380
11.4.7　总结392
附录394
术语表403
参考文献416
CFA项目介绍422
作者简介423
译者后记424
· · · · · · (收起)