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編輯推薦: |
随着全球经济和资本市场的发展变化,机构投资者在全球金融网络中的作用越来越重要。特别是对于国内机构而言,与全球市场的深入融合,对其开展投资业务、防范金融风险、进行风险管理等提出了更高的要求。挑战即机遇,加强对资产管理、风险管理的认知,提高相关技能,将为国内机构带来更大发展空间。
在这样的背景之下,这本《机构资产管理基础》为读者带来了启发和思考,帮助投资者掌握更好的投资技能。
本书的主题是机构资产管理,覆盖的内容包括资产管理和风险的涵义、投资工具的介绍、现代投资组合理论和资产定价理论、股票分析与投资组合管理、债券分析与投资组合管理,以及多资产投资组合策略。
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內容簡介: |
本书提供了资产管理的基础知识。它采取实践的视角描述了资产管理。除了投资管理的理论之外,它还深入分析了与投资策略相关的实际实施问题。基于作者们在资产管理行业的经验,本书 19 个章节综合了理论和实践。本书首先描述了资产管理所涉及的主要活动以及投资组合管理中的不同形式的风险,然后覆盖了不 同的资产类别(普通股、债券和另类资产)、集合投资工具、金融衍生工具、普通股分析和估值、债券分析方法、股票贝塔策略(包括聪明贝塔)、股票阿尔法策略(包括定量/系统性策略)、债券指数化策略和主动式债券投资组合策略,以及多资产策略。本书清晰地解释和举例说明了在投资组合的风险管理中使用金融衍生工具(股票衍生工具、利率衍生工具和信用衍生工具)的方法。
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關於作者: |
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.StewartSheppard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。 弗朗西斯科·A.法博齐,《金融数学科学杂志》执行主编,美国金融数据专业人员协会课程委员会的委员。
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目錄:
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第一部分资产管理和风险
1资产管理概观
学习目标
设定投资目标
制定投资政策
选择投资策略
构建和监测投资组合
衡量和评估业绩
关键要点
2不同类型的投资风险
学习目标
风险和不确定性
总风险、系统性风险和非系统性风险
主要的投资风险
关键要点
第二部分 投资工具
3股票基础知识
学习目标
股票资产类别
股票市场
交易机制
股市指数
股市指数的问题
关键要点
4债务工具的基础知识
学习目标
债务工具的特征
交易场所
与债务工具投资相关的风险
债券市场的板块
债券指数
关键要点
5集合投资工具和另类资产
学习目标
投资公司
交易所交易基金
对冲基金
商品
私募股权
商业房产
关键要点
6金融衍生工具基本知识
学习目标
期货合约和远期合约
互换
期权
上限合约和下限合约
关键要点
第三部分 现代投资组合理论和资产定价
7衡量回报和风险
学习目标
衡量回报
衡量风险
风险调整回报率:回报/风险比率
关键要点
8投资组合理论:均值—方差分析和资产配置决策
学习目标
均值—方差分析的应用
资产配置和投资组合多元化
应用于资产配置决策的均值—方差分析
使用均值—方差分析选择资产配置的举例说明
均值—方差分析中的问题
均值—方差分析的延伸和替代方法
关键要点
9资产定价理论
学习目标
资产定价模型的特征
资本资产定价模型
CAPM的扩展
套利定价理论模型
关键要点
第四部分 股票分析和投资组合管理
10公司股票分析
学习目标
行业分析
财务比率分析
现金流量分析
公司分析的更多工具
关键要点
11股票估值模型
学习目标
现金流量折现模型
乘数估值法
关键要点
12普通股贝塔策略
学习目标
定价有效性及其对投资策略的意义
股票指数化策略
聪明贝塔策略
关键要点
13普通股阿尔法策略
学习目标
自上而下法和自下而上法
基本面分析与技术分析
基于基本面分析的策略
股票风格投资
因子投资
责任投资与环境、社会和治理投资
股票策略的容量
交易成本
回测投资策略
评估投资业绩
其他回报率归因模型
关键要点
14权益衍生工具在投资组合管理中的运用
学习目标
股指期货
权益互换
权益期权
市场波动性衍生工具
关键要点
第五部分 债券分析方法和投资组合管理
15债券定价和收益率度量
学习目标
债券的定价
债券收益率和回报分析方法
利率期限结构分析
关键要点
16利率风险和信用风险度量
学习目标
利率风险分析方法
信用分析方法
关键要点
17债券投资组合策略
学习目标
债券投资组合策略系列
增强型指数化/匹配主要风险因子方
用因子模型管理债券投资组合
增值策略
负债驱动型策略
关键要点
18衍生工具在债券投资组合管理中的运用
学习目标
利率期货合约
利率期权在债券投资组合管理中的运用
利率互换在债券投资组合管理中的运用
运用信用违约互换管理信用风险
关键要点
第六部分多资产投资组合策略
19多资产投资组合策略
学习目标
资产配置策略
多资产策略的特征
多资产策略的一般分类
多资产投资策略目标的例子
关键要点
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內容試閱:
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前言
本书提供了资产管理的基础知识。19个章节被划分为六个部分。每一章都从学习目标开始,在每一章末尾都有此章所涵盖的关键要点的全面清单。
第一部分解释资产管理所涉及的主要活动(第1章)和各种形式的风险(第2章)。第二部分的四个章节描述投资工具和资产类别:股票(第3章)、债务工具(第4章)、集合投资工具和另类资产(第5章),以及金融衍生工具(第6章)。
第三部分涵盖关于投资组合选择和资产定价的理论。关于衡量回报和风险的基础知识是第7章的主题。第8章涵盖普遍所称的现代投资组合理论,尽管这个理论是1990年诺贝尔经济学奖共同获得者哈里·马科维茨(Harry Markowitz)教授在将近70年前引进的。这个理论亦称为均值—方差分析,为构建有效投资组合——在给定风险水平下提供最高期望回报率的投资组合——的框架。均值—方差分析的实现并不简单。为取得有效投资组合所采用的优化模型要求对输入信息进行估计,这方面存在一些问题。第8章也将解释这些实现问题。第9章解释资产定价模型——描述风险的某个度量与期望回报率之间关系的模型——的基础知识。此章涵盖两个最著名的资产定价模型——资本资产定价模型和套利定价理论模型,并简要介绍在实践中通常使用的因子模型。
第四部分的五个章节涵盖普通股分析和投资组合管理。股票分析师依赖于财务分析以评估公司的经营业绩和财务状况。第10章介绍财务分析工具。第11章解释基于现金流量折现模型和相对估值模型对公司股票进行估值的方法。第12章和第13章涵盖类型广泛的普通股策略。在第12章中,我们讨论市场有效性的概念及其对投资策略的意义。此章的剩余部分涵盖在投资者认为市场是价格有效的情况下采取的投资策略。这些策略被称为贝塔(beta)策略。主动式股票投资策略亦称阿尔法(alpha)策略,是第13章的主题。在此章中,我们还将描述资产管理人如何实现实际回报率的原因(回报率归因分析)、与投资策略相关的容量问题,以及投资策略回测的基础知识。如何运用股票衍生工具控制普通股投资组合的风险是第14章的主题。
第五部分的四个章节与债券分析方法和债券投资组合管理有关。第15章解释债券是如何定价的,以及从业者使用的各种收益率指标。量化利率风险的衡量标准是第16章的主题。此外,我们还将在此章中讨论各种信用风险度量。第17章解释债券投资组合策略,包括指数化策略和主动式策略。与股票市场的指数化不同,债券投资组合的指数化相当具有挑战性。为了控制债券投资组合的利率风险和信用风险,衍生工具被加以使用。第18章解释并举例说明这些工具以及它们如何被用于控制风险。
多资产基金——资产管理人不仅投资于股票和债券,而且投资于另类资产的基金——已有了相当大的发展。用于管理多资产投资组合的策略是第19章的主题,此章构成第六部分。
本书配套册
本书涵盖了机构资产管理的基础知识,附有配套册——由Frank J. Fabozzi、 Francesco A. Fabozzi、 Marcos López de Prado与Stoyan V. Stoyanov合著的《资产管理:工具和问题》(Asset Management: Tools and Issues)。此书介绍在资产管理中使用的分析工具,并更深入地解释《机构资产管理基础》涵盖的一些专题。这里我们简要地描述配套册每一章的内容,并解释为何我们基于自身在行业中以及教授本科生和研究生课程的经验,决定在配套册中涵盖这些课题的原因。
第1章介绍了资产管理公司。此章描述资产管理公司的特征,它们与财富管理公司的差异,以及传统资产管理公司与对冲基金的差异。主管客户与资产管理公司之关系的文件是投资管理协议。此章描述这种协议的基本条款,附录是一份投资管理协议样本。此章还描述客户希望从资产管理人处得到什么,行业在如何发生变化,以及建立未来的资产管理公司需要什么。
希望成为证券分析师的人士需要理解会计学的基础知识。为了分析公司,股票分析师使用传统的财务报表分析,并伴之以对公司管理层的考察以及对公司在行业中所处地位的经济分析。但理解财务报表对那些定量分析师也是必要的。这是由于公司的基本面因素是从其财务报表构建而来的。然而,盲目地接受公司财务报表中的数字,而未意识到公司可以采用不同的会计处理方法,并且管理层也有使财务报表看上去更具吸引力的自由裁量权,可能会歪曲股票分析师的推荐或在定量模型中使用计算错误的因子度量。在第2章中,我们回顾关键财务报表,并解释了在编制财务报表时所作的假设。我们对编制财务报表的机制(即借记和贷记的机制)未作解释。此章对尚未学习过财务会计课程的人士是较好的概述。
投资级债券市场中最大的非政府债券板块是住宅抵押贷款证券板块。因此,任何债券投资组合经理都应熟悉这个板块的产品:房产抵押贷款过手证券、分级偿还房产抵押贷款证券和本息拆离房产抵押贷款证券。在第3章中,我们描述这些证券化产品,并解释了如何以及为何创建它们。创建这些产品的机制被称为构建资产池或贷款池,在创建资产支持证券时也会用到这些机制。
第3章至第7章涵盖在定量资产管理中通常使用的统计学和运筹学工具。第4章涵盖金融计量经济学:回归分析、主成分分析法,以及波动率的时间序列模型(ARCH和GARCH)。
在资产管理中,投资组合或投资策略的业绩通常取决于多个随机变量的结果,每个变量的变化都会影响可以采取大量可能路径的最终业绩。由于最终结果的多样性使得为了评估风险而评估所有可能结果的组合不切实际,我们采用蒙特卡洛模拟。第5章涵盖蒙特卡洛模拟的基本知识,以及数项资产管理应用。
优化模型指出为实现目标而应采取的最佳行动。在资产配置、投资组合构建、投资组合再平衡等大多数资产管理应用中使用的优化模型都是数学规划模型。第6章描述在资产管理的优化中使用的各种数学规划模型以及数项应用。
资产管理人依赖于所描述的金融计量经济学工具以识别金融和经济变量之间的关系。这些工具亦被用于识别数据的模式,但这个领域的应用较为有限。然而,机器学习通过使研究者能够利用现代的非线性和高维度的技术,确保能够改变这点。在解释机器学习与金融计量经济学的差异后,第7章描述机器学习,此章提供了机器学习工具的简要概观,并解释了其在资产管理中的各种应用。此章还解释了如何开发机器学习策略。这种策略的制定不是一个简单问题,对其的误用可能会导致令人失望的结果。
在经典的资产配置问题(更普遍地被称为现代投资组合理论,由哈里·马科维茨提出)中,方差被用作风险的代表指标。然而,方差对称地惩罚了正数和负数的回报率。在第8章中,我们描述对均值—方差分析的延伸,这些延伸通过一个风险度量或一个分散程度的不对称度量捕捉了风险的不对称性,并重点关注与资产配置决策最为相关的特征。这些特征包括捕捉资产回报率的观察值所呈现的偏度和峰度的能力、与极端损失相关性最大的尾部依赖性,以及最重要的一点,即与多元化原则的一致性。由于投资者通常将各种替代风险度量与资产回报率的分布假设结合使用,在第8章中,我们回顾应用最为普遍的分布假设,并将重点放在延伸后的框架与均值—方差分析的差异点上。均值—方差分析的每个延伸都与风险/回报比率是一致的,它可被用作风险调整后业绩的度量。
在描述各种金融学理论和各种策略时,卖空和/或使用杠杆是关键。在卖空时能在市场中借取证券,为头寸提供融资以创建杠杆,以及将一个持仓组合用作抵押物以产生增量回报,均属于证券融资和抵押物管理的领域。第9章讨论了证券借贷以及在证券融资和抵押物管理中使用的其他工具。此章的重点是股票。通常被用于为债券市场头寸提供资金的回购协议是第10章的主题。
第11章至第14章深入探究定量股票策略。第11章讨论实施定量研究时涉及的问题。在此章中,我们描述了开展定量研究的程序、如何将研究转化为可实施的交易策略、与资产管理的定量方法相关的问题、定量研究程序的共同目标,以及在为估计模型选择样本和方法时涉及的问题。
第12章接着讨论类型广泛的定量股票策略。此章从描述资产管理的基本面方法与定量方法的差异开始。接着,我们阐述了定量股票策略的分类学,并描述了多因子策略、资产配置策略、因子策略、基于事件的策略、统计套利策略、文本策略、另类数据策略,以及主题/宏观策略。在描述这些策略后,我们解释了开发定量策略的程序,并描述了一个良好的定量投资模型和策略具有的五个特性。
实施股票因子投资时面临的挑战是第13章的主题,此章描述对因子研究当前状态的调查。第14章描述股票的交易费用和交易成本。尽管我们将在本书的第13章中简要描述这些成本,但配套册中的讨论远更全面。
正如本书第13章解释的那样,因子模型有两种类型:回报率预测因子模型和风险预测因子模型。配套册的第15章和第16章展示风险预测因子模型是如何被分别用于股票投资组合管理和债券投资组合管理的。
该书的最后两章讨论回测投资策略的问题和方法。第17章描述与回测有关的偏差,并提供三种常用的方法以及每种方法的优势和劣势的概观。重点是前向方法。第17章还将描述应向客户披露的关于被提议的投资策略的回测结果的信息。第18章的重点是使用蒙特卡洛模拟方法进行回测,以及其相对于其他投资策略回测方法的优势。
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