定量投資分析（原書第2版）

致中國(guó)讀者（艾博科）
叢書序（杰夫?狄爾梅爾）
前言（馬克J.P.安森）
致謝
第1章　貨幣的時(shí)間價(jià)值1
　1.1　引言1
　1.2　利率：經(jīng)濟(jì)學(xué)的解釋1
　1.3　單筆現(xiàn)金流的將來(lái)值3
　　1.3.1　復(fù)利的頻數(shù)7
　　1.3.2　連續(xù)復(fù)利8
　　1.3.3　報(bào)價(jià)利率和有效利率9
　1.4　現(xiàn)金流序列的將來(lái)值10
　　1.4.1　等額現(xiàn)金流序列——普通年金10
　　1.4.2　不等額現(xiàn)金流序列12
　1.5　單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值12
　　1.5.1　求解單筆現(xiàn)金流的現(xiàn)值12
　　1.5.2　復(fù)利的頻數(shù)14
　1.6　現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值15
　　1.6.1　等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值15
　　1.6.2　無(wú)限期等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值——永續(xù)年金18
　　1.6.3　始點(diǎn)不在零時(shí)刻的現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值19
　　1.6.4　不等額現(xiàn)金流序列的現(xiàn)值20
　1.7　求解利率、期數(shù)或年金支付額21
　　1.7.1　求解利率和增長(zhǎng)率21
　　1.7.2　求解期數(shù)23
　　1.7.3　求解年金支付額24
　　1.7.4　現(xiàn)值和將來(lái)值換算關(guān)系的回顧27
　　1.7.5　現(xiàn)金流可加性原理28
第2章　貼現(xiàn)現(xiàn)金流的應(yīng)用30
　2.1　引言30
　2.2　凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率30
　　2.2.1　凈現(xiàn)值和凈現(xiàn)值準(zhǔn)則31
　　2.2.2　內(nèi)部收益率和內(nèi)部收益率準(zhǔn)則32
　　2.2.3　與內(nèi)部收益率準(zhǔn)則相關(guān)的問(wèn)題35
　2.3　投資組合收益的度量37
　　2.3.1　貨幣加權(quán)收益率37
　　2.3.2　時(shí)間加權(quán)收益率38
　2.4　貨幣市場(chǎng)收益率42
第3章　統(tǒng)計(jì)學(xué)概念和市場(chǎng)收益率47
　3.1　引言47
　3.2　一些基本概念47
　　3.2.1　統(tǒng)計(jì)學(xué)的本質(zhì)48
　　3.2.2　總體和樣本48
　　3.2.3　度量尺度49
　3.3　用頻數(shù)分布匯總數(shù)據(jù)50
　3.4　數(shù)據(jù)的圖形表示56
　　3.4.1　直方圖56
　　3.4.2　頻數(shù)多邊形和累積頻數(shù)分布圖58
　3.5　集中趨勢(shì)的度量59
　　3.5.1　算術(shù)平均數(shù)60
　　3.5.2　中位數(shù)63
　　3.5.3　眾數(shù)65
　　3.5.4　有關(guān)均值的其他概念66
　3.6　位置的度量：分位數(shù)73
　　3.6.1　四分位數(shù)、五分位數(shù)、十分位數(shù)、百分位數(shù)73
　　3.6.2　分位數(shù)在投資中的應(yīng)用77
　3.7　離散度的度量78
　　3.7.1　極差79
　　3.7.2　平均絕對(duì)偏差79
　　3.7.3　總體方差和總體標(biāo)準(zhǔn)差81
　　3.7.4　樣本方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差83
　　3.7.5　半方差、半離差及其相關(guān)概念86
　　3.7.6　切比雪夫不等式87
　　3.7.7　變異系數(shù)88
　　3.7.8　夏普比率90
　3.8　收益率分布的對(duì)稱性和偏度92
　3.9　收益率分布的峰度96
　3.10　使用幾何平均和算術(shù)平均100
第4章　概率論中的一些概念102
　4.1　引言102
　4.2　概率、期望值和方差102
　4.3　投資組合的期望收益和收益的方差120
　4.4　概率論的一些議題126
　　4.4.1　貝葉斯公式126
　　4.4.2　計(jì)數(shù)原理130
第5章　常用概率分布134
　5.1　引言134
　5.2　離散型隨機(jī)變量134
　　5.2.1　離散均勻分布136
　　5.2.2　二項(xiàng)分布137
　5.3　連續(xù)型隨機(jī)變量145
　　5.3.1　連續(xù)均勻分布145
　　5.3.2　正態(tài)分布147
　　5.3.3　正態(tài)分布的應(yīng)用153
　　5.3.4　對(duì)數(shù)正態(tài)分布155
　5.4　蒙特卡羅模擬159
第6章　抽樣和估計(jì)165
　6.1　引言165
　6.2　抽樣165
　　6.2.1　簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣166
　　6.2.2　分層隨機(jī)抽樣167
　　6.2.3　時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)168
　6.3　樣本均值的分布170
　6.4　總體均值的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)173
　　6.4.1　點(diǎn)估計(jì)量173
　　6.4.2　總體均值的置信區(qū)間174
　　6.4.3　樣本量的選擇179
　6.5　抽樣中的若干問(wèn)題180
　　6.5.1　數(shù)據(jù)挖掘的偏差180
　　6.5.2　樣本選擇的偏差183
　　6.5.3　前視偏差184
　　6.5.4　時(shí)期偏差184
第7章　假設(shè)檢驗(yàn)186
　7.1　引言186
　7.2　假設(shè)檢驗(yàn)187
　7.3　關(guān)于均值的假設(shè)檢驗(yàn)195
　　7.3.1　對(duì)單個(gè)均值的檢驗(yàn)195
　　7.3.2　對(duì)均值間差異的檢驗(yàn)201
　　7.3.3　對(duì)（配對(duì)樣本）均值差的檢驗(yàn)204
　7.4　關(guān)于方差的假設(shè)檢驗(yàn)207
　　7.4.1　對(duì)單個(gè)方差的檢驗(yàn)207
　　7.4.2　對(duì)兩個(gè)方差是否相等的檢驗(yàn)209
　7.5　其他議題：非參數(shù)推斷211
　　7.5.1　相關(guān)性檢驗(yàn)：斯皮爾曼（Spearman）秩相關(guān)系數(shù)212
　　7.5.2　非參數(shù)推斷：總結(jié)214
第8章　相關(guān)性和回歸215
　8.1　引言215
　8.2　相關(guān)性分析215
　　8.2.1　散點(diǎn)圖215
　　8.2.2　相關(guān)性分析216
　　8.2.3　計(jì)算和解釋相關(guān)系數(shù)218
　　8.2.4　相關(guān)性分析的局限220
　　8.2.5　相關(guān)性分析的應(yīng)用222
　　8.2.6　相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)227
　8.3　線性回歸230
　　8.3.1　單變量的線性回歸230
　　8.3.2　線性回歸模型的前提假設(shè)232
　　8.3.3　估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差234
　　8.3.4　決定系數(shù)236
　　8.3.5　假設(shè)檢驗(yàn)238
　　8.3.6　單變量回歸中的方差分析243
　　8.3.7　預(yù)測(cè)區(qū)間246
　　8.3.8　回歸分析的局限248
第9章　多元回歸和回歸分析中的問(wèn)題249
　9.1　引言249
　9.2　多元線性回歸249
　　9.2.1　多元線性回歸模型的前提假設(shè)254
　　9.2.2　預(yù)測(cè)多元線性回歸模型中的因變量258
　　9.2.3　檢驗(yàn)是否所有回歸系數(shù)為零258
　　9.2.4　調(diào)整后的R平方260
　9.3　虛擬變量在回歸中的使用261
　9.4　回歸假設(shè)的違背264
　　9.4.1　異方差265
　　9.4.2　序列相關(guān)269
　　9.4.3　多重共線性273
　　9.4.4　異方差、序列相關(guān)、多重共線性:問(wèn)題的總結(jié)275
　9.5　模型設(shè)定和設(shè)定中的錯(cuò)誤276
　　9.5.1　模型設(shè)定的原則276
　　9.5.2　函數(shù)形式誤設(shè)定277
　　9.5.3　時(shí)間序列誤設(shè)定（自變量與誤差相關(guān)）283
　　9.5.4　其他類型時(shí)間序列誤設(shè)定285
　9.6　因變量是定性變量的模型286
第10章　時(shí)間序列分析288
　10.1　引言288
　10.2　處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)289
　10.3　趨勢(shì)模型290
　　10.3.1　線性趨勢(shì)模型290
　　10.3.2　對(duì)數(shù)線性趨勢(shì)模型292
　　10.3.3　趨勢(shì)模型和誤差項(xiàng)相關(guān)性檢驗(yàn)296
　10.4　自回歸時(shí)間序列模型297
　　10.4.1　協(xié)方差平穩(wěn)序列297
　　10.4.2　檢測(cè)自回歸模型中的序列相關(guān)誤差298
　　10.4.3　均值回復(fù)301
　　10.4.4　多期預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)的鏈?zhǔn)椒▌t301
　　10.4.5　比較預(yù)測(cè)模型的表現(xiàn)304
　　10.4.6　回歸系數(shù)的不穩(wěn)定性306
　10.5　隨機(jī)游走和單位根308
　　10.5.1　隨機(jī)游走308
　　10.5.2　非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)311
　10.6　移動(dòng)平均時(shí)間序列模型314
　　10.6.1　用n期移動(dòng)平均平滑歷史數(shù)據(jù)314
　　10.6.2　用移動(dòng)平均時(shí)間序列模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)316
　10.7　時(shí)間序列模型中的季節(jié)性317
　10.8　自回歸移動(dòng)平均模型321
　10.9　自回歸條件異方差模型322
　10.10　兩個(gè)以上時(shí)間序列的回歸324
　10.11　時(shí)間序列的其他議題328
　10.12　時(shí)間序列預(yù)測(cè)建議采取的步驟328
第11章　投資組合的概念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關(guān)概念332
　　11.2.2　擴(kuò)展到3種資產(chǎn)的情況339
　　11.2.3　多個(gè)資產(chǎn)最小方差前沿的確定341
　　11.2.4　分散化和投資組合的規(guī)模344
　　11.2.5　存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)條件下的投資組合選擇347
　　11.2.6　資本資產(chǎn)定價(jià)模型353
　　11.2.7　均值方差投資組合選擇規(guī)則：一個(gè)介紹355
　11.3　均值方差分析在應(yīng)用中的問(wèn)題358
　　11.3.1　估計(jì)均值方差優(yōu)化問(wèn)題中的輸入?yún)?shù)358
　　11.3.2　最小方差前沿的不穩(wěn)定性362
　11.4　多因素模型365
　　11.4.1　因素和多因素模型的類型366
　　11.4.2　宏觀經(jīng)濟(jì)因素模型的結(jié)構(gòu)367
　　11.4.3　套利定價(jià)理論和因素模型369
　　11.4.4　基本面因素模型的結(jié)構(gòu)374
　　11.4.5　多因素模型在當(dāng)前實(shí)踐中的運(yùn)用374
　　11.4.6　應(yīng)用380
　　11.4.7　總結(jié)392
附錄394
術(shù)語(yǔ)表403
參考文獻(xiàn)416
CFA項(xiàng)目介紹422
作者簡(jiǎn)介423
譯者后記424