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内容大纲
投资者依据直觉制定决策的时代早已一去不复返了，现代资产管理已经借鉴了金融理论以外的广泛领域。《资产管理：工具和问题》描述了在资产管理中使用的工具，并更深入地解释了配套册《机构资产管理基础》中涵盖的专题和问题。
本书不仅涵盖了财务报表基础知识、量化资产管理中通常使用的统计学和运筹学工具（金融计量经济学工具、蒙特卡洛及机器学习等），还包含了经典的资产配置问题、量化股票策略及股票因子投资策略实施。本书以跨学科手段向现代资产管理人员展现了一套教学工具，以帮助其更好在工作中获益。 -
作者介绍
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目录
1 资产管理公司
学习目标
引言
专业管理的资产的类别
资产管理与财富管理
传统资产管理与对冲基金
资产管理公司的特征
投资管理协议
客户希望从其资产管理人那里得到什么
资产管理行业的基本面在如何发生变化
打造未来的资产管理公司
关键要点
附录：投资管理协议样本
2 财务报表基础知识
学习目标
引言
五种财务报表的概观
一般公认会计原则
独立审计师和审计报告
损益表
综合损益表
资产负债表
现金流量表
股东权益变动表
关键要点
3 证券化和住宅抵押贷款相关证券的创建
学习目标
引言
联邦机构住宅抵押贷款证券
私人部门住宅抵押贷款证券
关键要点
4 资产管理的金融计量经济学工具
学习目标
引言
线性回归
主成分分析
波动率动态的时间序列模型
关键要点
5 蒙特卡洛在资产管理中的应用
学习目标
引言
在金融决策中蒙特卡洛模拟与其他方法的比较
蒙特卡洛模拟的步骤
确定试验的次数
蒙特卡洛模拟步骤的演练说明
生成随机数字
退休投资组合的一个例子
如何选择分布
生成联合情景
关键要点
6 资产管理中的优化模型
学习目标
引言
数学规划
数学规划模型的类型
应用
关键要点
7 机器学习及其在资产管理中的应用
学习目标
引言
什么是机器学习
金融机器学习与金融计量经济学有何不同
影响人工智能和机器学习的使用的因素
机器学习技术
数据类型的回顾
学习的概念和学习风格
人类在机器学习中的角色
应用
信用评级／分析师的建议
建立机器学习投资团队
关键要点
8 风险度量和资产配置问题
学习目标
引言
风险和不确定性的度量
风险度量在实践中的使用
风险度量和资产配置问题
关键要点
9 证券借贷及其在股票市场中的替代工具
学习目标
引言
证券借贷
证券借贷的股票融资替代工具
关键要点
10 用于债券市场中的头寸融资和做空的回购协议
学习目标
引言
回购协议
回购的基础知识
回购利率和美元利息
逆回购
回购利率的决定因素
结构化回购
用于债券头寸的融资和／或建立杠杆的非回购工具
关键要点
11 可实施的量化研究
学习目标
引言
经济物理学的兴起
一般框架
选择一个无幸存者偏差的样本
选择估计模型的方法
风险控制
关键要点
12 量化股票策略
学习目标
引言
量化投资策略与基本面投资策略
量化策略的定义
量化股票策略的分类系统
如何制定量化策略
模型和判断
实证研究的技术
量化策略的一些关键方面
“良好”的量化投资模型和策略的五个关键特性
关键要点
13 股票因子投资策略实施中的挑战
学习目标
引言
因子研究的现状
研究结果实施中的实际考虑
资产所有者面临的风险
关键要点
14 交易成本
学习目标
引言
交易成本的分类
流动性和交易成本
市场影响的衡量和实证研究结果
市场影响的预测和建模
将交易成本纳入资产配置模型
最优交易
集成的资产管理：超越预期回报率和投资组合风险
关键要点
15 使用含基本面因子的多因子风险模型管理普通股投资组合
学习目标
引言
跟踪误差
基本面因子模型的描述和估计
风险分解
投资组合构建和风险控制应用
关键要点
16 使用多因子风险模型管理债券投资组合
学习目标
引言
投资组合相对基准的风险特征
跟踪误差
构建和重新平衡投资组合
关键要点
17 回测投资策略
学习目标
引言
三种类型的回测
回测的原因
为何前进式回测不是一种研究工具
前进式回测的陷阱
回测和假设检验
应该披露的回测信息
客户问题的样本
关键要点
18 蒙特卡洛回测方法
学习目标
引言
DGP
三种类型的回测
蒙特卡洛回测的四个独特优势
对蒙特卡洛回测的担忧
DGP的例子
战术性投资算法工厂
DGP的识别
关于蒙特卡洛方法回测的结束语
关键要点
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