定 價(jià)：98 元
叢書(shū)名：大數(shù)據(jù)金融叢書(shū)
- 作者：龔超
- 出版時(shí)間：2019/1/1
- ISBN：9787121359163
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：F830.59
- 頁(yè)碼：444
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
行為金融學(xué)作為金融學(xué)的一個(gè)分支，其重要性正在被越來(lái)越多的人所熟知。然而，前景理論作為行為金融學(xué)的核心理論，盡管地位很高，但目前仍不為多數(shù)人所了解。本書(shū)全面介紹了前景理論及其在金融領(lǐng)域中的發(fā)展。本書(shū)既對(duì)前景理論的產(chǎn)生背景、基礎(chǔ)理論、心理基礎(chǔ)及與傳統(tǒng)金融理論的對(duì)比分析等內(nèi)容展開(kāi)了論述，也對(duì)前景理論在金融投資組合優(yōu)化方面的實(shí)證研究進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。本書(shū)給出了必備的數(shù)學(xué)定義及實(shí)操的MATLAB代碼，為讀者提供理論與實(shí)操的最大便利。本書(shū)具有：前瞻性，直接深入行為金融學(xué)核心；綜述性，800余篇參考文獻(xiàn)，有效減少資料搜索時(shí)間；實(shí)用性，金融投資模型分析，快速掌握建模求解技術(shù)。本書(shū)既適合對(duì)前景理論、投資優(yōu)化及風(fēng)險(xiǎn)管理等相關(guān)知識(shí)感興趣的人員，也適合想迅速掌握基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在金融投資領(lǐng)域應(yīng)用的人員閱讀。
龔超，工學(xué)博士，主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄�、�?yōu)化算法。曾就職于央企及知名企業(yè)管理咨詢公司，并為多家大型企業(yè)集團(tuán)提供戰(zhàn)略規(guī)劃、合并重組等咨詢與培訓(xùn)服務(wù)。參與多項(xiàng)國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目及部委課題研究，在國(guó)內(nèi)外期刊共計(jì)發(fā)表文章60余篇。目前主要關(guān)注人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。
第1章 概率論與期望值決策 1
1.1 概率測(cè)度 1
1.1.1 風(fēng)險(xiǎn)與不確定性 1
1.1.2 集合理論 2
1.1.3 狀態(tài)空間 6
1.1.4 概率空間 7
1.1.5 容度 8
1.1.6 期望 9
1.1.7 主觀概率 10
1.1.8 前景 13
1.2 期望值決策理論 14
1.2.1 荷蘭賭 15
1.2.2 圣彼得堡悖論 16
第2章 期望效用理論 18
2.1 偏好 18
2.1.1 偏好關(guān)系 18
2.1.2 偏好公理 19
2.2 函數(shù)的凹凸性 21
2.3 風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與確定性等價(jià) 22
2.4 期望效用函數(shù) 26
2.5 正仿射變換 28
2.6 風(fēng)險(xiǎn)厭惡測(cè)度 28
2.7 期望效用理論與均值-方差模型 29
第3章 原始前景理論 33
3.1 悖論叢生 33
3.1.1 共同結(jié)果效應(yīng) 33
3.1.2 共同比率效應(yīng) 35
3.1.3 框架效應(yīng) 35
3.1.4 Ellsberg悖論 37
3.1.5 確定效應(yīng) 38
3.1.6 隔離效應(yīng) 39
3.2 原始前景理論的賦值 41
3.2.1 反射效應(yīng) 41
3.2.2 編輯 43
3.2.3 評(píng)估 45
3.3 參考點(diǎn) 46
3.4 價(jià)值函數(shù) 47
3.5 權(quán)重函數(shù) 48
3.5.1 次可加性 49
3.5.2 次確定性 49
3.5.3 次比例性 50
3.5.4 概率的非線性偏好 51
第4章 累積前景理論 53
4.1 原始前景理論的發(fā)展 53
4.2 等級(jí)依賴模型 56
4.3 累積前景理論的提出 59
4.4 價(jià)值函數(shù) 60
4.5 概率權(quán)重函數(shù) 61
4.6 案例：前景值的補(bǔ)充計(jì)算 62
4.7 風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的四重模式 63
4.8 累積前景理論的映射 65
第5章 前景理論與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué) 67
5.1 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)概述 68
5.1.1 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展 68
5.1.2 對(duì)實(shí)驗(yàn)的質(zhì)疑 70
5.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c對(duì)象 71
5.2.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?71
5.2.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象 72
5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 73
5.3.1 指導(dǎo)語(yǔ) 73
5.3.2 控制變量 74
5.3.3 干擾因素 74
5.3.4 隨機(jī)數(shù) 74
5.3.5 數(shù)據(jù)采集 75
5.3.6 實(shí)驗(yàn)激勵(lì) 76
5.3.7 知識(shí)偏差 76
5.3.8 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃 77
5.4 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與分析 77
5.4.1 問(wèn)卷內(nèi)容與結(jié)構(gòu) 77
5.4.2 問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析 79
5.5 案例：累積前景理論的參數(shù)估計(jì) 86
第6章 前景理論與心理基礎(chǔ) 88
6.1 是否眼見(jiàn)為實(shí) 88
6.2 定基 89
6.2.1 心理賬戶 89
6.2.2 錨定效應(yīng) 92
6.2.3 沉沒(méi)成本 94
6.3 偏離 96
6.3.1 過(guò)度自信 96
6.3.2 回本效應(yīng) 97
6.3.3 后悔厭惡 98
6.4 割舍 98
6.4.1 稟賦效應(yīng) 98
6.4.2 處置效應(yīng) 99
6.5 簡(jiǎn)化 100
6.5.1 暗示與過(guò)濾 100
6.5.2 代表性與熟悉性 100
6.6 情感 102
6.7 外部環(huán)境 103
6.7.1 社會(huì)環(huán)境 103
6.7.2 社會(huì)比較 103
6.7.3 語(yǔ)言表達(dá) 103
6.7.4 羊群效應(yīng)與從眾心理 104
第7章 前景理論價(jià)值函數(shù) 105
7.1 價(jià)值函數(shù)的主要類型 105
7.1.1 冪價(jià)值函數(shù) 105
7.1.2 線性價(jià)值函數(shù) 106
7.1.3 二次價(jià)值函數(shù) 107
7.1.4 指數(shù)價(jià)值函數(shù) 110
7.1.5 HARA價(jià)值函數(shù) 111
7.1.6 非參數(shù)方法下的價(jià)值函數(shù) 112
7.2 價(jià)值函數(shù)的再討論 112
7.3 損失厭惡 115
7.3.1 損失厭惡 VS 風(fēng)險(xiǎn)厭惡 116
7.3.2 情感與損失厭惡 117
7.3.3 與損失厭惡相關(guān)的現(xiàn)象 118
7.4 參考依賴 122
7.5 幾類效用函數(shù) 128
第8章 前景理論權(quán)重函數(shù) 131
8.1 概率權(quán)重函數(shù) 131
8.2 Prelec概率權(quán)重函數(shù) 133
8.3 兩參數(shù)模型 134
8.4 概率權(quán)重函數(shù)的心理學(xué)解釋 138
8.5 概率權(quán)重函數(shù)形式及參數(shù)總結(jié) 139
第9章 前景理論的完善與應(yīng)用 142
9.1 理論的夯實(shí) 142
9.1.1 偏好基礎(chǔ)與公理化 142
9.1.2 從離散到連續(xù) 143
9.1.3 第三代前景理論 144
9.1.4 不精確風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度 145
9.2 與傳統(tǒng)金融的聯(lián)系與區(qū)別 145
9.2.1 前景理論與期望效用理論 145
9.2.2 前景理論與均值-方差模型 146
9.2.3 前景理論與高階矩 146
9.2.4 前景理論與資產(chǎn)定價(jià) 148
9.2.5 前景理論與行為預(yù)測(cè) 150
9.3 對(duì)異象、悖論及謎題的解釋 150
9.3.1 前景理論與圣彼得堡悖論 150
9.3.2 前景理論與股權(quán)溢價(jià)之謎 152
9.3.3 前景理論與稟賦效應(yīng) 152
9.3.4 前景理論與處置效應(yīng) 153
9.3.5 前景理論與本國(guó)效應(yīng) 155
9.3.6 前景理論與貨幣幻覺(jué) 155
9.3.7 前景理論與近視損失厭惡 156
第10章 前景理論與隨機(jī)占優(yōu) 159
10.1 占優(yōu) 160
10.2 偏好與函數(shù) 161
10.3 一階隨機(jī)占優(yōu) 161
10.4 二階隨機(jī)占優(yōu) 162
10.5 三階隨機(jī)占優(yōu) 163
10.6 PSD隨機(jī)占優(yōu) 165
第11章 前景理論下的投資組合問(wèn)題 170
11.1 基于理性假設(shè)的投資組合問(wèn)題 170
11.1.1 期望收益與方差 172
11.1.2 有效邊界 174
11.1.3 夏普比率 176
11.1.4 兩基金分離定理 177
11.1.5 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn) 178
11.1.6 資本資產(chǎn)定價(jià)模型 179
11.2 基于前景理論的投資組合問(wèn)題 181
11.2.1 一個(gè)復(fù)雜的議題 181
11.2.2 前景理論偏好投資者的投資組合目標(biāo)函數(shù) 187
第12章 前景理論與風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度 196
12.1 風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度 196
12.1.1 風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的起源 197
12.1.2 如何測(cè)度風(fēng)險(xiǎn) 197
12.1.3 半方差 198
12.2 VaR 199
12.2.1 VaR的起源與發(fā)展 199
12.2.2 VaR的定義 201
12.2.3 VaR的計(jì)算 203
12.2.4 VaR的局限與爭(zhēng)議 207
12.3 CVaR 208
12.3.1 CVaR的定義 208
12.3.2 基于樣本情景下的CVaR-、CVaR和CVaR+ 209
12.3.3 CVaR的計(jì)算 210
12.4 VaR與CVaR的比較 211
12.4.1 優(yōu)劣勢(shì)比較 211
12.4.2 優(yōu)化與約束 212
12.5 VaR偏差和CVaR偏差 212
12.5.1 偏差的定義 212
12.5.2 偏差測(cè)度 214
12.5.3 VaR、CVaR與前景理論 215
第13章 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 217
13.1 資產(chǎn)收益率 217
13.1.1 單期簡(jiǎn)單收益率 217
13.1.2 多期簡(jiǎn)單收益率 218
13.1.3 算術(shù)平均收益率 218
13.1.4 幾何平均收益率 218
13.1.5 對(duì)數(shù)收益率 219
13.2 時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)量 220
13.3 平穩(wěn)性 221
13.4 序列相關(guān)、同方差及異方差 222
13.5 自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù) 223
13.6 AR模型 225
13.7 MA模型 227
13.8 ARMA模型 228
13.9 ARCH模型 229
13.10 GARCH模型 230
第14章 未來(lái)情景模擬法 232
14.1 Bootstrap法 233
14.1.1 什么是Bootstrap法 233
14.1.2 基于時(shí)間序列的自助法 234
14.1.3 標(biāo)準(zhǔn)自助法 235
14.1.4 移動(dòng)分塊自助法 235
14.1.5 非重疊分塊自助法 236
14.1.6 實(shí)例 237
14.2 蒙特卡羅模擬法 241
14.2.1 定義、起源與發(fā)展 241
14.2.2 應(yīng)用范圍 243
14.2.3 股價(jià)變動(dòng)與隨機(jī)過(guò)程 246
14.3 歷史模擬法 250
第15章 優(yōu)化算法 253
15.1 線性規(guī)劃 253
15.1.1 線性規(guī)劃的提出 253
15.1.2 單純形法 258
15.1.3 對(duì)偶問(wèn)題 264
15.2 非線性規(guī)劃 265
15.2.1 無(wú)約束優(yōu)化 267
15.2.2 約束優(yōu)化 273
15.2.3 非線性規(guī)劃的難點(diǎn) 276
15.2.4 前景理論與分片線性規(guī)劃 279
15.2.5 凸優(yōu)化 281
第16章 遺傳算法 286
16.1 遺傳算法的原理 287
16.1.1 為什么選擇遺傳算法 287
16.1.2 模式與模式定理 288
16.1.3 積木塊假說(shuō) 288
16.1.4 探索與開(kāi)發(fā)的平衡 288
16.2 遺傳算法的基本步驟 290
16.2.1 模型 290
16.2.2 編碼 291
16.2.3 估值 294
16.2.4 選擇 295
16.2.5 交叉 297
16.2.6 變異 300
16.2.7 收斂及終止 301
第17章 前景理論與機(jī)器學(xué)習(xí) 304
17.1 支持向量機(jī) 306
17.1.1 線性分類器 307
17.1.2 從線性分類器到非線性分類器 309
17.2 Logistic回歸 313
17.3 過(guò)擬合與欠擬合 316
17.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 318
17.4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域的運(yùn)用 318
17.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹 321
17.4.3 感知機(jī) 326
17.4.4 前饋傳播 329
17.4.5 反向傳播 331
17.4.6 實(shí)例：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 336
第18章 基于前景理論的投資組合優(yōu)化的實(shí)證分析 339
18.1 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)約束的前景理論優(yōu)化問(wèn)題 339
18.1.1 參數(shù)法——多元正態(tài)分布 339
18.1.2 非參數(shù)法——前景模擬 346
18.2 含風(fēng)險(xiǎn)約束的前景理論優(yōu)化問(wèn)題 347
18.2.1 風(fēng)險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)約束 348
18.2.2 偏差性風(fēng)險(xiǎn)約束 349
附錄A MATLAB基礎(chǔ)快速入門(mén) 352
A.1 MATLAB簡(jiǎn)介 352
A.2 MATLAB入門(mén) 354
A.3 MATLAB中的矩陣運(yùn)算 358
A.4 MATLAB常用數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入/導(dǎo)出 359
A.5 MATLAB中的圖形功能 362
A.6 MATLAB程序設(shè)計(jì)方法 366
參考文獻(xiàn) 370
書(shū)單推薦
