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| 內容簡介： |
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本书对作者在1959年的经典理论进行了新的阐释。本书主要是关于理性投资者的投资理论和实践的内容，马科维茨认为，在一定的条件下，投资者的投资组合选择可以简化为平衡两个因素，即投资组合的期望回报和方差。此外在本书中，马科维茨也给出了优投资组合问题的实际计算方法。马科维茨的这一研究著作可以在如何合理运用投资资金，如何选择投资组合，以及如何在一定的投资风险水平下获得大的收益等方面为国内的理性投资者提供较好的帮助。
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| 目錄：
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目录
丛书序一（厉以宁）
丛书序二（何帆）
译者序
推荐序
前言
第1章
期望效用准则
简介
定义
独特性
期望效用准则的特征
理性决策者和非理性决策者
阿莱悖论
韦伯定律和阿莱悖论
公理
收益的效用是否存在边界
附言
第2章
期望效用的均值方差逼近
简介
为何不只最大化期望效用
收益效用和财富效用
Loistl的错误分析
列维和马科维茨（1979）
高度厌恶风险投资者
高度厌恶风险投资者和无风险资产
看涨期权投资组合
Ederington的二次型与高斯期望收益的渐近性质
其他的开拓者
总结
第3章
均值方差的几何平均值逼近
简介
为什么必须使用算数平均值计算均值方差
几何收益率g的6种均值方差逼近
不同类别资产的观测近似误差
各种逼近方法之间的联系
20世纪实际的权益报酬率
逼近方法的选择
其余三种方法
其余三种方法的选择
回顾
研究总结：如何选择一个最合理的加权平均值
第4章
风险度量方法选择
简介
资产交易数据库
风险度量方法比较
DMS的研究数据
总结
第5章
收益率分布的多种可能状态
简介
贝叶斯因子
转换变量
复合假设
皮尔逊族
DMS的研究数据
近似正态分布
直方图说明
总体样本的近似极大似然分布
各国收益率分布的改变
观测值
建议
注释
参考文献
献词
致谢
本书第2卷、第3卷和第4卷大纲
出版说明
第2卷
丛书序一（厉以宁）
丛书序二（何帆）
译者序
前言
致谢
第6章
投资组合选择的环境
引言
时间结构和今天的选择
利益相关者与投资者
投资者的角色
分散化的需求和机会：认识到的和未认识到的
议程：分析、评价和决策支持系统
第7章
动态系统建模
引言
定义
EASE世界观
建模过程
EAS例子
属性的图形描述
集合的图形描述
进一步的说明
对时间进行描述
同时性
内生事件和内生现象
JLMSim事件
简洁性、复杂性和现实性
SIMSCRIPT的优势
GuidedChoice公司和生命周期博弈
GC决策支持系统（DSS）数据库
模拟程序与决策支持系统（DSS）建模
问题和选项
不同版本的SIMSCRIPT
进程视图
附属实体
SIMSCRIPT Ⅲ的功能
第12章中待续
第8章
博弈论与动态规划
引言
PRWSim（一个可能的真实世界模拟程序）
博弈论中的概念
非博弈论博弈
随机策略
多期博弈的效用
动态规划
解井字棋游戏
条件期望值：一个例子
一般情形
分割、信息与动态规划（DP）选择：一个例子
一般化：博弈的两种类型
维数的诅咒
分解、简化、探索和近似
第9章
莫辛萨缪尔森模型
引言
莫辛萨缪尔森MS模型及其求解
马科维茨与萨缪尔森之争：背景
滑行路径策略及其基本原理
相对风险规避
GuidedSavings效用函数
资金充裕的情形
一个生命周期博弈效用函数
第10章
作为社会选择的投资组合选择
引言
阿罗悖论
古德曼和马科维茨（GM，1952）定理
理性决策者的社会排序
希尔德雷斯的建议
马科维茨和布莱（MB）公理
算术和几何平均效用
重新审视对称性
尺度调整策略
投票团体
卢斯、雷法和纳什（LRN）选择规则
纳什对称性
一项建议
自由、平等与博爱
第11章
评价和近似
引言
期望效用最大化：精确的、近似的、显式的、隐式的
家庭投资者
马科维茨和范戴克方法
布莱马科维茨NPV分析
TCPA程序
估计PV的均值、方差和协方差
有效边界展示
重新取样的ACLOC投资组合
TCPA 10的假设
超越马科维茨
桶：一个简要的文献回顾
答案博弈
先有问题，然后才有答案
第12章
未来展望
引言
JSSPG
建议
当前的实践
议程
IBM EASE的特性
凤凰涅槃
第7层
SIMSCRIPT M的增强功能
计算：过去、现在和未来
冯诺依曼（1958）：《计算机与人脑》
计算机与人脑再探
仿真，而非复制
第三种类型的事件调用
进程处理进程
易于并行化的进程
本地资源组
微观和宏观并行化
结语
注释
参考文献
出版说明
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| 內容試閱：
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前言本卷是4卷本著作《风险收益分析：理性投资的理论与实践》的第2卷。本书指全部4卷本著作，后同。译者注的理论基础是冯诺依曼和摩根斯坦（von Neumann and Morgenstern，1944）以及萨维奇（L J Savage，1954）开创的理性选择理论。虽然这一理论适用于一般意义上的理性选择，而不仅仅是理性投资，但大多数情况下本书所讨论的实践都是关于投资的。特别地，贯穿本书各卷的一个核心主题是：风险收益分析特别是均值方差分析是投资者近似冯诺依曼和摩根斯坦或萨维奇的理性决策者（rational decision makers，RDM）行动的一种可行途径。
第1卷讨论概率已知的风险条件下的单时期（singleperiod）选择。本卷则讨论多时期（manyperiod）分析，并仍然假设概率是已知的。第3卷将讨论单时期或多时期分析，但概率是未知的，即不确定条件下选择的情形。第4卷将论述对金融理论和实践十分重要的内容，这些内容无法很好地融入前3卷的阐述中。
第1卷反复批判了这个领域我所谓的大混淆（great confusion），即混淆有效应用均值方差分析的必要和充分条件。正态（高斯）收益分布是一个充分但非必要的条件。如果人们（像我一样）相信不同概率分布中的理性选择需要最大化期望效用，那么均值方差分析实用的必要充分条件，是在MV有效边界上精心选择的均值方差组合将近似极大化多种凹（风险规避）效用函数的期望效用。第1卷的一个主要目的是通过证明事实上来自MV边界的（对于特定投资者而言的）正确选择通常会近似极大化期望效用，即便相关投资组合的收益并非正态分布时也是如此，来消除这种大混淆。
本卷的一个主要目的则是探讨当前的单时期选择与更长期目标之间的关系。具体而言，本卷论述了例如长期投资、投资者临近退休时应当采用的资产配置平滑路径、代际投资需求的调整，以及一般而言金融决策支持系统应该包含的决策规则等主题。特别地，本卷最后一章询问了几十年后金融决策支持系统将会是什么样子。
阅读本卷所需的数学知识我注意到一些阅读第1卷的读者希望我能够提供非数学的投资建议。事实上，除了偶尔有一些技术性的注释外，阅读本卷的前提是具备与马科维茨（Markowitz，1959）的著作中所用到的相同的数学水平。此外读者还需要知道求和符号ni=1怎样运算，愿意并能够学习连乘符号ni=1怎样运算（如果他还不知道连乘符号怎样运算的话）（没有学习过微积分的读者可以忽略极少用到的一阶导数）。如同在马科维茨（1959）的著作中那样，本卷包含了一系列概念，这些概念对很多人耳熟能详，但对其他人则可能是一个挑战。例如，条件期望值这一概念之于本卷的重要性，就像协方差概念之于马科维茨（1959）的著作和冯诺依曼与摩根斯坦的期望效用之于本书第1卷的重要性一样。要理解多时期的理性选择，对条件期望值是什么略知大概是不够的。读者必须理解这一概念的正式定义，以及正式定义与大概的联系是怎样的，否则就无法弄懂任何正式的分析。在那种情况下，读者必须基于我的（或其他某个人的）权威表述，而不是自己揣测关于这个概念逻辑意味着什么。
马科维茨（1959）著作第3章（数学内容从这一章开始）题为数学与读者的首节，给出了类似不要试图快速阅读本书而是尝试理解证明过程的建议。关于建议我还要补充一点：如果首次阅读时你无法理解某个概念，不要气馁。仔细考虑这个概念，或许可以继续读下去看这个概念是怎样应用的，然后再回到这个概念的定义。
几个困难的证明被分成了一个或多个段落，证明过程的开头为证明（PROOF），结尾处是证明完毕（QED）。非数学专业人士可以跳过或略过这些证明。否则因为证明是正文的一部分，是对什么意味着什么且为何如此的解释，故而不应跳过或略过这些内容。
对那些已经非常熟悉诸如条件期望值、冯诺依曼和摩根斯坦定义的策略，以及动态规划原理等内容的读者，我希望马科维茨（1959）的著作足以证明一本书花费笔墨使专注的新手快速掌握必要的基本原理，然后介绍值得多个理论与实践领域的思想领袖关注的新思想是有可能的。
时光一去不复返如下真实但有误导性的故事不时出现在出版物中，包括曾经被一个非常知名的金融专栏作者发表在《华尔街日报》上。大约在1952年，当我在兰德公司工作时，我面临着是CRFE形式还是TIAA形式的股票债券投资组合选择。我选择了一个5050的组合。我的推理是，如果股票市场大幅上升，那么我就会为我完全没有参与这一市场而遗憾；反过来，如果股票市场大幅下跌，我同样会感到遗憾，而5050的比例最小化了我的最大遗憾。那些评论员从这个故事中得出的结论是，即使是现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT）的开创者马科维茨，在选择投资组合时也不运用MPT。
5050的比例是1952年我25岁时的选择，但它不会是今天我给25岁年轻人的建议。今天我的建议是给予股票更大的权重，或许是100%的股票，这取决于个体容忍投资组合价值短期波动的意愿。1952年至今，大量的MPT基础设施得以建设。1952年，尽管有马科维茨（1952a）的文章，但还没有编写出优化程序，也没有容易获得的收益序列数据［比如Ibbotson （2004）或Dimson, Marsh, and Staunton （2002）的数据序列］。那时也没有几十年的关于怎样使用MPT设备的讨论，就像我曾经和朋友、同事的讨论那样。我在本书第1卷的致谢中感谢了这些朋友和同事。
至于我现在怎样投资，利用当前常用资产类别的均值、方差和协方差的前瞻性估计值，我参与了我很多客户（例如本书的资助商得克萨斯州达拉斯市的第一环球公司和第7章中介绍的GuidedChoice公司）投资组合有效边界的生成和应用过程。在反复的接触中，我了解到自己偏好的近似资产类别组合，并大致上投资于这一组合。我以交易型开放式指数基金（exchange traded fund，ETF）代替股票，以债券代替固定收益证券来实现自己的选择。
我的理论观点随着时间推移也在发生变化。例如，本书第1卷的焦点主题，即期望效用的均值方差近似的有效性，并没有出现在我1952年的论文中，而是最早出现在我1959年的著作中。1952年的论文中介绍的投资组合均值和方差与证券的均值、方差和协方差之间的关系没有发生变化。这些是数学关系。但怎样应用这些关系，以及应用它们的理由，则随着时间的推移发生了改变。在我看来，1952～1959年的改变是最大的［马科维茨（2010a）的论文对我1959年的观点与1952年时所持观点做了详细比较］。
我的观点变化的一个更直接的例子，是本卷内容与第1卷中所预想的不完全相同。虽然本卷的基本主题仍然是概率已知条件下多期博弈的理性投资，但当我仔细地重新检查这一主题时，发现其具体内容在某些未预料到的方向发生了变化。特别地，在第6章（本卷的首章）的阐述尚未展开时，我就发现传统上将投资者描述为独行侠，以及将投资组合选择过程描述为只有一个利益相关者，明显与事实不符。这导致本卷的探讨路径和内容安排是我最初未预想到的。
尽管如此，预想的内容仍然体现在第2卷中，包括动态规划原理、莫辛萨缪尔森模型、动态规划方法导出效用函数的马科维茨范戴克二次近似，以及布莱马科维茨考虑税收的投资组合分析。
友好的争论者我们在本卷中介绍的理论由休谟（Hume）所谓的理念之间的逻辑或数学关系构成。除非某个证明过程中有错误，否则这些关系是不存在争议的。存在争议而且确实有过争议的，是怎样将这些关系中包含的原理应用于实践问题。我从来没有为对我在这些问题上的观点的有力挑战而难堪过。我难免也会不赞同那些我高度尊敬的同行的观点。保罗萨缪尔森（Paul Samuelson）是一个最突出的例子。其他的例子包括恰布拉（Chhabra）、埃文斯基（Evensky）、伊博森（Ibbotson）、默顿（Merton）、谢弗林（Shefrin）、斯特曼（Statman）和其他人。我的朋友知道，我从那些描绘日益增长的知识领域的友好对话中得到了极大的乐趣并且获益良多。当一个同行建议使投资者超越马科维茨的框架时，我并不介怀；反过来，当我提出要让投资者超越超越马科维茨的框架时，我也没期望做些什么。
正如我说过的那样，所有这些都为我的朋友所知。我只是想让作为第三方的读者明白，我对那些我认为其观点值得在本书介绍的同行怀有最高的敬意，而不管我是否赞同他们的观点。
关于作者第11章中关于布莱马科维茨TCPA（考虑税收的投资组合分析）的小节是肯尼斯布莱（Kenneth Blay）和我合著的。除此之外，所有内容和观点都是我自己的。在第1卷的致谢中，在一般性地感谢第一环球公司和特别感谢Tony Batman对本书的资助后，我指出，肯尼斯布莱是我与第一环球公司在赞助和其他事务上的主要联系人考虑到在写作本书过程中我们持久而紧密的联系，我认为将肯尼斯列为本书的联合作者是对他的恰当感谢方式。我们的联系一直持续到最近，但现在肯尼斯已经不再是第一环球公司的雇员了（我们的联系也发生了变化）。我没有费力地将本卷中绝大多数我们换成我，除了被列为是我写作的第12章外。这是因为第12章包含了构建实时决策支持系统的建议，这些建议与目前该领域的领军人物所认可的原则相冲突。我论据中的一项关键内容乃是基于个人在一种替代性方法上的经验：我一直在这个领域，开创了这一方法，该方法的表现的确比目前的处理方法要好不少。通过以第一人称单数写作，我可以用我来代替马科维茨。
致谢本卷的写作使我有机会重新检查自己在投资组合选择环境的多个方面，包括时间和其他方面的主张，也使我有机会写出我当前在这些问题上的观点，既包括那些我长期持有的观点，也包括写作时新形成的观点。如同在第1卷中一样，我希望向Stephen A Tony Batman表达我的感激之情，是他使所有这些变得可能。我也要感谢Mary Margaret Midge McDonald，她很有耐心地辨认出并输入了数不尽的草稿，其中我将大量大幅修改过的材料从一处调整至另一处；感谢Lilli Therese Alexander，她在承担哈里马科维茨公司其他职责的同时查找和加工了大量文献信息；感谢徐甘霖（Ganlin Xu），他阅读了本卷的完整内容，给出了有价值的意见和建议；感谢Barbara Markowitz，她对本书表现出了持久的兴趣，并给予我无尽的鼓励。
哈里 M马科维茨加利福尼亚州圣迭戈2016年3月
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