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| 編輯推薦： |
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投资者依据直觉制定决策的时代早已一去不复返了，现代资产管理已经利用了金融理论以外的类型广泛的领域。《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。这种教学方法向读者展示了一套跨学科工具，现代资产管理人需要这些工具以从数据和过程中获利。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
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弗兰克 J.法博齐（Frank J.Fabozzi），美国纽约大学经济学博士，法国北方高等商学院金融学教授，法国北方高等商学院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.Stewart Sheppard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。
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| 目錄：
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前言
第1章 资产管理公司
第2章 财务报表基础知识
第3章 证券化和住宅抵押贷款相关证券的创建
第4章 资产管理的金融计量经济学工具
第5章 蒙特卡洛在资产管理中的应用
第6章 资产管理中的优化模型
第7章 机器学习及其在资产管理中的应用
第8章 风险度量和资产配置问题
第9章 证券借贷及其在股票市场中的替代工具
第10章 用于债券市场中的头寸融资和做空的回购协议
第11章 可实施的量化研究
第12章 量化股票策略
第13章 股票因子投资策略实施中的挑战
第14章 交易成本
第15章 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
第16章 使用多因子风险模型管理债券投资组合
第17章 回测投资策略
第18章 蒙特卡洛回测方法
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| 內容試閱：
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前言
本书描述了在资产管理中使用的工具，并更深入地解释了本书配套册《机构资产管理基础》中涵盖的专题和问题。在这里，我们简要地描述本书每一章的内容，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，决定在本书中涵盖这些课题的原因。
第1章描述了资产管理公司。我们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。在此章中，我们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量化分析师也是必要的。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量化模型中使用计算错误的因子。在第2章中，我们回顾关键财务报表，并解释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中的产品：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，并解释如何创建它们以及为何创建它们。创建这些产品的机制被称为构建资产池（或贷款池）或资产池的证券化，在创建资产支持证券时也会用到这些机制。
第3章至第7章涵盖在量化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业绩。由于这些最终结果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。在第5章中，我们解释蒙特卡洛模拟的基本知识，描述模拟过程中的步骤，然后提供数项资产管理应用。
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、投资组合构建和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。
资产管理人依赖于在第4章中描述的金融计量经济学工具以识数据中的模式。机器学习为研究人员提供了利用现代的非线性和高维度的技术识别模式的新工具。在第7章中解释机器学习与金融计量经济学的差异后，我们描述机器学习，提供机器学习工具的简要概观，并描述其在资产管理中的各种应用。我们还解释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（更普遍地被称为哈里·马科维茨建立的现代投资组合理论）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—方差分析的扩展（这些扩展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，并将重点放在扩展后的框架与均值—方差分析的差异点上。均值—方差分析的每种扩展都与风险/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解释各种策略的实施时，卖空和使用杠杆是关键。在卖空时能在市场中借入证券、为头寸进行融资以创建杠杆，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品管理的领域。第9章讨论证券借贷以及在证券融资和抵押品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章深入探究量化股票策略。第11章讨论实施量化研究时涉及的问题。在此章中，我们描述开展量化研究的过程、如何将研究转化为可实施的交易策略、与资产管理的量化方法相关的问题、量化研究过程的共同目标，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量化股票策略。我们从描述资产管理的基本面方法与量化方法的差异开始。接着，我们阐述量化股票策略的分类系统，并描述多因子策略、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，以及另类数据策略。在描述这些策略后，我们解释如何开发量化策略，并描述一个良好的量化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，我们从描述因子研究的当前状态开始。第14章描述股票的交易成本。尽管我们在本书配套册的第13章中简要描述这些成本，但本书中的讨论远更全面。
正如本书配套册的第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。第15和第16章分别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。
在本书的最后两章中，我们解释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。重点是前进式方法。第17章还描述应向客户披露的关于拟议投资策略的回测结果的信息。在第18章中，重点是使用蒙特卡洛方法开展回测，以及其相对于其他投资策略回测方法的优势。
每一章都从学习目标开始。在每一章末尾都有此章涵盖的关键要点的全面清单。
配套册
本书配套册《机构资产管理基础》有19个章节，它们被划分为六个部分。每一章都从学习目标开始。
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年的诺贝尔经济科学纪念奖共同获得者哈里·马科维茨教授在将近70年前引进的。这个理论亦称均值—方差分析，提供了构建有效投资组合——在既定风险水平提供最高期望回报率的投资组合——的框架。均值—方差分析的实施并不简单。为取得有效投资组合必须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章也将解释这些实施问题。在第9章中，我们解释资产定价模型——描述风险的某个度量与期望回报率之间的关系的模型——的基础知识。此章涵盖两个最知名的资产定价模型——资本资产定价模型和套利定价理论模型，并简要介绍其他因子模型。
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章涵盖财务分析工具。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策略。主动型股票策略亦称阿尔法策略，是第13章的主题。在此章中，我们还描述资产管理人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是关于债券分析方法和债券投资组合管理的。第15章解释债券是如何定价的，以及各种收益率度量。量化利率风险的度量是第16章的主题。此外，我们还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型策略。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，衍生工具被加以运用。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，而且还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，此章构成了第六部分。
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