资产定价

图书标准信息

• 作者 [美]约翰·科克伦
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2022-04
• 版次 1
• ISBN 9787300301303
• 定价 128.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 476页
• 字数 485千字

【内容简介】

通过使用随机折现因子而不是对每种资产使用单独的定价方法，本书建立了现代资产定价体系：将资产定价理论追溯到单一的概念——价格等于预期收益的折现。这个体系反映了价格与收益的本质以及每种证券价值背后的宏观经济风险，对于公众与私人决策起着重要的指导作用。作者在书中还回顾了回报可预测性、价值和横截面问题、股权溢价之谜及其解决方案等实证问题，着重探讨了学术研究中使用的基本思想和方法。
  本书融合了实证金融学的学术成果，可作为金融学专业高年级学生的教科书，以及学术和专业人员的参考用书。
  配套资源：https://www.johnhcochrane.com/asset-pricing。

【作者简介】

约翰·科克伦（John H. Cochrane） 斯坦福大学胡佛研究所高级研究员，美国国家经济研究局助理研究员，卡托研究所兼职学者。在加利福尼亚大学伯克利分校获得经济学博士学位。曾担任美国金融协会主席。主要研究领域包括金融学、宏观经济学和货币经济学等。

【目录】

第1部分　资产定价理论

第1章　基于消费的模型和概述

1.1　基本定价模型

1.2　边际替代率/随机折现因子

1.3　价格、报酬及其表示符号

1.4　金融学的经典问题

1.5　连续时间内的折现因子

第2章　基本模型的运用

2.1　前提假设及运用

2.2　一般均衡

2.3　实践中基于消费的模型

2.4　替代资产定价模型：概述

第3章　或有求偿权市场

3.1　或有求偿权

3.2　风险中性概率

3.3　再论投资者

3.4　风险分担

3.5　状态图表和价格函数

第4章　折现因子

4.1　一价定律和折现因子的存在

4.2　无套利和正折现因子

4.3　另一个公式和连续时间中的x*

第5章　均值-方差边界和β表达式

5.1　预期收益-β表达式

5.2　均值-方差边界：直觉和拉格朗日特征

5.3　均值-方差边界的正交特征

5.4　均值-方差边界的扩展

5.5　R*，Re*和x*属性的汇总

5.6　折现因子的均值-方差边界：Hansen-Jagannathan边界

第6章　折现因子、β和均值-方差边界之间的关系

6.1　从折现因子到β表达式

6.2　从均值-方差边界到折现因子和β表达式

6.3　因子模型和折现因子

6.4　均值-方差边界上的折现因子和β模型

6.5　三种无风险利率类比

6.6　不存在无风险利率的均值-方差特殊情况

第7章　存在定理和等价定理的含义

7.1　p=E（mx）的普适性

7.2　事前和事后

7.3　规　则

7.4　模拟投资组合

7.5　非理性与联合假设

7.6　因子数量

7.7　折现因子与均值、方差、β

第8章　条件信息

8.1　规模报酬

8.2　增加规模报酬的充分性

8.3　条件和无条件模型

8.4　规模因子：部分解决方案

8.5　总　结

第9章　因子定价模型

9.1　资本资产定价模型

9.2　跨期资本资产定价模型（ICAPM）

9.3　关于CAPM和ICAPM的评论

9.4　套利定价理论（APT）

9.5　APT与ICAPM

第2部分　资产定价模型的估计与评价

第10章　显式折现因子模型中的GMM

10.1　方　法

10.2　解释GMM程序

10.3　应用GMM

第11章　GMM：一般公式及应用

11.1　一般GMM公式

11.2　检验矩

11.3　用德尔塔方法计算任何事物的标准误差

11.4　使用GMM进行回归

11.5　预先设定的加权矩阵和矩条件

11.6　估计一组矩，检验另一组矩

11.7　估计谱密度矩阵

第12章　线性因子模型的回归检验

12.1　时间序列回归

12.2　横截面回归

12.3　Fama-MacBeth程序

第13章　折现因子形式的线性因子模型GMM

13.1　对定价误差的GMM给出横截面回归

13.2　超额收益的情形

13.3　因子比较

13.4　定价因子检验:是λ还是b

13.5　均值-方差边界与绩效评价

13.6　特征检验

第14章　似然

14.1　似然估计

14.2　ML和GMM的内在联系

14.3　当因子是收益时，ML给出时间序列回归

14.4　当因子不是超额收益时，ML给出横截面回归

第15章　线性因子模型的时间序列、横截面和GMM/DF检验

15.1　规模投资组合中CAPM的三种方法

15.2　蒙特卡罗法和自助法

第16章　选择哪种方法

16.1　“ML”与“GMM”

16.2　ML经常被忽略

16.3　OLS与GLS横截面回归

16.4　为稳健性牺牲效率的额外示例

16.5　解决模型错误设定

16.6　辅助模型

16.7　有限样本分布

16.8　渐近分布的有限样本质量以及“非参数”估计

16.9　ML的说明

16.10　统计基本原理

16.11　总　结

第3部分　债券和期权

第17章　期权定价

17.1　背　景

17.2　布莱克-斯科尔斯公式

第18章　没有完美复制的期权定价

18.1　在套利的边缘

18.2　单期合理交易边界

18.3　多期和连续时间

18.4　扩展、其他方法和参考文献

第