金融资产收益率的高阶矩建模与资产定价

前言

第1章 绪论

1.1 研究范围与基本概念界定

1.2 投资者的偏好假设与资产定价

1.3 正态和非正态分布假设下的波动率建模

1.4 正态和非正态分布假设下的风险测量

1.5 问题的提出

1.6 研究内容与结构安排

1.7 本书的主要创新点

第2章 高阶矩特征的存在性及其非参数检验

2.1 相关研究回顾

2.2 模型方法

2.3 样本描述

2.4 实证结果

2.5 本章小结

2A 条件高阶矩的部分核估计图形

第3章 高阶矩特征的产生机制分析

3.1 相关研究回顾

3.2 模型方法

3.3 样本说明及一些初步的结果

3.4 实证结果

3.5 本章小结

3A 偏态方程的其他估计结果

3B 峰态方程的其他估计结果

第4章 动量效应和反转效应：基于高阶矩CAPM的再检验

4.1 相关研究回顾

4.2 投资组合的构建

4.3 引入高阶矩风险因子评价投资组合的收益率

4.4 数据说明

4.5 动量组合与反转组合的收益率

4.6 实证结果

4.7 本章小结

4A 动量策略下HMCAPM的回归结果

4B 反转策略下HtMCAPM的回归结果

第5章 引入高阶矩的波动率预测绩效比较：参数化方法

5.1 相关研究回顾

5.2 模型设定

5.3 模拟分析

5.4 实证分析

5.5 本章小结

5A 服从SKEWT分布的随机数生成算法

5B 基于最小二乘方法比较各分布假设下GARCH族模型的预测绩效

5C 基于SPA方法比较各分布假设下GARCH族模型的预测绩效

第6章 引入高阶矩的波动率预测绩效比较：半参数方法

6.1 相关研究回顾

6.2 模型方法

6.3 数据说明与实证结果

6.4 本章小结

第7章 引入高阶矩的VaR预测：高阶矩可行域未必越广越好

7.1 相关研究回顾

7.2 三种偏斜厚尾分布及其高阶矩可行域

7.3 模型方法

7.4 样本描述

7.5 实证结果

7.6 本章小结

7A 六种分布在样本内拟合VaR的UC检验

7B 六种分布在样本外预测VaR的UC检验

第8章 总结与研究展望

8.1 总结与创新点

8.2 研究展望

参考文献

收益率的高阶矩是除方差以外的重要风险，而投资者在进行资产配置和投资决策时也有意或者无意地表现出对此类风险的偏好态度。
　　《南京大学工程管理学院文库：金融资产收益率的高阶矩建模与资产定价》在高阶矩框架下对资产定价、波动率建模和风险测量进行了较为系统的梳理，并做了大量的实证分析，可为相关科研、教学机构的专家、学者提供有益的借鉴。