资产定价与机器学习

图书信息

作者	吴轲
出版社	中国人民大学出版社
ISBN	9787300318226
出版时间	2023-06-30
字数	8.0万
分类	经管,励志,管理,会计,金融投资

读书简介

本书以资产定价研究的三个核心问题：最优投资组合的选择、因子定价模型的识别，以及横截面资产收益率的预测为出发，系统阐释了如何利用机器学习技巧来提升模型的实证性能。为了提高机器学习方法在资产定价中的可解释性，本书重采用了具有清晰函数形式的机器学习方法，并通过引非线性函数关系处理解释变量与被解释变量之间的关系，从而在模型复杂度、预测效能与可解释性之间达到一个良好的平衡。

目录

序言

第一章 导 论

1.1 资产定价的研究背景

1.2 本书的结构

1.3 本书的特点和局限性

第二章 资产定价中的机器学习方法

2.1 机器学习的定义和主要类别

2.2 机器学习方法介绍

第三章 投资组合优化

3.1 马科维茨投资组合

3.2 参数化投资组合优化

3.3 最优投资组合与随机贴现因子等价性

3.4 基于收缩估计方法的投资组合优化

3.5 神经网络

3.6 基于全子集回归的组合优化

3.7 实证分析

3.8 小 结

第三章附录

第四章 随机贴现因子模型中的定价因子识别

4.1 随机贴现因子

4.2 双重选择LASSO算法识别因子

4.3 自纠偏机器学习法识别因子

4.4 小 结

第四章附录

第五章 资产收益率样本外预测

5.1 样本外预测方法

5.2 数据和单变量投资组合构造

5.3 实证结果

5.4 信息汇总方法和稳健性检验

5.5 小 结

第五章附录

参考文献