大数据金融丛书投资决策分析与优化:基于前景理论

本书特色

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行为金融学作为金融学的一个分支，其重要性正在被越来越多的人所熟知。然而，前景理论作为行为金融学的核心理论，尽管地位很高，但目前仍不为多数人所了解。本书全面介绍了前景理论及其在金融领域中的发展。本书既对前景理论的产生背景、基础理论、心理基础及与传统金融理论的对比分析等内容展开了论述，也对前景理论在金融投资组合优化方面的实证研究进行了详细的介绍。本书给出了**的数学定义及实操的MATLAB代码，为读者提供理论与实操的*便利。本书具有：前瞻性，直接深入行为金融学核心；综述性，800余篇参考文献，有效减少资料搜索时间；实用性，金融投资模型分析，快速掌握建模求解技术。本书既适合对前景理论、投资优化及风险管理等相关知识感兴趣的人员，也适合想迅速掌握基础的人工智能技术在金融投资领域应用的人员阅读。

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内容简介

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SUMMARY

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作者简介

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龚超，工学博士，主要研究领域为人工智能、优化算法。曾就职于央企及知名企业管理咨询公司，并为多家大型企业集团提供战略规划、合并重组等咨询与培训服务。参与多项国家社会科学基金项目及部委课题研究，在国内外期刊共计发表文章60余篇。目前主要关注人工智能在金融领域的应用。

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目录

第1章 概率论与期望值决策 11.1 概率测度 11.1.1 风险与不确定性 11.1.2 集合理论 21.1.3 状态空间 61.1.4 概率空间 71.1.5 容度 81.1.6 期望 91.1.7 主观概率 101.1.8 前景 131.2 期望值决策理论 141.2.1 荷兰赌 151.2.2 圣彼得堡悖论 16第2章 期望效用理论 182.1 偏好 182.1.1 偏好关系 182.1.2 偏好公理 192.2 函数的凹凸性 212.3 风险态度与确定性等价 222.4 期望效用函数 262.5 正仿射变换 282.6 风险厌恶测度 282.7 期望效用理论与均值-方差模型 29第3章 原始前景理论 333.1 悖论丛生 333.1.1 共同结果效应 333.1.2 共同比率效应 353.1.3 框架效应 353.1.4 Ellsberg悖论 373.1.5 确定效应 383.1.6 隔离效应 393.2 原始前景理论的赋值 413.2.1 反射效应 413.2.2 编辑 433.2.3 评估 453.3 参考点 463.4 价值函数 473.5 权重函数 483.5.1 次可加性 493.5.2 次确定性 493.5.3 次比例性 503.5.4 概率的非线性偏好 51第4章 累积前景理论 534.1 原始前景理论的发展 534.2 等级依赖模型 564.3 累积前景理论的提出 594.4 价值函数 604.5 概率权重函数 614.6 案例：前景值的补充计算 624.7 风险态度的四重模式 634.8 累积前景理论的映射 65第5章 前景理论与实验经济学 675.1 实验经济学概述 685.1.1 实验经济学的发展 685.1.2 对实验的质疑 705.2 实验目的与对象 715.2.1 实验目的 715.2.2 实验对象 725.3 实验设计 735.3.1 指导语 735.3.2 控制变量 745.3.3 干扰因素 745.3.4 随机数 745.3.5 数据采集 755.3.6 实验激励 765.3.7 知识偏差 765.3.8 实验计划 775.4 问卷设计与分析 775.4.1 问卷内容与结构 775.4.2 问卷数据分析 795.5 案例：累积前景理论的参数估计 86第6章 前景理论与心理基础 886.1 是否眼见为实 886.2 定基 896.2.1 心理账户 896.2.2 锚定效应 926.2.3 沉没成本 946.3 偏离 966.3.1 过度自信 966.3.2 回本效应 976.3.3 后悔厌恶 986.4 割舍 986.4.1 禀赋效应 986.4.2 处置效应 996.5 简化 1006.5.1 暗示与过滤 1006.5.2 代表性与熟悉性 1006.6 情感 1026.7 外部环境 1036.7.1 社会环境 1036.7.2 社会比较 1036.7.3 语言表达 1036.7.4 羊群效应与从众心理 104第7章 前景理论价值函数 1057.1 价值函数的主要类型 1057.1.1 幂价值函数 1057.1.2 线性价值函数 1067.1.3 二次价值函数 1077.1.4 指数价值函数 1107.1.5 HARA价值函数 1117.1.6 非参数方法下的价值函数 1127.2 价值函数的再讨论 1127.3 损失厌恶 1157.3.1 损失厌恶 VS 风险厌恶 1167.3.2 情感与损失厌恶 1177.3.3 与损失厌恶相关的现象 1187.4 参考依赖 1227.5 几类效用函数 128第8章 前景理论权重函数 1318.1 概率权重函数 1318.2 Prelec概率权重函数 1338.3 两参数模型 1348.4 概率权重函数的心理学解释 1388.5 概率权重函数形式及参数总结 139第9章 前景理论的完善与应用 1429.1 理论的夯实 1429.1.1 偏好基础与公理化 1429.1.2 从离散到连续 1439.1.3 第三代前景理论 1449.1.4 不精确风险的测度 1459.2 与传统金融的联系与区别 1459.2.1 前景理论与期望效用理论 1459.2.2 前景理论与均值-方差模型 1469.2.3 前景理论与高阶矩 1469.2.4 前景理论与资产定价 1489.2.5 前景理论与行为预测 1509.3 对异象、悖论及谜题的解释 1509.3.1 前景理论与圣彼得堡悖论 1509.3.2 前景理论与股权溢价之谜 1529.3.3 前景理论与禀赋效应 1529.3.4 前景理论与处置效应 1539.3.5 前景理论与本国效应 1559.3.6 前景理论与货币幻觉 1559.3.7 前景理论与近视损失厌恶 156第10章 前景理论与随机占优 15910.1 占优 16010.2 偏好与函数 16110.3 一阶随机占优 16110.4 二阶随机占优 16210.5 三阶随机占优 16310.6 PSD随机占优 165第11章 前景理论下的投资组合问题 17011.1 基于理性假设的投资组合问题 17011.1.1 期望收益与方差 17211.1.2 有效边界 17411.1.3 夏普比率 17611.1.4 两基金分离定理 17711.1.5 系统风险与非系统风险 17811.1.6 资本资产定价模型 17911.2 基于前景理论的投资组合问题 18111.2.1 一个复杂的议题 18111.2.2 前景理论偏好投资者的投资组合目标函数 187第12章 前景理论与风险测度 19612.1 风险测度 19612.1.1 风险测度的起源 19712.1.2 如何测度风险 19712.1.3 半方差 19812.2 VaR 19912.2.1 VaR的起源与发展 19912.2.2 VaR的定义 20112.2.3 VaR的计算 20312.2.4 VaR的局限与争议 20712.3 CVaR 20812.3.1 CVaR的定义 20812.3.2 基于样本情景下的CVaR-、CVaR和CVaR 20912.3.3 CVaR的计算 21012.4 VaR与CVaR的比较 21112.4.1 优劣势比较 21112.4.2 优化与约束 21212.5 VaR偏差和CVaR偏差 21212.5.1 偏差的定义 21212.5.2 偏差测度 21412.5.3 VaR、CVaR与前景理论 215第13章 时间序列预测法 21713.1 资产收益率 21713.1.1 单期简单收益率 21713.1.2 多期简单收益率 21813.1.3 算术平均收益率 21813.1.4 几何平均收益率 21813.1.5 对数收益率 21913.2 时间序列的统计量 22013.3 平稳性 22113.4 序列相关、同方差及异方差 22213.5 自相关函数与偏自相关函数 22313.6 AR模型 22513.7 MA模型 22713.8 ARMA模型 22813.9 ARCH模型 22913.10 GARCH模型 230第14章 未来情景模拟法 23214.1 Bootstrap法 23314.1.1 什么是Bootstrap法 23314.1.2 基于时间序列的自助法 23414.1.3 标准自助法 23514.1.4 移动分块自助法 23514.1.5 非重叠分块自助法 23614.1.6 实例 23714.2 蒙特卡罗模拟法 24114.2.1 定义、起源与发展 24114.2.2 应用范围 24314.2.3 股价变动与随机过程 24614.3 历史模拟法 250第15章 优化算法 25315.1 线性规划 25315.1.1 线性规划的提出 25315.1.2 单纯形法 25815.1.3 对偶问题 26415.2 非线性规划 26515.2.1 无约束优化 26715.2.2 约束优化 27315.2.3 非线性规划的难点 27615.2.4 前景理论与分片线性规划 27915.2.5 凸优化 281第16章 遗传算法 28616.1 遗传算法的原理 28716.1.1 为什么选择遗传算法 28716.1.2 模式与模式定理 28816.1.3 积木块假说 28816.1.4 探索与开发的平衡 28816.2 遗传算法的基本步骤 29016.2.1 模型 29016.2.2 编码 29116.2.3 估值 29416.2.4 选择 29516.2.5 交叉 29716.2.6 变异 30016.2.7 收敛及终止 301第17章 前景理论与机器学习 30417.1 支持向量机 30617.1.1 线性分类器 30717.1.2 从线性分类器到非线性分类器 30917.2 Logistic回归 31317.3 过拟合与欠拟合 31617.4 人工神经网络 31817.4.1 人工神经网络在金融领域的运用 31817.4.2 神经网络模型介绍 32117.4.3 感知机 32617.4.4 前馈传播 32917.4.5 反向传播 33117.4.6 实例：BP神经网络预测 336第18章 基于前景理论的投资组合优化的实证分析 33918.1 无风险约束的前景理论优化问题 33918.1.1 参数法——多元正态分布 33918.1.2 非参数法——前景模拟 34618.2 含风险约束的前景理论优化问题 34718.2.1 风险性风险约束 34818.2.2 偏差性风险约束 349附录A MATLAB基础快速入门 352A.1 MATLAB简介 352A.2 MATLAB入门 354A.3 MATLAB中的矩阵运算 358A.4 MATLAB常用数据格式的导入/导出 359A.5 MATLAB中的图形功能 362A.6 MATLAB程序设计方法 366参考文献 370

封面

书名:大数据金融丛书投资决策分析与优化:基于前景理论

作者:龚超

页数:444

定价:¥98.0

出版社:电子工业出版社

出版日期:2018-11-01

ISBN:9787121359163

PDF电子书大小:159MB 高清扫描完整版