书名：投资决策分析与优化 基于前景理论
格式：pdf电子书
作者：龚超
出版时间：2019年
作者简介
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。
内容简介
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。本书给出了推荐的数学定义及实操的MATLAB代码，为读者提供理论与实操的很大便利。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。
目录：
第1章 概率论与期望值决策1
1.1 概率测度1
1.1.1 风险与不确定性1
1.1.2 集合理论2
1.1.3 状态空间6
1.1.4 概率空间7
1.1.5 容度8
1.1.6 期望9
1.1.7 主观概率10
1.1.8 前景13
1.2 期望值决策理论14
1.2.1 荷兰赌15
1.2.2 圣彼得堡悖论16
第2章 期望效用理论18
2.1 偏好18
2.1.1 偏好关系18
2.1.2 偏好公理19
2.2 函数的凹凸性21
2.3 风险态度与确定性等价22
2.4 期望效用函数26
2.5 正仿射变换28
2.6 风险厌恶测度28
2.7 期望效用理论与均值-方差模型29
第3章 原始前景理论33
3.1 悖论丛生33
3.1.1 共同结果效应33
3.1.2 共同比率效应35
3.1.3 框架效应35
3.1.4 Ellsberg悖论37
3.1.5 确定效应38
3.1.6 隔离效应39
3.2 原始前景理论的赋值41
3.2.1 反射效应41
3.2.2 编辑43
3.2.3 评估45
3.3 参考点46
3.4 价值函数47
3.5 权重函数48
3.5.1 次可加性49
3.5.2 次确定性49
3.5.3 次比例性50
3.5.4 概率的非线性偏好51
第4章 累积前景理论53
4.1 原始前景理论的发展53
4.2 等级依赖模型56
4.3 累积前景理论的提出59
4.4 价值函数60
4.5 概率权重函数61
4.6 案例：前景值的补充计算62
4.7 风险态度的四重模式63
投资决策分析与优化基于前景理论pdf4.8 累积前景理论的映射65
第5章 前景理论与实验经济学67
5.1 实验经济学概述68
5.1.1 实验经济学的发展68
5.1.2 对实验的质疑70
5.2 实验目的与对象71
5.2.1 实验目的71
5.2.2 实验对象72
5.3 实验设计73
5.3.1 指导语73
5.3.2 控制变量74
5.3.3 干扰因素74
5.3.4 随机数74
5.3.5 数据采集75
5.3.6 实验激励76
5.3.7 知识偏差76
5.3.8 实验计划77
5.4 问卷设计与分析77
5.4.1 问卷内容与结构77
5.4.2 问卷数据分析79
5.5 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88
6.1 是否眼见为实88
6.2 定基89
6.2.1 心理账户89
6.2.2 锚定效应92
6.2.3 沉没成本94
6.3 偏离96
6.3.1 过度自信96
6.3.2 回本效应97
6.3.3 后悔厌恶98
6.4 割舍98
6.4.1 禀赋效应98
6.4.2 处置效应99
6.5 简化100
6.5.1 暗示与过滤100
6.5.2 代表性与熟悉性100
6.6 情感102
6.7 外部环境103
6.7.1 社会环境103
6.7.2 社会比较103
6.7.3 语言表达103
6.7.4 羊群效应与从众心理104
第7章 前景理论价值函数105
7.1 价值函数的主要类型105
7.1.1 幂价值函数105
7.1.2 线性价值函数106
7.1.3 二次价值函数107
7.1.4 指数价值函数110
7.1.5 HARA价值函数111
7.1.6 非参数方法下的价值函数112
7.2 价值函数的再讨论112
7.3 损失厌恶115
7.3.1 损失厌恶 VS 风险厌恶116
7.3.2 情感与损失厌恶117
7.3.3 与损失厌恶相关的现象118
7.4 参考依赖122
7.5 几类效用函数128
第8章 前景理论权重函数131
8.1 概率权重函数131
8.2 Prelec概率权重函数133
8.3 两参数模型134
8.4 概率权重函数的心理学解释138
8.5 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142
9.1 理论的夯实142
9.1.1 偏好基础与公理化142
9.1.2 从离散到连续143
9.1.3 第三代前景理论144
9.1.4 不精确风险的测度145
9.2 与传统金融的联系与区别145
9.2.1 前景理论与期望效用理论145
9.2.2 前景理论与均值-方差模型146
9.2.3 前景理论与高阶矩146
9.2.4 前景理论与资产定价148
9.2.5 前景理论与行为预测150
9.3 对异象、悖论及谜题的解释150
9.3.1 前景理论与圣彼得堡悖论150
9.3.2 前景理论与股权溢价之谜152
9.3.3 前景理论与禀赋效应152
9.3.4 前景理论与处置效应153
9.3.5 前景理论与本国效应155
9.3.6 前景理论与货币幻觉155
投资决策分析与优化基于前景理论pdf9.3.7 前景理论与近视损失厌恶156
第10章 前景理论与随机占优159
10.1 占优160
10.2 偏好与函数161
10.3 一阶随机占优161
10.4 二阶随机占优162
10.5 三阶随机占优163
10.6 PSD随机占优165
第11章 前景理论下的投资组合问题170
11.1 基于理性假设的投资组合问题170
11.1.1 期望收益与方差172
11.1.2 有效边界174
11.1.3 夏普比率176
11.1.4 两基金分离定理177
11.1.5 系统风险与非系统风险178
11.1.6 资本资产定价模型179
11.2 基于前景理论的投资组合问题181
11.2.1 一个复杂的议题181
11.2.2 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196
12.1 风险测度196
12.1.1 风险测度的起源197
12.1.2 如何测度风险197
12.1.3 半方差198
12.2 VaR199
12.2.1 VaR的起源与发展199
12.2.2 VaR的定义201
12.2.3 VaR的计算203
12.2.4 VaR的局限与争议207
12.3 CVaR208
12.3.1 CVaR的定义208
12.3.2 基于样本情景下的CVaR-、CVaR和CVaR 209
12.3.3 CVaR的计算210
12.4 VaR与CVaR的比较211
12.4.1 优劣势比较211
12.4.2 优化与约束212
12.5 VaR偏差和CVaR偏差212
12.5.1 偏差的定义212
12.5.2 偏差测度214
12.5.3 VaR、CVaR与前景理论215
第13章 时间序列预测法217
13.1 资产收益率217
13.1.1 单期简单收益率217
13.1.2 多期简单收益率218
13.1.3 算术平均收益率218
13.1.4 几何平均收益率218
13.1.5 对数收益率219
13.2 时间序列的统计量220
13.3 平稳性221
13.4 序列相关、同方差及异方差222
13.5 自相关函数与偏自相关函数223
13.6 AR模型225
13.7 MA模型227
13.8 ARMA模型228
13.9 ARCH模型229
13.10 GARCH模型230
第14章 未来情景模拟法232
14.1 Bootstrap法233
14.1.1 什么是Bootstrap法233
14.1.2 基于时间序列的自助法234
14.1.3 标准自助法235
14.1.4 移动分块自助法235
14.1.5 非重叠分块自助法236
14.1.6 实例237
14.2 蒙特卡罗模拟法241
14.2.1 定义、起源与发展241
14.2.2 应用范围243
14.2.3 股价变动与随机过程246
14.3 历史模拟法250
第15章 优化算法253
15.1 线性规划253
15.1.1 线性规划的提出253
15.1.2 单纯形法258
15.1.3 对偶问题264
15.2 非线性规划265
15.2.1 无约束优化267
15.2.2 约束优化273
15.2.3 非线性规划的难点276
15.2.4 前景理论与分片线性规划279
15.2.5 凸优化281
第16章 遗传算法286
16.1 遗传算法的原理287
16.1.1 为什么选择遗传算法287
16.1.2 模式与模式定理288
16.1.3 积木块假说288
16.1.4 探索与开发的平衡288
16.2 遗传算法的基本步骤290
16.2.1 模型290
16.2.2 编码291
16.2.3 估值294
16.2.4 选择295
16.2.5 交叉297
16.2.6 变异300
投资决策分析与优化基于前景理论pdf16.2.7 收敛及终止301
第17章 前景理论与机器学习304
17.1 支持向量机306
17.1.1 线性分类器307
17.1.2 从线性分类器到非线性分类器309
17.2 Logistic回归313
17.3 过拟合与欠拟合316
17.4 人工神经网络318
17.4.1 人工神经网络在金融领域的运用318
17.4.2 神经网络模型介绍321
17.4.3 感知机326
17.4.4 前馈传播329
17.4.5 反向传播331
17.4.6 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339
18.1 无风险约束的前景理论优化问题339
18.1.1 参数法——多元正态分布339
18.1.2 非参数法——前景模拟346
18.2 含风险约束的前景理论优化问题347
18.2.1 风险性风险约束348
18.2.2 偏差性风险约束349
附录A MATLAB基础快速入门352
A.1 MATLAB简介352
A.2 MATLAB入门354
A.3 MATLAB中的矩阵运算358
A.4 MATLAB常用数据格式的导入/导出359
A.5 MATLAB中的图形功能362
A.6 MATLAB程序设计方法366
参考文献370
投资决策分析与优化基于前景理论pdf下载
