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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
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