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基本面量化投资:数据、方法与策略:data, methods and strategies 版权信息
- ISBN：9787509689134
- 条形码：9787509689134 ; 978-7-5096-8913-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基本面量化投资:数据、方法与策略:data, methods and strategies 本书特色
1基本面量化投资概览 1.1 相关的基本概念 1.1.1 基本面分析 1.1.2 技术分析 1.1.3 基本面量化投资 1.2股票价值的决定因素 1.2.1 股票的内在价值 1.2.2 股票的相对价格 1.3 影响股票价格的因素 1.3.1 总体价格的决定因素 1.3.2 个股价格的决定因素 1.4 多因子模型的基本原理 1.5 以往研究主要存在的问题 1.5.1 未能深刻理解价值和价格的决定机制 1.5.2 价值与价格相互分离 1.6 本书的主要内容 1.7 阅读建议 2 基本面量化投资研究方法 2.1 文献评估 2.2 一手数据的获取与使用 2.2.1 沿用现有量表. 2.2.2 自行开发量表 2.2.3 获取一手数据的注意事项 2.3 二手数据的获取与使用 2.3.1 二手数据的优势 2.3.2 使用二手数据的注意事项 2.4 因果关系与因果推断方法 2.4.1 因果关系的定义 2.4.2 两类因果推断模型 2.4.3 常见的因果推断方法• 2.5 文本资料分析 2.5.1 文本资料分析的基本步骤 2.5.2 文本分析在基本面量化投资研究中的应用 2.6 混频数据模型 2.6.1 MIDAS 模型的基本形式 2.6.2 混频数据模型在基本面量化投资研究中的应用 2.7 机器学习 2.7.1 主要的机器学习类别 2.7.2 机器学习在基本面量化投资中的应用 …… 3 重构企业的财务报表 4 预测企业未来的增长 5 评估企业的风险 6 捕捉价值之外的因素 7 构建基本面量化投资策略 参考文献 后记
基本面量化投资:数据、方法与策略:data, methods and strategies 内容简介
股票的内在价值由企业当前产生的现金流、未来的增长机会和风险所决定，而其市场价格则取决于投资者的估值信念和市场行为。本书从这个观点出发，基于大量相关学科领域权威研究，紧紧围绕企业经营实质和股票价格决定机制，构建了一套完整的基本面量化投资研究框架。 基本面量化投资是利用数量化分析技术来批量化地实现和推广以基本面分析为基础的投资策略。本书系统地重构了企业的财务报表以准确评估相关现金流和其他财务数据，从宏观、行业、企业和个人四个层面讨论了如何定量地预测企业未来的增长，从财务造假、经营风险、财务困境、内部控制以及资本成本五个维度考察了如何定量评估企业的风险，从行为偏差、投资者情绪和动量效应三个角度讨论了如何捕捉非价值性的市场因素，后分别基于相对价格和内在价值评估模型展示了如何构建基本面量化投资策略。此外，还以专栏和案例的形式提供了一些具体的例子以帮助读者理解和灵活运用书中的知识。 读者既可以将本书作为一个基本面量化投资研究的完全指南，按部就班地参照其中的方法构建一个完整的全局基本面量化投资模型；也可将其视为一个工具箱，根据实际需求灵活运用相关内容构建一些局部基本面量化投资模型。此外，本书还能为当前困倦于挖掘各类异象因子的研究人员和实务工作者带来不一样的灵感，他们可以利用书中的知识构建出一些独特的另类因子。
基本面量化投资:数据、方法与策略:data, methods and strategies 目录
1 基本面量化投资概览
1.1 相关的基本概念
1.1.1 基本面分析
1.1.2 技术分析
1.1.3 基本面量化投资
1.2 股票价值的决定因素
1.2.1 股票的内在价值
1.2.2 股票的相对价格
1.3 影响股票价格的因素
1.3.1 总体价格的决定因素
1.3.2 个股价格的决定因素
1.4 多因子模型的基本原理
1.5 以往研究主要存在的问题
1.5.1 未能深刻理解价值和价格的决定机制
1.5.2 价值与价格相互分离
1.6 本书的主要内容
1.7 阅读建议
2 基本面量化投资研究方法
2.1 文献评估
2.2 一手数据的获取与使用
2.2.1 沿用现有量表
2.2.2 自行开发量表
2.2.3 获取一手数据的注意事项
2.3 二手数据的获取与使用
2.3.1 二手数据的优势
2.3.2 使用二手数据的注意事项
2.4 因果关系与因果推断方法
2.4.1 因果关系的定义
2.4.2 两类因果推断模型
2.4.3 常见的因果推断方法
2.5 文本资料分析
2.5.1 文本资料分析的基本步骤
2.5.2 文本分析在基本面量化投资研究中的应用
2.6 混频数据模型
2.6.1 MIDAS模型的基本形式
2.6.2 混频数据模型在基本面量化投资研究中的应用
2.7 机器学习
2.7.1 主要的机器学习类别
2.7.2 机器学习在基本面量化投资中的应用
3 重构企业的财务报表
3.1 重构企业财务报表的原因
3.2 会计数据的转换方法及适用场景
3.3 对无形资产的调整
3.3.1 无形资产投资流量的构造
3.3.2 估计无形资产的摊销率
3.4 对会计报表的其他调整
3.4.1 对经营租赁的调整
3.4.2 对非持续经营项目的调整
3.4.3 对并购和资产剥离的调整
3.4.4 对投资和交叉持有的调整
展开全部
基本面量化投资:数据、方法与策略:data, methods and strategies 作者简介
喻崇武，中国社会科学院数量经济学博士，CMA，北京第二外国语学院商学院研究生导师（企业管理和MPAcc方向）。主要研究领域为金融资源配置和基本面量化投资。主持国家自然科学基金项目和教育部人文社科基金项目各1项。在《管理世界》等发表10余篇论文，已出版个人专著3部。
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