资产定价,第2部分

Asset Pricing, Part 2

这门课是资产定位导论研究生学术课程的第2部分,在运用相关理论的同时详细阐述经验理解,探究一些经典应用,其中包括…

芝加哥大学

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资产定价

这门课是资产定位导论研究生学术课程的第2部分,在运用相关理论的同时详细阐述经验理解,探究一些经典应用,其中包括三因子模型,消费和股票溢价,并扩展理论知识至期权、债券和投资组合等领域。

课程概述

你想了解大学计量金融学吗?你可曾想过学习研究生水平的金融学知识?你正在投资银行、资金管理公司或对冲基金市场工作吗?你想更好地了解模型吗?你想知道β系数、风险溢价、风险中性定价、套汇、股票溢价和折现系数等专业术语的含义吗?这门课将是你的理想选择。

课上,我们将体会“定价=预期贴现回报”这条基本思想是怎样关联所有描述股票、债券、期权、实际投资、离散时间、连续时间、资产定价和投资组合理论等各类模型的。

这是继 资产定价,第1部分之后发布的第2部分课程。但是,对上一套课程内容有所了解的学生可以单独选修这门课。

一开始我们先认识几个经典的、正在发挥作用的因素定价模型,三因子模型首当其冲,然后针对投资组合经理有无技术可言这个问题进行研究;深入研究回报的时间序列的可预测性,“泡沫”和波动,探讨股票溢价以及资产定价和宏观经济之间的联系;延伸理论至期权、债券等领域,研究利率期限结构的现实情况。最后学习投资组合理论,投资者应该如何构建自己的投资组合。

在实际的理论金融领域,数学其实并没有那么难。了解如何运用方程,揭示其关于世界的真正含义……我希望这门课蕴含其独特的价值。

课程大纲

第一周:正在发挥作用的因素定价模型

第二周:时间序列的可预测性、波动和泡沫

第三周:宏观经济与资产定价

第四周:期权定价

第五周:期限结构模型与现实情况

第六周:投资组合理论

背景知识

课上涉及的概念包括:金融学概念,大学应用数学、本科高年级经济学/研究生初级经济学和时间序列计量经济学。学员应该能够运用单变量和多变量微积分,简单的微分方程,矩阵袋鼠和基础统计。应该能够利用Matlab, Octave, R, Python等矩阵编程语言编写简单的模拟程序;具备基本的经济学知识,其中包括效用函数和最大化,对时间序列基础计量经济学有所了解,如:AR(1)模型。

没有选修过第1部分课程的学员应该对课程内容有所了解,能应付简单的dz和dt方程,基本的消费模型$$ u'(c_t) p_t = \beta E_t u'(c_{t+1} x_{t+1}) $$和基于回归的因素定价模型,如:CAPM。观看部分视频内容可能会是一个不错的复习方式。

参考资料

Asset Pricing(资产定价)的  前言部分 和 第一章 (普林斯顿大学出版社) 在课题范围和数学水平等方面都适用于这门课。我们建议大家购买该教材作为课堂学习的补充资料。

授课形式

• 每周的阅读任务包括具体理论,直觉知识和应用。
• 简短的教学视频侧重于直觉知识和对结果的解释,而非枯燥辛苦的代数研习,视频附带随堂测验。
• 测验和每周习题。
• 论坛讨论和定期的谷歌hangouts(视频聊天)。
• 期末考试。

常见问题

顺利完成这门课需要购置什么?
我们建议大家购买《资产定价》这本书,不过,即使没有教材也可以完成学习。部分阅读材料需要创建一个免费的myJSTOR账户(详情请访问jstor.org)。

选修这门课需要准备什么?
有时间,有电脑、有良好的网络和一颗好奇心,懂得一些编程语言。

为了从课程中受益,我需要具备金融专业知识吗?
不需要,课程旨在开展和理解学术研究,了解行业模型的基础。

选修这门课需要金融学背景吗?
学员应该知道什么是股票和债券,但是无需具备广泛的金融学知识。拥有相关经验的人会乐于看到我们整合熟悉的概念并做更深入的研究。关于课程涉及的数学和经济学预备知识,请见“先修知识”部分。

(课程中文简介转自网易公开课)

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