yabo亚搏网页版_金融计量学生长史上的重要文献

发布时间:2021-12-28    来源:yabo亚搏网页版 nbsp;   浏览:68712次
本文摘要:摘要 随着金融产物和工具变得越来越庞大,种种模型和方法也变得越来越庞大。

摘要 随着金融产物和工具变得越来越庞大,种种模型和方法也变得越来越庞大。Lo (2007b) 总结了金融计量学生长史上的重要文献。01 引言工欲善其事,必先利其器。这句话在量化投资领域获得了很好的诠释。

从研究收益率和价钱的 random walk 模型、长影象性以及肥尾(如分数布朗运动)、价钱配对的协整,到研究资产订价的 CAPM、Fama-French 三因子模型、以及 APT 理论(多因子模型);从基于一连时间的衍生品订价模型、高频计谋倚赖的市场微观结构,再到更精致的统计工具如 GMM、贝叶斯方法、以致机械学习,这些金融计量学(financial econometrics)方法为今天种种富厚的量化计谋和数量化投资研究打下了坚实的基础。而随着金融产物和金融工具变得越来越庞大,种种模型和方法也变得越来越庞大。对于想要在金融工程和量化投资一展身手的小同伴来说,如果有人分门别类的把已往几十年生长而来的种种金融计量方法加以总结,那无疑是一个庞大的福音。前一阵子,我在网上找资料的时候,无意间发现了这个福音。

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而这个造福公共的人,正是在金融工程领域占据举足轻重职位的 Andrew Lo(罗闻全)教授。2007 年,他编纂的金融计量学丛书 International Library of Financial Econometrics 系列由 Edward Elgar Publishers 出书(Lo 2007b)。该系列共包罗 5 卷,席卷 114 篇颇具开创性和影响力的学术论文,从 5 个角度梳理了金融计量方法和模型的生长:Volume I:Statistical models of asset prices;Volume II:Static asset pricing models;Volume III:Dynamic asset pricing models;Volume IV:Continuous-time methods and market microstructure;Volume V:Statistical methods and non-standard finance。

在 CFA 官网上一篇 book review 的文章如此评价该系列:This five-volume set of 114 articles, edited by the prominent financial economist Andrew Lo, brings together many of the most import academic studies of the past four and a half decades in the growing field of financial econometrics. Like the field itself, the scope of this collection is quite wide, touching nearly every issue in empirical finance.除此之外,Lo (2007a) 也在 SSRN 上以 Financial Econometrics 为题撰文对该系列举行了先容。本文的主要目的就是以 Lo (2007a) 为主要参考文献来先容金融计量学的生长,以供感兴趣的小同伴查阅金融计量领域的相关文献。值得一提的是,这套丛书的出书距今已凌驾十年,因此它自然无法包罗这十年来该领域的最新希望,因此本文的第四小节会以此为出发点简朴聊聊该系列的不足。

02 金融计量学的生长金融计量领域的生长始于上世纪 60 年,并在已往的半个世纪出现了井喷式生长。而生长的背后离不开以下三个要素:需求、大师和盘算机技术。先说需求。随着时间的推移,金融系统变得愈发庞大,这体现为更多的市场到场者、更富厚的金融工具、以及与日俱增的生意业务量。

这一切使得人们迫切需要能够用来研究和分析金融市场的种种计量工具,也使得金融计量学的生长成为了一种一定。再说大师。任何一个领域的从无到有都离不开大师。

对计量金融领域这些巨匠的名字我们也早已耳熟能详 —— Fischer Black、Eugene Fama、John Lintner、Harry Markowitz、Robert Merton、Franco Modigliani、Merton Miller、Stephen Ross、Paul Samuelson、Myron Scholes 以及 William Sharpe 等,哪个不是如雷贯耳、家喻户晓?他们的卓越成就为现代量化金融分析的生长奠基了深远而持久的基础。最后说盘算机技术。金融计量学的生长自然离不开盘算机技术的突破 —— 包罗软件、硬件、数据的收罗和存储。如果没有 CRSP 的价钱数据,那么有效市场假说仅仅是一个“文科”观点,而非一个 testable hypothesis;如果没有 Compustat/Wind 的公司财政数据,那么基本面量化投资以致因子投资也仅仅是纸上谈兵。

正是有了种种各样的数据,才使得诸如 α、β、R-squared、相关系数、累积收益率、夏普率这些观点有了详细而鲜活的意义。接下来就看看这套丛书的每一卷都有哪些内容。第一卷是关于收益率的种种模型,它们是一切金融计量方法的出发点。

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这些模型对收益率的基本特征举行了描画,包罗预测性、肥尾、序列相关性、以实时变的颠簸率等。第二卷是静态资产订价模型,它在收益率基础上增加了进一步的假设,包罗投资者偏好、参数漫衍以及一般平衡假设等,我们熟悉的 CAPM、APT 以及业绩归因均属于这卷的内容。第三卷在之前的基础上枚举了动态资产订价模型的相关文献,好比 consumption-based 资产订价模型和 term structure 模型等。在第三卷的基础上,第四卷总结了衍生品一连时间随机历程的和市场微观结构的相关文献,深化了人们对于价钱和收益率动态变化的明白。

全系列的第五卷另辟蹊径,总结了方法论方面的一些重磅文献,好比 GMM、贝叶斯理论、selection and data-snooping bias、event study 等,使得整套丛书越发充实。下一小节将枚举每一卷的详细文献。

03 详细文献Volume I: Statistical Models of Asset ReturnsVolume II: Static Asset Pricing ModelsVolume III: Dynamic Asset Pricing ModelsVolume IV: Continuous-Time Methods and Market MicrostructureVolume V: Statistical Methods and Non-Standard Finance04 结语Lo (2007b) 虽然收录了 114 篇论文,但客观的说它并不完美。来自 CFA 官网的那篇 book review 也一针见血的指出:Many of this volume's articles have had substantial influence, but others represent the editor's idiosyncratic interests.Idiosyncratic interests —— 我看到这里横竖笑作声了。但这个小品评也并非空穴来风。

好比,在这套丛书在先容衍生品订价模型时并没有收录 Black and Scholes (1973) 和 Merton (1973) 这两篇期权订价的开创性论文,着实令人匪夷所思。此外,该书中包罗了“令人不是特别舒适的比例的”罗教授自己的文章(no offense)。固然,Lo (2007b) 最大的“不足”是它出书的时间。由于是十年前的产物,它自然无法包罗最近十年金融计量领域的最新生长,好比 Harvey, et al. (2016)、Barillas and Shanken (2018)、Jegadeesh, et al. (2019)、Pukthuanthong, et al. (2019) 以及 Fama and French (2019) 这些 asset pricing 方法论上的新希望。

固然,要数已往十年方法论上的最大突破,无疑要数机械学习。在 SSRN 上,如果我们搜索 all time 最具影响力的经济学学者,Michael Jensen 和 Eugene Fama 独领风骚。

可是如果我们搜索近几年来下载量最高的作者,Marcos Lopez de Prado 这个(如今我们也已经不再生疏的)名字则脱颖而出。近几年,Lopez de Prado 在将机械学习应用于金融投资的实践中做了很是多的探索,揭晓了许多颇具实践意义的论文,可谓是在金融领域应用机械学习的先驱之一。他的集大成之作当属 Lopez de Prado (2018) 这本专著。

他认为在量化生意业务中,传统的计量经济学应逐渐被机械学习取代,因为后者才越发适合金融数据的种种特征。他也曾在一篇题为 The 7 reasons most econometric investments fail 的陈诉中谈论了传统计量方法的局限。不外,从 Andrew Lo 的分类来看,机械学习的生长也属于 financial econometrics,因此我仍然把 Lopez de Prado 的种种方法论归结为金融计量学的新生长,而非取代物。

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毫无疑问,人们无法无视机械学习的飞速生长以及它在金融领域越来越重要的作用,而它也是后 Lo (2007b) 时代,我们需要接受并拥抱的最重要的厘革。只管存在一些不足,但瑕不掩瑜,Lo (2007b) 仍然是一项造福后人的工程。细数这 5 卷丛书中的经典论文能够让我们一览现代金融计量学生长的重要脉络。

参考文献Barillas, F. and J. Shanken (2018). Comparing asset pricing models. Journal of Finance, Vol. 73(2), 715 – 754.Black F. and M. Scholes (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, Vol. 81(3), 637 – 654.Fama, E. F. and K. R. French (2019). Comparing cross-section and time-series factor models. Review of Financial Studies, forthcoming.Harvey, C. R., Y. Liu, and H. Zhu (2016). … and the cross-section of expected returns. Review of Financial Studies, Vol. 29(1), 5 – 68.Jegadeesh, N., J. Noh, K. Pukthuanthong, R. Roll, and J. Wang (2019). Empirical tests of asset pricing models with individual assets: Resolving the errors-in-variables bias in risk premium estimation. Journal of Financial Economics, Vol. 133(2), 273 – 298.Lo, A. W. (2007a). Financial econometrics. SSRN: https://ssrn.com/abstract=991805.Lo, A. W. (Eds.) (2007b). The International Library of Financial Econometrics Series, Volumes 1 – 5. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishers.Lopez de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.Merton R. C. (1973). Theory of rational option pricing. The Bell Journal of Economics and Management Science, Vol. 4(1), 141 – 183.Pukthuanthong, K., R. Roll, and A. Subrahmanyam (2019). A protocol for factor identification. Review of Financial Studies, Vol. 32(4), 1573 – 1607.免责声明:文章内容不行视为投资意见。市场有风险,入市需审慎。


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