实证资产定价：股票横截面收益（金融学译丛）

《实证资产定价：股票横截面收益》是对实证资产定价研究领域重要的成果的全面综述。首先，本书通过对详细案例所示结果的实施和解释的深入讨论，对当下广泛使用的计量经济学方法进行了全面阐述。其次，本书的后半部分利用这些方法证明在股票收益中观察到的显著的结论。这些已经被证明的现象形成了大量投资策略和当代实证资产定价研究的基础。最后，本书还包括了以下内容：（1）关于在股市中被发现的既有模型的驱动力讨论；（2）一套广泛的、可供从业者和学者参考的研究结果；（3）大量当代和基础研究的参考文献。
　　《实证资产定价：股票横截面收益》是资产定价和投资组合管理研究生阶段课程的理想教科书，也是金融经济领域科研工作者和从业者不可缺少的参考资料。

图兰?G.巴利（Turan G. Bali）博士是乔治敦大学McDonough商学院的Robert Parker首席金融学教授，2014年杰克?特里诺奖的获得者。他也是由约翰威立国际出版公司（世界第一大独立学术出版商）出版的《金融学的数学方法：资产和风险管理工具》一书的合著者。
罗伯特?F.恩格尔（Robert F. Engle）博士是纽约大学Stern商学院的Michael Armellino金融学教授，2003年诺贝尔经济学奖获得者。他也是纽约大学Stern商学院波动研究所所长，金融计量经济学学会联合创始主席。
斯科特?默里（Scott Murray）博士是佐治亚州立大学J.Mack Robinson商学院金融系助理教授，2014年杰克?特里诺奖的获得者。

本书最初的英文版出版于2016年，出版之后得到了学术界和从业者的一致好评。我们希望有更多的读者能获取与英文版读者同样的内容。鉴于中国的高素质学者越来越多，本书的中文版很自然地成为我们朝着这个目标前进迈出的第一步。
　　本书的目的是对股票期望收益的横截面数据进行实证研究。本书可以作为博士生资产定价实证课程的教材，也可以作为投资者对股票期望收益进行预测的重要工具书。博士生读者应该对该领域最基本的研究成果有一定的了解，并且应该有扎实的基础，以便将来更好地从事资产定价的实证研究。对于打算将本书中的结果应用于实践的读者来说，我们希望这本书能够为投资策略的设计提供基础，并且有助于投资者对股票最基本的风险和收益模式有深刻的理解。
　　我们认为这本书的读者至少应该具有相当于MBA水平的对资产定价理论的理解能力和基本的计量经济学知识基础。Cochrance（2005），Campbell、Lo和MacKinlay（1996）以及Elton、Gruber、Brown和Goetzmann（2014）都曾有过关于这方面的著作。如果对这两个领域有更深入的理解，那会更好。虽然本书中的所有分析都是具有统计学性质的，但是本书不是专门研究计量经济学或统计学的书籍。因此，我们对统计概念的讨论主要是概念性的。如果想获得我们的方法论所依据的统计理论的详细信息，我们建议读者在这一领域里，选择适合自身水平的计量经济学或统计学读物进行参考。
　　本书分为两个主要部分。第一部分着重讨论在资产定价实证研究方面最广泛使用的统计学方法。该部分的目的是让读者对如何进行分析以及如何解释这些结果有一个详细的了解。此外，我们还讨论了这些结果是如何在学术研究文章中总结和呈现的。这些技术通常可以分成两组。第一组技术用于分析研究所用到的各类数据，第二组技术用于研究各种变量之间的关系，这些都是用来研究一组变量和股票期望收益之间的横截面关系的工具。分析它们之间的关系是本书的目的，一般来说，也是大多数资产定价实证研究的主要目的。当然，这些技术也可以用于其他研究目标。
　　第二部分，也是最重要的部分，讨论了资产定价研究中的主要成果。在介绍每个成果时，首先我们详细讨论了用于捕捉被检验股票特征的主要变量的计算。其次，我们应用第一部分中讨论的技术，主要是为了理解被检验的特征与股票期望收益之间的关系。虽然有数以百计的不同变量已被证明与股票期望收益相关，但我们将重点放在文献中最广泛承认和引用的那些变量上。

第一部分 统计方法
第1章 预备知识 3
1．1 样本 3
1．2 缩尾和截尾 5
1．3 Newey和West调整 6
1．4 总结 7
参考文献 7
第2章 描述性统计 8
2．1 实施步骤 8
2．2 展示和说明 11
2．3 总结 14
第3章 相关性 15
3．1 实施步骤 16
3．2 阐述相关系数 17
3．3 展示相关系数 20
3．4 总结 20
参考文献 21
第4章 持续性分析 22
4．1 实施步骤 22
4．2 解释持续性 25
4．3 展示持续性 27
4．4 总结 27
参考文献 28
第5章 组合分析 29
5．1 单变量组合分析 30
5．2 双变量独立排序的组合分析 45
5．3 双变量序贯排序的组合分析 63
5．4 独立排序与序贯排序 76
5．5 三变量排序分析 78
5．6 总结 78
参考文献 78
第6章 Fama和MacBeth回归分析 80
6．1 实施 80
6．2 对FM回归作解释 86
6．3 展示FM回归 88
6．4 总结 89
参考文献 89
第二部分 股票收益横截面
第7章 CRSP样本和市场因子 93
7．1 美国股票市场 93
7．2 股票收益和超额收益 100
7．3 市场因子 103
7．4 CAPM风险模型 106
7．5 总结 106
参考文献 107
第8章 贝 塔 108
8．1 估计β 109
8．2 描述性统计 111
8．3 相关系数 113
8．4 持续性 114
8．5 β和股票收益 116
8．6 总结 125
参考文献 126
第9章 规模效应 129
9．1 计算市值 129
9．2 描述性统计 132
9．3 相关性 134
9．4 持续性 135
9．5 规模和股票收益 136
9．6 规模因子 149
9．7 总结 151
参考文献 152
第10章 价值溢价 153
10．1 计算账面市值比 155
10．2 描述性统计 158
10．3 相关性 159
10．4 持续性 160
10．5 账面市值比和股票收益 161
10．6 价值因子 173
10．7 Fama和French三因子模型 175
10．8 总结 176
参考文献 176
第11章 动量效应 179
11．1 衡量动量 180
11．2 描述性统计 181
11．3 相关性 182
11．4 动量和股票收益 183
11．5 动量因子 204
11．6 Fama、French和Carhart四因子模型 206
11．7 总结 207
参考文献 207
第12章 短期反转效应 210
12．1 短期反转因子的计算 211
12．2 描述性统计 211
12．3 相关性 212
12．4 反转与股票收益 212
12．5 Fama和MacBeth回归 228
12．6 反转因子 234
12．7 总结 235
参考文献 236
第13章 流动性 238
13．1 流动性的度量 239
13．2 描述性统计 241
13．3 相关性 242
13．4 持续性 246
13．5 流动性与股票收益 247
13．6 流动性因子 270
13．7 总结 276
参考文献 277
第14章 偏 度 280
14．1 偏度的测量 282
14．2 描述性统计 283
14．3 相关系数 286
14．4 持续性 296
14．5 偏度与股票收益 300
14．6 总结 317
参考文献 318
第15章 特质波动 321
15．1 总波动的衡量 323
15．2 特质波动的衡量 323
15．3 描述性统计 325
15．4 相关性 327
15．5 持续性 336
15．6 特质波动和股票收益 337
15．7 总结 362
参考文献 362
第16章 流动性样本 365
16．1 样本 366
16．2 描述性统计 366
16．3 相关性 371
16．4 持续性 374
16．5 股票期望收益 376
16．6 总结 389
参考文献 389
第17章 期权隐含波动率 392
17．1 期权样本 394
17．2 基于期权的变量 395
17．3 描述性统计 399
17．4 相关性 402
17．5 持续性 404
17．6 股票收益 406
17．7 期权收益 419
17．8 总结 425
参考文献 425
第18章 其他股票收益率预测量 428
18．1 资产增长 429
18．2 投资者情绪 430
18．3 投资者关注度 431
18．4 观点分歧 432
18．5 盈利能力和投资 433
18．6 对博彩型股票的投资需求 433
参考文献 434
译后记 441