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书名 肥尾效应(前渐进论认识论和应用)
分类 经济金融-金融会计-金融
作者 (美)纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
出版社 中信出版社
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简介
内容推荐
我们所在的世界是如此不确定和不透明,信息和我们的理解都极不完整,却很少有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做什么。塔勒布的不确定性系列,包括《随机漫步的傻瓜》《黑天鹅》《反脆弱》《非对称风险》以及本书开启的不确定性量化研究系列,都是主要关注我们该如何在一个不确定性结构过于复杂的现实世界中生活。
本书从数学和统计学出发,讲述产生极端事件的统计分布类型,以及在这些分布下如何进行统计推断并做出决策。作者认为,社会科学和金融学研究中现有的大多数“标准”统计理论均来自薄尾分布,然而用薄尾思维衡量肥尾事件有可能导致严重问题。例如,某些“专家”认为,从死亡数字看,我们更应该担心死于吸烟或糖尿病,而非埃博拉病毒。在新冠肺炎疫情暴发初期,很多不懂统计学的流行病学家都犯过类似的错误,而事实证明,我们对具有倍增效应的高风险疾病担心得太少。
在金融市场,一个人所获得的不是概率,而是直接的财富。分布的尾部越肥,就越需要关心收益空间。“收益远胜于概率。”如果犯错的成本够低,决策者可以经常犯错,只要收益是凸性的(即预测准确时会获得很大的收益)。反过来,决策者也可以在预测准确率高达99.99%的情况下破产。事实上,2008年金融危机期间,破产的基金恰恰是那些之前业绩无可挑剔的基金。
总之,不理解肥尾效应会导致谬误。糟糕的是,这种谬误在当今世界,尤其是金融领域非常普遍。面对风云诡谲的金融市场与不确定性结构异常复杂的现实世界,作者在本书中为参与者点出了破局之道:小概率极端事件不可预测,理解肥尾效应、管理尾部风险是必然选择。
作者简介
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb),畅销书《黑天鹅》作者,我们这个时代伟大的思想者之一。
塔勒布倾其一生研究不确定性、概率和知识的问题。他受聘于纽约大学理工学院,任风险工程学特聘教授。他的主要研究课题是“在不透明环境下的决策”,为引导我们如何生活在一个我们并不理解的世界中提供指南或原则。
目录
第一章 序言
第二章 术语、符号和定义
2.1 一般符号和常用符号
2.2 一般&特殊概念幂率类分布P
2.2.1 幂律类分布
2.2.2 大数定律(弱)
2.2.3 中心极限定理(CLT)
2.2.4 中数定律和渐进论
2.2.5 Kappa统计量
2.2.6 椭圆分布
2.2.7 统计独立性
2.2.8 多变量(列维)稳定分布
2.2.9 多变量稳定分布
2.2.10 卡拉玛塔点
2.2.11 亚指数
2.2.12 近似替代:学生T分布
2.2.13 引用环
2.2.14 学术寻租
2.2.15 伪经验主义或Pinker问题
2.2.16 前渐进性
2.2.17 随机化
2.2.18 在险价值VAR,条件在险价值CVAR
2.2.19 利益攸关
2.2.20 MS图
2.2.21 最大吸引域MDA
2.2.22 心理学文献中的积分替换
2.2.23 概率的不可分拆性(另一个常见误区)
2.2.24 维特根斯坦的尺子
2.2.25 黑天鹅
2.2.26 经验分布会超出经验
2.2.27 隐藏的尾部
2.2.28 影子矩
2.2.29 尾部依赖
2.2.30 元概率
2.2.31 动态对冲
第一部分 肥尾及其效应介绍
第三章 非数理视角概述 - 剑桥大学达尔文学院讲义
3.1 薄尾和厚尾的差异
3.2 直观理解:摇尾巴的狗
3.3 一种(更合理的)厚尾分类方式及其效应
3.4 肥尾分布的主要效应及它们与本书的关联
3.4.1 预测
3.4.2 大数定律
3.5 认识论与不对称推理
3.6 幼稚的经验主义:不应该把埃博拉和从楼梯上摔落进行对比
3.6.1 风险是如何倍增的
3.7 幂律入门(几乎没有数学)
3.8 隐藏性质在哪里?
3.9 贝叶斯图谱
3.10 x和f(x):混淆我们理解的x和相应风险暴露
3.11 破产和路径依赖
3.12 如何应对
单变量肥尾,有限矩(第一层)
4.1 构造轻微肥尾的简单方法
4.1.1 固定方差的增厚尾部方法
4.1.2 通过有偏方差增厚尾部
4.2 随机波动率是否能产生幂律?
4.3 分布的躯干,肩部和尾部
4.3.1 交叉和隧穿效应
4.4 肥尾,平均差和上升范数
4.4.1 常见误区
4.4.2 指标分析
4.4.3 肥尾效应对STD vs MD“有效性”的影响
4.4.4 矩和幂均不等式
4.4.5 评述:为什么我们应该立刻弃用标准差?
4.5 可视化p上升产生的等范数边界效应
亚指数和幂率(第二层)
5.0.1 重新排序
5.0.2 什么是边界概率分布
5.0.3 创造一个分布
5.1 尺度和幂率(第三层)
5.1.1 有尺度和无尺度,对肥尾更深层的理解
5.1.2 灰天鹅
5.2 幂率的性质
5.2.1 变量求和
5.2.2 变换
5.3 钟形 vs 非钟形幂率
5.4 示例:幂率分布尾部指数插值
5.5 超级肥尾:对数帕累托分布
5.6 案例研究:伪随机波动率
高维空间厚尾
6.1 高维空间中的厚尾,有限矩
6.2 联合肥尾分布及其椭圆特性
6.3 多元学生T分布
6.3.1 肥尾条件下的椭圆性和独立性
6.4 肥尾和互信息
6.5 肥尾和随机矩阵,一个小插曲
6.6 相关性和未定义方差
6.7 线性回归模型的肥尾误差项
A 特殊厚尾案例
A.1 多重模型与厚尾,战争-和平模型
A.2 转移概率:有破碎可能的事物终将破碎
II中数定律
极限分布综述
7.1 温习:弱大数定律和强大数定律
7.2 中心极限过程
7.2.1 稳定分布
7.2.2 稳定分布的大数定律
7.3 CLT的收敛速度:直观探索
7.3.1 迅速收敛:均匀分布
7.3.2 中速收敛:指数分布
7.3.3 慢速收敛:帕累托分布
7.3.4 半立方帕累托分布及其收敛分布族
7.4 累积量和收敛性
7.5 数理基础:传统版本的中心极限定理
7.6 高阶矩的大数定律
7.6.1 高阶矩
7.7 稳定分布的平均差
第八章 需要多少数据?肥尾的定量衡量方法
8.1 定义与介绍
8.2 统计量
8.3 收敛性基准,稳定分布类
8.3.1 稳定分布的等价表述
8.3.2 样本充足率的实际置信度
8.4 数量化效应
8.4.1 非对称分布的一些奇异特性
8.4.2 学生T分布向高斯分布的收敛速率
8.4.3 对数正态分布既非薄尾,又非肥尾
8.4.4 κ可以为负吗?
8.5 效应总结
8.5.1 投资组合的伪稳定性
8.5.2 其他领域的统计推断
8.5.3 最终评述
8.6 附录,推导和证明
8.6.1 立方学生T分布(高斯族)
8.6.2 对数正态分布
8.6.3 指数分布
8.6.4 负Kappa和负峰度
第九章 极值和隐藏尾部
9.1 极值理论简介
9.1.1 各类幂率尾如何趋向Fréchet分布
9.1.2 高斯分布的情形
9.1.3 皮克兰·巴尔克马·德哈恩定理
9.2 幂率分布看不见的尾
9.2.1 和正态分布对比
9.3 附录:经验分布的经验有限
B 增速和结果并非同类分布
B.1 谜题
B.2 瘟疫的分布极度肥尾
C 大偏差理论简介
D
序言
不确定性(Incerto)项
目背后的主要思想在于,
虽然我们所在的世界是如
此不确定和不透明,信息
和我们的理解也极不完整
,但是没有人研究在这种
不确定性的基础上我们应
该做什么。
本书主要讲述产生极端
事件的统计分布类型,以
及在这类分布下如何进行
统计推断和做出决策。现
有的大多数“标准”统计理论
均来自薄尾分布,它们在
应用于肥尾的过程中需要
经过渐进性调整,这往往
不是小改动,原理论可能
会被完全舍弃。
根据作者的经验,一些
学界教授或业界人士会说
,“我们当然知道这一点”,
或是更粗暴地给出结论,“
肥尾没有什么新东西”,同
时在分析中使用“方差”、“
GARCH”(自回归条件异方
差均值模型)、“峰度”、“
夏普比率”或“在险价值”这
样的指标,或者开展一些
所谓“统计意义显著”实则完
全不显著的研究。
此外,本书来自作者的
不确定性量化研究系列,
主要关注我们该如何在一
个不确定性结构过于复杂
的现实世界中生活。不确
定性研究尝试在五个不同
领域统一尾部概率和极端
事件,包括数学、哲学、
社会科学、契约论、决策
论和现实世界。至于为什
么是契约论,答案是:期
权理论是基于或有契约或
概率契约的概念,旨在调
整和转移分布尾部的风险
敞口;从某种意义上说,
期权理论也属于数学契约
论。决策论不是为了了解
世界,而是为了摆脱困境
并求得生存。这也是不确
定性量化研究系列下一卷
的主题,目前暂定书名为
《凸性、风险和脆弱性》
导语
本书作为塔勒布“不确定性量化研究”系列的第一卷,通过大量的数学语言,以更清晰的方式梳理了肥尾分布的框架。对于有一定数学基础的读者,这种无需透过哲学隐喻,直达本质的表述令人酣畅淋漓。同时在本书的后半部分,作者通过对股票指数、战争、大选、期权等多个主题的定量研究,直接展示了现实世界中肥尾分布的底层属性,提出了具体的策略,以应对不可预知的未来。
书评(媒体评论)
完美决策需要完备的信
息,然而不确定环境下的
决策是几乎所有决策者面
临的难题,金融中的问题
尤其如此。如何对不确定
环境进行量化描述和分析
,学术界已经有了很多优
美的成果,真正理解这些z
新进展的深刻意义以及怎
样和经济金融实践问题相
结合,绝非一个轻而易举
的任务。《肥尾效应》是
一个优秀范例,作者用最
少的数学阐述实践中肥尾
现象存在时决策优化问题
的本质,展示了其深邃的
洞察力。
——吴卫星 对外经济贸
易大学教授、副校长
近年来,金融市场极端
行情发生的机率日益增加
,这越来越使我们相信,
肥尾效应是金融世界的本
质属性之一。面对当前全
球经济格局的百年变局和
世界金融市场的持续动荡
,我们常常感到迷惘。在
这个时候,阅读塔勒布的
《肥尾效应》一书无疑会
让你豁然开朗,认清纷繁
的金融现象背后的本质与
真相。
——施东辉 复旦大学中
国金融法治研究院副院长
、泛海国际金融学院教授
金融市场时间序列往往
展现出典型的肥尾效应,
其存在对金融风险建模和
管理具有重要影响。本书
对肥尾效应进行了深入浅
出的介绍,将高深的理论
藏于漫画和故事中,令人
不忍释卷,是金融投资人
士不可错过的一本好书。
——陈海强 厦门大学王
亚南经济研究院教授、副
院长
塔勒布对金融体系一直
有着深刻的观察,他提出
的一些概念如“黑天鹅”已经
成为日常用语。《肥尾效
应》则是他最学术的一本
书,该书通过系统的量化
分析证实了他的黑天鹅思
想,对系统性风险和宏观
金融分析研究者来说不可
不读。
——王永钦 复旦大学经
济学院教授
这本书阐述了投资理论
中肥尾的概念及其在金融
投资中的应用,在不同章
节对艰涩的数学原理进行
了挖掘和深入浅出的讲解
,为金融从业人员提供了
一条便捷的道路来理解肥
尾效应如何从理论转化到
实践的运用,对于有一定
数学基础的金融专业学生
和从业人员具有良好的启
迪作用。
——金德环 上海财经大
学金融学教授、博士生导
师塔勒布通过本书把我们
带入一个新的世界,一个
以不确定性而不是风险为
核心问题的世界。经济学
、投资学近十年来才有部
分学者(包括我本人)展
开对政策不确定性、信息
不确定性的研究。本书对
经济、金融、投资管理、
公共管理等多个学科的研
究和实践会产生积极的促
进作用。
——姜国华 北京大学光
华管理学院会计学教授
《黑天鹅》作者塔勒布
是我们这个时代伟大的思
想者之一,他的作品可以
为所有身处不确定世界的
组织和个人提供决策指南
。对具备一定数学和统计
学知识的读者来说,他的
新书《肥尾效应》值得一
读。
——郑毓煌 清华大学营
销学博士生导师,世界营
销名人堂中国区评委
与其说塔勒布是一位对
自己的交易策略有高度信
仰的投资家,我更愿意说
他是一名数学家型的交易
员。他基于自己非常强大
的数学能力和对小概率事
件研究异于常人的坚持,
在美国9·11事件之前,通
过押注期权一战成名。有
人把他的能力和成就归结
于他在黎巴嫩出生成长的
个人背景,对此我深表认
同。由于从小经历战乱,
他对小概率事件的敏感程
度远远大于我们这些在和
平世界长大的人。当前,
全球处于百年未遇之大变
局,新冠肺炎疫情等特殊
事件让世界多国的政治经
济形势出现了巨大变化。
在我们身处的这个时代,
肥尾效应无处不在。此刻
,研读这本书具有很强的
现实意义。当然,作为一
名理科生,我也提醒读者
,如果你具备很好的数学
和统计学知识,你会对这
本书理解得更深刻。
——李华 富途控股创始
人、董事长、首席执行官
及技术委员会主席
在投资过程中,我们经
常会感叹于资产价格涨跌
的超预期。基于正态分布
假设的风险模型虽然有很
好的解析结果,但往往无
法有效控制投资的过程风
险,这正是源于现实的肥
尾效应与模型假设的不相
符,而对这种投资过程风
险的良好管理,又是成功
投资的关键所在。塔勒布
的《肥尾效应》深入浅出
地阐述了肥尾效应,让你
更好地理解这个世界的不
确定性,这对每个人来说
,无疑都是很有益处的。
——袁建军 汇添富基金
管理公司副总经理
精彩页
学术界的一种高度循环的引用机制,这种机制认为,杰出论文的标准在于他人的引用,从而忽略来自外部的过滤条件。这样会导致学术研究方向过于集中,很容易卡在某个“角落”,聚焦于没有实际意义的领域。
该机制与缺乏成熟监督,且缺乏“风险共担”的学术体系运行模式有关。典型的此类领域有现代金融理论、计量经济学(特别是宏观变量计量学)、GARCH过程、心理计量学、随机控制金融学、行为经济和金融学、不确定性决策学、宏观经济学等。这里的很多学术成果根本无法应用于现实,唯一的作用是贡献额外的论文,并通过引用机制产生更多论文,如此循环下去。
学术寻租
科研人员在研究方向的选择上存在利益冲突,学术部门(和研究者个人)的目标变成了尽可能获得引用和荣誉,从而牺牲了研究方向的客观性。比如,很多人卡在某个科研“角落”中,仅仅因为这对他们的职业生涯和学术组织更有利。
伪经验主义或Pinker问题
很多人都在讨论统计学意义并不显著的“证据”,或者使用对随机变量完全不适用且毫无信息量的统计指标,比如推断肥尾变量的均值或者相关性。这一点源于:
1。统计学教学上对高斯分布和其他薄尾变量的强调。
2。死记硬背统计术语的时候缺乏对统计知识的理解。 3。对于维度性质毫无概念。
上述几条在社会科学研究者中很常见。
伪经验主义的例子有:比较恐怖袭击或埃博拉病毒等流行病的致死率(肥尾)和从梯子上跌落的死亡率(薄尾)。这种看似实证的“实证主义”是现代科学研究中的一种顽疾,在多维和肥尾条件下完全失效。
实际上,我们并不需要区分肥尾和高斯随机变量就可以看出这种行为的不严谨性:没有达到简单的统计显著性标准——这些操作者也不理解显著性这个概念。
前渐进性
数学上的统计研究一般聚焦于当n=1(n为求和的数目)和n=∞的情况。而真实世界正是处于中间的那部分——这也是本书的核心。部分分布(方差有限)对于n=∞的渐进极限是高斯分布,但是对于n很大又不为无穷的情况并不成立。
前渐进性数学上的统计研究一般聚焦于当n=1(n为求和的数目)和n=∞的情况。而真实世界正是处于中间的那部分——这也是本书的核心。部分分布(方差有限)对于n=∞的渐进极限是高斯分布,但是对于n很大又不为无穷的情况并不成立。
风险共担风险共担是一种过滤机制,强迫做菜的厨师品尝自己做的食物,让他们暴露在自身问题的风险之中,这样一来就可以将危险分子驱逐出去。能够“风险共担”的领域包括:管道维修、牙齿诊疗、外科诊疗、工程建造,这些领域的从业者以有形的工作成果被外界评估,在职业生涯断送或破产的风险下从事职业活动。无法“风险共担”的领域包括:互相引用的学术界。学术领域的从业者只依赖同侪的相互评估而非从真实世界中获得反馈。
P11-14
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更新时间:2025/1/18 20:33:43