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| 內容簡介： |
通过使用随机折现因子而不是对每种资产使用单独的定价方法，本书建立了现代资产定价体系：将资产定价理论追溯到单一的概念——价格等于预期收益的折现。这个体系反映了价格与收益的本质以及每种证券价值背后的宏观经济风险，对于公众与私人决策起着重要的指导作用。作者在书中还回顾了回报可预测性、价值和横截面问题、股权溢价之谜及其解决方案等实证问题，着重探讨了学术研究中使用的基本思想和方法。
本书融合了实证金融学的学术成果，可作为金融学专业高年级学生的教科书，以及学术和专业人员的参考用书。
配套资源：https://www.johnhcochrane.com/asset-pricing。
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| 關於作者： |
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约翰·科克伦（John H. Cochrane） 斯坦福大学胡佛研究所高级研究员，美国国家经济研究局助理研究员，卡托研究所兼职学者。在加利福尼亚大学伯克利分校获得经济学博士学位。曾担任美国金融协会主席。主要研究领域包括金融学、宏观经济学和货币经济学等。
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| 目錄：
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第1部分 资产定价理论
第1章 基于消费的模型和概述
1.1 基本定价模型
1.2 边际替代率/随机折现因子
1.3 价格、报酬及其表示符号
1.4 金融学的经典问题
1.5 连续时间内的折现因子
第2章 基本模型的运用
2.1 前提假设及运用
2.2 一般均衡
2.3 实践中基于消费的模型
2.4 替代资产定价模型：概述
第3章 或有求偿权市场
3.1 或有求偿权
3.2 风险中性概率
3.3 再论投资者
3.4 风险分担
3.5 状态图表和价格函数
第4章 折现因子
4.1 一价定律和折现因子的存在
4.2 无套利和正折现因子
4.3 另一个公式和连续时间中的x*
第5章 均值-方差边界和β表达式
5.1 预期收益-β表达式
5.2 均值-方差边界：直觉和拉格朗日特征
5.3 均值-方差边界的正交特征
5.4 均值-方差边界的扩展
5.5 R*，Re*和x*属性的汇总
5.6 折现因子的均值-方差边界：Hansen-Jagannathan边界
第6章 折现因子、β和均值-方差边界之间的关系
6.1 从折现因子到β表达式
6.2 从均值-方差边界到折现因子和β表达式
6.3 因子模型和折现因子
6.4 均值-方差边界上的折现因子和β模型
6.5 三种无风险利率类比
6.6 不存在无风险利率的均值-方差特殊情况
第7章 存在定理和等价定理的含义
7.1 p=E（mx）的普适性
7.2 事前和事后
7.3 规 则
7.4 模拟投资组合
7.5 非理性与联合假设
7.6 因子数量
7.7 折现因子与均值、方差、β
第8章 条件信息
8.1 规模报酬
8.2 增加规模报酬的充分性
8.3 条件和无条件模型
8.4 规模因子：部分解决方案
8.5 总 结
第9章 因子定价模型
9.1 资本资产定价模型
9.2 跨期资本资产定价模型（ICAPM）
9.3 关于CAPM和ICAPM的评论
9.4 套利定价理论（APT）
9.5 APT与ICAPM
第2部分 资产定价模型的估计与评价
第10章 显式折现因子模型中的GMM
10.1 方 法
10.2 解释GMM程序
10.3 应用GMM
第11章 GMM：一般公式及应用
11.1 一般GMM公式
11.2 检验矩
11.3 用德尔塔方法计算任何事物的标准误差
11.4 使用GMM进行回归
11.5 预先设定的加权矩阵和矩条件
11.6 估计一组矩，检验另一组矩
11.7 估计谱密度矩阵
第12章 线性因子模型的回归检验
12.1 时间序列回归
12.2 横截面回归
12.3 Fama-MacBeth程序
第13章 折现因子形式的线性因子模型GMM
13.1 对定价误差的GMM给出横截面回归
13.2 超额收益的情形
13.3 因子比较
13.4 定价因子检验:是λ还是b
13.5 均值-方差边界与绩效评价
13.6 特征检验
第14章 似然
14.1 似然估计
14.2 ML和GMM的内在联系
14.3 当因子是收益时，ML给出时间序列回归
14.4 当因子不是超额收益时，ML给出横截面回归
第15章 线性因子模型的时间序列、横截面和GMM/DF检验
15.1 规模投资组合中CAPM的三种方法
15.2 蒙特卡罗法和自助法
第16章 选择哪种方法
16.1 “ML”与“GMM”
16.2 ML经常被忽略
16.3 OLS与GLS横截面回归
16.4 为稳健性牺牲效率的额外示例
16.5 解决模型错误设定
16.6 辅助模型
16.7 有限样本分布
16.8 渐近分布的有限样本质量以及“非参数”估计
16.9 ML的说明
16.10 统计基本原理
16.11 总 结
第3部分 债券和期权
第17章 期权定价
17.1 背 景
17.2 布莱克-斯科尔斯公式
第18章 没有完美复制的期权定价
18.1 在套利的边缘
18.2 单期合理交易边界
18.3 多期和连续时间
18.4 扩展、其他方法和参考文献
第
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| 內容試閱：
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资产定价理论试图解释不确定支付的债权的价格与价值。低价格意味着高收益率，所以资产定价理论也可用于解释为什么某些资产的平均收益率高于其他资产。
在确定一项资产的价值之前，我们必须考虑收益的延期支付与内在风险两种情况。延误的时间所造成的价值损失很容易得出，但是与之相关的风险对于资产定价影响深远。比如，在过去50年里，美国股市的实际收益率平均为9％，然而利率只贡献了其中的1个百分点，剩下的8个百分点为风险溢价。不确定性以及随之而来的风险，使得资产定价既富有挑战又充满乐趣。
目前，与其他经济学科相同，资产定价理论处于一种蓬勃发展但危机四伏的状态。它到底是描述了市场运作的方式，还是指导着市场运作的方式？总而言之，资产定价理论基于许多资产的价格与收益的观测值。该理论可被用于理解价格与收益的本质。如果市场运行不符合模型的预测，改进模型即可。然而从另一方面来说，也许是市场的运行出现差错，一些资产被错误定价，从而为精明的投资者提供了交易机会。整体来看，资产定价理论在后一种情况下具有更加广泛的实际应用。此外，或许重要的是，许多资产的价格或对不确定现金流的所有权没有被观测到，例如，公共或私人的投资项目、新兴证券、收购前景和复杂金融衍生工具。该理论可以运用于投资标的的定价，这对于公众与私人的决策起着重要的指导作用。
资产定价理论源于一个简单的概念，这将在本书的第1章进行阐述，即价格等于预期报酬的折现。其余的都是理论阐述、特殊案例以及灵活运用公式的技巧。
该理论基于两个基本概念，即价格和相对价格。价格是指依据宏观经济风险下的基础资源的风险敞口制定价格，体现在基于消费的模型和一般均衡模型上。价格通常也是学术研讨中常常使用的方法，资产定价理论通常被用于从金融角度解释价格形成的原因，以及预测价格对政策或者经济结构变化的反应。
相对价格涉及较少的困难问题。我们仅仅研究在给定其他资产价格的情况下，我们能从一项资产的价值中了解到什么。我们没有讨论那些资产的价格从何而来，也尽可能少地使用基本风险因子的信息。布莱克-斯科尔斯权定价公式是这种方法的经典例子。虽然该公式应用范围有限，但是仍然在实践中大放异彩。
根据问题背景以及计算要求，资产定价问题可以通过明智地选择价格和相对价格的比重得到解决，基本上没有问题需要通过使用极值解决。例如，资本资产定价模型（CAPM）和它的变形是价格的范式表达。然而在实际应用中，资产定价通常“依靠”市场或者其他风险因子，而不是所谓的市场风险因子与β。后者被称为自由变量。但是从另一个角度来说，即便是实践性的金融工程问题也经常套用“风险市场价格”均衡，这显得过于理想化了。
价格定价的主要任务是确定并衡量影响资产定价的总体或宏观经济风险。当然，这是宏观经济的主要问题，也是对于雄心勃勃的研究者的挑战。许多实证研究描述了引人深究的程序化事实，将宏观经济学与金融学联系起来。例如，预期收益随着时间和资产的变化而变化，其变化方式与宏观经济变量或预测宏观经济事件的变量有关；大量模型认为许多资产定价的背后原因是企业的“衰退”或是“财务困境”；政策具有滞后效应；现在仍然不存在能够广泛解释上述有趣关系的模型。
反过来，金融理论知识应该指导宏观经济学。举个简单的例子，我们知道股票的风险溢价?D?D预期的股票收益率减去利率?D?D比利率要大得多，而与利率相比，它的波动更为剧烈。这意味着使投资收益与利率保持一致的目标几乎是没有希望达成的?D?D资本成本的大部分变动都源于风险溢价的波动。类似地，某种程度的风险规避是有必要的，否则人们都会疯狂地借钱购买股票。大多数宏观经济学追求完美的预期均衡，仅仅允许微小偏差的存在，但是较大的股权溢价意味着波动是一阶效应，而不是二阶效应。标准的宏观经济模型预测结果显示出人们实际上并不十分关心商业周期的变化（Lucas，1987），而资产价格显示出他们确实如此?D?D刻意回避了实质性的收益溢价以避免资产陷入衰退。这个事实确实告诉了我们有关衰退的一些信息！
本书提倡使用基于折现因子/广义矩估计（GMM）的资产定价理论和相关实证程序。 我用两个公式总结资产定价：
pt=E(mt 1xt 1)
mt 1=f(数据，参数)
式中，pt是资产价格；xt 1是资产报酬；mt 1是随机折现因子。
折现因子/矩条件法的主要优点是其简单和通用性。 曾经有关于股票、债券和期权的三种明显不同的理论，现在我们将这些特殊的理论视为同一理论的特例。资产定价这种通用语言还使我们能够了解其他应用领域的观点。
这种方法使我们能够更方便地将确定模型经济假设的步骤（第二个公式）与确定使用何种实证表示形式的步骤分开。对于一个特定模型来说，个公式根据收益率、价格/股息比率
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