风险和资产配置（英文版）

　　Preface
　　Audience and style
　　Structure of the work
　　A guided tour by means of a simplistic example
　　Acknowledgments
　　Part Ⅰ The statistics of asset allocation
　　Univariate statistics
　　1.1 Building blocks
　　1.2 Summary statistics
　　1.2.1 Location
　　1.2.2 Dispersion
　　1.2.3 Higher-order statistics
　　1.2.4 Graphical representations
　　1.3 Taxonomy of distributions
　　1.3.1 Uniform distribution
　　1.3.2 Normal distribution
　　1.3.3 Cauchy distribution
　　1.3.4 Student t distribution
　　1.3.5 Lognormal distribution
　　1.3.6 Gamma distribution
　　1.3.7 Empirical distribution
　　1.T Technical appendix
　　1.E Exercises
　　2 Multivariate statistics
　　2.1 Building blocks
　　2.2 Factorization of a distribution
　　2.2.1 Marginal distribution
　　2.2.2 Copulas
　　2.3 Dependence
　　2.4 Shape summary statistics
　　2.4.1 Location
　　2.4.2 Dispersion
　　2.4.3 Location-dispersion ellipsoid
　　2.4.4 Higher-order statistics
　　2.5 Dependence summary statistics
　　2.5.1 Measures of dependence
　　2.5.2 Measures of concordance
　　2.5.3 Correlation
　　2.6 Taxonomy of distributions
　　2.6.1 Uniform distribution
　　2.6.2 Normal distribution
　　2.6.3 Student t distribution
　　2.6.4 Cauchy distribution
　　2.6.5 Log-distributions
　　2.6.6 Wishart distribution
　　2.6.7 Empirical distribution
　　2.6.8 Order statistics
　　2.7 Special classes of distributions
　　2.7.1 Elliptical distributions
　　2.7.2 Stable distributions
　　2.7.3 Infinitely divisible distributions
　　2.T Technical appendix
　　2.E Exercises
　　3 Modeling the market
　　3.1 The quest for invariance
　　3.1.1 Equities， commodities， exchange rates
　　3.1.2 Fixed-income market
　　3.1.3 Derivatives
　　3.2 Projection of the invariants to the investment horizon
　　3.3 From invariants to market prices
　　3.3.1 Raw securities
　　3.3.2 Derivatives
　　3.4 Dimension reduction
　　3.4.1 Explicit factors
　　3.4.2 Hidden factors
　　3.4.3 Explicit vs. hidden factors
　　3.4.4 Notable examples
　　3.4.5 A useful routine
　　3.5 Case study： modeling the swap market
　　3.5.1 The market invariants
　　3.5.2 Dimension reduction
　　3.5.3 The invariants at the investment horizon
　　3.5.4 From invariants to prices
　　3.T Technical appendix
　　3.E Exercises
　　Part Ⅱ Classical asset allocation
　　Estimating the distribution of the market invariants
　　4.1 Estimators
　　4.1.1 Definition
　　4.1.2 Evaluation
　　4.2 Nonparametric estimators
　　4.2.1 Location， dispersion and hidden factors
　　4.2.2 Explicit factors
　　4.2.3 Kernel estimators
　　4.3 Maximum likelihood estimators
　　4.3.1 Location， dispersion and hidden factors
　　4.3.2 Explicit factors
　　4.3.3 The normal case
　　4.4 Shrinkage estimators
　　4.4.1 Location
　　4.4.2 Dispersion and hidden factors
　　4.4.3 Explicit factors
　　4.5 Robustness
　　4.5.1 Measures of robustness
　　4.5.2 Robustness of previously introduced estimators
　　4.5.3 Robust estimators
　　4.6 Practical tips
　　4.6.1 Detection of outliers
　　4.6.2 Missing data
　　4.6.3 Weighted estimates
　　4.6.4 Overlapping data
　　4.6.5 Zero-mean invariants
　　4.6.6 Model-implied estimation
　　4.T Technical appendix
　　4.E Exercises
　　5 Evaluating allocations
　　5.1 Investors objectives
　　5.2 Stochastic dominance
　　5.3 Satisfaction
　　5.4 Certainty-equivalent （expected utility）
　　5.4.1 Properties
　　5.4.2 Building utility functions
　　5.4.3 Explicit dependence on allocation
　　5.4.4 Sensitivity analysis
　　5.5 Quantile （value at risk）
　　5.5.1 Properties
　　5.5.2 Explicit dependence on allocation
　　5.5.3 Sensitivity analysis
　　5.6 Coherent indices （expected shortfall）
　　5.6.1 Properties
　　5.6.2 Building coherent indices
　　5.6.3 Explicit dependence on allocation
　　5.6.4 Sensitivity analysis
　　5.T Technical appendix
　　5.E Exercises
　　6 Optimizing allocations
　　6.1 The general approach
　　6.1.1 Collecting information on the investor
　　6.1.2 Collecting information on the market
　　6.1.3 Computing the optimal allocation
　　6.2 Constrained optimization
　　6.2.1 Positive orthants： linear programming
　　6.2.2 Ice-cream cones： second-order cone programming
　　6.2.3 Semidefinite cones： semidefinite programming
　　6.3 The mean-variance approach
　　6.3.1 The geometry of allocation optimization
　　6.3.2 Dimension reduction： the mean-variance framework
　　6.3.3 Setting up the mean-variance optimization
　　6.3.4 Mean-variance in terms of returns
　　6.4 Analytical solutions of the mean-variance problem
　　6.4.1 Efficient frontier with affme constraints
　　6.4.2 Efficient frontier with linear constraints
　　6.4.3 Effects of correlations and other parameters
　　6.4.4 Effects of the market dimension
　　6.5 Pitfalls of the mean-variance framework
　　6.5.1 MV as an approximation
　　6.5.2 MV as an index of satisfaction
　　6.5.3 Quadratic programming and dual formulation
　　6.5.4 MV on returns： estimation versus optimization
　　6.5.5 MV on returns： investment at different horizons
　　6.6 Total-return versus benchmark allocation
　　6.7 Case study： allocation in stocks
　　6.7.1 Collecting information on the investor
　　6.7.2 Collecting information on the market
　　6.7.3 Computing the optimal allocation
　　6.T Technical appendix
　　6.E Exercises
　　Part Ⅲ Accounting for estiamation risk
　　Part Ⅳ Appendices

　　    《风险和资产配置(英文版)》是一部全面介绍风险与资产分配的统计教材。多变量估计的方法分析深入，包括非正态假设下的无参和极大似然估计，压缩理论、鲁棒以及一般的贝叶斯技巧。作者用独到的眼光讲述了资产分配，给出了该学科的精华。重点突出，包含了MATLAB数学工具软件，对于以数学为中心的投资行业来说该书是一本必选书。