Note :
Ce livre propose une exploration complète de l'optimisation et des méthodes statistiques en finance, en se concentrant particulièrement sur la théorie moderne du portefeuille et l'optimisation robuste. Bien qu'il soit bien écrit et constitue une bonne référence pour la finance quantitative, il a reçu des critiques mitigées quant à sa profondeur et sa cohérence.
Avantages:⬤ Couvre les dernières méthodes d'optimisation et de statistique en finance.
⬤ Bien écrit et accessible, en particulier pour les lecteurs ayant une formation en finance ou en statistiques.
⬤ Offre un bon algorithme pour l'optimisation de portefeuille et l'analyse des frontières efficientes.
⬤ Constitue une référence précieuse pour la recherche actuelle en matière d'optimisation de portefeuille.
⬤ Certains lecteurs ont trouvé qu'il s'agissait d'un guide complet pour les praticiens sérieux de la finance quantitative.
⬤ Contient des lacunes et des répétitions en raison des contributions de plusieurs auteurs.
⬤ Certains exemples sont trop simplistes et ne sont pas suffisamment détaillés pour être reproduits.
⬤ Les critiques ont noté un manque de clarté concernant l'applicabilité des théories discutées.
⬤ Certains lecteurs ont estimé que le contenu manquait d'originalité et ne dépassait pas de manière significative les travaux antérieurs du même auteur.
(basé sur 7 avis de lecteurs)
Robust Portfolio Optimization and Management
Éloge de l'optimisation et de la gestion robustes des portefeuilles.
« Au cours du demi-siècle qui s'est écoulé depuis que Harry Markowitz a présenté son élégante théorie de sélection des portefeuilles, les investisseurs et les chercheurs ont étendu et affiné son application à un large éventail de problèmes du monde réel, pour aboutir au contenu de ce livre magistral. Fabozzi, Kolm, Pachamanova et Focardi méritent d'être félicités pour avoir produit un guide techniquement rigoureux mais remarquablement accessible des dernières avancées en matière de construction de portefeuilles ».
--Mark Kritzman, président-directeur général, Windham Capital Management, LLC.
Le sujet de l'optimisation robuste (OR) est devenu « chaud » au cours des dernières années, en particulier dans les applications financières du monde réel. Cet intérêt a été suscité, en partie, par des praticiens qui ont mis en œuvre des modèles de portefeuille classiques pour l'allocation d'actifs sans tenir compte de l'estimation et de la robustesse du modèle dans le cadre de leur méthodologie d'allocation globale, et qui ont enregistré des performances médiocres. Toute personne intéressée par ces développements devrait posséder un exemplaire de ce livre. Les auteurs couvrent les développements récents dans le domaine de l'OR de manière intuitive et facile à lire, fournissent de nombreux exemples et discutent de considérations pratiques. Je recommande vivement ce livre aux professionnels de la finance et aux étudiants.
--John M. Mulvey, professeur de recherche opérationnelle et d'ingénierie financière à l'université de Princeton.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)