风险、收益和资产定价模型

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A-
4.52
B+
4.45
0.89
4.22
0.87
4.13
2020/3/26
B B-及C
5.27 5.32
1.24
5.89
1.23
5.84
β值的计算
一个证券或一个资产组合的β值只能 通过回归统计历史数据的方法才能得到。
线性回归方程可由作图法求得。 在计算β值时,也可以用最小二乘法 找出一条最佳拟合回归线。
2020/3/26
4.2 资本资产定价模型( CAPM)
2020/3/26
资本资产定价模型
根据原理,我们可以得出复合的资产组合的预期 收益,由于资产组合的预期收益同样也是预期收益 的加权平均值,所以有:
E(RP)=(1-X)RJ+XE(RM)
式中:E(RP)和E(RM)—资产组合的预期收益 和市场的预期收益;RJ—无风险利率。
将βP=X代入到上式中,有: E(Rp)=(1-βp)·RJ+βP·E(RM)
或E(Rp)=RJ[E(RM)-RJ] 2020/3/2该6 公式就是资产定价模型。
CAPN模型通常还用“风险溢价”或“超额回报” 形式表示。风险溢价形式通常等于回报率减去无风险 回报率。假如资产组合的预期收益分别为E(rp)和E(rm) 并有:
由于CAPM包括广义的资产组合,因此,实证验证 可以建立在对个别证券和组合证券两种证券进行验证 的基础上。对个别证券进行验证而得到的风险收益替 代关系的估计,并不是最好的方法,原因主要有二:
“基础不同的错误”
“收益偏差效果”
2020/3/26
在20世纪的70年代和80年代,对CAPM模型进行 的证实研究的主要结果可以概括如下:
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投资组合风险
证券组合的预期收益
表4-1
五种可能的收益
结果
1 2 3 4 5
可能的收入
50% 30% 10% -10% -30%
主观可能性
0.1 0.2 0.4 0.2 0.1
2020/3/26
接上
注意,概率之和为1。预期收益是各种可能收入的简单 加权平均值,其中权重是各自相对发生概率。一般地, 组合的预期收益以E(RP)表示,可以写成:
2020/3/26 Ri=E(Ri)+βih+βi2+F2+ei
通过数学计算,可以推算出均衡定价的条件:
R(ri)= βifjE(rfl)
式中:ri—证券i高于无风险利率的超额回报;βifj——第i种 证券对第j个因素的敏感性;rfj—第j个系统性因素的高于无风 险利率的超额回报,这一回报可以看作第j个系统性风险的价格 (或风险溢价)。
系统性风险=m 非系统性风险t
有了个别证券系统性风险的计量模型,就可以计算出资 产组合的系统性风险。它等于资产组合的βp因子乘以市场风 险指数σm。即:
资产组合系统风险性=βpσm
2020/3/26
资产组合的β值则可以通过单个证券的β值及在资产组 合中每项资产所占的比重予以确定:
βp=X1β1+ X2β2+…+Xnβn
研究证据普遍表明,已实现的收益率和 系统风险之间存在着明显的正相关关系
风险与收益的关系为线性关系
2020/3/26
关于试图评估系统性风险和非系统性风险作 用的验证,没有得到确定的结果
4.3 多因素CAPM定 价模型
பைடு நூலகம்2020/3/26
多因素CAPM定价模型
穆顿推导的模型被称为 “多因素CAPM”(Nultifactor CAPM)。该模型又表示如下:
σp2=P1[R1-E(Rp)]2+P2[R2-E(Rp)]2…+PN[RN-E(Rp)]2

2020/3/26
N
P2 Pj[Rj E(RP)]2 j1
(2)标准差( P ) 标准差被定义为方差的平方根.其公式为:
N
P Pj[Rj E(RP)]2 j1
2020/3/26
投资多样化
表4—2
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目录
4.1 资产组合理论 4.2 资本资产定价模型(CAPM) 4.3 多因素CAPM定价模型
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4.1 资产组合理论
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投资收益率
投资者投资于一项资产组合的目的,就是在愿意接受 风险的条件下,寻求预期收益最大化。对于一项组合资 产而言,其在某一特定时期的资产组合的收益,等于资 产组合的变化加上资产组合的收益(股息、利息等), 再除以资产组合的最初价值。用公式表示为:
❖ 第二,我们不能根据这一公式对一个月期的投资和 一年的组合投资的收益率进行比较,对于收益率的比较, 必须以单位时期来表示,如一年。
2020/3/26
实践中我们处理这两个问题的方法是,首先计算在一个合 理的较短的单位时期内也许一个季度或更短的收益率。而跨越 若干相关的单位时期收益率,则由对单位时期的收益率进行平 均而求得。计算方法有三:算术平均收益率、时间加权收益率 和货币加权收益率。其计算公式是:
E(rp)=βPME(rm)+βpflE(rfl)+ βpf2E(rf2)+…+βpfkE(rfk)
式中:K—市场外在风险的因素数量;βpfk—第K项 因素对资产组合影响的敏感性系数;E(rfk)—第K项 因素的预期收益减去无风险利率。所以,超市场因素 风险等于:
2020/3/26
βpflE(rfl)+ βpflE(rf2)+…+βpflE(rfk)
4.4 套利定价理论模型
2020/3/26
套利定价理论模型
为了描述APT模型,在这里我们假定一个资产组合中包括 了三种证券,这三种证券受两种因素的影响。其中:
Ri为证券i(i=1,2,3,)的随机收益率 E(Ri)为证券i(i=1,2,3,)的预期收益 βih为第i种证券对第h个因素的敏感性指数 Fn为影响三种证券共同的第n种影响因素 ei为证券i 的非系统性收益 这样,根据APT模型,证券的随机收益率有如下的关系:
E(rp)= E(Rp)-RJ E(rm)= E(RM)-RJ 将以上二式代入方程:
E(Rp)= Rσ+βp[E(RM)-Rσ] 则有:E(rp)= βp E(rm)
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表4—4 β值 0
β系数和预期收益 0.5 1.0 1.5 2.0
预期 6
8
10 12 14
收益

2020/3/26
2020/3/26
(3)货币加权收益率:
V 0(1 C R 1D )(1 C R 2 D )2 L(C 1 KR D V )N N
式中:RD—货币加权收益率;V0—资产组合期初市场 价值;VN—资产组合期末市场价值;Ck—资产组合在 K期间的净现金流量(现金流入减现金流出,K=1,2, 3,4,5,…,N)。
E(Rp)=R1P1+R2P2+…+RnPn

n
E(RP ) Pj Rj
j 1
式中:Rj—可能收益;Pj—相应的概率;n—可能收入 的个数。
2020/3/26
预期收益的可变性
2020/3/26
现在需要选择一个测量收益率总变动的指标。最常用的测 量标准是收益率的方差、标准差。
(1)收益率的方差。组合的方差,以σp2表示,为:

n
P X i i i 1
式中:Xi—证券I在资产组合中所占的比重;N—资产组合 中证券的种数。
2020/3/26
表4—3 包含20种股票的资产组合标准差和预测的极限值的关系
股票组 别
A+
含20种股票的资产组 合的标准差
3.94
各组股票的平均 β值
0.74
极限值
3.51
A
4.17
0.80
3.80
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资产组合 中的
股票数量
1 2 3 4 5 10 15 20
A+组股票风险与多样化 1960年6月—1970年5月
平均收 益率
收益率 标准差
与整个股市场的相关度
R
R2
0.88
7.0
0.54
0.29
0.69
5.0
0.63
0.40
0.74
4.8
0.75
0.56
0.65
4.6
0.77
0.59
图4—3证券收益率市场模型 β:市场灵敏度指标,是直线的斜率。 α:收益率残值的平均值,是证券收益率轴的截距。 E: 收益率残值,是实际收益率点到直线的垂直距离。
2020/3/26
用市场模型来刻画证券收益,使得我们能很方便地确定系 统性和非系统性风险。证券系统性风险等于市场收益的标准差 乘以β值,非系统性风险等于非系统性收益的标准差σt,也即:
R=βRM+ε
2020/3/26
该公式给出的证券收益模型通常换一种写法,以使 余项ε的平均值等于0。其中ε是一段时期内平均值 为0的非系统性收益。这样上述公式可表示如下:
R=a+βRM+ε
式中,R—证券收益;ε—长期平均值为0。
2020/3/26
这个公式通常被称为“市场模型”。从式中可以看 出,它可以在坐标系中用一条直线来表示(见图4—3)。 依据方程画出的下线有时称为“资本市场线”。
0.71
4.6
0.79
0.62
0.68
4.2
0.85
0.72
0.69
4.0
0.88
0.77
0.67
3.9
0.89
0.80
2020/3/26
图4-2 系统性和非系统性风险
个别证券的风险
证券收益=系统性收益+非系统性收益 由于系统收益是市场性收益的一定比例,它可用一 个符号β乘以市场收益(RM)来表示。符号β有时 称为β值,表明了系统收益对市场收益水平变动的 敏感性,因此有时也称为“市场敏感指数”。 非系统性收益通常用ε表示,这样证券收益可以表 达成:
将公式扩展为H个影响因素,i个证券,则有如下关系式:
E(ri)= βif1E(rfl)+βif2E(rf2)+βifj E(rfj)
这个公式即APT模型。
2020/3/26
RP
V1
V0 D1 V0
式中:V1—期末的资产组合的市场价值;V0—期初的资 产组合的市场价值;D1—在一定时期投资者得到的收益 (股息、利息等)。
2020/3/26
从理论上讲,这种计算收益率的方法可以用于任何 一段时期,比如1个月或10年。但是这会引发如下问题: ❖ 第一,显然这种方法若用于长期,如多于几个月, 则不太可靠,因为其基本假定之一是所有的现金支付和 资金流入都发生在期末,若两笔投资收益率相同,则支 付较早的一笔的收益就被低估了;
(1)算术平均收益率:
R AR P 1R P2R N P 3LR P N
式 中 : RA— 算 术 平 均 收 益 率 ; RPK—K 期 间 资 产 的 收 益 率 (K=1,2,3…,N);N—期间数。
2020/3/26
(2)时间加权收益率: RT=[(1+RP1)(1+ RP2)…(1+RPN)]1/N-1 式中:RT—时间加权收益率;RPk—K期间资产收益 率;N—期间数。
资本资产定价模型的基本假定
市场是由厌恶风险的投资者组成的
所有投资者在进行其投资决策时, 都有一个普通的时间期间(如一个月、一年等)
所有投资者对未来的预期都是相同的, 他们对将来的证券风险和收益有相同的估计
2020/3/26
在资本市场上,所有资产都可以完全细分, 没有交易成本和差别税收
APM模型的验证
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