投资学第8章指数模型v1 student
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33
的调整
总是趋近于1
统计原因-The average beta over all securities is
1. Thus, our best forecast of the beta would be that it is 1. 直觉经验- Also, firms may become more “typical” as they age, causing their betas to approach 1.
A sP sM (e A )
2 2
信息比率
2
23
8.4.5 信息比率
为使积极组合的信息比 率最大化, 组合内单项证券的投资 比重应为:
(ei ) w w n i 2 i 1 (ei )
2 * i * A
i
[
2 (e A )
A
] [
28
表 8-4 Comparison of Portfolios from the Single-Index and Full-Covariance Models
29
8.5 指数模型在投资组合管理中的实际运用
8.5.1 指数模型与马科维茨模型的比较
马科维茨模型的R方可能较好,但巨量数据的可能 的估计误差抵消了这个好处。 指数模型:简单的就是好的 指数模型:证券投资的结构化分析思路
Cov( Ri , R j ) Cov( i i RM ei , j j RM e j ) Cov( i RM , j RM ) i j ( Cov(ei , e j ) 0)
2 2 2 i j M i M j M Corr (ri , rj ) Corr (ri , rM ) xCorr (rj , rM ) i j i M j M
12
图8.2 Excess Returns on HP and S&P 500 April 2001 – March 2006
13
图 8.3 Scatter Diagram of HP, the S&P 500, and the Security Characteristic Line (SCL) for HP
3
8.1.2 收益分布的正态性和系统风险
假定某一宏观因素影响着整个证券市场,除此外, 公司所有剩余的不确定性都是公司特有的,则证 券持有期收益为:
ri E (ri ) m ei 其中E (ri )为基于可得信息的期望 收益 m为未预期到的宏观事件 的影响 ei 为未预期到的公司特有 事件的影响
2
8.1 单因素(single-factor)证券市场
8.1.1 马科维茨模型的输入表 Markovitz模型运用的成功取决于输入表的 质量(GIGO问题) Markovitz模型的障碍:
计算量的庞大 – 如果分析50只股票 50期望收益的估计 50方差的估计 (n2-n)/2=1225个协方差的估计 相关系数或协方差的估计误差
18
8.4.3 单指数模型的输入列表
标普500的风险溢价 标普500组合的标准差估计 n组估计值: 系数 残差 值
19
8.4.4 单指数模型的最优风险投资组合
最大化夏普比率:
E ( RP ) P E ( RM ) P wi i E ( RM ) wi i
i 1
26
n
8.4.6 最优化程序概述
0 w A (7)调整积极组合的原始头 寸:w* A 0 1 (1 A )wA
* (8)wM 1 w* A;
wi* w* A wi
(9)计算最优风险投资组合 的风险溢价:
* * E(RP ) ( wM w* ) E ( R ) w A A M A A
2 M
8
单指数模型的优缺点
9
8.2.5 指数模型与分散化
考虑n个证券的等权重资产组 合, 其中每个证券的收益为 :R i i i R M ei 组合P的收益:R P P P R M e P
2 2 则组合风险: P P2 M 2(e P ) 2 2 (ei )
n
1 2 1 i 1 1 2 又: (e P ) (ei ) n (ei ) n n n i 1 结论:特有风险可分散 ,系统风险不可分散
2
n
10
图8.1 The Variance of an Equally Weighted Portfolio with Risk Coefficient βp in the Single-Factor Economy
30
Is the Index Model Inferior to the Full-Covariance Model?
Full Markowitz model may be better in principle, but Using the full-covariance matrix invokes estimation risk of thousands of terms. Cumulative errors may result in a portfolio that is actually inferior to that derived from the single-index model. The single-index model is practical and decentralizes macro and security analysis.
(10)计算最优风险投资组合 的方差: σ ( w w A ) σ w σ(eA )
2 P * M * A 2 2 M * A
2
27
图 8.5 Efficient Frontiers with the Index Model and Full-Covariance Matrix
8-16
图8.4 Excess Returns on Portfolio Assets
17
8.4 投资组合的构建与单指数模型
8.4.1 与证券分析
单指数模型为宏观分析和证券分析提供了一个框架:
经济分析:估计风险溢价与市场指数风险 统计分析:所有证券的系数与残差 通过市场驱动模型得到证券的期望收益 确定的努力来源于证券分析 8.4.2 投资资产的指数组合
14
表8.1 Excel Output: Regression Statistics for the SCL of Hewlett-Packard
15
Table 8.1 Interpretation
Correlation of HP with the S&P 500 is 0.7238.
The model explains about 52% of the variation in HP.
HP’s alpha is 0.86% per month(10.32% annually) but it is not statistically significant.
HP’s beta is 2.0348, the 95% confidence interval is 1.43 to 2.53.
投资学
第 8章
指数模型
按Markovitz理论,为得到投资者的最优投资 组合,要求知道:
回报率均值向量 回报率方差-协方差矩阵 无风险利率
估计量和计算量随着证券种类的增加以指数 级增加 对风险溢价的估计无指导作用 基于以上两点,产生了指数模型(Sharpe, 1963)的改进
2 i 1
n
2 (ei )
i
]2
24
8.4.6 最优化程序概述
(1)计算积极组合中每个证 券的原始头寸: wi0 i / 2 (ei )
(2)调整原始ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ寸,使组合 比例之和为 1: wi wi0
0 w i i 1
n
n
(3)计算积极组合的 值: A wi i
2 于是:E (m) 0, E (ei ) 0, i2 m 2 (ei ) 2 Cov(ri , r j ) Cov(m ei , m e j ) m
4
单因素模型
进一步的, 考虑不同企业对宏观经 济事件有不同的敏感度 , 记证券i对宏观经济事件的敏感 度为 i, 则证券i的宏观成分 i m, 并有:ri E (ri ) i m ei 此即单因素模型 (single factormodel)
其中,
i E(R M )代表系统风险溢价 systematic risk premium ; i 代表非市场溢价 nonmarket premium
积极的投资策略:寻找 正的
7
单指数模型的风险与协方差
Ri i i RM ei
2 i2 i2 M 2 (ei )
8-31
8.5.2 指数模型的行业概念(industry version)
美林公司:r a brM e* 其中:a rf (1 ) 关键点:用总收益而非 超额收益
决定系数:R 2
2 2
2 M
32
Table 8.5 Merrill Lynch, Pierce, Fenner & Smith, Inc.: Market Sensitivity Statistics
2 并有: i2 i2 m 2 (ei )
Cov(r i ,rj ) Cov( i m ei , j m e j ) i j
2 m
5
8.2 单指数模型
假如将市场指数视为宏 观因素的有效代表 则有单指数模型 (single index model):
ri rf i i(rM rf ) ei
令:R i ri rf ,R M rM rf R i(t ) i i R M (t ) ei (8 - 8)
6
单指数模型期望收益与 值之间的关系
对式 (8 - 8)两边求期望,得:
E(R i ) i i E(R M )
11
8.3 估计单指数模型
RHP (t ) HP HP RS & P 500 (t ) eHP (t ) 此回归方程称为证券特 征线 (securitycharacteri stic line,SCL) 其中, HP 为截距, HP 为斜率, eHP (t )为残值(residuals)
P
20
8.4.4 单指数模型的最优风险投资组合
最优风险投资组合的构成: 积极组合 A 市场组合 M
若积极组合的 1, 则其最优权重应为: A / e2A
2 同理,指数组合的权重 为E ( RM ) / M
0 初始头寸:wA
A e2
A
E ( RM )
2 M
21
8.4.4 单指数模型的最优风险投资组合
若积极组合头寸的不为1,则有如下修正:
w w 0 1 (1 A ) wA
* A
0 A
特别的,当
A 1, w w
* A
0 A
22
8.4.5 信息比率
* 投资w* 于积极组合,投资 1 w , A A于指数组合
则最优风险投资组合的 夏普比率将比消极策略 高:
i 1
25
8.4.6 最优化程序概述
(4)计算积极组合的残差: 2 (eA ) wi2 2 (ei )
i 1 n
(5)计算积极组合的原始头 寸: A 2 (e ) 0 i wA E ( RM ) 2 M
(6)计算积极组合的 值: A wi i
i 1 i 1 2 n 1 n 1 2 2 2 2 2 2 P P M (eP ) M wi i wi (ei ) i 1 i 1 E ( RP ) SP 1 2 1 2 n 1 n 1