第三章因素模型与套利定价模型课件.ppt
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1、第三章 1、资本资产定价模型(CAPM)在实际应用的两大问题: (1)要计算风险市场组合,计算量非常巨大。 (2)证券市场线实际上只考虑了风险市场组合的预期回报率对证券或证券组合的期望收益率的影响,即把市场风险(系统风险)全部集中地表现在一个因素中,并没有将影响证券收益的宏观经济变量(如国民收入、利率、通货膨胀率、能源价格等)考虑在内。因素模型 (Factor modelFactor model)定义:因素模型是一种假设证券的回报率只与不同的因素波动(相对数)或者指标的运动有关的经济模型。因素模型是APT的基础,其目的是找出这些因素并确认证券收益率对这些因素变动的敏感度。依据因素的数量,可以分
2、为单因素模型和多因素模型。2、因素模型的提出 1961年,夏普(William Sharpe)写出博士论文,提出单因素模型。 单因素模型的两个基本假设: (1)证券的风险分为系统风险和非系统风险,因素对非系统风险不产生影响。 (2)一个证券的非系统风险对其它证券的非系统风险不产生影响,两种证券的回报率仅仅通过因素的共同反应而相关联。1、什么是单因素模型? 单因素模型单因素模型把经济系统中的所有相关因素作为一个总的宏观经济指标,假设它对整个证券市场产生影响,并进一步假设其余的不确定性是公司所特有的。 单因素模型一般形式: 单因素模型中证券收益的三大基本构成因素; 例1:设证券回报仅仅与市场因子回
3、报有关其中 =在给定的时间t,证券i 的回报率 =在同一时间区间,市场因子m的相对数 =截距项 =证券i对因素m的敏感度 =随机误差项,itiim mtitrab reitrmtriaimbite0,cov(,)0,cov(,)0ititmtitjtE er因子模型回归年份IGDPt(%)股票A收益率(%)15.7 14.326.4 19.23 8.923.44 8.015.65 5.1 9.26 2.913.04%trtGDPI613.0%r 63.2%e 62.9%GDPI图中,横轴表示GDP的增长率,纵轴表示股票A的回报率。图上的每一点表示:在给定的年份,股票A的回报率与GDP增长率。通
4、过线性回归,我们得到一条符合这些点的直线为(极大似然估计)4%2tGDP ttrIe从这个例子可以看出,A在任何一期的回报率包含了三种成份:1.在任何一期都相同的部分a2.依赖于GDP的预期增长率,每一期都不相同的部分bIGDPt3.属于特定一期的特殊部分et。通过分析上面这个例子,可归纳出单因子模型的一般形式:对时间t 的任何证券i 有时间序列其中:ft是t时期公共因子的预测值;rit在时期t证券i的回报;eit在时期t证券i的特有回报ai零因子bi证券i对公共因子f的敏感度(sensitivity),或因子载荷(factor loading)itiititrab fe(8.1)为简单计,只
5、考虑在某个特定的时间的因子模型,从而省掉角标t,变为并且假设并且假设(1)cov( ,)0ie f(2)cov( ,)0ije e0iE eiiiirab fe(8.2)假设(1):因子f具体取什么值对随机项没有影响,即因子f与随机项是独立的,这样保证了因子f是回报率的唯一因素。若不独立,结果是什么?假设(2):一种证券的随机项对其余任何证券的随机项没有影响,换言之,两种证券之所以相关,是由于它们具有共同因子f所致。如果上述假设不成立,则单因子模型不准确,应该考虑增加因子或者其他措施。对于证券i,其回报率的均值(期望值)为 其回报率的方差2222iifeib因子风险因子风险非因子风险非因子风险
6、iiirab f(8.3)单因子模型的优点1.单因子模型能够大大简化我们在均值-方差分析中的估计量和计算量。假定分析人员需要分析n种股票,则均值方差模型:n个期望收益,n个方差, (n2-n)/2个协方差单因子模型:n个期望收益,n个bi,n个残差 ,一个因子f方差 ,共3n1个估计值。若n50,前者为1325,后者为151。2ei2f单因子模型具有两个重要的性质2.风险的分散化分散化导致因子风险的平均化分散化缩小非因子风险21222limlim ()limnpiiiinnipfepnDw ab feb22211nnpiiepieiiibwbw其中,因素模型的非均衡特征 非均衡特征的体现: 和
7、 的区别;Fbariii)(fMiMfirrrrfr单因素模型的简化是有成本的,它仅仅将资产的不确定性简单地认为与仅仅与一个因子相关,这些因子如利率变化,GDP增长率等。例子:公用事业公司与航空公司,前者对GDP不敏感,后者对利率不敏感。单因素模型难以把握公司对不同的宏观经济因素的反应。多因子模型假设残差有界,即22eis 且组合p高度分散化,即wi充分小,则对于资产i成立/iwn则有222222111nepissnn从而222222limlimppfeppfnnbb将影响证券收益的系统性因素扩展到多个。1、双因素模型的一般形式: 实例:(具体化的)双因素模型定价ittitiiitFbFbaR
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