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第六章 套利定价模型

预期到的 系统风险 系统风险 中的变动部分
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非系统风险
一、因子模型
假定考虑通胀、GNP和利率三个系统性风险因素,它 们与股票收益相关的 系数为 I 、 GNP、 r ,则:
R E ( R) m E ( R) I FI GNP FGNP r Fr
使用一元回归分析的统计技术做一条直线来拟合图中的点 。那么,图中这条直线的回归方程则为: Ri=4%+2GDP 回归方程和直线都表示较高预期的GDP与较高的证券收益 率相关联。
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一、因子模型
任一给定证券的实际回报率由于含有非因素回报率的缘 故而位于拟合直线的上方或下方。因此对例中的单因子模型 所反映的关系的完整描述为:
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一、因子模型
1、单因子模型的一般形式
一般地,单因子模型认为有一个因素F对证券收益产生广 泛影响,这种影响力通过对每种证券i在任意时期t的建立如下 方程来反映:
Rit i i Ft it
其中:Rit 是证券i在t时期的(实际)收益率,
Ft 是宏观因素在t期的值,
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一、因子模型
则各系统风险因素的异动 FI=7%-5%=2% FGNP=1%-2%=-1% Fr=-2%-0=-2% 系统风险因素异动对该公司股票收益的影响: m=βIFI+βGNPFGNP+βrFr =2×2%+1×(-1%)+(-1.8)×(-2%)=6.6 总风险收益=m+ε=6.6%+5%=11.6% 总收益R=E(R)+m+ε=4%+11.6%=15.6%
• 非系统性风险因素:对某一种资产或某一类资产发生影响 的风险。 例如:公司的高管变更、研发信息、销售信息、竞争对手 的信息
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一、因子模型
股票的收益:R=E(R)+U E(R):期望收益; U:非期望收益,即风险收益 把风险收益U分为系统风险m和非系统风险两个部分。 非系统因素之间不相关,即: 相关系数 Corr( i , j ) 0 R=E(R)+m+
历史数据库
年 1 2 GDP增长率(%) 5.7 6.4 证券收益率(%) 14.3 19.2
3
4 5
7.9
7.0 5.1
23.4
15.6 9.2
6
2.9
13.0
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这一关系也可用下面的图形表示
24 20 16 12 8 4 2
• • • • •

4
6
8
一、因子模型
2 i2 F 2 ( i )Fra bibliotek不能分散
可分散
其中,
2 F
2 是因素的方差, ( i ) 是随机误差项的方差
2 2 因而证券i收益率的方差分为两个部分:系统风险 i F , 2 主要由宏观因素影响产生;非系统风险残差方差 ( i ) ,主要 由微观因素影响产生
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期望收益率
非期望部分
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一、因子模型
例:年初预测:期望通胀率=5%,期望GNP增长率=2 %,期望利率变动=0。 β系数:βI=2,βGNP=1,βr=-1.8 实际结果:①实际通胀率=7%,实际GNP增长率=1% ,实际利率变动=-2% ② 公司成功实施新的企业战略,这一没有预料到的发 展使公司股票收益增长5% ③同期股票市场的平均收益,R=4%
第六章 套利定价模型
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一、因子模型
(一)概述 因子模型(factor model)由夏普于1963年提出,是一种假 设证券的收益率与不同的因子或者指标的运动有关的经济模型
• 系统性风险因素:对大多数资产产生影响的风险,只是每 种资产受影响的程度不同而已。 例如:GNP、利率、通胀
Cov( it , Ft ) 0
证券i与j的残差不相关,这意味着一种证券的随机误差结 果对任意其他证券的随机误差结果不产生任何影响。换 句话说,两种证券的回报率仅仅通过对因素的共同反应 而相关联:
Cov( i , j ) 0
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一、因子模型
上述方程中证券i的期望收益、方差、协方差分别为: • 期望收益率: E( Ri ) i i E( F )
i 是证券i对宏观因素的敏感度,
it 是一个均值为零的随机变量,
i 是当宏观因素均值为零时证券的收益率。
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一、因子模型
2、单因子模型有如下假设:
收益率的生成过程由上述回归方程描述 对每一证券i,E( it ) 0 每一证券的残差与宏观因素不相关,这意味着因素的结 果对随机误差的结果没有任何影响:
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一、因子模型
方差: i2 E[( i i F i ) E ( i F i )]2
E[ i ( F E ( F ) i ]2 i2 E[ F E ( F )]2 2 i E[ i ( F E ( F )] E ( i ) 2
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一、因子模型
(二)单因子模型 单因子模型相对CAPM解决了两个问题,一是提供一种简 化地应用CAPM的方式;二是细分影响总体市场环境变化的宏 观因素。
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一、因子模型
假设仅考虑经济增长GDP对公司股票收益率的影响,即 只考虑GDP变化对风险补偿的影响。
Ri i iG i
任何一个证券的收益由三部分构成: αi:宏观因素期望变化为零时的收益,是投资者对证券 的期初收益; βiG:系统性风险收益,即随整个市场运动变化不确定 性(非预期的)的收益,且变化的敏感度是βi,测量因 子风险; εi:与国内生产总值无关因素的作用,是非系统性风险 收益(既测量非因子风险),即只与单个证券相关的 非预期事件形成的非预期收益。
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