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资本资产定价模式及参数统计特征实证探究

发布时间:2012-10-26 14:21 论文编辑:gufeng 所属栏目:研究生论文 关键词: 资本资产定价模型单因素模型参数实证模型

本文得出的一些结论在实践运用中主要是为了规避非系统风险,这些结论在实践中检验了其可靠性,所以,这些结论很可能是正确的,不失为很好的经验法则。

2 文献综述与有关定价模型


2.1 文献综述
资本资产定价模型(CAPM)的建立最初是从研究考察投资者行为开始的。投资者在当期购买一定量的证券,在过了持有期之后将其卖出,得到的钱用于消费和再投资,这种投资活动的主要目的是获得收益。由于证券的收益在证券未来的持有期内是未知的,所以投资者通过各种方式考虑投资的预期收益,并选择最高收益的一种证券组合。但是,收益在时间上要滞后于投资活动的进行,这种滞后性会导致收益受到未来许多不确定因素的影响而偏离投资者最初的预期,从而产生投资风险。1952 年,美国经济学家哈里.马克威茨[1](Harry M.Markowitz)用数量化方法对投资着‘预期收益最大或风险最小”的目标提出了确定最佳资产组合的均值一方差模型,认为投资者应该充分均衡证券的预期收益与风险两个因素,不同证券的相互关联使持有的证券组合能够降低风险。Markowitz 提出把证券收益率看作随机变量用其均值表示预期收益,方差表示风险。这一模型奠定了资产组合理论,也为资产定价理论打下了基础。
资产组合理论根据多种资产收益和风险的一系列估计和预测,确定最优资产组合的构成,为理性投资者根据自身风险偏好做出价值最高的投资决策提供参考。资本资产定价模型(CAMP)是基于风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型,它是夏普(Sharpe)、林特勒[2](Lirltner)在 20 世纪 60 年代中期提出来的,它是在一个不确定的条件下,使投资者实现效用最大化的资产定价模型,该模型主要以马克威茨现代投资组合理论为基础,由现代投资组合理论发展而来,把资产的期望收益率与市场风险因子联系起来。


2.2 资本资产定价模型
威廉·夏普(William Sharpe)、约翰·林特(John Lintener)和简·莫辛(Jan模型(CAPM 模型), 其理论的精华就是一种证券的预期回报可以用这种资产风险的相对测度β 值来测量,即建立了期望收益率与β 值的关系。 马克维茨模型和资本市场理论的共同假设:1. 投资者是回避风险的,追求期望效用最大化2. 投资者根据回报率的均值与方差来选择投资组合3. 所有投资者处于同一单期投资期资本市场理论附加的假设:1. 投资者可以以无风险利率无限制地进行借入和贷出2. 投资者们对于证券回报率的均值、方差及协方差具有相同的期望值3. 没有税负,没有市场不完全的情况,例如没有交易成本使证券产生“价格错定”的现象市场均衡假设市场中每—位投资者都是“均值—方差”理论体系的有效应用者。进一步假设每一位投资者对资产的概率结构具有相同的判断,即每一位投资者对于资产收益的均值、方差以及协方差具有相同的预期。同时假设对于所有投资者而言无风险资产的借贷利率相等并且唯一,没有交易成本。
从单基金定理中我们知道每一位投资者将购买单一的风险资产基金,同时他们也可能借入或贷出无风险资产。由于每一位投资者对于资产的均值、方差与协方差具有相同的判断,因而每一位投资者将使用相同的风险基金。每一位投资者都将以无风险资产与单一的也是唯一的风险基金构成他们的投资组合。 如果每一位投资者购买相同的风险资产基金,则该风险基金应该是何种基金呢?这一问题的答案构成了 CAPM 模型的核心内容。对于这一问题的探讨显示出该基金必须等价于市场投资组合——市场投资组合是所有资产的集合。对于股票市场而言,是所有上市公司股票的总和。如果每一位投资者都只购买一种基金,则所有这些购买之和即为整个市场组合,即该基金所包含的每一种股票的股份数与整体市场中该股票股份的比例必须相同。 一项投资组合中每一资产的权重被定义为投资组合中分配给该资产的比率。因此,市场投资组合中某项资产的权重等于该资产的市价总值与总体市场价值之比。这些权重被称为资本化权重。我们通常将这些权数表示为 wi。


2 文献综述与有关定价模型.........................................7
2.1 文献综述............................................. 5
2.2 资本资产定价模型.................................................. 6
2.3 因子模型.................................................... 14
2.4 CAPM 与单因子模型比较............................ 18
3 数学处理方法准备.....................................19
3.1 一元线性回归模型........................................ 19
3.2 时间序列模型-自回归过程............................... 19
3.3 时间序列回归............................................. 20
3.4 条件异方差模型....................................... 20
3.5 本论文使用的数学模型.................................... 21
4、模型参数特征统计实证分析.........................23
4.1 数据来源..................................... 23
4.2 数据处理方法..................................................... 23
4.3 模型参数的特征描述.................................................... 31
4.4 模型参数实证解释......................................................... 34
4.5 模型参数的实践指导意义............................................ 35


5、结论


概率是统计的灵魂,任何统计都是以概率为基础的,同样统计的结论也是讲概率的。这句话的意思就是任何用统计手段得到的结论都不会是绝对的,其正确与否只能同过可能与不可能,很可能与很不可能等等类似的话来描述,结论的可靠性用概率大小来描述更科学。在证券市场中的风险可大概归纳为两种,一种称为系统风险,即由于经济环境的不确定性使证券市场所面临的风险;另一种称为非系统风险,这是由于个别性的随机事件对个别证券造成的冲击所带来的风险。作为证券市场中的单个资产当然也不可避免的会有系统风险和非系统风险。实践证明无论是系统风险还是非系统风险都是有可能避免的。对于系统风险,不但能通过运用经济理论分析来规避,也能使用统计手段来预测。如前所述22iMβ σ是系统风险的一种度量,它来自两个部分分别是β 和Mσ ,在股市实际操作中,可以利用β 的短期波动性选择值较小的β ,来减少系统风险的冲击。本文得出的一些结论在实践运用中主要是为了规避非系统风险,这些结论在实践中检验了其可靠性,所以,这些结论很可能是正确的,不失为很好的经验法则。现在归纳总结一下本文的一些结论:
1 经本文研究,不能否认现代资本定价理论适合我国 A 股市场,现代资本定价理论(包括资本 CAPM、单因素模型和 APT)适合我国 A 股市场。
2 以现代资本定价理论为基础,利用我国 A 股市场的股价数据建立模型发现,模型的参数有其规律性的变化,即存在有限性、波动性和平稳性变化。
3、利用这些模型的参数序列可以很好的对股票短线操作发挥指导作用,基本的规律就是当α 的绝对值较大而β 值较小,则是操作机会,此时1β 可做为一个参考,如果较大,则说明机会更佳。α 值小于零为买入信号,反之则为卖出信号。


参考文献
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