均值-方差前沿和beta表達式-文庫吧
2025-05-28 18:26 本頁面
【正文】 ? 自由參數(shù) ? 與 ?的估計是通過平均收益關(guān)于 beta 的 橫截面回歸 ： ? 是 定價誤差 。模型的預(yù)測是 為零。因此，它應(yīng)該在檢驗中統(tǒng)計上是不顯著的，經(jīng)濟上很小。以后將專門討論基于平方定價誤差和的統(tǒng)計檢驗。 8 ? 的含義 ? ? 是回歸系數(shù)的事實極為重要。如果 ? 也是自由參數(shù)，那么模型就沒有任何內(nèi)容。 ? 更為重要的是， ? 不可能是資產(chǎn)或公司專有的特征，例如公司規(guī)模， BTM比，或者（取極端狀況）其標(biāo)記的第一個字母等等那樣的特征。 ? 期望收益確實聯(lián)系或相關(guān)許多這樣的特征，但是這種相關(guān)性必須用某些 ? 回歸系數(shù)來解釋。 ? 真正的 ? 應(yīng)該導(dǎo)出橫截面回歸中的特征。它刻劃的是你的行為，而并非說你是誰。 9 某些公共的特殊情形 ? 如果存在無風(fēng)險利率，那么它相應(yīng)的 ? 都是零。因此， 如果不存在無風(fēng)險利率， 通過橫截面回歸來估計，并稱為零 ? 利率。 ? 對于一般的超額收益 ，有 這里沒有 . 10 某些公共的特殊情形（續(xù)） ? 在許多情況下，因子也是收益或超額收益。這時， 等等成立。因此， ? 上式是橫截面回歸，而不是時間序列回歸。應(yīng)該注意其中的區(qū)別。這里尤其是截矩上的區(qū)別。 “ One can always run a regression of anything on anything.” 11 均值－方差前沿：直觀刻劃和 Lagrange 刻劃 ? 典型的均值－方差前沿如圖。注意：本書的 “ 前沿 ” 不要求 “ 有效 ” 。 12 均值－方差前沿的存在定理 ? 給定資產(chǎn)集的均值－方差前沿是給定資產(chǎn)的所有組合上的收益的均值和方差的集合的邊界。通過給定平均收益最小化收益方差可求得或定義這一邊界。 ? 定理：如果收益的方差－協(xié)方差矩陣非異，那么均值－方差前沿
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