因素模型和套利定價(jià)原理-文庫(kù)吧資料
2025-03-13 13:39本頁(yè)面
【正文】 相關(guān)的公司特定風(fēng)險(xiǎn)不影響證券的收益率。 有大量證券（如 300個(gè)證券）的資產(chǎn)組合違背意味著套利機(jī)會(huì)。 對(duì)于小集合的資產(chǎn)組合，方程不成立并不意味著套利機(jī)會(huì)。用一組（ 1個(gè)）證券求出一組 λ值，再用另一組證券求 λ值，如兩組得出的 λ值相同，則結(jié)果不反對(duì)成立；如不同，則存在套利機(jī)會(huì)。如果適合，則成立；如果不適合，則說明存在套利機(jī)會(huì)。參書圖表 ， ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 無套利與定價(jià)：套利定價(jià)原理 — 驗(yàn)證套利機(jī)會(huì)是否存在 在 K因素模型中，有超過 1種證券。 λi的普適性是從無套利定價(jià)原理推出來的。同時(shí)套利活動(dòng)會(huì)使得套利機(jī)會(huì)消失，因此，無套利的均衡是穩(wěn)定的。持有 α值較大的投資組合多頭，同時(shí)持有相同頭寸的 α值較小組合的空頭，即可實(shí)現(xiàn)套利。（無稅收、交易成本、信息成本等。這個(gè)假設(shè)使我們能夠假定不存在公司特定風(fēng)險(xiǎn)。線形變換和逆變換的對(duì)偶問題：純因素投資反過來可以由普通證券線形疊加組成，就像普通證券或組合可以由純因素投資組合線形疊加組成一樣。參上節(jié)。參上節(jié)。持有 α值較大的投資組合多頭，同時(shí)持有相同頭寸的 α值較小組合的空頭，即可實(shí)現(xiàn)套利。 ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 追蹤與套利 利用純因素投資組合構(gòu)造追蹤投資組合，比較追蹤投資組合與被追蹤投資組合。因素模型也是這樣，當(dāng)某個(gè) β為負(fù)的情況下，可以賣空該證券，買入相應(yīng) β值為零的證券。決定純因素投資組合的風(fēng)險(xiǎn)貼水的原因：對(duì)某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的貼水為正還是為負(fù)，取決于金融市場(chǎng)上這一因素的總供給與投資者的偏好。 λi:第 i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的單位風(fēng)險(xiǎn)貼水。同追蹤投資組合。 ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 純因素投資組合 — 定義：純因素投資組合對(duì)于某個(gè)因素的敏感度為 1，而對(duì)于其他因素的敏感度為 0。 — 純因素投資組合可看作一種特殊的追蹤投資組合。 ，得到追蹤投資組合中各證券的權(quán)重。 β系數(shù)構(gòu)造一個(gè)方程。追蹤投資組合可以當(dāng)作衡量相應(yīng)投資項(xiàng)目?jī)r(jià)值的標(biāo)桿。 — 公司的資本分配決策與追蹤投資組合。 ββi1+βi2=0。 — 追蹤投資組合與公司套期保值。計(jì)算量大大減小。 — 因素模型在均方差分析中應(yīng)用： 與比較，對(duì)一個(gè)有 N個(gè)證券組成的組合來說，需要計(jì)算*(1)/2的方差與協(xié)方差，而 K因素模型需計(jì)算 K*N個(gè) β系數(shù)，外加 K個(gè)因素方差和 N個(gè)殘差方差。 若資產(chǎn)組合遵循 K因素模型（見下），且資產(chǎn)組合有 N種證券組成，則組合的收益率由右式?jīng)Q定。在解釋未來的期望收益時(shí)未必有效。 我的疑問：殘差項(xiàng)會(huì)否相關(guān)？ ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 因素估計(jì) 估計(jì)方法 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 公司特點(diǎn) 利用公司的特點(diǎn)，如公司規(guī)模、市凈率等，選取股票來構(gòu)造因素投資組合 比因素分析法直觀； 并不要求協(xié)方差為不時(shí)變的常數(shù)。.五因素（ p185） 提供關(guān)于因素的最直觀的解釋 假定最合適的因素是宏觀經(jīng)濟(jì)變量的非預(yù)期變化。 在給定的假設(shè)條件下能根據(jù)歷史收益率得到最好的因素估計(jì) 關(guān)于協(xié)方差不隨時(shí)間變化的假設(shè)是關(guān)鍵，且在現(xiàn)實(shí)中可能被破壞； 不能 “ 指定 ” 因素，音素的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義不明確。 ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 因素估計(jì) 估計(jì)方法 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 因素分析 根據(jù)項(xiàng)因素分析這樣的統(tǒng)計(jì)過程來確定因素組合。例如，美國(guó)勞工部的就業(yè)報(bào)告，貿(mào)易赤字，石油價(jià)格等。 α因而可被看作證券的期望收益。 多因素模型方程： ? 來自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 多因素模型 對(duì)共同因素的解釋： 共同因素可被看作有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的新信息的代表。 ? 公司特定風(fēng)險(xiǎn)分散的量化。類比：拋硬幣。若殘差項(xiàng)相關(guān)，則市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不是唯一的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，殘差項(xiàng)也不完全代表可分散的風(fēng)險(xiǎn)。區(qū)分市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、不可分散風(fēng)險(xiǎn)，非市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（公司特有的風(fēng)險(xiǎn)）、可分散風(fēng)險(xiǎn)。 — 方差分解、回歸的 R平方與線性回歸的優(yōu)劣。 — 可以把收益率的不確定性視作取決于兩個(gè)部分：依賴于市場(chǎng)收益
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