资产定价理论和实证ppt课件.ppt

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1、资产定价：理论与实证郑振龙一、引言风险溢酬现代金融的核心思想是：价格等于贴现回报的期望值。当一种证券的预期回报与随机贴现因子之间负的协反差越大，其风险溢酬越高。方差不重要。随机贴现因子随机贴现因子等于财富边际价值的增长率：mt+1=VW(t+1)/VW(t)如何衡量财富边际价值的增长率？传统的金融理论，如CAPM,ICAPM,APT等，通过资产组合的行为来衡量M。新的研究向前推进了一步，将金融市场与实体经济联系起来，回答什么是边际财富价值的基本的、经济决定因素。研究目的目前，基于组合的模型比基于宏观经济（如消费

2、）的模型表现好得多，那我们为何还要研究后者？这种研究有何意义，我们可从中学到什么？宏观经济学动态宏观经济学的核心是让储蓄等于投资，边际替代率等于边际转换率，将消费和投资进行跨时、跨状态配置。如果我们能从资产市场中获得财富边际价值的度量，我们就可以大大推进现代宏观经济学的研究。遗憾的是，将金融市场与宏观经济联系起来的第一波努力结果不尽理想。几乎所有的宏观经济模型中得出的边际财富价值的波动率都无法达到股票市场最基本事实的要求。显然，金融市场告诉我们，原来的绝大多数宏观模型是错误的。宏观经济学面对这种状况，许多宏观经

3、济学家只是简单地把股票市场的数据丢到一边不管。用这种消极态度做出来的宏观经济模型只能是自欺欺人。金融学许多金融经济学家由于基于组合的模型表现更好就放弃了资产定价的宏观经济方法。这同样是一种错误：首先，基于组合的模型表现较好的重要原因是ROLL定理所揭示的：我们总是可以构建一个参照组合来完美地拟合所有资产收益，这个组合就是样本均值方差有效边界。许多经验研究实际上都是在“钓鱼”。许多“异象”的不稳定和不同的因素模型轮番流行证实了这种担忧。金融学其次，金融研究的重要工作是要回答市场是否有效和理性。但基于组合的模型无法

4、回答这个问题。对于“理性”问题的唯一正确的回答是资产价格中体现的边际财富价值是否正确地反映了宏观经济状况。总之，了解驱动资产价格的真实的、宏观经济的风险，不是金融学可以忽略的分支，而是这棵大树的主干！虽然进展很慢，但它是回答金融经济学核心问题的唯一方法，也是宏观经济分析和预测的重要一环。模拟组合定理与分工模拟组合定理告诉我们，如果我们已知财富边际效用的正确模型，那么通过财富边际效用回归到资产收益得到的组合，其表现也一样出色。证明：假设正确模型是0＝E(mRe),将m回归到超额收益（没有截距项）可得：模拟组合定理

5、与分工（2）这个模拟组合更容易测度，数据更易获得，所以它在样本内和现实中表现更好。这个定理对于从事和评价实证工作是非常重要的。首先，它与ROLL定理一起警告我们，在实际模型与基于组合的模型之间进行竞赛是没有任何意义的。特定的组合模型总能获胜，即使是真实（True)的模型，也会因为测度问题而输给它的模拟组合，而更接近样本均值方差有效边界的特定组合模型表现将更为抢眼。模拟组合定理与分工（3）在进行相对定价时，基于组合的模型是好的选择。CAPM在给定市场溢酬的情况下描述了股票组合的平均收益率。FamaFrench模型

6、则在给定3因素组合平均收益率的情况下描述了25个按规模和帐面价值/市值分类的组合的平均收益率。但他们并没回答为什么市场收益等于那么多，为什么FF的价值和规模组合平均收益率等于那么多。为什么市场预期收益会随时间而改变？从本质上说，基于组合的模型无法回答上述问题。宏观经济模型是回答这些问题的唯一途径。分工基于组合的模型回答大量的资产或动态组合能否用少量的因素来描述。宏观模型试图回答共同的因素（如市场组合、hml、smb）为何被定价？宏观模型可以帮助我们了解哪些风险溢酬是风险的稳定回报，哪些只是在特定样本中运气成分。

7、二、事实时间可变且与经济周期相关的预期收益率(详见新金融理论与事实）预期收益率的时变性基本技巧：预测变量X通常与经济周期有关。比如，股息股价率可以预测收益率。其次，预期收益率因资产不同而不同。除此之外，股票收益率与股票的许多特征有关。：如市价帐面价值比、规模、销售增长率、过去的收益率、过去的成交量、会计比率、卖空限制、投资等公司行为、股票发行和回购。如果高的预期收益率与高的贝塔系数相联系，各种股票的预期收益率不同对传统的金融理论并未构成什么挑战。但实证研究发现的证据常常将预期收益与新的“因子”相联系。收益率预测

8、的历史预测收益率有悠久的历史。“股票遵循随机游走”的传统观点，意味着收益率是不变的，这种观点在上个世纪70年代就收到了挑战。Fama和Shwert（1977）发现预期收益率与通货膨胀并没有一一对应的关系。他们解释说预期收益率在经济状况不好的时候较高，因为人们不愿意持有风险证券。通货膨胀在经济状况不好的时候较低，所以预期收益率在高通货膨胀时期较低不是因为通货膨胀，他们纯粹是巧合。对我们而