关于资本资产定价模型的文献综述

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1、关于资本资产定价模型的文献综述:F832文献标识:A:1009-4202(2011)11-000-02  摘要本文以20世纪六七十年代的经典资本资产定价模型为研究起点,这一时期提出的资产定价模型构成了资产定价理论研究的基本范式。后续很多新的资产定价模型都是在它们基础上派生出来的。进入90年代以来,资本资产定价模型主要是围绕解释CAPM异象来进行的,因此本文主要从模型修正方面来讨论这个问题。最后鉴于近几年来行为金融在解释资产定价异象上越来越有成效,本文又介绍了行为金融学方面的一些模型,并且指出传统金融学与行为金融学将进行

2、结合来促进资本资产定价模型的发展。  关键词资本资产定价模型多要素CAPM行为金融学  资产定价理论是金融理论的一个核心内容,是20世纪金融领域最受瞩目的前沿课题。著名的资产定价模型CAPM、APT和期权定价模型,它们为确立资产定价理论在金融理论的显赫地位奠定了坚实的基础。但是,在资产定价理论近半个世纪的发展历程中,还有很多重要的模型例如零贝塔CAPM、Merton(1973)的多要素资本资产定价模型等目前虽然在实际中还没有得到广为运用,但其理论价值却非常重大。同时各种资产定价异象的发现也同时促进了结合心理学、社会学等

3、研究的行为金融的兴起。行为金融对建立在理性行为假设基础上的传统资产定价理论的研究范式提出了严峻挑战。行为金融认为投资者并不完全是理性的,非理性投资可以影响资产价格。运用过度反应或反应不足等基本工具,行为金融从另一个视角对各种异象进行了全新阐释。进入90年代以来,传统资产定价理论的支持者和行为金融学家围绕资产定价异象的解释更是展开了激烈的论战。其他基于理性基础的资产定价模型或者行为模型可以取代CAPM在金融学中的地位吗?这些问题似乎不能简单地回答。基于这一点,本文尝试从资产定价理论演进发展的角度来探讨这些问题。因为只有比

4、较全面地了解资产定价理论是如何产生和发展的,了解这些理论存在的缺陷及其实证检验上的限制,才可能中肯地得出一些结论。  一、Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)的资本资产定价模型(CAPM)  在Markoa和French的三因子模型  CAPM在实证检验上的连续受挫使得很多人对传统单贝塔CAPM理论的正确性产生了怀疑。尤其是70年代末以来,盈余报酬率效应、规模效应、账面市值比效应等大量异象的发现更是对这一理论造成了严重的冲击。这些研究发现很多贝塔之外的变量尤其是公司特征的变量可

5、以更好地预期收益率。相关研究还表明,股票收益率在特定时间段显示出某种变化规律。如“长期收益率反转效应”和“短期惯性效应”。由于传统的CAPM明显不能通过贝塔差异解释上述现象,因此它们被称为“异象”。Fama和French以1963-1990为样本期运用横截面回归法研究贝塔与收益率的关系,结果发现两者之间并不相关,甚至在控制了规模变量后,贝塔与收益率的关系仍然不显著。而股本市值和账面市值比两个变量联合起来可以更好地解释股票平均收益率的横截面差异。CAPM异象的一个重要的解释是CAPM错误设定了。Fama和French首先

6、研究了这一问题。他们认为,CAPM异象之所以存在,是因为CAPM中缺乏考虑其他必要的风险因子。基于FF(1992)得出的股本市值(ME)和帐面市值比(BE/ME)变量可以更好地解释股票平均收益率横截面差异的结论,他们在随后1993年的论文中进一步证实了CAPM异象可以用一个三因子模型来解释。这三个因子分别是(1)市场超额收益率(Rm-Rf);(2)股本规模因子(SMB);(3)帐面市值比因子(HML)。  四、行为金融学对CAPM异象的解释  (一)“规模效应”和“价值效应(或帐面市值比效应)”的行为解释  Barbe

7、ris和Huang(2001)以“损失厌恶”和“心理帐户”的概念来解释个股收益率行为。他们考虑了两种情况:第一种情况是投资者关心个别股票,对于个别股票价格的波动有损失厌恶的倾向,而且决策会受到前一次的投资绩效所影响。他们将这种情况称为个别股票的心理帐户。第二种情况是投资者关心整个投资组合,对于整个投资组合价格的波动会损失厌恶,决策会受到前一次的投资绩效所影响,他们将这种情况称为投资组合的心理帐户。他们认为个别股票的折现率是股票过去的绩效的函数,假如股票过去的绩效很好,因为私房钱效应,投资者会认为这个股票风险较低,而用较

8、低的折现率折现未来的现金流量。在这种情况下,因为较低的折现率会推升价格股利比,所以导致下一期的报酬较低,这也使得股票收益率波动变大。  (二)“短期惯性效应”和“长期收益率反转效应”的行为解释  行为金融学家通常运用过度反应或反应不足理论对“收益率反转效应”和“惯性效应”作出解释。最早提出市场长期过度反应概念的是DeBond和Th

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