套利定价理论APT课件.ppt

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1、一、套利定价模型1、单因子模型2、多因子模型二、套利定价模型的进一步讨论1、APT和CAPM的联系与区别2、关于模型的检验问题三、对APT的评价一、套利定价模型套利是指利用一个或多个市场存在的各种价格差异,在不冒风险或冒较小风险的情况下赚取较高收益率的交易活动。套利是市场无效率的产物,而套利的结果则促使市场效率提高,使资产价格重新回归均衡,因此套利对市场的正面效应远超过负面效应。套利是利用市场上资产价格暂时失衡的机会,建立数量相等的多头和空头头寸,获取无风险利润的行为。因此一旦市场出现了套利机会套利者会尽可能建立大额的套利头寸,推动市场价格恢复

2、均衡,迅速消除套利机会,这正是套利定价理论的核心思想。套利定价理论的一个基本假设:证券的收益率主要受一个或多个市场因子影响,并且如同指数模型一样,假设证券收益率与这些因子之间具有线性关系,然后利用无套利均衡分析方法确定这些市场因子及对证券收益率的影响。一、单因子模型假设各证券收益率均受一个市场因子影响,并且有线性结构,即对任意证券的收益率,有其中:是影响各证券收益率的因子的收益率;是因子收益率为零时证券的预期收益率;是因子收益率变化对证券收益率的影响程度;是证券的收益率为与因子无关的残差。并假设有:于是如同单指数模型一样以得到证券J的预期收益率

3、为其中表示因子的预期收益率。,不同证券的残差不相关,,证券J的残差与因子I不相关证券J的收益率的方差为其中:表示因子的收益率的方差;表示残差的方差。上式表明任意证券J的风险可分解为因子风险和非因子风险两部分。在单因子模型下,证券和证券收益率的协方差为对证券组合,其预期收益率为证券组合的方差为其中根据套利定价思想,在出现套利机会时,投资者将构造套利组合,来增加已有投资组合的预期收益率。之所以称为套利组合,它应具有三个性质:1、构造的套利组合应不增加投资者的投资;2、套利组合无风险,即产生风险的因子对套利组合的影响程度为零;3、套利组合的预期收益率

4、非负。如果用表示套利组合,则应满足的三个性质可以表示成投资者通过构造套利组合,卖出收益率被低估的证券而买入收益率被高估的证券。从而使收益率被高估的证券需求增加、价格上升,其收益率下降;使收益率被低估的证券供给增加、价格下降,其收益率回升,直到各证券价格和收益率重新回归均衡,即各证券收益率与其影响因子的收益率保持一种合理关系,套利活动也将终止。而此无套利均衡下证券收益率与其影响因子收益率的关系正是下面所要推导的。投资者套利的目标是使套利组合的预期收益率最大化即寻求以下优化问题的解:利用Lagrange乘数法,建立拉格朗日函数要求L的最大值,为此将

5、其对及求偏导数并令其等于零,得如下方程组从(A)可以求出使套利组合收益率最大的与的关系(A)(B)注意到满足方程组(A)的套利组合其收益率为可见(B)反映了无套利均衡条件下证券预期收益率与因子影响程度之间满足线性关系,这就是单因子套利定价模型。(B)不仅对单个证券成立,对证券组合也成立,即对证券组合,仍有如果某证券不满足(B),投资者可以构造包含该证券的套利组合,使方程组(A)不成立,从而,套利成功将迫使证券需求、价格和收益率向均衡点方向调整。以下讨论套利定价模型(B)中的常数的含义,对于无风险资产其收益率为无风险利率,而且它的收益率不受任何风

6、险因子影响,因此对无风险资产。将无风险资产代入模型(B),则有于是将其代入(B)得为了考查的含义,我们构造一个纯因子组合,其因子影响程度代入上式可得:上式表明是因子的风险溢价,即具有单位因子影响程度的证券组合能获得的超过无风险收益率的那部分预期收益率。由于纯因子组合有多种构造方法,用它们构造的组合所推得的应该是相同的,因若不同,套利者便可以从中套利,因此因子风险报酬是惟一的我们不妨以因子作为纯因子组合的代表,于是可以记于是(B)的套利定价模型可以写成如果将市场投资组合作为纯因子,则套利定价模型具有如下形式它与CAPM形式完全一样,但其导出过程和

7、思想却完全不同。二、多因子模型多因子模型是假定各证券收益率都受多个市场因子影响,并具有线性结构,即任意证券的收益率可表示为个因子收益率的线性模型其中:与单因子模型类似,这里要假设如同多指数模型,在各不相关条件下可以得到证券的预期收益率为证券收益率的方差为证券和的收益率协方差为对于证券组合,有其中:而在套利定价思想下,投资者构造的套利组合满足的三个性质可以表示成套利组合是以下问题的解建立拉格朗日函数将对及求偏导数并令其等于零,得到方程组从中可以求出多因子模型下的套利定价模型完全仿照单因子模型情形,通过分别构造仅依赖一个因子的纯因子组合,还可以将上

8、述模型写成其中是因子的风险报酬,即使的单因子证券组合能获得超过无风险收益率的那部分超额收益率。例、证券市场有三个证券其收益率分别记为,经验表明,它们受

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