企业理财风险管理方案分析(ppt 67页).ppt

第三篇风险 第9章资本市场理论综述第10章收益和风险 资本资产定价模型第11章套利定价理论第12章风险 收益与资本预算 第9章资本市场理论综述 9 1收益9 2持有期间收益率9 3收益统计9 4股票平均收益和无风险收益9 5风险统计9 6本章小结 9 1收益 9 1 1收益值 股票的投资收益 来自两个方面 1 若公司支付股利给股东 作为股东 一年内收到的现金称之为 股利 是投资收益中的 收入部分 2 资本利得 也是投资者持有公司股票而获得的一部分收益 如果资本利得为负值 称之为 资本损失 或 负资本利得 投资总收益的计算公式 总收益 股利收入 资本利得 或减去资本损失 即使不出售股票 而是继续持有 也应当把资本利得作为收益的一部分 因为百分比表示收益与投资金额的大小无关 所以用百分比表示收益的信息比用绝对值表示收益的信息更加简明扼要 图9 2相关的公式 9 1 2收益率 股票的收益率 其中 Divt 1 股票一年中所得的股利 Pt 年初时股票的价格 资本利得收益率 capitalgain 是以股票价格的变动幅度除以初始价格 总收益率 等于股利收益率和资本收益率之和 用Rt 1来表示 罗格 伊博森和瑞克斯 森克菲尔德提供的五种美国历史上重要的金融工具的历年收益率 1 普通股 2 小型资本化股票 3 长期公司债券 4 长期美国政府债券 5 美国国库券 除了计算以上各种金融工具历年的收益外 还计算历年的消费者价格指数 用于度量通货膨胀 图9 4表明 如果投资1美元于股票市场 且将每年所得到的前一年的股利再投资于股票市场 最终所得到的总收益 设Rt表示第t年的收益率则从第1年至第T年的总收入是 1 R1 1 R2 1 Rt 1 RT 持有期间收益率 holding periodreturn 将股利再投资若干年后得到的总收益 9 2持有期间收益率 概括历史数据的重要指标 平均收益 这是一个最为自然 能用于最佳的描述过去股票市场收益的单一的度量或指标 频数 或频率 分布图 是各年股票市场收益的分布直方图 横轴表示年收益率 纵轴表示落在某收益率期间的年份 可以计算平均数 average 或均值 mean 9 3收益统计 我们称政府债券的收益在短期内是 无风险收益 风险收益与无风险收益之差通常被称为 风险资产的超额收益 之所以称为 超额的 因为它是源于股票的风险性而增加的收益 解释为 风险溢价 股票市场数据中最有意义的观测就是股票的长期超额收益和无风险收益 一个投资者在这一时期从股票市场投资所得到的就是超出国库券投资收益的超额或附加收益 有表9 1可以看出 在许多年份 投资于国库券的收益高出投资于普通股的收益 表9 2表明 国库券的标准差大大低于普通股的标准差 表明国库券的风险比普通股的风险小 9 4股票的平均收益和无风险收益 9 5 1方差 方差 variance 和标准差 standarddeviation 是度量变动程度或离散程度的指标 标准差是方差的平方根 用Var或表示方差 用SD或表示标准差 计算方差的方法 是各年收益率 R1 R2 R3 RT 与平均收益率离差的平方 然后将这些离差的平方加总最后除以收益率的个数减一 即除以 T 1 例如 四年收益率的方差计算如下 9 5风险统计 对于正态分布 收益率围绕其平均数左右某一范围内波动的概率取决于标准差 收益率围绕其平均数左右一个标准差这一区域内波动的概率约为68 或2 3 收益率围绕其平均数左右两个标准差这一区域内波动的概率接近于95 总体分布 或 真实分布 是一个理论分布 样本观察值的实际频率分布形状与理论形状有差距 如果继续长时间的收集年收益率数据 实际的频率分布也将开始逐步的与理论分布相吻合 样本的分布仅仅趋于真实的分布 在度量真实性时 总是存在误差 9 5 2正态分布和标准差的含义 通过列示一系列不同资产的收益的历史数据展开讨论 一般性的结论是 在20世纪 虽然股票具有较大的风险 但是股票的收益超过债券的收益 方差和标准差不但可以度量单一证券收益的变动程度 而且可以用于度量投资组合收益的变动程度 下章将讨论和证明 如果一个投资者的组合仅仅优一种证券构成 方差和标准差是度量那个证券收益风险的合适指标 重要专业术语平均值 均值 持有期间收益率标准差资本利得收益率正态分布方差频数 或频率 分布风险溢价 9 6本章小结 本章内容结束 返回首页 10 1单个证券10 2期望收益 方差和协方差10 3投资组合的收益和风险10 4两种资产组合的有效集10 5多种资产组合的有效集10 6多元化 举例分析10 7无风险的借和贷10 8市场均衡10 9资本资产定价模型10 10本章小结 第10章收益和风险 资本资产定价模型 单个证券的特征 1 期望收益 是指一个持有一种股票的投资者期望在下一个时期所能获得的收益 实际收益可能比较高或比较低 其获得方法有多种 2 方差和标准差 方差是一种证券的收益与与其平均收益的离差的平均和地平均数 标准差是方差的平方根 3 协方差和相关系数 协方差是度量两种证券收益之间相互关系的统计指标 此外 这种相互关系还可以用两种证券收益之间的相关系数来反映 它俩是理解贝塔系数的基础 10 1单个证券 10 2 1期望收益和协方差 方差的计算分为四个步骤 如果计算标准差 增加一个 1 计算期望收益 2 分别计算每个公司的可能收益与其期望收益的离差 3 求出各个离差的平方 使得所有的离差以平方的形式成为正值 这些离差平方的和也是正数 4 计算每个公司离差平方和的平均数 5 计算每个公司股票收益的标准差 用数学公式来表述 式中 R 证券的实际收益率 证券的实际收益率 方差的计量单位表现为平方 难以解释方差的涵义 因此将其开平方后得到的标准差 涵义简单明确 10 2期望收益 方差和协方差 协方差和相关系数 度量两个变量之间相互关系的统计指标 分两步计算协方差 分三步计算相关系数 1 计算离差的乘积 具体的说 对应于每一种经济状况 将两个公司可能的收益与其期望收益之间的离差相乘 即 2 计算协方差 求出两个公司可能的收益与其期望收益之间离差的乘积之和 然后除以观测点个数 四种可能的经济状况 或观测值个数 四个离差乘积 就得出协方差 协方差的符号 正或负 反映了两个公司股票收益的相互关系 如果两个公司的股票收益正相关 则他们的协方差为正值 如果两个公司的股票收益负相关 则他们的协方差为负值 最重要的是 如果两个公司的股票收益没有相关 则他们的协方差等于零 10 2 2协方差和相关系数 协方差的数学公式可以写作 值得指出的是 两个变量的先后并不重要 也就是说 A和B的协方差等于B和A的协方差 即 3 计算相关系数 相关系数等于两个公司股票收益的协方差除以两个公司股票收益的标准差的乘积 即 10 2 相关系数总是界于 1和 1之间 三个特殊值 完全正相关 完全负相关 零相关计算相关系数时 两个变量的先后并不重要 也就是说 A和B的相关系数等于B和A的相关系数 投资者喜欢选择一个具有高期望收益 低标准差的投资组合 portfolio 我们需考虑如下问题 1 每个证券的期望收益与由这些证券构成的投资组合的期望收益之间的相互关系 2 每个证券的标准差 这些证券之间的相互关系与由这些证券构成的投资组合的标准差之间的相互关系 10 3 1组合的期望收益 组合的期望收益是构成组合的各个证券的期望收益的简单加权平均数 两种证券组合的期望收益的计算公式为 式中 XA 股票A在投资组合中的比例 股票A的期望收益 XB 股票B在投资组合中的比例 XA XB 100 股票B的期望收益 10 3投资组合的收益和风险 方差由A和B两种证券构成的投资组合的方差是 注意到投资组合方差的计算公式由三项组成 证券A的方差 证券A和B的协方差 证券B的方差 上述公式表明 投资组合的方差取决于组合中各种证券的方差和各种证券之间的协方差 每种证券的方差度量每种每种证券收益的变动程度 协方差度量两种证券收益之间的相互关系 在证券方差给定的情况下 如果两种证券收益之间相互关系或协方差为正 组合方差就上升 如果两种证券收益之间相互关系或协方差为负 组合方差就下降 这一重要的结果符合常识 对冲交易 或 套头交易 10 3 2组合的方差和标准差 10 4 矩阵方法投资组合方差的计算方法可以表示为如下矩阵 四个格子的数字相加就是投资组合的协方差 投资组合的标准差根据方差 计算投资组合的标准差 10 5 投资组合标准差的含义与单个证券标准差的含义相同 要好好算清楚 投资组合多元化的效应比较投资组合标准差和各个证券的标准差具有一定的指导意义 首先 考察各个证券标准差的加权平均数 对于A B组合 10 6 本章最重要的结果之一就是关于式 10 5 和 10 6 之间的差异 可以看出 组合的标准差小于组合中各个证券标准差的加权平均数 一般认为是组合多元化效应的缘故 其次 协方差包括两个部分 两种证券收益的相关系数 以标准差来度量的两种证券各自收益的变动性 简单的说 协方差实际上是A和B两种证券的相关系数与它们各自的标准差的乘积 即 当 1时 投资组合收益的标准差正好等于组合中各个证券的收益的标准差的加权平均数 当相关系数降低到1时 组合的方差和标准差都会随之下降 10 7 分析得出的结论是 当两种证券构成投资组合时 只要 1 组合的标准差就小于这两种证券各自的标准差的加权平均数 换言之 只要两种证券的收益之间的相关系数小于1 即只要 1 组合多元化的效应就会发生作用 组合的扩展 多种资产构成的组合将以上讨论扩展为由多种证券构成的组合 也就是说 在由多个证券构成的组合中 只要组合中两两证券的收益之间的系数小于1 组合的标准差一定小于组合中各个证券的标准差的加权平均数 首先考察组合1 这是一个投资10 于超级技术的股票和投资90 于慢行的股票的组合 第二 考察组合2 这是一个投资50 于超级技术的股票和投资50 于慢行的股票的组合 第三 考察组合3 这是一个投资90 于超级技术的股票和投资10 于慢行的股票的组合 0 1639 10 4两种资产组合的有效集 17 5 5 5 11 50 25 86 组合的标准差 超级技术 组合的期望收益 慢行 1 1 MV 2 3 Xc 60 Xc 40 图10 3具有如下一系列重要的含义 1 由于这两种证券的相关系数 等于 0 1639 组合多元化效应发生了作用 实际上 直线代表在两种证券的相关系数 等于1的情况下的各种可能的组合 曲线总是位于直线的左边 在相关系数 1的情况下 不存在组合多元化效应 虽然图10 3同时展示出曲线和直线 但它们不会同时出现在同种情况下 图10 3 2 点MV代表具有最小方差的组合 该组合也具有最小的标准差 3 在图10 3中 曲线代表着一个投资者考虑投资于由超级技术公司和慢行公司的股票所构成的各种可能的组合 即面临着投资的 机会集 opport unityset 和 可行集 feasibleset 换言之 投资者可以通过合理的构建这两种证券的组合而获得曲线上的任意一点 但是投资者不可能获得曲线上方的任意一点 也不可能获得曲线下方的任意一点 根据投资者能够忍受风险的程度由强到弱 可以分别选择组合3 组合2 如果他想要尽可能的规避风险 他将选择组合MV 4 慢行股票与MV之间的一段 弓形的曲线 表明 当组合的期望收益上升时 相应的标准差下降 这一惊奇的发现是因为组合多元化效应 这两种证券的收益呈负相关 当一种证券的收益上升势 另一种证券的收益却下降 反之亦然 5 没有投资者会持有一个组合 其期望收益低于最小方差组合的期望收益 从最小方差组合至超级技术这段曲线被称为 有效集 或 有效边界 组合的期望收益 组合的标准差 图10 4 考察图10 4 其展示了当相关系数变化时 组合的收益和方差之间的曲线随之不同 可以看出 相关系数俞低 曲线俞弯曲 一对证券之间只存在一个相关系数 适合的曲线也只有一条 我们可以视投资组合治的两种资产为两个组合 然后依据这两个组合求出有效集 图10 5所示的两个组合 一个是美国股票的多元化组合 另一个是外国股票的多元化组合 因为超常收益不可能永远继续下去 所以预测未来的期望收益时也应该采用某些主观判断 当多种证券构成投资组合时 所有的各种组合都位于一个区域之中 图10 6中那条较粗的曲线又称为 有效集 多种资产组合的方差和标准差表10 4投资组合方差的矩阵计算表 10 5多种资产组合的有效集 股票 1 2 3 N 1 2 3 N 结论是 在一个投资组合中 两个证券之间的协方差对组合收益的方差的影响大于每种证券的方差对组合收益的方差的影响 确定如下三个假设 1 组合中所有的证券具有相同的方差 定义为 2 表10 4中的所有协方差相同 定义为 即对组合中的每对证券 有 实际上可以证明 3 所有证券在组合中的比例相同 换言之 对于每种证券 有 投资组合收益的方差的计算公式是 10 6多元化 举例分析 10 10 式10 10表示我们这一特殊组合的方差 是组合中各种证券的平均方差和各对证券的平均协方差的加权平均数 增加组合中证券的种数 直到无穷时 有 在投资组合中 各种证券的方差会因为组合而被分散并消失 但是各对证券的协方差不可能因为组合而被分散并消失 因此应当多元化 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 投资组合不能分散和化解全部风险 而只能分散和化解部分风险 组合收益的标准差 可化解风险 特有风险或非系统性风险 组合风险 市场风险或系统性风险 组合中证券的种类 1234 图10 7组合方差与种类 在图10 7中 组合中证券种数增加时 组合收益的方差就逐步下降 这就是组合多元化效应 比较多元化的成本和收益 斯塔特蒙认为要取得最优的多元化需要由大约30种证券构成的一个投资组合 一种证券收益的方差可分解为 其中 总风险是持有一种证券的投资者所承受的风险 组合风险 又称系统性风险 市场风险或不可化解风险 是投资者在持有一个完整的投资组合之后仍需承受的风险 可化解风险 又称非系统性风险或特有风险 是通过投资组合可以化解的风险 依定义 其等于总风险与组合风险之差 对于选择投资组合的投资者来说 某一种证券的风险并不重要 当增加一种证券于组合之中 投资者关心地说这种证券的不可化解风险 风险和敏感性投资者投资者可以根据对风险的厌恶程度分为两类 1 喜好风险的投资者 为获得高额收益宁愿承担风险 2 规避或厌恶风险的投资者 为规避风险宁愿获得较少的收益 只有当他们感到愉快时 才能吸引他们 一个风险投资和一个无风险投资构成的组合 由式 10 4 10 7无风险的借和贷 由一种风险资产和一种无风险资产构成的组合的方差 依定义 无风险资产不存在风险 即 0 所以有 由一种风险资产和一种无风险资产构成的组合的方差 10 13 由一种风险资产和一种无风险资产构成的组合的标准差 10 14 图10 8所示的是一种风险投资和一种无风险资产构成的组合的收益和风险的关系 机会集和可行集是直的 不是弯曲的 如果借入无风险资产投资于风险资产 将会提高投资组合的期望收益率 最优投资组合 投资者希望在无风险资产与风险资产组合之间继续投资组合 直线 是通常所说的 资本市场线 CapitalMarketline 可以看作时所有资产包括风险资产和无风险资产的有效集 图10 9说明 通过按照无风险利率进行借入或贷出 任何投资者持有的风险资产的投资组合都将是点A 分离定理说明 投资者进行两个分离的决策 1 在估计组合中各种证券或资产的期望收益或方差 以及各对证券或资产收益之间的协方差之后 投资者可以计算风险资产的有效集 然后 投资者就要决定A点 它是无风险资产收益率RF与曲线XAY这一有效集的切点 2 投资者必须决定如何构造风险资产组合 A点 与无风险资产之间的组合 他可以部分投资于无风险资产 部分投资于风险资产 他也可以通过无风险利率借钱 加上自由资金 增加对A点这个投资组合的投资 10 8 1市场均衡组合的定义 共同期望假设 是指所有的投资者对收益 方差和协方差都具有 相同的确信 而不是指所有投资者对风险的厌恶程度相同 一个非常重要的结论是 在一个具有共同期望的世界中 所有的投资者都会持有以A点所代表的风险资产组合 如果所有的投资者选择相同的风险资产组合 就有可能确定这一投资组合 常识告诉我们 这个组合就是由所有现存证券按照市场价值加权计算所得到的组合 称为 市场组合 具有广泛基础的综合指数无疑是一个很多投资者持有高度多元化的投资组合的代表 10 8市场均衡 10 8 2风险的定义 当投资者持有市场组合 研究人员已经指出在一个大型投资组合中 一个证券最佳的风险度量是这个证券的贝塔系数 证券特征线的斜率为1 5 也就是公司股票的贝塔系数 51525 15 5 10 20 20 10 25 特征线 20 15 斜率 1 5 10 5 证券回报率 图10 10杰尔科股票的边线和市场组合 图10 10表明了杰尔科股票的收益是证券市场收益的1 5倍 实证结果表明 实际上没有贝塔系数为负值的股票 根据上述有关贝塔系数的讨论 我们总结出 贝塔系数是度量一种证券对于市场组合变动的反映程度的指标 10 8 3贝塔系数的计算公式 以上的讨论侧重强调贝塔系数的主观含义 实际上 贝塔系数的定义是 10 15 式中 第i种证券的收益与市场组合收益之间的协方差 市场组合收益的方差 贝塔系数的一个特征是 当以各种股票的市场价值占市场组合总的市场价值的比重为权数时 所有证券的贝塔系数的平均值等于1 即 10 16 i 1 2 3 N 式中Xi为各种股票的市场价值占市场组合总的市场价值得比重 按照定义 每当证券市场变动1 全市场所有的证券的组合 即市场 也变动1 10 9资本资产定价模型 10 9 1市场的期望收益 市场的期望收益可以表述为如下模型 准确的说 市场的期望收益是无风险资产的收益率加上因市场组合的内在风险所需的补偿 值得注意的是 上述公式指的是市场的期望收益 不是某年或某月的实际收益 无风险资产的收益率 可以简称为 无风险的收益率 一般的争论在于未来风险溢价的最佳估计值是过去风险溢价的平均值 10 9 2单个证券的期望收益 财务学家能够比较准确的描述收益和风险之间的关系 他们指出 在某些合理的条件下 期望收益与贝塔系数之间的关系可以表述为如下模型 10 17 某种证券的期望收益 无风险资产收益率 证券的贝塔系数 风险溢价 这个公式被称为 资本资产定价模型 CAPM 它表明某种证券的期望收益与该种证券的贝塔系数线性相关 更确切的说 是线性正相关 我们讨论几个特殊情况 1 假设 0 就有 也就是说 某一种证券的期望收益正好等于无风险资产的收益率 2 假设 1 就有 也就是说 某一种证券的期望收益正好等于市场的平均收益率 式 10 17 就是图10 11中那条斜率为正的直线 值得注意的是 当 1时 直线从升至 这条直线通常被称为 证券市场线 资本资产定价模型的要点 1 线性 式 10 17 和图10 11不仅仅说明资本资产定价模型是一条斜率向上的直线 其关键时要说明证券的期望收益与与其贝塔系数之间的关系与这条直线一致 期望收益 Ri 贝塔系数 0 0 8 1 SML S M T 图10 11单个证券期望收益与贝塔系数之间的关系 2 投资组合和证券 资本资产的定价不但对单个证券可以成立 而且对投资组合也可以成立 3 潜在的混淆 要区别证券市场线 SML 和资本市场线 CML A和B两种证券的的投资组合的期望收益和方差的计算公式 10 10本章小结 通过改变投资组合中的比率X 可以求出投资组合的有效集合 并绘成一条曲线 由投资组合多元化的效应 两种证券收益之间的相关系数越低 曲线愈加弯曲 在计算由N种证券构成的投资组合时 可以采用N N矩阵的方法计算组合的方差 多元化的投资组合只能消除各个证券的部分风险 而非全部风险 风险资产组合的有效集合可以与无风险借入和贷出相结合 一种证券对一个大型的 有效多元化的投资组合的风险的作用或贡献与这种证券收益与市场收益之间的协方差成一定比例 这种贡献经过标准化 称为 贝塔系数 资本资产定价模型 CAPM 表明一种证券的期望收益与该种证券的贝塔系数正相关 用公式表示为 重要专业术语贝塔系数共同期望资本资产定价模型 CAPM 市场组合机会集 可行集 特征线投资组合相关系数规避或厌恶风险协方差证券市场线 SML 分离原理资本市场线 CML 可化解风险 非系统风险 市场风险 系统性风险 本章内容结束 返回首页 第11章套利定价理论 11 1因素模型 公告 意外和期望收益11 2风险 系统性和非系统性11 3系统性风险和贝塔系数11 4投资组合与因素模型11 5贝塔系数与期望收益11 6资本资产定价模型与套利定价模型11 7资产定价的实证研究方法11 8本章小结 任何在金融市场上交易的股票的收益都是由两部分组成 第一 来自股票的正常收益或期望收益 这部分收益是市场上的股东对其投资收益的预测或期望 第二 股票的不确定性收益或风险收益 一种预测下个月股票收益的办法是 式中 R 下个月的实际总收益 实际总收益中的期望收益那部分 U 实际总收益中的非期望收益那部分 任何公布的信息都可以分为两个部分 预期 或 期望 部分和 变动 或 异动 部分 写作 公布信息 期望部分 异动部分式中 期望部分 市场为获得某一种股票的期望或预期收益而使用的部分信息 异动部分 影响该种股票 没有预期的收益 的那部分信息 11 1因素模型 公告 意外合期望收益 公布关于利率或GNP的信息对所有公司来说都很重要 而关于目标公司总裁的信息 研究开发的信息 销售的信息 竞争对手的信息 对目标公司来说特别重要 区别 系统性风险 和 非系统性风险 1 系统性风险是指对大多数资产发生影响的风险 只是每种资产受影响的程度不同而已 2 非系统性风险是指对某一种资产或某一类资产发生影响的风险 非系统性风险会因资产多元化而化解或削减 可以把公司股票收益的风险分为两个部分 系统性风险和非系统性风险 所以有 式中 m 收益的系统性风险 有时又称作 市场风险 这说明在某种程度上 m影响着市场上所有资产的价格 收益的非系统性风险 因为非系统性风险是某一公司所特有的 所以又称作 特有风险 11 2风险 系统性和非系统性 每个公司的系统性风险与他们的总收益具有相关性 通过运用贝塔系数 可以确定系统性风险对某种股票收益的影响 贝塔系数 表明股票收益对于系统性风险的反应程度 如果公司股票的收益与风险正相关 则贝塔系数为正 如果公司股票的收益与风险负相关 则贝塔系数为负 如果公司股票的收益与风险无关 则贝塔系数为零 设想已经确认三种重要的系统性风险因素 通货膨胀 GNP和利率 可用以下公式表示股票的收益 11 3系统性风险和贝塔系数 式中 通货膨胀的贝塔系数 国民市场总值得贝塔系数 利率贝塔系数 通货膨胀异动 国民生产总值异动 利率异动 因素模型 factormodel 其中的系统性风险因素记作F 称为 系统性风险源 简称 因素 如果有K个系统性风险因素 则因素模型的完整公式为 式中 是某种股票特有的非系统性风险的收益 并且它与其他公司股票的不相关 实践中 研究人员经常使用 单因素收益模型 可以写作 对单因素模型模型略加修改 得到 市场模型 式中 市场组合的实际收益 市场组合的期望收益 贝塔系数 此外 市场模型还可以写作另一种形式 即 式中 11 4投资组合与因素模型 从N种股票中构建一个投资组合 并且应用单因素模型确定其系统性风险 在N种股票中 第i种股票的收益是 用Xi表示投资每种股票的价值占投资组合总价值得比例 则投资组合的收益是组合中每种资产的收益的加权平均收益 将式 11 1 代入式 11 2 经整理可得 实际上 公式 11 4 十分直观 公式中的第一行是组合中各种证券的期望收益的加权平均数 第二行是组合中各种证券贝塔系数的加权平均数与因素F的乘积 第三行是组合中各种证券非系统性风险的加权平均数 11 1 11 2 11 4 投资组合与多元化 大型组合 是指投资者不断增加投资组合中证券的种数 实践中 当投资组合中的证券种数达到一定数量时为 有效组合 可以证明 大型投资组合中 式 11 4 中的第三行消失了 当继续增加等权投资组合中的证券种数使投资组合的规模趋于无限大时 各种证券的非系统性风险的加权平均数逼近零 因为任何人都不可能通过分散投资于多种证券来规避系统性风险F 所以组合多元化对第二行不起作用 总风险 组合中证券的种数N 系统性风险 非系统性风险 图11 2等权投资组合的多元化与组合的风险 图11 2表明 系统性风险 用因素F的变动程度来表示 不会因为多元化而减少 相反的是 非系统性风险因为组合中证券种数的增加而逐步下降 并在组合中证券种数趋于无穷大时等于零 还可看出 当投资组合中证券的种数逐步增加时 总风险呈下降趋势 下降到一定程度后 总风险不再下降 11 5贝塔系数与期望收益 11 5 1线性关系 对于一个大型且足够多元化的投资组合 因为其非系统性风险已经消失 所以有关风险是所有的系统性风险 因此 如果投资者可以忽略证券的非系统性风险 那么惟有证券的系统性风险与证券的期望收益有关 期望收益 12 22 5 35 证券市场线 B P C A L 图11 3 根据讨论 图11 3的证券市场线可以表示为一个公式 贝塔系数为零的资产称为 零贝塔资产 其期望收益是RF P资产的期望收益等于 所以很容易可以得到证券市场线的方式 11 7 式中 位于证券市场线上的某一证券或组合的期望收益 这种证券和组合的系统性风险系数或贝塔系数 11 5 2市场组合与单个因素 假设有足够的证券使得市场组合能够充分的多元化 同时假设没有与市场份额不成比例的证券 那么这个投资组合就是充分多元化的 而且不存在非系统性风险 市场组合与单个因素完全相关 这意味着市场组合实际上是一个可以按比例扩大或缩小的因素 只要比例合适 可以将市场组合视为一个因素 市场组合 就像一种证券或一个投资组合 位于证券市场线上 如果使用市场组合作为单因素模型中的因素 那么就有 式中 市场组合或市场的期望收益 式 11 8 表明 任一资产的期望收益 都与该种资产的贝塔系数线性相关 11 7 11 6资本资产定价模型与套利定价模型 11 6 1教学方面的区别 从学生的角度看 CAPM至少有一个很明显得优点 即CAPM的推导必然要引导学生讨论 有效集合 对于APT 这种教学思路并非如此容易完成 无论如何 APT具有弥补其不足的优点 APT可以增加因素 直至任何一种证券的非系统性风险与其他证券的非系统性风险都不相关 11 6 2应用方面的区别 在使得一种证券的非系统性风险与其他证券的系统性风险无关之前 投资者必须从市场的范围和产业的范围筛选影响因素 根据APT的多因素模型 某种证券或某个投资组合的收益与风险的关系可以表示为 其中 表示第i个因素的系统性风险系数 i 1 2 3 K 说明某种证券或投资组合的期望收益对于第i种因素变动的反应程度或敏感程度 是某种证券或或某个投资组合对应于第i个因素的贝塔系数等于1 而对应于其他因素的贝塔系数等于0时的期望收益 因为市场补偿承受的风险 所以在正常情况下 风险补偿或风险溢价等于 并且是个正数 上述公式说明了某种证券或投资组合的期望收益等于无风险利率加上对其所承受的各种风险因素的补偿的总和 11 2 11 7资产定价的实证研究方法 11 7 1实证模型 实证研究 是指研究的方法较少基于有关金融市场如何运行的理论 但重视根据市场过去的历史数据研究金融市场的运行规律和关系 通过这些研究方法 研究人员确认与所研究证券相关的某些参数或特征 然后直接观察数据 从而总结归纳出这些特征与期望收益之间的关系 要应用实证研究方法确定期望收益 应估计如下模型 式中 第i个公司股票的期望收益 根据股票市场数据估计得出的回归系数 也许实证研究之所以成功的最好解释应归于 基于风险的定价方法 和 实证研究方法 的综合使用 11 7 2投资组合方式 股票的特征除了可以作为估计期望收益的基础之外 还可以广泛的用于确定资金管理方式的特征 由一批市盈率高于市场平均市盈率的股票构成的组合可以称为 高市盈率的股票组合 或 成长型股票组合 由由一批市盈率低于市场平均市盈率的股票构成的组合可以称为 低市盈率的股票组合 或 价值组合 比较基准 benchmark 例如标准普尔500指数 同样 我们称专门购买具有较低市值与帐面价值比 M B 的股票的基金为 价值基金 因此应当将这种基金的业绩与从同类价值基金中抽出的样本的业绩进行对比 套利定价模型 APT 假设股票收益可以根据多因素模型来确定 例如我们将某种股票的收益表示为 简化为单因素模型为 多元化投资组合虽然可以消除各种证券的一部分风险 但不能消除全部风险 各种证券的期望收益与影响该种证券的各种因素的贝塔系数正相关 反应股票收益与其特征 如同市盈率 P E 市值与帐面价值比 M V 等之间关系的实证研究模型或参数模型 无需任何的理论阐述就可以通过数据来直接估计 11 8本章小结 重要专业术语比较基准因素模型市场模型贝塔系数成长型股票组合价值组合实证研究 本章内容结束 返回首页 12 1权益资本成本12 2贝塔的估计12 3贝塔的确定12 4基本模型的扩展12 5国际纸业公司的资本成本估计12 6本章小结 第12章风险 收益与资本预算 12 1权益资产成本 当企业有多余的现金的时 可以有两种作法 第一 立即派发现金股利 第二 投资一个项目 用项目所产生的未来现金流量派发股利 股东如果可以自己投资 就会在自己投资和企业投资中选择预期收益率较高的一个 一个非常简单的资本预算规则 项目的折现率等于同样风险水平的金融资产的预期收益率 从企业的角度来看 预期收益率就是权益资本成本 若用CAPM模型 股票的预期收益率为 式中 无风险利率 市场组合的预期收益率与无风险利率之差 称为预期超额市场收益率 12 1 公司收到现金后可以 投资新项目 P支付股利 股东将股利投资金融资产 图12 1公司有多余现金时的选择 注 只有当企业投资的项目的预期收益率至少不小于风险相当的金融资产的预期收益时 股东才会选择前者 现在已经有了估算企业权益资本成本的公式 为此 需要知道一下三个变量 1 无风险利率 2 市场风险溢价 3 公司贝塔系数 12 2贝塔的估计 在实际工作中 贝塔是需要估计的 证券的贝塔什证券收益率与市场组合收益率的标准协方差 有 即 贝塔是证券收益率与市场收益率的协方差除以市场收益率的方差 根据例12 3 分析计算贝塔系数的六个步骤 衡量公司贝塔系数的基本方法是估计 存在的问题 贝塔系数可能随时间的推移而发生变化 样本容量可能太小 贝塔受财务杠杆和经营风险的影响 解决的办法 第1个和第2个问题可以通过采用更加复杂的统计技术加以缓解 根据财务风险和经营风险的变化对贝塔系数作相应的调整可有助于解决第3个问题 注意同行业类似企业的平均贝塔估计值 t 1 2 T个观测值 12 2 1实际工作中的贝塔系数 已知截距和斜率就可以确定一条直线 所以用回归的方法可以估计出企业的特征线 其斜率就是贝塔系数 从事实践工作的人都知道 所用的观测值过少会影响贝塔系数的准确性 反过来看 由于随着时间的推移 企业所从事的行业可能改变 若数据相隔太久也不合适 12 2 2贝塔系数的稳定性 如果企业改变行业 贝塔系数可能随之改变 如果企业不改变行业 贝塔系数并不是永远不变 产品系列的变化 技术的变迁或者市场的变化都有可能影响贝塔系数 财务杠杆的提高也会使企业的贝塔系数增大 12 2 3行业贝塔系数的运用 根据企业自身历史数据来估算企业的贝塔系数是一种常用的方法 但有人提出 运用整个行业的贝塔系数可以更好的估算企业的贝塔系数 至于如何选择正确的贝塔 这里无章可循 但是有一个简单的道理 如果认为企业的经营与所在行业其他企业的经营十分类似 不妨用行业贝塔 这样可以降低估计误差 但是如果认为企业的经营与行业内其他企业的经营有着根本性差别 则应选择企业的贝塔 到底该用哪个贝塔 讨论贝塔的三个决定因素12 3 1收入的周期性 有些企业具有明显得周期性 周期性强的股票当然就有较高的贝塔值 周期性不等于变动性