第五章因素模型——套利定价理论APTCAPM断言,证券具有不同的预期回报率是因为有不同的β值,并进行了均衡定价附录2中列举了CAPM的问题。市场组合难得到存在市场因素(市场组合)之外的因素,引起证券价格的共同波动罗斯(A.Ross)1976年提出了多因素定价模型——套利定价理论(APT)CAPM可视为APT的一个特例。单一指数模型APT的假设大大少于CAPM假设第一节因素模型和套利FactorArbitrage风险都是由因素风险引起,只要避免了因素风险就避免了全部的风险APT假设证券回报率与未知数量的未知因素相联系分析每种证券对因素变动的敏感性每个证券对于该因素的变化是如何应对的套利行为必须是“没有风险”的单因素模型单因素模型假设:证券市场中的各个证券之间的联动性仅仅是由单独一个因素对证券普遍产生影响例如,如果投资者认为证券的收益率仅仅受到工业产值的预期增长率G的影响从历史数据出发,通过回归分析可以建立证券收益率与G之间的线性关系TtGbarttt,...,,,21从书上的数据计算,a=4%,b=2单因素模型的一般表述单因素模型认为:只有一个因素F对证券收益率产生普遍的影响建立证券I的收益率在任意时期t的估计式ittiiitFbarFt为t期因素F的预期值;bi为证券i对因素F的敏感性;rit为证券i在第t期的实际收益率;εit为证券i在第t期的误差单因素模型下期望方差计算期望收益率方差或因素风险证券间协方差22222)()()(FjiijiFiiiiibbbFEbarE市场模型——特殊的单因素模型如果将市场组合m的收益率rm作为单因素模型中的F,就得到一个特殊的单因素模型M的收益率用市场价格指数收益率代替以市场指数收益率作为单因素的单因素模型称为市场模型,表达式为:iIIiIiIirar敏感性=β系数单因素模型下风险的解总风险分解成两部分因素风险类似系统风险非因素风险类似非系统风险niiiPniiiPxbxb12221)()(,)()(PFPPFPPbb2222222多因素模型假设证券收益率受K个共同因素F1,F2,…,FK的普遍影响用多元线性回归,建立如下的证券i的收益率与K个因素的关系式itKtiKtiiitFbFbar...11多因素模型下证券或组合的期望方差协方差计算期望收益率方差或因素风险证券间协方差lslsjsiljlisKsFsjsisijsjsjisijiKjFjijiKkkikiiFFbbbbbbFFbbbFEbarE),cov(2),cov(2)()()(12212221套利和近似套利“无套利”是APT的最基本假设如果每个投资者对各种证券的期望收益和敏感性均有相同的估计,那么在均衡状态下各种证券取得不同期望收益率的原因是什么4个问题:第一,一个实际市场是否已达到均衡状态第二,如果市场未达到均衡状态,投资者如何行动第三,投资者的行动会如何影响市场,最终使市场达到均衡第四,均衡状态下,证券的期望收益率由什么决定套利的定义套利是利用同一种实物资产或证券的不同价格来赚取无风险利润的行为套利最具代表性的是以较高的价格出售证券,同时以较低价格购进相同的证券现实中难以存在套利行为是现代有效市场的一个决定性要素套利所得到利润是无风险的,投资者一旦发现这种机会就会设法利用它们一些投资者要比其他人具有更多的资源和意愿去从事套利活动只有极少的积极投资者能够发现套利机会随着他们的买进和卖出,套利机会将消除近似套利的定义用因素模型说明“近似套利机会”如果不同的证券或组合对各个因素的敏感性相同,那么,除了非因素风险之外,不同的证券或组合应该提供相同的期望收益率如果两种证券组合所提供的收益率不同,便提供了“近似套利机会”卖出收益率低的,同时买进收益率高的证券或组合,就肯定可以获得正利益利用这些套利的机会后,原来的套利机会消失近似=除了非因素风险之外如果组合完全分散化,非因素风险将“消失”套利组合为实现套利,需要买入一些证券,同时卖出一些证券,该过程就是构建套利组合构建套利组合需要满足的3个条件第一,不增加额外资金。套利组合中买入证券需要的资金来自卖出证券所的资金第二,套利不承担风险。因素模型中的风险是因素风险第三,套利提供正利润。新证券组合的收益率必须大于前组合的收益率套利组合条件公式表示)~(,............iinnnKnKPKnnPnrEEExExbxbxbbxbxbxxx000011111111121对公式的说明可以用矩阵的方式表示x表示权重改变量,未知,需要求解满足公式的x都是套利组合解一般是不唯一的构建套利组合后的“处境”从一个旧证券组合变成了一个新的证券组合新的证券组合=旧的证券组合+套利组合套利组合期望收益率>0新组合的敏感性=旧组合的敏感性新组合因素风险=旧组合因素风险由于存在非因素风险新组合风险不一定等于旧组合的风险套利定价方程套利定价方程是判断是否存在套利机会的工具Ei(i=1,…n)满足何种条件,解不存在,可以证明,当且仅当Ei是敏感性的线性函数,就是说不再存在套利机会KiKiiibbErE...)(110方程中λ的含义根据无风险证券λ0=rf构造特殊的证券组合δjδj对因素Fj的敏感性bj=1,而对其他因素的敏感性bi=0(i≠j)δj的期望收益率E(δj)=rf+λjλj=E(δj)-rf类似于标准正交基下的坐标套利定价模型的计算实例例1。工业产值为单因素投资者拥有3种证券,每种证券的当前市值均为4000000元。总资金=12000000元。3种证券预期回报率和敏感性如下表ir证券预期回报率(%)敏感性bi证券1证券2证券31521120.93.01.8期望和敏感性的改状态,是否可以引起存在套利?解“方程”x1+x2+x3=00.9x1+3.0x2+1.8x3=015x1+21x2+12x3>0解不唯一。给x1赋予一个值,例如0.1,x2=0.075,x3=-0.175新旧组合的比较旧组合套利组合新组合权数X1X2X3性质rbσ0.3330.3330.33316.000%1.90011.000%0.1000.075-0.1750.975%0.000很小0.4330.4080.15816.975%1.900约11.000%第二节多因素定价模型的推导因素模型的5个假设条件假设1:市场是完全竞争、无摩擦、无限可分假设2:存在K个共同因素影响整个证券市场假设3:所有投资者对同种证券的收益具有的预期是一致的,因而,对资产收益的预期就是对因素荷载bik(k=1,2,…,K)的预期。这里因素荷载bik表示证券i对因素Fk的敏感系数假设4:市场中存在充分多的资产。这个假设为下面的渐进套利的概念提供了基础。假设5:证券市场不存在渐近套利机会(asymptoticarbitrageopportunity)对假设2的说明根据回归模型中的假设用“线性变换”的构造新的因素使得满足“标准正交”的条件22211010iiiikikjiiKiKiiiiEEFFEFEFFFbFbRERr)~(,)~()~,~cov()~(,)~()~,~cov(~~...~)~(~~因子载荷—矩阵形式B是敏感度系数矩阵,或因素载荷矩阵(factorloadingmatrix)思考:用矩阵形式表示,因素和误差的限制条件TNTKKNijTNFFFbBRRRFBRER)~,...,~(~,)~,...,~(~)()~,...,~(~~~)~(~111渐近套利机会—对假设5的说明存在一个证券组合序列,满足三个条件与套利组合三个条件相对应030201211111)~var(lim)()~(lim)()(,...,,),...,(niininniininnininnnnRWRWEWn多因素模型下定价公式如果风险证券收益率由K因素模型给定,存在形如下式的线性定价公式KkkikibRE10)~(定价公式的误差分析。n=风险证券的数量定理5.1:如果风险证券收益由K因素模型给定,那么,存在的实数λ0,λ1,…,λK,使得011201KkkikniinbREn))~((lim对定价公式的说明证明过程给出了公式中系数λi的具体计算系数λi=因素i的风险溢价总误差=每个证券的残差平方和证券的数量大的时候,总误差趋向于0将每个证券残差V,从大到小“排队”“小的”——定价准确对个别证券,其定价可能“不准确”可以用线性代数的方法推导定价公式定价公式中的因素风险溢价没有经济含义(λ1,…,λK)=factorriskpremium类似多元统计分析中的因子定理5.2:对于任意无套利定价模型,可以构造出与原来K个因素不同的另外K个不相关因素,使得,这K个新因素中仅有一个具有正的因素风险溢价完全分散化因素风险溢价向量在某些条件下,可以用证券组合解释完全分散化证券组合—fullydiversifiedportfolio定义:完全分散化证券组合是证券组合序列p(n)的极限过程。p(n)满足下面两个条件CnWnninWnnWnWnpniinin1212210121)(lim)(;,...,,,)()(,...,,))(),...,(()(对定义的说明完全分散化证券组合的投资权重由极限方式产生每个资产的投资比例权重Wi趋于0“大多数”(有限个除外)资产,Wi(n)=O(n-1)如何理解,投资于资产的权重是0?类似于概率论中的“密度”应该从“密度”的角度来理解完全分散化证券组合投资于每种资产的比例不能仅仅看到它都等于0完全分散化证券组合的非因素风险等于0在完全分散化证券组合下,非因素风险是无穷小量序列的极限,即0212212nnWnnWniininiin)(lim)(lim反之不成立,有反例存在不是完全分散化证券组合,其非因素风险是0完全分散化下定价是精确的一般来说,定价公式有误差对于完全分散化证券组合,没有误差定理5.3:对于完全分散化证券组合p,其预期收益满足KkkpkpbRE10)~(在取极限状态下,误差趋向于0对定价公式中的λi解释构造一个特殊完全分散化证券组合p,使bpk=0(k=1,2,…,K)则fprRE0)~(构造完全分散化证券组合p,使bpk=1,bpj=0(j≠k),只对第k因素敏感,则kpRE0)~(利用这些特殊的完全分散化证券组合,可以解释λ单因素模型下的定价公式假定市场组合m是完全分散化的mfmfbrREr)~(,0mimmiimmimimimfmimifibbbWbbrREbrRE)()())~(()~(2222第三节APT与CAPM的比较APT与CAPM的公式的形式一样内在的经济含义不同CAPM是在市场均衡的条件得到的APT是在无套利条件得到的两者之间的关系是:均衡的市场里一定没有套利机会无套利机会并不意味着市场是均衡的APT中敏感系数与CAPM中β系数的关系CAPM依赖于1个因素,维数=1APT——多维模型3维空间中,确定一个点,需要3个独立条件如果只有一个,将不能精确地确定似乎多维模型比一维模型“更准确”APT比CAPM“好”下面以两因素模型为例,说明敏感系数与β系数的关系两因素模型下公式的几何图形表示以两个敏感性b为横纵坐标给