CAPM模型的提出
CAPM是诺贝尔经济学奖获得者威廉·夏普(WilliamSharpe)与1970年在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。他指出在这个模型中,个人投资者面临着两种风险:
系统性风险(SystematicRisk):指市场中无法通过分散投资来消除的风险。比如说:利率、经济衰退、战争,这些都属于不可通过分散投资来消除的风险。
非系统性风险(UnsystematicRisk):也被称做为特殊风险(Uniquerisk或Idiosyncraticrisk),这是属于个别股票的自有风险,投资者可以通过变更股票投资组合来消除的。从技术的角度来说,非系统性风险的回报是股票收益的组成部分,但它所带来的风险是不随市场的变化而变化的。
现代投资组合理论(Modernportfoliotheory)指出特殊风险是可以通过分散投资(Diversification)来消除的。即使投资组合中包含了所有市场的股票,系统风险亦不会因分散投资而消除,在计算投资回报率的时候,系统风险是投资者最难以计算的。
资本资产定价模型公式
夏普发现单个股票或者股票组合的预期回报率(ExpectedReturn)的公式如下:
其中,(Riskfreerate),是无风险回报率,
是证券的Beta系数,
是市场期望回报率(ExpectedMarketReturn),
是股票市场溢价(EquityMarketPremium).
CAPM公式中的右边第一个是无风险收益率,比较典型的无风险回报率是10年期的美国政府债券。如果股票投资者需要承受额外的风险,那么他将需要在无风险回报率的基础上多获得相应的溢价。那么,股票市场溢价(equitymarketpremium)就等于市场期望回报率减去无风险回报率。证券风险溢价就是股票市场溢价和一个ß系数的乘积。
Beta系数
按照CAPM的规定,Beta系数是用以度量一项资产系统风险的指针,是用来衡量一种证券或一个投资组合相对总体市场的波动性(volatility)的一种风险评估工具。也就是说,如果一个股票的价格和市场的价格波动性是一致的,那么这个股票的Beta值就是1。如果一个股票的Beta是1.5,就意味着当市场上升10%时,该股票价格则上升15%;而市场下降10%时,股票的价格亦会下降15%。
Beta是通过统计分析同一时期市场每天的收益情况以及单个股票每天的价格收益来计算出的。1972年,经济学家费歇尔·布莱克(FischerBlack)、迈伦·斯科尔斯(MyronScholes)等在他们发表的论文《资本资产定价模型:实例研究》中,通过研究1931年到1965年纽约证券交易所股票价格的变动,证实了股票投资组合的收益率和它们的Beta间存在着线形关系。
当Beta值处于较高位置时,投资者便会因为股份的风险高,而会相应提升股票的预期回报率。举个例子,如果一个股票的Beta值是2.0,无风险回报率是3%,市场回报率(MarketReturn)是7%,那么市场溢价(EquityMarketPremium)就是4%(7%-4%),股票风险溢价(RiskPremium)为8%(2X4%,用Beta值乘市场溢价),那么股票的预期回报率则为11%(8%+3%,即股票的风险溢价加上无风险回报率)。
以上的例子说明,一个风险投资者需要得到的溢价可以通过CAPM计算出来。换句话说,我们可通过CAPM来知道当前股票的价格是否与其回报相吻合。
CAPM的意义
CAPM给出了一个非常简单的结论:只有一种原因会使投资者得到更高回报,那就是投资高风险的股票。不容怀疑,这个模型在现代金融理论里占据着主导地位,但是这个模型真的实用么?
在CAPM里,最难以计算的就是Beta的值。当法玛(EugeneFama)和弗兰奇(KennethFrench)研究1963年到1990年期间纽约证交所,美国证交所,以及纳斯达克市场(NASDAQ)里的股票回报时发现:在这长时期里Beta值并不能充分解释股票的表现。单个股票的Beta和回报率之间的线性关系在短时间内也不存在。他们的发现似乎表明了CAPM并不能有效地运用于现实的股票市场内!
事实上,有很多研究也表示对CAPM正确性的质疑,但是这个模型在投资界仍然被广泛的利用。虽然用Beta预测单个股票的变动是困难,但是投资者仍然相信Beta值比较大的股票组合会比市场价格波动性大,不论市场价格是上升还是下降;而Beta值较小的股票组合的变化则会比市场的波动小。
对于投资者尤其是基金经理来说,这点是很重要的。因为在市场价格下降的时候,他们可以投资于Beta值较低的股票。而当市场上升的时候,他们则可投资Beta值大于1的股票上。
对于小投资者的我们来说,我们实没有必要花时间去计算个别股票与大市的Beta值,因为据笔者了解,现时有不少财经网站均有附上个别股票的Beta值,只要读者细心留意,但定可以发现得到。
结论
CAPM不是一个完美的模型。但是其分析问题的角度是正确的。它提供了一个可以衡量风险大小的模型,来帮助投资者决定所得到的额外回报是否与当中的风险相匹配。
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