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第一部分資產(chǎn)定價(jià)理論第五章均值-方差前沿和beta表達(dá)式1資產(chǎn)定價(jià)AssetPricing5第一部分資產(chǎn)定價(jià)理論第五章均值-方差前沿和b本章要點(diǎn)許多資產(chǎn)定價(jià)中的經(jīng)驗(yàn)研究論文是用期望收益-beta表達(dá)式和均值-方差前沿的語(yǔ)言來(lái)寫的。這一章介紹期望收益-beta表達(dá)式和均值-方差前沿。我在這里討論因子定價(jià)模型的beta表達(dá)式。第六章指出期望收益-beta模型是如何等價(jià)于一個(gè)折現(xiàn)因子為m=b’f的線性模型。第九章討論諸如CAPM,ICAPM和APT那樣的流行因子模型的推導(dǎo)。2本章要點(diǎn)許多資產(chǎn)定價(jià)中的經(jīng)驗(yàn)研究論文是用期望收益-beta本章要點(diǎn)(續(xù))我對(duì)均值-方差前沿概述了經(jīng)典的Lagrange方法。然后,我引入由HansenandRichard(1987)提出的均值-方差前沿的強(qiáng)有力而有用的表達(dá)式。這個(gè)表達(dá)式由存在定理來(lái)運(yùn)用熟知的狀態(tài)空間幾何。在無(wú)限維償付空間(當(dāng)我們?cè)偌由蠗l件信息、動(dòng)態(tài)交易或者期權(quán)時(shí),我們將立即遇到這樣的空間)中,它也成立,因而它也很有用。3本章要點(diǎn)(續(xù))我對(duì)均值-方差前沿概述了經(jīng)典的Lagrang5.1期望收益-beta表達(dá)式因子定價(jià)模型的期望收益-beta表達(dá)式為該模型等價(jià)于一種限制:在時(shí)間序列回歸中對(duì)于所有資產(chǎn)的截距是一樣的。許多金融學(xué)中的經(jīng)驗(yàn)研究是用線性因子定價(jià)模型的期望收益-beta表達(dá)式來(lái)寫的。其形式為45.1期望收益-beta表達(dá)式因子定價(jià)模型的期望收益
項(xiàng)的計(jì)算項(xiàng)定義為下列收益關(guān)于因子的多重回歸中的系數(shù),它通常稱為時(shí)間序列回歸?!耙蜃印眆是邊際效用增長(zhǎng)的代理。第九章中將討論它從哪里來(lái)。這個(gè)回歸式并不是用來(lái)預(yù)測(cè)收益,其目標(biāo)是度量當(dāng)前關(guān)系或風(fēng)險(xiǎn)暴露。5項(xiàng)的計(jì)算項(xiàng)定義為下列收益關(guān)于因子的多重回歸中的系數(shù),與是公共的在期望收益-beta表達(dá)式中,與
是公共的。模型表明,越高,資產(chǎn)的平均收益就越高。也可解釋為風(fēng)險(xiǎn)暴露。模型可說(shuō)成是:“每單位關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)因子a的暴露,你必須向投資者提供期望收益溢價(jià)?!?與是公共的在期望收益-beta表達(dá)式中,怎樣估計(jì)與?自由參數(shù)與的估計(jì)是通過(guò)平均收益關(guān)于beta的橫截面回歸:是定價(jià)誤差。模型的預(yù)測(cè)是為零。因此,它應(yīng)該在檢驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)上是不顯著的,經(jīng)濟(jì)上很小。以后將專門討論基于平方定價(jià)誤差和的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。7怎樣估計(jì)與?自由參數(shù)與的估計(jì)是通過(guò)平均收的含義
是回歸系數(shù)的事實(shí)極為重要。如果也是自由參數(shù),那么模型就沒(méi)有任何內(nèi)容。更為重要的是,不可能是資產(chǎn)或公司專有的特征,例如公司規(guī)模,BTM比,或者(取極端狀況)其標(biāo)記的第一個(gè)字母等等那樣的特征。期望收益確實(shí)聯(lián)系或相關(guān)許多這樣的特征,但是這種相關(guān)性必須用某些回歸系數(shù)來(lái)解釋。真正的應(yīng)該導(dǎo)出橫截面回歸中的特征。它刻劃的是你的行為,而并非說(shuō)你是誰(shuí)。8的含義是回歸系數(shù)的事實(shí)極為重要。如果也是自由某些公共的特殊情形如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么它相應(yīng)的都是零。因此,如果不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,通過(guò)橫截面回歸來(lái)估計(jì),并稱為零-利率。對(duì)于一般的超額收益,有這里沒(méi)有.9某些公共的特殊情形如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么它相應(yīng)的都是某些公共的特殊情形(續(xù))在許多情況下,因子也是收益或超額收益。這時(shí),等等成立。因此,上式是橫截面回歸,而不是時(shí)間序列回歸。應(yīng)該注意其中的區(qū)別。這里尤其是截矩上的區(qū)別?!癘necanalwaysrunaregressionofanythingonanything.”10某些公共的特殊情形(續(xù))在許多情況下,因子也是收益或超額收益5.2均值-方差前沿:直觀刻劃和Lagrange刻劃典型的均值-方差前沿如圖。注意:本書的“前沿”不要求“有效”。115.2均值-方差前沿:直觀刻劃和Lagrange刻劃均值-方差前沿的存在定理給定資產(chǎn)集的均值-方差前沿是給定資產(chǎn)的所有組合上的收益的均值和方差的集合的邊界。通過(guò)給定平均收益最小化收益方差可求得或定義這一邊界。定理:如果收益的方差-協(xié)方差矩陣非異,那么均值-方差前沿存在。12均值-方差前沿的存在定理給定資產(chǎn)集的均值-方差前沿是給定資產(chǎn)均值-方差前沿的Lagrange方法問(wèn)題:設(shè)R為資產(chǎn)收益向量。EE(R)為均值收益向量,=E[(R-E)(R-E)’]為協(xié)方差矩陣。組合向量定義為滿足w’1=1的w.于是“對(duì)于給定均值選取組合,是方差最小”的問(wèn)題為13均值-方差前沿的Lagrange方法問(wèn)題:設(shè)R為資產(chǎn)收益組合選擇問(wèn)題的解解:令那么對(duì)于給定的平均組合收益,最小方差組合的方差為(拋物線)組合權(quán)重為14組合選擇問(wèn)題的解解:令14最小方差組合和“二基金分離”把前面得到的方差對(duì)求最小值,可得其相應(yīng)的最小方差為,而相應(yīng)的組合權(quán)重為由于w是的線性函數(shù),整個(gè)前沿可由兩個(gè)前沿收益生成(二基金分離定理)。15最小方差組合和“二基金分離”把前面得到的方差對(duì)求最小值組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)對(duì)兩個(gè)約束條件引入Lagrange乘子2和2,由一階條件可得再由約束條件可得16組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)對(duì)兩個(gè)約束條件引入Lagrange組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)(續(xù))它也可以寫成因此,17組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)(續(xù))它也可以寫成175.3均值-方差前沿的正交特征上面介紹的是經(jīng)典的均值-方差前沿理論。除Markowitz(1952)的開創(chuàng)性研究外,主要是Merton(1972),Roll(1977)
等所作的貢獻(xiàn)。這種方法很直接,但比較笨拙。HansenandRichard(1987)提出了一種均值-方差前沿的新的討論方法,它甚至適用于無(wú)限維償付空間。185.3均值-方差前沿的正交特征上面介紹的是經(jīng)典的均值-方和的定義
的定義的定義19和的定義的定義為什么要選取這兩個(gè)收益?
是代表折現(xiàn)因子的收益。是代表超額收益。它們的主要性質(zhì)可由下式看出:20為什么要選取這兩個(gè)收益?是代表折現(xiàn)因子的收益。20正交分解定理定理:每個(gè)收益可表達(dá)為其中是一個(gè)數(shù),是有下列性質(zhì)的超額收益三個(gè)分量是正交的:21正交分解定理定理:每個(gè)收益可表達(dá)為21均值-方差前沿定理定理:在均值方差前沿上當(dāng)且僅當(dāng)對(duì)于某個(gè)實(shí)數(shù)w成立。這是一種新形式的二基金分離定理。22均值-方差前沿定理定理:在均值方差前沿上當(dāng)且僅當(dāng)2定理的幾何構(gòu)造我們要注意的是:任何收益的價(jià)格等于1!23定理的幾何構(gòu)造我們要注意的是:任何收益的價(jià)格等于1!23定理的代數(shù)論證一種直截了當(dāng)?shù)淖C明是取另一種證明是注意到對(duì)于任何收益,有1.于是問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為一個(gè)超額收益超平面上的向量的正交分解問(wèn)題。此外,還要注意到=0.24定理的代數(shù)論證一種直截了當(dāng)?shù)淖C明是取24在均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間中的分解。均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間與狀態(tài)空間不一樣,無(wú)法顯示正交關(guān)系,但是可以看出“異質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”。注意R*的特殊地位。25在均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間中的分解。均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間與狀態(tài)空間不一樣5.4生成均值-方差前沿用和來(lái)表示的均值-方差前沿的特征在我們的框架中是最自然的。然而,你也可以用任何兩個(gè)前沿上的組合,即任何兩個(gè)和的不同線性組合,來(lái)生成均值-方差前沿。但是這時(shí)權(quán)重的系數(shù)將有所變化。特別是在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率存在時(shí),可利用它來(lái)生成均值-方差前沿。265.4生成均值-方差前沿用和來(lái)表示的均5.5,和x*的性質(zhì)匯總(1)(2)(3)275.5,和x*的性質(zhì)匯總(1)(4)(5)(6)(7)(8)是方差最小的收益。
5.5,和x*的性質(zhì)匯總28(4)5.5,和x*的性質(zhì)匯總25.5,和x*的性質(zhì)匯總(9)(10)如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么(11)295.5,和x*的性質(zhì)匯總(9)29(12)(13)(14)5.5,和x*的性質(zhì)匯總30(12)5.5,和x*的性質(zhì)匯總5.6對(duì)于折現(xiàn)因子的均值-方差前
沿:Hansen-Jagannathan界限對(duì)給定的資產(chǎn)集定價(jià)的所有折現(xiàn)因子的均值-方差前沿通過(guò)Sharpe比來(lái)構(gòu)造。即由可得315.6對(duì)于折現(xiàn)因子的均值-方差前
沿:HaHansen-Jagannathan界限這個(gè)等式就稱為Hansen-Jagannathan界限。它對(duì)于理解和克服股權(quán)溢價(jià)之謎來(lái)說(shuō),是一個(gè)重要的工具。它也可以通過(guò)左面的圖來(lái)理解。32Hansen-Jagannathan界限這個(gè)等式就稱為Ha折現(xiàn)因子波動(dòng)率和Sharpe比關(guān)系由此可得到一個(gè)美妙的對(duì)偶關(guān)系:對(duì)此,我們可求得明確的計(jì)算。我們?cè)?jīng)求得其中33折現(xiàn)因子波動(dòng)率和Sharpe比關(guān)系由此可得到一個(gè)美妙的對(duì)Hansen-Jagannathan界限公式由此可導(dǎo)得為進(jìn)一步進(jìn)行估計(jì),記折現(xiàn)因子m全體為M.類似與以前的討論,m也可有下列分解:其中34Hansen-Jagannathan界限公式由此可導(dǎo)得34分解式的圖解35分解式的圖解35折現(xiàn)因子的均值-方差前沿與均值-方差前沿的討論一樣,由可得其折現(xiàn)因子的均值方差前沿為這就是說(shuō),下列關(guān)系成立:36折現(xiàn)因子的均值-方差前沿與均值-方差前沿的討論一樣,由3進(jìn)一步計(jì)算我們?nèi)钥衫靡郧暗挠?jì)算:再由可得這樣折現(xiàn)因子的均值-方差前沿為37進(jìn)一步計(jì)算我們?nèi)钥衫靡郧暗挠?jì)算:37進(jìn)一步計(jì)算(續(xù))由此可得再由我們?cè)俅螌?dǎo)得38進(jìn)一步計(jì)算(續(xù))由此可得38
Hansen-Jagannathan界限的意義從數(shù)學(xué)上來(lái)看,Hansen-Jagannathan
界限的討論是一種對(duì)偶關(guān)系的討論。這在討論框架條件變更時(shí),非常有用。例如,增加一種證券對(duì)均值-方差前沿的影響,就可通過(guò)討論對(duì)Hansen-Jagannathan界限的影響來(lái)進(jìn)行。更深入的討論,還可要求折現(xiàn)因子為正:39Hansen-Jagannathan界限的意義從數(shù)學(xué)上來(lái)第一部分資產(chǎn)定價(jià)理論第五章均值-方差前沿和beta表達(dá)式40資產(chǎn)定價(jià)AssetPricing5第一部分資產(chǎn)定價(jià)理論第五章均值-方差前沿和b本章要點(diǎn)許多資產(chǎn)定價(jià)中的經(jīng)驗(yàn)研究論文是用期望收益-beta表達(dá)式和均值-方差前沿的語(yǔ)言來(lái)寫的。這一章介紹期望收益-beta表達(dá)式和均值-方差前沿。我在這里討論因子定價(jià)模型的beta表達(dá)式。第六章指出期望收益-beta模型是如何等價(jià)于一個(gè)折現(xiàn)因子為m=b’f的線性模型。第九章討論諸如CAPM,ICAPM和APT那樣的流行因子模型的推導(dǎo)。41本章要點(diǎn)許多資產(chǎn)定價(jià)中的經(jīng)驗(yàn)研究論文是用期望收益-beta本章要點(diǎn)(續(xù))我對(duì)均值-方差前沿概述了經(jīng)典的Lagrange方法。然后,我引入由HansenandRichard(1987)提出的均值-方差前沿的強(qiáng)有力而有用的表達(dá)式。這個(gè)表達(dá)式由存在定理來(lái)運(yùn)用熟知的狀態(tài)空間幾何。在無(wú)限維償付空間(當(dāng)我們?cè)偌由蠗l件信息、動(dòng)態(tài)交易或者期權(quán)時(shí),我們將立即遇到這樣的空間)中,它也成立,因而它也很有用。42本章要點(diǎn)(續(xù))我對(duì)均值-方差前沿概述了經(jīng)典的Lagrang5.1期望收益-beta表達(dá)式因子定價(jià)模型的期望收益-beta表達(dá)式為該模型等價(jià)于一種限制:在時(shí)間序列回歸中對(duì)于所有資產(chǎn)的截距是一樣的。許多金融學(xué)中的經(jīng)驗(yàn)研究是用線性因子定價(jià)模型的期望收益-beta表達(dá)式來(lái)寫的。其形式為435.1期望收益-beta表達(dá)式因子定價(jià)模型的期望收益
項(xiàng)的計(jì)算項(xiàng)定義為下列收益關(guān)于因子的多重回歸中的系數(shù),它通常稱為時(shí)間序列回歸?!耙蜃印眆是邊際效用增長(zhǎng)的代理。第九章中將討論它從哪里來(lái)。這個(gè)回歸式并不是用來(lái)預(yù)測(cè)收益,其目標(biāo)是度量當(dāng)前關(guān)系或風(fēng)險(xiǎn)暴露。44項(xiàng)的計(jì)算項(xiàng)定義為下列收益關(guān)于因子的多重回歸中的系數(shù),與是公共的在期望收益-beta表達(dá)式中,與
是公共的。模型表明,越高,資產(chǎn)的平均收益就越高。也可解釋為風(fēng)險(xiǎn)暴露。模型可說(shuō)成是:“每單位關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)因子a的暴露,你必須向投資者提供期望收益溢價(jià)?!?5與是公共的在期望收益-beta表達(dá)式中,怎樣估計(jì)與?自由參數(shù)與的估計(jì)是通過(guò)平均收益關(guān)于beta的橫截面回歸:是定價(jià)誤差。模型的預(yù)測(cè)是為零。因此,它應(yīng)該在檢驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)上是不顯著的,經(jīng)濟(jì)上很小。以后將專門討論基于平方定價(jià)誤差和的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。46怎樣估計(jì)與?自由參數(shù)與的估計(jì)是通過(guò)平均收的含義
是回歸系數(shù)的事實(shí)極為重要。如果也是自由參數(shù),那么模型就沒(méi)有任何內(nèi)容。更為重要的是,不可能是資產(chǎn)或公司專有的特征,例如公司規(guī)模,BTM比,或者(取極端狀況)其標(biāo)記的第一個(gè)字母等等那樣的特征。期望收益確實(shí)聯(lián)系或相關(guān)許多這樣的特征,但是這種相關(guān)性必須用某些回歸系數(shù)來(lái)解釋。真正的應(yīng)該導(dǎo)出橫截面回歸中的特征。它刻劃的是你的行為,而并非說(shuō)你是誰(shuí)。47的含義是回歸系數(shù)的事實(shí)極為重要。如果也是自由某些公共的特殊情形如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么它相應(yīng)的都是零。因此,如果不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,通過(guò)橫截面回歸來(lái)估計(jì),并稱為零-利率。對(duì)于一般的超額收益,有這里沒(méi)有.48某些公共的特殊情形如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么它相應(yīng)的都是某些公共的特殊情形(續(xù))在許多情況下,因子也是收益或超額收益。這時(shí),等等成立。因此,上式是橫截面回歸,而不是時(shí)間序列回歸。應(yīng)該注意其中的區(qū)別。這里尤其是截矩上的區(qū)別?!癘necanalwaysrunaregressionofanythingonanything.”49某些公共的特殊情形(續(xù))在許多情況下,因子也是收益或超額收益5.2均值-方差前沿:直觀刻劃和Lagrange刻劃典型的均值-方差前沿如圖。注意:本書的“前沿”不要求“有效”。505.2均值-方差前沿:直觀刻劃和Lagrange刻劃均值-方差前沿的存在定理給定資產(chǎn)集的均值-方差前沿是給定資產(chǎn)的所有組合上的收益的均值和方差的集合的邊界。通過(guò)給定平均收益最小化收益方差可求得或定義這一邊界。定理:如果收益的方差-協(xié)方差矩陣非異,那么均值-方差前沿存在。51均值-方差前沿的存在定理給定資產(chǎn)集的均值-方差前沿是給定資產(chǎn)均值-方差前沿的Lagrange方法問(wèn)題:設(shè)R為資產(chǎn)收益向量。EE(R)為均值收益向量,=E[(R-E)(R-E)’]為協(xié)方差矩陣。組合向量定義為滿足w’1=1的w.于是“對(duì)于給定均值選取組合,是方差最小”的問(wèn)題為52均值-方差前沿的Lagrange方法問(wèn)題:設(shè)R為資產(chǎn)收益組合選擇問(wèn)題的解解:令那么對(duì)于給定的平均組合收益,最小方差組合的方差為(拋物線)組合權(quán)重為53組合選擇問(wèn)題的解解:令14最小方差組合和“二基金分離”把前面得到的方差對(duì)求最小值,可得其相應(yīng)的最小方差為,而相應(yīng)的組合權(quán)重為由于w是的線性函數(shù),整個(gè)前沿可由兩個(gè)前沿收益生成(二基金分離定理)。54最小方差組合和“二基金分離”把前面得到的方差對(duì)求最小值組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)對(duì)兩個(gè)約束條件引入Lagrange乘子2和2,由一階條件可得再由約束條件可得55組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)對(duì)兩個(gè)約束條件引入Lagrange組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)(續(xù))它也可以寫成因此,56組合選擇問(wèn)題求解的推導(dǎo)(續(xù))它也可以寫成175.3均值-方差前沿的正交特征上面介紹的是經(jīng)典的均值-方差前沿理論。除Markowitz(1952)的開創(chuàng)性研究外,主要是Merton(1972),Roll(1977)
等所作的貢獻(xiàn)。這種方法很直接,但比較笨拙。HansenandRichard(1987)提出了一種均值-方差前沿的新的討論方法,它甚至適用于無(wú)限維償付空間。575.3均值-方差前沿的正交特征上面介紹的是經(jīng)典的均值-方和的定義
的定義的定義58和的定義的定義為什么要選取這兩個(gè)收益?
是代表折現(xiàn)因子的收益。是代表超額收益。它們的主要性質(zhì)可由下式看出:59為什么要選取這兩個(gè)收益?是代表折現(xiàn)因子的收益。20正交分解定理定理:每個(gè)收益可表達(dá)為其中是一個(gè)數(shù),是有下列性質(zhì)的超額收益三個(gè)分量是正交的:60正交分解定理定理:每個(gè)收益可表達(dá)為21均值-方差前沿定理定理:在均值方差前沿上當(dāng)且僅當(dāng)對(duì)于某個(gè)實(shí)數(shù)w成立。這是一種新形式的二基金分離定理。61均值-方差前沿定理定理:在均值方差前沿上當(dāng)且僅當(dāng)2定理的幾何構(gòu)造我們要注意的是:任何收益的價(jià)格等于1!62定理的幾何構(gòu)造我們要注意的是:任何收益的價(jià)格等于1!23定理的代數(shù)論證一種直截了當(dāng)?shù)淖C明是取另一種證明是注意到對(duì)于任何收益,有1.于是問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為一個(gè)超額收益超平面上的向量的正交分解問(wèn)題。此外,還要注意到=0.63定理的代數(shù)論證一種直截了當(dāng)?shù)淖C明是取24在均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間中的分解。均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間與狀態(tài)空間不一樣,無(wú)法顯示正交關(guān)系,但是可以看出“異質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”。注意R*的特殊地位。64在均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間中的分解。均值-標(biāo)準(zhǔn)差空間與狀態(tài)空間不一樣5.4生成均值-方差前沿用和來(lái)表示的均值-方差前沿的特征在我們的框架中是最自然的。然而,你也可以用任何兩個(gè)前沿上的組合,即任何兩個(gè)和的不同線性組合,來(lái)生成均值-方差前沿。但是這時(shí)權(quán)重的系數(shù)將有所變化。特別是在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率存在時(shí),可利用它來(lái)生成均值-方差前沿。655.4生成均值-方差前沿用和來(lái)表示的均5.5,和x*的性質(zhì)匯總(1)(2)(3)665.5,和x*的性質(zhì)匯總(1)(4)(5)(6)(7)(8)是方差最小的收益。
5.5,和x*的性質(zhì)匯總67(4)5.5,和x*的性質(zhì)匯總25.5,和x*的性質(zhì)匯總(9)(10)如果存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,那么(11)685.5,和x*的性質(zhì)匯總(9)29(12)(13)(14)5.5,和x*的性質(zhì)匯總69(12)
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