Chap005 風險與收益入門及歷史回顧茲維 博迪 《投資學 》第九版課件PPT_第1頁
Chap005 風險與收益入門及歷史回顧茲維 博迪 《投資學 》第九版課件PPT_第2頁
Chap005 風險與收益入門及歷史回顧茲維 博迪 《投資學 》第九版課件PPT_第3頁
Chap005 風險與收益入門及歷史回顧茲維 博迪 《投資學 》第九版課件PPT_第4頁
Chap005 風險與收益入門及歷史回顧茲維 博迪 《投資學 》第九版課件PPT_第5頁
已閱讀5頁,還剩40頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

第五章風險與收益入門及歷史回顧5-25.1利率水平的決定因素資金供給家庭融資需求企業(yè)政府的凈資金供給或資金需求美聯(lián)儲的運作調(diào)整5-35.1.1實際利率和名義利率名義利率:資金量增長率;實際利率:購買力增長率;設名義利率為R,

實際利率為r,通貨膨脹率為i,那么:5-45.1.2實際利率均衡實際利率由以下因素決定:供給需求政府行為預期通貨膨脹率5-5圖5.1實際利率均衡的決定因素5-65.1.3名義利率均衡當通貨膨脹率增加時,投資者會對其投資提出更高的名義利率要求。如果我們假設目前的預期通貨膨脹率是E(i),那么我們將得到費雪公式:名義利率=實際利率+預期通貨膨脹率5-75.1.4稅收與實際利率稅賦是基于名義收入的支出,假設稅率為(t),名義利率為(R),則稅后實際利率是:稅后實際利率隨著通貨膨脹率的上升而下降。5-85.2比較不同持有期的收益率考慮一個折價出售的零息債券,面值=$100,T=持有期,P(T)=價格,

期限為T年的無風險收益率rf(T)為:5-9例5.2年化收益率總收益率5-105.2比較不同持有期的收益率1、有效年利率(EAR):一年期投資價值增長百分比,復利。公式5-7:T<1:T=1:T>1:5-115.2比較不同持有期的收益率2、年化百分比利率(APR):年度化的簡單利率(單利),衡量短期投資(T<1)的收益率。公式5-8:5-12表5.1有效年利率與年化百分比利率5.2比較不同持有期的收益率當T不斷變小,得到連續(xù)復利:[1+T×APR]1/T=1+EAR=ercc(公式5-9)e=2.71828.rcc

為在連續(xù)復利時的年化百分比利率。在連續(xù)復利情況下,對于任何期限T,總收益rcc(T)=exp(T×rcc

)。5-133、連續(xù)復利5-145.4風險和風險溢價HPR=持有期收益率P0=期初價格P1=期末價格D1=現(xiàn)金股利持有期收益率:

單周期5-15收益率:單周期的例子期末價格= 110期初價格= 100現(xiàn)金股利= 4HPR=(110-100+4)/(100)=14%5.4.1持有期收益率:

單周期5-165.4.2期望收益和標準差1、期望收益率:p(s)=各種情境的概率;r(s)=各種情境的持有期收益率;s=情境;(5-11)5-17例:持有期收益率的情景分析P87情境

概率 持有期收益率

出色 .25 0.3100 好 .45 0.1400差 .25 -0.0675糟糕 .05 -0.5200期望收益率:E(r)

=(.25)(.31)+(.45)(.14)+(.25)(-.0675)+(0.05)(-0.52)=.0976or9.76%5-182、方差和標準差5.4.2期望收益和標準差標準差(STD):方差的平方根,度量風險。方差(VAR):與期望收益偏差的平方的期望值。(5-12)5-19本例中方差和標準差的計算本例中方差的計算:σ2=.25(.31-0.0976)2+.45(.14-.0976)2+.25(-0.0675-0.0976)2+.05(-.52-.0976)2=.038本例中標準差的計算:5-205.5歷史收益率的時間序列分析1、收益率的算術平均值:如果有n個觀測值,每個觀測值等概率發(fā)生,p(s)=1/n,5-215.5歷史收益率的時間序列分析TV=終值g=收益率的幾何平均值2、

幾何平均收益5-225.5歷史收益率的時間序列分析方差=離差平方的期望值3、方差和標準差(5-16)使用歷史數(shù)據(jù),用樣本收益率算術平均值代替期望收益,估計方差:5-235.5歷史收益率的時間序列分析當消除自由度偏差時,方差和標準差的計算公式為:3、方差和標準差(5-17)5-245.5歷史收益率的時間序列分析4、收益波動性(夏普)比率風險溢價:風險資產(chǎn)的預期持有期收益率和無風險收益率的差值。超額收益率:風險資產(chǎn)的實際收益率與實際無風險收益率的差值。投資組合的夏普比率:度量投資組合的吸引力。5-255.6正態(tài)分布如果收益率的分布可以用正態(tài)分布來近似擬合的話,投資管理將變得更加容易。正態(tài)分布是左右對稱的,均值左右程度一樣的偏離其發(fā)生的概率一樣,用收益的標準差來衡量風險是合適的。如果各個資產(chǎn)的收益具有正態(tài)分布,那么其組成的投資組合的收益也服從正態(tài)分布??梢詢H使用均值和標準差來估計未來的情境。標準正態(tài)分布標準正態(tài)分布(standardnormaldistribution)如果一個服從正態(tài)分布的隨機變量的均值為0,方差為1,稱這個變量服從標準正態(tài)分布。5-27圖5.4正態(tài)分布:均值為10%,方差為20%5-285.7偏離正態(tài)分布和風險度量如果超額收益偏離了正態(tài)分布怎么辦?標準差不再是一個衡量風險的完美度量工具;夏普比率不再是證券表現(xiàn)的完美度量工具;需要考慮偏度和峰度;偏度:關于不對稱性的衡量;峰度:考慮分布兩端極端值出現(xiàn)的可能性;正態(tài)分布的偏度為零,峰度為3。5-295.7偏離正態(tài)分布和風險度量1、偏度skew公式5.192、峰度kurtosis公式5.20結(jié)論:極端負值可能由負偏度以及正峰度產(chǎn)生。5-30圖5.5A正態(tài)和偏度分布右偏:偏度為正,標準差高估風險;左偏:偏度為負,標準差低估風險。左偏、右偏看尾巴。5-31圖5.5B正態(tài)和肥尾分布峰度為正說明存在肥尾現(xiàn)象。極端值發(fā)生的概率更大。5-325.7.1在險價值(VaR)在險價值:度量一定概率下發(fā)生極端負收益所造成的損失。在險價值是一個概率分布小于q%的分位數(shù)。從業(yè)者通常估計5%的在險價值,它表示當收益率從高到低排列時,有95%的收益率都將大于該值。標準正態(tài)分布的5%分位數(shù)為-1.65:VaR(0.05,正態(tài)分布)=均值+(-1.65)×標準差標準正態(tài)分布分位點Z~N(0,1),如果Z滿足條件:P(X>Z)=,0<<1,則稱Z為標準正態(tài)分布的上分位點。

根據(jù)正態(tài)分布的對稱性,可知P(X<-Z)=,查表可知-Z0.05=-1.65。概率分布的分位數(shù):小于這一分位數(shù)(-Z)的樣本點占總體的比例為%.最壞情況下的最好收益率。在險價值計算如果某投資組合的收益率r~N(10%,16%),求該投資組合5%的在險價值:VaR(0.05)=10%+(-1.65)×40%=-56%。含義:該投資組合有5%的概率會發(fā)生超過56%的損失。5-345-355.7.2預期尾部損失(ES)也叫做條件尾部期望(CTE)對下行風險的衡量比在險價值更加保守。在險價值是最差情形下的最好收益率;預期尾部損失是最差情形下的平均收益率;5-365.7.3下偏標準差(LPSD)與索提諾比率問題:需要獨立的考察收益率為負的結(jié)果;需要考察收益對無風險利率的偏離;下偏標準差:類似于普通標準差,但只使用相對于無風險收益率rf負偏的那些收益率。索提諾比率是夏普比率的變形,超額收益率/下偏標準差。5-375.8風險組合的歷史收益收益呈現(xiàn)正態(tài)分布在最近的半個周期收益很低(1968-2009)小公司股票的標準差變得很小;長期債券的標準差變得很大。5-38風險組合的歷史收益好的多元化投資組合的夏普比率比較高。負偏度。5-39圖5.71900~2000年各國股票的

名義和實際收益率5-40圖5.81900~2000年各國股票和債券

實際收益率的標準差5-41圖

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論