资本资产定价模型

1. 资本资产定价模型

资本资产定价模型介绍

2. 资本资产定价模型

资本资产定价模型中，风险校正系数β可由一下公式推算而来：
  
 R=α+βRm+ε (式3-6)
  
 式中:α--常数项;
  
 ε--误差项;
  
 β--可以由此根据最小二乘法进行估计
  
 风险校正系数的估计相当困难。通常的做法是根据资本市场同一行业内具有可比性公司的股票β值作为拟投资项目的风险校正系数。 (Rm-Rf)被称为市场风险溢酬，而特定资产的风险溢酬为β(Rm-Rf)。因此，资产的β系数反映了资产收益率相对市场变化的敏感程度。由于在有效组合的情况下，投资者只有市场整体变动的风险，因而β系数恰好能反映该资产的风险大小。β系数越大，则对市场敏感度越高，因而风险就越大，反之，则越小。
  
 由此可见，β的大小表示收益的波动性的大小，从而说明特定资产风险的程度。当β系数大于1时，该资产风险大于市场平均风险;反之，当β系数小于1时，该资产风险小于市场平均风险;当β系数等于1时，该资产风险与市场平均风险相同。一般来说，若β大于1.5，则认为风险很高。

3. 资本资产定价模型的问题

资本资产定价模型为Rf +β×（Rm—Rf）。Rf为无风险收益率，Rm为市场组合的平均收益率，而上题中给的是（Rm—Rf）=10%市场组合的风险收益率。
资本资产定价模型是由美国学者夏普、林特尔、特里诺和莫辛等人于1964年在资产组合理论和资本市场理论的基础上发展起来的。

扩展资料：当资本市场达到均衡时，风险的边际价格是不变的，任何改变市场组合的投资所带来的边际效果是相同的，即增加一个单位的风险所得到的补偿是相同的。按照β的定义，代入均衡的资本市场条件下，得到资本资产定价模型：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)
资本资产定价模型的说明如下：
单个证券的期望收益率由两个部分组成，无风险利率以及对所承担风险的补偿-风险溢价。
风险溢价的大小取决于β值的大小。β值越高，表明单个证券的风险越高，所得到的补偿也就越高。
β度量的是单个证券的系统风险，非系统性风险没有风险补偿。
参考资料：资本资产定价模型-百度百科

4. 资本资产定价模型的意义

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。在CAPM里，最难以计算的就是Beta的值。当法玛（Eugene Fama）和弗兰奇(Kenneth French) 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。对于小投资者来说，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。CAPM模型在证券理论界已经得到普遍认可。投资专家用它来作资本预算或其他决策；立法机构用它来规范基金界人士的费用率；评级机构用它来测定投资管理者的业绩。但是，该模型主要对证券收益与市场组合收益变动的敏感性作出分析，而没有考虑其他因素。

5. 资产资本定价模型？

一、资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。
资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的,主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡价格是如何形成的.
二、资本资产定价模型的应用前提　　尽管资本资产定价模型是资本市场上一种有效的风险资产价格预测模型，并且具有简单明了的特点，一直引起人们的重视并加以运用。但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场，这就是该模型的应用前提。　　在投资实践中，投资者都追求实现最大利润，谋求高于平均收益的超额收益，但在理论上，投资者所获取信息的机会是均等的，如果投资者是理性的，任何投资者都不可能获得超额收益，据此可以认为，此时的市场是“有效市场”。可见，市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。　　在一个有效市场中，任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中，亦即有了新的信息，价格就会变动。价格的变动既可以是正的也可以是负的，它是围绕着固有值随机波动的。在一个完全有效的市场中，价格的变动几乎是盲目的。投资者通常只能获得一般的利润，不可能得到超额利润，想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。因为，投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时，同时也减弱了无效率的程度。因此，对于那些警觉性差、信息不灵的人来说，要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。　　根据市场价格所反映的信息的不同，有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中，现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进，呈现出随机的特征。投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润；在半强有效市场中，现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息，这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告，而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润；在强有效市场中，现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。所以，投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。对于投资者来说，任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力，股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。当根据内部信息交易时，任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。实践研究表明，证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。所以通常认为的有效市场是指半强有效。三、模型的意义和价值　　资本资产定价模型是现代金融学的奠基石，它揭示了资本市场基本的运行规律，对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产，用来决定各种资产的价格，例如，证券一级市场的发行应如何定价等；同时，也为投资者提供了一种机制，投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。具体地说，投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率，并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数，同时，用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。当一个投资者得到这些信息后，资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时，购买这种资产便是最合适的投资选择。这样，资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。三，解释： 以资本形式(如股票)存在的资产的价格确定模型。以股票市场为例。假定投资者通过基金投资于整个股票市场，于是他的投资完全分散化(diversification)了，他将不承担任何可分散风险。但是，由于经济与股票市场变化的一致性，投资者将承担不可分散风险。于是投资者的预期回报高于无风险利率。
设股票市场的预期回报率为E(rm)，无风险利率为 rf，那么，市场风险溢价就是E(rm) �6�1 rf ,这是投资者由于承担了与股票市场相关的不可分散风险而预期得到的回报。考虑某资产(比如某公司股票)，设其预期回报率为Ri，由于市场的无风险利率为Rf，故该资产的风险溢价为 E(ri)-rf 。资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf ＝βim (E(rm) �6�1 rf ) 式中，β系数是常数，称为资产β (asset beta)。
β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度(sensitivity)，可以衡量该资产的不可分散风险。 如果给定β,我们就能确定某资产现值(present value)的正确贴现率(discount rate)了，这一贴现率是该资产或另一相同风险资产的预期收益率 贴现率=Rf+β(Rm-Rf)。 
英文参考： http://www.riskglossary.com/link/capital_asset_pricing_model.htm
四，资本资产定价模型是计算权益资本成本的。贝它系数的计算方式有两种：一种是公式法。第一个公式中的分子式第a种证券的收益与市场组合收益之间的协方差。它等于该证券的标准差、市场组合的标准差及两者相关系数的乘积。 另一种是回归直线法。贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。 在投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。资产定价模型是计算权益资本成本的。贝他系数被定义为某个资产的收益率与市场组合之间的相关性。β系数的计算：
　　（1）回归直线法：贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。
　　（2）定义法： βJ=rJM×σJ÷σM其中：rJM指该股票与整个股票市场的相关性σJ是指自身的标准差σM是指整个市场的标准差投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。

6. 什么是资本资产定价模型，如何使用

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20031 
 
简介
资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。本质上，问题是：“该资产的回报是否值得投资？” 在本教程中，我们将应用CAPM模型，使用多元回归模型查看特定股票是否值得投资。
CAPM：公式
经济学就是权衡取舍。根据CAPM公式，基本上将股票或任何类型的资产类别与相对无风险的资产（通常是政府债券）进行比较，因为这些资产的违约概率非常低。CAPM公式如下

E（Ri）是期望收益率。
Rf是无风险资产，通常是政府债券。
βi 系数反映了单个证券与整体市场组合的联动性，用来衡量单个证券的风险。
E（Rm）-Rf被认为是 风险溢价。
我们可以用下图以图形方式表示CAPM模型

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在 证券市场线（SML）上的有效组合或者是单一的无风险资产或行是无风险资产与市场组合的组合。因此，资本市场线不能解释所有的单一证券或者是只有风险证券组合的期望收益率和风险之间的关系。。
我们的目标是使用线性回归找到βi的值。
数据
我们将使用数据来查找每只股票的beta。
kable(head(capm, 11), format = 'html')
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##       dis                  ge                  gm           ##  Min.   :-0.267794   Min.   :-0.234902   Min.   :-0.389313  ##  1st Qu.:-0.043638   1st Qu.:-0.032974   1st Qu.:-0.076167  ##  Median : 0.005858   Median :-0.004716   Median :-0.013017  ##  Mean   : 0.001379   Mean   : 0.001361   Mean   :-0.009081  ##  3rd Qu.: 0.047858   3rd Qu.: 0.040096   3rd Qu.: 0.068138  ##  Max.   : 0.241453   Max.   : 0.192392   Max.   : 0.276619  ##       ibm                 msft                xom           ##  Min.   :-0.226453   Min.   :-0.343529   Min.   :-0.116462  ##  1st Qu.:-0.038707   1st Qu.:-0.056052   1st Qu.:-0.028031  ##  Median : 0.006482   Median : 0.003996   Median : 0.003309  ##  Mean   : 0.008332   Mean   : 0.008557   Mean   : 0.010488  ##  3rd Qu.: 0.051488   3rd Qu.: 0.056916   3rd Qu.: 0.041534  ##  Max.   : 0.353799   Max.   : 0.407781   Max.   : 0.232171  ##       mkt               riskfree       ##  Min.   :-0.184726   Min.   :0.000025  ##  1st Qu.:-0.022966   1st Qu.:0.001376  ##  Median : 0.010952   Median :0.002870  ##  Mean   : 0.002511   Mean   :0.002675  ##  3rd Qu.: 0.037875   3rd Qu.:0.003904  ##  Max.   : 0.083925   Max.   :0.005195根据我们的数据，我们有六只股票，我们必须决定这些股票是否值得投资。不幸的是，由于我们必须首先将数据转换为公式（1），因此我们不能仅仅拟合回归模型。我们将必须根据已有变量来计算新变量。
我们需要计算每只股票的风险溢价E（Rm）-Rf。
risk.premium <- mkt -riskfree
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我们看一下股票（msft）的散点图。
ggplot(aes(y = msft, x = risk.premium)) + geom_point(col='blue') + xlab('风险溢价') +
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值得注意的是，风险溢价越高，期望收益就应该越大。否则，投资具有期望低回报的高风险资产并不是明智之举，因为这会导致损失。
拟合模型
现在我们可以开始拟合我们的回归模型。首先，我们必须将数据分为训练集和测试集。
# 我们将需要为所有六只股票创建回归模型。dis.fit %
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我们如何解释风险溢价的价值？风险溢价越高，资产的波动性或风险就越大，因此，投资者应获得可证明资产风险合理的回报，以弥补损失。
现在我们已经估计了beta，可以使用公式（1）计算每只股票的期望收益。
# 将预测添加到原始数据集capm$dis.predict <- dis.predict拟合回归线
ggplot aes(y = dis.predict, x = risk.premium) +geom_smooth(col='tomato2', method='lm') +
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7. 资本资产定价模型公式以及含义

资本资产定价模型公式为：资本资产的价格R=Rf+β×（Rm-Rf）。其中，Rf为无风险收益率，Rm为市场组合的平均收益率，（Rm-Rf）市场组合的风险收益率。资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多少的报酬率。

8. 资本资产定价模型的应用

资本资产定价模型主要应用于资产估值、资金成本预算以及资源配置等方面。 在资产估值方面，资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价。根据资本资产定价模型，每一证券的期望收益率应等于无风险利率加上该证券由β系数测定的风险溢价：E（ri）=rF+[E(rM)-rF]βi一方面，当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时，我们就能计算市场均衡状态下证券i的期望收益率E（ri）；另一方面，市场对证券在未来所产生的收入流（股息加期末价格）有一个预期值，这个预期值与证券i的期初市场价格及其预期收益率E（ri）之间有如下关系：在均衡状态下，上述两个E（ri）应有相同的值。因此，均衡期初价格应定为：于是，我们可以将现行的实际市场价格与均衡的期初价格进行比较。二者不等，则说明市场价格被误定，被误定的价格应该有回归的要求。利用这一点，我们便可获得超额收益。具体来讲，当实际价格低于均衡价格时，说明该证券是廉价证券，我们应该购买该证券；相反，我们则应卖出该证券，而将资金转向购买其他廉价证券。当把公式中的期末价格视作未来现金流的贴现值时，公式也可以被用来判断证券市场价格是否被误定。 资本资产定价模型在资源配置方面的一项重要应用，就是根据对市场走势的预测来选择具有不同β系数的证券或组合以获得较高收益或规避市场风险。证券市场线表明，β系数反映证券或组合对市场变化的敏感性，因此，当有很大把握预测牛市到来时，应选择那些高β系数的证券或组合。这些高β系数的证券将成倍地放大市场收益率，带来较高的收益。相反，在熊市到来之际，应选择那些低β系数的证券或组合，以减少因市场下跌而造成的损失。