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第十一章;;价值;;;绩效评估;分别对市场效率讨论是非常重要
有些投资战略得到了较高的平均收益率
--有人说他们利用了错误的定价,这是免费的午餐。
--也有人说是对风险公平的回报
CAPM 和APT给出了决定的方法
比如CAPM-通过对额外市场组合收益率的回归得到;;;组合选择 ;
方法3(更进取的方法)
如果一项资产比CAPM要求的有更高的收益率
--可能价值被低估
--再次回归;估计问题;注意:关键的假设是各个因素不相关。
更一般的,如果我们有K个因素;
用这种方法计算协方差是很有用的因为它减少了我们要估计的参数
例如:计算NYSE, AMEX, 和NASDAQ 交易中8,000支股票的切点组合
选择:
1计算8,000 个方差估计和 31,996,000 个协方差(用第五章的方法)
--考虑到只有一点历史收益,这是不可能的,而且是不准确的;2 用多因素模型来结算协方差
--假设一个五因素模型,需要8,005个方差估计 和40,000 个beta系数估计
--这仍然很困难,而且不可能
--这些协方差估计也是未来协方差估计的最好的预测,也是我们理论上需要的
--一项资产的方差不只是自己的协方差,我们可以用beta系数计算各个资产的方差;执行因素模型;2使用宏观经济的变量,比如利率和通货膨胀率
---优点:提供了直观的因素解释
---缺点:很难预测宏观经济变量的变化
---例子: Chen, Roll, and Ross (1986), Chan, Chen, and Hsieh (1985).
---结果:有5个因素解释收益
(a)产值增加
(b)期望的通货膨胀变化
(c)不可预期的通货膨胀
(d)公司债券和政府债券的收益差别的不可预期的变化
(e)长期和短期政府债券的收益产别的不可预期的变化
---为什么用这些变量?
---我们怎么测量这些变量(世界政治环境的变化会怎样?
比如俄罗斯,我们怎么测量这个?)
;3利用公司的特性设计出组合来跟踪因素
---优点:直观,不需要假设不变协方差,使用不可预测的收益率,来更好的测量不可预测的变化
---缺点:数据采集问题,采取了错误的定价行为
---例子: Fama and French (1993, 1996, 1997).
---结果:建立了一个3因素模型包括
(a)在长期市场和短期国库券的组合(Mkt ? rf )
(b)长期的小股票和短期的11种大类股票上的组???(SMB—“small minus big”)
(c)长期处于高净值市价股票和短期低净值市价股票 (HML— “high minus low”)
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