第2章房地产投资分析的基本原理 房地产投资分析 教学课件.pptVIP

假设4：资本市场上的借贷利率相等，且对所有投资者都相同。 假设5：所有投资者均为风险厌恶者，同时具有不满足性，即对任何投资者，财富越多越好。 假设6：所有投资者都追求期末财富的期望效用极大化。 假设7：所在投资者均可免费地获取信息，市场上信息是公开的、完备的。 假设8：所有投资者对未来具有一致性地预期，都正确地认识到所在资产的收益服从联合的正态分布。 假设9：对任何风险财产，投资者对其评价有两个主要的“指标”：风险资产收益率的预期和方差。预期代表收益，方差（或标准差）代表风险。 以上假设的基础上，美国著名的投资理论家夏普在对单个投资者的最优资产组合研究转向对整个市场的研究中，于1964年提出了资产定价模型（CAPM），可表示为： CAPM:ri=rf+ i(rM-rf) ri:第i种投资的预期收益率； rf:无风险收益率； rM：市场投资组合的预期收益率； i：第i种投资的 系数。 资产定价模型认为：风险资产的收益由两部分组成：一部分是无风险资产的收益，由rf表示；另一部分是市场风险补偿，由（rM-rf）表示。其 系数表示系统风险的大小，这就意味着高风险资产必然伴随着高收益。 并非风险资产承担的风险都需要补偿，需要补偿的只是系统风险。由于系数风险不能由分散化而消除，必须伴随着相应的收益来吸引投资者投资， 相反，非系统风险由于可以分散掉，则无需补偿。 资产定价模型还指出最佳的组合是市场组合，市场组合的非系统风险最小，所有的风险投资者都会持有市场组合。一个针对实践的推论就是最优的投资策略是对全市场指数的被动投资。 3.资产定价模型的应用 （1）资产分类，优化资源配置 利用资产定价模型中的风险因素 对投资进行分类。不同类别的投资具有不同的收益特征。根据投资者的要求或投资者的风险偏好，进行资产组合管理，从而优化资产配置。 （2）资产定价，指导投资者的投资行为 资产定价模型假定所有的投资者都运用投资组合理论在合理资产组合里寻找投资机会，这时收益与风险的关系可表示为： E(ri)=rf+(E(rM)-rf)× i 该模型即为风险资产在均衡时的期望收益模型。 投资者可根据市场投资组合收益率的估计值和投资的 估计值，计算出投资在市场均衡状态下的期望收益率，然后计算出均衡的期初价格： 均衡的期初价格=E(期末价格+利息)/(E(Ri)+1)) （3）资产组合管理的业绩评估依赖于资产定价模型 不同的理论模型能带来不同的经济利益，同样，不同的经济利益也在一定程度上反映了模型的优劣、正确与否。 尽管资产定价模型在实际投资生活中有着如此多的应用，但是它的缺陷也很明显，我们不可能对所在问题都用资产定价模型来分析。因此，分了提高资产定价模型的实用性，我们可以放宽模型的假设条件，同时致力于提高市场的效率。 2.3.3 贝叶斯决策 1.贝叶斯决策简介 贝叶斯决策是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生的概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。简单地说，贝叶斯决策是利用贝叶斯定理求得后验概率，据此进行决策的方法。 2.贝叶斯决策公式 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： （1）已知条件概率密度参数表达式和先验概率。 （2）利用贝叶斯公式转换成后验概率。 （3）根据后验概率大小进行决策分类。 贝叶斯定理简介： A1和B表示在一个样本空间中的两个事件，在给定B的情况下，A1发生的条件概率公式为： P(A1/B)=P(A1B)/P(B) A1和B的联合概率公式为： P(A1B)=P(A1)P(B/A1) 若A1和A2构成互斥和完整的两个事件， A1和A2中的一个出现是事件B发生的必要条件，那么事件B的边际概率公式为： P(B)= P(A1)P(B/A1)+P(A2)P(B/A2) 利用贝叶斯（Bayes）所提出的概率理论，可以考察决策的敏感性。贝叶斯决策提出了先验概率和后验概率的概念：可以根据新的信息对先验概率加以修改，经推导转换，从而得出后验概率。 3.贝叶斯决策的应用 某房地产公司打算聘请一个咨询公司来调查市 场情况。这项调查的费用为5000元。