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* Xi为投资i资产的权重;N为资产个数;Cov(R1,R2)表示资产1和2之间的协方差 * 假设所有资产的方差均为Var,所有资产之间的协方差均为Cov。 * 分散化原则 分散化可以充分地降低报酬率的变化,但不会导致预期报酬率在同等程度上的减少 产生这种风险降低的原因在于一种比期望报酬率更低的资产被另一种比期望报酬率更高的资产抵消了 然而, 存在一个不能通过分散化来化解的最低风险水平,那就是系统部分 * * 可分散风险 通过资产的组合形成投资组合可以消除的风险 通常被认为是非系统风险或特有风险或具体资产风险 如果我们持有一种资产, 或一个工业的相同资产, 那么我们就把自己暴露在了原本可以分散的风险之下 一个相当大的投资组合几乎没有非系统风险 * 整体风险 整体风险= 系统风险 +非系统风险 报酬率的标准差是对整体风险的测量 高度分散的投资组合,非系统风险 是非常小的 因此, 分散的投资组合的整体风险相当于系统风险 * 系统风险原则 承担风险会得到回报 承担不必要的风险(非系统风险)没有回报 一项风险资产的期望报酬率仅仅取决于该资产的系统风险,因为非系统风险可以被分化 * 计量系统风险 我们如何计量系统风险呢? 我们用贝塔系数计量系统风险 贝塔系数告诉我们什么? 贝塔系数=1 表示一项资产有着同整个市场相同的系统风险 贝塔系数 1 表示一项资产的系统风险小于整个市场的系统风险 贝塔系数 1表示一项资产的系统风险大于整个市场的系统风险 * 国外知名公司贝塔系数 公司 β值 可口可乐 0.45 埃克森美孚 0.80 美国电力 1.05 通用汽车 1.25 ebay 1.55 雅虎 1.85 * 国内知名公司贝塔系数 公司 β值 中国银行(601988) 1.29 一汽轿车(000800) 1.09 贵州茅台(600519) 1.02 东方通信(600776) 1.01 东方热电(000958) 0.87 宝钢股份(600019) 0.84 兖州煤业(600188) 0.65 * 整体风险和系统风险 考虑如下信息: 标准差 贝塔系数 证券C 20% 1.25 证券K 30% 0.95 哪种证券的整体风险更大? 哪种证券的系统风险更大? 哪种证券应该有更高的期望报酬率? * 举例: 投资组合的贝塔系数 用如下的四种证券考虑之前的例子 证券 权数 贝塔系数 DCLK .133 3.69 KO .2 0.64 INTC .267 1.64 KEI .4 1.79 投资组合的贝塔系数是多少? .133(3.69) + .2(.64) + .267(1.64) + .4(1.79) = 1.77 * 贝塔系数和风险溢酬 风险溢酬=期望报酬率– 无风险报酬率 贝塔系数越大,风险溢酬越高 我们能定义出风险溢酬与贝塔系数之间的关系以便我们估计期望报酬率吗? 当然可以! * 举例: 投资组合期望报酬率与贝塔系数 Rf E(RA) ?A * WA表示投资A资产的权重 * 风险回报率: 定义与举例 风险回报率就是之前的例子中描绘的直线的斜率 斜率= (E(RA) – Rf) / (?A – 0) 之前的例子中风险回报率= (20 – 8) / (1.6 – 0) = 7.5 如果一项资产的风险回报率为8呢(意味着那项资产点落在线的上方)? 如果一项资产的风险回报率为7呢(意味着那项资产点落在线的下方)? * 市场均衡 在市场均衡条件下, 所有的资产和投资组合必须有相同的风险回报率,并且它们都必须等同于市场的风险回报率 * 证券市场线 证券市场线(SML) 是市场均衡的一种表现 SML的斜率就是风险报酬率: (E(RM) – Rf) / ?M 但是因为市场的贝塔系数 总是 为1, 所以斜率可以写为: 斜率= E(RM) – Rf = 市场风险溢酬 * 单个证券期望收益和风险的关系 * 资本资产定价模型 (CAPM) 资本资产定价模型 定义了风险和报酬之间的关系 E(RA) = Rf + ?A(E(RM) – Rf) 如果我们知道一项资产的系统风险, 我们就能用 CAPM 去计算出它的期望报酬率 这绝对是真的,无论我们论及的是金融资产还是不动产 * 影响期望报酬率的因数 货币的纯粹时间价值 – 通过无风险利率计量 承担系统风险的回报 – 通过市场风险溢酬计量 系统风险的大小– 通过贝塔系数计量 * 举例- CAPM 假定各资产的贝塔系数事先给定. 如果无风险报酬率是 4.5% 以及市场的风险溢酬率为 8.5%, 那么各资产的期望报酬率是多少? 证券 贝塔 期望报酬率 DCLK 3.69 4

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