Alpha选股:资本资产定价模型(CAPM)

一、Alpha 选股策略

      Alpha 选股策略是指识别出一定时期内具有超额收益(Alpha)的股票,并进行相应操作的行为。换言之,我们在市场上总是希望能够找到具有正的超额收益率的股票并进行投资,这种选股思路就是Alpha 选股策略。而根据Alpha 值计算方式的不同,又有CAPM 和三因子两种比较通用的方法。


二、资本资产定价模型(CAPM)


1、CAPM 模型简介

      资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)是由美国学者夏普(William Sharpe)、林特尔(John Lintner)、特里诺(Jack Treynor)和莫辛(JanMossin)等人在资产组合理论的基础上发展起来的,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.\。CAPM 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。单个股票或者股票组合的预期回报率(Expected Return) 的公式如下:


    其中,r(Risk free rate) 是无风险回报率,考量货币时间价值;

 β是证券的Beta 系数;

 r是市场期望回报率(Expected Market Return);

 是股票市场溢价(Equity Market Premium)。

  CAPM 公式中的右边第一项是无风险回报率,比较典型的无风险回报率是10 年期的美国政府债券。如果股票投资者需要承受额外的风险,那么他将需要在无风险回报率的基础上多获得相应的溢价。那么,股票市场溢价(equity marketpremium)就等于市场期望回报率减去无风险回报率。证券风险溢价就是股票市场溢价和一个β系数的乘积。β系数是用以度量一项资产系统风险的指针,是用来衡量一种证券或一个投资组合相对总体市场的波动性(volatility)的一种风险评估工具。也就是说,如果一个股票的价格和市场的价格波动性是一致的,那么这个股票的Beta 值就是1。如果一个股票的Beta 是1.5,就意味着当市场上升10% 时,该股票价格则上升15%;而市场下降10% 时,股票的价格亦会下降15%。当Beta值处于较高位置时,投资者便会因为股份的风险高,而会相应提升股票的预期回报率。Beta 是通过统计分析同一时期市场每天的收益情况以及单个股票每天的价格收益来计算出的。


      举个例子,如果一个股票的Beta 值是2.0,无风险回报率是3%,市场回报率(Market Return) 是7%,那么市场溢价(Equity Market Premium) 就是4%(7%-3%),股票风险溢价(Risk Premium) 为8%(2X4%,用Beta 值乘市场溢价),那么股票的预期回报率则为11%(8%+3%,即股票的风险溢价加上无风险回报率)。

 

2、CAPM 模型假设

      CAPM 是建立在马科威茨模型基础上的,马科威茨模型的假设自然包含在其中:

      1、投资者希望财富越多愈好,效用是财富的函数,财富又是投资收益率的函数,因此可以认为效用为收益率的函数。

      2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。

      3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。

      4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。

      5、投资者都遵守主宰原则(Dominance rule),即同一风险水平下,选择收益率较高的证券;同一收益率水平下,选择风险较低的证券。

      CAPM 的附加假设条件:

      6、可以在无风险折现率R 的水平下无限制地借入或贷出资金。

      7、所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致,因此市场上的效率边界只有一条。

      8、所有投资者具有相同的投资期限,而且只有一期。

      9、所有的证券投资可以无限制的细分,在任何一个投资组合里可以含有非整数股份。

      10、买卖证券时没有税负及交易成本。

      11、所有投资者可以及时免费获得充分的市场信息。

      12、不存在通货膨胀,且折现率不变。

      13、投资者具有相同预期,即他们对预期收益率、标准差和证券之间的协方差具有相同的预期值。

 

      上述假设表明:第一,投资者是理性的,而且严格按照马科威茨模型的规则进行多样化的投资,并将从有效边界的某处选择投资组合;第二,资本市场是完全有效的市场,没有任何磨擦阻碍投资。

 

3、CAPM 模型优缺点

优点: 

      1. 简单、明确。它把任何一种风险证券的价格都划分为三个因素:无风险收益率、风险的价格和风险的计算单位,并把这三个因素有机结合在一起。揭露了投资者得到更高回报的原因,那就是投资高风险的股票。

      2. 实用性。它使投资者可以根据绝对风险而不是总风险来对各种竞争报价的金融资产作出评价和选择。这种方法已经被金融市场上的投资者广为采纳,用来解决投资决策中的一般性问题。

 

缺点:  

      1.CAPM 的假设前提是难以实现的。

      2.CAPM 中的市场风险溢价(ERP)值难以确定。某些证券由于缺乏历史数据,其市场风险溢价(ERP)值不易估计。此外,由于经济的不断发展变化,各种证券的ERP值也会产生相应的变化,因此,依靠历史数据估算出的ERP值对未来的指导作用也要打折扣。


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### 使用 Stata 实现 Fama-French 三因子模型 Fama-French 三因子模型是一种扩展的资本资产定价模型 (CAPM),它通过加入规模因子(SMB,Small Minus Big)和价值因子(HML,High Minus Low),来解释股票回报率的变化。以下是关于如何在 Stata 中实现该模型并进行充分性检验的方法。 #### 数据准备 为了运行 Fama-French 三因子回归分析,需要获取以下数据: - 股票或投资组合的超额收益(Ri-Rf) - 市场指数的超额收益(Rm-Rf) - SMB 和 HML 的月度或年度数据 这些数据可以从 Kenneth French 官方网站或其他金融数据库下载[^1]。 #### 回归模型设定 Fama-French 三因子模型可以表示为: \[ R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_1(R_{mt}-R_{ft}) + \beta_2(SMB_t) + \beta_3(HML_t) + \epsilon_{it} \] 其中 \( R_{it} \) 是第 i 只股票或投资组合 t 时间的收益率;\( R_{ft} \) 是无风险利率;\( R_{mt} \)市场组合的收益率;\( SMB_t \) 表示小市值减去大市值的溢价;\( HML_t \) 表示高账面市值比减低账面市值比的溢价。 #### 在 Stata 中执行回归分析 假设已经导入了所需的数据集 `data.dta`,其中包括变量 `ret`, `mktrf`, `smb`, `hml`, 和 `rf`,下面是如何设置和运行回归的具体步骤。 ```stata * 加载数据 use data.dta, clear * 计算超额收益 gen excess_ret = ret - rf * 运行三因子回归 regress excess_ret mktrf smb hml ``` 上述命令将生成三个主要系数估计值:\(\beta_1\) 对应于市场因素的影响,\(\beta_2\) 对应于规模效应,而 \(\beta_3\) 则对应于价值效应。此外,截距项 (\(\alpha_i\)) 提供了一个衡量主动管理能力的标准。 #### 模型充分性检验 对于模型的有效性和充分性测试,通常采用以下几个方面来进行评估: 1. **显著性检验** 需要检查各个参数是否统计上显著不同零。这可以通过查看 p-values 来完成。如果某个 beta 系数对应的 p-value 小于预设阈值(比如0.05),则认为这个因子对该证券回报有显著影响。 2. **拟合优度检验** 查看调整后的 R-squared 值以判断模型整体解释力的好坏程度。较高的 R-squared 数字意味着更多的变异被当前所选自变量捕捉到。 3. **残差正态分布检测** 应用 Shapiro-Wilk 或 Kolmogorov-Smirnov 测试验证误差项是否服从标准正态分布。这是线性回归的一个基本前提条件之一。 4. **异方差稳健标准误计算** 如果存在异方差现象,则需重新估算具有更鲁棒特性的标准错误以便得出更加可靠的推断结论。 ```stata * 异方差稳健标准误 regress excess_ret mktrf smb hml, robust ``` 以上操作可以帮助确认模型是否合理地描述了实际观察到的现象,并为进一步改进提供依据。
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