张成分析（spanning test）：portfolio_analysis.Spanning_test

鹦鹉螺平原

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分类专栏：量化股票投资与实证资产定价文章标签： python 金融资产定价

于 2022-07-22 17:39:03 首次发布

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本文介绍了张成分析在金融领域的应用，用于评估新资产是否能提升投资组合效率。通过回归检验，分析新资产是否无法通过现有资产线性组合得到，从而判断其对投资组合的改善作用。张成分析涉及似然比检验LR、Wald检验W、拉格朗日乘子检验LM和F检验。尽管存在第一类错误概率较高的问题，但其在识别有效资产方面的第二类错误概率较低。参考文献提供了深入理解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实证资产定价（Empirical asset pricing）已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在优快云中详细介绍，也可以通过Pypi直接查看。

Pypi: pip install --upgrade EAP

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing

张成分析（spanning）用于分析新加入的资产或投资组合是否会使得资产配置更加有效，即是否可以使投资组合有效前沿向前移动，或者说使得在同等收益的情况下新加入的资产形成的投资组合可以带来更低的风险。

张成分析是一种基于回归的统计检验，它进行下面的回归

$R_N=\alpha +\beta R_k+\varepsilon$

即用已有的资产对新加入的资产做回归。如果我们得到alpha=0，beta的总和等于1，那么说明新加入的资产可以通过已有资产的线性组合得到，并且在同等收益的情况下，新资产具有更高的风险，则新资产对投资组合的改善没有贡献。如果上述的原假设没有被满足，则说明新

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