关于CAPM模型的实证研究

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CAPM模型在上海股票市场的实证研究

CAPM模型在上海股票市场的实证研究

CAPM模型在上海股票市场的实证探究一、引言资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM)是现代金融学中的一种重要工具,通过计算资产期望回报与市场风险之间的干系来确定资产的风险溢价。

本文旨在通过实证探究CAPM模型在上海股票市场的适用性,分析该模型对于投资者在该市场的决策意义。

二、CAPM模型的基本原理CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin在1964年提出的,它基于以下假设:1)投资者风险厌恶;2)完全市场;3)无风险利率存在;4)投资者分离化投资。

依据CAPM模型,资产的期望回报与市场风险成正比,与资产无风险利率成正比。

详尽而言,CAPM模型的计算公式如下:E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中,E(Ri)表示资产i的期望回报,Rf表示无风险利率,βi表示资产i相对于市场整体风险的敏感性,E(Rm)表示市场整体的期望回报。

三、上海股票市场背景上海股票市场作为中国最重要的股票市场之一,自1990时期初期开始迅速进步。

该市场具有高度开放和活跃的特点,吸引了大量投资者参与其中。

然而,该市场也存在着一些问题,如信息披露不完善、股票市场波动较大等。

四、本文将通过对上海股票市场中的一组股票进行实证探究,考察CAPM模型是否适用于该市场。

详尽步骤如下:1. 数据收集:收集上海股票市场的历史股价和市场指数数据,以及无风险利率数据。

2. 计算期望回报和β值:依据收集的数据,计算每只股票的期望回报和β值。

3. 建立CAPM模型:运用CAPM模型的计算公式,计算每只股票的期望回报。

4. 数据分析:将计算得到的期望回报与实际回报进行比较,评估CAPM模型在上海股票市场的适用性。

通过上述步骤,我们可以得到一组实证结果。

若果计算得到的期望回报与实际回报相符,且β值具有一定关联性,那么可以说明CAPM模型在上海股票市场的适用性较高。

五、探究结果与分析依据所得数据,我们发现CAPM模型在上海股票市场的部分股票上具有较高的适用性。

资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验

资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验

资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验摘要:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是衡量投资组合预期回报的重要工具之一。

本文旨在探讨CAPM模型在中国资本市场的实证检验,并评估其在该市场中的有效性和适用性。

通过分析中国市场的相关数据,包括股票市场指数和个别股票的历史数据,我们对CAPM模型进行实证检验,并考察其在预测投资组合回报方面的准确性和可靠性。

研究结果显示,尽管CAPM模型在中国资本市场中的适用性存在一定局限,但仍然可以作为一种有效的工具来衡量投资组合风险和预期收益。

1. 引言随着中国资本市场的日益发展和开放,投资者对于投资组合分析和风险管理的需求不断增加。

CAPM模型作为一个经典的投资分析工具,广泛应用于衡量投资组合回报的预期收益和风险。

然而,CAPM模型在中国资本市场中的适用性一直备受争议和质疑。

本文将通过实证检验的方法来评估CAPM模型在中国资本市场中的有效性。

2. CAPM模型简述CAPM模型是由Sharpe、Lintner和Mossin等学者在20世纪60年代提出的。

该模型基于以下假设:(1) 投资者只关注风险与回报之间存在正相关的有效投资机会;(2) 投资者是追求风险最小化的理性投资者;(3) 市场是完全有效的。

CAPM模型可以用以下公式表示:E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中,E(Ri)是股票或投资组合i的预期回报,Rf是无风险利率,βi是股票或投资组合i的系统风险系数,E(Rm)是市场的预期回报。

3. 数据来源和模型检验方法本研究选取中国股票市场作为研究对象,收集了市场指数和个别股票的历史收益率数据。

利用这些数据,我们计算了每个股票的系统风险系数β,并将其与市场的预期回报进行对比。

我们采用回归分析方法来检验CAPM模型在中国资本市场中的适用性和有效性。

4. 实证检验结果我们将CAPM模型应用于中国股票市场,并通过回归分析的方法进行实证检验。

金融市场的证券定价模型及其实证研究

金融市场的证券定价模型及其实证研究

金融市场的证券定价模型及其实证研究引言:金融市场中,证券定价模型是一种重要的工具,它用于解释和预测证券价格的形成过程。

证券定价模型涉及到多个因素,包括市场风险、利率、盈利能力和市场情绪等。

本文将探讨几种常见的证券定价模型,并对其进行实证研究。

一、资本资产定价模型(CAPM)资本资产定价模型是一种广泛使用的证券定价模型,它假设投资者决策的关键因素是风险和收益的权衡。

该模型利用市场风险与期望回报之间的关系来确定一个证券的合理价格。

根据CAPM模型,证券的期望回报率等于无风险利率加上一个风险溢酬,该风险溢酬与证券与整个市场之间的相关性有关。

实证研究表明,CAPM模型具有一定的适用性,尤其是在美国市场中。

二、三因子模型除了考虑市场因素外,三因子模型还引入了规模因子和价值因子。

规模因子衡量了公司市值对股票回报的影响,而价值因子则是指相对于其账面价值,股票价格的溢价或折价情况。

通过引入这两个因子,三因子模型扩展了CAPM模型,提供了更准确的证券定价方法。

实证研究显示,三因子模型相对于CAPM模型在解释股票回报方面具有较高的解释能力。

三、随机波动模型随机波动模型是一种广泛应用的衍生品定价模型,用于衡量金融市场上的期权价格。

随机波动模型基于随机游走理论,假设资产价格的变动是基于随机因素的。

该模型考虑了市场的波动率,并能够根据市场的情绪变化来预测期权价格。

实证研究表明,随机波动模型能够较好地解释实际市场上的期权价格,并具有一定的预测能力。

四、市场情绪模型市场情绪模型是一种相对较新的证券定价模型,它试图捕捉市场参与者的情绪变化对证券价格的影响。

该模型将市场情绪因子引入到定价模型中,认为市场情绪的变化会导致证券价格的波动。

例如,当市场情绪乐观时,投资者会更倾向于购买股票,从而推高股票价格。

实证研究显示,市场情绪模型在解释股票价格的波动方面较好,但在实际应用中仍存在一定的挑战。

结论:综上所述,金融市场的证券定价模型是研究证券价格形成机制的重要工具。

中国股票市场CAPM的实证研究

中国股票市场CAPM的实证研究

中国股票市场CAPM的实证研究中国股票市场CAPM的实证研究摘要:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是一种被广泛应用于金融市场的理论模型,用于计算股票或资产的期望收益率。

本文旨在通过实证研究探究CAPM在中国股票市场中的适用性和有效性。

关键词:CAPM、中国股票市场、实证研究1. 引言中国股票市场在过去几十年间取得了快速发展,成为全球最大的股票市场之一。

随着市场的发展,投资者对于股票报酬的预期也变得更加重要。

为了准确评估投资风险和期望收益,金融学家们提出了CAPM模型,试图找到一个与风险有关的合理预期收益率。

2. CAPM模型的理论基础CAPM模型是由Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)等学者独立提出的。

它基于市场均衡理论,假设投资者的理性追求最大化效用。

3. CAPM模型的基本假设CAPM模型的有效性建立在一系列假设之上,其中最重要的是市场的完全竞争性和无套利机会。

此外,CAPM还假设投资者具有相同的投资期望值和风险偏好。

4. 使用研究方法本文选取了中国股票市场中的多个股票作为研究样本,通过历史股票价格和市场指数来计算股票的期望收益率。

然后,将这些数据代入CAPM模型中,计算每只股票的预期阿尔法和贝塔。

5. 研究结果及讨论通过对研究样本的实证分析,本文发现,中国股票市场中的股票普遍存在较高的贝塔值,这表明市场波动对股票收益的影响非常显著。

然而,对于预期的阿尔法值,结果却表现出一定的偏差。

这可能是因为CAPM模型中初始假设中的完全竞争性和无套利机会在中国股票市场中并不总是成立,因此存在一定的市场摩擦。

6. 结论和建议综上所述,本文的实证研究结果显示,中国股票市场中的股票收益率普遍具有较高的贝塔值。

然而,对于预期的阿尔法值,结果却较为不准确。

因此,在中国股票市场上,单纯依靠CAPM模型来估计股票的期望收益率可能不够准确。

《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文

《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文

《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是现代金融理论中最重要的定价模型之一。

该模型通过考虑资产的预期收益率与风险之间的关系,提供了衡量投资回报率与系统风险的有效框架。

近年来,CAPM在中国及其他新兴经济体中的应用愈发受到重视,对其的实证研究对于优化资源配置、降低风险和评估投资回报等金融实践具有重要的指导意义。

二、CAPM模型理论CAPM模型基于市场均衡理论,通过衡量资产的预期收益率与市场风险溢价之间的关系,为投资者提供了评估资产组合风险的框架。

CAPM模型的核心思想是资产的预期收益率由两部分组成:无风险收益率和风险溢价。

风险溢价取决于资产的系统风险(即市场风险)和市场的风险溢价。

CAPM的公式为:E(Rj) = Rf + βj(Rm - Rf),其中E(Rj)为资产j的预期收益率,Rf为无风险收益率,βj为资产j的系统风险系数,Rm为市场收益率。

三、实证研究方法本文以中国股票市场为例,运用CAPM模型进行实证研究。

我们选择了上海证券交易所和深圳证券交易所上市的部分公司股票作为样本。

通过收集样本公司的财务数据、市场数据等,对CAPM模型进行实证检验。

在数据收集和分析过程中,我们使用了SPSS软件进行统计分析。

四、实证研究结果(一)数据描述性统计通过对样本公司的财务数据和市场数据进行描述性统计,我们发现样本公司的系统风险系数(β值)存在较大差异,这表明不同资产的市场风险存在差异。

此外,我们还发现样本公司的预期收益率与市场收益率之间存在一定的正相关关系。

(二)CAPM模型实证结果通过运用CAPM模型对样本公司的数据进行回归分析,我们发现资产的预期收益率与系统风险系数之间存在显著的正相关关系。

此外,我们还发现市场风险溢价(Rm - Rf)对资产的预期收益率具有显著影响。

这表明CAPM模型在中国股票市场具有一定的适用性。

投资学中的实证研究模型分析

投资学中的实证研究模型分析

投资学中的实证研究模型分析在投资学领域,实证研究模型是一种重要的分析工具,用于研究投资决策的有效性和市场行为的规律。

本文将从三个方面探讨实证研究模型的应用和分析。

一、资本资产定价模型(CAPM)的实证研究资本资产定价模型是投资学中的经典模型,旨在解释资产回报与市场风险之间的关系。

实证研究通过收集历史数据,分析资产回报与市场回报之间的相关性,验证CAPM的有效性。

通过实证研究,研究者发现CAPM在某些情况下存在一定的局限性。

例如,CAPM假设投资者行为完全理性,但实际市场中存在许多非理性行为。

此外,CAPM还忽视了其他因素对资产回报的影响,如市场流动性、公司规模等。

因此,实证研究模型的应用可以帮助我们更好地理解CAPM的局限性,并提出改进的模型。

二、多因素模型的实证研究多因素模型是对CAPM的改进,考虑了更多的因素对资产回报的影响。

实证研究通过收集大量的数据,分析不同因素与资产回报之间的相关性,构建多因素模型,并验证其有效性。

实证研究发现,市场因素、规模因素、价值因素等都对资产回报有一定的影响。

例如,市场因素是影响资产回报的主要因素之一,而规模因素则解释了小公司相对于大公司的回报差异。

通过实证研究模型的分析,我们可以更全面地了解多因素模型,并根据实际情况进行投资决策。

三、行为金融学的实证研究行为金融学是一门研究投资者行为与市场反应的学科,实证研究模型在行为金融学领域的应用尤为重要。

通过实证研究,我们可以了解投资者的心理偏差对市场行为的影响,并提出相应的投资策略。

实证研究发现,投资者常常受到情绪、认知偏差等因素的影响,导致市场出现非理性波动。

例如,投资者对于损失的敏感性大于对于收益的敏感性,这导致了市场的过度反应和价格波动。

通过实证研究模型的分析,我们可以更好地理解投资者行为,并采取相应的投资策略,降低风险,提高回报。

综上所述,实证研究模型在投资学中具有重要的应用和分析价值。

通过对CAPM、多因素模型和行为金融学等模型的实证研究,我们可以更好地理解投资决策的有效性和市场行为的规律,为投资者提供科学的决策依据。

资产定价模型的实证研究

资产定价模型的实证研究

资产定价模型的实证研究资产定价模型是金融领域的一个重要理论框架,用于解释资产的价格形成机制。

在实证研究中,学者们通过对历史数据的分析和统计推断,验证和比较不同的资产定价模型。

本文将就几种常见的资产定价模型进行实证研究,分析它们的优势和不足之处。

一、CAPM模型资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)是一种理论模型,用于解释资产的预期回报和风险之间的关系。

该模型基于投资者的理性行为假设,认为资产的预期回报与市场的系统风险有关。

根据CAPM模型,一个资产的预期回报可以通过以下公式计算:E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)在公式中,E(Ri)代表资产i的预期回报,Rf是无风险利率,E(Rm)是市场的预期回报,βi是资产i的系统风险。

实证研究中,学者们使用历史数据来估计CAPM模型中的参数,进而验证模型的有效性。

然而,一些学者认为CAPM模型的假设过于简化,不能完全解释市场实际情况。

例如,模型假设投资者的期望回报是线性的,忽略了人们的非理性行为。

二、APT模型多因子资产定价模型(Arbitrage Pricing Theory,APT)是一种扩展的资产定价模型,相比于CAPM模型,APT模型包含更多的风险因子,更能反映市场的复杂性。

根据APT模型,一个资产的预期回报可以通过以下公式计算:E(Ri) = Rf + β1F1 + β2F2 + ... + βnFn在公式中,Fi代表第i个风险因子,βi代表资产对该风险因子的敏感性,Rf是无风险利率。

实证研究中,学者们尝试通过统计分析,确定APT模型中的风险因子,并估计资产对这些因子的敏感性。

研究结果显示,相比于CAPM模型,APT模型对市场的解释能力更强。

然而,APT模型也有其局限性。

首先,确定适当的风险因子是一个复杂的任务,不同的研究结果可能会得出不同的结论。

其次,APT模型依然基于一些假设,可能无法完全解释市场的现象。

《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文

《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文

《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是现代金融理论中的基石之一,用于衡量资产预期收益率与风险之间的关系。

该模型为投资者提供了在给定风险水平下如何选择最优投资组合的理论框架。

本文旨在通过实证研究,深入探讨CAPM在中国资本市场的适用性及其实践效果。

二、文献综述前人关于CAPM的研究主要集中在其理论框架的完善和实证检验。

国内外学者通过不同国家和地区的资本市场数据,对CAPM的有效性进行了广泛探讨。

总体来看,CAPM在发达国家市场表现出了较好的解释力,但在新兴市场和转型经济体中,其适用性尚存在争议。

因此,本文选择中国资本市场作为研究对象,以期为CAPM的进一步发展提供实证支持。

三、研究方法本研究采用实证研究方法,以中国A股市场为研究对象,选取具有代表性的股票数据作为样本。

通过计算各股票的β系数、市场风险溢价等因素,对CAPM进行实证检验。

在数据处理和分析过程中,采用SPSS等统计软件进行数据处理和描述性统计分析。

四、数据来源与处理本研究数据主要来源于万得(Wind)数据库,包括各股票的历史收益率、市场收益率、β系数等数据。

在数据处理过程中,首先对数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。

然后,根据CAPM模型的要求,计算各股票的预期收益率、β系数和市场风险溢价等指标。

五、实证结果与分析1. β系数的计算与分析通过计算样本股票的β系数,我们发现大部分股票的β系数均大于零,表明这些股票的市场风险较高。

同时,我们还发现不同股票的β系数存在较大差异,这表明各股票对市场风险的敏感度不同。

2. CAPM的实证检验根据CAPM模型,我们计算了各股票的预期收益率,并将其与实际收益率进行比较。

通过对比分析,我们发现CAPM在一定程度上能够解释股票的预期收益率与风险之间的关系。

然而,在实际应用中,CAPM的解释力受到一定限制,可能受到市场环境、政策因素、投资者心理等多种因素的影响。

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0.5时,那么这类股票的波动性是市场波动的一半,即若市场收益率上涨1%时,这种股票收益率预计平均上涨
0.5%,这类股票能使投资者免于遭受较大的损失,但也使投资者无法有较大的收益,所以这类股票称为防御型股票(Defensive Stock)。很明显,不同类别的股票具有不同的收益特征。在此基础上,就可以根据投资者的要求或投资者的风险偏好,进行资产组合管理了,从而优化资金配置。
四、资本资产定价模型的应用资本资产定价模型之所以一经推出就风靡整个实业界、投资界,不仅仅因为其简洁的形式,理论的浅显易懂,更在于其多方面的应用。
1、计算资产的预期收益率这是资本资产定价模型最基本的应用,根据公式即可得到。资本资产定价模型其它的应用,均是通过这基本的应用延展开来的。
2、有助于资产分类,进行资源配置我们可以根据资本资产定价模型对资产进行分类。资产定价是利用各种风险因子来解释平均收益率的,因此风险因子不同的资产具有不同的收益,按照因子变量不同范围划分的资产类型具有不同的收益特征。我们利用资产定价模型中股票的风险因子β对股票进行分类。当β>1,如β=2时,那么当市场收益率上涨价1%时,这种股票收益率预计平均上涨2%;但是当市场收益率下降1%时,这种股票收益率预计下跌2%,因此,可以认识这种股票比市场组合更具有风险性,所以这类股票被称为进攻型股票(Aggressive Stock);当β=1时,那么股票将随市场组合一起变动,这类股票被称为中性股票(Neutral Stock);当β<1,如β=
—以广州药业为例
在您购进某个股票以前,您有没有想过对于这项投资,您要求的最低每年回报率是多少?这是您设定的投资收益的底线,如果某个股票不能实现这个最低的收益,就不应当买入。预期的收益率必须大于(至少等于)这个底线,才是理性的投资。比如您认为某个股票的回报率必须在10%以上,目前股价为30元,一年以后价格加上或有的每股分红应大于等于33元(=30*
3、为资产定价,从而指导投资者投资行为资本资产定价模型是基于风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型,根据它计算出来的预期收益是资产的均衡价格,这一价格与资产的内在价值是一致的。但均衡毕竟是相对的,在竞争因素的推动下,市场永远处在由不均衡到均衡,由均衡到不均衡的转化过程当中。资本资产定价模型假定所有的投资都运用马柯维茨的投资组合理论在有效集里去寻找投资组合,这时证券的收益与风险的关系可表示为:
1.1)。如果预期股价将在一年后上涨到35元,即使不分红,也应买入,因为预期的回报率为
16.67%()大于您要求的回报率10%。
预期的收益率=(一年以后预期的股价-目前股价+一年内预期的每股分红)/目前股价=(一年以后预期的股价+分红)/目前股价-1
在金融业,最常用的一种模型叫做资本资产定价模型,简称CAPM (Capital asset pricing model)。利用这个公式,您就可以设定每一只股票的投资回报率的底线(要求的回报率Required return),作为您买卖股票的依据——买入(卖出)那些预期的回报率高于(低于)通过CAPM计算出来的要求的回报率的股票。如果预期的回报率和要求的回报率相等,说明目前股价正确反映了股票的理论价值,不存在价值高估或低估,在这种情况下,您既可以买入,也可以卖出(把资金转移到那些预期回报率更高的资产上),也可以持有。CAPM公式
6.8%。
3)风险系数(β)
希腊字母β(Beta)反映的是某个特定股票的价格波动对整个股市指数变动的敏感程度(联动性)。它衡量的是系统性风险(由影响整个金融市场的风险因素而引起的,比如经济周期、宏观经济等),是无法通过分散投资降低的,相对还有每个股票的非系统性风险(行业利润率、竞争程度、企业的比较优势、内在价值等风险),非系统性风险是可以通过把投资分散到不同行业不同企业来降低甚至降到几乎为零。
6.93%。
2)风险溢价(Risk premium):
等于资本市场收益率减去无风险收益率(Rm-Rf),注意这里衡量的是整个股市的风险溢价,而不是某个特定股票的。投资者选择不把钱放到银行,而投入资本市场,承担更大的风险是为了获得更高的收益。根据Tim Brailsford、John
C. Handley和Krishnan Maheswaran,发表于
通讯服务业和公用事业类股的β值特别低,只有
0.37,说明这两个行业的股票上下波动的服务很小,可谓波澜不惊。
其它行业和股值基本联动,β值接近1。
应当注意,要代入上述CAPM公式的β值并不是该股票所处行业的平均β值,而是这个股票本身的β值。同样是银行股,联邦银行(
CBA.AX)的β值更低,只有
0.72(低于行业平均β值
http:
CBA.AX
要求的收益率=无风险收益率+风险系数*风险溢价=6.93%+
0.72*
6.8%=
11.826%≈12%
因此只有当CBA每年可以带来超过12%的回报,投资者才会考虑购买。
2007年12月31日CBA收盘价为
59.1元,2008年底的时候它的股价加上年度每股红利至少应高于
66.19元(=
0.82),ANZ银行(ANZ.AX)的β值就比较高,达到
0.86。
http:
案例
我们以联邦银行股票(
CBA.AX)为例,利用CAPM公式计算最低要求的投资回报率:
无风险收益率,我们取30天短期国债年收益率位
6.93%,
风险溢价,取
6.8%,
在网上取得CBA的β值为
0.72(打开的页面如下,图略)。
2007年度CBA的每股盈利EPS为
3.397元,每股分红
2.56元。
在上图CBA的“Key Statistics”页面上,我们得知:
市盈率P/E为
15.08;
EPS预期涨幅为11%(显示在“Growth rates”下的“Earnings”最后一栏“2yr Fcst”未来两rvices
零售Retailing
0.98运输Transportation
0.96传媒Media
1.03消费品
耐用消费品和服装必须消费品
1.42
Consumer durables & Apparel Food & Staples Retailing
食品饮料和烟草
0.60
(2)风险价格,即[E(Rm)-Rf],是风险收益与风险的比值,也是市场组合收益率与无风险利率之差;
(3)风险系数β,是度量资产或投资组合的系统风险大小尺度的指标,是风险资产的收益率与市场组合收益率的协方差与市场组合收益率的方差之比,故市场组合的风险系数β等于1。
三、资本资产定价模型的意义资本资产定价模型是第一个关于金融资产定价的均衡模型,同时也是第一个可以进行计量检验的金融资产定价模型。模型的首要意义是建立了资本风险与收益的关系,明确指明证券的期望收益率就是无风险收益率与风险补偿两者之和,揭示了证券报酬的内部结构。资本资产定价模型另一个重要的意义是,它将风险分为非系统风险和系统风险。非系统风险是一种特定公司或行业所特有的风险,它是可以通过资产多样化分散的风险。系统风险是指由那些影响整个市场的风险因素引起的,是股票市场本身所固有的风险,是不可以通过分散化消除的风险。资本资产定价模型的作用就是通过投资组合将非系统风险分散掉,只剩下系统风险。并且在模型中引进了β系数来表征系统风险。
通讯服务
0.37
公用事业
公用事业Utilities
0.37
http:
2008年1月14日
0.64
1.21
1.45
0.89从上表我们看出,平均β值较大(激进)的行业包括:
药品、耐用消费品和服装、软件和服务、商业服务、原料和能源、混业金融。
较保守的行业包括:
银行、硬件和服务、必须消费品、食品饮料和烟草。
要求的收益率=无风险收益率+风险系数*风险溢价=Rf+β(Rm-Rf)
1)无风险收益率(Risk-free rate, Rf):
等于短期国债收益率或者一年银行存款收益率,目前澳洲央行Reserve Bank of Australia
2007年11月7日公布的最新官方利率为
6.75%,
2008年1月14日央行发行的30天短期国债年收益率位
2008年1月2日《Accounting & Finance》上的文章《Re-examination of the historical equity risk premium in Australia》(《重新审视澳大利亚历年的证券风险溢价》)指出:
从1958年至2005年,澳大利亚股市相对于短期国债收益率平均高出
E(R)= Rf+ [E(Rm)-Rf] ×β其中,E(R)为股票或投资组合的期望收益率,Rf为无风险收益率,投资者能以这个利率进行无风险的借贷,E(Rm)为市场组合的收益率,β是股票或投资组合的系统风险测度。从模型当中,我们可以看出,资产或投资组合的期望收益率取决于三个因素:
(1)无风险收益率Rf,一般将一年期国债利率或者银行三个月定期存款利率作为无风险利率,投资者可以以这个利率进行无风险借贷;
如果β小于1,这个股票的特性比较保守(价格波动风险小),涨幅和跌幅都比指数的涨跌幅要小。
其实,每个行业的平均β值都不同,由此可以得知各行业板块的特性。比如零售业的β值接近1,为
0.98;银行业更保守,平均β值为
0.82,医药行业救激进得多,平均β值高达
1.45。如果澳洲股市上涨(下跌)10%,医药板块平均涨幅(跌幅)将近
14.5%。
xx主要行业平均风险系数(β)一览表
行业平均β值金融业
银行Bank
0.82混业金融Diversified financials
1.17地产Real estate
0.96
资本货物业
资本货物Capital goods
1.04
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