资本资产定价模型
资本资产定价模型的定义

资本资产定价模型的定义
嘿,咱来说说资本资产定价模型是啥。
有一回我跟一个学金融的朋友聊天,他就提到了资本资产定价模型。
我当时就懵了,这是啥玩意儿啊?他就给我解释。
他说啊,资本资产定价模型就像是一个工具,能帮我们算一算投资的风险和收益。
比如说你有一笔钱,想投资股票。
但是股票这东西吧,风险可不小,你不知道到底能赚多少钱,也不知道会不会亏钱。
这时候资本资产定价模型就派上用场了。
它会考虑很多因素,像市场的整体情况啊,股票的风险啊,还有你的预期收益啥的。
然后给你一个大概的范围,告诉你这笔投资可能会有多少收益,同时也会告诉你有多大的风险。
就好比你要去一个陌生的地方,资本资产定价模型就像一个导航,告诉你这条路好不好走,有多远,大概要花多长时间。
我听了之后虽然还是有点迷糊,但是大概明白了这个模型的作用。
以后咱要是想投资,也可以了解了解这个资本资产定价模型,说不定能帮咱做出更明智的决策呢。
所以啊,资本资产定价模型虽然听起来有点复杂,但是了解了之后还是挺有用的。
就像一个神秘的工具,能帮我们在投资的世界里找到方向。
名词解释资本资产定价模型

名词解释资本资产定价模型
资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)是一种金融模型,用于确定资产的期望回报率。
该模型基于投资组合理论,旨在帮助投资者衡量资产的风险和预期回报之间的关系。
CAPM的核心假设是,投资者在形成投资组合时是理性的,并且希望最大化预期回报并最小化风险。
该模型使用市场风险溢价和无风险利率来衡量资产的预期回报。
市场风险溢价是指投资者预期获得的超过无风险资产(通常是国库券)回报的额外回报,而无风险利率则代表没有风险的资产的预期回报率。
CAPM的数学表达式为,\[E(R_i) = R_f + \beta_i(E(R_m)
R_f)\]
其中,\(E(R_i)\)代表资产i的预期回报率,\(R_f\)代表无风险利率,\(\beta_i\)代表资产i的贝塔系数,\(E(R_m)\)代表市场组合的预期回报率。
根据CAPM,资产的预期回报率取决于其贝塔系数和市场风险溢价。
贝塔系数衡量了资产相对于整个市场组合的风险,当资产的贝
塔系数大于1时,意味着资产的风险高于市场平均水平,反之亦然。
尽管CAPM在金融理论中具有重要地位,但也存在一些争议。
一
些批评者指出,CAPM的假设过于简化,忽视了许多现实世界中的复
杂因素,例如市场摩擦和投资者的非理性行为。
此外,一些研究也
发现CAPM在解释实际市场中的资产回报率时存在一定的局限性。
总的来说,CAPM是一种重要的金融模型,用于帮助投资者理解
资产回报率与风险之间的关系,但在实际应用中需要结合其他因素
进行综合分析。
资本资产定价模型

资本资产定价模型在金融领域,资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称 CAPM)是一个具有重要地位的理论框架。
它为投资者理解资产风险与预期收益之间的关系提供了关键的指导。
要明白资本资产定价模型,首先得清楚什么是资产的风险和收益。
想象一下,你把钱投资到股票、债券或者其他金融资产上,你期望能从中获得回报,这就是收益。
但同时,投资也伴随着不确定性,可能赚得盆满钵满,也可能亏得血本无归,这种不确定性就是风险。
CAPM 认为,资产的预期收益率主要取决于两个因素:无风险利率和资产的系统性风险。
无风险利率就像是一个基准,通常可以用国债的收益率来代表。
因为国债被认为是几乎没有违约风险的。
那什么是系统性风险呢?简单来说,就是整个市场都面临的风险,比如经济衰退、通货膨胀、政策调整等。
这些因素会对所有的资产产生影响,不是单个投资者或者企业能够控制的。
在 CAPM 中,用贝塔系数(β)来衡量资产的系统性风险。
β值大于 1 表示该资产的风险高于市场平均水平,预期收益也会相应较高;β值小于 1 则表示风险低于市场平均水平,预期收益也较低;β值等于 1 意味着资产的风险与市场平均水平相当。
举个例子,假如市场的预期收益率是 10%,无风险利率是 3%,某只股票的β值是 15。
那么根据 CAPM 公式,这只股票的预期收益率就应该是 3% + 15×(10% 3%)= 135%。
资本资产定价模型的意义非常重大。
对于投资者来说,它帮助他们评估不同资产的合理价格和预期收益,从而做出更明智的投资决策。
如果一只股票的实际价格低于根据 CAPM 计算出的合理价格,那么投资者可能会认为这是一个买入的好机会;反之,如果实际价格高于合理价格,可能就需要考虑卖出了。
对于企业来说,CAPM 也有很大的作用。
企业在进行项目投资决策时,可以利用 CAPM 来计算项目的必要收益率,从而判断项目是否值得投资。
然而,资本资产定价模型也并非完美无缺。
资本资产定价模型

资本资产定价模型
在金融领域,资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是一种被广泛应用的理论模型,用于衡量资产的预期收益率。
资本资产定价模型基于市场有效性假设,即市场上的所有投资者都具有相同的信息和投资目标,在没有风险的市场中将做出相似的投资选择。
CAPM模型通过分析资产的系统性风险和风险溢价来确定资产的预期回报率。
资本资产定价模型的基本公式为:
\[ E(R_i) = R_f + \beta_i(E(R_m) - R_f) \]
其中,\( E(R_i) \) 表示资产的预期回报率,\( R_f \) 表示无风险利率,
\( \beta_i \) 表示资产的贝塔系数,\( E(R_m) \) 表示市场组合的预期回报率。
CAPM模型的核心概念是风险溢价,即投资者对承担风险所要求的回报。
贝塔系数代表了资产相对于市场组合的风险敞口,当贝塔系数大于1时,表示资产的风险大于市场平均水平;当贝塔系数小于1时,表示资产的风险低于市场平均水平。
资本资产定价模型的应用范围涵盖了各种金融资产,包括股票、债券、衍生品等。
投资者可以利用CAPM模型来评估资产的风险和回报之间的关系,从而制定有效的投资策略。
然而,CAPM模型也存在一些局限性,例如假设过于理想化、参数估计误差等问题,限制了其在实际投资中的应用。
总的来说,资本资产定价模型作为金融领域中重要的理论框架,为投资者提供了一种有效的资产定价方法。
通过对资产的风险和回报进行定量分析,CAPM模型帮助投资者更准确地评估资产的价值,优化投资组合,实现资产配置的最优化。
资本资产定价模型

INVESTMENTS | BODIE, KANE, MARCUS
10-39
套利定价理论模型
• 套利定价理论APT适用于多元投资组合,在单 个股票中并不需要。
• 在没有基于证券市场线的情况下,在一些单个 资产中使用套利定价理论有可能错误定价,
• 套利定价理论可以扩展为多因素的套利理论模 型。
由于没有投资,投 资者可以建立大量 头寸,以获取巨额 利润。
INVESTMENTS | BODIE, KANE, MARCUS
10-33
套利定价理论
• 在一个无风险套利 投资组合中,不管 其风险厌恶程度和 财富水平如何,投 资者都愿意持有一 个无限的头寸。
• 在有效市场中,可 以获利的套利机会 会很快消失。
INVESTMENTS | BODIE, KANE, MARCUS
9-13
图 9.2 证券市场线
INVESTMENTS | BODIE, KANE, MARCUS
9-14
图9.3 证券市场线和一只α值为正的股票
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9-15
指数模型和实现的收益
C EroG rG vE ,ErrM f Er MM 2rf
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9-11
通用电气公司的例子
• 通用电气公司的合理风险溢价:
E r G E r f Cr 2 O G ,r M E V E r M r f M
• 变换一下,我们可以得到:
• 单个证券的风险溢价取决于单个资产对 市场投资组合风险的贡献程度。
• 单个证券的风险溢价是市场投资组合的 各个资产收益协方差的函数。
资本资产定价模型含义解释

资本资产定价模型含义解释资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是一种经济模型,通常用于计算投资组合的预期回报率。
CAPM模型是一个线性模型,它假设每个投资者都追求最大化效用,投资组合的回报与风险是线性相关的。
CAPM模型的基本思想是通过对资本市场中所有风险资产回报的总体风险进行评估,来确定特定风险资产的合理回报率。
CAPM模型的含义解释需要从几个方面进行分析:一、风险和回报的权衡关系CAPM模型的一大假设是投资者希望获取最大化效用,而这种效用是包括股票回报和风险。
由此,CAPM模型提出了风险和回报的权衡关系,即高风险的资产预期回报率应该高于低风险的资产预期回报率。
这个假设可通过市场组合的预期回报率与风险的关系得出,即市场组合预期回报率与市场组合风险的乘积等于风险无关回报率和无风险收益率之和。
二、资本市场线和有效边界的含义CAPM模型假设市场上存在一个风险最小的投资组合,即所谓的市场组合。
根据CAPM模型,市场组合的风险和预期回报率构成了资本市场线。
市场组合既包括风险资产又包括无风险资产,因此资本市场线的斜率也等于市场组合的风险贡献。
此外,CAPM模型认为,所有资产的有效投资组合都在资本市场线上。
这意味着所有的有效投资组合都包含市场组合。
如果一个投资组合不包括市场组合,那么它肯定不是有效的投资组合。
三、证券特有风险和系统风险CAPM模型从系统风险和证券特有风险的角度进行了分类和解读。
证券特有风险指个别公司独特的风险,只影响该公司的收益,通常是由于公司经营管理不当、产品市场风险等因素导致的。
而系统风险是全体公司面临的宏观风险,是指整个市场、经济或国家面临的风险,如政策变化、自然灾害等因素。
CAPM模型认为,证券特有风险是非系统性风险,与市场整体风险不相关。
因此,投资者可通过多样化投资组合来降低证券特有风险,但无法通过投资组合来消除系统风险。
四、Beta系数的意义CAPM模型中的Beta系数表示了资产相对于市场组合的风险贡献,也称为系统风险系数。
资本资产定价模型CAPM和公式

资本资产定价模型CAPM和公式资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)是一种金融模型,用于估算资产价格与风险之间的关系。
CAPM模型假设投资者在资产配置的过程中决策基于风险和预期收益,通过计算其中一资产的预期收益率,可以确定该资产的合理价格。
下面将详细介绍CAPM模型的原理和公式。
CAPM模型的基本原理:CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin等人在1960年代提出的。
该模型基于以下几个假设:1.投资者的决策基于预期收益和风险。
投资者倾向于追求高收益且厌恶风险。
2.投资者会将资金分散投资在多个资产上,以降低整体风险。
3.资本市场的效率假设,即投资者可以自由买入或卖出任何资产,并且资产价格反映市场上所有信息的整体预期价值。
CAPM模型的公式:CAPM模型的核心公式是:E(Ri)=Rf+βi(E(Rm)-Rf)其中E(Ri):表示资产i的预期收益率。
Rf:表示无风险资产的收益率。
βi:表示资产i的β系数,用于衡量资产i相对于市场整体风险的敏感程度。
E(Rm):表示市场整体的预期收益率。
公式中的Rf是无风险利率,可以选择国债利率等稳定且无风险的投资收益。
资产i的β系数衡量资产i相对于市场整体风险的敏感程度,β系数越大表示资产i的风险越高,反之亦然。
市场整体的预期收益率E(Rm)可以通过历史数据或其他方法进行估算。
CAPM模型的应用:CAPM模型可以应用于多种情况,比如投资组合的优化、资产定价和投资决策等。
通过计算资产的预期收益率,我们可以判断该资产的价格是否被市场低估或高估。
如果资产的实际收益率高于其预期收益率,我们可以认为该资产被低估,反之亦然。
尽管CAPM模型在理论上存在一些假设和限制,但它仍然是衡量资产风险和收益之间关系的重要工具。
通过对CAPM模型的研究和应用,我们可以更准确地估算资产的风险和收益,从而做出更明智的投资决策。
资本资产定价模型

资本资产定价模型资本资产定价模型(CAPM)这个词听起来很复杂,但其实它的核心就是帮助我们理解风险和收益之间的关系。
简单来说,CAPM告诉我们,投资者应该为承担风险而获得相应的回报。
这个模型就像是投资世界里的导航仪,指引着我们在波涛汹涌的市场中找到前进的方向。
一、CAPM的基本概念1.1 风险与收益的关系在投资的世界里,风险和收益永远是密不可分的。
风险越高,潜在的收益也越大。
这就像是走在一条高山上的小路,走得越高,风景越美,但同时也更危险。
CAPM用一个简单的公式来描述这个关系,风险溢价=市场收益率-无风险收益率。
这个公式的意思是,如果你想要获得超出无风险收益率的回报,就得承担一定的市场风险。
1.2 β系数的作用说到风险,β系数就不得不提了。
这个小家伙反映了个别资产相对于市场整体的波动性。
比如说,β值为1的股票,其波动性与市场平均水平一致;而β值大于1的股票,波动性更大,潜在收益也更高。
反之,β值小于1的股票波动性较小,风险和收益都比较低。
这就像是在海滩上,冲浪者总是追逐高浪,那些波涛汹涌的浪头既刺激又危险,但带来的快感也是无与伦比的。
二、CAPM的应用2.1 投资组合的构建使用CAPM,我们可以更好地构建投资组合。
比如,如果你手上有几只不同的股票,想要减少风险,你可以选择那些β值相对较低的股票。
这样一来,即使市场波动很大,你的投资组合也能保持相对的稳定。
这就像是打游戏时,选择不同的角色,每个角色都有自己的优势和劣势,合理搭配才能打出高分。
2.2 企业价值评估除了个人投资者,CAPM对于企业价值评估也非常重要。
企业在融资时,可以使用CAPM来计算所需的资本成本。
如果一个企业的资本成本低于市场平均水平,说明它的风险相对较低,投资者会更愿意投入资金。
就像是选择餐厅,大家都愿意去那些评价高、环境好的地方消费。
2.3 决策分析CAPM还可以帮助企业在进行投资决策时评估项目的可行性。
当企业考虑一个新项目时,可以通过CAPM计算出项目的预期收益。
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资本资产定价模型摘要:资本资产定价模型是用来确定证券均衡价格的一种预测模型,模型以其简洁的形式和理论的浅显易懂使它在整个经济学领域得到了广泛的应用,成为了普通投资者、基金管理者和投资银行进行证券投资的重要工具之一。
人们对于资本资产定价模型的实证性研究关于β值的解释能力进行了深入探讨,普遍对资本资产定价模型给予支持,此处介绍一个资本资产模型实证研究的方法。
关键字:资本资产定价模型,β值,风险,实证研究一、引言资产定价理论源于马柯维茨(Harry Markowitz)的资产组合理论的研究。
1952年,马柯维茨在《金融杂志》上发表题为《投资组合的选择》的博士论文,他在该文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法,开创了对投资进行整体管理的先河,奠定了投资理论发展的基石,这一理论提出标志着现代投资分析理论的诞生。
从20世纪60年代初开始,以夏普(W.Sharpe,1964),林特纳(J.Lintner,1965)和莫辛(J.Mossin,1966)为代表的一些经济学家开始从实证的角度出发,探索证券投资的现实,这些学者的研究直接导致了资本资产定价模型(capital asset pricing model,CAPM)的产生。
作为基于风险资产期望收益均衡基础上的预测模型之一,CAPM阐述了在投资者都采用马科维茨的理论进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成,把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简单的线性关系表达出来了,即认为一个资产的预期收益率与衡量该资产风险的一个尺度β值之间存在正相关关系。
同时,人们不断放松CAPM的种种假设,发展了多种形式的CAPM,如布莱克的零beta--CAPM模型和莫顿(Merton)的多期CAPM模型等。
单一指数模型,或以之为基础的CAPM即简化了投资组合选择的运算过程,使马科维茨的投资组合选择理论现实适用性大大迈了一步,而且又使得证券理论从以往的定性分析转为定量分析,从规范性转为实证性,从而对证券投资的理论研究和实际操作,甚至整个金融理论与实践的发展都产生了巨大影响,成为现代金融学的理论基础。
二.资本资产模型的理论与应用价值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,它所表明的是单个证券的合理风险溢价,取决于单个证券的风险对投资者整个资产组合风险的贡献程度。
而单个证券的风险是由系统风险和非系统风险组成的,非系统风险是可以通过投资多样化的方法消除的。
因而,单个证券的风险对整个资产组合风险贡献的只是它的系统风险,贡献程度的大小用β来衡量。
即βi=cov(Ri,Rm,)/σm2式中βi为证券I的相对风险;cov(Ri,Rm)是证券i的回报与市场证券组合回报的协方差;σm2为市场证券组首的方差。
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=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。
资本资产定价模型假定所有的投资者都运用马科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将呈现出一种清晰的线性关系,这种线性关系表示为:E(Ri)=RF+[E(Rm)-RF]βi该模型即为资本资产定价模型。
式中E(Ri)为证券i在均衡状态下的期望收益率;RF为无风险利率,一般指短期国库券或者是存款利率;E(Rm)为市场证券组合的期望收益率。
投资者可根据市场证券组合收益率的估计值和证券的β估计值,计算出证券在市场均衡状态下的期望收益率,然后根据这个均衡状态下的期望收益率计算出均衡的期初价格:均衡的期初价格=E(期末价格+股息)/[(ERi)+1]将现行的实际市场价格与均衡的期初价格进行比较,若两者不等,说明市场价格被误定,误定的价格应该有回归的要求。
利用这一点,便可获得超正常收益。
当现实的市场价格低于均衡价格时,说明该证券是廉价证券,应该购买之;相反,现实的市场价格若高于均衡价格,则应出卖该证券,而将资金转向其他廉价证券。
资本资产定价模型是现代金融学的奠基石,它揭示了资本市场基本的运行规律,对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。
它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产,用来决定各种资产的价格,例如,证券一级市场的发行应如何定价等;同时,也为投资者提供了一种机制,投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。
具体地说,投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率,并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数,同时,用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。
当一个投资者得到这些信息后,资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。
当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时,购买这种资产便是最合适的投资选择。
这样,资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。
三、资本资产定价模型的应用前提尽管资本资产定价模型是资本市场上一种有效的风险资产价格预测模型,并且具有简单明了的特点,一直引起人们的重视并加以运用。
但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。
其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场,这就是该模型的应用前提。
在投资实践中,投资者都追求实现最大利润,谋求高于平均收益的超额收益,但在理论上,投资者所获取信息的机会是均等的,如果投资者是理性的,任何投资者都不可能获得超额收益,据此可以认为,此时的市场是“有效市场”。
可见,市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。
在一个有效市场中,任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中,亦即有了新的信息,价格就会变动。
价格的变动既可以是正的也可以是负的,它是围绕着固有值随机波动的。
在一个完全有效的市场中,价格的变动几乎是盲目的。
投资者通常只能获得一般的利润,不可能得到超额利润,想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。
因为,投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时,同时也减弱了无效率的程度。
因此,对于那些警觉性差、信息不灵的人来说,要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。
根据市场价格所反映的信息的不同,有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。
在弱有效市场中,现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进,呈现出随机的特征。
投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润;在半强有效市场中,现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息,这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告,而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。
投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润;在强有效市场中,现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。
所以,投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。
对于投资者来说,任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。
市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力,股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。
当根据内部信息交易时,任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。
实践研究表明,证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。
所以通常认为的有效市场是指半强有效。
四、关于资本资产定价模型的实证研究早期的检验多为支持CAPM模型的。
Black、Jensen和Scholes在1972年对纽约证券交易所1926年至1965年期间的所有股票数据进行了实证检验,发现如SLB 模型所预言的那样, 平均股票收益与β之间的正相关关系成立。
同时也发现,非系统风险对收益率有影响,低B股票收益率高于CAPM的预测值,而高B股票收益率却低于CAPM的预测值。
Fama和MacBeth在1973年对1969年之前的数据进行检验,Failla-_MacBeth 截面回归的基本思想是,基于B来预测每一个时间截面的收益,他们发现如CAPM 模型所预言的那样,平均股票收益与§之间的正相关关系成立,截距大约等于无风险收益率。
Banz( 1981)的规模效应指出市场权益对于市场β值所提供的截面平均收益具有解释能力。
小股票( 即低ME) 的平均收益大大高出β所预测的收益值而大股票的平均收益则较预测值低很多, 即ME 与收益负相关。
Bhandari(1988)发现财务杠杆与平均收益之间是正相关的。
虽然财务杠杆与风险和期望收益有关看来是合理的,但是在SLB模型中,财务杠杆与其它因素一样,都包容在β之中。
Bhandari发现即使在有杠杆和β的模型中,财务杠杆仍然对收益具有解释能力。
但是CAPM的有效性存在着问题。
R011(1977)对当时的实证检验提出了质疑,他认为:由于无法证明市场指数组合是有效市场组合,因而无法对CAPM模型进行检验。
由于按照CAPM理论,市场组合是包含所有不确定资产的组合,而市场指数并不是有效组合,所以,他认为以前的实证检验并不能证明该理论是成立的。
对于这一质疑,有研究表明,只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关系数很大,使用市场指数来代替真实市场进行研究还是可行的。
Barber 和Lyon( 1997) 对Fama 和French( 1992) 等的结果表示怀疑, 认为这是数据窥探的结果, 这种结果只对某一特定的数据集合成立, 并不能推广成普遍结论;并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基础之上。
Kothari, Shanken 和Sloan( 1995) 认为Fama 和French( 1992) 等人的结论在不同的分组识别方法下未必都成立。
他们用年收益替代月收益来预测B 和进行检验, 检验结果无法拒绝年度B 与收益正相关的假设。
Clare, Priestly 和Thomas( 1998)用进行检验, 结果同样无法拒绝β与英国股票市场截面平均收益正相关的假设。