1、金融数学,第五章 因素模型-套利定价理论APT,CAPM断言,证券具有不同的预期回报率是因为有不同的值,并进行了均衡定价 附录2中列举了CAPM的问题。市场组合难得到 存在市场因素(市场组合)之外的因素,引起证券价格的共同波动 罗斯(A.Ross)1976年提出了多因素定价模型套利定价理论(APT)CAPM可视为APT的一个特例。单一指数模型 APT的假设大大少于CAPM假设,第一节 因素模型和套利,Factor Arbitrage 风险都是由因素风险引起,只要避免了因素风险就避免了全部的风险 APT假设证券回报率与未知数量的未知因素相联系 分析每种证券对因素变动的敏感性 每个证券对于该因素的
2、变化是如何应对的 套利行为必须是“没有风险”的,单因素模型,单因素模型假设:证券市场中的各个证券之间的联动性仅仅是由单独一个因素对证券普遍产生影响 例如,如果投资者认为证券的收益率仅仅受到工业产值的预期增长率G 的影响 从历史数据出发,通过回归分析可以建立证券收益率与G之间的线性关系,从书上的 数据计算,a= 4% ,b=2,单因素模型的一般表述,单因素模型认为:只有一个因素F对证券收益率产生普遍的影响 建立证券I的收益率在任意时期t的估计式,Ft为t期因素F的预期值; bi为证券i对因素F的敏感性; rit为证券i在第t期的实际收益率; it为证券i在第t期的误差,单因素模型下期望方差计算,
3、期望收益率方差或因素风险 证券间协方差,市场模型特殊的单因素模型,如果将市场组合m的收益率rm作为单因素模型中的F,就得到一个特殊的单因素模型 M的收益率用市场价格指数收益率代替 以市场指数收益率作为单因素的单因素模型称为市场模型,表达式为:,敏感性系数,单因素模型下风险的解,总风险分解成 两部分 因素风险 类似系统风险 非因素风险 类似非系统风险,多因素模型,假设证券收益率受K个共同因素 F1,F2,FK的普遍影响 用多元线性回归,建立如下的证券i的收益率与K个因素的关系式,多因素模型下证券或组合的 期望方差协方差计算,期望收益率 方差或因素风险 证券间协方差,套利和近似套利,“无套利”是A
4、PT的最基本假设 如果每个投资者对各种证券的期望收益和敏感性均有相同的估计,那么在均衡状态下各种证券取得不同期望收益率的原因是什么 4个问题: 第一,一个实际市场是否已达到均衡状态 第二,如果市场未达到均衡状态,投资者如何行动 第三,投资者的行动会如何影响市场,最终使市场达到均衡 第四,均衡状态下,证券的期望收益率由什么决定,套利的定义,套利是利用同一种实物资产或证券的不同价格来赚取无风险利润的行为 套利最具代表性的是以较高的价格出售证券,同时以较低价格购进相同的证券 现实中难以存在 套利行为是现代有效市场的一个决定性要素 套利所得到利润是无风险的,投资者一旦发现这种机会就会设法利用它们 一些
5、投资者要比其他人具有更多的资源和意愿去从事套利活动 只有极少的积极投资者能够发现套利机会 随着他们的买进和卖出,套利机会将消除,近似套利的定义,用因素模型说明“近似套利机会” 如果不同的证券或组合对各个因素的敏感性相同,那么,除了非因素风险之外,不同的证券或组合应该提供相同的期望收益率 如果两种证券组合所提供的收益率不同,便提供了“近似套利机会” 卖出收益率低的,同时买进收益率高的证券或组合,就肯定可以获得正利益 利用这些套利的机会后,原来的套利机会消失 近似除了非因素风险之外 如果组合完全分散化,非因素风险将“消失”,套利组合,为实现套利,需要买入一些证券,同时卖出一些证券,该过程就是构建套
6、利组合 构建套利组合需要满足的3个条件 第一,不增加额外资金。套利组合中买入证券需要的资金来自卖出证券所的资金 第二,套利不承担风险。因素模型中的风险是因素风险 第三,套利提供正利润。新证券组合的收益率必须大于前组合的收益率,套利组合条件公式表示,对公式的说明,可以用矩阵的方式表示 x表示权重改变量,未知,需要求解 满足公式的x都是套利组合 解一般是不唯一的,构建套利组合后的“处境”,从一个旧证券组合变成了一个新的证券组合 新的证券组合旧的证券组合套利组合 套利组合期望收益率0 新组合的敏感性=旧组合的敏感性 新组合因素风险旧组合因素风险 由于存在非因素风险 新组合风险不一定等于旧组合的风险,
7、套利定价方程,套利定价方程是判断是否存在套利机会的工具 Ei(i1,n)满足何种条件,解不存在, 可以证明,当且仅当Ei是敏感性的线性函数,就是说不再存在套利机会,方程中的含义,根据无风险证券 0rf 构造特殊的证券组合j j对因素Fj的敏感性bj1,而对其他因素的敏感性bi0(ij) j的期望收益率E(j)rfj j E(j ) rf 类似于标准正交基下的坐标,套利定价模型的计算实例,例1。工业产值为单因素 投资者拥有3种证券,每种证券的当前市值均为4 000 000元。 总资金12 000 000元。 3种证券预期回报率和敏感性如下表,期望和敏感性的改状态,是否可以引起存在套利? 解“方程
8、” x1x2x30 0.9x13.0x21.8x30 15x121x212x30 解不唯一。给x1赋予一个值,例如0.1, x20.075,x3-0.175,新旧组合的比较,第二节 多因素定价模型的推导,因素模型的5个假设条件 假设1:市场是完全竞争、无摩擦、无限可分 假设2:存在K个共同因素影响整个证券市场 假设3:所有投资者对同种证券的收益具有的预期是一致的,因而,对资产收益的预期就是对因素荷载bik(k1,2,K)的预期。这里因素荷载bik表示证券i对因素Fk的敏感系数 假设4:市场中存在充分多的资产。这个假设为下面的渐进套利的概念提供了基础。 假设5:证券市场不存在渐近套利机会(asy
9、mptotic arbitrage opportunity),对假设2的说明,根据回归模型中的假设 用“线性变换”的构造新的因素 使得满足“标准正交”的条件,因子载荷矩阵形式,B是敏感度系数矩阵,或因素载荷矩阵(factor loading matrix)思考:用矩阵形式表示,因素和误差的限制条件,渐近套利机会对假设5的说明,存在一个证券组合序列,满足三个条件 与套利组合三个条件相对应,多因素模型下定价公式,如果风险证券收益率由K因素模型给定, 存在形如下式的线性定价公式,定价公式的误差分析。n风险证券的数量 定理5.1:如果风险证券收益由K因素模型给定,那么,存在的实数0,1,K,使得,对定
10、价公式的说明,证明过程给出了公式中系数i的具体计算 系数i因素i的风险溢价 总误差=每个证券的残差平方和 证券的数量大的时候,总误差趋向于0 将每个证券残差V,从大到小“排队” “小的”定价准确 对个别证券,其定价可能“不准确” 可以用线性代数的方法推导定价公式,定价公式中的因素风险溢价 没有经济含义,(1,K)factor risk premium 类似多元统计分析中的因子 定理5.2:对于任意无套利定价模型,可以构造出与原来K个因素不同的另外K个不相关因素,使得,这K个新因素中仅有一个具有正的因素风险溢价,完全分散化,因素风险溢价向量在某些条件下,可以用证券组合解释 完全分散化证券组合fu
11、lly diversified portfolio 定义:完全分散化证券组合是证券组合序列p(n)的极限过程。p(n)满足下面两个条件,对定义的说明,完全分散化证券组合的投资权重由极限方式产生 每个资产的投资比例权重Wi趋于0 “大多数”(有限个除外)资产, Wi(n)O(n-1) 如何理解,投资于资产的权重是0? 类似于概率论中的“密度” 应该从“密度”的角度来理解完全分散化证券组合投资于每种资产的比例 不能仅仅看到它都等于0,完全分散化证券组合的 非因素风险等于0,在完全分散化证券组合下,非因素风险是无穷小量序列的极限,即,反之不成立,有反例 存在不是完全分散化证券组合,其非因素风险是0,
12、完全分散化下定价是精确的,一般来说,定价公式有误差 对于完全分散化证券组合,没有误差 定理5.3:对于完全分散化证券组合p,其预期收益满足,在取极限状态下,误差趋向于0,对定价公式中的i解释,构造一个特殊完全分散化证券组合p,使bpk0 (k1,2,K) 则,构造完全分散化证券组合p ,使bpk1, bpj0 (jk),只对第k因素敏感,则,利用这些特殊的完全分散化证券组合,可以解释,单因素模型下的定价公式,假定市场组合m是完全分散化的,第三节 APT与CAPM的比较,APT与CAPM的公式的形式一样 内在的经济含义不同 CAPM是在市场均衡的条件得到的 APT是在无套利条件得到的 两者之间的
13、关系是: 均衡的市场里一定没有套利机会 无套利机会并不意味着市场是均衡的,APT中敏感系数与 CAPM中系数的关系,CAPM依赖于1个因素,维数1 APT多维模型 3维空间中,确定一个点,需要3个独立条件 如果只有一个,将不能精确地确定 似乎多维模型比一维模型“更准确” APT比CAPM “好” 下面以两因素模型为例,说明敏感系数与系数的关系,两因素模型下 公式的几何图形表示,以两个敏感性b为横纵坐标 给定一个证券i的收益率,满足定价公式的点很多 构成资产i的等值线,等高线 等值线是一簇平行线,斜率相同 截距不同,与期望值有关 例如,无风险资产过原点,截距0,两因素模型下 系数与敏感系数的关系
14、,资产j对因素1和因素2的敏感系数 市场组合对应的敏感系数的某一个倍数 这个倍数就是系数 随着系数的取法不同,在平面中构成直线 以系数为自变量的SML在平面中是直线 直线斜率与两个敏感系数有关,APT比CAPM的选择余地大,图中过原点的直线上的所有点(组合) 它们的期望收益率都等于无风险利率 除了原点O点外,均不是无风险资产组合(因为包含有风险资产) 例如,对于期望收益率为20的资产组合来说 由CAPM决定,则,对应惟一点,p 由APT决定,则,对应直线pp上任意的点 对某些投资者来说,虽然p和p均值相等,也许更喜好资产组合p,胜过p 从这个意义上讲,APT比CAPM选择余地大,多因素模型下
15、的敏感系数与系数的关系,通过市场组合,计算单个资产的敏感系数 资产j对应于每个因素的敏感系数 市场组合所对应的敏感系数的一个倍数,第四节 套利定价公式中 参数的估计和检验,两个问题 第一,如何确定定价公式中的参数,这样才能具体地使用定价公式 第二,定价公式的精确性和误差的大小的估计检验定价公式的适用性 在因素数目已知,因素的特征已知前提下 估计和检验各种形式的精确的APT关系式,必要的假设条件,对参数进行估计和检验,需要假设 市场条件的假设存在无风险资产因素本身是可交易的资产的组合其他的情况附录3 收益所构成的时间序列的行为的假设因素的收益是独立同分布的联合分布服从多元正态分布这个假设比较强,
16、可以提出一些较弱的假设,对因素模型的假设,超额收益excess return。减去无风险收益rf Zt是资产的超额收益, N维向量(N种资产) ZKt 因素的超额收益,K维向量 B是NK矩阵,是NN矩阵, 是KK矩阵 a0:constrained model ;a0:unconstrained model,检验思路,假设:资产或资产组合的超额收益Zt完全是由于因素的超额收益ZKt带来 精确的APT定价exact factor pricing 如果因素没有超额收益,则, 资产或资产组合就应该没有超额收益 即,(5.30)式中的a0向量,用ML估计模型中的参数,(5.30)是一个计量模型(线性回归
17、模型) a、B和是参数,需要进行估计 最小二乘法(OLS) optimal least square 极大似然法(ML)maximum likelihood OLS与ML估计结果相同。教材中用ML “密度函数”相乘,得到,似然函数f 取对数,得到,对数似然函数L 使L最大的参数,就是估计的结果,非约束模型下的参数估计,约束模型下的参数估计,用似然比对模型进行检验,参数被估计后,进行显著性检验 (5.30)中的a是否是0 零假设 H0:a=0 用似然比检验该零假设 LRLikelihood Ratio 检验分为两个步骤第一,计算似然比第二,构造统计量进行统计检验,计算似然比或对数似然比,将约束模
18、型和非约束模型下的参数估计,代入似然函数表达式,得到两个似然函数 比相除,构造统计量J进行统计检验,渐进分布asymptotic distribution T样本数,N资产数量,K因素数量 检验的思路: 在0假设成立的情况下,J统计量应该接近于0 如果J统计量偏离0比较远,就应该否定0假设,其他检验方法说明,上述0假设检验,是一个计量问题,或数理统计问题 常用的方法有: 1)完成回归后,对系数进行显著性检验 2)瓦尔德检验W(Wald test) 3)拉格朗日乘数检验LM(Lagrange Multiplier test) 4)似然比检验LR 在大样本的意义下,后三种检验等价 因为检验统计量都
19、服从渐近2分布 在实际中选择要从使用上的方便来考虑,第五节 因素模型的 因素数目和因素选择,确定因素的数目,是为了尽可能精确地定价 数目多,对于精确性有好处 数目多,可能导致统计检验显著性下降 从实证分析的观点看,确定因素数目,要涉及到统计分析的方法(statistical approach) 从一个全面的资产收益集合来确定因素 资产收益集合中元素的数目通常要多于被用来估计和检验的样本 用收益的样本数据来构造表示因素的资产组合,多元统计分析中 因子分析法(factor analysis)、主成分分析法(principal components analysis)可以用来确定因素的个数 Conn
20、or和Korajczyk发现: 因素的数目达到5个,资产收益对因素数目的增加就不敏感了 Fama和French发现: 因素数目从3个增加到5个,模型效果有提高 当仅有股票时,3个因素是必要的 如果包含债券资产,5个因素是必要的,因素的具体选择,需要考虑在估计预期回报率时必须包含的因素 不同的研究人员可能给出不同的结果 第一组,罗尔和罗斯。1工业产值增长率;2通货膨胀率(预期的和未预期的);3长期和短期利率的差额;4低级和高级债券的差别。 第二组,伯雷、鲍梅斯特和麦克埃罗依。共5个前3个因素接近于上面的后3个因素社会总销售增长率标准普尔500指数的收益率,第三组由所罗门兄弟公司(Salomon Brothers)1.国民生产总值;2.通货膨胀率(预期的和未预期的);3.利率;4.石油价格变化率;5.国防开支增长率。 三组因素的共同特征 第一,包括总体经济活动指标(工业产值、总销售和国民生产总值) 第二,包括通货膨胀 第三,包括利率因素(或差额或利率本身) 证券价格被认为是未来红利的贴现,通过因素将这种直觉得以实现。未来红利将与总体经济活动有关,而贴现率与通货膨胀和利率有关,