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    【FRM考點解析】CAPM知識點的詳細講解

      對于參加FRM考試的考生而言,CAPM這個詞一定是非常熟悉的,但你是否真正的弄懂了CAPM的知識點呢?今天就讓高頓FRM研究培訓院的Anthony 老師給大家詳細講解一下CAMP的相關知識點。
      
      CAPMcapital asset pricing model)是建立在馬科威茨模型基礎上的,馬科威茨模型的假設自然包含在其中:
     
      1、投資者希望財富越多愈好,效用是財富的函數,財富又是投資收益率的函數,因此可以認為效用為收益率的函數。
     
      2、投資者能事先知道投資收益率的概率分布為正態分布。
     
      3、投資風險用投資收益率的方差或標準差標識。
     
      4、影響投資決策的主要因素為期望收益率和風險兩項。
     
      5、投資者都遵守主宰原則(Dominance rule),即同一風險水平下,選擇收益率較高的證券;同一收益率水平下,選擇風險較低的證券。
     
      CAPM的附加假設條件:
     
      1、可以在無風險折現率R的水平下無限制地借入或貸出資金。
     
      2、所有投資者對證券收益率概率分布的看法一致,因此市場上的效率邊界只有一條。
     
      3、所有投資者具有相同的投資期限,而且只有一期。
     
      4、所有的證券投資可以無限制的細分,在任何一個投資組合里可以含有非整數股份。
     
      5、稅收和交易費用可以忽略不計。
     
      6、所有投資者可以及時免費獲得充分的市場信息。
     
      7、不存在通貨膨脹,且折現率不變。
     
      8、投資者具有相同預期,即他們對預期收益率、標準差和證券之間的協方差具有相同的預期值。
     
      上述假設表明:第一,投資者是理性的,而且嚴格按照馬科威茨模型的規則進行多樣化的投資,并將從有效邊界的某處選擇投資組合;第二,資本市場是完全有效的市場,沒有任何磨擦阻礙投資。
     
      CAPM的核心假設是將證券市場中所有投資人視為看出初始偏好外都相同的個人,并且資本資產定價模型是在Markowitz均值——方差模型的基礎上發展而來,它還繼承了證券組合理論的假設。
     
      CAPM核心假設具體有以下幾點:
     
      證券市場是有效的,即信息完全對稱;無風險證券存在,投資者可以自由地按無風險利率借入或貸出資本;投資總風險可以用方差或標準差表示,系統風險可用β系數表示。
     
      所有的投資者都是理性的,他們均依據馬科威茨證券組合模型進行均值方差分析,作出投資決策;證券加以不征稅,也沒有交易成本,證券市場是無摩擦的,而現實中往往根據收入的來源(利息、股息和收入等)和金額按政府稅率繳稅。
     
      證券交易要依據交易量的大小和客戶的自信交納手續費、傭金等費用;除了上述這些明確的假設之外。
     
      還有如下隱含性假設:每種證券的收益率分布均服從正態分布;交易成本可以忽略不計;每項資產都是無限可分的,這意味著在投資組合中,投資者可持有某種證券的任何一部分。
     
      CAPM給出了一個非常簡單的結論:只有一種原因會使投資者得到更高回報,那就是投資高風險的股票。不容懷疑,這個模型在現代金融理論里占據著主導地位。
     
      在CAPM里,最難以計算的就是Beta的值。當法瑪(Eugene Fama)和弗蘭奇(Kenneth French) 研究1963年到1990年期間紐約證交所,美國證交所,以及納斯達克市場(NASDAQ)里的股票回報時發現:在這長時期里Beta值并不能充分解釋股票的表現。單個股票的Beta和回報率之間的線性關系在短時間內也不存在。他們的發現似乎表明了CAPM并不能有效地運用于現實的股票市場內!
     
      事實上,有很多研究也表示對CAPM正確性的質疑,但是這個模型在投資界仍然被廣泛的利用。雖然用Beta預測單個股票的變動是困難,但是投資者仍然相信Beta值比較大的股票組合會比市場價格波動性大,不論市場價格是上升還是下降;而Beta值較小的股票組合的變化則會比市場的波動小。
     
      對于投資者尤其是基金經理來說,這點是很重要的。因為在市場價格下降的時候,他們可以投資于Beta值較低的股票。而當市場上升的時候,他們則可投資Beta值大于1的股票上。
     
      對于小投資者來說,沒有必要花時間去計算個別股票與大市的Beta值,因為據筆者了解,現時有不少財經網站均有附上個別股票的 Beta值,只要讀者細心留意,但定可以發現得到。



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