套利定价模型APT及其与CAPM的比较分析

"第五讲套利定价模型APT.ppt" 在金融理论中，套利定价模型（Arbitrage Pricing Theory, APT）是由Stephen Ross在1976年提出的，是对资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）的一种扩展。CAPM虽然在理论上提供了一个简洁的风险与回报关系框架，但在实践中遇到了一些挑战，这些挑战主要体现在其假设的严格性和实证检验的困难上。 CAPM的局限性主要体现在以下几个方面： 1. 市场无摩擦假设：CAPM假设市场没有交易成本、税收、信息获取成本以及卖空无限制，这些在现实市场中并不成立。 2. 投资者同质预期：CAPM假定所有投资者对未来的预期相同，这忽略了市场中信息不对称和投资者行为差异的影响。 3. 风险厌恶假设：CAPM认为所有投资者都是风险厌恶的，但实际情况中，投资者的风险偏好可能各异。 实证检验方面，CAPM面临的挑战包括市场组合的识别和计算问题。由于市场组合包含所有资产，实际上很难精确地确定和度量。经济学家通常用大型股票指数（如标准普尔工业指数）作为替代，但这可能导致结果偏差。 单因素模型（如CAPM）在解释资产收益率时的不足在于，它仅考虑市场风险（β系数），而忽略了其他可能影响收益率的因素，如红利、交易量、企业规模、市盈率、公司规模效应和季节性变动等。这些因素在实证研究中被发现能显著影响资产收益，从而削弱了CAPM的解释力。 罗尔批评（Roll's Critique）进一步指出，CAPM的检验方法存在问题。理想的检验应基于包含所有风险资产的市场组合，但实际操作中，我们通常使用某个股票指数来代表市场，这可能导致检验结果缺乏实质性含义。即使市场组合是均值-方差效率的，也不能确保CAPM的有效性，因为无效的指数选择可能导致风险资产收益的任意分布。 为了解决CAPM的局限性，套利定价模型（APT）引入了多因素框架。APT认为资产的预期收益不仅受市场因素影响，还受到其他宏观经济或行业特定因素的影响。这些因素可以包括利率、通货膨胀、经济增长、政策变动等。通过构建包含多个因素的线性模型，APT能够更全面地解释资产收益的差异，从而提供了一种更灵活的风险定价方法。 APT模型的核心思想是，如果市场上存在无风险套利机会，那么资产价格会迅速调整以消除这种套利机会。因此，资产的预期收益应该等于无风险利率加上多个风险因素的补偿。与CAPM相比，APT不依赖于单一的β系数，而是允许投资者根据不同的风险暴露来定价资产，从而更好地反映了现实市场的复杂性。 总结来说，APT模型是对CAPM的扩展和改进，它考虑了更多影响资产收益的因素，试图提供一个更为全面的风险定价框架，以适应金融市场中的多元化风险来源和投资者行为。然而，APT同样面临实证检验的难题，需要找到合适的风险因素并准确估计它们对资产收益的影响。