资本资产定价模型CAPM与套利定价模型APT在股票市场投资中的应用

1、本科论文 摘 要 随着中国经济逐渐成为世界经济的重要组成部分,中国股票市场在全球经济中扮演 着重要的角色。本文研究 CAPM 和 APT 两类资产定价模型在中国股票市场上的应用。首 先梳理了有关 CAPM 和 APT 定价模型的研究文献，发现 CAPM 在市场有效性和资产价格 行为上的研究应用较多，而 APT 模型由于其无套利思想，越来越多的应用在衍生品定 价领域。实证研究方面，本文将中国 A 股市场上市的沪深 300 指数样本股票放入基于 CAPM 和 APT 模型的回归模型中，选取沪深 300 成分股在 2005 年 1 月至 2019 年 12 月的 日度数据，对 CAPM 模型在 A

2、股市场的有效性进行了检验，发现无论从模型的拟合优度 还是估计值的显著性，都说明 CAPM 模型在 A 股市场有着比较有效的解释能力。由于样 本时间跨度较大，期间市场和政策等外部环境往往会发生比较大的变化，因此为了验 证 CAPM 模型在 A 股市场效果的显著性，将样本数据分为两段分别进行回归检验，所得 结论是一致的，即 CAPM 模型在我国 A 股市场显著有效，且十分稳定。因此认为 CAMP 或 APT 模型在我国 A 股市场都有比较好的定价效果，两个模型的拟合优度都比较高， 并且回归系数显著性强。 关键字：关键字：CAPM 模型，APT 模型，A 股市场，多元回归 本科论文 Abstract

3、 As the Chinese economy gradually becomes an important part of the world economy, Chinas stock market plays an important role in the global economy. This paper studies the application of CAPM and APT asset pricing models in Chinas stock market. First, the research literature on CAPM and APT pricing

4、models was combed. It was found that CAPM has more research and application on market effectiveness and asset price behavior. The APT model is more and more applied in the field of derivatives pricing because of its non-arbitrage idea . In terms of empirical research, this article puts the CSI 300 i

5、ndex stocks listed on the Chinese A-share market into a regression model based on the CAPM and APT models, and selects the daily data of the CSI 300 constituents from January 2005 to December 2019. The validity of the CAPM model in the A-share market was tested, and it was found that no matter from

6、the models goodness of fit or the significance of the estimated value, it shows that the CAPM model has a more effective interpretation ability in the A-share market. Due to the large time span of the sample, the external environment such as the market and policy tends to change significantly during

7、 the period. In order to verify the significance of the CAPM model in the A-share market, the sample data is divided into two segments and the regression test is performed. It is consistent that the CAPM model is significantly effective and very stable in Chinas A-share market. Therefore, it is beli

8、eved that the CAMP or APT model has a relatively good pricing effect in Chinas A-share market, the goodness of fit of both models is relatively high, and the regression coefficient is significant. Key words: CAPM model，APT mode，A-share market，Multiple regression 本科论文 目 录 前 言.1 1.历史回顾与文献综述.2 1.1 金融经济

9、学的历史回顾.2 1.2 资产定价模型的理论文献综述.2 1.3 资产定价模型的实证文献综述.3 2.股票定价投资模型理论研究现状.4 2.1 经典 CAPM 模型.4 2.2 经典 APT 模型.5 2.3 资产定价模型的拓展.6 3.资产定价模型在股票市场的应用.7 3.1 CAPM 在 A 股市场的实证检验 .7 3.2 CAPM 的分段回归检验.8 3.3 APT 模型在 A 股市场的实证检验.10 3.3.1 APT 模型的实证检验.10 3.3.2 多因子模型的创立.12 3.4.CAPM 模型与 APT 模型的比较分析.13 3.4.1 CAPM 模型的优缺点.13 3.4.2

10、APT 模型的优缺点.13 3.4.3 CAPM 模型与 APT 模型的比较.14 结 论.15 致 谢.16 参考文献.17 本科论文 前 言 股票市场是我国经济的重要组成部分，也是全球经济和资本市场的重要载体，越 来越多的学者开始对股票市场倾注了更多的研究热情，并试图找出股票市场运行的内 在规律。其中核心问题之一就是股票的定价问题，建立一个能够对资产进行准确定价 的模型对股票市场来说是非常必要的。因此许多资产定价模型应运而生，其中资本资 产定价模型(CAPM)和套利定价理论模型(APT)是股票价格的两个基本模型，这两个模型 在股票市场的实践领域中被广泛应用。例如，大量的金融学领域专家建议将

11、 CAPM 用于 企业资本预算，但建议使用 APT 模型的只有不到 5%。因此我们可以看出在两个模型的 选择上，学术界和资本市场还是存在较大争议的。大多数的研究支持 APT 比 CAPM 在预 测价格上更具有优势，但也有相当一部分学者持有不同观点。虽然这个问题已经在金 融学领域持续了几十年，但目前还没有盖棺定论。随着改革开放 40 多年来的发展，中 国的股票市场规模逐渐扩大，成为世界资本市场不可或缺的重要部分。因此，基于中 国股票市场研究 CAPM 和 APT 模型的应用问题变得具有十分重要的意义，同时可以为中 国投资者更好的跟踪中国市场运行提供有效的帮助和建议。 本科论文 1.历史回顾与文献

12、综述 1.1 金融经济学的历史回顾 资产定价理论是全世界经济金融研究领域的重要组成部分。但是不同地区对资产 定价理论研究的时间和深度差异巨大。西方国家对该领域有着较长时间的研究历史， 也得到了十分丰富和重量级的研究成果。而我国对资产定价领域的研究相对来说还处 于起步阶段，研究成果相对较少。造成这一现状的原因主要有两方面，一是我国资本 市场虽然经历了快速发展，但究其总量和水平仍处于初级阶段，发展不够成熟。二是 国内学术界对此类研究的重视程度不够，特别是理论研究投入不足，研究成果相对薄 弱。国外学者的研究成果经过长时间的积累，已经形成了比较成熟的理论体系和研究 方法，其中不乏获得诺贝尔奖的划时代的

13、研究成果，这也是国内学术界学习和努力的 方向。本文研究的目的是总结和比较国外已有的经典资产定价理论模型，尝试利用中 国 A 股市场股票交易数据对其进行验证，分析不同模型对 A 股市场的有效性。对研究 A 股市场中的资产定价问题提供理论支持和借鉴，为国内学者研究中国市场提供理论 支持，为更好的理解中国 A 股市场提供实证帮助。 在资产定价理论研究的历史中，产生了许多具有重要学术价值和应用价值的研究 成果，在 20 世纪 60-70 年代，学者夏普，林特纳，莫辛和布莱克一起提出了资本资产 定价模型，也就是众所周知的 CAPM 模型。凭借着这一经典模型夏普等人也获得了 1990 年的诺贝尔经济学奖。

14、在他们提出 CAPM 模型之后，沿着该思路的研究如井喷一 样发展起来，越来越多的改进模型被提了出来，如 ICAPM 即跨期资本定价模型等 CAPM 的衍生模型。随着讨论的加深，人们逐渐发现了 CAPM 模型的一些缺点，如风 险因素过于单一，前提假设过于严格等问题。因此 70 年代后期，学者罗斯提出了 APT 模型即套利定价模型，该模型仅从无套利这一假设出发，弥补了 CAPM 模型的诸多不 足，也可以使定价过程涵盖更多的风险因素，因此 APT 模型与 CAPM 模型成为资本资 产定价理论两大经典模型。 1.2 资产定价模型的理论文献综述 CAPM 定价模型多用于理论分析和实证研究。理论分析方面，

15、斯微惟（2019）重 新探讨了 CAPM 模型中的贝塔系数和市场定价之间的关系问题1。史永东（2019）利 用 CAPM 模型研究了投资者情绪导致的市场定价异象的问题2。实证研究方面，肖恒 （2018）探讨了不同市场环境下，CAPM 模型的适用性问题3。陈梦媛（2019）在 CAPM 模型的基础之上研究了中国房地产上市企业股票的价格行为问题4。张虎 （2016）专门针对上海股票市场做了 CAPM 模型的有效性检验5。周子耀（2015）在 中国 A 股市场针对 CAPM 做了完整的实证研究，证明 CAPM 模型在中国市场具有一 定的有效性6。 本科论文 APT 定价模型主要用于金融资产的定价，特

16、别是复杂的衍生品定价研究。程静 （2019）针对两类定价模型进行了细致的对比和探讨7。李帅鹏（2019）利用 APT 定 价模型研究了股票收益影响因素，与 CAPM 模型得到了一致的结论8。武亚男 （2017）利用 APT 模型对期权进行了定价研究，相对于传统的 BS 公式定价具有一定 的优势9。曹峥（2017）利用 APT 模型中市场有效这一假设，研究了金融危机时代的 市场有效性，发现这段时间市场是半有效状态10。 1.3 资产定价模型的实证文献综述 CAPM 由夏普于 1964 年创建，是马科维茨于 1959 年建立的现代证券理论 （MPT）的扩展。约翰林特纳和简莫森在 1965 和 19

17、66 年对 CAPM 理论的贡献完 善了该模型。 夏普，林特纳和莫森被视为 CAPM 的创始人，其模型版本称为标准 CAPM。自 1970 年以来，资本资产定价模型（CAPM）已被企业广泛采用。时至今日， 该模型仍在美国学术界使用。许多研究人员在经济世界中使用了资本资产定价模型来 研究金融或经济学方面的特定问题。 APT 模型是学者感兴趣的另一种模型，它同样基于 CAPM 的基本原理。 APT 相 较于 CAPM 的最重要改进是使用多个因素来测试风险与收益之间的关系，而 CAPM 仅 使用一个因素来测试。尽管 APT 的实际含义比 CAPM 更容易获得，但 APT 的最大缺 点是并未指出哪些因

18、素会对收入产生重大影响。因此，一些研究人员对 APT 进行了深 入的研究，发现了一些影响收益的具体因素，例如多个微观因素和宏观因素已经证实 对股票收益率存在显著的影响作用。在发现了这些研究结果之后，APT 模型在金融研 究领域变得越来越流行，并衍生出了其他一些版本。最著名的开发版本是 Fama-French 三因子模型，该模型已广泛用于各种研究中。像 CAPM 一样，一些研究人员认为 APT 是定价股票价格的最佳方法，但仍然有一部分人持负面态度。本文希望通过比较这两 种模型的优缺点，找到在中国 A 股市场进行金融研究时可以采用的最佳方法，并为学 者和研究人员提供一定的理论支持和帮助。 本科论文

19、 2.股票定价投资模型理论研究现状 2.1 经典 CAPM 模型 资本资产定价模型(CAPM)是现代金融经济学最核心的模型之一。它的作用在于用 数量化的方法将风险和股票收益联系在了一起。因此它在金融工程领域、经济领域和 管理科学等诸多领域都有着重要的应用。 任何一个模型都需要有前提假设，CAPM 模型也不例外。该模型是建立在马科威 茨模型的基础之上，因此首先必须满足马科威茨模型的假设条件，分别是： （1）投资者都是逐利的，希望自身资产越来越多。因此假设效用是收益率的函数， 同时二者是正相关的关系。 （2）市场中的所有资产，其收益率分布都是独立分布的，且为正态分布。 （3）用资产收益率的标准差代

20、替资产风险水平。 （4）投资者在考虑投资决策的时候，只考虑资产的收益率和风险两个要素。 （5）市场上所有的投资者都是理性，他们的投资策略是在风险水平相同的条件下 优先选择收益率高的资产组合，同时在收益率相同的情况下优先选择风险小的资产组 合。 （6）市场上的资金是无限的，并且可以通过固定的资金成本借入借出资金。 （7）市场上所有投资者的资产持有时间是相同的。 （8）无需考虑证券份数的取整问题，市场上任何资产都可以被无限细分为更小的 资产单元。 （9）市场中的所有交易都不存在摩擦。 （10）市场上所有投资者所掌握的信息都是相同的，不存在任何相对的信息优势。 （11）经济环境是稳定的，不存在通货膨

21、胀或经济危机等改变经济现状的情况存 在。 上述假设表明投资者是理性的，而且严格按照马科威茨模型的规则进行多样化的 投资，并将从有效边界的某处选择投资组合。同时资本市场是完全市场，没有任何磨 擦阻碍投资。 进一步的，夏普发现单个股票或者股票组合的预期回报率(Expected Return)的公式 如下： afamf rrrr （2.1） CAPM 模型涉及很多参数和金融经济学概念。 (Risk free rate)是无风险收益，就是几乎不承担任何风险就能获得的收益。但是 f r 本科论文 在实际情况中并不存在真正的无风险收益率。因为风险时无处不在的，只有更小的风 险而不会存在没有风险的资产。虽然

22、无风险收益率是一个理想化的概念，但是在理论 研究中，无风险收益率具有重要的应用价值，它体现了在模型假设下理想市场中的投 资收益，这一收益率虽然在实际中并不存在，但是却是模型研究的理论基础。在模型 估计中一般使用一年期国债利率作为无风险收益率的替代变量。原因在于国债作为政 府背书的债券其信用风险可以认为是零，另外一年期国债的投资周期与金融研究模型 的时间周期相吻合，过长或过短的投资周期都会使无风险收益率不够稳定。 证券的 Beta 系数是一个统计学概念，它反映的是证券的涨跌幅与市场平均水平的 一致程度。当 beta 大于 0 时说明市场普遍上涨时该资产也是上涨的，当 beta1 说明资 产上涨幅

23、度要大于市场平均水平。而当 beta 小于 0 时则说明资产的涨跌幅与市场涨跌 相反，且负值越大这种反向程度越高。该指标可以用作检查一个投资组合降低投资波 动风险的能力。如果我们希望投资组合的波动尽量趋近市场平均水平，我们就需要通 过将不同 beta 值得股票资产组合到一起构成一个 beta 接近 1 的资产组合。反之我们可 以构造一个高 beta 组合或者通过卖空股票而获得负 beta 组合，大多数股票资产的 beta 值在 1 到 1.5 左右。 是市场期望回报率 (Expected Market Return)，一般是指对未来市场收益率的预测 值，在一般情况下使用历史市场收益率的平均值作

24、为对未来市场收益率的预期，这一 方法在马科维茨的均值方差模型中已经被应用。因此市场预期收益率与无风险收益率 之间的差，代表股票市场溢价 (Equity Market Premium)。 2.2 经典 APT 模型 套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory 简记为 APT）是由美国经济学家罗斯于 1976 年建立的。APT 模型并没有继续使用风险与资产组合的分析框架，转而研究风险 因子对价格行为的影响机制。该理论认为不同的风险因子都可以为资产带来溢价，而 不仅仅是市场风险这一个单一的风险来源。因此随着资本市场的越发复杂，越来越多 的风险因素致使套利定价模型成为 CAPM 的

25、更新升级理论。虽然该理论以无套利命名， 但是并不代表该模型是用于套利交易的。相反该理论的核心假设是市场上不存在套利 行为，原因是一个有效市场中是没有可以套利的机会的，基于此罗斯建立了无套利市 场中的资产定价模型。这一假设要比 CAPM 关于无摩擦假设和理性人假设更加具有实 际意义和理论价值。 在该理论中证券的收益率可以假设为如下公式： （2.2） 1 K iiikki k Rab f 其中，等号左边为资产的收益率，右边依次为收益率期望值，资产组合中不同资 本科论文 产的异质风险及其对应的期望收益，最后是随机项。对于异质风险则需要假设其方差 有界，并且独立不相关： （2.3） 2 ,0,0 ii

26、jij ED EEf 因此资产的期望收益率是： （2.4） 1 K iifkik k uaRb 2.3 资产定价模型的拓展 CAPM 模型在长期的研究过程中产生了许多衍生模型，其中比较著名的是莫顿在 1973 年建立的跨期资本资产定价模型，简称 ICAPM。该模型理论融合了不同时期的 宏观经济因素等特征，并将其量化至传统的 CAPM 模型之中。因此在不同的时间周期 内所应用的模型公式是不尽相同的，这区别主要来源自不同时间周期中宏观经济因素 种类和水平的不同，影响了模型中市场因素的水平。从某种意义上来说 ICAPM 模型更 具有实践价值，特别是能够更高的解释不同历史周期内资产价格的变动情况。 除

27、了 ICAPM 模型之外，基于消费的资本资产定价模型（CCAPM）的发展被看成 是金融经济学的主要进步之一。20 世纪 80 年代左右，学者卢卡斯等人的研究成果说明 了，市场消费能力和资产价格水平之间存在着内在联系，这种联系可以通过一组函数 量化的表达出来。虽后有学者改变了长期以来的理性人假设，认为投资者不再以资产 收益最大化为投资目标，转而以消费效用最大化为最终目的，因此他们认为投资者在 长期内将权衡消费与投资的分配比例，得到了一个资产收益率与平均消费增长率的线 性关系模型，即 CCAPM。 本科论文 3.资产定价模型在股票市场的应用 3.1 CAPM 在 A 股市场的实证检验 选取上证 A

28、 股市场沪深 300 指数成分股作为研究样本。研究样本选取的依据是， 首先沪深 300 指数是 A 股市场上交所和深交所上市股票中的大盘蓝筹股，其市值权重 比较稳定，股票价格不易被市场操纵，因此更能代表我国 A 股市场的特征。其次沪深 300 指数成分股上市时间普遍较长，历史数据比较丰富，便于进行实证检验。市场参考 样本选取万得全 A 指数，选取的原因在于所研究样本横跨沪深两市，如果仅选取上证 综指或者深成指则无法有效作为市场风险的替代指标，而万得全 A 指数涵盖市场上所 有股票，因此更适合作为市场风险指标的参考条件。本文选取 2005-2019 年沪深 300 样本股数据，股票基本特征如下表

29、。 表 3.1 沪深 300 指数成分股历史收益率数据 Tab. 3.1 HS300 index history return 日收益率 Mean0.00076 Median0.00811 Maximum0.1 Minimum-0.1 Std. Dev.0.00437 Skewness0.094087 Kurtosis0.050448 Observations877954 同时选取 2005-2019 年万得全 A 指数作为市场指标，具体特征如下表。 表 3.2 万得全 A 指数 2005-2019 年特征统计 Tab. 3.2 Wind A index 2005-2019 日收益率 Mean

30、0.00033 Median0.00401 Maximum0.0633 本科论文 Minimum-0.0729 Std. Dev.0.002113 Skewness0.049899 Kurtosis0.034889 Observations3630 建立模型如下 (3.1) afamf rrrr 其中表示沪深 300 成分股 2005-2019 年日度收益率平均值，为市场无风险收 a r f r 益率，为方便计算假设为常数 0.04。为万得全 A 指数日度收益率，为待估计的市 m r a 场贝塔系数。利用 Eviews 软件进行回归得到回归结果。 表 3.3 模型回归结果 Tab. 3.3 T

31、he result VariableCoefficient Std. Error t-StatisticProb. BETA0.0392390.0269492.4560450.0335 R-squared0.312791Mean dependent var0.258308 Adjusted R- squared 0.289187S.D. dependent var0.645691 S.E. of regression 0.342163Akaike info criterion0.976667 Sum squared resid0.936607Schwarz criterion1.193955

32、Log likelihood-1.34833Hannan-Quinn criter.0.932004 F-statistic8.683255Durbin-Watson stat2.136737 Prob(F-statistic)0.023891 从回归结果可以看出，模型的贝塔系数回归 t 统计量为 2.456，通过了 95%显著性 本科论文 检验，同时模型具有 31%以上的拟合优度，说明 CAPM 模型在中国 A 股市场有着比较 好的解释能力。 3.2 CAPM 的分段回归检验 为了更好的说明 CAPM 模型在 A 股市场的稳定性，将历史数据分为 2005-2012 和 2013-2019 两

33、个时间段分别进行回归，考察回归结果是否一致。 选取 2012 年作为时间节点的原因在于，我国股票市场仍处于发展阶段，无论从市 场状态，投资者结构以及政策监管层面，都是处于不断变化和调整过程中的，因此相 隔很远的两段时间的市场环境很可能有着天翻地覆的变化。但是资产定价模型是由一 般经济学原理和数学原理推导而来，理论上不受资本市场外部环境的影响，因此在不 同市场环境中的有效性不应有太大的差别，因此采取分段回归的方式进行检测。 图 3-1 A 股市场上市公司数量 上图统计了自 2005 年以来在 A 股市场上市的公司数量，可以看出来 2012 年之后 上市公司数量明显增长，上了一个新的台阶。因此可以

34、认为 2012 年是我国 A 股市场飞 速发展的分水岭，随着金融市场的进一步开放和政策监管的日趋成熟，我国 A 股市场 无论从规模还是质量都得到了飞速发展。在 2012 年前后两个不同阶段检验 CAPM 模型 的有效性，所得到的结论更加具有说服力。 表 3.4 2005-2012 年模型回归结果 Tab. 3.4 The result of 2005-2012 VariableCoefficient Std. Error t-StatisticProb. 本科论文 BETA0.0274580.0198892.1399710.0412 R-squared0.337993Mean dependen

35、t var0.248873 Adjusted R- squared 0.315847S.D. dependent var0.603982 S.E. of regression 0.312238Akaike info criterion0.958724 Sum squared resid0.925837Schwarz criterion1.059982 Log likelihood-1.239907Hannan-Quinn criter.0.897763 F-statistic7.604283Durbin-Watson stat2.030624 Prob(F-statistic)0.015833

36、 表 3.5 2013-2019 年模型回归结果 Tab. 3.5 The result of 2013-2019 VariableCoefficient Std. Error t-StatisticProb. BETA0.0403290.0278932.5877230.0298 R-squared0.367872Mean dependent var0.243931 Adjusted R- squared 0.341175S.D. dependent var0.617899 S.E. of regression 0.321896Akaike info criterion0.947832 Sum

37、 squared resid0.879931Schwarz criterion1.086287 Log likelihood-1.22987Hannan-Quinn criter.0.885455 F-statistic8.535788Durbin-Watson stat2.089622 Prob(F-statistic)0.016822 通过分段回归可以看出，无论在哪个时间段 CAPM 模型在 A 股市场均有比较好的 解释能力，这说明 CAPM 模型在 A 股市场是显著有效的，并且这一有效性是稳定存在 的。 本科论文 3.3 APT 模型在 A 股市场的实证检验 3.3.1 APT 模型的实

38、证检验 因子分析的基本思想是寻找与资产价格行为相关性最高的几个随机变量，通过剔 除不同变量之间的多重共线性，寻找显著影响资产价格的随机变量，这些留下来的变 量可以被称作因子或者资产价格的影响因素。这些因子往往是不可被直接观测的，它 们可能是某些抽象的概念或者是假设，需要通过代理变量或者构建量化指标进行研究 分析。因此因子分析就是在众多随机变量中找到真正影响资产价格的因素的过程。 表 3.6 沪深 300 指数成分股历史特征数据 Tab. 3.6 The history of HS300 index 日收益率 PEPB 换手率 Mean0.000767.07902655.530222.17512

39、3 Median0.008116.16550455.648021.924655 Maximum0.112.5379860.068763.932442 Minimum-0.12.30918852.436851.454548 Std. Dev.0.004372.8827461.9531410.706537 Skewness0.0940870.5090980.6055351.376403 Kurtosis0.0504482.5811993.573594.047433 Observations877954877954877954877954 将沪深 300 成分股历史 PE、PB 以及换手率和市场收益

40、率同时作为特征因子，作 为成分股收益率的解释变量。构建模型如下 （3.2） 01 1223 3ifm urrbbb 其中为无风险收益率，同样假设为常数 0.04。为市场收益率，以万得全 A 指数日 f r m r 度收益率替代。、为 PE、PB、换手率三个因子，为其对应的因子暴露。模 1 b 2 b 3 b 型检验结果为 表 3.7 因子模型回归结果 Tab. 3.7 The result VariableCoefficientStd. t-StatisticProb. 本科论文 Error Beta00.0382760.0269491.8560450.0835 Beta10.1515310.

41、0611452.4781960.0382 Beta20.0272370.103852.2622690.0412 Beta30.09570.2054241.865880.0737 R-squared0.612791Mean dependent var0.258308 Adjusted R- squared 0.609187S.D. dependent var0.645691 S.E. of regression 0.342163Akaike info criterion0.976667 Sum squared resid0.936607Schwarz criterion1.193955 Log

42、likelihood-1.34833Hannan-Quinn criter.0.932004 F-statistic8.683255Durbin-Watson stat2.136737 Prob(F-statistic)0.005222 从模型回归结果可以看出，同样是作为市场因子的系数，同 CAPM 模型中的贝塔 系数估计结果一致，说明了两个模型在 A 股市场中的一致性。同时其他三个因子对沪 深 300 成分股的日度收益率也具有一定的解释能力，同样通过了显著性检验，这说明 APT 模型在 CAPM 模型的基础之上，可以更加灵活的加入更多的因子假设。总之从检 验结果上来看，APT 模型在 A 股

43、市场上是同样有效的。 3.3.2 多因子模型的创立 除了 PB，PE 等因子可以纳入 APT 模型之外，由 APT 模型的理论基础可以知道， 任何对股票收益产生影响的因素均可以纳入 APT 模型的框架之中。实际上随着对资本 市场研究的深入，由 APT 模型衍生出的多因子模型已经成为当今资产价格行为研究的 主流方法。从影响价格的角度来讲，套利定价理论相对于资本资产定价模型来说是一 类更加广泛的资产定价模型。资本资产定价模型将价格中的风险因素分为市场风险和 自身风险，而套利定价模型将风险因素的类别更加自由化，只要通过模型检验均可以 纳入定价模型作为收益来源的一部分。但是这并不代表这两类模型是递进关

44、系的，二 者在资产定价理论中占有相同的重要地位。经典的一种是 Fama-French 三因子模型。 小型市值和价值股票在市场上的表现明显优于市场，这种影响无法用 CAPM 模型来解 本科论文 释。随着市场交易实践和研究的不断深入，研究人员发现，市场势头无法用三因素模 型来解释。拟议的动量效应是对三因素模型的改进和升级。动量是一个物理术语，是 与物体的质量和速度有关的物理量。股票市场中的动量效应是指股票的涨跌趋势具有 一定的惯性特征，即在一定时间内涨跌幅最大的股票将继续朝原方向发展。经过研究 发现动量效应也是股票收益率的稳定来源之一，因此动量也是影响股票收益率的因子， 将其纳入因子模型便形成了四

45、因子模型。尽管四因子模型将股票收益与价格本身联系 起来，但与公司价值无关。因此，有必要引入描述公司资产质量的因素。这也给以后 的五因素模型和六因素模型的建立带来了前提。 多因素定量选股的原理不难理解，即股票收益率是由一系列因素决定的。根据经 济金融理论或市场经验找到这些因素，然后通过拟合历史数据和统计分析进行验证。 然后进行选择，最后将这些因素的组合作为选股标准来购买符合这些条件的股票，这 也是 APT 模型开发的最新前沿成果。 3.4.CAPM 模型与 APT 模型的比较分析 3.4.1 CAPM 模型的优缺点 模型简洁结果清楚明了是 CAPM 模型最大的优点。只要是存在风险收益特征的资 产

46、均可以使用 CAPM 模型进行分析研究。原因在于模型将资产价格的影响因素全部抽 象为无风险收益、市场风险和随机风险三大因素，并将其有机的结合起来。CAPM 在 投资实践中也有着举足轻重的作用，它可以帮助人们衡量投资组合的风险，特别是在 可以分散的市场风险因素上是否做到了有效分散，从而降低投资组合的系统性风险， 降低投资组合收益的波动性。CAPM 模型完整的阐明了收益与风险的关系，为后续所 有定价理论创造了扎实的理论基础和研究框架，也为投资者的投资行为找到了理论依 据。 CAPM 模型也有十分明显的缺点，那就是该理论存在局限性。模型将资产的收益 来源仅仅抽象为无风险收益和市场风险，将其他风险都作

47、为随机风险处理，但是这种 假设过于严格。不同的上市公司其公司质量和行业特征会有巨大的差异，这种差异所 带来的风险有可能掩盖市场风险对资产价格的影响，但是这一点在模型中并没有体现。 此外模型的基本假设过于严格，其中无摩擦市场和无限制的卖空和接入资金的假设是 在现实市场中无法达到的，这也是后来众多学者质疑该模型实用价值的原因所在。而 该模型的框架内并没有为解决这些问题预留方法，相对于 APT 模型的拓展性有限。 3.4.2 APT 模型的优缺点 APT 模型的优势十分明显，最根本的原因是因为该理论模型的假设条件的要求相 对 CAPM 模型要宽松很多。它将市场风险作为风险因素之一而不是主要风险来源，

48、与 其他风险因素是并列的关系，这就给研究不同风险因素对收益的影响带来了更大的自 本科论文 由度，不用考虑这些风险因素是不是与市场风险相冲突。同时将风险因素分解为各个 风险因子也有利于投资者有的放矢的对冲不同风险，具有重要的投资实践意义。 作为一个理论模型，APT 模型自然也存在自身的缺陷。自由的风险因子研究框架 容易导致过于分散化的风险因子被纳入模型，而失去了对不同风险因素之间关系的研 究，各个风险因子之间很难体现主次关系和逻辑关系，这也给模型在不同资产定价中 的有效性问题带来了研究困难。系统风险的数量越多，套利的利润分析就越复杂，操 作也就越复杂。 3.4.3 CAPM 模型与 APT 模型

49、的比较 CAPM 和 APT 均提供基准证券收益率，以衡量证券的内在价值，并为投资者决策 提供依据。同时二者均有类似的基本假设，区别仅在于 APT 模型相对于 CAPM 模型的 假设更加宽松。例如资本市场上的所有投资者对证券的分析方法相同，对经济状况的 看法也相同，这一假设是两个模型所共有的。从模型操作上来看，证券收益都可以通 过因素模型来描述，所有这些因素都可以通过构建完全分散的投资组合来分散非系统 性风险。此外，CAPM 可以看作是 APT 的特例，相对于 APT 的多因素模型，CAPM 可以看作是单因素模型，即它只包含市场风险一类因子，而其他因子都归为随机风险 因素。这样做的好处是将风险

50、因素的主次关系分析的更加清楚，对市场环境对股票价 格的影响研究的更加透彻，从理论基础上来说与 APT 模型并无二致。 CAPM 与 APT 模型的根本区别有两方面。理论基础方面，CAPM 是单因素的风险 收益模型，资产收益主要来自于市场风险，其他均归于随机风险。而 APT 模型的多因 素形式相当于从随机风险中又剥离出了更多的风险因子，并且将它们提高到与市场风 险因子同样的高度地位，认为价格并不仅仅主要来源于市场，而是多重因素的产物。 实践应用方面，通过 CAPM 获得风险平价状态需要调整自己的投资组合，使其能够分 散更多的市场风险而获得更高和更稳定的风险溢价。而 APT 模型是需要调整各个风险

51、 因素，由于各个风险因素是相互独立的，投资者可以选择在哪个风险因素上实现风险 中性，而特意暴露某一个风险因素，在投资组合的构件上 APT 模型更加灵活。 虽然 CAPM 模型 APT 模型具有诸多的异同点，但是这并不妨碍两个模型在资产定 价理论中的经典地位。有一点需要强调的是，二者虽然是先后产生的理论模型，但是 是从两个不同的角度进行研究并得到了结论，并且二者的结论是可以相互印证了，这 也直接说明了风险收益这一分析框架的正确性。这也是几十年来这两个模型一直经久 不衰的根本原因，因为它们都体现了资本市场风险收益之间关系这一个客观规律。 本科论文 结 论 综上所述，CAPM 模型和 APT 模型各有所长，无论是 CAPM 模型还是 APT 模型，都是 为投资者投资提供指引，都为投资者提供了这样一个理念：天下没有免费的午餐，要 想获得更高的收益必须承担更高的风险，但关键是如何构建这样的投资组合，对于相 同的风险水平，预期收益率最大或者对于相同的预期收益率水平，风险最小（马科维 茨证券组合构造原理），如何利用两模型分析出证