资本资产定价模型范文
时间：2023-03-24 21:27:02
导语：如何才能写好一篇资本资产定价模型，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
Tan Wenwei
（College of Economics and Management，Xi'an Fanyi University，Xi'an 710105，China）
摘要：以夏普的资本资产定价模型为基础，指出顾客资产计量模型中应该考虑顾客信用因素的必要性，并将其导入资本资产定价模型是建立计量模型的必然要求，从而推导建立了顾客资产期望收益率模型。
Abstract: Based on CAPM, it's concluded that Customer Equity measurement model should take customer credit into account, and it is necessary to bring credit risk into CAPM when we set up a model for measure Customer Equity .And then there sets up a required rate of return model for measure Customer Equity.
关键词：顾客资产 折现率 顾客资产必要收益率 资产组合收益率 资本资产定价模型
Key words: customer equity；discount rate；necessary-reward rate of customer equity；assemble reward rate of asset；CAPM
中图分类号：F221 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）14-0155-03
1问题的提出
在1996年，由Blattberg和Deighton在哈佛商业评论上发表的论文――《Manage Marketing by the Customer Equity Test》中首次提出“ CustomerEquity”①（简记CE）的概念，中文直译是“顾客权益”的意思，国内研究者基本上都将其翻译为“顾客资产”，是指企业所有顾客终身价值（Customer Lifetime Valuation，简记CLV）折现现值的总和。“顾客终身价值是企业在那位顾客与公司交易的整个期间从顾客那里获得的纯利润或损失”[1]。
Guilding和McManus（2002）首次提出了“顾客会计（Customer Accounting）”概念，认为顾客会计是企业在采取顾客导向的竞争战略时所构建的以财务信息为主，反映企业顾客资源价值及其变动的信息系统，它的主要职能在于度量顾客价值及其变动。顾客会计包括用于评价与某特定顾客或顾客群体有关的收入或利润现值的所有会计方法。[2]
顾客资产的会计计量是目前理论界探索的又一新的课题，其之所以会引起大家的关注，是现代企业经营在实践中之使然，从资产评估学原理出发，其计量方法可以采用收益现值法，其中，折现率的确定是重要的一环。本文以顾客资产的会计计量为目标，依据风险累加法理论，即：资产的折现率=通货膨胀率+资产期望收益率。
建立计量顾客资产和顾客资产组合的期望收益率模型，并纳入上述折现率计算模型，进而用于顾客资产价值的评估当中。
2现资组合理论――夏普提出的资本资产定价模型
现资组合理论又称为证券组合理论或投资分散理论，由美国的著名学者哈里・马科威茨（H.Markowitz）提出，并由夏普（William，F.Sharpe）等人加以完善发展。
2.1 资本资产定价模型的假设条件资本资产定价模型是在严格的假设条件下给出了风险资产的收益率与市场资产组合的收益率之间的关系。
这些假设条件包括如下内容：
假设 1：投资具有均值-方差效用函数，投资行为依据资产收益率和方差，遵守占优原则：在同一风险（方差）水平下，选择期望收益率大的证券组合；在同一期望收益率水平下，选择风险（方差）小的证券组合；
假设 2：所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致，因此市场上的有效前沿曲线只有一条；
假设 3：所有投资者处于同一单期投资日期；
假设 4：资产数量是固定的，资产无限可分，即投资者可以以任意金额投资于各种资产；
假设 5：市场无卖空限制；
假设 6：资本市场上存在无风险资产，投资者能以固定无风险利率借入或贷出任意数量的该种资产，这个利率对所有投资者都相同；
假设 7：资本市场没有税收和交易成本，资产没有红利分配；
假设 8：没有通货膨胀和利率的变化；
假设 9：投资者是价格承受者，即单个投资者不能通过其买卖行为影响资产价格，即处于完全竞争状态。[3]
由于市场的现实条件难以满足这些假设，从而限制了这个模型的实际应用。因此，理论界数十年来不断提出各种修正模型以放松其严格的假设条件，如连续时间消费资本资产定价模型；并且提出了一些拓展模型，如斯蒂芬・罗斯（Stephen A Ross，1976）提出的套利定价定理（The Arbitrage Pricing Theory）。
2.2 市场存在无风险资产时的资本资产定价模型假设市场存在无风险资产时，任意风险资产的超额收益率可表示为：
E（Ri）-R0=βi[E（RX）-R0]（1）
其中βi=■ （i=1，2，3，…，n）
表示为向量形式为：E（R）-R0I=β[E（RX）-R0]（2）
其中：β=■
3顾客资产组合收益率的期望和方差
3.1 顾客资产组合收益率的期望在本文中，定义顾客资产是企业在履行未来契约易中获得的经济利益的现值，其中经济利益包括契约中已经明确规定的经济利益及有证据表明可归属于此契约的其它经济利益。[4]契约的形成是以信用为条件的，而信用是在各种风险中维持的，任何企业都存在信用风险。
假设在t0t1其间，企业有n份顾客资产，分别用CE1，CE2，CE3，…，CEn表示。
将企业每份顾客资产包含的经济利益分为直接收益和间接收益两部分，相应地企业从每份顾客资产中要求获得的收益率可以表示为：
R■=■=■+■+■=Y■+η■■+η■■=Y■+ε■（3）
其中：①顾客资产CEi包含的经济利益中直接收益或由收入带动的收益额为Pil；②间接收益为Pi2；③成本费用为Ci；④坏账损失为Di，这是一个随机变量；损失率■=η■■；⑤账款延期支付的管理成本和契约额调整成本为Ki，这也是一个随机变量；用■=η■■表示该比率；⑥名义收益率为Y■，是一常数；⑦信用风险损失率为ε■=η■■+η■■，它是两个随机变量的和。
定义 1：企业每份顾客资产包含的经济利益中的直接收益与间接收益之和，称为名义收益。
设RX是顾客资产组合的收益率。则：R■=■X■（Y■+ε■）（4）
其中：X■表示顾客资产CEi的成本占顾客资产组合总成本的比例或者说顾客资产CEi的成本额占企业所有顾客资产总成本额的比例；■X■=1，即ITX=1， I=（1，1，1，…，1）T即I是n维列向量。
X■=■×100%
从而顾客资产组合的收益率的期望可表示为如下公式：
E（R■）=■X■E（Y■+ε■）=■X■[Y■+E（ε■）]
=■X■Y■+■X■E（ε■）（5）
令向量X=（X■，X■，X■，…，X■）■；
θ=（θ■，θ■，θ■，…，θ■）■=（Y■+ε■，Y■+ε■，Y■+ε■，…，Y■+ε■）■
E（θ）=[E（θ■），E（θ■），E（θ■），…，E（θ■）]■
=[Y■+E（ε■），Y■+E（ε■），Y■+E（ε■），…，Y■+E（ε■）]■
则R■=XTθ
E（R■）=XTE（θ）
顾客资产CEi的期望收益率公式为：E（R■）=Y■+E（ε■）
3.2 顾客资产组合收益率的方差
由R■=■X■（Y■+ε■）知
D（R■）=E■X■（Y■+ε■）-■X■E（Y■+ε■）■
=E■X■ε■-■X■E（ε■）■=（X■，X■，X■，…，X■）
Cov（ε■，ε■）…Cov（ε■，ε■）┆?埙┆Cov（ε■，ε■）…Cov（ε■，ε■）X■X■┆X■=XTNX（6）
其中：N=Cov（ε■，ε■）…Cov（ε■，ε■） ┆ ?埙┆Cov（ε■，ε■）…Cov（ε■，ε■）
如N可逆，则N是正定矩阵。从中可以看出，顾客资产组合的收益率的方差是资产组合X和随即变量信用风险率协方差的函数。
4顾客资产组合收益率的均值-方差分析
标准资本资产定价模型中首先假设投资具有均值-方差效用函数，投资行为依据资产收益率和方差，遵守占优原则：在同一风险（方差）水平下，选择期望收益率大的证券组合；在同一期望收益率水平下，选择风险（方差）小的证券组合。
本文依旧遵循这一思路，并且，按照前述定义顾客资产的思想，由于契约等的制约，使得企业从顾客获得的收益具有相对稳定的特性，在大量随机因素的影响下，可以假设顾客资产收益率服从正态分布；另外，同样的原因，即从一份契约的完成角度看，假设收益期是单期的具有一定的合理性，只不过单期的长度因契约期的不同而不同。同时，对于企业而言，依据顾客资产是契约条件下的市场投资，这种市场是半强有效市场的分析结论，计算原理类似于有效市场下进行交易的资产，同时作以下假设：
假设 1：资本市场上存在无风险资产；
假设 2：收益和支出在同一时期；
假设3：企业仅考虑持有顾客资产的情况，而不考虑存在交易性资产的情况。
由此建立以下模型：
min■D（R■）=■X■NX（7）
s.t.I■X=1E（R■）=X■E（θ）=μ（8）
依据附录，可知
c′=I■NI>0
a′=I■N■E（θ）=[E（θ）]■N■I
b′=[E（θ）]■N■E（θ）>0
d′=b′c′-（a′）■
最优解：
Xμ=N■[λ1I+λ2E（θ）]=N■■（b′-μa′）I+■（μc′-a′）E（θ）（9）
D（R■）=■μ-■■+■（10）
5存在无风险资产时的均值-方差分析――基于顾客资产的资本资产定价模型
相当于顾客的信用风险来看，长期国债的利率是高信用的，为了简化计算，以长期国债的利率作为无风险利率，从而可得到如下结论。
此时最小方差顾客资产组合模型表示为：
min■D（R■）=■X■NX（11）
s.t. [E（θ-R■I]■X=μ-R■（12）
解得：
（1）X■=■ （13）
（2）Cov（θ，R■）=NX■=■=■（14）
其中：Y=（Y■，Y■，Y■，…，Y■）■
ε=（ε■，ε■，ε■，…，ε■）■
E（ε）=[E（ε■），E（ε■），E（ε■），…，E（ε■）]■
（3）E（θ）-R■I=■[E（R■）-R■]（15）
（4）E（θ■）-R■=β■?WE（R■）-R■（16）
Y■+E（ε■）-R■=β■?WE（R■）-R■（17）
其中：
β■=■=■
=■（18）
（5）D（R■）=■（19）
其中，h′=b′-2a′R■+c′R■■（20）
由（3）式知，企业从每份顾客资产CEi中获得的必要收益率可以表示为：
E（R■）=Y■+E（ε■）=Y■+E（η■■）+E（η■■）=E（θ■）（21）
（13）、（14）和（16）式分别就是存在无风险资产时顾客资产组合的最小方差组合、信用风险率与顾客资产组合收益率的协方差、顾客资产CEi的期望信用风险率。
由此，i顾客资产的折现率可以表示为如下格式：
i顾客资产折现率=通货膨胀率+i顾客资产必要报酬率
=R■+E（R■）=R■+Y■+E（ε■）=Rf+Yi+E（η■■）+E（η■■）=R■+E（θ■）（22）
其中：R■表示通货膨胀率；E（R■）表示顾客资产CEi的必要报酬率；Yi表示顾客资产CEi的名义收益率；E（ε■）表示顾客资产CEi的期望信用风险率。
6Sharpe-Lintner资本资产定价模型与基于顾客资产的资本资产定价模型的比较
Sharpe-Lintner资本资产定价模型：
E（R■）-R■=β■[E（R■）-R■]
其中： β■=■ （i=1，2，3，…，n）
本文中基于顾客资产的资本资产定价模型：
E（θ■）-R■=β■?WE（R■）-R■
Y■+E（ε■）-R■=β■?WE（R■）-R■
其中 β■=■=■
从模型的形式上看，Sharpe-Lintner资本资产定价模型中资产Ai（i=1，2，3，…，n）的期望收益率E（R■）与基于顾客资产的资本资产定价模型中的顾客资产CEi的期望必要报酬率E（θ■）只是表示方法的不同，但实质上后者具有更为具体的含义，这种变化正是在于顾客资产概念的引入改变了E（R■）的内涵，即顾客资产CEi的期望必要报酬率E（θ■）需要分两部分，其中一部分是源自契约性的坏账损失Di和资产组合的协方差；另一部分是账款延期支付的管理成本和契约额调整成本Ki和资产组合的协方差，它们组成客户的期望信用风险损失率E（ε■），这才是决定顾客资产CEi的期望必要报酬率E（θ■）大小的真正要素。
同时上述差别也导致β■的显著区别，即Sharpe-Lintner资本资产定价模型中：β■=■；
而基于顾客资产的资本资产定价模型中：
β■=■
Cov（η■■，R■）反映了源自契约性的坏账损失Di和资产组合的协方差；Cov（η■■，R■）反映了账款延期支付的管理成本和契约额调整成本Ki和资产组合的协方差,它们共同组成顾客的信用风险和顾客资产组合的协方差，显然基于顾客资产的资本资产定价模型中比Sharpe-Lintner资本资产定价模型的分子多出一项。
7结论
通过引入信用风险率的概念，把契约中企业和顾客之间已经明确的收益率作为名义收益率固定下来。
传统的资本资产定价模型针对的是证券投资市场，随着该市场的发展，获得有关的历史数据是比较容易的。本文中，顾客资产具有契约性，企业可能和某些顾客有长期的合作关系，相关的历史数据也可以获得，而和另外一些顾客可能只有短暂的合作，这种情况下，缺乏历史数据资料，实际使用中需找出替代的方法。
注释：
①Equity在会计学中也可译为“所有者权益”、“普通股票”、“资产净值”等，而国外也有一些作者直接使用“custom asset”即“顾客资产”，如ChristianNeckermenn（2003）的论文“Customer Asset Management:Marketing’s New Path to Profitability”，以及John E Hogan（2002）等的论文“Linking Customer Assets to Financial Performance”.
参考文献：
[1]邵景波，张明立.国外顾客资产测量模型研究及启示[J].中国软科学，2006，（4）：148.
[2]吴佳斌.顾客资产的会计计量及质量分析研究[D].对外经济贸易大学，硕士，2007：6.
篇2
关键词：资本资产定价 CAPM 纳什议价模型 博弈论
一、资本资产定价模型及其逻辑悖论
资本资产定价模型（CAPM）是从现代资产组合理论中直接推导出来的模型，一般表示为：
其中，是给定资产或资产组合的收益率；为无风险收益；是市场组合的收益率；为给定资产或资产组合的系统风险。
㈠模型含义
现代资产组合理论认为，资产组合面临的风险可分为系统性风险和非系统性风险。系统性风险是与整体经济运行（如通货膨胀、经济危机等）相关的风险，非系统性风险是与资产自身特性相关的风险。多样化的投资可以降低直至消除资产组合的非系统风险，而系统风险因与整体经济运行有关，是不能通过多样化的投资消除的。理论上说，一个由足够多的资产构成的资产组合只有系统性风险，市场组合就可以认为是这样的一个组合。CAPM模型对资产的定价是对该资产的系统风险的定价（非系统风险是得不到市场回报的）。
在一个所有投资者都遵循资产组合理论并达到均衡的市场上，给定资产或资产组合的收益由无风险收益和风险补偿共同组成。 是资产组合P与市场组合M的协方差，是市场组合的风险（也就是系统风险）， 可以衡量资产组合的系统风险。是资产组合P因承担系统风险所得到的回报（也就是风险补偿）。
㈡模型的逻辑悖论
CAPM模型描述了市场达到均衡状态时资产定价，我们关注的是市场是如何达到这个均衡状态的。CAPM模型对均衡过程的分析是较为粗糙的，首先，模型设定了如下假设：
1、投资者都是风险规避者。
2、投资者遵循均值—方差原则。
3、投资者仅进行单期决策。
4、投资者可以按无风险利率借贷。
5、所有的投资者有相同的预期。
6、买卖资产时不存在税收或交易成本。
按上述假设，我们可以判定市场投资者选择的最优风险资产组合必然是相同的，当然这个最优风险资产组合也就是市场组合。其次，这个市场的均衡是投资者根据不同资产风险收益对比而将资金在无风险资产和市场组合间进行动态调节而达到的。
这个分析的缺陷在于忽略了投资者的最优风险资产组合是怎么得到的。在形成这个最优风险资产组合时，投资者要买入一些资产，并卖出另外一些资产。但根据上述的假设,由于投资者决策目标一致，持有的资产结构完全一致，而市场中交易双方都是这些投资者，这意味着交易双方都想同时买入或同时卖出某项资产，这样的交易显然不可能发生。对于另一种可能性，即集中需求或集中供给会导致资本资产价格调整，由此形成新的均衡，这也不可能。因为信息完全透明，投资者人人皆知，而且对资产价值的判断完全一致，因此也不会有实质性的资产交易活动发生。同时，我们还要考虑这样一个问题，受中央银行货币政策影响，在投资组合持有期间内,无风险利率是不断变化的，这意味着最优投资组合的内部资产价值构成比例发生调整，而这种调整又会遇到前面提到的无法交易这个问题。或者说，在无风险利率发生调整时，原有均衡仍将得以维持，投资者之间不会发生实质性的资产交易活动，均衡点仍然在原处，但该点已经不是最优点。
造成上述悖论的关键原因是模型假设中认为投资者对资产特性的完全一致认同，加上模型认为投资者会追求任何最优组合，而这一最优组合又是所有投资者一致认同的，因此，所有投资者都会选择同一最优组合，即一致决策，一致做出买入某项资产或卖出某项资产的决定，由此无法满足资产交易所需的条件。而且,我们也可以从博迪、莫顿的《金融学》一书中看出CAPM模型悖论造成的理论分析后果,即使投资者陷入了是否该相信自己能战胜市场的两难境地。⒋因此，我们有理由认为原有的达到均衡市场的分析存在问题，其后果是我们会质疑模型是否成立。
二、资本资产定价的纳什议价模型
学术届很早就注意到资本资产定价模型的不足之处，但主流方向集中在对该模型的修补。虽然APT理论从另一个角度探讨资本资产的定价问题，但该理论也存在着重大的缺陷。⒌
正是由于上述的原因，我们力图换过一种思维去克服CAPM及APT的缺陷。考虑到资本资产定价模型的逻辑悖论及市场是否能达到均衡，我们尝试用非合作博弈理论来探讨资本资产的定价问题。一个基本看法是：资产的价格在交易时才能真正体现出来，而交易则可以看做是一个纳什议价过程。⒍
1．Nash(1950,1953)谈判模型
Nash认为谈判的特征由两点决定：
第一、谈判结果所产生的收益分配情况;
第二、如果谈判破裂会产生什么结果。
Nash指出，谈判解(纳什解)应该满足以下公理：
公理1 个体理性。，即优超，为现状点。
公理2 联合理性。P中不存在优超的效用值,即满足pareto最优。
公理3 对称性公理。在两个谈判者涉及的所有方面均相同的对称谈判中,谈判解也是对称的。在对称谈判中，谈判双方的地位一模一样，如果互换地位仍是相同的谈判局势。
公理4 线性不变性公理。如果对谈判的效用模型中任何一方的效用函数作保序线性变换，则谈判的实物解不变，效用解由原谈判的效用解经相同保序线性变换而得。保序线性变换则是对效用函数U进行如下线性变换：au+b,a>0,在保序线性变换下，偏好的结构不变，变动的仅是效用的数值(效用的相对度量)。
公理5 无关选择公理。记G为一种谈判局势，其现状点 ，可行集为P，解为。设G′为一新谈判局势，可行集P′是P的一个子集，现状点，在P′内，则仍为G′的解。
2．Nash谈判模型的推广
Nash谈判模型建立在过于抽象的公理基础上，这就使模型缺乏对现实的解释力。Jansvejnar(1982,1986)对该模型进行了改进，该模型中谈判解由各方的威胁点、谈判力(bargaining power)以及对谈判破裂担心程度(fear of disagreement)决定。下面给出这两个概念的严格定义，并且给出简单的解释。
谈判力的定义：
并且，
i方的谈判力 受制度、经济以及其它变量(用向量Z表示)的影响，这些变量对于Nash谈判模型来说是外生的，因为它们不能作为谈判的目标而直接进入各方的效用函数。每一方的净收益都随着他的谈判力增加而增加；零收益对应于完全没有谈判力的情形，而最大收益则对应于谈判方具有完全谈判力的情形。⒎
谈判破裂担心程度(f)的定义:
。
在谈判的每一个阶段,i方都在考虑一个赌博，即用目前得到的净收益来赌的小增量收益(例如管理层考虑是否接受工会增加工资的要求)，那么是谈判方i对破裂结果的局部规避(local aversion)。⒏所以i方接受这个赌博的最大概率就从反向上衡量了i方对于损失 的规避。由于当很小时接近于零，Aumann和Kurz(1977)就把作为i方担心谈判破裂程度的反向量度，而且指出。
资产的定价受到威胁点、谈判力、及谈判破裂担心程度的影响，这是显而易见的，而且这一观点也比资本资产定价模型更富有人格化的意义。从某种意义上说，资本资产定价的纳什议价模型是资本资产定价模型的更为微观的基础，或者更进一步说说，资本资产定价的纳什议价模型描述了资本资产定价模型中市场是如何达到均衡的过程。
事实上，上述模型及其推广从不同的思路出发，在探讨资本资产定价时，得出了与CAPM类似但更直观、更易理解的结论。⒐但CAPM的分析在此就停滞不前，而我们的分析则可以再进一步，下面就举一个模型为例。
3．一个模型的举例
为了很好地解释资产的定价是个不完全信息下的动态有限次博弈过程，本文引入一个不完全信息下的动态博弈模型。在此模型中，假设:
①若买卖双方的报价和回价过程是在某一天的早晨和黄昏之间进行，就不存在综合折现因子δ。
②若报价或回价过程耗时一周或更多，那么就不得不考虑综合折现因子δ。
③对转让方和受让方来说，如接受和拒绝一个报价，其支付函数等值，则选择接受。
④转让方具有不完全信息，即他不能肯定受让方愿出哪种价格；受让方具有完全信息，即他知道自己愿出多少价(顶价)，受让方的类型由其愿出的价格而定。
⑤转让方估计受让方的价格是的概率是q，是的概率是1-q。
假设资产的交易双方甲、乙只进行两次谈判，出场次序如下：①甲报价；②乙接受或拒绝(接受就结束博弈)；③甲报价；④乙接受或拒绝。
支付函数为: 如被接受
＝δ 如被接受
＝0 如、都未被接受
如被接受
= 如p2被接受
＝0 如,都未被接受其中,
假设综合折现因子δ=0.9
在不完全信息情况下,受让方是还是的概率将决定均衡是混同均衡还是分离均衡。由于这个博弈持续两个阶段，所以具有不完全信息的转让方有机会在具有完全信息的受让方拒绝从而披露出一些信息之后,作第二次报价。
这个模型的重要结论是:
①谈判中的博弈能导致非效率。在分离均衡中，拖延他们的交易直至第二个阶段，这是非效率行为，因为支付会被折现。此外，始终不购买，从而丧失了可能从资产交易中获得的潜在收益。
②受让方支付的价格在很大程度上依赖于转让方的均衡信念(概率)。例如，转让方认为受让方顶价低的概率是0.05，那么定价将偏低，但如果他认为这个概率是0.5，价格就将升高。⒑
正是从这些结论出发，我们对中国不规范、不完善的资本市场上存在的问题可以提出理论上的探讨。比如，在国外股票倾向折价发行，而国内则是溢价发行。对此，我们提出的假说可以给出一个解释，那就是：国外折价发行是市场的必然选择，而国内的溢价发行则是采取了机会主义的行为。
我们可以这样来加以具体的描述。在国外相对较为发达的资本市场上，股票发行商考虑到风险的控制及信用等，采取了折价发行的措施⒒，这本是市场选择的必然结果（最优选择）。⒓而在国内则不是这样。国内是借鉴国外的经验，看到的是国外的股票上市后都会上涨这一现象，就以为股票上市是必然会上涨的，当然也就会采取机会主义行为让股票溢价发行。⒔
4、探讨博弈过程定价与资本资产定价的逻辑起点：
资本资产定价模型是一种市场均衡状态的定价模型，但正如第一部分我们分析的那样，我们会问，是否真的存在这样的均衡状态呢？如何投资者对每种资产的评价一样，那么这些资产卖给谁呢（或者说谁来买呢）？博弈论的定价方式或许能给我们一些启发。
既然资产价格是一个博弈的过程，其价格可以视为一个随机过程（如GARCH模型等），那么类似资本资产定价模型的市场均衡定价模型的意义从哪里可以体现呢？
我们可以用这样的一个故事来描述博弈论定价与资本资产定价的逻辑起点：
比如有两家投资者就一种资产交易谈判（假设甲卖给乙），甲利用某资产定价模型把该资产定价为a, 乙利用某资产定价模型把该资产定价为b，资本资产定价模型的逻辑是：如果a≠b,则存在投机套利机制，使其自动趋于相等，因此达到市场均衡。但事实并没有 那么简单。
假设利用资本资产定价模型来定价一项资产的目的在于评估或卖给他人时谈判的参考价格（财务上的观点，超边际分析？），那么这个参考价格到底能起多大的作用呢？事实上，谈判时自己的评估是不重要的，对方对该资产的评估起决定性的作用。应该指出，对方对该资产的评估也是利用某种资本资产定价模型来定价的。那么谈判的实质在于双方试探对方的参考价格（这就是所谓的互探底牌），这也是我们在前文所述的纳什议价模型的主要内容。
在这里必须指出，纳什议价模型是一个静态的、信息完全且对称的博弈模型，但在现实经济中，更多的是信息不完全、且不对称，而且还有时间因素。比如，如果考虑时间因素，意味着谈判的某方在这次谈判后，马上吸取经验和教训，以防在下次谈判再次犯错误（贝叶斯学习过程），这样可能达到一个市场均衡。
我们的结论是，两种定价方式对信息的依赖程度很高，即信息披露很重要。
三、关于讨论后思考的思考
在上文我们也谈到，资本资产定价模型假定投资者对证券收益率的概率分布有着完全相同的预期，那么交易如何发生，是否可以说交易量为0时的交易价格就是模型中决定的价格呢？但交易量为0又何来的价格，或许这里就是资本资产定价模型难以检验的最重要的原因。⒕
或许可以这样说，资本资产定价模型是否成立的核心问题就是均衡价格的存在与否。⒖对该模型的修正及APT理论都回避了这一问题（特别地APT理论带来新的问题即因素的含义不能确定等）。当然，对该问题回避的一个理由可以是，均衡价格并不一定是一个点，可以是一个区间，这样就可以存在成交量，或者说模型允许投资者对证券的收益率估计有误差，但显然这种解释力很微弱。
我们再来看资产理论的现状（90年代中期）。非常不幸，整个状况很混乱。单因素的CAPM显然难有作为、也很难有哪个模型的扩展形式成为标准，而且如果我们要提出一个所有研究人员都一致支持的可行资产定价模型，第一个迫切需要解决的问题是决定有多少个因素需系统定价，以及这些因素具体是哪些。Chen,Roll and Ross(1986)所进行的工作向这个方向跨出了重要的第一步，然而令人奇怪的是，在Chen ,Roll,Ross之后就没有作者试图解决这个问题。我们不禁问：沿着这种思路探讨资产定价是否有必要？我们可不可以沿着非合作博弈定价理论的思路呢？
首先必须澄清一个对博弈论的误解。其实博弈论对不确定性也有很深的刻画。比如诺奖得主泽尔腾（1975）提出的颤抖手均衡的概念，其基本思想就是，在任何一个博弈中，每个参与人都有一定的可能性犯错误，类似一个人用手抓东西，手一颤抖，他就抓不住想抓的东西，即博弈偏离均衡路径。博弈论用此概念来预测均衡结果（原博弈均衡的极限）的思想，与计量经济学里用随机游走的概念来描述股票价格波动有些类似。而且重复、多人的博弈模型的解释力也不一定是一般意义理解的那么弱。
至少我们可以先这样描述博弈论的定价理论：一个交易的价格如何成为市场上的均衡价格，而且这个价格被投资者接受（即CAPM假设中认为投资者只是价格的接受者而不是价格的制订者，或者说他们缺乏以交易影响价格的市场能力）。博弈论分析的结果告诉我们，他们不是缺乏影响价格的能力，也不是不想去影响价格，因为谁都梦想自己能影响价格。但通过与市场的博弈发现，试图以交易去影响价格是不明智的选择！这与莫顿（p334）对CAPM的分析思路惊人地一致！！
为了更好地理解一个交易的价格如何成为市场上的均衡价格，我们可以进行一个模型分析：
我们假定议价不是双边的，而是多边的，即大家都集中到市场，不但两辆之间议价，而且有机会转向市场上的其他人议价。⒗我们先假设每个人从正在议价的对手转向他人所需时间很短，每人议价时以概率q选择软策略，而以概率1-q选择硬策略。但是由于有很多潜在的合作伙伴，所以当双方都很硬时，每个人会在下一段转向别人。由于这种机会的存在，每个人在自己软、对方硬时，由于认为自己吃了亏，也不会接受其结果,而会转向别人。只有当他得到(双方都软)或（对方软，己方硬）时，他才会心满意足离开市场。但由于每人都会这样考虑，因此无人得到,这样每人在时段t的预期效用是:
其中为局中人s在时段t选择软策略的概率，其中s=i,j,i≠j。而 为局中人i在时段t未做成生意，转向他人预期于时段t+1能得到的效用。而P是其他人在时段t做成生意的概率，而1-P为其他人中至少有1人在时段t没做成生意的概率，1-P当然又与每人选择的q值有关，也与市场上的人数有关。
利用对称性，q对所有人会相等，所以，其中N是除了一对局中人之外，所有其他人两两议价的对数。如总人数为M，则N=(M-2)/2。如果q在0与1之间，则当N足够大时，p趋于0，而1-p趋于1。
将(1.1)中的对求偏导数，并设1－P＝1，可得：
假设（t+1）是最终时段，则：
其中q由给出，由给出。不难验证。这意味着(1.2)永为正，即最优q为其最大值1。
这里有一个微妙的矛盾。当q=1时，则P=(1-q)N=0,因此，所有人都采取合作策略，所以在时段t，所有人都会做成生意，因此没有人可以在转向他人时找得到合作伙伴。下一时段没有合作伙伴，则每人的决策又变成表3中的一时段决策，其最优q又不会为1。这一矛盾意味着，虽然在一个市场中人很多时，最优q可以非常接近1，但决不会完全等于1，这种微小的选择非合作策略的概率正是市场上有可能找得到下一个合作伙伴的条件，因而是市场能用潜在合作机会使人们选择合作策略的概率趋于1的条件。
分析到这里，我们就会发现这与博迪、莫顿在他们的《金融学》一书中的一段话的思想惊人的相似（p334）。他们在书中写到：CAPM意味着，大多数投资者采取的消极投资法，是将无风险与某一指数基金组合，该指数基金中风险资产的比例与市场投资组合相同，其效果等同于积极地研究证券并试图“战胜”市场。那些特别睿智而能干的投资者确实能通过努力获取收益，但是从一段时期看，他们之间的竞争减少了收益，甚至会低于诱导他们从事工作的最低必要水平。其余的人仅仅通过消极的投资就可以从他们的工作中获益。
我们可以这样理解这段话：投资者试图去“战胜”市场是徒劳的，但如果大家都不去试图“战胜”市场，那么市场就是可以“战胜”的。那么，对一个具体的投资者而言，接受CAPM，投资者的理念是认为市场是可以“战胜”的，还是不可以“战胜”呢？投资者陷入了两难，而这个两难境地正是前文分析的逻辑悖论造成的结果。
联系我们刚刚提出的软硬策略模型。在该模型中事实上也提出了这个问题，所不同的是，CAPM陷入了两难，而软硬策略模型把它内生化，正试图解决这个问题。这也从另一个侧面说明了我们用非合作对策定价的分析框架取代CAPM及APT的合理性。
注释：
⒈在分析思维上更接近行为金融学，我们先提出这个假说，下个步骤必须进行计量分析为该假说提供证据。
⒉这与直观的一般理解非常一致，而且这一观点也比资本资产定价模型更富有人格化的意义。
⒊从某种意义上说，资本资产定价的纳什议价模型刻画了资本资产定价模型更微观的经济现象。
⒋详细内容可参见本文第三部分。
⒌APT最重大的缺陷是该模型并不能明确系统风险因素具体代表些什么
⒍我们的一个感觉是，资本资产定价模型和非合作博弈定价理论两者的终极目的是一致的，只是在分析思路上走了不同的路。我们希望能找出两者之间的相通之处及根本的分歧在哪里。
⒎如果有经验的谈判者彼此很了解,他们偶尔会对各方现有谈判力的价值不能达成一致。这种冲突的发生可能是由于经济和制度条件经常发生变动,这些变动至少在短期会不同程度地影响各方对于各自谈判力的认识。
⒏如果hi相对于Xi很小,那么i方被迫接受破裂结果而损失Xi的概率qi就必然很小,否则i方不会进行这个赌博。而且,i方越不愿意损失Xi,qi就必须越小。
⒐当然模型的结论是不一样的，CAPM推导出一个β系数，而我们的模型则推导出更直观、更易理解的因素如威胁点、谈判力的大小、及谈判破裂担心程度等。
⒑这意味着尽管受让方是低价购买者,但如果处在被认为是会出高价的一组成员中,他将是不幸的，因为他的付价还价能力将很弱。
⒒形象地说，就是为了把股票全部卖出去或为了以后还有股票可卖，发行商宁愿便宜出售股票。
⒓这也体现出CAPM的悖论：CAPM定出的是市场的均衡价格，那为什么必然地发行价是比均衡价格要低的价格，而不是均衡价格本身呢？难怪有人说，股票的定价不能靠模型，而更多地是一种艺术。如果我们同意这种说法，那么艺术就艺术在到底要比模型定价低多少这一点上。
⒔因为“不抬价白不抬价”。
⒕Roll,1977甚至认为该模型是同意重复，且他证实了在夏普等三人提出的模型和Black的β系数为0。
⒖顺便提一下，我们这里的质疑同样可以针对商品市场，因为在经济学里分析商品市场价格的决定也用了均衡价格的概念。但在商品市场的分析中用均衡价格的概念行得通，因为在商品市场均衡时消费者和生产者对商品的评价可以不一样。而这种分析运用在资本市场上却存在问题，这是因为资本市场与一般商品市场的特征存在着太多的不同。我认为，最大的不同就是资本市场中的“商品”（资本、资产）的效用是不确定的。
⒗这个问题看起来很复杂，但我们可以巧妙地通过构造一个并不是很复杂的博弈模型来解决。
参考文献：
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篇3
【关键词】资本资产定价模型；回归分析；系统风险；市场组合风险
1.引言
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）相继在马克威茨的资产组合理论的基础上提出了著名的资本资产定价模型（CAPM），用资产的预期收益率和β系数描述资本资产预期收益和风险的关系，在现实中具有较强应用性，如可以估计潜在投资项目的收益率，合理估计不在市场交易的资产价值等。
目前，国内研究主要集中于CAPM模型在我国的适用性上，而对个股实证研究的文献较少。本文将通过选取单个股票青岛啤酒A股（600600）的时间序列数据分时段进行回归分析，验证资本资产定价模型在不同时段的有效性，通过对不同阶段收益率的分析，研究对股票投资的指导作用。
2.模型
资本资产定价模型说明了风险与预期报酬间的关系。
E（Ri）=Rf+βi（E（Rm）-Rf）
其中Rf是无风险资产的报酬；Rm是市场组合的报酬。由于CAPM是对股票收益率的事前预测，因此，需将事前形式转换成可以用观测数据检验的形式，通过回归分析验证CAPM模型在此股票上是否有效。假定任何资产的收益率都是公平博弈，即平均来看，资产实现的收益率等于预期收益率，按照收益正态分布可以计算出CAPM的事后形式：Ri-Rf=(Rm-Rf)βi+εi[1]。其中Ri为个股回报率，即Ri=（Pit-Pit–1）/Pit-1，Pit表示个股i第t日的收盘价；Rf为无风险收益率，本文选取当时的居民三个月定期存款利率作为无风险收益率；Rm为第t日市场组合回报率，采用上证综指的日回报表示，即Rm=（Pit/Pit-1-1）*100。
当公司股票发生除权除息时，需要对原数据进行复权复息处理。假定某年某日某公司股票发生除权除息：每10股派现p1元，送转n1股，配n2股，配股价p2元，该日收盘价为p3元，以该年第一个交易日作为基准日，则该日收盘价P3调整后价格P为：p=p3×（1+n1/10+n2/10）+p1/10-p2×n2/10[2]。
3.回归分析
本文选用上海证券交易所A股中的青岛啤酒（600600）进行研究，对2002年1月4日到2009年12月31日期间的数据进行回归分析，把原始数据通过以上公式运算，青岛啤酒股票日收盘价数据来源于凤凰财经、新浪数据；居民三个月定期存款利率历史数据来源于中国人民银行、中国银行官方网站；上证综指日收盘数据来源于中国证券期货统计年鉴。
使用Eviews 6.0软件进行回归，结果如下：
所以，Ri-Rf=-1.808463+0.087587（Rm-Rf）+µ
由Eviews 6.0结果显示，截距项和βj均通过显著性检验而成立。因为βi是股票收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，所以说明青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险之间是正相关的线性关系。本模型中，可决系数R2即代表了系统风险在股票定价中的贡献，即总风险中系统风险的比例。R2=0.120176，表明青岛啤酒股票报酬率变动中有0.120176（约12%）是市场均衡组合报酬率引起的，其余的0.879824（约88%）是青岛啤酒的特有风险，这说明还有其他因素对青岛啤酒股票定价起主要作用，系统风险只是次要因素。
然后对短期数据进行分析，用2009年每月的数据进行回归分析，得出结果如表1。
从表1可以看出，十二个月的截距项全部通过显著性检验，有十个月的βi通过了检验，这说明青岛啤酒股票平均收益率与市场组合收益率存在正相关线性关系且随时间波动。从拟合优度上看，1-4月和7-8月均大于0.5，表明这期间股票没有异常波动，尤其是3月，基本上随上证指数的变化而变化。而10-12月R2偏低，说明青岛啤酒股票的收益率受到了公司特有风险的影响。这期间，快速消费品行业恶性竞争依然激烈，由于原材料价格持续上涨及全球经济不景气等因素影响，净利润同比下降，公司及其附属公司2009年10月1日至2009年12月31日期间，第四季度的归属于母公司股东的净利润环比减少约30%。此外，各月份可决系数普遍不高，说明股票的系统风险在青岛啤酒股票定价中起到的作用有限，即不足以用市场均衡组合报酬率来解释，而青岛啤酒股份有限公司特有的风险应为主要原因。从青岛啤酒2009年上半年的年报来看，其产量、营收、净利增速都高于行业平均速度。随着公司结构调整，其高端啤酒的销量持续提高，青岛啤酒净利润有望继续领跑国内啤酒行业。 转贴于
上面的实证分析表明，青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险存在正相关线形关系，系统风险在定价中只起到次要作用，赢利状况等公司特有风险起主要作用。青岛啤酒品牌结构升级是未来业绩长期增长的主要驱动力，市场占有率上升促成行业垄断格局下的营业费用率下降则是更长期核心驱动力。随着战略实施，品牌和产品结构调整，以及管理能力的跃升，品牌建设投入将进入收获期，分地区分拆主营业务后，预计主营业务收入、EBIT和净利润均会大幅提高[3]。
品牌战略、发展战略、组织结构、经营管理等中长期影响因素是影响青岛啤酒公司长期投资价值的基础，同时，青岛啤酒长期价值低估，公司六大区域稳健发展等，青岛啤酒在这些方面具备的优势，使其未来有希望成为快速消费品行业中最具长期投资价值A股上市公司。
参考文献
[1]向方霓.对资本资产定价模型(CAPM)的检验[J].数理统计与管理，2001，20(3):32-33.
篇4
【关键词】上证A股；线性回归检验；投资理论；资本资产定价模型
0 引言
资本资产定价模型理论阐明了在发展成熟的资本市场中，投资的预期收益率与投资所可能遭受的市场风险之间的联系。主要思想是在有效的市场中，风险被分为两个部分：由市场所引起的系统风险和不是由市场引起的非系统风险。我们认为只有系统风险可以对预期的收益率造成影响，而非系统风险则可以通过优化投资的组合来消除风险。本文以每五年作为一个时间点，通过比较三组验证的数据以及对系统风险的评估，来初步判断我国股票市场发展趋势。
1 资本资产定价模型
1964年，著名的资本资产定价模型（CAPM）理论诞生了，该理论是夏普（Sharpe）在研究单个投资者的最优投资组合转向对整个市场的过程中提出的。其内涵表示，当证券市场达成均衡时，在一个投资组合中，个别资本资产的预期报酬率与所承担的风险之间的关系.其公式可表示为：
CAPM：Ri=Rf+βi（Rm-Rf）或者Ri-Rf=βi（Rm-Rf）
其中：Ri表示的是证券i 的期望收益；Rm为市场组合的期望收益； βi表示风险系数，是证券i收益率和市场组合收益率的协方差与市场组合收益率的方差之比，是资产收益变动对市场组合收益变动的敏感度，是模型中非常重要的参数之一。Rf表示的是无风险利率。本文对上证A股中9大类股票分层随机抽样得到18只股票来作为样本研究对象，采用月收益率共648个数据作为样本数据。选用上证A股指数作为市场投资组合的价格指数，同时用上证综合指数的月收益率代表市场组合的收益率。选用一年期的银行存款利率来作为检验模型中的无风险利率，分别为3.25%、3.6%和1.98%。
2 线性回归检验
对标准形式CAPM进行检验，即为：Ri-Rf=βi（Rm-Rf）
检验形式为：Rit=αi+βiRmi+εit其中Rit=Ri-Rf，Rmt=Rm-Rf。Rit是证券i第t月的收益率，Rmt是市场组合的第t月的收益率，εti表示的是随机误差项。
本文以每五年作为一个时间点，对2003年、2008年和2013年中的18只股票的样本数据分别进行线性回归检验，并统计出可决系数R^2的相对指标和绝对指标，得到的数据如下：
表1、表2、表3分别表示2003年、2008年、2013年对18只股票的检验结果，βi是股票收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，由spss结果显示表明，大部分股票的收益率与系统风险之间是正相关的线性关系。本检验模型中，可决系数R2即代表了系统风险在股票定价中的贡献，即总风险中系统风险的比例，由表4和表5的数据可见，2003年可决系数小于0.5的比例高达66.7%，而这一比例在逐渐减小，到了2013年只有22.2%，同时，其可决系数大于0.7的比例在2003年只有5.7%，而在2013年这一比例上升到了44.5%。其平均值也由2003年的0.410增加到了2013年的0.597，即可决系数R2无论是在绝对指标还是相对指标中所占比例都是在逐渐增大，这表明系统风险对股票的收益率解释能力在逐渐的增强，系统风险在总风险中比例在增加，股票收益率对系统风险补偿的程度有着升高的趋势。
3 结论与展望
3.1 结论
由数据比较可以看出，可决系数R2的平均数不大，表明资本资产定价模型在上证A市场中的使用仍然不够成熟，我国证券市场并非有效的证券市场，还是存在着一定得投机性，系统风险也并非是决定收益的唯一因素， 仍然是一个不够成熟的风险市场.同时我们可以看到，2013年和2008年的18支股票的平均数远大于2003年的可决系数的平均数，可决系数R2有着明显上升的趋势，表明我国股票市场有着走向规范化的趋势，系统风险未在将会在总风险中逐渐起着决定的性的作用。
3.2 展望
目前，我国证券市场仍然存在着信息不完善、庄家操纵价格、行政干预、数据造假、监管不力等一系列的问题，投资环境的不成熟也导致了投资者的投资结构普遍存在不合理性，缺乏科学的分析与决策，对投资的认识不够成熟。尽管有这些问题，当我们翻开西方发达国家发展史，也能够找到类似问题。我们相信随着我国资本市场制度的完善和发展，以及国家推行的政治和经济体制的改革，行政对市场的干预程度会逐渐降低，证券市场的投机性和暗箱操作的可能性性也将逐渐减少，我国股票市场发展更加健康、繁荣。
【参考文献】
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篇5
马柯维茨(H.Markowitz)于20世纪50年代提出了证券投资组合理论,即不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里,奠定了现代证券投资理论的基础。现代证券投资理论逐步发展演化,经济学家威廉夏普(William FSharpe)、约翰林特纳(John Lintner)提出了资本资产定价模型(Capital Assets Pricing Model),简称CAPM。CAPM是第一个关于金融资产定价的均衡模型,其实质是讨论资本风险与收益的关系,个人投资者通过对不同证券的未来前景评估构成最优风险证券组合。模型对于资产的收益由无风险收益和风险贴水两部分构成,用公式表为:
E(Ri)=Rf+βi×[E(Rm)-Rf]
其中: E(Ri)表示股票的期望收益率;Rf为无风险收益率,投资者能以这个利率进行无风险的借贷,一般指短期国库券或者是存款利率;Rm表示市场平均投资收益率;E(Rm)为资本市场期望收益率;βi系数,表示股票的系统性风险,是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。
CAPM 模型在假设投资者运用马科维茨构造资产组合的逻辑之后,进一步假设存在一种有确定收益的资产即无风险资产,由于无风险资产的存在,投资者沿着资本市场线(capital market line)选择由无风险资产和风险资产组合M构成的组合,为使市场保持平衡(供给=需求),M必须是所有风险资产的市场组合。所有投资者结合了市场资产组合和无风险资产,所需承受的风险只是与市场有关的风险。为简化起见,可将风险资产特定为股票。根据CAPM 的解释,每一种投资都要承担两种不同的风险:一种是非系统风险,是每个公司所特有的,可以通过投资多元化消除;另一种是市场风险,夏普将其称之为系统风险,这种风险后来被记作β,是无法被分散掉的。为分散非系统风险,从而使每个投资者只承担市场的系统风险,所有投资者将按照包括所有可交易资产的市场资产组合(market portfolio)M来成比例地复制自己的风险资产组合,每只股票在市场资产组合中所占的比例等于这只股票的市值占所有股票市值的比例。所有的投资者选择持有市场资产组合作为他们的最优风险资产组合,投资者之间的差别只是投资于最优风险资产组合的数量与投资于无风险资产的数量相比,在比例上有不同而已。
二、单项资产的β系数数理分析
系统风险是投资或证券组合风险的重要组成部分,由于不能通过适当的多样化组合来降低这种不确定性,夏普提出了资产组合的期望收益完全依赖于β,这便引入了“β分析法”。βi测度的是资产i相对于与市场资产组合的变动程度。如果投资者愿意承担较多的风险,他可以在组合中选择β值较高的股票,这样组合的预期收益将超过市场的平均预期收益;如果投资者较为保守,可以在组合中选择β值较低的股票,虽然收益少一些,但能少冒一点市场变动的风险。
市场资产组合的风险溢价与市场风险和投资者个人的风险厌恶程度成比例,市场资产组合 M 的风险溢价数学上可以表述为:E(Rm)-γf=Aσ2m×0.01,其中Aσ2m为市场资产组合的方差,也就是这个市场的系统风险;A为投资者风险厌恶的平均水平。由于个人资产的风险溢价与市场资产组合 M 的风险溢价是呈比例的,因此CAPM 对用来测度股票与一起变动情况下证券收益变动程度的β进行如下正式定义为:βi=cov(γi,γm)σ2m单个证券的风险溢价等于:
E(γi)-γf=cov(γi,γm)σ2m[E(γm)-γf]=βi[E(γm)-γf]
CAPM 模型认为,单个证券的合理风险溢价取决于单个证券对投资者整个资产组合风险的贡献程度,资产组合风险对于投资者而言,其重要性在于投资者根据资产组合风险来确定他们要求的风险溢价。通常情况下,一只股票同所有其它股票的协方差决定了这只股票对整个资产组合风险的贡献程度。市场资产组合的收益率可以表示为:
rm=∑ni-1wiri,而i 公司与市场资产组合的协方差为:
cov(ri,rm)=cov(ri,∑ni-1wiri)=∑ni-1wicov(ri,rm)
公司股票对市场资产组合方差的贡献度为cov(ri,rm),测度了i公司股票对市场方差的贡献度之后,我们就可以测度 i 公司股票的合理风险溢价。市场资产组合的风险溢价为E(rm)-rf,方差为σ2m,报酬与波动性之比 E(rm)-rf/σ2m称之为风险的市场价格(market price of risk),它表明投资者对资产组合风险所要求的额外收益值。i公司股票的风险边际价格为:E(ri)=rf+βi[E(γm)-γf]=βi[E(γm)-γf]
在均衡条件下,i 公司股票的风险边际价格必须等于市场资产组合的风险边际价格。否则,如果前者大于后者,投资者将会在承担相同风险的前提下增加资产组合中 i 公司股票的头寸,一直到 i 公司股票上升到市场应有水平,最终当 i 公司股票的风险边际价格等于市场的风险边际价格时,购买 i 公司股票的行为才会终止;反之,如果 i 公司股票的风险边际价格低于市场资产组合的风险边际价格,就会出现相反的价格运动。建立等式如下:
E(ri)-rfcov(ri,rm)=E(rm-rf)σ2m
进一步变换得:
E(ri)-rf=cov(ri,rm)σ2m[E(γm)-γf]=βi[E(γm)-γf]
即E(ri)=rf+βi[E(γm)-γf]即CAPM 的最普通形式―期望收益贝塔关系,资产i的期望超额收益率等于它的β系数与市场资产组合的期望超额收益率的乘积。
CAPM有若干基本假定,其中很关键的一个假设就是证券市场必须是有效市场。所谓有效市场是指资本市场不存在资本与信息流通的障碍,即没有任何摩擦阻碍投资。潜在的阻碍包括税收、交易成本、无风险借入和贷出的利率差等,这些都在后来的修正模型中被逐步考虑。CAPM已在西方发达国家被广泛应用于解决投资中的一般性问题,它能够对于与风险―收益关系有关的重大问题做出了简
明回答,同时CAPM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而不是总风险来对多种金融资产进行选择,投资者可通过权威性的综合指数来确定全市场组合的预期收益率,并据此计算可供选择的单项资产的β系数。
三、β系数对于股票的经济学意义
系统风险是由β(贝他系数)来衡量的,对投资策略的选择,如果投资者愿意承担较多的风险,他可以在组合中选择β值较高的股票,这样组合的预期收益将超过市场的平均预期收益;如果投资者较为保守,可以在组合中选择β值较低的股票,虽收益少一些,但能少冒一点市场变动的风险。β越大,系统性风险越高,要求的报酬率越高,反之,β越小,要求的报酬率越低。证券组合的β是个别证券的β的加权平均。为了分析方便,现资学将整个市场的风险定为1,以衡量某一证券对市场风险的敏感度。β>1 的证券通常被称为进攻型证券,它的系统风险高于市场风险,一旦大势回落,其收益将超常回落,但当大势走势强劲时,其收益涨幅也较高。β
四、资本资产定价模型分析对我国股市的启示
资本资产定价模型指出风险资产有效前沿上的点与无风险资产组合,可以产生有效投资组合。根据CAPM模型,β值大小是股票收益率高低的主要指示器,通过对β的计算与检验,我国股市数据显示股票收益率与β值之间不存在显著的线性关系。其原因可能是在2007至2008两年间股票价格较之于2006年出现严重大幅下挫,投资者对市场丧失信心,风险越大的股票其收益反而更低。这个结论说明,尽管我国股票市场已经发展了十几年,但市场发展现状不仅与CAPM较严格的模型条件有较大出入,与西方成熟的市场相比也有差距。
我国股市还没有真正意义上的市场组合,尽管有如上证180指数、上证综指等各种指数,但这种指数与真正的市场组合偏差较大,经常会出现“赚了指数赔了钱”的情况。资本资产定价模型将单一证券的风险分为系统风险和非系统风险。其中,非系统风险可以通过投资组合进行消除,而系统风险不能消除。我国学者的一些研究表明,我国股市的系统风险占总风险的比例较高(如施东辉1996),且远远高于世界其他成熟证券市场。我国的股市整体风险较高与我国股市的特殊情况有关,除了自然力量引起的风险外,我国股市还存在政策、投机、虚假信息等原因导致的风险。由于没有做空机制,投资者在股票价格下跌时只能进行大量抛售来规避风险,这也增加了系统风险的比例。为了规避系统风险,我国推出股指期货的呼声越来越高。股指期货组为一种金融衍生工具,具有风险转移、价格发现和资产配置三大功能。股指期货的引入有利于我国股市的长期健康发展,是我国资本市场再壮大发展的推动力。目前我国相关政府官员已表示将择机推出股指期货交易,但推出时期还需要慎重考虑,还需要法律法规的完善、股权结构的改革、信息披露制度的健全等要素支持。从长远看,股指期货的推出势在必行,是我国股市走向成熟的必经之途,这就需要管理部门借鉴世界其他成熟证券市场的经验,清除制约股指期货推出的障碍,进一步完善我国的股票市场。
C A PM 模型是现代金融投资的核心理论,它从风险―收益的角度考虑将复杂的投资现象简单化,为投资理论奠定了一个基本模版,为单一市场根据自身情况对其修正提供了理论基础。然而,CAPM在推导过程中将股票市场认为是完全理想化,交易成本为零,投资者均为股票市场价格的接受者,无论买卖股票都不影响市场价格,风险和收益对每个投资者都一致,而这些条件在实际市场中并不具有普遍性。
篇6
[关键词] 资本资产定价模型 贴现率 煤炭资源
一、煤炭资源价值计量方法
目前理论界对煤炭资源价值计量这一问题的研究比较广泛，方法较多，最常用的一种方法是收益现值法：
其中，P―资产的评估价值；Rt―未来第t期的预期收益；r―贴现率。
沈振宇、朱学义（1999年）认为，煤炭资源的价值由绝对收益，级差收益，地质勘探费三部分组成，并提出价值计量模型。付兴方、魏晓平（1998年）根据煤炭资源的潜在价值和现实价值提出了计量模型。这些方法都是对收益现值法的拓展，其运用的关键是贴现率的选取。本文通过引入资本资产定价模型（CAPM）对收益现值法中的贴现率进行计量分析，以期更加科学地确定煤炭资源的价值。
二、资本资产定价模型简介
其中，Ri―企业预期报酬率；Rf―无风险报酬率；Rm―市场平均报酬率；β―企业风险程度系数。
三、无风险报酬率的确定
由上表最后一列可以看出，2004年左右是我国国债利率与同期银行存款利率的转折点。基于此，2004年前后的无风险利率应分别选取银行存款利率和国债利率。
四、煤炭行业风险溢价的确定
风险溢价即为(Rm-Rf)的值，代表了市场平均风险下所获得的高于无风险利率的报酬。本文选取了八家具有代表性的煤炭上市公司（见表3）1999年～2007年的净资产收益率作为样本，计算煤炭行业市场平均报酬率，进而确定风险溢价（见表2）。
五、煤炭行业β值的确定
β系数反映了个别证券报酬率相对于平均风险证券报酬率的变动程度，如何准确测算其取值是资本资产定价模型中最关键的问题。本文选取上市公司1999年～2007年各季度净资产收益率与煤炭行业1999年～2007年各季度平均收益率进行回归分析，结果见表3。
至此，资本资产定价模型三个参数的数据都已经取得，我们可以通过套用公式 计算贴现率。
六、结论
1.本文采用资本资产定价模型，比较精确地得出了煤炭行业的贴现率，解决了运用收益现值法评估煤炭资源价值的难题，对于煤炭资源合理定价以引导煤炭生产企业杜绝短期行为具有现实的指导意义。
2.我国无风险利率的选取应以2004年为转折点，分别选取银行存款利率和国债利率。
参考文献：
[1]沈振宇朱学义:煤炭资源价值计量模型[J].煤炭经济研究(技术与经济),1999(2)
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[关键词] 静态CAPM 条件CAPM 随机折现因子 核函数
一、引言
资本资产定价模型是金融学的基石,同时也是学术界研究最多,争论最多的理论。在金融资产定价模型中,很多都是预测资产收益模型,如:资本套利模型、基于消费的均衡模型。但是,没有一个模型能够像Sharpe-Lintner的条件CAPM模型一样受学术界的青睐。CAPM模型是建立在市场组合均值―方差有效的假定基础之上,并且在这一假设下认为单个风险资产的收益与市场资产组合的风险收益是成比例,其中β为市场有价证券的系数,用来衡量市场有价证券收益对市场风险变动的敏感程度。这个简单的CAPM模型就是众所周知的无条件或者是静态CAPM模型,在这个模型里,单个有价证券和市场资产组合的关系是不随时间变化的,也既是β不随时间和市场波动而变化。
在过去的几十年里,学者们对CAPM模型进行了大量的实证检验,静态CAPM模型的许多异像被发现。Fmam―French( 1992)提出静态CAPM不支持实证研究的观点,就像重磅炸弹一样在理论界和实业界引起震动,很多人对CAPM模型的信心开始动摇,甚至有人认为CAPM已经死亡。但是,仍然有很多学者是支持CAPM,他们为此进行着不懈的努力,有部分学者将注意力放在了β稳定性方面,Levy建议分市场研究β,Fabozzi 和Francis分别对牛市和熊市的β稳定性作了检验。他们发现资产定价模型中的单个市场指数是不受牛市和熊市影响的。
另一方面,Keim和Stambaaugh,Breen,Glosten和Jagannathan 认为在CAPM框架中β不是静态的,而是时变的。Chen,Ferson和Harvey也提出了β是随商业周期而变化的。在Jagannathan 和 Wang的(1996)论文中拓展了条件CAPM模型,在该条件CAPM模型中有价证券的β是由投资者在t时刻可利用的信息集而决定的,并且随着经济情况的波动而变化。
条件CAPM的发展激发了学者们又把焦点放在了对条件模型的形成和检测方面。尽管条件CAPM能够对静态CAPM的异像提出一定的解决方法,但其本身也产生了一些新的问题,其中一个问题就是对变动因素的选择以及β与各个变动因素之间究竟是什么样的关系缺少理论的支持。最初,有些学者以β与变动因素之间是线性的函数关系来进行实证检验。然而,这种检验方法的结果有时会得到比静态CAPM模型更糟糕的结果。Ghysels认为条件CAPM定价错误的原因就在于人们认为β与动态风险之间的函数关系像静态CAPM模型一样是线性的函数关系导致的。
为了解决条件CAPM在实证中的问题,很多学者把眼光放在了无参数估计技术方面,采用非参技术可以避免采用β和变动因素原有的特定假设函数形式,从而提高检验的准确度。王振宇在他的文章中提出了一种新的灵活的非参数检验方法,该方法建立的基础是对隐含于条件线性因子定价模型中的随机折现因子的非参数限制。在检验中该方法脱离了对条件β,风险升水和随机折现因子原有的函数形式。本文正是利用王振宇提出的该非参数检验方法利用中国沪市A股数据对条件CAPM模型进行实证检验,验证中国股市是否存在公司规模和账面市值比效应,条件CAPM模型在中国股市是否成立。
二、检验方法的理论基础
条件资本定价模型形如:
,其中 (1)
Ri,t表示均衡状态下证券i在t时刻的收益率变量,RM,t表示市场组合证券在t时刻的收益率变量,Rf为无风险收益率,It-1表是t-1时刻所有与风险资产价格相关的信息集。条件资本资产定价模型是将静态的资本资产定价模型中的风险资产收益、市场组合收益率变量增加条件限制,假设他们的变化受前期信息集的影响,在这种定义下β系数也就不再是固定的,而是随前期信息或其他变量信息的变动而变动。这样,模型对预期收益的解释程度便会随之加强。
如前所述,王振宇的非参数检验方法是依赖于对隐含于条件资本资产定价模型中的随机折现因子框架的限制之上,随机折现因子框架非常通用的框架。其对任何现代资本资产定价模型都成立的基底方程为:
E(mt+1Ri,t+1),(2)
其中Et表示条件收益,mt+1表示随机折现因子,Ri,t+1表示资产i的收益。
方程(2)也等价于下式:
Et(mt+1ri,t+1)=0,i=1,…N,(3)
n表示资产的个数,ri,t+1表示资产i的超额收益。
对于方程(1)
因为
因此有
等式两边消去公因子:得方程
(4)
为了实证目的,令xt为条件变量集,且,
则(5)
这里超额收益、条件变量假定为严格静态的。
定义,,
在(5)式假设下,条件资本资产定价模型的条件定价误差为:
,(6)
这里mt+1=1-b(xt)rp,t+1,与(3)Et(mt+1ri,t+1)=0,i=1,…N表示意思相同。本文采用与Wang相同的Nadaraya-Watson核估计方法来估计非参数的随机折现因子。
核密度估计量为:(7)
其中K(・)为核函数,h为窗宽。
则Nadaraya-Watson核回归函数为:
(8)
(9)
对应的
则(10)
参考文献:
[1]Bure Kayahan,Thanasis Stengos,Testing the capital asset pricing model with Local Maximum Likelihood methods[J].Seience Direct 46(2007)138～150
[2]Turan G. Bali, The intertemporal relation between expected returns and risk[J].Journal of Financial Economics 87 (2008) 101131
篇8
关键词：非系统风险和系统风险；风险投资组合；资本市场线；资本资产定价模型；竞争性市场
在现实经济生活中，随着资本市场的不断发展和完善，为投资者提供了越来越多的获利机会，进行证券投资是主要的投资方式之一。投资的目的是为了获取收益，或者说是为了获取最大化的收益，而这里面同时也存在着一个不容忽视的事实：要获取较大的收益，就要冒较大的风险；而冒较小的风险，获取的只能是较小的收益。风险和收益是一对矛盾，这是自利行为原则和双方交易原则下投资者市场博弈的结果，任何投资者都必须充分树立风险意识，即怎样解决风险和收益之间的矛盾。其最终的决策结果应该是寻求风险和收益的平衡。
风险是指未来经济活动结果的不确定性，我们可以将风险总体上划分为两大类：非系统风险和系统风险。非系统风险只对某些行业或个别企业产生影响，系统风险亦称市场风险，它对整个市场所有企业都产生影响，如经济周期的波动、利率的调整、通货膨胀的发生等。针对这两种风险，投资者应该如何应对呢？基本的做法就是通过投资组合来分散非系统风险，通过提高风险报酬来弥补系统风险带来的损失从而达到期望的报酬率。笔者将从这两个方面来论述证券投资组合中风险与收益的权衡问题。
一、非系统风险
现实的经济活动中，投资者经常将一部分资金投放于无风险资产（如购买国债），将另一部分资金投放于风险资产组合以获取更高的报酬，此时面临的一个问题是：怎样组合才能获取最高的报酬呢？
假如投资者将全部自有资金都投放于无风险资产，那么他至少可获得无风险投资报酬率，当然这是一种极端的做法，通常投资者会考虑将多少资金投放于风险资产以获取较高的报酬。假如有x比例的资金用于风险投资，以rf表示无风险投资报酬率，以rp表示风险投资报酬率，则预期报酬率e(r)=rf (1-x)+rp x, 亦即e(r）=rf+(rp-rf)x, 在风险特定的情况下，投资者会去追求(rp-rf)的最大化，即风险溢价的最大化。而最优的投资机会线就是我们所说的资本市场线（cml）,即投资组合直线和风险投资组合有效边界相切时的直线，这就在理论上解决了决策的问题：投资者要想获得最高的报酬就应该沿着资本市场线投资。当然投资者可以选择将多大比例的资金投放于风险资产：保守的投资者可能会将更多的资金投于无风险资产，冒进的投资者可能会将更多的资金投于风险资产，或将全部资金投于风险资产，甚至还会以无风险利率借入资金投于风险资产。
当然，事实上投资者很难确定单位风险下哪一种投资组合的单位风险溢价最大，从而难以找到最佳的投资组合，但资本市场线仍然为投资者指明了决策的方向，笔者愿意对此作出积极的展望：伴随着证券市场监管的推进、信息披露制度的完善和弱势有效市场向强势有效市场（竞争性市场）的演变，“信息失灵”和“市场失灵”得以更好的抑制，资本市场线对于投资组合的决策价值将会得以更加充分地体现。
二、系统风险
我们假设投资者已经通过足够的投资组合将非系统风险分散掉了，面对市场风险，投资者会通过得到系统风险溢价来达到预期的报酬率。资本资产定价模型在不需要确定单个证券期望报酬率的情况下能够确定风险资产的有效投资组合，这无疑为持有多项风险资产投资的决策者提供了决策的方法，并使决策变得相对简单。在公式e(r)=rf+€%[(rm-rf)中（rm为市场投资组合的平均报酬率），在无风险利率rf和市场投资组合的平均报酬率rm确定的情况下，€%[作为衡量风险投资组合市场风险的指标成为决策的关键。€%[的确定对于投资者绝非易事，通常证券市场基于历史数据来估计€%[，在宏微观经济环境相对稳定的情况下，€%[在一定时期内应该是合理的。
资本资产定价模型对于投资者的决策究竟有多大的现实意义，对此理论界和实务界莫衷一是。因为模型的建立本身是基于一些假设的：（一）投资者可以按照竞争性市场价格买入或卖出所有证券，并且不考虑税收因素；（二）投资者可以按无风险利率借入和贷出资金；（三）在确定风险的情况下，投资者会按资本市场线投资选择报酬最高的投资组合；（四）对于证券的风险、相关系数和期望报酬率，投资者具有同质的预期。
“竞争性市场”的建立是一个历史的过程，面对同样的信息，由于决策者对信息的解读和判断存在差异，要达到同质预期是难以实现的，资本资产定价模型在实际运用中受到了限制，但其本身里程碑式的意义却是不容否认的，它科学地将风险和报酬的内在关系描述出来，建立起风险投资组合和市场组合之间风险和报酬的最佳权衡。笔者相信，随着国内国际资本市场的不断发展和完善，资本资产定价模型必将在投资决策中发挥更大的作用。
参考文献：
[1]曾勇.组合证券投资与资本市场研究[j].科学出版社,2007,(7).
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关键词：Markowitz投资组合模型；资本资产定价模型(CAPM)；套利定价定理(APT)
投资组合理论（也有人称其为投资分散理论）主要是研究人们在预期收入受到多种不确定因素影响下，如何进行分散化投资来规避投资中的系统风险和非系统风险,以实现投资收益的最大化。该理论产生的标志是马考维茨(HarryMarkowitz)撰写的《投资组合的选择》一文的发表。半个多世纪以来,人们在马考维茨研究的基础上不断进行深入探索,从而使得这一理论日益走向发展和完善。
1资产组合选择理论
1.1Markowitz的“均值-方差”投资组合理论
Markovitz(1952)指出具有最大期望收益率的资产组合不一定具有最小风险,它们之间应该存在一个比率。Markovitz假定投资者追求期望效用最大化,并具有VonNeumann-Morgenstern意义上的二次期望效用函数。Markowitz提出的投资组合理论的前提假设是:投资者有恒定不变的风险厌恶程度,对证券的“信念”或主观意愿的概率是一样的,同时将资产看成一个整体,在区分有效组合和无效组合基础上,提出了“有效边界”(efficientfrontier)这一概念,因此,运用统计分析和证券分析,通过组合,证券的期望值、方差、协方差就能评估出来了。以投资组合在给定收益率水平条件下实现风险最小化为例,运用二次规划模型刻画为:
给定资产组合的期望收益率E(r),投资者为了使风险σ2最小,所要选择的就是在各种资产上的投资比重wi。在有效边界图上,揭示出了风险对资产定价的关系是一个非线性关系。根据风险厌恶的假定,较大的风险要求更高的收益率。
Markovitz的资产组合选择理论奠定了现代金融学、投资学乃至财务管理学的一个重要理论基础,当然也标志着现代金融理论的开端。其最重要的贡献是对单个证券的风险以及它在组合中对整体风险的影响进行了区分。他指出,投资者在试图减少组合风险时,仅仅投资于多种证券是不够的,还必须注意要避免投资于那些具有高度相关性(即高协方差)的资产。不过,Markovitz并没有解决个体投资者的投资决策问题,即投资者是如何决定持有何种有效合的。
Markovitz的均值-方差模型，要求计算组合内的每一种资产收益率的均值、方差以及收益率之间的相关系数,因此计算量非常大。
1.2Sharpe的“资本资产定价”投资组合理论
鉴于Markovitz的“均值-方差”理论计算繁杂之不足,斯坦福大学教授WilliamSharpe设想以牺牲评价精度来简化有效投资组合的运算,提出了通过分析股票收益与股市指数收益之间存在的函数关系来确定有效的投资组合。在此基础上建立的模型又叫单指数模型。其主要思想是：股票价格由于某共同因素的作用而有规律地上升或下跌。这样股票i的收益与某一指数有关,可表示为如下线性方程形式:
数,而Sharpe的模型则只需估计303个参数。估计Sharpe模型中参数最通行的方法是利用历史收益，用回归的方法来估计参数。
Sharpe的单指数模型大大减少了需要估计的参数数量，并可相对容易地导出有效集，而且避开了有关满秩解的技术难点。但若模型的假设与实际数据不相符（例如，单指数模型将股票收益的不确定性简单地分为系统性风险与非系统性风险就与真实世界的不确定性来源有距离的），那么计算的简便性将以不甚精确的结果为代价。
2资本资产定价模型(CAPM)
CAPM建立了单个证券的收益与市场资产组合收益之间的数量关系,而(1)式中的反映了这种关系程度的大小。证券市场中不同证券所具有的不同系数正反映了各种证券的收益结构。
CAPM十分重要,因为它是不确定条件下资产定价的第一个均衡模型。它产生了大量的理论和应用文献,前者旨在放松支撑模型的强有力假设,后者旨在把模型应用于实际的股票价格数据。Roll对CAPM进行了严肃的批评,他指出在实际中从来都观察不到市场资产组合,也有的学者指出无风险资产根本不存在,所有这些都削弱了CAPM经验检验的基础。国内有的学者从允许卖空不允许卖空两个方面分别提出了允许有无风险资产的β值证券组合投资策略模型。
3套利定价理论
资本资产定价模型建立在对投资者偏好的一系列假设的基础上,而这些假定常与现实不符,在检验资本资产定价模型时,难于得到真正的市场组合，甚至有一些经验结果完全与之相悖。为了探讨更具有广泛意义和实用性的投资组合理论，1974年，罗斯（StephenRoss）提出了一种新的资本资产均衡模型——套利定价模型APT(ArbitragePricingTheory)。
APT模型假定证券的i收益受n个因素F1，F2，……Fn的影响,则其期望收益率通用公式为:
其中Rf表示无风险资产的收益率,bij表示证券i对于因素fj的敏感度（j=1，2，……n）,λj表示第j个风险因素Fj的边际贡献。APT模型不需要像资本资产定价模型那样对投资者的偏好做出很强的假设，只要求投资者对于高水平财富的偏好胜于低水平财富的偏好,对风险资产组合的选择也仅依据收益率。即使该收益与风险有关,风险也只是影响资产组合收益率众多因素中的一个因素,因此,罗斯的套利定价模型的假设条件要比Sharpe的资本资产定价模型更为宽松,因而更接近现实、更具有实用价值。另一方面,Sharpe的CAPM必须要与单指数模型结合才具有使用价值,但大量实证研究表明影响证券投资回报率并不像单指数模型假设的那样,只有市场一个因素影响证券投资回报率,而是受多重因素影响。因此,当实际分析某个证券投资组合时,APT的多因素分析一般要比CAPM的单指数分析要准确。关于这一点已被James•L•Farrell实证研究所证明。
综上可见,APT模型既具有单指数模型的简单性优点,又具有全协方差模型的潜在的全部分析能力。因此,在证券投资组合决策分析方面有着广阔的应用前景。
尽管罗斯的APT具有以上几方面优点,但也存在着不足之处。如在APT模型中没有说明决定证券投资回报率非常重要因素的数量和类型。其中一个显然比较重要的因素是市场影响力,但是关于哪些因素还应包括进来以补充综合的市场影响力,或者当模型中没有出现综合市场因素时,应用哪些因素来替代它,这在APT模型中显然没有说明。
4动态投资组合理论及现资组合理论的发展趋势
早期有关投资组合理论的研究大都集中于离散时间条件下的各种单期或多期投资组合问题,而自从Merton首次考察了连续时间条件下的投资组合问题以后,随着随机控制理论、随机积分等数学工具以及计算机技术的迅猛发展,连续时间条件下的投资组合问题已成为研究的热点。在国内也有很多学者对动态投资组合模型进行研究。而近几年来Value-at-Risk方法、行为金融理论的兴起,也渗透至投资组合理论领域,从而为投资组合理论研究开辟了新的天地。目前基于鞅方法的衍生证券定价理论在现代金融理论中占有主导地位。随着随机最优控制理论、脉冲最优控制方法、微分对策方法、最优停止理论、智能优化方法的发展和应用,投资组合理论与应用问题会有更大的进展。
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[关键词]固定资产投资证券投资决策方法
投资是企业重要的财务活动之一，它通常是指企业将一定的财力和物力投入到一定的对象上，以期在未来获取收益的经济行为。投资活动可以按多种标准进行分类，其中按投资方式的不同可分为直接投资和间接投资，直接投资又称为实物投资，是指直接用现金、固定资产、无形资产等进行投资，直接形成企业生产经营活动的能力。直接投资往往数额大，回收期长、与生产经营联系紧密。
间接投资一般也称为证券投资，是指用现金、固定资产、无形资产等资产购买或取得其他单位的有价证券（股票、债券等）。
固定资产投资的规模大小和技术的先进程度、证券投资的规模大小和投资对象的合理性，在很大程度上决定了企业经营和发展的潜力，因此，对固定资产投资和证券投资决策方法的研究和使用对企业的生存和发展都具有十分重要的意义。
一、固定资产投资决策
1、固定资产投资决策方法。如前所述，固定资产投资直接影响企业的生产经营规模，由于它投资数额大、投资回收期长、一经决策和实施就难以改变，因此固定资产投资决策成败与否后果深远。实务中，企业在进行固定资产投资决策时，一般都要提出几种投资方案，进行反复比较后从中选取最佳或最合理的方案，这就需要运用净现值法、内含报酬率法、现值指数法、投资回收期法、平均报酬率法等投资决策方法，但现行财务管理理论和实践对固定资产投资主要采用净现值(简称NPV)法。所谓净现值是指投资方案的未来现金流人量的现值和现金流出量的现值的差额。用公式可表达为：
NPV=∑CIt／(1+i)t—∑COt／(1+i)t
其中：CIt表示第t年的现金流入量；COt表示第t年的现金流出量；i表示预定的折现率。
净现值法的决策规则是：在只有一个备选方案的采纳与否决策中，净现值为正者则采纳，净现值为负者不采纳；在有多个备选方案的互斥选择决策中，应选用净现值是正值中的最大者。
2、对固定资产投资决策方法的说明。不难发现，净现值法与其他方法相比具有以下优点：
(1)净现值法考虑了资金的时间价值，能够反映各种投资方案的净收益，即以各种投资方案收益的大小作为投资决策的依据，因此是一种较好的方法。
(2)净现值法与企业的财务管理目标相一致。投资方案的净现值就是该方案能够给企业增加的价值，因此要实现企业价值最大化这一目标，就必须在多种备选方案中选择净现值最大且不小于零的投资方案。
因此，现行企业财务管理工作中主要采用净现值法进行固定资产的投资决策。
二、证券投资决策
1．证券投资决策方法。证券投资决策的目标就是将投资收益和投资风险风险联系起来，对二者进行权衡后选择最为合理的证券进行投资。因此，证券投资决策主要是讨论如何在规避风险的基础上最大限度地获取证券投资收益，这就是著名的投资组合理论。投资组合理论最初由马考维茨(HMarkowitz)于20世纪50
年代创立，后经威廉•夏普(WSharpe)等人发展，主要运用证券投资回报率的期望值E和系统风险系数β两个指标表示一个证券(或证券组合)的投资价值，以此为基础的分析被称为“E—β”分析。
证券投资组合的风险可以分为两种性质完全不同的风险，即系统风险和非系统风险。系统风险又称为不可分散风险或市场风险，是由于一些会影响到所有公司的因素如战争、通货膨胀、经济衰退、金融危机、国际市场的变化引起的风险。这些因素对任何企业来说，都是不可避免的；非系统风险又称为可分散风险或公是指发生于个别公司的因素如新产品开发失败、失去一项重要合同、重大项目投标的失败、竞争对手的出现、生产工艺技术的老化等所造成的风险，此类风险可以通过多元化的投资来分散或消除。
2．对证券投资决策方法的说明。资本市场理论和实践研究表明，证券的回报率和系统风险之间存在着很高的相关性，即风险与收益对等，高风险可以用高回报来补偿，而低风险则伴随着低回报。在完全有效的资本市场中，证券的价格反映其价值，证券的价格在任何时刻都应与其价值相符，因此购买或出售证券只能获得与该证券的系统风险相一致的回报率。也就是说，证券投资的净现值等于零。因此证券投资决策不能用净现值作为评价指标，而应采用“E—β”分析法。
综上所述，对固定资产投资与证券投资决策方法的差异归纳为以下几点：(1)现行企业财务管理理论和实践对固定资产投资决策主要采用净现值(NPV)法，而对证券投资决策则采用回报率与风险(E—β)分析法。
(2)只有当固定资产投资方案的净现值不小于零时，才有可能接受该方案，而证券投资方案的净现值一般为零。
(3)由于证券市场的竞争性远远高于产品市场，使得证券市场能够迅速达到竞争性均衡状态，因此，证券投资的平均租金高于零；而产品市场或者因为存在垄断和寡头，或者因为某个或某些企业的创新而使得该行业调整到竞争性均衡状态还需要一定的时间，所以固定资产投资可以赚取经济租金。
三、原因分析
1．从资本资产定价模型的角度来看。上面的分析似乎表明固定资产决策和证券投资决策是两种截然不同的决策类型，其实并非如此，两者实际上都使用资本资产定价模型来量化风险。
威廉•夏普1964年开创的资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel，简称CAPM)被认为是财务管理学形成和发展中最重要的里程碑，它的出现第一次使人们能够对风险进行定量分析。这一模型为：
Kj=Rf+βj(Km—Rf)。
式中：Kj表示第j种股票或第j种证券组合的必要报酬率；Rf代表无风险报酬率；βj表示第j种股票或第j种证券组合的β系数；Km表示所有股票或所有证券的平均报酬率。
可见，资本资产定价模型简单、直观地揭示了证券的期望报酬率与风险之间的关系。
例：当前的无风险报酬率为6％，市场平均报酬率为12％，A项目的预期股权现金流量风险大，其值β为1．5；B项目的预期股权现金流量风险小，其β值为0．75，则：
A项目的必要报酬率=6％+1．5×(12％—4％)=18％
B项目的必要报酬率=6％+0．75×(12％—4％)=12％
因此，资本资产定价模型是证券投资分析的直接工具，应用资本资产定价模型可以直接预测证券投资组合的期望报酬率；而在固定资产投资决策中，资本资产定价模型同样发挥作用，即可以用于估计固定资产投资方案的机会成本，固定资产投资方案的风险越大，资金的机会成本也就越大。如果固定资产投资方案的净现值大于零，就说明该固定资产投资方案的期望报酬率大于资金的机会成本。
因此，无论是固定资产投资决策还是证券投资，资本资产定价模型都是一个有效的工具，所不同的是，在证券投资决策中，资金的机会成本就是该证券投资的期望报酬率；在固定资产投资决策中，用估计的资金机会成本作为折现率对固定资产投资方案的预期现金流量进行折现，计算其净现值，并根据计算结果的大小对投资方案作出取舍。
2．从经济租金和有效资本市场假说的角度来看。
