《资产组合理论》PPT课件(I)

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1、第五章资产组合理论第一节马科维茨资产组合理论概述一、形成与发展现代组合理论最早是由美国著名经济学家Harry·Markowitz于1952年系统提出的,他在1952年3月《金融杂志》发表的题为《资产组合的选择》的论文中阐述了证券收益和风险水平确定的主要原理和方法,建立了均值-方差证券组合模型基本框架,提出了解决投资决策中投资资金在投资对象中的最优化分配问题,开了对投资进行整体管理的先河,奠定了现代投资理论发展的基石。11963年,马柯威茨的学生威廉·夏普根据马柯威茨的模型,建立了一个计算相对简化的模型—单一指数模型。这一模型假设资产收益只与市场总体收益有关,使计算

2、量大大降低,打开了当代投资理论应用于实践的大门。单指数模型后被推广到多因数模型。2夏普、林特、摩森三人分别于1964、1965、1966年研究马柯威茨的模型是如何影响证券的估值的,这一研究导致了资本资产定价模型CAPM的产生。1976年,理查德·罗尔对CAPM有效性提出质疑。因为,这一模型永远无法用经验事实来检验。1976年史蒂夫·罗斯突破性地发展了资产定价模型,提出了套利定价理论APT,发展至今,其地位已不低于CAPM。3二、前提假设1.单一期间。是指投资者持有资产的期间是确定的,在期间开始时持有证券并在期间结束时售出。由此即简化了对一系列现金流的贴现和对复利的

3、计算。2.终点财富的预期效用最大化。因为财富最大化本身不是投资者的目标,而效用这一概念既包括了财富的期望值,也考虑了获得这种预期财富的不确定性,即风险效用的最大化才是投资者真正追求的目标。43,证券市场是有效的。即该市场是一个信息完全公开、信息完全传递、信息完全解读、无信息时滞的市场。4,投资者为理性的个体,服从不满足和风险厌恶的行为方式;且影响投资决策的变量是预期收益和风险两个因素;在同一风险水平上,投资者偏好收益较高的资产组合;在同一收益水平上,则偏好风险较小的资产组合。5,证券收益率的正态分布假设。投资者在单一期间内以均值和方差标准来评价资产和资产组合。该前

4、提隐含证券收益率的正态分布假设,正态分布的特性在于随机变量的变化规律通过两个参数就可以完全确定,即期望值和方差。5无交易成本,而且证券可以无限细分(即证券可以按任一单位进行交易)资金全部用于投资,但不允许卖空;证券间的相关系数都不是-1,不存在无风险证券,而且至少有两个证券的预期收益是不同的。6二、风险厌恶型投资者的无差异曲线(一)投资者无差异曲线资本市场的无差异曲线表示在一定的风险和收益水平下(即在同一曲线上),投资者对不同资产组合的满足程度是无区别的,即同等效用水平曲(投资者对同一条曲线上任意两点其投资效用(即满意程度)一样),如图。图中,纵轴E(r)表示预期

5、收益,横轴σ为风险水平。E(r)CBAE(r3)E(r2)E(r1)σ1σ2σ7(二)风险厌恶型投资者无差异曲线的特点1,斜率为正。即为了保证效用相同,如果投资者承担的风险增加,则其所要求的收益率也会增加。对于不同的投资者其无差异曲线斜率越陡峭,表示其越厌恶风险:即在一定风险水平上,为了让其承担等量的额外风险,必须给予其更高的额外补偿;反之无差异曲线越平坦表示其风险厌恶的程度越小。82,下凸。这意味着随着风险的增加要使投资者再多承担一定的风险,其期望收益率的补偿越来越高。如图,在风险程度较低时,当风险上升(由σ1→σ2),投资者要求的收益补偿为E(r2);而当风险

6、进一步增加,虽然是较小的增加(由σ2→σ3),收益的增加都要大幅上升为E(r3)。这说明风险厌恶型投资者的无差异曲线不仅是非线性的,而且该曲线越来越陡峭。这一现象实际上是边际效用递减规律在投资上的表现。93,不同的无差异曲线代表着不同的效用水平。越靠左上方无差异曲线代表的效用水平越高,如图中的A曲线。这是由于给定某一风险水平,越靠上方的曲线其对应的期望收益率越高,因此其效用水平也越高;同样,给定某一期望收益率水平,越靠左边的曲线对应的风险越小,其对应的效用水平也就越高。此外,在同一无差异曲线图(即对同一个投资者来说)中,任两条无差异曲线都不会相交。104、投资者更

7、偏好位于左上方的无差异曲线。无差异曲线族:如果将满意程度一样的点连接成线,则会形成无穷多条无差异曲线。投资者更偏好位于左上方的无差异曲线。115、不同的投资者有不同类型的无差异曲线。风险厌恶型无差异曲线:由于一般投资者都属于尽量回避风险者,因此我们主要讨论风险厌恶型无差异曲线。12风险厌恶型无差异曲线特征:向右上方倾斜;随风险水平增加越来越陡;无差异曲线之间互不相交类型:接近水平型(对风险毫不在乎)轻度风险厌恶型高度风险厌恶型接近垂直型(不能有风险)13三、风险资产的可行集所谓风险资产的可行集(FeasibleSet)是指资本市场上由风险资产可能形成的所有投资组合

8、的期望收益

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