投资学实验教程分析解析.doc

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1、投资学实验教程田秀娟肖欣荣投资学实验一:戈登模型一、实验要求:应用戈登模型计算权益成本二、实验目的:用历史数据估计股利增长率,掌握用戈登模型计算权益成本的方法。三、数据来源:ABC公司11年的股利数据和第11年的股票价格。图1四、用到的一些公式:戈登模型N年复合增长率五、实验步骤1、计算股利的历史增长率,用以估计预期股利增长率。分别计算ABC公司5年和10年的股利增长率。公式如图2右下角所示。图21、利用戈登模型计算权益成本。EXCEL公式如图3右下方所示,可得ABC公司5年和10年权益成本分别为16.28%和13.4%。图3五、练习任选一

2、只股票计算其权益成本,要求同学之间所选股票不重复。实验一:投资学戈登模型实验报告课程名称学校学院系专业班级姓名学号实验时间年至年第学期实验题目实验时间指导教师实验内容实验结果实验心得投资学实验二:计算马科维茨的有效边界(一)——两种资产的情形一、实验要求:求解两种资产的马科维茨的有效边界。二、实验目的:运用两种资产收益率原始数据,计算不同比例配置下投资组合的收益率和标准差,绘出有效边界。三、用到的一些公式:投资组合的期望收益投资组合的方差Excel中的矩阵运算函数:TRANSPOSE(array)返回一个矩阵的转置。MMULT(array1

3、,array2)返回两个矩阵的乘积。MINVERSE(array)返回一个矩阵的逆矩阵。由于这些函数是以数组形式输出的,因此输出数组的大小必须预先知道。在选中适当大小的单元格区域之后,才能键入公式中。最后按下组合键Ctrl+Shift+Enter而不是简单的Enter键来选择单元格区域。四、实验步骤问题:无风险利率为6.0%。风险资产1的平均回报率为14.0%,标准差为20.0%;风险资产2的平均回报率为8.0%,标准差为15.0%,风险资产1和风险资产2的相关系数为0.0%。请绘制出有效的风险-收益线(efficienttrade-off

4、line)和风险资产的风险-收益曲线图(riskyassettrade-offcurve)。解决方案:对于两种资产的资产组合,我们可以通过变动第一种资产的比例并计算所得到的资产组合的标准差和期望回报率来得到风险资产的风险-收益曲线。然后,我们可以通过计算第一种资产的最优比例和相应的标准差和期望回报率,得到最后的风险资产组合。最后,通过改变最优的资产组合中的资产的数量并计算相应的标准差和期望回报率,我们可以得到有效的风险-收益线。然后我们可以对所有的结果作图。如何构建该电子数据表模型:1、输入值。2、计算风险溢价(期望回报率—无风险利率)图1

5、3、变动风险资产1的比率。为了作出风险资产的风险-收益曲线,我们考察一个大范围内(-60.0%~140.0%)的风险资产1的比例值。4、利用上述公式计算不同比例组合的标准差和期望收益率。图25、根据以上数据作图。点击“插入/图表/散点图”,出现如下对话框:将标准差和期望收益率分别作为X和Y赋值,如下即可得到风险收益曲线如下:一、练习查找任意两只股票年收益率数据,并计算其组合的马科维茨有效边界。实验二:投资学计算马科维茨的有效边界(一)——两种资产的情形实验报告课程名称学校学院系专业班级姓名学号实验时间年至年第学期实验题目实验时间指导教师实验

6、内容实验结果实验心得投资学实验三:计算马科维茨的有效边界(二)——多种资产的情形一、实验要求:求解多种资产的马科维茨的有效边界。二、实验目的:掌握多种资产情况下投资组合有效边界的求解方法。三、用到的一些公式:投资组合的期望收益投资组合的方差Excel中的矩阵运算函数:TRANSPOSE(array)返回一个矩阵的转置。MMULT(array1,array2)返回两个矩阵的乘积。MINVERSE(array)返回一个矩阵的逆矩阵。由于这些函数是以数组形式输出的,因此输出数组的大小必须预先知道。在选中适当大小的单元格区域之后,才能键入公式中。最

7、后按下组合键Ctrl+Shift+Enter而不是简单的Enter键来选择单元格区域。四、实验步骤1、将数据输入Excel,令其中一列是“1+期望回报率”,如下:填写相关系数表,并转置标准差矩阵。2、得出方差与协方差矩阵,如下:3、求出双曲线系数。在均值-方差图中,有效前沿是一条双曲线。双曲线的位置由三个系数唯一决定,这三个系数为A,B,C。系数A:在单元格C37中输入=MMULT(MMULT(TRANSPOSE(F6:F10),MINVERSE(B26:F30)),F6:F10);系数B:在单元格C38中输入=MMULT(MMULT(TR

8、ANSPOSE(F6:F10),MINVERSE(B26:F30)),E6:E10);系数C:在单元格C39中输入=MMULT(MMULT(TRANSPOSE(E6:E10),M

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