2016金融硕士考研知识拓展套利定价理论

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1、凯程考研辅导班，中国最强的考研辅导机构，http://www.kaichengschool.com考研就找凯程考研，学生满意，家长放心，社会认可！2016金融硕士考研知识拓展：套利定价理论金融硕士考研要想拿高分，单纯看一些基本要求的书籍还是不够的，还应该涉猎公司理财、投资学、货币金融学、国际金融等更广的知识，凯程教育为广大16考生奉上公司理财相关知识点，大家有精力的前提下可以学习了解。　　2016金融硕士考研知识拓展：套利定价理论　　　　1.系统和非系统风险　　描述系统风险和非系统风险的差别。解：系统风险是不可以分散的，非系统性

2、风险是可以分散的。系统风险是不能通过多样化的投资组合消除的风险。一般来说，系统风险是指影响市场中大量企业的风险，然而，这些风险对所有企业的影响并不均等。非系统风险是可以通过多元化投资组合消除的风险。非系统风险是公司或行业特有的风险。这些因素出乎意料的变动会影响到你感兴趣的公司收益，但不会影响其他行业的企业收益，甚至对同行业的其他企业也几乎没有影响。　　2.套利定价模型　　考虑如下说法：要让套利定价模型有用，系统风险的个数必须很少。你是否同意这个说法?为什么?　　解：同意。任何收益都可以由足够多的系统性风险因素解释。然而，要让单因

3、素套利定价模型有用，系统风险的个数必须少。　　3.套利定价模型　　UltraBread的财务总监DavidMcClemore决定使用套利定价模型来估计公司股票的期望收益。他打算使用的风险因素是股票市场的风险溢价、通货膨胀率和小麦的价格。因为小麦是UltraBread所面临的最大成本，他觉得这对于UltraBread来说是一个重要的风险因素。你如何评价他选择的这些风险因素?你有要建议的其他风险因素吗?　　解：市场风险溢价、通货膨胀率可能是不错的选择。作为Ultra公司产品的一个风险因素，小麦的价格并不属于市场风险因素，不可能将其视

4、为存在于所有股票中的风险因素。在这种情况下，小麦只是该企业特定风险因素，而不是一个市场风险因素。如果能采用宏观经济风险因素，如利率，国内生产总值(GDP)，能源价格、工业生产等等，这个模型就更完善了。　　4.系统和非系统风险　　你拥有Lewis-Striden药品公司的股票。假设你已经预计到上个月会发生如下事情：　　①政府将宣布实际国民生产总值在上一个季度增长了1.2%。Lewis-Striden的收益和实际国民生产总值正相关。　　②凯程考研，考研机构，10年高质量辅导，值得信赖！以学员的前途为已任，为学员提供高效、专业的服务，

5、团队合作,为学员服务，为学员引路。凯程考研辅导班，中国最强的考研辅导机构，http://www.kaichengschool.com考研就找凯程考研，学生满意，家长放心，社会认可！政府将宣布通货膨胀在上一个季度增长了3.7%。Lewis-Striden的收益和通货膨胀率负相关。　　③利率将会上升2.5%。Lewis-Striden的收益和利率负相关。　　④公司董事长将宣布退休。退休将在声明发表的6个月之后生效。董事长非常受爱戴，总的来说，他被当做公司的一种资产。　　⑤研究数据将最后证明试验药品的功效。功效测试的完成意味着药品将很

6、快进入市场。　　假设下列事件是实际发生的：　　①政府宣布实际国民生产总值在上一个季度增长了2.3%。　　②政府将宣布通货膨胀在上一个季度增长了3.7%。　　③利率将会上升2.1%。　　④公司董事长突然死于心脏病。　　⑤功效测试的研究结果并没有预期的那么好。药品必须进行另外6个月的测试，而且功效必须再次上报食品和和药物管理局。　　讨论实际发生的事件会对Lewis-Striden的股票产生什么影响。哪些事件是系统风险?哪些事件是非系统风险?　　解：　　①股价将上涨　　②股价不变　　③股价将上涨　　④股价将下跌。总裁的突然去世对公司来

7、说是一个坏消息。尽管总裁已宣布退休，但是还有六个月他退休的决定才能生效。在这六个月中，他仍然可以对公司做出贡献。他的突然去世意味着这些贡献将没法完成。因为他被当作公司的一种资产，他的去世将导致收益下降。但是，他的离开很快就被预期到了，所以公司收益的下降幅度不会很大。　　⑤股价将下跌。药效试验失败是一个坏消息。因为Lewis–Striden需要继续试验该药品，这将使得产品不能在预期的日期进入生产，生产的延迟将影响未来的预期收益，这使得股票收益下降。　　实际国民生产总值、通货膨胀和利率是系统性风险。总裁对公司作出贡献的能力、药效试验

8、结果、实验研究结果是非系统性风险。　　5.市场模型和套利定价模型　　k因素模型和市场模型的区别是什么?　　解：市场模型假设只有一个因素(通常是股票市场总量)足以解释股票收益，而k因素模型依靠k个因素来解释股票的回报。　　6.套利定价模型　　和资本资产定价模型相比