对外经济贸易大学：《金融经济学导论》课程教学课件讲稿（授课教案）第五章 单因素模型与多因素模型

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教学目的及要求 1、掌握因素模型是根据收益生成过程通过回归分析 建立的收益和风险关系的资产定价模型 2、认识因素模型与资本资产定价模型的关系 3、了解因素模型是实践中具有操作性的替代资本资 产定价模型的测定风险和收益关系的模型 多重点内容： 掌握因素模型的生成性质及实际运用 制外橙阁贸多六当

™ 教学目的及要求 教学目的及要求 1、掌握因素模型是根据收益生成过程通过回归分析 建立的收益和风险关系的资产定价模型 2、认识因素模型与资本资产定价模型的关系 3、了解因素模型是实践中具有操作性的替代资本资 产定价模型的测定风险和收益关系的模型 ™重点内容 ： 掌握因素模型的生成性质及实际运用

第一节单因素模型 第二节资本资产定价模型与因素模型 第三节多因素模型 判外橙守氨多六 UNIVEROSTTY OF INTERNATIONAL BUSINESS ANO ECONOMIGS

第一节 单因素模型 第二节 资本资产定价模型与因素模型 第三节 多因素模型

第一节单指数(SM) 模型 一、单指数模型的估计 二、单指数模型的一般形式 三、单指数模型中的系统风险与非系统风险 判外橙阁氨多六 UNIVEROSTTY OF INTERNATIONAL BUSINESS ANO ECONOMICS

第一节 单指数（SIM）模型 一、单指数模型的估计 二、单指数模型的一般形式 三、单指数模型中的系统风险与非系统风险

因素模型由威廉.夏普在1963年提出.它是是描述 证券收益率生成过程的一种模型，建立在证券关 联性基础上。认为证券间的关联性是由于某些共 同因素的作用所致，不同证券对这些共同的因素 有不同的敏感度。这些对所有证券的共同因素就 是系统性风险。因素模型正是抓住了对这些系统 影响对证券收益的影响，并用一种线性关系来表 示。 制牛撞降贸易六塔

™ 因素模型由威廉.夏普在1963年提出.它是是描述 证券收益率生成过程的一种模型，建立在证券关 联性基础上。认为证券间的关联性是由于某些共 同因素的作用所致，不同证券对这些共同的因素 有不同的敏感度。这些对所有证券的共同因素就 是系统性风险。因素模型正是抓住了对这些系统 影响对证券收益的影响，并用一种线性关系来表 示

因素模型中的因素常以指数形式出现（如GP指 数、股价指数、物价指数等)，所以又称为指数 模型。 单因素模型相对CAPM是为了解决两个问题，一是 提供一种简化地应用CAPM的方式；二是细分影响 总体市场环境变化的宏观因素，如国民收入、通 胀率、利率、能源价格等具体带来风险的因素因 素模型 制牛撞阁贸易六塔

™ 因素模型中的因素常以指数形式出现（如GNP指 数、股价指数、物价指数等）,所以又称为指数 模型。 ™ 单因素模型相对CAPM是为了解决两个问题，一是 提供一种简化地应用CAPM的方式；二是细分影响 总体市场环境变化的宏观因素，如国民收入、通 胀率、利率、能源价格等具体带来风险的因素因 素模型

一、 单指数模型的估计 以▣归分析得单因素模型 假设证券的回报率生成过程仅包含 个因素，例如认为证券的回报率与预期 国内生产总值的增长率有关，那么预期 国内生产总值与证券回报率之间的关系 如下： 判外橙守贸多六 UNIVEROSTTY OF INTERNATIONAL BUSINESS ANO ECONOMICS

一、单指数模型的估计 一、单指数模型的估计 以回归分析得单因素模型 假设证券的回报率生成过程仅包含一 个因素，例如认为证券的回报率与预期 国内生产总值的增长率有关，那么预期 国内生产总值与证券回报率之间的关系 如下：

假设先考虑经济增长GDP对公司之股票收益率 的影响，即只考虑GDP变化对风险补偿的影响。 历史数据库 年 GDP增长率 证券收益率 (%) (%) 1 5.7 14.3 6.4 19.2 23456 7.9 23.4 7.0 15.6 5.1 9.2 2.9 13.0 UNIVEROSTTY OF INTERNATIONAL BUSINESS ANO ECONOMIGS

„ 假设先考虑经济增长GDP对公司之股票收益率 的影响，即只考虑GDP变化对风险补偿的影响。 历史数据库 年 GDP增长率 （%） 证券收益率 （%） 1 2 3 4 5 6 5.7 6.4 7.9 7.0 5.1 2.9 14.3 19.2 23.4 15.6 9.2 13.0

·这一关系也可用下面的散点图或拟合直线表示 24 2 12 84 2 4 6 8 判外橙阁贸多六学 UNIVEROSTTY OF INTERNATIONAL BUSINESS ANO ECONOMICS

„ 这一关系也可用下面的散点图或拟合直线表示 24 20 16 12 8 4 2 4 6 8 • • • • • •