资本资产定价模型CAPM和公式

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1、【量化课堂】CAPM模型和公式Join Qua nt量化课堂发布于 2016-08-18218081457导语：aa和卩卩你肯定都听说过吧。那么yy呢？比？鬼? Zz, nn, 0, |1, . %?那 好！我们今天就来告诉你卩卩是什么。作者：肖睿编辑：宏观经济算命师本文由JoinQuant量化课堂推出，难度为进阶上，深度为level-2。阅读本文需要掌握MPT模型（level-1）和微积分（level-0）的知识。本文是一系列文章中的第三篇。本系列从基础概念入手，推导出CAPM模型。系列中共有 四篇：1. 效用模型2. 风险模型3. MPT模型4. CAPM模型5.概述CAPM，全称 Cap

2、ital Asset Pricing Model，译为资本资产定价模型，是由 Treynor, Sharpe,Lintner, Mossin几人分别提出。搭建于Markowitz的现代资产配置理论（MPT）之上， 该模型用简单的数学公式表述了资产的收益率与风险系数卩卩以及系统性风险之间的关系。 尽管CAPM的假设偏于牵强，结论也常与实验证据相悖，但它一直是金融经济学中重要的 理论，为更多先进的模型打好了基础。模型假设CAPM是一个理论性很强的模型，它所假设的金融市场有一个非常简单的框架，这样不仅 简化了分析的难度，也用非常简练的数学公式表达出结论。CAPM假设，市场上所有的投资者对于风险和收益

3、的评估仅限于对于收益变量的预期值和 标准差的分析，而且所有投资者都是完全理智的。并且，市场是完全公开的，所有投资者的 信息和机会完全平等，任何人都可以以唯一的无风险利率无限制地贷款或借出。因此，所有投资者必定在进行资产分配时计算同样的优化问题，并且得到同样的有效前沿和 资本市场线(见MPT模型)。置。也就是说，所有投资者都按一定比例持有现金和市场组合mm。因此，mm是名副其 实的“市场组合”，因为整个市场都是按照这个组合来分配资产的。所以mm的波动性和不 确定性不单单是市场组合的风险，也是整个市场的风险，叫做系统性风险(systematic risk)。CAPM 公式CAPM公式是从以上模型框

4、架推导出的数学表达式，它表达了任何风险资产的收益率和市 场组合的收益率之间关系。在这个公式中，任何风险资产的收益率都可以被分为两个部分: 无风险收益(利率)和风险收益(卩卩收益)。我们先看公式。定理(CAPM公式)对于某一风险资产Ss (可以把SS想象为一种证券)，有ErS=rf+ 卩 S(ErM-rf).ErS=rf+pS.(ErM-rf).其中：rS- rS是组合SS的收益变量；rM- rM是市场组合的收益变量rf- rf是市场的无风险利率-卩S-卩S是组合SS对于市场风险的敏感度，计算公式为卩 S=Cov(rS，rM)Var(rM). pS=Cov(rS,rM)Var(rM).在公式中，

5、rfrf是资产的时间价值，是按照无风险利率产生的收益。右边的卩S，(ErM-rf)PS-(ErM-rf)是资产的风险收益，是对投资者所承担的风险的补偿。这里面,ErM-rfErM-rf是市场组合的风险收益，还有卩SPS是组合SS对系统性风险的敏感系数。可以理解 为，资产SS承担了卩sps倍的系统性风险，所以将会得到相应倍数的风险补偿。这里应该指出，风险组合SS的预期收益是完全由它的卩sps决定的，与这个资产自己的风险GSoS是没有关系的。也就是说，假设风险资产SS有巨大的风险SoS，但是它和市场 组合的相关性卩sps很小，那么SS预期的收益率其实是很小的。通过CAPM公式，我们还可以推算出资产

6、SS的夏普比率Sharpe(S)sharpe(S)和市场组合MM的夏普比率Sharpe(M)sharpe(M)的关系，如下。Sharpe(S)二Ersrs 二卩 sVEKm珀冈二Cov(rM，rs)OMOsErMrQM二Corr(rM，rs)Sharpe(M)sharpe(S)=ErSrfbS=pS(ErMrf)GS=Cov(rM,rS)GMGSErMrfbM=Corr(rM,rS) Sharpe(M).也就是说，组合Ss的夏普比率等于MM的夏普比率乘以MM与Ss的相关系数。在MP t模型中,mm是所有风险组合中夏普比率最高的，也就是最有效的。这个公式告诉我们，s s和mm的相关性越咼，Ss的

7、夏普比率就越咼，收益比风险的比例也就越大。CAPM公式的证明证明对于a Ra R，我们定义AaAa为按照aa份SS比lal-a份MM所构成的资 产配置。定义r(a)(a)和(a)G(a)分别为组合AaAa的预期收益和波动率。定义函数f )=9), )饥)=(0),厂),那么ff是一条在可行资产配置区域内的平滑曲线，并 且 f(l)=(Os，Ers)f(l)=(GS,ErS), f(0)=(OM，ErM)f(O)=(GM,ErM)。该曲线在 a=0a =0时和资本配置线重叠在市场组合之上；并且，由于所有风险资产配置得位置都在资本配 置线的下方，所以曲线ff不会和资本配置线相交。因此，可以肯定资本

8、配置线和f(a)f(a)在(M，ErM)(oM,ErM)处构成切线关系。如下图所示:r- (a)o(a)=ErAoJ二aErs+(la)ErM,=o(rAa)二a2O2rs+(la)2O2rM+2a(la)Cov(rM，rs)v.(2)(3)r_(a)=ErAa=aErS+(la)ErM,(2)G(a)=G(rAa)=a2GrS2+(la)2GrM2+2a(la)Cov(rM,rS).(3)代入等式(2)和(3)并使用初等微积分技能，我们亲手肢解等式(1)左侧的表达式，dr- do Ill a=0=dr- da/doda。二Ers-畑住(ao2s+(1a)2O2M+2a(1- a)Cov(rM

9、，rs)-i2(2ao2s-2(1-a)O2M+(2-4a)Cov(rM，rs) llll a=o二E -ErMh2OiM(2Cov(rM，rs)-2Var(rM)=(Ers-ErM)9MCov(rs，rM)-Var(r M). dr_dG|a=0=dr_da/dGdaa=0=ErS-ErM12- (aGS2+(1-a)2oM2+2a(1-a)Cov(rM,rS)-12-(2aoS22(la)oM2+(24a)Cov(rM,rS)|a=0=ErSErM12oMl(2Cov(rM,rS)2Var(rM)=(ErSErM)oMCov(rS,rM)Var(rM).再代入等式(1)得到(Ers-ErM

10、)OMCov(rs，rM)-Var(rM)Ers-ErMErs-ErMErs二ErM-rfOm二Cov(rs，rM)-Var(rM)Var(rM)(ErM-rf)=(卩 $-1)冋-邛)二f 卩 $5帀 -rf). (ErS-ErM) oMCov(rS,rM)-Var(rM)=ErM-rfbMErS-ErM=Cov(rS,rM)-Var(rM)V ar(rM) (ErM-rf)ErS-ErM=(卩S-1)(ErM-rf)ErS=rf+pS (ErM-rf).擦干净双手，完成了证明。口CAPM 的应用CAPM公式的应用在理论上是一个悖论，那是因为在CAPM的假设下所有投资者都持有 市场组合mm,

11、那么投资者也没有必要去单独计算每一个风险资产的收益率-因为他所 持有的资产配置已经是最优的了。但实际上，投资者的效用标准都不一样，资产配置也大相 庭径，并不存在一个一致认同的市场组合，这时capm公式就可以派上用场。在现实环境里，我们可以将一个概括市场整体的组合(比如大盘指数)作为市场组合，并以 其为基准计算每个风险资产的系统性风险卩卩。这样，我们根据对市场整体趋势的判断以及 对风险控制的需要，选择适当的卩卩进行资产配置。举个例子，假设我们以沪深300指数作为市场组合，取过去500500天的年化日均收益率 为(rM(t)500t=l(rM(t)t=1500,并且取一只股票SS过去500500天

12、的年化日均收益率为(r S(t)500t=l(rS(t)t=1500。记它们的均值为MM=1500t=15OOrM(t)，Us=1500t=15OOrS(t)屮M=1500t=1500rM(t), gS=1500t=1500rS(t).可以估测出SS的卩卩为Ps=Cov(rS，rM)Var(rM)=500t=1(rM(t)-UM)(rS(t)-Us)500t=1(rM(t)-UM)2.pS=Co v(rS,rM)Var(rM)=t=1500(rM(t)-gM)(rS(t)-gS)t=1500(rM(t)-gM)2.假设我们选出三支股票，并且计算发现它们的卩卩分别为P1=0-5卩1=0.5, P

13、2=1卩2=1和卩3 =2卩3=2，也就是说它们对市场风险的敏感度依次为低、中、高。如果我们通过分析预测大 盘在近期会整体趋势向上，那么应该持仓股票3,赚取大盘22倍的收益；如果我们认为大 盘近期的走势不可判断，那么可以持有股票2,这样收益基本与大盘持平；如果我们认为大盘在近期会整体下跌，那么可以持有股票1，这样损失只有大盘的一半，或者干脆直接空仓。结语量化课堂的“从效用到CAPM”系列文章从效用模型开始，介绍了风险分散的原则，再到MP T资产配置理论的有效前沿和市场组合，最后本篇讲解了 CAPM中风险资产的定价公式， 这些内容都是金融经济学的核心基础。在以上基础上建立的有apt套利定价模型、Fama- French 三因子模型以及其他的诸多理论和模型。读者可以在量化课堂的“策略与应用”栏找 到基于这些模型的交易策略，也敬请期待量化课堂未来的经济学文章。本文由JoinQuant量化课堂推出，版权归JoinQuant所有，商业转载请联系 我们获得授权，非商业转载请注明出处。文章更迭记录：v1.1，2016-09-01，修改公式，感谢jiziwei指出 v1.0，2016 08 18，文章上线