资产组合与资产定价(4)

2019-01-26 21:41

地表现出特定资产的风险与期望收益率的关系。

这就基本解决了通过资产定价模型寻找与资产风险匹配的贴现率的问题:只要给定特定资产的β系数,以及无风险利率和市场风险溢价,就可以得出该资产的期望收益率。

用这个期望收益率作为评价该资产价值的贴现率,对预期现金流进行贴现,就可以完成用现金流贴现法评价资产价值的过程。 资本资产定价模型以及资本市场线表示的是在市场均衡状态下单个资产的期望收益率与风险的关系。是现代金融学研究中具有里程碑意义的成果。

多要素模型与套利定价理论简介

1973年,罗伯特·默顿提出了多要素模型(multifactor CAPM)。 假定除了市场——证券市场——风险以外,还存在n个影响资产收益率的非市场风险因素,则资本资产定价模型可以改写为多要素模型:

f1,f2,?,fn为从1到n个要素——除市场风险以外的风险要素;βi,M为第i种资产的市场风险溢价系数;βi,f1为除市场风险以外的第一种风险的溢价系数;r-f1为要素1的期望收益率。 多要素模型的价值在于承认了非市场因素在资产价值确定中的作

用,缺点是很难操作,不容易确认并估计所有的非市场风险。

套利定价理论(APT)是1976年由斯蒂芬·罗斯建立的。

假定资产的期望收益率受多个因素的影响,与CAPM以及多要素CAPM不同的是,套利定价理论强调套利行为在建立市场均衡过程中的作用。 第四节期权定价模型

期权价格与期权定价模型

期权这种衍生金融产品的价值体现为期权费,即期权的买主按特定价格从期权的卖主买进期权所支付的款项。 期权费包含两部分内容:内在价值与时间价值。

内在价值:期权相关资产的市场价格与执行价格,也叫履约价格两者之间的差额。是期权费的核心部分。 时间价值:期权费超过其内在价值的部分。 期权的内在价值不会小于零。按美式期权: 看涨期权 的价值区间是: Call ? Max(0,P-S) 看跌期权 的价值区间是:

Put ? Max(S-P,0) P 为相关资产在合约执行时的市场价格,S为执行价格。 按照欧式期权,上面公式中的“?”需要改成“=”

期权定价的理论模型,是在期权交易实践存在很久之后才于1973年问世。解决了期权的定价方法,对于现代金融理论和实践的发展有重大意义。

最简单的模型是二叉树定价模型。 期权定价的二叉树模型

为了给期权定价,需要设计一个对冲型的资产组合。设计的对冲型资产组合包括:

(1)需要买进一定量的现货资产;

(2)卖出一份看涨期权(为了简化,以下均就欧式期权讨论),该期权的相关资产就是买入的那种现货资产;

(3)买入现货的量必须足以保证这个组合的投资收益率相当于无风险利率,从而使投资成为可以取得无风险利率收益的零风险投资。 为了建立对冲组合,每出售一份看涨期权合约的同时需要购买一定比例的同一种资产的现货,这个比例叫做对冲比率。正是对冲比率足以保证组合的投资收益率相当于无风险利率。

推导如何确定对冲比率,并从而确定期权价值的方法 : 设P0—期权合约中资产的当前价格; u—该资产到合约执行时价格上升的幅度; d—该资产到合约执行时价格下降的幅度; r—无风险利率; C—看涨期权的当前价格;

Cu—资产价格上升时的看涨期权内在价值; Cd—资产价格下降时的看涨期权内在价值; S—看涨期权的执行价格。 设 H 为对冲比率:

构造一个对冲交易,投资成本是HP0-C; 到期末,资产组合的价值是: ① 当资产价格上升时,有uHP0- Cu ② 当资产价格下降时,有dHP0-Cd

由于要求的是无风险的投资组合,所以,设计投资组合的结果应该是: uHP0-Cu = dHP0-Cd 求解H,得:

由于投资应为可以取得无风险利率收益的投资,则应有: (1+r )(HP0-C ) = uHP0-Cu

公式左侧为当前投资的终值;r 为无风险利率。带入H,则期权费 C 为:

?1?r??dC??u?dCuu??1?r?Cd??1?ru?d1?r以上为期权定价的方法称为二叉树模型。之所以如此称谓,是由于论证出发点的基本要素可以由图23—5形象地表达出来。

布莱克-斯科尔斯定价模型

假定期权是欧式看涨期权;价格可以在期间内连续变动;无风险利率在期间内不发生变化;假设相关资产为股票,股票没有现金和利息等分红收入。该定价模型可表示为:

期权函数式是:

式中,第一个因素和第四个因素是可观察的市场因素,第二个因素和第三个因素是合约本身定义的,只有第五个因素σ需要对价格波动进

行统计分析。

c(t)为欧式看涨期权在到期日前t时刻的市场价格;S(t)为相关资产(股票)在t时刻的市场价值;N(d1)为股票的数量;

为到

期日T市场价格为X的无风险证券在t时刻的折现值;yf为无风险利率;

为无风险利率的折现因子;N(d2)为无风险证券的数

量;N(d1)和N(d2)为累积正态分布函数值,随着时间的变化而变化。


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