WikiDer > Одноиндексная модель

В одноиндексная модель (SIM) это простой оценка активов модель для измерения как риска, так и доходности акции. Модель разработана Уильям Шарп в 1963 году и обычно используется в финансы промышленность. Математически SIM-карта выражается как:

${displaystyle r_ {it} -r_ {f} = alpha _ {i} + eta _ {i} (r_ {mt} -r_ {f}) + epsilon _ {it},}$

${displaystyle epsilon _ {it} sim N (0, sigma _ {i} ^ {2}),}$

куда:

р_Это возвращается на склад я в период т

р_ж это безрисковая ставка (т.е. процентная ставка по казначейским векселям)

р_мт доходность рыночного портфеля за период т

${displaystyle alpha _ {i}}$ это акции альфа, или ненормальный возврат

${displaystyle eta _ {i}}$ это бета акций, или реакция на рыночную доходность

Обратите внимание, что ${displaystyle r_ {it} -r_ {f}}$ называется сверхдоходом на акции, ${displaystyle r_ {mt} -r_ {f}}$ избыточная доходность на рынке

${displaystyle epsilon _ {it}}$ являются остаточными (случайными) доходами, которые считаются независимыми, нормально распределенными со средним нулевым и стандартным отклонением ${displaystyle sigma _ {i}}$

Эти уравнения показывают, что доходность акций зависит от рынка (бета), имеет ожидаемую стоимость для конкретной фирмы (альфа) и неожиданный компонент для конкретной фирмы (остаток). Эффективность каждой акции соотносится с производительностью рыночного индекса (например, Все обыкновенные). Аналитики безопасности часто используют SIM-карту для таких функций, как вычисление бета-версий акций, оценка навыков выбора акций и проведение исследований событий.

Допущения одноиндексной модели

Для упрощения анализа в одноиндексной модели предполагается, что существует только 1 макроэкономический фактор что вызывает систематический риск влияет на доходность всех акций, и этот фактор может быть представлен нормой доходности индекс рынка, такой как S&P 500.

Согласно этой модели, доходность любой акции может быть разложена на ожидаемую избыточную доходность отдельной акции из-за специфических для фирмы факторов, обычно обозначаемых ее альфа-коэффициентом (α), доходность из-за макроэкономических событий, которые влияют на рынок, и неожиданные микроэкономические события, влияющие только на фирму.

Период, термин ${displaystyle eta _ {i} (r_ {m} -r_ {f})}$ представляет собой движение рынка, измененное бета-версией акций, в то время как ${displaystyle epsilon _ {i}}$ представляет собой несистематический риск безопасности из-за специфических для фирмы факторов. макроэкономические события, такие как изменения процентных ставок или стоимости рабочей силы, вызывают систематический риск, который влияет на доходность всех акций, а специфические для фирмы события являются неожиданными микроэкономические события, которые влияют на доходность конкретных фирм, такие как смерть ключевых людей или снижение кредитного рейтинга фирмы, которые могут повлиять на фирму, но окажут незначительное влияние на экономику. В портфеле несистематический риск из-за факторов, специфичных для фирмы, может быть сведен к нулю путем диверсификации.

Модель индекса основана на следующем:

• Большинство акций имеют положительную ковариацию, потому что все они одинаково реагируют на макроэкономические факторы.
• Однако некоторые фирмы более чувствительны к этим факторам, чем другие, и эта специфическая для фирмы дисперсия обычно обозначается бета (β), которая измеряет ее дисперсию по сравнению с рынком для одного или нескольких экономических факторов.
• Ковариации между ценными бумагами являются результатом разной реакции на макроэкономические факторы. Следовательно, ковариацию каждой акции можно найти, умножив их бета-версию и рыночную дисперсию:

Модель с одним индексом предполагает, что после вычитания рыночной доходности оставшаяся доходность не коррелирует:

${displaystyle E ((R_ {i, t} - eta _ {i} m_ {t}) (R_ {k, t} - eta _ {k} m_ {t})) = 0,}$

который дает

${displaystyle Cov (R_ {i}, R_ {k}) = eta _ {i} eta _ {k} sigma ^ {2}.}$

Это не совсем так, но это простая модель. Более подробная модель будет иметь несколько факторы риска. Для этого потребуется больше вычислений, но все же меньше, чем вычисление ковариации каждой возможной пары ценных бумаг в портфеле. С помощью этого уравнения для расчета ковариации необходимо оценить только бета-версии отдельных ценных бумаг и рыночную дисперсию. Следовательно, модель индекса значительно сокращает количество вычислений, которые в противном случае пришлось бы производить для моделирования большого портфеля из тысяч ценных бумаг.

Смотрите также

• Модель ценообразования основных средств
• Многофакторные модели

дальнейшее чтение

• Ип, Генри (2005). Электронные таблицы приложений для оценки ценных бумаг и инвестиционных теорий. John Wiley and Sons Australia Ltd. ISBN 0470807962.