了得網投資理財_金融基礎：投資組合決策和證券價格

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2013年諾貝爾經濟學獎獲得者尤金·法瑪主要關注投資者的組合決策以及資本市場的證券價格，因提出“有效市場假說”聞名。正是在本書中，法瑪首次繫統地提出了“有效市場假說”。
在經濟學的不同領域中，金融是一個比較特殊的領域，它介於理論與實證之間。本書的目的是介紹金融理論以及對這些理論的經驗檢驗，且閱讀本書需要的前期數學知識較少，一般讀者也可以接受。

內容簡介

在經濟學的不同領域中，金融是一個比較特殊的領域，它介於理論與實證之間。本書的目的是介紹金融理論以及對這些理論的經驗檢驗，集中分析資本市場中與投資者的投資組合決策以及證券定價相關的金融領域，可以說是一本“金融學導論”。實證研究采用的數據是從1926年2月到1968年6月，所有紐交所普通股的月度收益率。
本書的前四章是統計學基礎，包括概率分布及樣本特征及用這些概念對普通股收益率和投資組合收益率的關繫進行驗證。本書的核心部分是第5章到第9章，介紹了資本市場有效性理論及其證據、投資組合理論、預期收益率與風險關繫的理論及其證據。作者*後得出結論：在一個有效的資本市場中，證券價格“完全反映了”可得信息。

作者簡介

尤金·法蘭西斯·法瑪（Eugene Francis Fama），美國經濟學家，芝加哥經濟學派成員之一。專長於現代投資組合理論與資產定價理論，因提出“有效市場假說”聞名。因為對資產價格實證分析方面的貢獻，獲得2013年諾貝爾經濟學獎。現任教於芝加哥大學布斯商學院。

1  股票市場收益率行為
  1.1  若干統計學概念
  1.2  收益率的定義
  1.3  市場收益率指數或投資組合
  1.4  平均收益率和變異性：快速瀏覽
  1.5  收益率變異的歷史
  1.6  股票市場收益率的分布
  1.7  結論
2  投資組合收益率的分布
  2.1  作為證券收益率函數的投資組合收益率
  2.2  投資組合收益的均值和方差
  2.3  投資組合風險和證券風險
  2.4  結論
3  市場模型：理論和估計
  3.1  證券收正態分布
  3.2正態性和市場模型
  3.3  估計量
  3.4  估計量的抽樣分布
  3.5  估計量的可靠性
  3.6  結論
4  市場模型：估計
  4.1  估計市場模型：一個詳細的例子
  4.2  NYSE普通股的風險或市場敏感度的證據
  4.3  結論
5  有效資本市場
  5.1  有效資本市場：引言
  5.2  有效資本市場：正式的討論
  5.3  四個市場均衡模型
  5.4  結論及一些理論要點
6  作為通貨膨脹指標的短期利率
  6.1  美國短期國庫券市場
  6.2  票據市場的通貨膨脹和效率：理論
  6.3  市場均衡模型
  6.4  當均衡期望真實收益恆定時，市場有效性可檢驗的含義
  6.5  數據
  6.6  一個月期票據的主要結果
  6.7  △，的行為
  6.8  更長期限票據的檢驗結果
  6.9  作為通貨膨脹指標的利率：與其他結果的比較
  6.10  將研究結果拓展至價格控制時期
  6.11  結論
7  兩參數投資組合模型
  7.1  引言
  7.2  正態分布、風險規避和有效集
  7.3  有效集的幾何形狀
  7.4  投資組合風險、證券風險以及多樣化效應
  7.5  結論
8  兩參數環境下的資本市場均衡
  8.1  引言
  8.2  有效投資組合中期望收益與風險的關繫
  8.3  無風險借貸時預期收益與風險的市場關繫
  8.4  賣空正方差證券不受約束時的預期收益與風險的市場關繫
  8.5  賣空正方差證券不受約束時市場均衡模型的變體
  8.6  對各種市場均衡兩參數模型的比較和評判
  8.7  不存在無風險證券且禁止做空正方差證券時的市場均衡
  8.8  市場均衡：數學處理
  8.9  結論
9  兩參數模型：實證檢驗
  9.1  引言
  9.2  模型檢驗：一般討論
  9.3  具體方法
  9.4  結果
  9.5  測度的風險一收益率關繫的一些應用
  9.6  結論
參考文獻

前言

在經濟學的眾多領域中，就理論與實踐之間的對應關繫而言，金融學多少有些獨特。本書的目的就是介紹金融理論及其實證檢驗。我集中分析資本市場中與投資者的投資組合決策以及證券定價相關的金融領域。
我認為，當有跡像表明理論對現實世界具有一定的解釋力時，學生學習理論的動機就會增強。而且，我的授課經驗表明，如果金融理論具有相關經驗證據的話，那麼就可以避免對該理論的現實意義或對得出該理論的假設進行無意義的爭論。本書采用了這種理論與實證相結合的方法。
本書的前四章是統計學基礎。其目的在於：
（1）對深入研究金融所需的統計工具進行回顧；
（2）讓讀者熟悉證券價格行為的描述性證據，這是金融理論及其正規檢驗的實證基礎。在經濟學的眾多領域中，就理論與實踐之間的對應關繫而言，金融學多少有些獨特。本書的目的就是介紹金融理論及其實證檢驗。我集中分析資本市場中與投資者的投資組合決策以及證券定價相關的金融領域。
我認為，當有跡像表明理論對現實世界具有一定的解釋力時，學生學習理論的動機就會增強。而且，我的授課經驗表明，如果金融理論具有相關經驗證據的話，那麼就可以避免對該理論的現實意義或對得出該理論的假設進行無意義的爭論。本書采用了這種理論與實證相結合的方法。
本書的前四章是統計學基礎。其目的在於：
（1）對深入研究金融所需的統計工具進行回顧；
（2）讓讀者熟悉證券價格行為的描述性證據，這是金融理論及其正規檢驗的實證基礎。
這四章采用的方法是先介紹統計學概念，然後用這些概念來描述證券收益率行為。因此，第1章研究概率分布及樣本特征，然後，用這些概念對普通股收益率的分布進行驗證。第2章和第3章介紹在研究證券收益率和投資組合收益率之間關繫時所需的統計工具。為了激發讀者學習這些統計工具的積極性，第2章介紹了投資組合理論的一些基礎知識。第4章利用第2章和第3章介紹的統計學概念，通過檢驗單個證券收益率與整個市場收益率之間的相關程度，對紐約證券交易所普通股的“市場敏感性”進行實證研究。
本書的核心部分是第5章到第9章。這幾章介紹了三個相關的主題：
（1）資本市場有效性理論及其證據；
（2）投資組合理論；
（3）預期收益率與風險關繫的理論及其證據。
在一個有效的資本市場中，證券價格“完全反映了”可得信息。第5章和第6章討論資本市場有效性理論及其實證；前者關注的是股票市場，後者關注債券市場。第7章詳細擴展了第2章介紹的投資組合模型，並給出了分散化在降低風險方面的經驗證據。然後，第8章考慮了當投資者按照第7章的模型進行投資組合決策時證券均衡價格的特征。第9章檢驗了由第8章中資本市場均衡模型產生的預期收益率與風險的關繫。
為讀者設計的習題分散在整本書中。我特意使用“分散”這個詞。本書的習題並沒有整齊地放在每部分末尾，而是出現在任何我認為應該強化的知識點或讀者應該停下來進行思考的時候。這些習題是本書不可缺少的一部分；包含在這些習題中的結果常常會用於隨後的章節中。有鋻於此，以公平性和方便性為由的讀者會認為習題答案應該緊隨習題之後。但這樣做會讓學生產生不去認真對待習題的可能性，隻有具有濃厚興趣的學生纔會抵制不去看答案的誘惑自己做習題。本書的習題能讓讀者密切關注對材料的理解從而避免毫無來由的快意。
閱讀本書需要的前期數學知識較少。僅有兩章涉及超過初等代數水平的數學知識，而且這些數學知識對理解任意一章的內容都不會產生關鍵性的影響。除此之外，我還盡量提供一些補充材料，甚至包括關於初等數學的一些討論；對那些可以忽略數學討論細節的地方，都會明確說明。盡管如此，本書還是包含了大量的規範符號，讀者應該盡快掌握這些符號。
盡管金融學完全被看作是經濟學的一個分支，但是，有抱負的讀者在沒有任何經濟學基礎的情況下仍然可以理解本書的內容。然而，如果讀者熟悉經濟學分析範式，那麼，也就更容易掌握金融經濟學。因此，盡管我們沒有具體要求，但前期的經濟學基礎會有助於理解本書的內容。同樣的，本書回顧了用到的統計學概念，盡管並不要求必須掌握對金融學有用的特定統計學概念，但如果讀者具備統計學基礎，那麼就會更有效地理解本書的內容。
本書是一本金融學導論，對理論和實證進行了同等關注。作為導論性質的著作，很有必要篩選討論的主題。我選擇的都是經驗證據充足的主題，能夠得出與理論描述相一致的結論。但我並沒有討論所有符合這一標準的主題，因此也許有人會說我是帶著個人偏見來選擇討論的內容。然而，如果通過閱讀本書可以讓讀者熟悉金融分析的常用方法並能處理現有或未來的工作，那麼，也就實現了本書的目標。

在線試讀

根據Fama（1965）的表1和表3得到的表1.2，給出了在股票變動較小的時段，通常是從1965年年末到1957年9月26日期間，道·瓊斯工業指數的30家股票中，以連續復利計算的每隻股票日收益率的頻率分布。第1列給出了30個樣本中每隻股票的日收益率T。第2列和第3列是在區間R－0.5s（R）≤R≤R 0.5s（R）內，也就是說，與樣本平均收益率偏離0.5個樣本標準差以內的收益率的期望值和真實值。“期望”頻率的計算是基於這樣一個假設：日收益率是從正態分布中獨立抽樣的，該正態分布的均值和標準差等於每隻證券的樣本估計均值和樣本估計標準差。第4—9列給出了與R左右相差0.5s（R）的收益率的總期望值和真實值。例如，第4列和第5列給出了聯合區間R－1.0s（R）從表1.2可以明顯看出，日收益率的頻率分布在其中間和兩端的觀測值要多於正態分布的數量。對每隻股票而言，偏離樣本平均收益率0.5個標準差以內的日收益率的真實值要大於其期望值。每隻股票偏離其平均收益率3個標準差以上的樣本觀測值，也要多於正態分布的情況；除了一隻股票外，其他股票都偏離其均值4個標準差以上；除了兩隻股票外，其他股票都偏離其均值2個標準差以上。
用更形像的術語來表述，就是說如果日收益率是從正態分布中抽取的，那麼，對任意股票而言，每隔50年，就會出現一次日收益率偏離其均值4個標準差以上的情況。這種的日收益率大約每5年可以觀測到4次。類似地，在正態性假設下，對於任意給定的股票，每7000年會出現一次日收益率偏離其均值5個標準差以上的情況。似乎每三到四年就會出現這種觀測值。
大家都知道，概率與相關頻率之和必須等於1。如果股票日收益率的經驗分布在均值附近比正態分布更具峰態，而且如果觀測值出現的頻率也比正態分布中的大，那麼，在均值附近一定存在一些區間，其觀測到的頻率要小於從正態分布中得到的頻率。在表1.2中，30隻股票中有24隻股票，其偏離平均收益率0.5—1.0個標準差的觀測值個數，要少於正態分布的情況。一般而言，日收益率偏離均值0.5—2.0個標準差的實際個數要少於正態假設的情況。
盡管表1.2看起來有足夠的證據反對如下假設，即股票日收益率是從正態分布中抽取的，但是，利用概率來檢驗這種假設的表述會更好。也就是說，頻率分布如日收益率的頻率分布，在多大程度上來自於正態分布？為了回答這一問題，表1.3給出了DJIA30指數中，每隻股票日收益率的值、小值和學生化極差（SR）。從表1.9可以發現，從正態分布中重復抽取1000個樣本，大於或等於7.99的SR值在每200個樣本中僅可能出現一次。由於這樣的SR值在正態分布的樣本中很少見，因此，當真實的數據樣本出現大於7.99的SR值時，我們完全可以認為，該樣本並非來自正態分布。在表1.3中，隻有2個SR值小於7.99，而且大部分都大於10。
學生化極差允許我們拒絕日收益率的正態性假設，但正如SR值依賴於每隻股票的兩個收益率一樣，在尋找其他分布的過程中，SR值本身並沒有包含太多信息。

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