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无风险利率基本概念分析

日期:2022-05-17 14:57:59 来源:互联网

·无风险利率是一笔投资有保证的预期收益率;实际上,你的预期收益率也是你的实际收益率。由于这个收益率是有保证的,因此,投资必须符合两个条件才是无风险的。第一个条件是提供这个担保的机构不存在违约风险;正因为如此,我们才利用政府债券获得无风险利率,这是一个必要但非充分条件。我们将会在第6章中看到,很多政府债券也存在违约风险,因此,这些无风险利率政府发行的债券自然就不是无风险的。第二个条件是不存在再投资风险,在这个问题上,时间跨度非常重要。如果在5年的时间段内去考量一笔期限为6个月的国库券,它肯定不是无风险的,因为无风险利率你要面临再投资风险。实际上,即便是5年期国债也未必是无风险的,因为这笔国债每6个月会收到一次票面利息,此时,我们无风险利率就必须考虑这笔利息的再投资问题。很明显,取得无风险利率并不像期初我们想象得那么简单。

股权风险溢价是投资者投资于风险资产(或股权)类别所要求的溢价,它是相对于无风险利率而言的。它不仅取决于投资者认为股权这类资产的风险有多大,无风险利率还依赖于他们在进入这个市场时所采取的风险偏好。此外,股权风险溢价会随着时间的推移而变化,因为无论市场风险和投资者的风险规避倾向都会发生变化。在无风险利率估计股权风险溢价时,传统做法是采用历史上的风险溢价,即投资者在过去较长时间(如75年)投资股权投资而非无风险投资或接近于无风险投资所取得的溢价。不过,第7章对这种做法的有效性提出来质疑,并介绍了其他可供选择的方案。

·为估计CAPM模型中的单一贝塔系数以及多因素模型中的若干贝塔系数,我们使用了统计技术和历史数据。估计CAPM贝塔系数的标准方法就是在对大盘市场指数的基础上对个股收益进行统计回归。回归线的斜率代表该股票在任意时刻相对于大盘走势的偏离,或者说,相对于大盘的波动性。为估无风险利率计套利定价模型中的贝塔系数,我们使用股票的历史收益数据和因素分析取得模型中的各个因子以及个别公司的贝塔系数。因此,我们取得的贝塔系数估计值全部是回顾性的(因为它们均来自历史数据),且存在噪声(作为统计估计值,必然存在标准误差)。此外,这些方法明显不适用于无交易历史的投资(如初创企业和上市公司的业务部门)。对此,一种方案就是将回归贝塔系数替换为自下而上的贝塔系数,无风险利率即以公司所在行业的行业平均值为基础,并对财务杠杆的差异进行调整。考虑到基于行业平均值的贝塔系数比基于个别公司的回归贝塔系数更精确,且各项业务的权重可以反映公司当前的业务组合,因此,自下而上的贝塔系数通常可以对未来提供更合理的估计。

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