АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Эмпирическая проверка САРМ

Читайте также:
  1. I. Экспериментальная проверка закона Малюса
  2. V. Проверка жизнью избирательных лозунгов
  3. VI. Проверка статистических гипотез, критерий Стьюдента
  4. VII. Проверка статистических гипотез, критерий Хи-квадрат
  5. Аудит учредительных документов. Проверка формирования уставного капитала
  6. Вопрос 2 Проверка и оценка в задачах со случайными процессами на примере решения задач экозащиты, безопасности и риска.
  7. Выбор числа вагонеток и проверка величины состава по прочности сцепки
  8. Выборочная проверка сохранности и использования государственного имущества Тверской области.
  9. Выездная налоговая проверка
  10. Выездная налоговая проверка
  11. Выездная налоговая проверка, ее назначение и порядок проведения
  12. Глава 24. Проверка показаний на месте

 

Как было отмечено ранее, САРМ разрабатывалась исходя из ряда не вполне реалистичных предпосылок. Если бы все эти предпосылки были справедли­выми, то САРМ представляла бы собой идеальную, «истинную» модель. Ввиду условности исходных требований основное уравнение SML не вполне адекватно реальному отношению инвесторов к процессу из­менения доходности отдельных акций на рынке. Так, если допустить, что боль­шое число инвесторов владеет недиверсифицированными портфелями акций, то в этой ситуации, во-первых, ß не может рассматриваться в качестве адекватного критерия риска; во-вторых, необоснованно использовать SML как инструмент для объяснения логики определения требуемой доходности. Точно так же, если процентная ставка за пользование ссудой превышает безрисковую ставку, то ли­ния CML при переходе через точку М перестает быть прямой, как на рис. 3.1, что автоматически опровергает логику построения модели SML. Кроме того, за­висимость, описанная САРМ, безусловно искажается наличием налоговых платежей и расходов по операциям с ценными бумагами.

Приведенные аргументы говорят о том, что САРМ, скорее всего, не отражает в полной мере реальной ситуации; в свою очередь SML не дает точной оценки . Следовательно, необходима эмпирическая проверка САРМ, которая могла бы подтвердить ее обоснованность и пригодность для практического примене­ния. Литература, посвященная эмпирической проверке САРМ, очень обширна, поэтому мы даем только краткий обзор некоторых ключевых работ в этой обла­сти.

 

Проверка устойчивости ß - коэффициентов

 

Согласно САРМ, ß -коэффициент, используемый для измерения рыночного риска акции, должен отражать оценку инвесторами будущей изменчивости ак­ции по отношению к изменению ситуации на рынке. Очевидно, что заранее не­известно точно, как в будущем характеристики акции будут связаны со средне­рыночными их значениями, как «средний» инвестор оценит эту будущую отно­сительную изменчивость акции. Имеются лишь статистические данные о дина­мике акций, которые можно использовать для построения характеристической линии и расчета фактических ß. Если значение ß -коэффициента не менялось в течение какого-то времени, может показаться, что имеются основания для инвесторов использовать сложившуюся тенденцию для оценки будущей измен­чивости акций. Насколько правомерно такое решение?



Проблема устойчивости ß -коэффициентов рассмотрена в работах Робер­та А. Леви, Маршалла Е. Блюма и других исследователей.12 В частности, по результатам расчетов и анализа динамики ß ряда отдельных акций и портфе­лей ценных бумаг Леви пришел к следующим выводам. Во-первых, для любой акции ее ß -коэффициент не является устойчивым во времени и потому не мо­жет, служить точной оценкой будущего риска. Во-вторых, ß портфеля, состоя­щего из 10 и более случайно выбранных акций, достаточно устойчива и потому может рассматриваться в качестве приемлемого измерителя будущей изменчи­вости портфеля. Последний вывод совершенно логичен, поскольку ошибки в оценках значений ß случайно отобранных акций взаимно погашают друг друга в портфеле. Работа Блюма и других исследователей подтвердила точку зрения Леви.

Обсуждение проблемы устойчивости ß позволяет сделать следующее за­ключение. САРМ — это концепция, более пригодная для объяснения струк­туры инвестиционных портфелей, нежели для оценки отдельных финансовых активов. Этому вопросу посвящена глава 6, в которой рассматриваются методы оценки стоимости капитала.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 |


При использовании материала, поставите ссылку на Студалл.Орг (0.004 сек.)